LLMOで問われるのは「文脈」｜AIに正しく伝わる会社が決めている、ポジショニングとUSP

「AIの回答に、自社の名前が出るようにしたい」。LLMO対策（AIの回答で、自社がどう紹介されるかを整える取り組み）の相談で、いちばんよく聞く言葉です。ところが実際にAIに聞いてみると、名前は出ていても、強みが別のものとして語られていたり、向いている会社が違って伝わっていたりします。

名前が載っても、違う会社として伝われば意味がありません。比べられる相手がずれ、届く問い合わせもずれます。LLMOで問われるのは「載るかどうか」ではなく、「どんな文脈で、どんな会社として語られるか」です。その文脈を決めるのが、マーケティングで昔から言われてきたポジショニング（自社をどこに位置づけるか）とUSP（選ばれる理由）です。

この記事はBtoB企業のマーケティング責任者や経営者に向けて、AIに正しく伝わるために何を決め、どう言い続け、どう確かめるかをまとめました。

先に結論をまとめておきます。

• LLMOのゴールは「AIの回答に載ること」ではなく「正しい文脈で語られること」。強みや対象がずれて伝われば、比べられる相手も問い合わせもずれる
• 文脈を決めるのがポジショニング、選ばれる理由を決めるのがUSP。決めた一文は、自社サイトでも第三者の記事でも同じ言葉で言う
• まずはChatGPTかGeminiに自社のことを聞き、どんな会社として紹介されるかを確かめる。ずれがあれば、その出どころを直す

この記事でわかること

• AIの回答で、「載る」より「どう伝わるか」が大事な理由
• AIに伝わる文脈を決める、ポジショニングとUSPの決め方
• toviraCMSで、実際に伝わり方を確かめた結果
• 自社がAIにどう伝わっているかの確かめ方

「載るか」ではなく「どう伝わるか」

AIは会社の名前だけを挙げることはありません。「何の会社か」「誰に向いているか」「なぜ選ぶのか」を、名前と一緒に語ります。買い手はその説明を読んで、候補に残すか、何と比べるかを決めます。

検索の時代は、結果にリンクが並び、買い手が自分でページを開いて判断していました。どんな会社として伝わるかは、自社のページが決めていたわけです。AIの回答では、AIが自社サイトや第三者の記事をまとめて、自分の言葉で紹介します。ページを開かれなければ、その一文が買い手の知るすべてになります。

日本でも、AIで候補を絞る買い手は増えています。HubSpot Japanが2026年6月に、BtoBの選定に関わった1,573人に聞いた調査では、41.6%が「生成AI・AI検索が購買判断に与える影響が増えた」と答えました。AIを使う人の50.3%は候補の洗い出しにAIを使っています。売り手に連絡する人の63.5%は、その時点で複数の候補を挙げ終えていました。

この記事でいう「文脈」は、「どんな質問のときに、どんな会社として、どんな理由で名前が挙がるか」のことです。同じように名前が出ても、文脈がずれれば結果は大きく変わります。相談でよく見るズレは次の2つです。

AIの説明がずれるのは、珍しいことではありません。PLAN-Bがマーケティングや広報の担当者180人に聞いた調査（2025年9月）では、87.3%が「生成AIが自社や他社について、誤った情報や競合と混同した情報を出したのを見たことがある」と答えています。

どちらも、「AIの回答に載ったか」だけを見ていると気づけません。載っているので、対策はうまくいっているように見えます。でも実際には、間違った認識が買い手のあいだに広がっています。載らなければ誤解は生まれませんが、間違って載ると、あとで営業が誤解を解くところから始めることになります。

ズレは、言い方を決めていないところから生まれる

AIが会社を間違って伝える原因は、AIの側だけにあるわけではありません。会社の側で直せる原因も多くあります。AIは自社サイトや第三者の記事など、いくつもの情報をまとめて会社を説明します。元の情報の言い方がばらばらなら、まとめた結果もぶれます。toviraCMSで確かめたときも、ずれの出どころは、外の掲載情報に残っていた前の言い方でした（「toviraでやってみた」の節で紹介します）。

よくある原因は、次の3つです。

1. 「何でもできます」と言っている。 機能をすべて同じ重さで並べると、AIはどれが一番の強みかを判断できません。結果として「多機能」「使いやすい」のような、どの会社にも当てはまる言葉で紹介されます
2. ページごとに言い方が違う。 トップページでは「マーケティング基盤」、製品ページでは「アクセス解析」、プレスリリースでは「DX支援」。一つひとつは間違っていなくても、AIから見ると別々の会社のように見えます
3. 第三者が別の言葉で書いている。 比較サイトや紹介記事が、自社の意図と違うカテゴリや対象で紹介している。自社が言い方を決めていないと、第三者の言い方がそのまま会社の説明になります

どれも、技術的な対策では直りません。直すには、まず自社が何の会社かを決める必要があります。

文脈を決めるのがポジショニング、選ばれる理由を決めるのがUSP

AIに正しく伝わるために決めることは、新しいものではありません。マーケティングで昔から言われてきた、ポジショニングとUSPです。

• ポジショニング：買い手の頭の中で、自社をどこに置くか
• USP：他社にはなく、買い手にとって意味のある、選ばれる理由

これまでは「買い手の頭の中」の話でした。いまは、買い手が相談するAIの回答の中でも、同じことが起きています。AIの紹介は「〇〇なら△△。□□だから」という形になりやすく、〇〇を決めるのがポジショニング、□□を決めるのがUSPです。

上の段がAIの紹介文、下の段が会社の側で決めることです。下の段が決まっていないと、AIは上の段をほかの情報で埋めます。

決めることは次の5つです。自社のサイトを読んだ人が、この5つを一文で言えるかを確かめてください。

「どんな場面で」は、マーケティングでいうCEP（カテゴリーエントリーポイント。買い手が購買を思い立つ場面）と同じ考え方です。場面の洗い出し方は「CEPs（カテゴリーエントリーポイント）とは？」で紹介しています。

決めるときのコツは2つです。

• 絞ることを怖がらない。 対象を絞ると取りこぼすように感じます。でもAIへの質問には「中堅の製造業で」「SFAとつなげたい」のような条件が入ります。絞って言っている会社ほど、その条件に当てはまります
• 向いていない会社も書く。 「従業員10人未満の会社には、もっと小さなツールが合います」のように境目を書くと、対象のズレが起きにくくなります

新しいカテゴリを作らなくてもよい

新しいカテゴリを名乗るのは、一つのやり方にすぎません。買い手も記者も比較サイトも、まずは知っているカテゴリ名で探し、書きます。多くの会社は、すでにあるカテゴリの中で「誰の」「どんな場面で」を絞れば十分です。

品ぞろえが売りの会社も、品ぞろえを絞る必要はありません。絞るのは、品ぞろえが一番役に立つ場面です。

決めた言い方を、どこでも同じ言葉で言う

AIが会社を説明する材料は、自社サイトだけではありません。決めた一文は、材料になる場所のすべてで、同じ言葉で言います。

Ahrefsが約7.5万ブランドを調べた調査（2025年5月）では、GoogleのAIによる概要への出やすさといちばん強く相関したのは、ウェブ上でブランドが言及されている数でした（相関係数0.664。どれだけ一緒に動くかの数値で、1に近いほど強い）。被リンクの数（0.218）のおよそ3倍です。相関であって因果ではありませんが、AIが自社サイトの外での語られ方も材料にしていることがうかがえます。

社内で一文を決めて配る

事業部ごとに言い方が違う会社では、そろえる前に、社内で一文を決めて配ります。

1. 決める人を一人にする。 会社の一文は、マーケティングか広報の責任者が決めます。製品の一文は、事業部が案を出します
2. 案は営業の声から作る。 商談で選ばれた理由と、お客さまが「どんな会社だと思っていたか」を集めます
3. 経営と事業部の責任者で、一度で合意する。
4. 「言葉の決まり」を1枚にまとめて配る。 会社の一文、製品の一文、使わない言葉、第三者に渡す紹介文を載せ、営業・広報・制作会社に配ります

見直すのは、打ち出しを変えるときだけにします。

そろえる場所

自社サイトの中でも、AIが材料にしやすいのはサービスページや製品ページです。どんな事実を書けばよいかは「LLMOの時代はサービスページ・製品ページを強化しよう」にまとめています。

気をつけたいのは2つです。

• 言い換えない。 文章としては別の表現にしたくなりますが、カテゴリ名と対象の言い方だけは変えないでください。言い換えるたびに、AIから見ると別の説明が一つ増えます
• 古い言い方を残さない。 打ち出しを変えたら、古い製品ページ、過去のプレスリリース、比較サイトの掲載情報まで直します。自分で直せない第三者のページは、直しをお願いします

確かめるのは、言及の数ではなく伝わり方

AIでの伝わり方は、買い手が使いそうな質問を実際にAIに聞いて確かめます。記録するのは「名前が出たか」ではなく、「どんな会社として出たか」です。

1. 質問を決める。 カテゴリを探す質問（「少人数で使えるCMSは？」）、条件つきの質問（「会員制サイトをAIで運営できるCMSは？」）、比較の質問、社名の質問（「〇〇とは？」）を合わせて5〜10個
2. 毎月、同じ質問を聞く。 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、GoogleのAIモードなど、買い手が使うAIに聞きます。AIの回答は聞くたびに変わるので、変化を追うときは同じ質問を数回聞いて傾向を見ます
3. 伝わり方を記録する。 下の表の項目を、決めた一文と比べます
4. ずれの出どころをたどる。 回答に出典のリンクがあれば開き、どのページのどの言い方から来ているかを確かめる
5. 出どころを直す。 自社のページならその場で直し、第三者のページなら掲載情報の直しをお願いする

回答のぶれは大きく、SparkToroとGumshoeが600人に12の質問をChatGPT・Claude・GoogleのAIで計2,961回試してもらった調査（2026年1月）では、同じ質問で同じブランドのリストが返ってくるのは100回に1回もありませんでした。著者は、AIでの「順位」を追うより、何度も聞いたときに名前が出る割合を見るほうが妥当だとしています。ずれを見つけるだけなら1回でも足りますが、変化を追うときは、何度か聞いたときの傾向で判断します。

まずは1回聞いてみる

上の手順を毎月すべて回せる会社は、多くありません。まずは普段使っているChatGPTかGeminiに、社名の質問と、買い手が使いそうな質問を2〜3個、1回ずつ聞いてみてください。目的は、ずれを見つけることです。前の言い方や違う強みで紹介されていれば、1回でもそこが直すべき場所だと分かります。

自分の会社のことを話したことがあるAIは、それを覚えていて答えが変わることがあります。メモリなどの記憶の設定をオフにしてから聞きます。

判定は、回答ごとに次の4つのどれかを付けます。

気になる答えが出たら、もう一度聞いて同じかどうかを確かめます。変化を追うときは、同じ質問を月に1回聞いて、「一致」の数を比べます。

記録表は、回答を一つずつ一行に書きます。下の見本は、次の節で紹介するtoviraCMSの記録の一部です。toviraCMSは、サイト運営の各段階にはじめからAIが入っている、サイトの管理の仕組み（AIネイティブCMS）です。

AIの外でも、伝わり方は確かめられます。商談のヒアリングで「AIで調べましたか」「どんな会社だと思って問い合わせましたか」を聞くと、買い手の頭の中の認識が分かります。問い合わせてくる会社の規模や用途が対象からずれていないかも、対象のズレのサインです。指名検索（社名や製品名での検索）やAI経由の流入の追い方は「ゼロクリック検索が68%に」で紹介しています。

toviraでやってみた：toviraCMSの伝わり方を確かめる

toviraは2026年11月、toviraCMSの打ち出しを「エンタープライズCMS」から「AIネイティブCMS」に変えました。ねらいは、次に来る流れで最初に名前が挙がる位置を取ることです。変えた直後の2026年11月12日に、この記事の手順で伝わり方を確かめました。

決めた一文は「会員制サイトやサービスサイトを少人数で運営するなら、AIネイティブCMSのtoviraCMS。サイト運営をAIと少人数で回せるから」です。作る・直す・読まれる・つなぐの各段階にAIが入り、公開は人が決めることが、その証拠になります。

聞いた質問と、名前が出たか・どう紹介されたかは次のとおりです。GoogleのAIモードは「パーソナライズなし」（聞いた人に合わせた調整をしない）の回答です。

分かったことは3つです。

1. 前の言い方が、外の情報に残っている。 「ノーコード」「大企業向けの機能を少人数で」の出どころをたどると、第三者の製品データベースの掲載情報（2026年10月29日更新）が前の言い方のままでした。検索エンジンにも、資料ページの前の説明が残っていました。自社サイトを直しても、外の情報が古いと前の言い方が混ざります
2. USPそのものの質問では、まだ名前が挙がらない。 「少人数で運営できるCMS」と聞かれて思い出される段階には、まだ届いていません。社名で聞けば「少人数」と語られても、場面から名前へのつながりはこれからです
3. カテゴリを説明しても、そのカテゴリの製品として挙がるとは限らない。 Perplexityは、AIネイティブCMSの説明にtovira.jpの記事を引用しながら、おすすめの製品にはtoviraCMSを入れませんでした。同じ質問でも、AIによって結果が分かれます

自社サイトを直すだけでは足りず、第三者の掲載情報や、「少人数で運営する」場面の事例まで手を入れる必要があることが分かりました。

今回はそれぞれ1〜2回ずつ聞いた結果で、傾向と言えるほどの回数ではありません。ChatGPTとGeminiは、使っている人の過去の会話や設定が答えに混ざるおそれがあるため、今回の記録から外しました。

よくある質問

llms.txtや構造化データなどの手法は、要らないのですか？

要らないわけではありません。ただ、llms.txtや構造化データは、決めた一文を運ぶ入れ物です。中身が決まっていなければ、整えても伝わり方は変わりません。社内で聞かれたら、「入れ物は整える。その前に、AIに何と言ってほしいかを一文で決める」と答えてください。入れ物の優先順位は「LLMO対策で何が効くのか？」で解説しています。

Googleも、AIによる概要やAIモードについて「表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化を行う必要もありません」としています（Google検索セントラル）。裏を返せば、特別な裏技では差がつかないということです。差がつくのは、何を書いているかという中身のほうです。

対象を絞ると、見込み客が減りませんか？

絞るのは言い方であって、売る相手を限るわけではありません。まず一番向いている買い手に正しく伝わることを優先し、ほかの買い手には事例や業種別のページで別の入口を用意します。

製品がいくつもある会社は、どうすればよいですか？

会社としての一文と、製品ごとの一文を決めます。製品ごとに対象や場面が違ってかまいません。会社の一文は、製品の一文を束ねる形にします。

伝わり方が変わるまで、どのくらいかかりますか？

決まった目安はありません。検索してから答えるAIは、ページを直すと比較的早く回答が変わります。学習した知識だけで答える場合は、次のモデルの更新まで変わらないこともあります。毎月記録して、傾向を見てください。

AIが間違った説明をしていたら、どうすればよいですか？

回答への評価ボタンなどで報告できるサービスもありますが、確実に直る方法ではありません。回答の出どころになっているページを探して直すのが、いちばんの近道です。

まとめ

LLMOで問われるのは、AIの回答に載るかどうかではなく、どんな会社として伝わるかです。まずは一度、ChatGPTかGeminiに自社のことを聞いてみてください。

自社がAIにどう伝わっているか、一緒に確かめます

toviraでは、自社がAIにどう伝わっているかを確かめるご相談を、無料で受けています。この記事の手順で、社名の質問や買い手が使いそうな質問をAIに聞き、「何の会社として」「誰向けとして」「どんな強みで」紹介されているかを一緒に見ます。ずれがあれば、その出どころもたどります。

直したあとの変化は、サイトに来る会社にも表れます。coreAnalyticsは、サイトを訪れた企業を特定するBtoB向けのアクセス解析ツールです。ChatGPTなどのAIの回答から来た企業を見分けられるので、その業種や規模が、決めた対象と合っているかを確かめられます。

※2026年11月時点の内容です。

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出典

本文のリンクと同じものです。いずれもページを開いて数字を確かめました。

toviraCMSの伝わり方の記録は、2026年11月12日にGoogleのAIモード（パーソナライズなし）とPerplexityに聞いた結果です。前の言い方の出どころはイプロスのtoviraCMSのページ（2026年10月29日更新）で確かめました。