LLMOを、検索対策の延長で語ることの限界
SEOやE-E-A-T、構造化データの延長線上でLLMOが語られる場面が増えている。PR Techの開発・提供を手がける株式会社トドオナダ（東京都台東区、代表取締役・松本泰行）は、その整理に一度立ち止まるセミナーを開く。前提として示されるのは、LLM本体に検索機能はなく、検索して見えるものは外付けの仕組みであるRAGによるものだ、という見方だ。
セミナーの名称は「AI時代の広報PR戦略-戦略・スキーム編-」。広報・PR担当者を主な対象に、生成AIの回答を左右するのが検索結果より先の「記憶」であることを、RAGとAI Overviewの違いも含めて解説する。
言及の数だけが残る、事前学習という土俵
事前学習では、E-E-A-Tのような信頼性の評価は働かず、あるのは言及の数だけだという視点も取り上げられる。サイテーションをどう分散させ、どう積み上げるかが問われる。
一次情報を発信したとき、転載や取材を通じて何が生まれるのか。ウェブに載ってから学習データへ採録されるまでに、どのような関門と時間差があるのか。これらの問いは、当日の解説に委ねられる。
掲載件数と広告換算値の、その次
後半のテーマは、掲載件数や広告換算値に代わる、AI時代の指標の考え方である。PR効果測定ツール「Qlipper」と、事前学習時点の自社情報を検証する広報担当者向けツール「ディギディギ」が、それぞれどの位置にあるのかにも触れる。
ブランドやサービスについて生成AIに尋ねたとき、何が候補に挙がり、どう説明されるのか。この問いは「LLMO対策といえば」という形で広報・PRの現場に広がりつつある。ディギディギは、事前学習から想起されるか、どの企業と並べられるか、どのように説明されるか、情報に誤りがないかといった観点から、LLM上の自社・サービス認識を確認するツールだ。Qlipperは、その前提となるウェブメディア露出の測定・分析を担う。
検索順位ではなく記憶の側でブランドの立ち位置を捉え直したい、という問いに対し、二つのツールは別の角度から答えを出す存在として位置づけられている。
11月6日、定員20名の無料開催
開催は2026年11月6日（金）14:00〜15:00。形式はオンライン（Zoom）、参加費は無料、定員は20名。対象は広報・PR担当者、マーケティング担当者、経営者である。
資料は事前にダウンロードできる。LLMO対策チェックシートなど、実務で使える追加資料は、参加後のアンケートに回答した人へ渡される。希望者には後日の1on1もあり、ディギディギの「プロンプト分析」を使い、自社の一般名称の意味集合と、足りていない言葉を確認する。
