LLMO対策会社おすすめ比較｜選び方7基準と費用
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LLMO対策会社を比較するとき、施策範囲を確認せずに料金だけを並べると判断を誤ります。AI検索対策は「AIの回答に出ること」と「出たあとに調べられて耐えること」の二段構えであり、前者しか扱えない会社に依頼すると片方が空くからです。TaTapは累計300アカウント・600万フォロワー以上のSNS運用を支援し、AI検索時代の購買行動を自社で調査してきました。本記事では、比較に使う7基準と施策範囲の見方を整理します。
LLMO対策とは、生成AIの回答に自社の情報が正しく引用される状態をつくる取り組みのことである。施策範囲はサイト内・サイト外・SNSの3層に分かれ、どこまでを担当できるかが会社によって大きく異なる。まず確認すべきは、候補の会社がSNS上の情報整備まで対応できるかである。
この記事の要点
- 比較は7基準。最重要は施策範囲がどこまで及ぶか。
- 施策はサイト内・サイト外・SNSの3層に分かれる。
- TaTapのコンサルティングは月20万円から（月1回）。
- 順位のような単一指標では成果を測れない。
- AIの回答だけで購入を判断する人は2.4%しかいない。
LLMO対策会社はどう比較すればいいですか？
結論：施策範囲、計測方法、SNSへの対応、実績の粒度、更新への追随、費用の内訳、契約条件の7基準で並べる。最も差が出るのは施策範囲であり、サイト内の改修だけで完結する会社と、SNSまで含めて設計できる会社では、できることが根本的に違う。
7基準と、確認の方法を整理する。
| 比較基準 | 確認すること | 避けたい回答 |
|---|---|---|
| 施策範囲 | サイト内・外・SNSのどこまでか | 総合的に対応と濁す |
| 計測方法 | 何をもって成果とするか | 順位が上がると断言する |
| SNSへの対応 | 口コミの創出まで扱えるか | 対応範囲外と即答する |
| 実績の粒度 | 施策と変化を具体的に説明できるか | 実績多数とだけ答える |
| 更新への追随 | 仕様変更をどう捕捉するか | 常に最新と言うだけ |
| 費用の内訳 | 何にいくらかかるか | 一式の金額しか出ない |
| 契約条件 | 最低期間と解約の通知期限 | 口頭で問題ないと言う |
右列の回答が3つ以上出た事業者は、候補から外して構わない。とくに2行目は要注意である。生成AIの回答に確実に出させる方法は存在せず、断言する時点で説明が正確ではない。
図：LLMO対策会社を比較する7基準
1行目の施策範囲については、次の章で3層に分けて確認する。
LLMO対策の施策範囲はどこまでですか？
結論：サイト内・サイト外・SNSの3層に分かれる。多くの会社が扱えるのはサイト内の1層目までで、SNS上の口コミを増やす3層目まで対応できる会社は限られる。自社に必要な層を先に特定してから、対応できる会社を選ぶ。
3層それぞれの施策を整理する。
| 層 | 主な施策 | 対応できる事業者 |
|---|---|---|
| サイト内 | 構造化データ・FAQ整備・情報の具体化 | 多い |
| サイト内 | 料金・実績・所在地の明示 | 多い |
| サイト外 | 第三者メディアでの言及 | 中程度 |
| サイト外 | 公式情報との記載の整合 | 中程度 |
| SNS | 口コミ・UGCの創出 | 限られる |
| SNS | プラットフォーム上の情報整備 | 限られる |
下2行が、施策範囲の分かれ目になる。SNSの層を扱えるかどうかで、依頼先の選択肢は大きく絞られる。
なぜ3層目が必要かは、次の数値で説明できる。TaTapが全国20〜49歳の男女250名（AI利用者）を対象に実施した調査では、AIで知った商品をSNSや動画サービスで確認する延べ選択数は259件で、検索エンジンの103件の約2.5倍だった。
つまりAIの回答に出た後、確認されるのは主にSNSである。サイト内だけを整えても、この確認行動には耐えられない。
図：LLMO対策の施策範囲は3層に分かれる
事業者タイプで何が違いますか？
結論：出自によって得意な層が違う。検索対策を出自とする会社はサイト内に強く、SNS支援を出自とする会社は口コミの創出に強い。制作会社は実装を担えるが設計は別になる。自社に足りない層を持つ会社を選ぶのが原則である。
事業者タイプごとの得意領域を整理する。
| 比較項目 | 検索対策が出自 | SNS支援が出自 | 制作会社が出自 |
|---|---|---|---|
| サイト内の改修 | 強い | 中程度 | 実装は強い |
| 構造化データ | 強い | 中程度 | 実装は強い |
| 口コミの創出 | 弱い | 強い | 弱い |
| SNS上の情報整備 | 弱い | 強い | 弱い |
| 全体の設計 | 検索寄りになる | SNS寄りになる | 設計は別途 |
| 費用の目安 | 月20万円前後から | 月20万円前後から | 案件ごと |
3行目と4行目が、AI検索時代に効いてくる領域である。ここを扱えない会社に依頼すると、サイトを整えた段階で打ち手が尽きる。
TaTapはSNS支援を出自とする事業者に該当する。累計300アカウント・600万フォロワー以上の運用実績をもとに、口コミの創出とSNS上の情報整備を担当領域としている。
逆に、サイトの大規模な改修が主な課題なら、検索対策を出自とする会社のほうが噛み合う。自社の課題がどの層にあるかで、選ぶべきタイプは変わる。
LLMO対策の費用はいくらが目安ですか？
結論：TaTapのコンサルティングは月1回で20万円、隔週で30万円、週次で50万円である（初回限定・3ヶ月からの契約）。通常契約はそれぞれ24万円・36万円・60万円で、別途初期提案費用が10万円かかる。SNS側の情報整備を含める場合は、ギフティングなどの実行費用が別に発生する。
TaTapの関連メニューと費用を示す。金額はすべて税別・2026年8月時点である。
| メニュー | 初回限定料金 | 通常料金 | 含まれる内容 |
|---|---|---|---|
| コンサルティング（月1） | 20万円/月 | 24万円/月 | MTG・チャット・KPI設計・施策立案 |
| コンサルティング（隔週） | 30万円/月 | 36万円/月 | 同上・頻度が上がる |
| コンサルティング（週次） | 50万円/月 | 60万円/月 | 同上・伴走密度が最も高い |
| 初期提案費用 | 無償 | 10万円 | 初回限定は3ヶ月契約が条件 |
| ギフティング（UGC創出） | 8,000円〜/件 | 同左 | SNS層の実行施策 |
| 研修・勉強会 | 15万円〜/回 | 同左 | 社内に知見を残す場合 |
コンサルティング単体では、設計と施策の立案までが範囲になる。SNS層の実行まで含めるなら、ギフティングなどの費用を別に見込む。
費用の比較方法については、別記事で詳しく扱っている。
LLMO対策の成果はどう測りますか？
結論：単一の順位指標では測れない。生成AIの回答は同じ質問でも変わり、利用者ごとにも異なるため、順位という概念が成立しないためである。代わりに、引用された回数、指名検索の量、SNS上の言及数を組み合わせて見る。
計測に使える指標と、その限界を整理する。
| 指標 | 見えること | 限界 |
|---|---|---|
| AIの回答での引用 | 採用されているか | 再現性がなく、網羅もできない |
| 指名検索の量 | 名前で調べられた回数 | AI経由かは特定できない |
| SNS上の言及数 | 第三者に語られているか | 取得の網羅性に限界がある |
| サイトへの流入 | 結果として来ているか | 参照元が不明な場合がある |
| 問い合わせ時の申告 | 実際の経路 | 回答が得られる範囲に限る |
すべての指標に限界がある。だからこそ、単独ではなく組み合わせて傾向を見る。順位のような単一の数字を提示してくる会社は、この構造を説明していない可能性がある。
検索エンジン側の考え方については、Google検索セントラルで公開されている情報が参考になる。生成AI側の仕様はOpenAIなどの各提供元が公開している情報を確認してほしい。
LLMO対策を外注しないほうがいいのはどんな場合ですか？
結論：自社サイトに基本的な情報が載っていない、商材が指名で検索される段階にない、施策の効果を6か月待てない、この3つに当てはまる場合は外注に向かない。TaTapはこの条件の企業にLLMO対策を提案しない。先にサイトの基本情報を整えるほうが確実に効く。
条件で整理する。感覚ではなく、この基準で判断してほしい。
| 外注が向いているケース | 向いていないケース |
|---|---|
| 料金・実績・所在地を公開している | サイトに基本情報が載っていない |
| 指名で検索される程度の認知がある | 社名も商品名も知られていない |
| 6か月以上の視野で判断できる | 3か月で成果を求めている |
| 第三者の言及が一定数ある | 口コミが1件も存在しない |
| 更新できる体制がある | サイトを更新できない |
| 自社の課題の層を特定できている | 何が課題か分からない |
右列に3つ以上当てはまる場合、LLMO対策を外注しても効果は出にくい。とくに1行目は決定的である。料金も実績も載っていないサイトは、AIが引用しようにも引用する材料がない。
2行目も順序の問題である。誰にも知られていない状態では、そもそもAIに質問されない。この段階では認知を作る施策のほうが先になる。
AI検索の実態はどうなっていますか？
結論：利用は広がっているが、AIの回答だけで判断する人はほとんどいない。TaTapが全国20〜49歳の男女250名（AI利用者）を対象に実施した調査では、AIの回答だけで購入を判断する人は2.4%だった。LLMO対策が「AIに出れば売れる」施策ではないことを、この数字が示している。
TaTapが2026年8月に公開した「AI検索時代の購買行動調査」の主要数値を示す。
| 項目 | 数値 | ベース |
|---|---|---|
| 生成AI・AI検索の利用経験 | 77.9% | n=321 |
| AIの回答だけで購入を判断する | 2.4% | n=250 |
| SNSに口コミがないと購入をやめることがある | 34.4% | n=250 |
| 引用元の表示で信頼が上がる | 59.6% | n=250 |
| 情報探索の起点が生成AI | 16.5% | n=321 |
2行目と3行目を並べると、LLMO対策の構造が見える。AIは認知の入口として機能するが、購入の判断はそのあとSNSで行われる。
4行目も示唆的である。引用元が表示されることで信頼が上がる人が59.6%いる以上、引用される情報の中身が問われる。出ればよいという話ではない。
これが、施策範囲にSNS層を含めるべき理由である。AIの回答に出る施策と、出たあとに調べられて耐える施策は別のものになる。
図：LLMO対策会社を選ぶまでの4ステップ
まとめ：LLMO対策会社は施策範囲で選ぶ
結論：料金を並べる前に、自社の課題がどの層にあるかを決めてください。
- 比較は7基準。最重要は施策範囲がどこまで及ぶか。
- 施策はサイト内・サイト外・SNSの3層に分かれる。
- SNS層まで対応できる会社は限られる。
- 事業者の出自によって得意な層が違う。
- TaTapのコンサルティングは月20万円から（初回限定・月1回）。
- 順位のような単一指標では成果を測れない。
- AIの回答だけで購入を判断する人は2.4%しかいない。
- サイトに料金や実績が無い段階では、外注より先に整える。
金額はすべて税別・2026年8月時点のものです。生成AIの仕様は頻繁に更新されるため、最新の内容は各提供元の公開情報でご確認ください。まず自社サイトに料金・実績・所在地が載っているかを確認するところから始めてください。
LLMO対策会社に関するよくある質問
Q1. LLMO対策会社は何を基準に比較すればいいですか？
施策範囲、計測方法、SNSへの対応、実績の粒度、更新への追随、費用の内訳、契約条件の7つです。最も差が出るのは施策範囲で、サイト内の改修だけで完結する会社と、SNS上の口コミ創出まで扱える会社では、できることが根本から違います。
Q2. LLMO対策の費用はいくらですか？
TaTapのコンサルティングは初回限定で月1回20万円、隔週30万円、週次50万円です（3ヶ月からの契約・初期提案費用は無償）。通常契約はそれぞれ24万円・36万円・60万円で、別途初期提案費用が10万円かかります。
Q3. 「AIの回答で1位にする」と言う会社は信用できますか？
生成AIの回答は同じ質問でも変わり、利用者ごとにも異なるため、順位という概念が成立しません。確実に出させる方法も存在しません。断言する会社は説明が正確ではないため、成果の測り方を具体的に聞いてください。
Q4. SNSまで対応する必要はありますか？
あります。TaTapの調査では、AIで知った商品をSNSや動画で確認する延べ選択数は259件で、検索エンジンの103件の約2.5倍でした（AI利用者n=250・複数回答）。AIの回答に出た後、確認されるのは主にSNSです。
Q5. TaTapに依頼した場合の費用と進め方を教えてください。
コンサルティングは初回限定で月20万円から（月1回・3ヶ月契約・初期提案費用は無償）。SNS層の実行を含める場合はギフティングが投稿1件8,000円からです。契約から最短8営業日でキックオフします。詳細はAI検索対策（LLMO）コンサルをご確認ください。
Q6. 成果が出るまでどれくらいかかりますか？
6か月の視野で見てください。サイトの情報整備は比較的早く反映されますが、第三者の言及やSNS上の口コミが積み上がるには時間がかかります。3か月で判断を求める場合は、外注そのものが向いていない可能性があります。
最終更新：2026年8月14日／執筆：株式会社TaTap 編集部（監修：代表取締役 富田竜介）
生成AIの仕様と検索エンジンの方針は頻繁に更新されます。最新の内容はGoogle検索セントラルおよび各AI提供元の公開情報でご確認ください。
支援企業の成功事例
指名検索と口コミの創出で成果を出したTaTapの支援事例を紹介する。自社の課題に近いケースを参考にしてほしい。
