「LLMO対策会社 おすすめ」で検索すると、17選、14選、12選……会社名がずらっと並ぶ記事ばかり出てきます。そこで、LLMO・GEO・AIO対策サービスを提供している国内75社のサービス内容・費用・施策リストを横断調査しました。
結論から言うと、施策リスト・メニューは9割同じです。そして最も重要な「外部言及の獲得」を明確に謳う会社も5社程度しかなく、その大半は「コンテンツをブラッシュアップしましょう」「他社サイトからの引用を増やしましょう」と提案するだけで、実行には携わりません。
会社選びは手段であり、目的が曖昧なまま手段を選んでも、お金だけ溶けます。
この記事の結論
国内75社を調査した結果、LLMO対策会社のサービスは「診断型」「月額コンサル型」「ツール型」の3種類に分かれる。ただし75社中、料金を公開しているのは16社！
- 施策リスト（AI言及調査、構造化データ実装、記事リライト、FAQ設計、月次レポート等）はどの会社もほぼ同じ。差が出るのは3点だけ
- 独自ツールの有無
- 外部言及の獲得まで踏み込むか
- 戦略設計の独自フレームワークがあるか
- 月額20万円の会社と80万円の会社の違いは、主に上記3点の対応範囲の差である
- 75社中、「外部言及の獲得」まで対応すると謳う会社は5社程度。ただしその中身は3パターンに分かれ、言及は外注で「買える」ものではない
- 「LLMO」「GEO」「AIO」は呼び方が違うだけで、提供内容はほぼ同一
”勝ち筋”は見えていますか？
Question 1/5
Q1.
競合と自社の「差分」や「立ち位置」を、
毎月定量的に把握できていますか？
75社調査でわかったLLMO対策会社の費用相場
当社が国内75社のサービスページ・料金ページ・おすすめ記事を横断調査し、費用情報を整理しました。
月額費用を公開している会社はわずか16社しかおらず、その内訳は下記の通りです。
| 金額 | 社数 |
|---|---|
| ～10万円未満 | 3社 |
| 10万円～20万円 | 2社 |
| 20万円～30万円 | 6社 |
| 30万円～50万円 | 2社 |
| 50万円～ | 3社 |
| 一部のみ判明 | 10社 |
| 料金不明 | 49社 |
Xで公開したところ、フォロワーが少ない状況でも表示回数が多いことから、多くの人が興味を持たれている悩みとも言えます。
LLMOやGEOを提供している75社の施策内容をAI調査+フィジカルで調べてみた。
— 勝浦聖史｜ワクドリ代表 (@katsu_wakudori) March 14, 2026
明確に「外部言及の獲得」まで対応すると謳う会社は5社程度しかいなかった。
残りは詳細不明か「構造化」「FAQ」「AI言及調査」のみ。
これ騙されて予算を溶かしまくってる発注社多そう。大体SEOの延長施策では？ pic.twitter.com/CBFEjFV1wj
”勝ち筋”は見えていますか？
Question 1/5
Q1.
競合と自社の「差分」や「立ち位置」を、
毎月定量的に把握できていますか？
なぜ「要問合せ」ばかりなのか
「要問合せ」ばかりになる理由はシンプルで、対策対象となるサイトの規模・既存SEO状態・対策範囲によって工数が大きく変わるからです。
10ページのコーポレートサイトと5,000ページのデータベース型サイト（DB型サイト）では、構造化データの実装だけでも工数が10倍以上違います。だから「一律いくら」とは出しにくい・・・という状況です。ここまでは当社でも同様なので、理解できます。
ただし、当社が75社を調べた実感として、価格が出せないのではなく「出さないほうが商談に持ち込みやすい」という営業上の理由も大きいと感じています。無料診断で問い合わせを取り、商談で予算を聞いてから見積もりを出すほうが受注率が高い。結果として、発注側は「相場がわからないまま商談に入る」ことになります。
金額が見えないとき、何で比較すべきか
「月額30万円で何をしてくれるのか」を横並びで比較できない以上、金額そのものより対応範囲と納品物で見るしかありません。見積もり依頼時に確認すべき4点がこちらです。
- 「助言のみ」か「実装まで含む」か
- 同じ月額30万円でも、レポートを出して終わりの会社と、構造化データの実装・コンテンツのリライトまでやる会社では中身が全く違います。75社中、技術実装まで対応できるのは半分以下です
- 対策対象のAIプラットフォーム
- Google AI Overviewsだけなのか、ChatGPT・Gemini・Perplexityも含むのか。AI Overviewsだけなら従来SEOの延長で対応できますが、ChatGPTの回答に自社を言及させるには別のアプローチが必要です
- 効果測定の方法
- 「AI引用回数」「ブランドメンション数」「指名検索の増減」「AI経由のサイト流入数」。KPIの定義を契約前に合意していないと、半年後に判断不能になります。具体的な効果測定手法を公開しているのはWACUL、Faber Company、PLAN-B等の少数です
- 契約期間と解約条件
- 6ヶ月〜12ヶ月の最低契約を設けている会社が多い。「最初の3ヶ月は診断と戦略策定」の場合、6ヶ月契約だと実質3ヶ月しか施策を回せません
正直に言うと、この4点を契約前に全て確認するだけで、「料金は安いが中身がスカスカ」な会社はふるいにかけられます。
以下が、費用を公開している会社から読み取れる相場感です。
| サービス類型 | 費用レンジ | 主な対象企業 | 判明している会社例 |
|---|---|---|---|
| 診断型（スポット） | 10万〜50万円 | 「まず現状把握」の段階 | CINC（無料〜有料別途）、Lifunext（25万〜）、マイクロウェーブ（15万〜）、GYAKUTEN（無料/3.5万） |
| 月額コンサル（標準） | 20万〜50万円/月 | 社内にマーケ1〜2名の中小企業 | アドカル（15万〜）、メディアグロース（20万〜）、センタード（20万〜）、Webライタープロ（25万〜）、freedoor（30万〜） |
| 月額コンサル（フル） | 50万〜100万円/月 | PR連携・外部言及まで含む | メディアリーチ（〜100万）、PLAN-B（50万〜）、Faber Company、Speee |
| ツール型（SaaS） | 月額数万〜20万円 | 社内にLLMO知見がある企業 | パスカル（4.5万〜8万）、umoren.ai（20万〜）、ミエルカGEO（要問合せ） |
| Web制作＋LLMO | 制作20万〜＋月額5.5万〜 | サイトリニューアルと同時に対策 | AtoZ Design（コンサル5.5万〜/記事3.3万〜） |
診断型（スポット）：10万〜50万円
自社サイトがAIにどう認識されているかを分析し、改善方向をレポートで出すサービスです。無料診断を入口にして有料コンサルへ誘導するパターンも増えています（CINC、Webライタープロ、アドカル等）。
「まず現状を知りたい」という段階ならここから入るのが堅実です。ただし、診断だけ受けて施策を実行しなければ何も変わりません。診断結果を社内で実行できる体制があるかどうかが前提条件です。
月額コンサル型（標準）：20万〜50万円/月
最も多い価格帯です。
戦略策定→施策実行→効果測定→改善のPDCAサイクルを外部チームが伴走する形態。当社が確認した限り、15社以上がこの価格帯に集中しています。
注意すべきは契約期間です。
6ヶ月〜12ヶ月の最低契約期間を設けている会社が多く、契約前に「3ヶ月で成果が出なかった場合のプラン変更」が可能かどうかを確認してください。
月額コンサル型（フルサポート）：50万〜100万円/月
大手SEO会社のフルサポートプランです。
Faber Company、Speeeなどが該当します。
コンテンツ施策に加えてPR連携や第三者メディアでの露出支援まで含むとされていますが、後述するとおり「外部言及の獲得」の実態は会社ごとに差があります。
ツール型（SaaS）：月額数万〜20万円
ミエルカGEO（Faber Company）、umoren.ai（Queue）、パスカル（オロパス）などが該当します。
ツールの数値を見て「で、何をすればいいのか」を判断できる人材が社内にいなければ意味がありません。個人的には、社内にLLMOの知見がない段階で「とりあえずツールだけ入れる」のはおすすめしません。
まず前提：「LLMO」「GEO」「AIO」は何が違うのか
会社を比較する前に、用語の混乱を整理しておきます。検索していると「LLMO対策」「GEO対策」「AIO対策」と、会社によって呼び方がバラバラで混乱するはずです。
当社が75社を調査した結果、これらは呼び方が違うだけで、提供しているサービス内容はほぼ同一です。
| 用語 | 正式名称 | 主な使用会社 | 備考 |
|---|---|---|---|
| LLMO | Large Language Model Optimization 大規模言語モデル最適化 | メディアリーチ、LANY、アドカル、PLAN-B、デジタルアイデンティティ 等 | 最も多くの会社が使用。日本ではこの呼称が主流 |
| GEO | Generative Engine Optimization 生成エンジン最適化 | Faber Company（ミエルカGEO）、CINC、パスカル | 学術論文由来の用語。海外ではこちらが主流 |
| AIO | AI Optimization AI最適化 | ジオコード、NEXER、ニュートラルワークス、Hakuhodo DY ONE | 特にGoogle AI Overviewsへの表示を意識した呼び方 |
どの用語を使っているかで会社の良し悪しは判断できません。重要なのは、中身として何をしてくれるかです。
LLMO対策の施策リストは9割同じ！差が出るのは3つだけ
ここが本記事の核心です。
75社のサービスページから具体的な施策内容を抽出し、12社については施策項目を24カテゴリで比較しました。見えてきた事実は明快で、施策メニューそのものはどの会社もほぼ同じです。なお、SEO業界の重鎮の1人である住太陽氏にもXで取り上げていただき、代表の勝浦と同じ見解を示しています。
外部からの言及の獲得はめちゃ重要というかそれだけやってればいい重要施策ですが、支援会社が実施するイメージが全然わきません。
— 住 太陽 (@motoharusumi) March 14, 2026
僕のイメージだと、うまくやるなら事業会社の社長や広報や営業や接客など外部との接触のある立場の人がアピールしたりお願いしたりする必要があると思うんですよね。 https://t.co/dZKMAz1mvk
- AI言及状況の調査
- 競合比較
- E-E-A-T評価
- 構造化データの実装
- 記事リライト
- FAQ設計
- 月次レポート
- 定例ミーティング
これらはどの会社のサービスページにも並んでいます。つまり、「施策メニューの豊富さ」で会社を選ぶのは意味がありません。サービス内容に差が出るのは、以下の3つのポイントだけです。
差分①：診断・分析の「独自ツール」を持っているか
大半の会社は、ChatGPTやGeminiに手動でプロンプトを投げ、回答のスクリーンショットを記録するレベルの調査です。
| 会社名 | 独自ツール名 | 特徴 |
|---|---|---|
| CINC | Keywordmap | ビッグデータ分析。内製化支援にも活用 |
| Faber Company | ミエルカGEO | AIOレポート＋LLM言及モニタリング。2026年1月リリース |
| Speee | AI Visibility Score™ | 独自スコアリング指標 |
| Queue | umoren.ai | RAGロジック解析。AI引用率480%向上実績（自社調べ） |
| WACUL | LLMOモニタリングツール（β版） | LLMプラットフォーム表示状況モニタリング特化 |
| GMO TECH | AI Keywords PRO（社内ツール） | SEO研究チームが社内開発 |
ただし、ツールの有無だけで判断するのは早計です。独自ツールの中身も基本的には「AIに定型プロンプトを投げて回答を記録・集計する」仕組みであり、ツールがあるから精度が高いとは限りません。大事なのは、その結果を「どう解釈して、どんな戦略に落として、実行するか？」です。
差分②：「外部言及の獲得」を謳っているか【超重要】
75社を調査した結果、「第三者メディアでの言及獲得」「PR・ブランディング連携」まで施策に含めている会社は5社程度でした。残りの70社は自社サイト内のコンテンツ改善と構造化データ実装で完結しています。
一見すると、外部言及まで対応できる会社のほうが「上位サービス」に見えます。当社も最初はそう整理しました。ただ、調査を深掘りすると、この「外部言及の獲得」の中身には注意が必要です。
- 自社で運営する比較メディアにクライアントを掲載するパターン——自分で書いた記事に自分のクライアントを「おすすめ」として載せているだけ。第三者の中立的な評価ではない
- PR活動（プレスリリース配信、取材仕掛け、ウェビナー登壇など）を施策に含めるパターン。正当な活動だが、「PRをやったからAIに社名が出る」という因果関係は未証明
- 提案書に「外部言及の獲得が重要です」と書いてあるだけ——重要性の説明と実行手段の提供は別物
被リンクの時代は、外部サイトからリンクを貼ってもらうことで検索順位を上げていました。Googleはこれを「不自然なリンク」としてペナルティの対象にしました。今の「言及」の時代に、外部サイトで社名を書いてもらうことで言及を増やす行為が、「不自然な言及」にならない保証はありません。
現時点でGoogleが「言及の操作」を明示的にガイドライン違反としているわけではないです。ただ、サテライトサイトを量産して言及を増やすのと、質の高い一次情報を出し続けた結果として自然に言及されるのでは、LLMの学習データにおける「文脈の質」がまるで違います。Googleの品質評価ガイドラインが一貫して重視しているのは「自然な評判（natural reputation）」です。
言及は「買う」ものではなく、引用したくなる一次情報を出し続けた結果として自然に発生するものです。この記事で75社の調査データを公開しているのも、まさにこの考え方に基づいています。
また、従来のSEO対策の延長である被リンク獲得だけで言えば、「自社の記事で他社やサービスを正当な文脈で言及した上で、”御社について言及しました。よろしければ相互にリンクを”と連絡する」といったアプローチは全くの正当手段です。自分が先に価値ある情報を出し、相手にとってもメリットがある形で声をかける。これはリンクの売買ではなく、信頼関係に基づく情報共有です。
「引用（Citation）」と「言及（Mention）」の違い、そして言及を目指す際に「外注で買える部分」と「自社で積み上げるしかない部分」の線引きについては、ゼロクリック検索の記事でも掘り下げています。
差分③：戦略設計に「独自フレームワーク」があるか
大半の会社の戦略設計は「E-E-A-Tを高めましょう」「構造化データを入れましょう」「コンテンツを改善しましょう」の一般論です。これはGoogleが公式に言っていることの焼き直しであり、正直なところ、自社でも実行可能な内容です。
| 会社名 | 独自フレームワーク | 概要 |
|---|---|---|
| LANY | 想起文脈×選定軸 | 書籍『強いLLMO』で公開。ブランドが想起される文脈と選定基準を掛け合わせた設計 |
| PLAN-B | PRCAフレームワーク | 生成AIブランディング設計。調査→分析→施策→検証のサイクル |
| Speee | AI Visibility Score™ | 独自スコアリングでAI検索における可視性を数値化 |
ただし、これらのフレームワークも「本当に再現性があるのか」は検証途中ですが、自社の戦略として明確に言及している点は、参考にしたいところ。とはいえ、市場が新しすぎて、十分な実績データが蓄積されていないのが現実です。「独自フレームワークがある＝信頼できる」ではなく、「そのフレームワークの根拠と実績を説明できるか」を確認してください。
会社選びの前に決めておくべき3つのこと
ここまでの調査を踏まえると、会社を比較する前に発注側で整理すべきことが見えてきます。
① 目的：「引用」と「言及」のどちらを目指すのか
| 引用 | 言及 | |
|---|---|---|
| 定義 | AIOがURLをソースとして参照・リンクすること | AIの回答文中に会社名・サービス名が登場すること |
| 評価対象 | コンテンツ側 | ブランド側 |
| 主な施策 | 自社サイトの最適化（構造化データ・コンテンツ改善） | 外部でのブランド露出（PR・一次情報発信・業界内活動） |
| 外注しやすさ | ◯ 月額20万〜30万円台で対応可能 | △ 外注で確実に実現できる会社はほぼない |
ここは経営判断のポイントです。「言及を増やしたいから月額80万円の会社に頼む」のではなく、「まず引用を増やす施策を外注しつつ、言及を増やすための一次情報の発信は自社で積み上げる」という二段構えのほうが、中小企業にとっては現実的です。
② 自社のSEO基盤の現状把握
Google Search Centralの公式ドキュメントでも「AI OverviewsやAI Modeに表示されるための追加要件はなく、従来のSEOの基本が引き続き重要」と明記されています。
SEOの基盤が整っていない状態でLLMO対策会社に依頼しても、家の基礎が傾いたまま壁紙を張り替えるようなものです。
- インデックス状況
- 内部リンク構造
- Core Web Vitals
- ンテンツの網羅性
これらを自社で把握できていない場合は、LLMO対策の前にSEO診断を受けるべきです。
③ 予算と期間の覚悟
「1ヶ月で効果を出してほしい」は非現実的です。
| パターン | 予算感 | 期間 |
|---|---|---|
| まず現状把握だけ | 10万〜50万円（スポット） | 1〜2ヶ月 |
| 自社サイト最適化を中心に | 月額20万〜30万円 × 6ヶ月＝120万〜180万円 | 6ヶ月 |
| 引用最適化＋一次情報の並走 | 月額20万〜50万円 × 12ヶ月＋自社コンテンツ制作工数 | 12ヶ月〜 |
LLMの学習データの更新サイクル、Googleのインデックス反映、外部サイトでの言及が蓄積されるまでの時間を考えると、最低3〜6ヶ月は見込む必要があります。
E-E-A-Tが会社選びの判断基準になる理由｜LLMの動作原理から考える
「E-E-A-Tを高めましょう」はどの会社も言いますし、75社全てのサービスページに書いてありました。問題は、なぜLLMがE-E-A-Tの高いコンテンツを優先するのか、その動作原理まで説明できるかどうかです。
AIにとっての「信頼」の正体
AIにとっての信頼とは、Web上の複数の文脈で特定の社名やブランド名が専門領域と紐づいて繰り返し登場している状態のことです。被リンクとは似て非なるもので、リンクの有無ではなく「文脈内での出現頻度と一貫性」がポイントです。
LLMのトレーニングデータはWebから収集された大量のテキストです。ある企業名が「LLMO」「AI検索」「構造化データ」といったトピック群と繰り返し共起していれば、LLMの内部表現においてその企業はそのトピッククラスターに近い位置に配置されます。結果として、関連するプロンプトに対して言及されやすくなるという構図です。だから、外部言及は重要というわけです。
そして、自社サイトだけをいくら最適化しても、LLMが学習する「Web全体のテキスト」における共起頻度は上がりません。
- 業界メディアの記事
- 他社ブログでの引用や言及
- SNSでの言及
- 口コミサイトの評価
こうした第三者の文脈で自社名が専門領域と紐づいて繰り返し登場している状態を作れるかどうかが、言及獲得の本質です。
ただし、ここで問題になるのが「この共起を自然に発生させるか、意図的に作るか」です。
サテライトサイトを量産して自社名を書きまくれば、一時的には共起頻度が上がるかもしれませんが、被リンクスパムの時代にGoogleが排除した「不自然なリンク」と同じ構造です。
LLMの学習データが精緻化されるにつれて、「この言及は自然なものか」を判別する精度は上がっていくと考えるのが妥当です。だからこそ、持続性のある言及を獲得するには、他社が引用したくなるような一次情報を出し続けるしかない。これは回り道に見えますが、最も確実な方法だと当社は考えています。
一次情報がLLMの重みづけを高める理由
LLMのトレーニングデータでは「多くのサイトが引用している元ネタ」が高頻度で登場します。つまり、他サイトに引用される一次情報（独自調査・独自データ・独自フレームワーク）を作ることが、LLMの重みづけを高める最短経路です。
当社がこの記事で75社の調査データを公開しているのも、まさにこの考え方に基づいています。
構造化マークアップがAI引用率に影響する仕組み
GoogleのクローラーはJSON-LDなどの構造化データを使ってコンテンツの「意味」をパースしています。FAQSchema、HowToSchema、Organizationスキーマなどが正しく実装されていると、クエリファンアウトでAIがパッセージを抽出する精度が上がります。
特にFAQ構造は、LLMがQ&A形式のテキストを大量に学習している関係で、「最小意味単位」として抽出しやすいと考えられます。RAG（検索拡張生成）でWebをリアルタイム検索する際にも、構造化されたFAQブロックは検索結果として拾われやすい傾向があります。
この話を「なるほど、だからFAQを入れるのか」と理解できる会社と、「FAQを入れるのがベストプラクティスだから入れましょう」としか言えない会社では、施策の精度がまるで違います。
The best practices for SEO remain relevant for AI features in Google Search (such as AI Overviews and AI Mode). There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary.
出典：AI Features and Your Website｜Google Search Central
内製か外注か？自社の状況に合わせた判断フレームワーク
当社の75社調査を踏まえて、最も現実的な選択肢を整理します。
パターン1：診断だけ外注、施策は自社
初期投資10万〜50万円。社内にSEOやHTMLの知見がある人材がいれば最もコスト効率が高い選択肢です。診断で方向性を掴み、施策は自社で実行する。四半期に1回のスポットコンサル（1回10万〜20万円）で軌道修正すれば、年間100万円以内に収まります。
パターン2：月額コンサルでノウハウ移管→内製化
月額20万〜30万円×6ヶ月で120万〜180万円。伴走型コンサルでノウハウを学びながら、半年後に内製に切り替えるパターンです。社内にマーケ担当が1〜2名いる中小企業に最も多い。
パターン3：引用最適化は外注＋言及の仕込みは自社で並走
月額20万〜50万円の外注で自社サイトの引用最適化（コンテンツ改善・構造化データ・テクニカルSEO）を進めつつ、並行して自社独自の一次情報（調査データ・ノウハウ記事・事例コンテンツ）を発信し続ける。言及は「買う」のではなく「自然に発生する状態を作る」という考え方です。
正直に言うと、これが当社のクライアントに最も多いパターンであり、中小企業にとって最も費用対効果が高い選択肢だと考えています。月額50万〜100万円を「外部言及の獲得」に投資するよりも、その予算で自社の一次情報を充実させたほうが、長期的にはLLMの学習データへの影響力が大きい。
LLMOとSEOの違いを把握したうえで、自社がどの段階にいるかを冷静に判断してください。
よくある質問（FAQ）
まとめ：会社名の比較ではなく、「何を買うのか」を理解する
75社を調査して最も強く感じたのは、LLMO対策サービスの中身は驚くほど似ているということです。
施策リストで差別化するのは難しい。費用も大半が非公開で比較しにくい。「おすすめ●選」記事は自社を上位に掲載するバイアスがかかっている。そして「外部言及の獲得」を謳う会社も、実態は自社メディアへの掲載かPR活動の延長であり、言及を確実に増やせる魔法の施策が存在するわけではない。
| 外注で買える | 外注では買えない |
|---|---|
| 自社サイトの最適化（コンテンツ改善・構造化データ・テクニカルSEO） 現状分析・戦略設計 → 月額20万〜30万円台で十分対応可能 | 「AIに言及される状態」そのもの → 一次情報を出し続けた結果として自然に発生するもの。自社で積み上げるしかない |
当社では、市場分析→戦略設計→施策実行の一気通貫で中小企業のマーケティングを支援しています。AIO対策の全体像やLLMO対策の具体的な手法も合わせて読んでいただくと、自社に必要な施策の全体像が見えてきます。
「まず自社の立ち位置を把握したい」という段階からお手伝いできますので、お気軽にお問い合わせください。
