LLMO（GEO）の効果測定ガイド｜各指標の計測方法を解説

LLMO（GEO）は、ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewsといった生成AIの回答内においての、自社のブランド認知を高め、適切に推薦・引用されることを目指す新しいマーケティング施策です。

従来のSEOとは異なり、LLMOには検索順位のようなわかりやすい指標が存在しないため、「重要性はわかっているけど、どうやって効果測定すればいいの？」とお悩みの方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、LLMOにおいて追うべき指標と、それぞれの具体的な計測方法、定点観測やデータ分析のコツについて、わかりやすく解説します。

また、測定結果を分析し、改善案を出す方法まで解説しているのでぜひ参考にしてください。

LLMOにおける「成果（成功状態）」とは？

効果測定を始める前に、まずは社内で「LLMOにおける成功とはどのような状態か」を明確に定義することが重要です。

LLMOで目指すべき状態はビジネスモデルに応じて細かく異なりますが、ひとことで言うと「AIに選ばれている状態」と定義しています。

AIに選ばれている状態をさらに具体化すると、主に以下の3つに整理できます。

• 自社に関連する質問（プロンプト）において、AIが自社を推薦している。（＝AIブランドメンション）
• AIの回答の情報源として、自社サイトが引用されている。（＝AI引用）
• AIを通じて自社サイトへの流入やコンバージョンが発生している。

それぞれ具体的に見ていきましょう。

AIによる推薦（ブランドメンション）とAIによる引用・参照がある

AIが回答の中で自社を推薦（もしくは言及）している状態のことは、AIブランドメンションなどと呼ばれ、LLMOの最重要目標です。

また、AIの回答内に自社のサイトのページが情報源としてリンク付きで表示されている状態を、AI引用などと呼びます。

こうしたAI上でどれだけ自社の情報が表示されているかを示す総称を、「AI可視性(AI Visibility)」と呼びます。

なお、少し考えればわかることですが、AIブランドメンションのほうがAI引用よりはるかに重要です。

例えば、「おすすめのダイエットサプリは？」とユーザーが訪ねた際に、AIから推薦される状態になれば、購買や良質な認知獲得に直結するかと思います。

さらに、AIのみで完結する購買行動（＝エージェンティック・コマース）が主流になっても、成果を維持することがで切るといえるでしょう。

一方で、引用されても、人々はAIの回答で満足するためわざわざ引用元のサイトまで見ません。

AIを通じて自社サイトへの流入やコンバージョンが発生している

AIの回答に表示された自社サイトへのリンクを通じて流入やコンバージョンがどれだけ発生しているかも指標の一つとして重要です。

Googleアナリティクスを使って調べることができます。

LLMOの効果測定に用いられる3つの主要指標と計測方法

LLMOの効果を測るには、複数の観点からAIの回答状況を捉える必要があります。

ここでは、3つの主要な指標と計測方法を紹介します。

• AIブランドメンション数
• AI引用数
• AI経由の流入数とコンバージョン数

なお、ビジネスモデルや状況に応じては、さらに別の指標を測定する必要もあります。
主要指標以外について知りたい方は、「LLMOの効果測定指標一覧」をご確認ください。

指標①：AIブランドメンション数
生成AIの回答に自社が推薦されているプロンプトとその数

AIブランドメンションの測定では、リンクの有無にかかわらず、ユーザーの質問（プロンプト）に対してAIが自社ブランドや企業名を言及（メンション）しているかを測ります。

計測方法

人間が手動で調べるか、ツールを使って調べる方法があります。

計測可能なツールは、Ahrefs、Semrushなど、かなり限られています。

▼手動で調べる方法

「〇〇のおすすめ企業は？」「〇〇ツール 比較」といった、自社が推薦されてほしい「おすすめ・選定系」「比較・検討系」のプロンプトをあらかじめ2〜3個定義しておき、各生成AIで定期的に検索して確認します。

▼Ahrefsを使った測定方法

指標②：AI引用数
生成AIの回答で自社のコンテンツが引用されているキーワード・プロンプト数

検索エンジンのAI機能において、どのようなキーワードやプロンプトで自社が引用・推薦されているかを測る指標です。

AIブランドメンションと同様に、調査方法は手動かツールの2択です。

▼手動で調べる方法

「○○とは」「○○　やり方」など、自分たちのコンテンツが引用されたいクエリ・プロンプトをいくつかリストアップし、定期的に入力して確認しましょう。

▼Ahrefsを使った測定方法

指標③：生成AIからの流入数・コンバージョン数

各種生成AIツールからサイトへ訪れたユーザー数やCV数を測るにはGoogleアナリティクス（GA4）を使用します。

測定結果を分析するときのポイント

指標を計測するだけでなく、そのデータをどう読み解き、どう活かすかがカギになります。

弊社が重視しているポイントを見ていきましょう。

総数ではなく「キーワード・プロンプトごとの内訳」を見る

合計で何回引用されたかだけを見るのではなく、「どの文脈・キーワードで推薦されたか」を確認しましょう。

これにより、AIが自社をどう認識しているかがわかり、コンテンツの改善ポイントが見えてきます。

競合他社の推薦・引用状況もチェックする

自社の数値だけでなく、競合他社がどのようなプロンプトや文脈で「おすすめ」として言及されているかを比較しましょう。

自社と競合の評価軸の違いを確認することで、自社に不足している情報や強化すべき切り口が明確になります。

認知度の増加も加味する

従来型のSEOは刈り取りの性質が強いので「コンバージョン数がすべて」と考える方も多いですが、LLMOはどちらかというと認知獲得やPRに役立ちます。

そのため、コンバージョンという「点」の数字だけを追うとLLMOの本質を見誤ってしまうため、認知や信頼の広がりを評価に加えることが重要です。

指名検索数の増減や第一想起率の変化などにも着目しましょう。

特に、「想起集合（選択肢）」に入り込めているかが重要です。

ユーザーが何かを検討する際、真っ先に思い浮かべる「3つか4つの候補」を想起集合と呼びます。
AIの回答に頻繁に登場することは、こうした検討リストにエントリーできることを意味します。

短期的なクリック数やコンバージョン数を追うSEOに対し、LLMOの効果測定は、中長期的な「ブランド認知の変化」を追うのがコツです。

AIというフィルターを通したとき、あなたの会社は世の中からどう見られているのか。その客観的なブランド像を定期的にモニタリングすることが、次世代のマーケティングでは不可欠になります。

LLMOの効果測定に用いるその他の指標一覧と計測方法

主要な3つの指標以外にも、LLMOの効果測定では以下のようなものが用いられます。

• AIインプレッション
• シェアオブモデル（SoM）
• AIシェアオブボイス
• ブランドリフト
• 感情分析・文脈の正確性

それぞれ概要と計測方法を見ていきましょう。

AIインプレッション

AIインプレッションとは、AIの回答上で推定で何回ユーザーの目にあなたのブランドが触れたかを示す指標です。

回答に自社ブランドが含まれているクエリの検索ボリュームの総数をもとに算出します。

SEOに詳しい方なら、「表示回数」のようなものと理解していただくとわかりやすいでしょう。

計測方法

AhrefsのBrandRaderの活用が便利です。

シェア・オブ・モデル（SoM）/AIシェア・オブ・ボイス

シェア・オブ・モデル（SoM）とは、AIが全回答の中で自社ブランドをどれくらいの比率で推奨・言及しているかを示す指標です。

AI回答状での占有率を表すもので、SEOにおける「シェアオブボイス（SoV）」のAI版と言えます。

AIシェア・オブ・ボイスなどとも呼ばれます。

計測方法

こちらも、AhrefsのBrandRaderの活用が便利です。

ブランドリフト

ブランドリフトでは、AI上での露出が増えた結果、ユーザーの認知度や検索行動にどのような変化があったかを測定します。

LLMOは、最終的に指名検索やコンバージョンの増加につなげるための施策であるため、この指標が最終的な成果地点となります。

ブランドリフトを計測するためには、以下のような指標や計測方法が用いられます。

• 指名検索数
• アンケート調査

それぞれ計測方法を解説していきます。

指名検索数をもとにしたブランドリフトの計測方法

指名検索数とは、会社名やブランド名で何回検索が行われたかを示す値で、増減を調べることでブランドリフトが計測できます。

Googleサーチコンソールで調べるのがおすすめです。
（※無料ツールです。サーチコンソール未導入の方はコチラ）

アンケート調査でのブランドリフト計測方法

ユーザーに対し「このブランドをどこで知りましたか？」という項目に「ChatGPTなどのAI回答」という選択肢を設けて調査します。

一番アナログで手間もかかりますが、確実性が高くツールでは追いきれないデータも計測可能です。

感情分析・文脈の正確性

誤った情報（ハルシネーション）が含まれていないか、ブランドイメージに沿った文脈で紹介されているかなど、AIが自社についてどのようなトーンで説明しているかを調べることも重要です。

こちらは、現時点では手動で調べるのが便利です。

計測方法

手っ取り早いのが、主要なAI（ChatGPT, Gemini, Claudeなど）に直接聞いてみることです。

以下のような質問を投げてみて、「自社が選ばれているか？」や「どんな言葉（安い・信頼できる・操作が難しいなど）で形容されているか？」を見てみましょう。

[業界名]で評判の良いサービスを3つ挙げ、それぞれの特徴を教えてください

また、情報が誤っている場合などは、根拠として引用されているwebサイトが間違っている場合が多いため、確認し修正しましょう。

ツールを使う場合は、Semrushなどが使用できますがそこまで詳細に調べられず、まだ手動のほうが便利です。

まとめ

LLMO（GEO）は、基本的にSEO戦略の延長線上にあります。実施する施策はほとんど同じといっても過言ではありません。

一方で、最大の違いは本記事で解説した効果測定の部分です。

指標としては従来の「クリック数」や「検索順位」だけでなく、本記事で紹介した「AI引用」や「AIブランドメンション」にまで成功の定義を広げる必要があります。

LLMOの主要3指標

• AIブランドメンション
• AI引用
• AI経由の流入・コンバージョン

LLMOのその他の指標

• AIインプレッション
• シェアオブモデル（SoM）
• AIシェアオブボイス
• ブランドリフト
• 感情分析・文脈の正確性

自社のビジネスモデルにあわせた成功状態を定義し、複数の指標を組み合わせて継続的に定点観測を行うことが、LLMOの効果測定を成功させるポイントです。