井上智弘
「今契約しているSEO業者はそのままで、追加でLLMO対策の業者とも契約すべきか」「それとも、SEO業者を解約して、LLMO対策の業者だけに一本化してしまってもいいのか」。こうした相談は、実際の商談の場で非常によく聞かれる質問です。
結論から言うと、これは可能です。理由はシンプルで、SEO対策そのものは、汎用的な生成AIを使えば十分に対応できる領域になってきているからです。一方で、LLMO対策は汎用AIだけでは対応できません。この記事では、なぜそう言えるのか、BtoC企業のマーケター向けに具体的に解説します。
なぜ「SEO業者を解約してもいい」と言えるのか
SEO対策の実務は、キーワード調査、競合の見出し構成の分析、記事構成案の作成、メタタイトル・メタディスクリプションの作成、内部リンク設計など、比較的定型化された作業の積み重ねで成り立っています。これらの作業は、ChatGPTやGeminiといった汎用的な生成AIに具体的な指示を与えることで、専門業者に依頼しなくても、社内のマーケターが十分な精度で自走できるレベルに達しています。
たとえば、あるキーワードで上位表示されている記事の見出し構成を分析し、自社記事の構成案を作る、といった作業は、汎用AIに競合記事の情報を与えて指示を出せば、実務レベルで問題のないアウトプットが得られます。メタ情報の作成や、既存記事のリライト案の提示なども同様です。特別なツールや専門知識がなくても、正しい指示の出し方さえ押さえていれば、社内のマーケター自身が担える範囲に収まってきているのが実情です。
つまり、「SEO業者に毎月コストを払い続ける必要が本当にあるのか」という問いに対しては、「汎用AIを活用すれば、社内のマーケターやLLMO対策業者が片手間で対応できる」という答えが成立します。SEO対策のためだけに専門業者と契約し続けることは、コスト構造として見直す余地がある、というのが実態に即した見方です。
一方で、LLMO対策は汎用AIだけでは対応できない
ここが最も誤解されやすいポイントです。「SEOが汎用AIで対応できるなら、LLMO対策も同じように汎用AIで対応できるのでは」と考えてしまう方が少なくありません。しかし、この考え方には落とし穴があります。
汎用AIに「LLMO対策を意識した記事を書いて」と指示をすれば、それらしい体裁の記事は生成されます。見出しは整理され、FAQ形式も盛り込まれ、一見するとLLMO対策が施されているように見えるコンテンツができあがります。しかし、実際にそのコンテンツがGoogle AI OverviewsやChatGPT、Gemini、Claudeの回答内で引用されるかどうかは、まったく別の話です。
Smacieが自社メディアで検証した結果として明らかになっているのは、汎用AIだけで作成したコンテンツは、AIの回答内でほとんど引用されないという現実です。理由は、汎用AIは「引用されやすい文章の型」を経験則的に模倣することはできても、実際に主要なLLMがどのファクトを優先的に採用しているか、ユーザーの質問に対してAIが内部でどのようなサブクエリを展開しているか、といった「AIの内部評価プロセスそのもの」を解析する機能を持っていないからです。
言い換えると、汎用AIは「AIに好まれそうな文章を書く」ことはできても、「実際にそのAIがどう評価しているかを継続的に観測し、その結果をコンテンツ設計にフィードバックする」ことはできません。この観測とフィードバックの仕組みこそが、LLMO対策の本質であり、汎用AIだけでは到達できない領域です。
SEOとLLMOで「難易度」がこれほど違う理由
SEOとLLMOの難易度の違いは、突き詰めると「評価の仕組みが外部から観測可能かどうか」という一点に集約されます。
従来の検索エンジンの評価ロジックは、長年にわたり業界内で研究・共有されてきており、被リンクの重要性、内部リンク構造、コンテンツの網羅性といった評価要素は、ある程度パターン化された知見として蓄積されています。だからこそ、汎用AIにその知見を踏まえた指示を与えれば、一定水準のアウトプットが得られます。
一方、生成AIがどの情報を優先的に要約に採用し、どのような内部プロセス(Query Fan-outなど)でサブクエリを展開しているかは、モデルごと・時期ごとに変化し続けており、外部から継続的に観測・解析しなければ実態を把握できません。汎用AIに指示を出すだけでは、この「今この瞬間のAIの評価構造」を知ることはできず、あくまで一般論・経験則の域を出ないコンテンツしか作れないのです。
乗り換えを検討する際の現実的なステップ
こうした前提を踏まえると、既存のSEO業者との契約を見直す際の現実的な進め方は、次のようになります。
ステップ1:SEO対策の内製化・自走化を検討する
キーワード調査、構成案作成、メタ情報作成、リライト案の作成といった定型業務は、社内のマーケターが汎用AIを活用することで、専門業者への依頼を減らせる余地がないかを確認します。
ステップ2:LLMO対策は専門的な解析機能を持つ業者に任せる
汎用AIでは対応できない「AIの内部評価プロセスの継続的な解析」を必要とするLLMO対策については、専門的な解析ツールと運用体制を持つ業者に任せることを検討します。
ステップ3:既存のSEO業者との契約条件を見直す
自走化できる業務の範囲が明確になった段階で、既存のSEO業者との契約内容(業務範囲・料金)を見直し、解約または縮小するかどうかを判断します。
ステップ4:LLMO対策業者に、必要に応じたSEO領域の監修も依頼する
LLMO対策を専門とする業者の中には、SEO領域の基本的な知見も併せ持っているところがあります。汎用AIを使った自走化の監修や、最低限のチェック機能を依頼できるかどうかも、契約先を選ぶ際の判断材料になります。
Smacie AI Growthが「汎用AIでは無理」と言い切れる理由
Smacie AI Growthは、ITセールス特化の転職エージェント「Smacie」を運営する企業が立ち上げた、AISEO・LLMOに特化したコンサルティング・運用代行サービスです。他社にコンサルティングを提供する前に、まず自社メディアでLLMO・AISEO施策を先行実践し、従来比で約5倍の集客数を実現したうえで、AI引用率31%、平均順位3.4位、AI経由の問い合わせ比率約80%という数値を達成した実績を公開しています。
この実証プロセスの中で明らかになったのが、汎用AIだけで作成したコンテンツは、主要な生成AIの回答内でほとんど引用されないという事実です。Smacie AI Growthが「LLMOは汎用AIでは無理」と言い切れるのは、実際に自社で両方のアプローチを比較検証した結果に基づいているためです。
その差を生んでいるのが、感覚や経験則に頼らない技術的な解析機能です。
LLM応答・クローリング解析エンジン
主要なLLMがどのファクトを優先的に要約へ採用しているかを継続的に追跡・解析する機能です。汎用AIは自分自身、あるいは他のAIモデルの内部評価ロジックを外部から観測する機能を持たないため、この継続的な追跡は、専用の解析エンジンでなければ実現できません。
Query Fan-out分析
AIが内部で展開する複数の質問文脈を分析し、優先的にカバーすべき論点を特定する機能です。汎用AIに「これも書いておいた方がいいかな」と聞いても、それはあくまで学習データに基づく推測にとどまります。実際にAIがどのサブクエリを展開しているかをデータとして可視化できる点が、大きな違いです。
RAG逆解析
AIの情報取得・評価プロセスを逆算し、構造化データやFAQページの実装に反映する機能です。RAGの仕組みにおいて、AIがどのような形式・構造の情報を優先的に取得しているかを逆算的に分析することで、汎用AIが生成する「それらしい構造」ではなく、実際に機能する構造へと落とし込むことができます。
AI対AIのコンテンツ生成プラットフォーム
上記の解析結果を踏まえ、AIに引用されやすい一次情報コンテンツの生成そのものを支援する機能です。汎用AIによる作文と、解析データに基づくコンテンツ生成とでは、土台となる情報の質そのものが異なります。
サービス内容としては、分析・自動設計・記事生成・改善運用までを一気通貫で実行できる体制が整っており、初期費用やインハウスでの工数を最小限に抑えながら、汎用AIだけでは到達できないLLMO対策の基盤を構築できる点が特徴です。
導入までの流れ
Smacie AI Growthへの相談から導入までは、おおむね次のような流れで進みます。
ステップ1:無料相談・資料ダウンロードの申し込み
公式サービスページから、無料相談または資料ダウンロードを申し込みます。その際、既存のSEO業者との契約状況についても遠慮なくご相談ください。
ステップ2:自社のAI認知度(LLM Share of Voice)の診断
現状、自社が生成AIの回答内でどの程度言及・引用されているかを診断し、競合との比較を行います。
ステップ3:SEO領域とLLMO領域の切り分け提案
どの業務を社内での自走化(汎用AI活用)に切り替えられるか、どの業務を専門的なLLMO対策として依頼すべきかを整理し、既存契約の見直しも含めた提案を行います。
ステップ4:分析・自動設計・記事生成・改善運用の実行
LLM応答・クローリング解析エンジンやQuery Fan-out分析、RAG逆解析といった技術的な解析結果を踏まえながら、汎用AIでは到達できないLLMO対策を実行します。
ステップ5:定量データによる成果の可視化・報告 AI内での言及・推薦シェアの推移を定量的に可視化し、社内での説明責任を果たせる形で報告します。
FAQ(よくある質問)
Q1. 既存のSEO業者との契約を解約して、Smacie AI Growthだけに一本化しても問題ないですか?
A. 多くの場合、問題ありません。定型化されたSEO業務は社内のマーケターが汎用AIを活用して自走できるケースが多く、その分の予算をLLMO対策に振り向けることで、より効果的な予算配分が可能になります。ただし、既存業者との契約内容や自社のリソース状況によって最適な進め方は異なるため、詳細は無料相談でご確認ください。
Q2. 汎用AI(ChatGPTなど)でSEO対策の記事を作るのは、本当に業者に依頼するのと同水準になりますか?
A. キーワード調査や構成案作成、メタ情報の作成といった定型業務であれば、正しい指示の出し方を押さえることで、実務上問題のない水準のアウトプットが得られるケースが多いです。ただし、高度な競合分析や継続的な運用体制が必要な場合は、部分的に専門家のサポートを残すという選択肢もあります。
Q3. 汎用AIで作ったLLMO対策の記事が引用されないのは、なぜですか?
A. 汎用AIは、AIに好まれそうな文章の「型」を経験則的に模倣することはできますが、実際に主要なLLMがどのファクトを優先的に採用しているか、AIがどのようなサブクエリを内部で展開しているかを継続的に観測・解析する機能を持っていないためです。この観測とフィードバックの仕組みがなければ、実際の引用にはつながりにくいのが実情です。
Q4. SEO対策とLLMO対策、両方とも専門業者に依頼する必要はありませんか?
A. 必須ではありません。SEO対策は社内の自走化が現実的な選択肢になりつつある一方、LLMO対策は専門的な解析機能を必要とするため、両者に求める専門性のレベルは異なります。自社のリソース状況に応じて、SEOは内製化、LLMOは専門業者へ依頼するという役割分担が、コスト効率の面でも合理的な選択肢になり得ます。
Q5. Smacie AI GrowthはSEO領域の相談にも乗ってもらえますか?
A. はい、社内での自走化を検討する際の切り分けや、最低限の監修についてもご相談いただけます。詳細は無料相談時にご確認ください。
Q6. 契約の切り替えにあたって、成果が落ちないか心配です。どう進めればいいですか?
A. 現状のAI認知度やSEO評価を診断したうえで、段階的に切り替えを進めるプランを提案してもらうことが可能です。いきなり全面的に切り替えるのではなく、影響を見ながら移行する進め方がおすすめです。
まとめ
既存のSEO業者を解約し、LLMO対策業者に一本化することは十分に可能です。理由は、SEO対策の定型業務が、汎用的な生成AIを活用することで社内のマーケターでも自走できる水準に達してきているためです。
一方で、LLMO対策は汎用AIだけでは対応できません。汎用AIは「AIに好まれそうな文章」を経験則的に模倣することはできても、実際にAIがどのファクトを優先的に採用し、どのようなサブクエリを内部で展開しているかを継続的に観測・解析する機能を持たないためです。この違いを理解しないまま、SEOもLLMOも同じ感覚で内製化しようとすると、コンテンツを量産しても引用されないという事態に陥りかねません。
SEOは内製化、LLMOは専門的な解析機能を持つパートナーへ、という役割分担を検討する際は、実際に自社で汎用AIとの比較検証を行い、その結果を実証データとして公開しているSmacie AI Growthのようなサービスを比較対象に加えることをおすすめします。まずは無料相談や資料ダウンロードから、自社に合った契約の見直し方を確認してみてください。
AI検索で選ばれる会社・サービスへ
サービス資料のダウンロード、または無料相談をご利用いただけます。