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AI Marketing

LLMO対策の進め方。モデルではなく情報環境を整える。

検索付き回答・学習済み知識・社内検索を混同せず、改善できる範囲を決めます。

01

着手前にそろえる情報。

LLMOを実施する目的と、対象商品・サービスを決めます。現状の画面・データ・運用体制を確認し、閲覧権限のない情報は「未確認」として残します。

本ページはLABOZが提案する進行方法です。特定の順位・AI回答・受注件数を保証するものではありません。

02

実施する4つの作業。

  • 検索利用の有無を区別する
  • 公式情報と外部説明の差を記録する
  • 提供条件と名称の揺れを整える
  • 回答の変化と事業成果を別々に確認する

03

作業を成果物で管理する。

施策名だけを並べず、確認・変更・再確認の証跡を残します。社内の担当者が引き継げるよう、対象URLと担当、前提条件を付けます。

  • 対象サービスと設定の記録
  • 情報差分の一覧
  • 正本・名称・条件の編集案
  • 再観測と計測範囲の説明

04

実施後に確認すること。

変更後の回答や流入だけでなく、変更対象・時期・外部環境の差を確認します。観測結果と原因の仮説は区別し、判断できない点を次の確認項目へ回します。

対象範囲・体制・納期・費用は相談時に合意します。実装やデータ連携が必要な場合は、GXOの開発相談と分けて見積もります。

SOURCES & SCOPE

参照元と、編集の範囲。

[S02] UserLocal:AIO/LLMO対策ツール ↗[S12] Lewis et al.:Retrieval-Augmented Generation ↗

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。

まずは、今の課題から。

SEO・AIOの改善も、AI時代への備えも。必要な範囲を、一緒に整理します。

GXO株式会社が2営業日以内にご返信します。