いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「広報のためのLLMO Tips」第2回をお届けいたします。
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いま「LLMO対策」「AI検索対策」という名前の商品が数多く売られています。
JSON-LDを整えます、Schema.orgでエンティティを定義します、被リンクでドメインを強くします―提案の中身をよく見ると、その多くはSEO業者がこれまで売ってきた施策に「LLM対応」の看板を掛け替えたものです。
これらが無意味だと言いたいわけではありません。
問題は、これらの施策がAIの事前学習、つまりAIが記憶を作る工程には届かないことです。
届かないどころか、その多くは学習前のフィルタで能動的に除去されます。
にもかかわらず「AI対策」として広報予算から支出されていく。ここに大きなずれがあります。
見分け方は簡単です。
提案の中身が「自社サイトの整備」に関する話であれば、それは事前学習対策ではありません。
事前学習は自社サイトの外側、つまり第三者の媒体に自社が言及されるところで進みます。
自社サイトをどれだけ磨いても、AIの記憶には触れられないのです。
そして、ここで立ち止まって考えてほしいことがあります。
その「AI検索対策」に予算を投じる前に、そもそも今のAIが自社を何と言っているかを、確認したでしょうか。
現状を知らないまま対策を買うのは、症状を見ずに薬を選ぶようなものです。
もし確認していれば、判断は変わるかもしれません。
AIが自社を正しく語れているなら、急ぐべきは別の施策かもしれない。
逆に、まったく登場しないなら、サイト整備よりも先にやるべきことが見えてきます。
対策を買う前に、まず自社の現在地を測る。
順序を逆にしないことが、予算を無駄にしない第一歩です。
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ここまでお読みいただいて、一つはっきりすることがあります。
「AIが今、自社をどう認識しているか」を推測ではなく事実として見ない限り、次の一手は決められない、ということです。
それができるのが、Qlipper上のLLM認知確認ツール「ディギディギ」です。
◆ ディギディギならできること
AIに「自社について教えて」と直接尋ね、返ってきた答えを検証します。
AIが自社を何と説明しているか、その説明に事実と異なる誤り（ハルシネーション）が混じっていないか。
これは、AIの「事前学習」という仕組み―大量のテキストを事前に読み込んで記憶を作る工程―に、自社の正しい文脈が届いているかを映す鏡です。
対策を買う前に自社の現在地を測れば、その予算が本当に必要かどうかを事実に基づいて判断できます。
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AIが自社を今どう語っているか、その場で確認できます（所要30分）。
▼ まずは資料で確かめたい方へ
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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