GEO・LLMO対策の5つのタイプ（計測ツール・改善提案・代行・EC基盤・内製）の違いと選び方【2026年】

「GEO対策を始めたいが、ツールを入れるべきか、代行に頼むべきか分からない」。マーケティング担当者からよく寄せられる相談です。GEO・LLMO対策のサービスは名前が似ていても、実際に買っているものがまったく違います。

本記事では、市場のサービスを「計測ツール」「改善提案」「代行」「EC基盤」「内製」の5タイプに分け、それぞれの役割・費用の目安・向いている企業を整理します。さらに、自社のボトルネックから選ぶ方法と、EC事業者が特に確認すべき点を解説します。後半では、当社のAI接客に寄せられた約5万件の相談から、買い物客が実際にAIへどう相談しているかも紹介します。

結論： GEO・LLMO対策は、何を外から調達するかで5タイプに分かれます。①計測ツールはAIでの言及・引用を測る（国産の主要ツールで月約8,000〜5万円）、②改善提案は何を直すかを診断・設計する、③代行はコンテンツ制作や実装まで実行する（外注費は月30〜50万円が主流）、④EC基盤は商品データとサイトの仕組みでAIに商品を届ける、⑤内製は自社の担当者が無料ツールで回す、という分担です。

選ぶ基準は価格ではなく、自社のボトルネックが「測れない」「判断できない」「手が足りない」「商品数が多すぎる」のどこにあるかです。詰まっている工程だけを外から補い、それ以外は社内に残すのが、費用対効果のよい選び方です。また、当社のAI接客への相談約5万件では「おすすめは？」と聞く人は1%未満で、3割強は用途・色・サイズなどの条件を添えていました。計測する質問は、この実際の聞き方に合わせます。

※当社はGEO／LLMO対策サービス「genrank」とEC向けAI「genser」を提供しており、この分野に利害関係があります。他社の情報は公開情報にもとづき、当社が適さないケースも明記します。

GEO・LLMO対策とは？5つのタイプが生まれた理由

GEO（Generative Engine Optimization）・LLMO（Large Language Model Optimization）対策とは、ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviews（AIによる概要）やAIモードなどの回答で、自社や自社商品が正しく言及・推奨・引用されるように整える取り組みです。AIOやAEOと呼ばれることもありますが、実務上の中身はほぼ同じです。

前提として押さえておきたいのが、Googleの公式見解です。Googleは2026年5月15日、検索の生成AI機能に向けた最適化ガイドを公開しました。独自性のある有用なコンテンツがもっとも影響し、AI専用のマークアップやコンテンツの細切れ化（チャンキング）は不要という内容です。つまりGEOは「秘伝の技術」ではなく、SEOの土台の上に「AIでの見え方を測り、直す」運用を足すものです。

だからこそ、サービスは「運用のどの工程を担うか」で分かれました。AIでの見え方は、次の順に改善します。

1. 測る：どの質問で、どのAIに、自社がどう扱われているかを把握する
2. 判断する：引用されない原因と、直す順番を決める
3. 直す：コンテンツや構造化データを整え、外部での言及を増やす

ECではこれに加えて、数千〜数万点の商品情報をAIやAIエージェントにまとめて届ける「基盤」の層が加わります。そして、これらの工程をどこまで自社で持つかが「内製」です。5タイプの違いは、この工程の分担の違いにほかなりません。

ECがいまGEO対策に取り組むべき背景は、「EC事業者がまずGEO/LLMOに着手すべき理由」で解説しています。

GEO・LLMO対策の5タイプ比較表

5タイプの違いは「担う工程」と「納品されるもの」です。費用は2026年時点の公開情報と調査にもとづく目安で、依頼範囲やサイト規模で大きく変わります。

費用の目安：①②は2026年10月時点の公開情報、③は株式会社PRIZMAの調査（2026年7月）にもとづきます。④は当社の整理です。

5タイプそれぞれの特徴と向いている企業

① 計測ツール型：AIでの見え方を「数字」にする

計測ツール型とは、決めた質問セットを複数の生成AIに定期的に投げ、自社と競合の言及・推奨・引用を記録するSaaSです。「自社がAIにどう見えているか分からない」という状態を、最初に解消するタイプです。

国産の主要ツールの料金は月8,000円前後から5万円程度で、海外製も多数あります（2026年10月時点の公開情報）。選ぶときは、次の4点を確認してください。

• 質問の質：実際にユーザーが聞く質問で測っているか。聞かれない質問で数値が上がっても、流入は増えません。後述の当社データでは、実際の相談は「おすすめは？」より「商品＋条件」の形が大半です
• 計測回数：AIの回答は聞くたびに揺れるため、同じ質問を複数回測れるか
• 日本語での計測：日本語の質問で計測し、日本語のUIで運用できるか
• 対応AI：ChatGPT・Gemini・AI Overviews・AIモード・Perplexityなど、自社の顧客が使うAIを押さえているか

当社が公開している業界別のAI回答調査でも、同じカテゴリでも質問の聞き方によって言及されるブランドが大きく変わることが分かっています（例：ビジネススーツ10ブランド調査、美容液の肌悩み別調査）。また、AIに名前が出ても公式サイトが引用されるとは限らないため、言及率と引用率は分けて測る必要があります。

限界は、計測そのものは改善ではないことです。当社が商談で聞く壁も、「どこを直せばよいか」「何を足せばよいか」「施策後に改善したのか」の3つに集約されます。計測ツールが答えるのは3つ目だけです。

3つの壁それぞれの解決策は、「GEO/LLMO対策、結局何をすればいい？つまずきやすい3つの壁と解決策」で詳しく紹介しています。

② 改善提案型：何を、どの順で直すかを決める

改善提案型とは、サイト構造・既存コンテンツ・AIでの引用状況を診断し、改善の優先順位と計画を示す支援です。SEO会社やLLMO専門のコンサルティング会社が主な担い手です。

向いているのは、計測はできているのに、引用されない原因が「コンテンツ不足」「サイト構造」「運営者情報の弱さ」のどれか切り分けられない企業です。提案を受けるときは、次の点で質を見分けられます。

• 施策の前に、自社と競合の引用状況（ベースライン）を測る計画があるか
• llms.txtの設置や「AI専用のマークアップ」を主力施策に据えていないか。Googleはこれらを不要としています
• 「○か月で必ず引用される」と保証していないか。AIの回答は変動するため、保証は現実的ではありません

注意点は、実行が自社に残ることです。社内に手がないと、提案書が棚に眠ります。

③ 代行型：コンテンツ制作・実装まで実行する

代行型とは、AIに引用されやすいコンテンツの制作やリライト、FAQや構造化データの実装、外部メディアでの言及獲得までを実行する支援です。

株式会社PRIZMAがLLMO対策を外注している企業の担当者418名に行った調査（2026年7月）では、毎月の外注費は月30万〜50万円が過半数で、最多は「月40万円程度」（18.4%）でした。特定の施策だけを頼む「特化型」が65.8%を占め、外注されている施策の上位は専門コンテンツの作成（46.4%）、引用状況の定点モニタリング（44.3%）、既存コンテンツのリライト（40.7%）です。成果報酬型の契約は1.9%にとどまります。

向いているのは、何を直すかは分かっているが、書く人・実装する人がいない企業です。一方で、次の3つは外注しても社内に残してください。

• 一次情報の提供：事例・数値・商品知識。外部ライターだけで書いた一般論は、AIの引用元として弱くなります
• 計測アカウントの所有：契約終了後もデータを自社で引き継げるようにする
• 成果の定義：引用率だけでなく、AI経由の流入や問い合わせ・売上で評価する

④ EC基盤型：商品データと仕組みでAIに商品を届ける

EC基盤型とは、ECプラットフォームや商品データ基盤、サイトに組み込むAIを通じて、商品情報をAIやAIエージェントが読み取れる形でまとめて整え、届ける対策です。①〜③が「ページ単位の改善」であるのに対し、こちらは「仕組み単位の改善」です。

独立したタイプとして扱う理由は2つあります。第一に、ECは商品点数が数千〜数万に及び、ページごとに人が直すやり方では追いつきません。第二に、購買の入り口がAIエージェントに移り始めています。Googleは2026年1月、Shopifyと共同開発したAIエージェントと事業者をつなぐオープン標準「Universal Commerce Protocol」を発表しました。Shopifyは2026年3月、ChatGPTやMicrosoft Copilot、GoogleのAIモードなどAIチャットでの販売を管理画面から扱える「Agentic Storefronts」を展開しています（まず米国の購入者向け）。

この変化がECの集客・接客・顧客理解にどう広がるかは「AIエージェントの影響はECの「3つの領域」に広がる」で、Shopifyの考え方は「ShopifyのGEOプレイブックに学ぶ、AIに選ばれるECをつくる3つの視点」で整理しています。

AIが商品を比べて推薦する場面では、広告的な商品説明より、仕様・価格・在庫・レビューなど構造化された商品情報が問われます。EC基盤型の具体的な形は次のとおりです。

• AIチャネル連携：カート・プラットフォームからAIアシスタントへ商品を掲載・販売する（例：ShopifyのAgentic Storefronts）
• 商品データの一括整備：商品フィードや構造化データ（価格・在庫・仕様）を全商品で自動出力する
• 商品ページへのAI生成コンテンツ：サイト内AIが、商品の特徴と顧客の相談内容をもとに解説やFAQを生成し、各ページに掲載する（例：当社genserのAI Comment）

限界は、自社サイトの外での言及、つまり比較サイトやレビュー、メディアでの評判は基盤では作れないことです。計測と外部施策は別に用意します。

⑤ 内製型：自社の担当者が無料ツールで回す

内製型とは、自社の担当者が診断・改善・計測をすべて自分たちで回す体制です。道具は主に3つです。

• 手動の定点観測：ChatGPTやGeminiに固定の質問セットを投げ、回答と引用元を記録する
• Search Consoleの生成AIレポート：2026年6月に提供が始まり、AI Overviews・AIモードでの表示回数を公式データで確認できます。ただしクリック数や検索クエリは出ません
• GA4の参照元：chatgpt.comなどAIサービスからの流入を確認する

内製が成り立つのは、①サイトの本文を編集できる担当者がいる、②会社・商品情報の正本を社内で更新できる、③計測を定期的に見られる、の3条件がそろうときです。注意点は、内製は「無料」ではないことです。担当者の時間は人件費であり、異動や兼務で対策は止まります。監視するブランドや質問が増えると、手作業の定点観測は破綻します。

自社のボトルネックから選ぶ：4つの問いと組み合わせ方

5タイプはどれか1つを選ぶものではなく、工程の分担です。いま詰まっている工程だけを外から補い、それ以外は内製で持ちます。次の4つの問いに、上から順に答えてください。最初に「いいえ」になった問いが、いまのボトルネックです。

すべて「はい」なら、内製で回し続けられる状態です。ただしボトルネックは移るため、定点観測を続けて半年ごとに問い直します。

よくある組み合わせ

規模による違いも数字に出ています。先のPRIZMAの調査では、年商5億〜10億円の企業は月10万〜30万円のスポット外注が中心で、年商100億円以上では月100万円以上が20.9%で最多でした。

独自データ：買い物客はAIにどう相談しているか

当社のAI接客サービスに寄せられたEC利用者の相談約5万件を分析すると、「おすすめは？」と聞く人は1%未満にとどまり、3割強は商品名に用途・色・サイズなどの条件を添えて相談していました。GEO対策で計測する質問も、この実際の聞き方に合わせて作る必要があります。

読み取れることは3つです。

1. 「おすすめは？」より「商品＋条件」　添えられる条件で多いのは、色・柄、用途・シーン（「オフィス」「旅行」など）、サイズです。「おすすめ」「人気」「比較」などの言葉を含む相談は、1%未満にとどまります。
2. 会話が続くと、条件で絞り込む　約3割の相談は2往復以上続きます。2往復目以降は、サイズの指定が約5%から約11%に、色の指定が約11%から約15%に、機能・素材の指定が約2%から約5%に増えます。会話の後半でAIが頼るのは商品の属性データで、ここが欠けていると候補から外れます。
3. 最初は短いキーワード、会話で情報が足される　「〜ありますか？」のような文章での相談は約5%で、多くは「商品名＋条件」の短い入力です。一方で、2往復目以降は1回あたりの入力が長くなり、条件が足されていきます。計測する質問セットは、「商品名だけ」と「商品名＋条件」の両方を、自社の商品で実際に付く条件をもとに作ります。

入力された言葉から買い物客の意図を読み取る考え方は、「検索クエリからユーザーの意図を読み取る5つのポイント」で解説しています。

調査概要：当社のAI接客サービスで、EC利用者がサイト内のAIに入力した相談約5万件（2026年）。画面上の提案ボタン経由の検索とテスト入力を除き、キーワード辞書で自動分類しました。サイト内のAIへの相談であり、ChatGPTなど外部の生成AIへの質問とは異なります。

EC事業者がGEO・LLMO対策で確認したい3つのポイント

ECのGEO対策では、どのタイプを選ぶ場合も「商品の相談で候補に入れるか」を軸に評価します。企業名の認知より、商品が推奨されるかが売上に直結するからです。

1. 計測する質問が「商品＋条件」の形になっているか　「通勤で使える黒のリュック」「敏感肌でも使える日焼け止め」のように、業種ごとに実際によく付く条件を入れた質問で、自社商品が回答に入るかを測ります。社名を指定した質問だけでは、競合に奇われている機会が見えません。
2. 商品ページ単位で改善が回るか　数百〜数千ページに同じ基準で情報を足せるかを確認します。ページごとの手作業が前提の代行では、費用が商品点数に比例して膨らみます。会話の後半ほどサイズ・色・機能での絞り込みが増えるため、属性データの欠けはそのまま候補落ちにつながります。
3. AI経由で来た顧客の受け皿があるか　AIから来る顧客は、比較検討をAI上で進めてから訪れます。着地した商品ページで、残った疑問に答えられるかが購入率を左右します。

AI経由で来た顧客をサイト内で受け止めるAI接客については、「汎用AIと何が違う？自社ECならではのAI接客をつくる2つの条件」をご覧ください。

プレティアジャパンの立ち位置

当社は、GEO／LLMO対策サービス「genrank」で①計測から③コンテンツの生成・掲載までを一貫して提供し、EC向けAI「genser」で④EC基盤の層を担います。genrankでは、サイト診断→質問セットの設計とベースライン計測→AI向けコンテンツ（会社概要・商品説明・FAQ・構造化データなど）の生成と掲載→継続モニタリングを、1つのサイクルとして回します。質問セットには、genserで一般ユーザーが実際に入力した相談の傾向を反映しています。

韓国の大手食品メーカーのブランドでは、genrank導入後5週目に自社サイトの引用率が1.6倍、商品の引用率が2.1倍、AI回答内の自社比率が28%から40%になりました（当社調べ）。

よくある質問（FAQ）

Q. GEO対策とLLMO対策の違いは何ですか？ 実務上はほぼ同じ取り組みです。GEOは生成AIを使う検索全般、LLMOは大規模言語モデルを前提にした呼び方です。どちらも、AIの回答で自社が正しく言及・推奨・引用される状態を目指します。

Q. GEO対策はツールと代行のどちらから始めるべきですか？ 現状を測れていないなら、計測ツールか無料の内製計測から始めます。測った結果、直すべき内容が決まっていて、それを形にする人手がないときに代行を検討します。

Q. GEO・LLMO対策の費用相場は？ 国産の主要な計測ツールは月約8,000〜5万円です。外注は月30万〜50万円が主流で、最多は月40万円程度です（PRIZMA調査、2026年7月）。内製はツール代がかからない一方、担当者の人件費がかかります。

Q. ECサイトのGEO対策は何から始めればよいですか？ まず、用途・色・サイズ・機能などの条件を添えた、実際の聞き方に近い質問で、自社商品が回答に入るかを測ります。そのうえで、仕様・価格・在庫・レビューなどの商品情報を、ページ単位ではなく基盤側でまとめて整えます。

Q. 買い物客はAIにどんな聞き方で相談していますか？ 当社のAI接客への相談約5万件では、「おすすめ」「比較」などの言葉を含む相談は1%未満で、3割強が用途・色・サイズ・機能などの条件を添えていました。多かったのは色・柄、用途・シーン、サイズでした。

Q. 内製だけで対策できますか？ できます。サイトを編集できる担当者、会社・商品情報の正本、定期的な計測の3つがそろえば基本のサイクルは回ります。監視対象が増えて手作業が追いつかなくなったときが、ツールや外注を検討する目安です。

Q. llms.txtを設置すればAIに引用されますか？ Googleは、生成AI機能のために新しいAI向けファイルや専用マークアップを作る必要はないとしています。設置しても害はありませんが、主力施策にはなりません。

まとめ

• GEO・LLMO対策は「計測ツール」「改善提案」「代行」「EC基盤」「内製」の5タイプで、違いは担う工程にある
• 選ぶ基準は価格ではなくボトルネック。詰まった工程だけを外から補い、一次情報と成果の定義は社内に残す
• ECは商品点数が多く、購買の入り口がAIエージェントに移り始めているため、ページ単位の改善に加えて基盤層の対策が要る
• 買い物客の相談は「商品＋条件」が中心で、「おすすめは？」は1%未満。計測する質問は、実際の聞き方と自社の商品に合わせて作る

自社のAIでの見え方を知りたい方は、genrankの資料をダウンロードするか、お問い合わせから現状診断をご相談ください。サイト内のAI接客と組み合わせたい場合は、genserの資料もあわせてご覧ください。

関連記事：業界別のAI回答調査

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• ランニングシューズ：主要スポーツブランド10社の言及率・引用率

出典

• Google Search Central Blog「A new resource for optimizing for generative AI in Google Search」（2026年5月15日）
• Google Search Central Blog「Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console」（2026年6月）
• 株式会社PRIZMA「LLMO対策の“費用”に関する調査」（2026年8月6日）
• Shopify Japan株式会社「エージェンティックコマース機能の拡張」（2026年3月26日発表）

※本記事は2026年11月時点の公開情報にもとづきます。料金・機能は変わることがあるため、各社の公式情報でご確認ください。