01
最初に押さえたい違い。
どちらも、外部AIの内部学習を直接操作する保証ではありません。情報整備と観測対象を具体化して、同じ仕事を重ねないようにします。
| 項目 | GEO | LLMO |
|---|---|---|
| 説明の中心 | 生成回答の可視性を評価する視点 | LLMを通じた理解・回答を点検する視点 |
| 確認事項 | 対象URL・意図・変更内容 | 対象AI・質問・取得条件 |
| 成果の扱い | 計測条件を定めて報告 | 結果と因果の推論を区別 |
02
どちらを依頼するか、ではなく何が不足しているか。
公式情報に誤りや矛盾があるなら情報整備から、現状がわからないなら観測設計から着手します。ページが検索から取得できない状態で、引用回数だけを追っても問題の場所が見えません。
03
提案書で確認する4点。
- 対象サービス・言語・質問を明示しているか。
- 同じ修正を別名で二重に見積もっていないか。
- 生の観測記録と改善の根拠が成果物に含まれるか。
- 表示・引用・推薦・商談を別の結果として扱っているか。
04
LABOZでの進め方。
対象業務と意思決定者を確認し、範囲・成果物・確認方法を提案します。MCO Frameworkの4観点は、この整理に使う補助線です。自社に不要なAPI接続や、根拠のない大量の記事制作を最初から前提にしません。
SOURCES & SCOPE
参照元と、編集の範囲。
[S04] Aggarwal et al.：GEO: Generative Engine Optimization ↗[S02] UserLocal：AIO/LLMO対策ツール ↗外部一次情報の定義と、LABOZが提案する実務手順は区別しています。対象サービスの条件は公開・導入時に再確認します。