AI時代の新集客方法
LLMO対策コンサルティング

エイチリンクのLLMO対策は自社や支援先で効果実証済み
「AI経由の問い合わせ」を増やします。
兵庫県姫路市の中小企業の売上アップにフルコミット。

実行まで
巻き取り
BtoB企業の
LLMO集客実績あり
中小企業に
特化！

月3社
限定

LLMOの
無料相談会実施中

法人・組織名
担当者様名
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WebサイトURL
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強引な営業は一切しておりませんのでご安心ください。

兵庫県姫路市のLLMO対策コンサルティング・実行支援なら
中小企業ホームページ改善特化のエイチリンク

エイチリンク株式会社は、「中小企業の売上に直結するWebサイトをつくる」ことを得意とするWebマーケティング会社です。
LLMO対策はあくまで手段。私たちは、「月△△件の問い合わせ獲得」や「Web経由の売上○○万円アップ」といった、お客様のゴール（KGI）から逆算した施策をご提案します。単なるアドバイスでは終わりません。貴社の一員のように手を動かし、共に汗をかきながら、目標達成まで伴走いたします。営業マン一人を雇うよりも安い価格で、Web上で24時間働き続ける資産型ホームページを構築します。兵庫県姫路市の皆様、お気軽にお問い合せください。

LLMO対策・LLMOコンサル
ティングの支援実績

営業代行会社

月間問合せ数0

月間問合せ数40件
月間売上200万円達成
LLMO×SEOで問い合わせ数爆増！
YouTube運用代行会社

LLM経由の問い合わせ0

LLM経由で法人から問合せ＆受注達成
エリア名×サービス名対策で成果
弊社の事例

AI引用による問い合わせ0

AI引用により
新規問い合わせを獲得！

毎月3社限定

LLMOコンサルがあなたの
ホームページの改善案を提示します！

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サービスについて
動画で解説

本サービスについて代表の本郷が自身の言葉で説明させていただいております。

兵庫県姫路市でLLMO集客を成功させるには？

姫路市の企業がLLMO集客を今始めるべき理由は明白です。姫路市、播磨町、加古川市の企業は、AI経由の問い合わせを増やすために、今すぐLLMO支援を導入する必要があります。特に中小企業やBtoB企業にとって、SEOとLLMOを一体設計することは、競争が激化する市場での生き残りに直結します。姫路市では、まだ競合が少ないため、今始めれば先行優位を確保できます。エイチリンク株式会社は、LLMs.txtや構造化データ、情報構造の最適化を通じて、企業のAI引用や生成AI検索を強化します。これにより、AI経由の問い合わせが増加し、売上向上に直結します。SNSや広告に頼るだけでは、短期的な効果しか期待できませんが、LLMOを活用することで、持続的な集客効果を得られます。さらに、エンティティ整理やE-E-A-Tの強化を行うことで、検索エンジンからの評価も向上し、問い合わせ数が増加します。1年以内の投資回収を前提にしたこのアプローチは、姫路市の企業にとって、今すぐにでも取り組むべき戦略です。競争環境が激化する前に、LLMOを活用して市場での優位性を確立しましょう。

兵庫県姫路市の中小企業におすすめのLLMO対策に強い会社

自薦・他薦でもおすすめのこの地域のおすすめLLMO対策会社があればこちらから教えてください。（法人のみ・一定の審査あり）

LLMO対策・LLMOコンサルティングに関してこんなお悩みを解決します。

AI対策をしたいが
何をすればいいかわからない
ChatGPTやGeminiで調べても、
自社サービスがまったく出てこない
大手の提案内容に
納得できなかった
先行者利益を獲得し
競合に差をつけたい
LLMO対策の
ノウハウが全くない
自社でLLMO対策をしてみたが、
上手くいかなかった

エイチリンクのLLMOコンサルティングが選ばれる理由

01
低価格・高品質

当社のLLMO・SEO対策支援は月額20万円で実行まで巻き取ります。
大手SEO会社の約40%〜60%の費用で、同等またはそれ以上の成果を狙えます。
広告費や固定費を抑えた運営体制により、費用は抑えつつも、戦略設計〜改善提案までフルカバー。予算が限られた中小企業・個人事業主でも、継続可能なSEO支援が実現します。

01
02
SEO × LLMOを一体で設計

いまのLLMO対策は、SEOと切り離して考えることはできません。エイチリンクでは「検索エンジン」と「生成AI」の両方から見た情報設計を行い、サイト構造・コンテンツ・スキーマを一貫性のある形で整えます。結果として、検索順位だけでなく「AI上での扱われ方」も同時に改善していくことが可能です。

02
03
代表の本郷が全案件を
直接品質担保

全案件で代表・本郷が初回ヒアリングからその後のプロジェクト管理まで直接担当。「営業は感じ良かったのに、担当者は全然ダメだった...」等、多くのSEO会社にありがちな担当者ガチャの心配はございません。
初期ヒアリングから施策実行、進捗管理まで温度感の高いサポートが可能です。

03
04
実行までワンストップ対応

LLMOの戦略立案だけでなく、LLMs.txtの設計、サービスページ／FAQのリライト、構造化データ・スキーマの実装など、施策の実行もすべて対応。
「提案だけで終わる」ことはなく、改善が必要な部分は私たちの手で即実装します。
これにより、スピード感を持ってPDCAを回せる体制を整えています。

04

そもそもLLMO対策を行う
メリットとは？

01
生成AI経由の新しい問い合わせチャネルを作れる

AI経由の問い合わせが新しいチャネルとして期待できる点は見逃せません。生成AIは「比較しながら候補を提示する」機能を強化しており、ユーザーが「おすすめの◯◯会社は？」「東京都で評判の良い◯◯を比較して」と聞いた際に、自社が候補として回答に登場するかどうかは、今のうちの情報整備で決まります。実際に弊社もLLMO経由の問い合わせが先日来ました。また支援先のBtoB企業ではAI経由で問い合わせを獲得し、月額100万円のコンサル案件を受注しました。これまで検索上位を獲りづらかった企業でも、AI上ではまったく別のランキングが生成されるケースもあるため、チャンスを掴みやすい市場とも言えます。
02
まだ競合が少ない
“先行者利益”を取れる

いまLLMO対策を始める最大の価値は、「先行者利益」を確実に取れる点にあります。生成AIが検索代替として本格的に利用され始めたのはごく最近で、多くの企業はSEOには投資しているものの、AI向けの情報設計までは手をつけられていません。だからこそ、今対策をしておくと、AIの回答データとして優先的に参照されたり、自社のブランド名やサービス名が“初期の正解データ”として扱われたりと、後発では取り返しにくいアドバンテージを蓄積できます。検索SEOで「誰も記事を書いていないタイミングで高品質な記事を置ける」ような状態をイメージすると分かりやすいと思います。
03
AI検索市場は
今後も確実に伸びる

この市場は間違いなく今後も伸び続けます。弊社のサイトや支援先サイトの実際の流入データを見てもAI経由の流入が毎月増え続けている状況です。ユーザーの行動も「検索欄にキーワードを入れる」のではなく「AIに質問をして、要点だけを受け取る」スタイルへとシフトしつつあります。この流れは後戻りせず、AI上での情報露出は今後の企業にとって“当たり前の集客導線”になります。

エイチリンクの対応可能
LLMO支援内容例

01.
AI向け情報構造の最適化
- LLMが理解しやすいサイト構造・情報階層の再整理 /
- エンティティ（固有名詞・概念）の定義と一貫性の確保 /
- 企業情報・事業情報・実績情報のAI向け再編成 /
- FAQ・用語集・サービス情報のAI読解最適化 /
- AIが参照しやすい内部リンク・文脈設計 /
- 「誰の情報か」を明確にする著者情報・企業属性データの整理
02.
LLMs.txtの設計・作成
- AIに優先して読ませるべきURLの選定 /
- 企業・サービスエンティティの整理と登録方針策定 /
- LLMs.txtの文法設計・ドラフト作成・更新運用 /
- ナレッジデータの整理（会社概要・FAQ・実績・提供範囲など） /
- AIの誤認識を防ぐための情報統合・表記ゆれの修正
03.
コンテンツのLLMO最適化
- ChatGPT・Gemini・Claude向けの文章構造リライト /
- 会話形式・質問形式を前提にしたコンテンツ再設計 /
- AI回答で引用されやすい文章の作成 /
- サービスページ・LPのAI読解最適化（背景説明・因果関係の強化） /
- FAQ・比較表・専門解説ページのAI向け品質改善 /
- 企業の専門性を正しく伝える情報補強と整合性チェック
04.
AI検索（対話型検索）への最適化
- 「◯◯を探している」「おすすめは？」に回答されるための情報設計 /
- AIの比較ロジックに適合させる属性データの整理 /
- 候補企業として挙げられやすい文章構成・掲載情報の強化 /
- AIが誤った回答を出さないための補足情報整備 /
- 意図解釈に沿った因果関係・根拠提示設計 /
- 対話型検索（SGE・ChatGPT Search・Gemini Browse等）の最適化方針策定
05.
技術的LLMO対策（スキーマ／データ整備）
- 構造化データ（Schema）の設計・追加（Organization / Service / FAQ 他） /
- NAP情報の統一（所在地・会社名・連絡先など） /
- AIが誤読しないためのHTML構造の整理 /
- 重要情報のマークアップによるAI理解の補強 /
- 文脈理解を妨げる要素の削除・改善 /
- 英語向け・国際対応のためのメタデータ整備
06.
AI時代のE-E-A-T強化
- 専門性・実績情報の整理とAI向け再構造化 /
- 著者・監修者の権威性を明確にするための情報設計 /
- 会社の信頼性が伝わるデータの統合（沿革・資格・許可等） /
- 第三者評価（口コミ・事例・レビュー）の強化 /
- AIが誤解しやすい要素の修正と明文化 /
- 専門ジャンルを強化するためのトピック設計
07.
AIアップデート対応と継続改善
- ChatGPT・Gemini・Claudeなど主要LLMの仕様変更のモニタリング /
- AI回答内容の改善検証（引用・認識チェック） /
- LLMs.txt・構造化データ・コンテンツの継続改善 /
- 新規アルゴリズムに合わせた優先施策の再定義 /
- AI検索（対話検索）の動向に合わせた戦略更新 /
- 月次レポート・改善提案・アクションプランの提示

LLMO対策・LLMOコンサル
ティングの料金プラン

月額20万円＋税
コンサル＋実行支援
- LLMO戦略立案から実行支援まで一式
- LLMs.txt設計・コンテンツ最適化・スキーマ実装
- AI経由の問い合わせ獲得に必要な施策を随時提案→実行
【一番人気！】提案～実行までコスパよく
任せたい中小企業向け

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さまざまな業種・業界の
Web集客・LLMO対策に対応可能

様々な業種・業界で最適なサイト構成・Web集客戦略をご提案します。

兵庫県姫路市全域でLLMO対策代行に対応

様々な業種・業界で最適なサイト構成・Web集客戦略をご提案します。

姫路市の主な対応エリア例

相野
青山
青山西
青山南
青山北
朝日町
阿保
網干区網干浜
網干区大江島
網干区大江島寺前町
網干区大江島古川町
網干区興浜
網干区垣内中町
網干区垣内東町
網干区垣内西町
網干区垣内南町
網干区垣内北町
網干区垣内本町
網干区北新在家
網干区坂上
網干区坂出
網干区新在家
網干区田井
網干区高田
網干区津市場
網干区浜田
網干区福井
網干区宮内
網干区余子浜
網干区和久
嵐山町
飯田
家島町坊勢
家島町真浦
家島町宮
生野町
石倉
市川台
市川橋通
市之郷
市之郷町
伊伝居
威徳寺町
井ノ口
今宿
岩端町
魚町
打越
梅ケ枝町
梅ケ谷町
駅前町
太市中
大塩町
大塩町汐咲
大塩町宮前
大津区恵美酒町
大津区大津町
大津区勘兵衛町
大津区北天満町
大津区吉美
大津区新町
大津区天神町
大津区天満
大津区長松
大津区西土井
大津区平松
大津区真砂町
大野町
岡田
岡町
奥山
柿山伏
鍵町
鍛冶町
片田町
刀出
勝原区朝日谷
勝原区大谷
勝原区勝原町
勝原区勝山町
勝原区熊見
勝原区下太田
勝原区宮田
勝原区山戸
勝原区丁
金屋町
兼田
上大野
上片町
上手野
神屋町
亀井町
亀山
川西台
川西
神田町
北今宿
北新在家
北原
北平野
北平野奥垣内
北平野台町
北平野南の町
北八代
北夢前台
北夢前台
木場
木場十八反町
木場前中町
木場前七反町
京口町
京町
楠町
久保町
栗山町
車崎
景福寺前
香寺町相坂
香寺町犬飼
香寺町岩部
香寺町久畑
香寺町香呂
香寺町須加院
香寺町田野
香寺町恒屋
香寺町中寺
香寺町中仁野
香寺町中村
香寺町中屋
香寺町野田
香寺町土師
香寺町広瀬
香寺町溝口
香寺町矢田部
香寺町行重
国府寺町
五軒邸
小姓町
琴岡町
古二階町
河間町
米屋町
小利木町
紺屋町
呉服町
五郎右衛門邸
西庄
材木町
幸町
堺町
坂田町
坂元町
定元町
三左衛門堀西の町
三左衛門堀東の町
三条町
三条町
塩町
飾磨区英賀
飾磨区英賀春日町
飾磨区英賀清水町
飾磨区英賀東町
飾磨区英賀西町
飾磨区英賀保駅前町
飾磨区英賀宮台
飾磨区英賀宮町
飾磨区阿成
飾磨区阿成植木
飾磨区阿成鹿古
飾磨区阿成下垣内
飾磨区阿成中垣内
飾磨区阿成渡場
飾磨区今在家
飾磨区今在家北
飾磨区入船町
飾磨区恵美酒
飾磨区大浜
飾磨区粕谷新町
飾磨区構
飾磨区鎌倉町
飾磨区上野田
飾磨区亀山
飾磨区加茂
飾磨区加茂北
飾磨区加茂東
飾磨区加茂南
飾磨区御幸
飾磨区栄町
飾磨区三和町
飾磨区思案橋
飾磨区清水
飾磨区下野田
飾磨区城南町
飾磨区須加
飾磨区高町
飾磨区蓼野町
飾磨区玉地
飾磨区付城
飾磨区天神
飾磨区都倉
飾磨区中島
飾磨区中野田
飾磨区中浜町
飾磨区西浜町
飾磨区野田町
飾磨区東堀
飾磨区富士見ケ丘町
飾磨区細江
飾磨区堀川町
飾磨区宮
飾磨区三宅
飾磨区妻鹿
飾磨区妻鹿東海町
飾磨区妻鹿常盤町
飾磨区妻鹿日田町
飾磨区矢倉町
飾磨区山崎
飾磨区山崎台
飾磨区若宮町
飾西
飾西台
飾東町大釜
飾東町大釜新
飾東町小原
飾東町小原新
飾東町唐端新
飾東町北野
飾東町北山
飾東町清住
飾東町佐良和
飾東町塩崎
飾東町志吹
飾東町庄
飾東町豊国
飾東町八重畑
飾東町山崎
飾東町夕陽ケ丘
四郷町明田
四郷町上鈴
四郷町坂元
四郷町中鈴
四郷町東阿保
四郷町本郷
四郷町見野
四郷町山脇
地内町
東雲町
忍町
実法寺
下手野
下寺町
十二所前町
庄田
城東町
城東町京口台
城東町五軒屋
城東町清水
城東町竹之門
城東町中河原
城東町野田
城東町毘沙門
城北新町
城北本町
書写
書写台
白国
白浜町
白浜町宇佐崎中
白浜町宇佐崎南
白浜町宇佐崎北
白浜町神田
白浜町寺家
白浜町灘浜
白銀町
城見台
城見町
新在家
新在家中の町
新在家本町
神和町
菅生台
総社本町
大黒壱丁町
大寿台
大善町
田井台
高岡新町
高尾町
鷹匠町
竹田町
龍野町
立町
田寺
田寺山手町
田寺東
玉手
中地
中地南町
町田
町坪
町坪南町
千代田町
継
佃町
辻井
土山
土山東の町
手柄
天神町
東郷町
同心町
豆腐町
砥堀
苫編
苫編南
豊沢町
豊富町甲丘
豊富町神谷
豊富町豊富
豊富町御蔭
名古山町
南条
二階町
西今宿
西駅前町
西新在家
西新町
西大寿台
西中島
西二階町
西延末
西八代町
西夢前台
西脇
仁豊野
農人町
南畝町
野里
野里上野町
野里慶雲寺前町
野里新町
野里大和町
野里月丘町
野里寺町
野里中町
野里東同心町
野里東町
野里堀留町
延末
白鳥台
博労町
橋之町
花影町
花田町一本松
花田町小川
花田町加納原田
花田町上原田
花田町高木
花田町勅旨
林田町大堤
林田町奥佐見
林田町上伊勢
林田町下伊勢
林田町上構
林田町中構
林田町下構
林田町口佐見
林田町久保
林田町新町
林田町中山下
林田町林田
林田町林谷
林田町松山
林田町六九谷
林田町八幡
林田町山田
東今宿
東駅前町
東辻井
東延末
東山
東夢前台
日出町
平野町
広畑区吾妻町
広畑区大町
広畑区蒲田
広畑区北河原町
広畑区北野町
広畑区京見町
広畑区小坂
広畑区小松町
広畑区才
広畑区清水町
広畑区城山町
広畑区末広町
広畑区正門通
広畑区高浜町
広畑区鶴町
広畑区長町
広畑区西蒲田
広畑区則直
広畑区早瀬町
広畑区東新町
広畑区東夢前台
広畑区西夢前台
広畑区富士町
広畑区本町
広畑区夢前町
広峰
広嶺山
福居町
福沢町
福中町
福本町
藤ケ台
双葉町
船丘町
船津町
船橋町
別所町家具町
別所町北宿
別所町小林
別所町佐土
別所町佐土新
別所町別所
北条
北条梅原町
北条永良町
北条宮の町
北条口
保城
坊主町
峰南町
本町
増位新町
増位本町
的形町福泊
的形町的形
丸尾町
御国野町国分寺
御国野町御着
御国野町西御着
御国野町深志野
神子岡前
御立中
御立東
御立西
御立北
緑台
南今宿
南駅前町
南車崎
南新在家
南町
南八代町
宮上町
宮西町
睦町
元塩町
元町
八家
八木町
八代
八代東光寺町
八代本町
八代緑ケ丘町
八代宮前町
安田
安富町安志
安富町植木野
安富町塩野
安富町末広
安富町瀬川
安富町関
安富町狭戸
安富町杤原
安富町長野
安富町名坂
安富町三坂
安富町三森
安富町皆河
柳町
山田町多田
山田町牧野
山田町西山田
山田町南山田
山田町北山田
山野井町
山畑新田
山吹
夢前町芦田
夢前町莇野
夢前町糸田
夢前町置本
夢前町高長
夢前町護持
夢前町古瀬畑
夢前町古知之庄
夢前町神種
夢前町塩田
夢前町新庄
夢前町杉之内
夢前町菅生澗
夢前町玉田
夢前町塚本
夢前町寺
夢前町戸倉
夢前町野畑
夢前町前之庄
夢前町又坂
夢前町宮置
夢前町山冨
夢前町山之内
吉田町
米田町
余部区上川原
余部区上余部
余部区下余部
六角
若菜町
綿町

ここに書いていないエリアも兵庫県姫路市ならどこでも対応可能です！

LLMOコンサルティング
ご契約までの流れ

step01

無料相談

フォームからSEO無料相談を申し込み、貴社のビジネスの現状の課題や目標を気軽に共有してください。
step02

調査・ご提案

競合や自社サイトの調査を行い、最適な施策をご提案します。「競合が強すぎる」、「ニーズがなさすぎる」などの「SEOへの投資が最適ではない」との調査結果が出た場合も正直にお伝えします。
step03

ご契約

提案にご納得いただけましたら、施策、契約を進めます。3か月目以降はいつでも解約OK。長期の契約縛りはありません。弊社の動きに納得がいかない場合はいつでも解約ができます。
※目に見えた成果は半年後以降に出るケースがほとんどです。
step04

支援開始

プロジェクトをスタートします。

費用対効果にこだわる
LLMO対策支援

現代のLLMOは「情報設計 × 技術 × コンテンツ」の総合戦

生成AIが検索の代替になりつつある今、LLMOは単に「特定のタグを入れる」「文章を整える」といった小手先では通用しません。
AIが理解し、引用し、正しく紹介してくれるためには、企業の情報を構造化し、専門性を整理し、Web全体を“AIに伝わる状態”へ作り直す必要があります。

エンティティ（固有名詞・専門領域）の整理
ナレッジグラフ前提の情報構造設計
AIが引用しやすい
文章構造の最適化
構造化データ（Schema）による補強
SEO対策
ChatGPT・Gemini・Claudeへの継続的最適化

これはあくまで一例であり、AI時代のWeb戦略は従来のSEOより広い領域を扱います。企業理解・技術・コンテンツの3つを横断できるチームでなければ、AI上で継続的に成果を出し続けることは難しくなっています。

エイチリンクのLLMOコンサルティングのスタンス

1年以内の投資回収を“現実的な目標”として設計します。

大手のAIコンサルティングでは、月額50万円〜が相場となり、年間600万円以上の投資が必要になるケースもあります。
しかし、AIに強いからといって必ずしも1年以内に成果が保証されるわけではなく、中長期で回収する前提でプランが組まれることも少なくありません。

エイチリンクのLLMO支援は、戦略立案から実行支援まで含めて月20万円前後で提供しています。

対象は中小企業・BtoB企業が中心であり、1年の支援期間内に“投資が回収できる状態”を作ることを前提としています。
無駄な作業・過剰な資料・形だけのレポートは削減し、本当に成果につながるLLMO施策だけを選び抜いて実行します。

AI時代で最も重要なのは「やることを増やすこと」ではなく、「やるべきことに集中すること」。費用対効果の最大化に徹底的にこだわります。

お客様にペイしてもらうための取り組み例

提案資料は必要以上に作り込まない――伝わればOK
AI活用を徹底し、作業工数を大幅に短縮
AIに好まれる情報構造・コンテンツ設計の独自ノウハウを保有
オフィスを持たず、固定費を徹底的に削減
正社員を抱えない“スリムなチーム編成”で高い専門性を維持
広告費・営業人件費を支援料金に上乗せしない（紹介・インバウンド中心）
AIに評価されない無駄な記事・不要な量産は行わない
HTML・Schema・LLMs.txtなどを共通パーツ化し、最小工数で高品質を担保

施策の選定から実行、そして検証と改善まで、最短距離で成果に向かうルートを一緒に走ります。
LLMOはSEO以上に「情報の質」と「設計の正確さ」が問われる施策です。だからこそムダを省き、費用対効果とスピードにこだわった支援を提供します。

必須お名前
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必須ご相談内容
必須エイチリンクを知った経緯

プライバシーポリシーに同意の上、フォームの送信を行ってください。

faq

よくある質問

エイチリンクに依頼すると必ず成果が出ますか？: お客様の業種やサイトの状況によって異なるため、必ず成果をお約束することはできません。しかし、これまで多くのお客様に成果をご実感いただいています。業種や競合状況、予算感により成果を出すことが難しいと判断した場合には無料相談の際に正直にお伝えをさせていただいております。
成果が出るまでにどれくらいの時間がかかりますか？: 施策内容やご予算、競合状況によって異なりますが、早ければご依頼から2～3か月後に結果が出るケースもございます。これまでの実績では、6ヶ月以内に成果を感じていただいた企業様が50%以上です。基本的には8か月目～1年後に安定したSEO集客を実現できるように動きます。
LLMO対策は、通常のSEOと何が違うのですか？: 検索結果の主役が“検索エンジン”から“AIによる回答”へとシフトしている点が最大の違いです。従来のSEOはGoogle検索で上位表示することを前提に最適化しますが、LLMO対策では「AIが質問者へ返す回答の中に、いかに自社情報を取り込ませるか」が目的になります。検索ユーザーの行動がAIチャットに移行するほど、この重要度は高まっていきます。
LLMs.txtを設置するだけで効果がありますか？: 残念ながら、設置するだけでは大きな効果は得られません。AIが読み取りやすい構造化データや、専門性の高いコンテンツの整備、明確なエビデンスの付与などを組み合わせて初めて効果が出ます。 LLMs.txtはあくまで“入り口”であり、本質は「AIに正しい情報を届けるための情報設計」です。
BtoB企業でも取り組む価値はありますか？: むしろBtoBこそチャンスがあります。競合の情報設計がまだ整っていない領域が多く、正しい事業・サービス内容をAIに伝えるだけで回答内容を大きく改善できるため、先行者利益が得やすいからです。専門領域ほどAIが誤った回答を返しやすい点も追い風になります。
既存のSEO施策と並行して実施できますか？: もちろん可能です。むしろ、SEOとLLMOは相乗効果が大きく、並行して整備することで「検索」と「AI回答」の両チャネルからの流入が期待できます。SEOが強いサイトほどAIの回答に引用されやすくなるため、両輪で考えるのが理想です。
遠方でも相談できますか？: 全国対応しております。遠方のお客様とはZoom等のオンラインミーティングで対応しておりますので、
お気軽にご相談ください。

AI時代の新集客方法LLMO対策コンサルティング

LLMOの無料相談会実施中

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エイチリンクのLLMOコンサルティングが選ばれる理由

低価格・高品質

SEO × LLMOを一体で設計

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実行までワンストップ対応

そもそもLLMO対策を行うメリットとは？

生成AI経由の新しい問い合わせチャネルを作れる

まだ競合が少ない“先行者利益”を取れる

AI検索市場は今後も確実に伸びる

エイチリンクの対応可能LLMO支援内容例

AI向け情報構造の最適化

LLMs.txtの設計・作成

コンテンツのLLMO最適化

AI検索（対話型検索）への最適化

技術的LLMO対策（スキーマ／データ整備）

AI時代のE-E-A-T強化

AIアップデート対応と継続改善

LLMO対策・LLMOコンサルティングの料金プラン

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