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。
京都府京都市伏見区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
電話番号
WebサイトURL
メールアドレス

強引な営業は一切しておりませんのでご安心ください。

京都府京都市伏見区の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。京都府京都市伏見区の皆様、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
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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。

京都府京都市伏見区でLLMO集客を成功させるには？

京都市伏見区の企業がLLMO集客を始めるべき理由は明白です。伏見区、桃山、深草といった地域の企業は、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。SEOとLLMOを一体設計することで、AI引用や生成AI検索を活用し、競争が激化する前に先行優位を確立できます。特に中小企業やBtoB企業にとって、LLMs.txtや構造化データを用いた情報構造の最適化は、問い合わせ数の増加と売上向上に直結します。伏見区の企業は、SNSや広告に依存するだけでは競争に埋もれるリスクがあります。AIを活用した集客は、E-E-A-Tを強化し、エンティティ整理を通じて、より精度の高いターゲティングが可能です。これにより、1年以内の投資回収が現実的となり、経営成果に直結します。競合が少ない今こそ、LLMOを活用した集客戦略を導入し、地域内での優位性を確立する絶好の機会です。

京都府京都市伏見区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

毎月3社限定

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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。

京都府京都市伏見区全域で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。

京都市伏見区の主な対応エリア例

小豆屋町
阿波橋町
石田内里町
石田大受町
石田大山町
石田川向
石田桜木
石田西ノ坪
石田森西
石田森東町
石田森南町
石屋町
稲荷山官有地
今町
魚屋町
越前町
榎町
恵美酒町
海老屋町
大阪町
大津町
大宮町
御駕籠町
小栗栖石川町
小栗栖岩ケ淵町
小栗栖牛ケ淵町
小栗栖北後藤町
小栗栖北谷町
小栗栖小阪町
小栗栖中山田町
小栗栖西谷町
小栗栖西ノ峯
小栗栖鉢伏
小栗栖丸山
小栗栖南後藤町
小栗栖宮山
小栗栖森ケ淵町
小栗栖森本町
小栗栖山口町
帯屋町
表町
加賀屋町
柿木浜町
景勝町
鍛冶屋町
過書町
片桐町
片原町
上油掛町
上板橋町
紙子屋町
上神泉苑町
上中町
雁金町
川東町
革屋町
観音寺町
菊屋町
北尼崎町
北寝小屋町
北端町
北浜町
京橋町
京町
京町大黒町
京町８丁目横町
京町南
京町北
銀座町
久米町
車町
黒茶屋町
久我東町
久我石原町
久我御旅町
久我西出町
久我本町
久我森の宮町
御香宮門前町
紺屋町
指物町
讃岐町
塩屋町
治部町
島津町
清水町
下油掛町
下板橋町
下神泉苑町
下鳥羽長田町
下鳥羽上三栖町
下鳥羽上向島町
下鳥羽北円面田町
下鳥羽北三町
下鳥羽北ノ口町
下鳥羽小柳町
下鳥羽浄春ケ前町
下鳥羽城ノ越町
下鳥羽芹川町
下鳥羽但馬町
下鳥羽中円面田町
下鳥羽中三町
下鳥羽西芹川町
下鳥羽西柳長町
下鳥羽東芹川町
下鳥羽東柳長町
下鳥羽平塚町
下鳥羽広長町
下鳥羽前田町
下鳥羽南円面田町
下鳥羽南三町
下鳥羽南柳長町
下鳥羽南六反長町
下鳥羽葭田町
下鳥羽澱女町
下鳥羽六反長町
下鳥羽渡瀬町
下中町
撞木町
聚楽町
聚楽町
城通町
白銀町
新中町
新町
周防町
杉本町
墨染町
住吉町
瀬戸物町
醍醐合場町
醍醐赤間南裏町
醍醐池田町
醍醐和泉町
醍醐一言寺裏町
醍醐一ノ切町
醍醐上ノ山町
醍醐内ケ井戸
醍醐江奈志町
醍醐大構町
醍醐大高町
醍醐大畑町
醍醐落保町
醍醐折戸町
醍醐鍵尾町
醍醐柿原町
醍醐柏森町
醍醐片山町
醍醐構口町
醍醐上端山町
醍醐上山口町
醍醐上山田
醍醐烏橋町
醍醐伽藍町
醍醐川久保町
醍醐岸ノ上町
醍醐北伽藍町
醍醐北谷
醍醐北西裏町
醍醐北端山
醍醐京道町
醍醐切レ戸町
醍醐御所ノ内
醍醐御霊ケ下町
醍醐御陵西裏町
醍醐御陵東裏町
醍醐三ノ切
醍醐下端山町
醍醐下山口町
醍醐勝口町
醍醐新開
醍醐新町裏町
醍醐外山街道町
醍醐醍醐山
醍醐高田
醍醐高畑町
醍醐多近田町
醍醐辰巳町
醍醐陀羅谷
醍醐僧尊坊町
醍醐中山町
醍醐西大路町
醍醐二ノ切町
醍醐狭間
醍醐東合場町
醍醐東大路町
醍醐平松町
醍醐古道町
醍醐槇ノ内町
醍醐廻り戸町
醍醐御園尾町
醍醐南里町
醍醐南谷
醍醐南西裏町
醍醐南端山町
醍醐宮ノ下町
醍醐山ケ鼻
醍醐連蔵
鷹匠町
竹田青池町
竹田内畑町
竹田桶ノ井町
竹田狩賀町
竹田北三ツ杭町
竹田久保町
竹田浄菩提院町
竹田醍醐田町
竹田田中殿町
竹田田中宮町
竹田段川原町
竹田鳥羽殿町
竹田中内畑町
竹田中川原町
竹田中島町
竹田七瀬川町
竹田西内畑町
竹田西桶ノ井町
竹田西小屋ノ内町
竹田西段川原町
竹田東小屋ノ内町
竹田泓ノ川町
竹田松林町
竹田真幡木町
竹田三ツ杭町
竹田向代町
竹田向代町川町
竹田流池町
竹田藁屋町
竹中町
樽屋町
丹後町
弾正町
丹波橋町
津知橋町
問屋町
道阿弥町
等安町
桃陵町
常盤町
土橋町
鳥羽町
中油掛町
中島秋ノ山町
中島河原田町
中島北ノ口町
中島御所ノ内町
中島外山町
中島鳥羽離宮町
中島中道町
中島樋ノ上町
中島堀端町
中島前山町
中島宮ノ前町
中島流作町
中之町
鍋島町
納屋町
奈良屋町
成町
南部町
西尼崎町
西大手町
西鍵屋町
西堺町
西朱雀町
西大黒町
西大文字町
西浜町
西奉行町
西桝屋町
西町
西柳町
納所和泉屋
納所大野
納所岸ノ下
納所北城堀
納所下野
納所中河原
納所星柳
納所南城堀
納所妙徳寺
納所薬師堂
納所町
羽束師鴨川町
羽束師志水町
羽束師菱川町
羽束師古川町
東大手町
東組町
東堺町
東朱雀町
東大黒町
東大文字町
東浜南町
東菱屋町
東奉行町
東町
東柳町
肥後町
菱屋町
日野岡西町
日野奥出
日野北川頬
日野北山
日野慈悲町
日野田頬町
日野田中町
日野谷田町
日野谷寺町
日野西川頬
日野西大道町
日野西風呂町
日野野色町
日野畑出町
日野林
日野馬場出町
日野不動講町
日野船尾
日野南山
平戸町
平野町
深草相深町
深草鐙ケ谷町
深草池ノ内町
深草飯食町
深草飯食山町
深草石橋町
深草一ノ坪町
深草稲荷榎木橋町
深草稲荷御前町
深草稲荷鳥居前町
深草稲荷中之町
深草稲荷山町
深草今在家町
深草馬谷町
深草越後屋敷町
深草大島屋敷町
深草ヲカヤ町
深草開土口町
深草開土町
深草加賀屋敷町
深草兜山町
深草上横縄町
深草枯木町
深草川久保町
深草瓦町
深草願成町
深草勧進橋町
深草北鍵屋町
深草北新町
深草北蓮池町
深草キトロ町
深草霧ケ谷町
深草鞍ケ谷
深草車阪町
深草ケナサ町
深草小久保町
深草極楽寺町
深草極楽寺山町
深草極楽町
深草五反田町
深草紺屋町
深草笹山町
深草佐野屋敷町
深草柴田屋敷町
深草下川原町
深草下高松町
深草下横縄町
深草十九軒町
深草正覚町
深草真宗院山町
深草神明講谷町
深草新門丈町
深草鈴塚町
深草ススハキ町
深草砂子谷町
深草墨染町
深草石峰寺山町
深草関屋敷町
深草仙石屋敷町
深草善導寺町
深草僧坊町
深草僧坊山町
深草大門町
深草谷口町
深草田谷町
深草町通町
深草塚本町
深草寺内町
深草出羽屋敷町
深草東軸町
深草砥粉山町
深草鳥居崎町
深草中川原町
深草中ノ郷山町
深草中ノ島町
深草七瀬川町
深草南明町
深草西飯食町
深草西浦町
深草西川原町
深草西伊達町
深草西出町
深草西出山町
深草野田町
深草野手町
深草祓川町
深草東瓦町
深草東伊達町
深草平田町
深草フケノ内町
深草泓ノ壺町
深草藤田坪町
深草藤森玄蕃町
深草藤森町
深草フチ町
深草坊町
深草宝塔寺山町
深草坊山町
深草堀田町
深草本寺山町
深草南蓮池町
深草宮谷町
深草向ケ原町
深草向川原町
深草向畑町
深草森吉町
深草薮之内町
深草山村町
深草芳永町
深草芳本町
深草六反田町
深草綿森町
深草大亀谷安信町
深草大亀谷岩山町
深草大亀谷大谷町
深草大亀谷大山町
深草大亀谷金森出雲町
深草大亀谷五郎太町
深草大亀谷敦賀町
深草大亀谷内膳町
深草大亀谷西久宝寺町
深草大亀谷西寺町
深草大亀谷東安信町
深草大亀谷東久宝寺町
深草大亀谷東寺町
深草大亀谷東古御香町
深草大亀谷古御香町
深草大亀谷万帖敷町
深草大亀谷八島町
深草大亀谷六躰町
深草直違橋
深草直違橋片町
深草直違橋南
深草直違橋北
奉行前町
舞台町
風呂屋町
豊後橋町
伯耆町
堀詰町
桝形町
桝屋町
松屋町
三栖町
三栖半町
三栖向町
御堂前町
南尼崎町
南新地
南寝小屋町
南浜町
向島上五反田
向島上林町
向島庚申町
向島清水町
向島下五反田
向島下之町
向島新上林
向島吹田河原町
向島善阿弥町
向島大黒
向島鷹場町
向島立河原町
向島津田町
向島東泉寺町
向島中島町
向島中之町
向島西定請
向島西堤町
向島二ノ丸町
向島二本柳
向島橋詰町
向島東定請
向島藤ノ木町
向島本丸町
向島又兵衛
向島丸町
向島四ツ谷池
向島渡シ場町
村上町
毛利町
本材木町
桃山井伊掃部東町
桃山井伊掃部西町
桃山紅雪町
桃山筑前台町
桃山筒井伊賀東町
桃山筒井伊賀西町
桃山長岡越中東町
桃山長岡越中南町
桃山長岡越中北町
桃山羽柴長吉中町
桃山羽柴長吉東町
桃山羽柴長吉西町
桃山福島太夫西町
桃山福島太夫南町
桃山福島太夫北町
桃山水野左近東町
桃山水野左近西町
桃山南大島町
桃山毛利長門東町
桃山毛利長門西町
桃山最上町
桃山与五郎町
桃山町安芸山
桃山町伊賀
桃山町和泉
桃山町板倉周防
桃山町因幡
桃山町伊庭
桃山町大蔵
桃山町大島
桃山町大津町
桃山町金井戸島
桃山町金森出雲
桃山町古城山
桃山町島津
桃山町下野
桃山町真斉
桃山町新町
桃山町駿河
桃山町泰長老
桃山町立売
桃山町丹下
桃山町丹後
桃山町弾正島
桃山町遠山
桃山町永井久太郎
桃山町中島町
桃山町鍋島
桃山町西尾
桃山町西町
桃山町根来
桃山町東町
桃山町日向
桃山町本多上野
桃山町正宗
桃山町町並
桃山町松平筑前
桃山町松平武蔵
桃山町三河
桃山町見附町
桃山町美濃
桃山町山ノ下
桃山町養斉
山崎町
大和町
鑓屋町
八幡町
横大路一本木
横大路柿ノ本町
横大路上ノ浜町
横大路北ノ口町
横大路貴船
横大路草津町
横大路畔ノ内
横大路鍬ノ本
横大路西海道
横大路芝生
横大路下ノ坪
横大路朱雀
横大路神宮寺
横大路菅本
横大路千両松町
横大路龍ケ池
横大路天王後
横大路天王前
横大路富ノ森町
横大路中ノ島町
横大路中ノ庄町
横大路長畑町
横大路沼
横大路橋本
横大路畑中町
横大路八反田
横大路東裏町
横大路前川町
横大路松林
横大路向ヒ
横大路六反畑
横大路下三栖梶原町
横大路下三栖里ノ内
横大路下三栖城ノ前町
横大路下三栖辻堂町
横大路下三栖南郷
横大路下三栖東ノ口
横大路下三栖宮ノ後
横大路下三栖山殿
横大路三栖池田屋敷町
横大路三栖木下屋敷町
横大路三栖大黒町
横大路三栖泥町跡町
横大路三栖山城屋敷町
葭島金井戸町
葭島矢倉町
葭島渡場島町
淀池上町
淀大下津町
淀川顔町
淀木津町
淀際目町
淀下津町
淀新町
淀生津町
淀樋爪町
淀本町
淀水垂町
淀美豆町
両替町

ここに書いていないエリアも京都府京都市伏見区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。

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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。

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