LLMO対策で注力すべきプロンプトは？観測すべきプロンプトの見極め方

LLMO対策を始めたものの、「どのプロンプトを観測すればいいのかわからない」と悩んでいませんか。

実は、プロンプトの選び方には明確な基準があります。

本記事では、自社や商品・サービスが購買・問い合わせに直結する文脈で言及されるために、注視すべきプロンプトの見極め方と観測方法を解説します。

LLMO対策では単に自社サイトが引用されるだけではあまり意味がない

LLMO対策では、サイトのURLが引用されること自体よりも、どの文脈で言及されるかが重要です。

AIの回答を見て満足し、サイトを訪問しないゼロクリック検索が示すように、単に引用されるだけでは流入数の増加にはつながりません。

引用がAIからの信頼の証になる点は事実ですが、それだけでは新規ユーザーとの接点は生まれにくいのが現実です。

たとえば、比較・検討時や成功事例を探しているタイミング、求人を探しているシーンなど、購買や問い合わせに直結する文脈で自社あるいはブランドが言及されて初めて、LLMO対策が事業成果につながります。

どの文脈に自社あるいはブランドが露出するかが重要

購買・問い合わせに近い文脈での露出が、最も高い成果につながります。

比較・検討の場面ではすでにユーザーが購入や問い合わせを意識しているため、そこでの露出は問い合わせや購入獲得の直接的なチャンスになります。

さらにAI経由の露出には、AIがすすめてくれた＝信頼できるという心理的な後押し効果もあります。

実際、弊社デジタルトレンズで支援しているAI経由で問い合わせが増えたというクライアントからも、AIの推薦を過度に信頼する利用者が一定数いるという声が上がっています。

「AIがすすめるなら間違いない」

こういった声は多いようです。

その他にも、弊社デジタルトレンズのコーポレートサイトでは、AIからの直接流入ユーザーの10〜20%程度が問い合わせにつながっており、流入母数が少なくても高い問い合わせ率を実現しています。

このように適切な文脈での自社やブランドの露出が、いかに質の高い接点を生み出すかがわかります。

LLMO対策で観測するプロンプトの見極め方

検索キーワードから逆算する

観測プロンプトに迷ったら、まず既存の検索キーワードを起点にしましょう。

プロンプトと検索キーワードは表現こそ異なりますが、ユーザーが解決したい課題＝検索意図は本質的に同じです。

たとえば「SEO対策　会社」というキーワードは、検索意図から逆算して「SEO対策でおすすめの会社を教えて」というプロンプトに置き換えられます。

自社サイトへの流入キーワードや競合分析で把握したキーワードをAIへの質問形式に変換するだけで、現実に即したプロンプト候補を効率よく洗い出すことができます。

検索ボリュームもニーズ把握の参考にする

検索ボリュームは、注力プロンプトの優先度を判断する有効な指標になります。

かつてキーワードで検索していたユーザーが、今はAIにプロンプトで質問するという行動変容が起きているだけで、解決したいニーズ自体は変わっていません。

※ただ、プロンプト（文章）の方が細かい要望の調整がきくので、さまざまなプロンプトに検索が分散していることは予想されるのであくまで参考程度です。

そのため、Googleキーワードプランナーなどで確認できる検索ボリュームは、そのテーマへの関心の大きさを測る参考値として活用できます。

ボリュームの大きいキーワードに対応するプロンプトほど、優先度を高めて観測する意味はあります。

検索キーワードからAIで候補となるプロンプトを広げ、選定する

プロンプト候補の作成はAIに任せ、選定に集中しましょう。

プロンプト候補をゼロから考えるのは非効率です。

GeminiやChatGPTに検索キーワードを入力し、関連するプロンプト案を複数生成させるのが実践的な方法です。

また広げた候補を精査し、一見似ているようでも文脈が微妙に異なるパターンは、両方を観測対象に残しておくことをおすすめします。

文脈のわずかな違いが、AIの回答における自社への言及有無や内容を大きく左右することがあるためです。

自社に関するプロンプトの結果も観測しておく

自社名・ブランド名を含むプロンプトは、情報の正確性チェックの観点からも必ず観測しましょう。

自社に関するプロンプトでは、誤った情報が出力されていないか、強みが正確に伝わっているか、そもそもAIに認識されているかなどを定期的に確認することが重要です。

問題が見つかった場合は、自社ホームページやSNSの情報更新、第三者メディアへの掲載拡大、修正依頼など、内部・外部での情報統制が必要になります。

AIが参照する情報の質と鮮度を整えることが、正確な言及と信頼性の維持につながります。

注力するプロンプトが決まった後は、定期的に確認し記録を残す

観測は一度きりではなく、定期的な記録の蓄積が対策の精度を高めます。

LLMの回答は事前学習データとRAG（検索拡張生成）の組み合わせによって確率的に生成されるため、同じプロンプトでも回答内容が変わることがあります。

そのため、一定間隔をあけて定期的に記録を残すことが、変化の把握と改善判断に必要です。

記録方法は手動でも問題ありませんが、手間を省きたい場合はLLMO対策ツールの活用や、APIを使った自動記録の仕組みを構築することが有効です。

デジタルトレンズでも各LLMのAPIを活用した自社ツールで継続的に記録し、対策の精度向上に役立てています。

自社のKGI、KPI達成につながる適切なプロンプトを選定し、ぜひ観測してみてはいかがでしょうか。