LLMO対策の費用はどれくらい？作業別の料金相場と企業規模別のシミュレーションを徹底解説

2026.01.04

広報（PR）

AI活用の広がりによりLLMO対策が重要視されていますが、自社だけで進めるのは負担が大きいといえます。そこで頼りになるのが専門業者への外注ですが、まず気になるのが費用です。この記事では、サービスの概要や作業別の料金相場について解説します。

近年はAIの活用が当たり前になり、情報を探す流れが大きく変わりつつあります。その影響で、従来のSEOに加えてAIに内容を正しく伝えるLLMO対策が重要になってきています。しかし、SEO施策などを続けながら新しい対策を進めるのは簡単ではなく、専門知識やノウハウも必要です。

LLMO対策を外注化することでこれらの問題は解決できますが、気になるのがその費用です。この記事では、LLMO対策サービスの概要や各作業別の費用について解説していきます。

LLMO対策とは企業のAI活用を最適化する取り組みのこと

LLMO対策とは、AIに自社の内容を正しく理解させるための取り組みです。生成AIの回答は、Web上の情報を学習したうえで作られます。そのため、企業の情報がAIに誤って解釈されてしまうと、回答にも悪い影響が出てしまいます。

そこで重要になるのが、AIに正確な情報を伝えるためのLLMO対策です。ここでは、LLMO対策を重要視する企業が増えた背景と、従来のSEO・MEO対策との違いについて解説します。

LLMO対策が必要とされる背景

近年は、情報を調べるときに検索画面を自分で見て回るのではなく、AIに直接質問して答えを得る人が増えています。この流れは20〜30代を中心に急速に広がっており、AIに正しい内容を伝える重要性は日々高まっています。

自社の情報が誤って紹介されると、消費者に誤解を与える可能性があるため注意が必要です。そのため、AIが正しく参照できる状態を整える企業が増えており、LLMO対策の必要性も高まっています。

SEO・MEOとの違いと役割

SEOは検索結果で上位に表示されるための施策で、MEOは地図検索での見つけやすさを高める取り組みです。一方でLLMOは、AIが回答をつくる際に参照する情報を整える点に特徴があります。検索で選ばれる状態を作るのがSEOやMEOで、AIに正確な内容を伝える役割を持つのがLLMO対策です。

それぞれが異なる領域を担うため、併用することで情報の伝わりやすさを高められます。

LLMO対策費用を決める主な要素

LLMO対策を外注する場合、依頼する内容によって費用が変わります。ここでは、費用を左右する主な要素について解説します。

サイト規模（ページ数・コンテンツ量）

サイトのページ数が多いほど、AIに正しく理解させるための確認作業が増えます。たとえば、100ページのサイトと1,000ページのサイトでは、診断に必要な時間が大きく変わります。また、ページ数が多いほど、可読性の調査や改善項目が増えやすく、費用が高くなる傾向です。

改善が必要なコンテンツの範囲

ホームページを調査した結果、AIに誤って扱われている内容が多いほど、修正に必要な工数が増えます。たとえば、商品ページだけ改善すればよいケースと、全体のカテゴリページまで修正が必要なケースでは費用が異なります。

技術的な対応が必要かどうか（構造化データ・改修など）

AIはサイト内の情報を構造ごとに読み取り、解答を作ります。そのため、ページの配置が分かりにくい場合や内容の整理が不十分な場合は、AIが正しく理解できません。構造化データが入っていないケースも珍しくありません。このような構造の修正は技術的な調整が必要であり、費用も高くなる傾向です。

初期診断・AI可読性の調査の費用相場

自社サイトの情報について、AIの回答に誤りが見られるときや、引用されにくい場合などに行うのが初期診断です。AIが自社サイトをどのように理解しているのか調査します。ここでは、主な調査項目とその相場を解説します。

LLM引用・言及状況の調査

LLM引用・言及状況の調査では、ChatGPTなどで自社名やサービス名を入力し、回答の中で自社サイトがどの程度参照されているかを確認します。AIが出す回答パターンなどを複数洗い出し、参照ドメインや表現の正確さを整理する作業が中心です。

簡易なチェックだけであれば10万円前後となり、キーワードや質問パターンを広く設定し、レポート化まで行う場合は30〜50万円程度になるケースもあります。

ブランド名・サービス名のAI認識チェック

ブランド名やサービス名をAIが正しく理解しているかを確認する調査で、Geminiなどに直接質問し、名称が正確に表示されるか、説明内容がずれていないかを複数パターンでチェックします。誤表記がある場合は、AIが参照している情報源の傾向も整理します。

初期診断として提供している企業では10〜20万円ほどで行うケースが多く、質問数の範囲やレポートの詳細度によって金額が変わる仕組みです。

主要ページのAI可読性診断

主要ページの内容がAIにとって読み取りやすい構造になっているかの調査では、タイトルや見出しの整理状況、情報の並び方、内部リンクのつながりなどを基準に、AIが理解しにくい箇所を洗い出します。

特にサービス概要や料金ページは回答に影響しやすいため、重点的に確認していきます。初期診断として提供しているサービスでは10〜30万円が一般的で、ページ数や指摘内容の深さによって費用が変わります。

E-E-A-T評価とリスク分析

E-E-A-T評価では、専門性や信頼性がAIに正しく伝わっているかを確認します。記事の著者情報や実績、引用元の扱いなどを点検し、AIが誤解しやすい部分を整理する内容です。あわせて回答に正確な情報が出る可能性も確認します。

診断サービスとしている企業では10〜25万円ほどが相場で、評価項目の数や改善提案の内容などによって金額が決定します。

競合のAI認識・引用率の比較調査

競合がAIにどの程度参照されているかを調べ、自社との差を確認する調査では、ChatGPTなどに同じ質問を行い、どの企業が中心に表示されているかをチェックします。初期診断として提供している企業では10〜20万円程度が一般的で、比較する競合数が増えるほど費用が高くなる傾向です。

市場での立ち位置を把握したい企業がよく利用する調査となります。

改善ロードマップ作成

調査結果を踏まえて、どの順番で対策を進めるべきかを整理する工程です。AIが理解しにくい部分や引用が弱いページを優先度ごとにまとめて、半年ほどの改善計画に落とし込みます。改善の順番が分かるため、社内で作業を進めるといった企業にもおすすめです。

ロードマップの作成は15〜50万円と差が大きく、調査内容の量や改善提案の深度によって金額が変わります。

改善方針・戦略策定の費用相場

初期診断で課題が見えた後は、改善の方向性を決める工程に進みます。どの領域から着手するかで工程が変わるため、費用が変動しやすい領域です。ここでは、戦略作りに関わる作業と費用相場について解説します。

AI向けテーマ設定・優先度整理

AIに正確に情報を伝えるために、どのテーマを深めるかを選ぶ工程です。たとえばサービス内容、料金、強みなどの中から、誤解が出やすい領域を優先度ごとに整理します。調査で判明した不足情報を補う場合もあり、改善の軸を固める役割を担います。

作業量が小さいケースでは10万円前後となり、テーマ数が多いケースでは20万円程度が一般的です。

改善指示書・月次提案書の作成

改善指示書は、どのページをどのように修正するかをまとめた実行用の資料です。具体的な表現案や構造の修正点を一覧化するため、作業内容が細かくなるほど工数が増えます。月次で改善提案をまとめるケースもあり、これらは10〜30万円前後の範囲が一般的です。

改善内容の深さや対象ページ数によって、金額に差が生じる仕組みです。

AI挙動を踏まえた戦略修正

AIの回答傾向は変わるため、月ごとに挙動を確認し、必要に応じて戦略を調整します。たとえばブランド名の扱われ方が変化した場合や、競合が新たに引用され始めた場合などが該当します。修正量が小さい場合は数万円の範囲で済む一方、複数領域の見直しが必要なケースは10〜20万円ほどが一般的です。

この部分だけを頼む企業は少なく、継続運用型のプランに含まれているケースがほとんどです。

KPI設計・半年計画の策定

改善を進めるうえで、どの指標を追うのかを決める工程です。AIでの引用率、指名キーワードの扱われ方、主要ページの可読性などを基準に、半年ほどの計画へ落とし込みます。KPIの設定とプラン作成がまとまったサービスでは10〜25万円の範囲に設定されることが多く、扱う指標の数や計画の詳細度によって費用が変わります。

技術実装や運用代行の費用相場

技術面の対応は、AIに内容を正しく伝えるうえで欠かせない工程です。構造化データの整備やリライトなど、内容を整理する作業が多いため、工程ごとに費用が変わります。ここでは、主な技術作業の内容と費用相場について解説します。

構造化データ（Schema）の実装

構造化データの実装では、ページ内の情報をAIが整理して理解しやすいように形に整えます。サービス内容や料金などの主要情報を正しい形式で示すため、項目ごとに設定を行う作業です。扱う情報量と対象ページ数によって工数が変わり、10〜30万円ほどが一般的です。

情報が複雑なサービスサイトでは設定項目が多くなるため、上限寄りの費用になるケースも見られます。

llms.txt対応・AI向けサイト構造整備

llms.txtの設定とは、AIに読み込ませたい情報の範囲やページを整理する作業を指します。あわせて、不要な情報が参照されないように調整することも大切です。対象とするAIモデルの数や除外・許可するページ構成の複雑さによって作業量が変わります。

サービス提供している企業では5〜20万円の範囲に収まる例が多く、技術的な変更を必要とする場合は費用が高くなります。

主要ページのLLMO対応リライト

LLMO対応のリライトでは、AIに誤解されやすい内容やあいまいな表現を整理したり、見出しの位置を変えたりして、情報の優先度を調整します。特にサービス紹介や利用事例などはAI回答に直接影響するため、重点的に修正します。

文章量や専門性に応じて必要な見直しの深さが大きく変わるため、1記事あたり3〜10万円が一般的です。特に流行が早い業界は、定期的にトレンドに沿った見直しが欠かせません。

AI認識率のモニタリング運用

AI認識率のモニタリングでは、複数のAIモデルに同じ質問を行い、自社がどの程度正しく触れられているかを定期的に確認します。回答内容の変化や情報の更新頻度を見ながら、改善が必要なページや表現を整理します。

範囲が広いほど検証回数が増えるため、月額5〜20万円が費用相場となります。

改善施策の反映・技術実装代行

調査や戦略で示された改善内容を実際のページ構造や文章へ反映する作業です。内部リンクの見直しや情報ブロックの再配置、構造化データの追加など、行う内容が広い場合は工数も増えます。対応ページ数や必要となる修正量によって差が出るため、10〜40万円が一般的な相場です。

包括支援プランの費用相場

LLMO対策をまとめて依頼する場合は、初期診断から戦略設計、技術実装、コンテンツ制作、モニタリングまでを一括で任せる形が一般的です。料金形態は企業によって異なるものの、大まかな目安は以下のとおりです。

依頼費用は、企業ごとに料金形態が大きく異なるため注意が必要です。依頼内容によっては完全月額制や成果報酬型の可能性もあります。自社の課題と合わせてプランは慎重に検討しましょう。

LLMO対策を外注した方がよい企業

LLMOの対策を外注すべきかどうかは、サイトの規模や人員体制によって変わります。やみくもに依頼するのではなく、自社の状況が外注向きかどうかを冷静に見極めることが大切です。ここでは外注した方が効果を出しやすい企業の特徴について解説します。

コンテンツ数が多く自社で手が回らない

公開ページが数百～数千件あり、新規コンテンツの作成やリライトなどで担当者の作業がいっぱいであり、更新が遅れてしまう月もあるような場合は、外注をおすすめします。すべて任せる必要はなく、忙しい時だけ、依頼したいことだけをお願いすることが可能な企業もあります。

まずは、現状を伝えたうえで費用を確認してみましょう。

SEO・技術対応を担当できる人がいない

社内にSEOの基礎や構造化データ、タグ調整などの技術面を任せられる人材がいない場合も、外注をおすすめします。経験豊富なスタッフがすぐに対応してくれるのはもちろん、一緒にプロジェクトを進めていけば、プロのノウハウを少しずつ蓄積することも可能です。

ある程度の知識と経験がある人材がいる場合も、定期的に依頼することで新しい目線で全体を見直すきっかけを作れます。

AI回答に誤情報が出てブランドが損なわれている

AIで自社名を検索した際に、古い情報や誤った内容がそのまま表示されていたり、業界について調べた際に、なかなか自社の名前が挙がってこなかったりする場合は、LLMO対策による立て直しが必要です。

誤情報が広がるとサービス理解にズレが生じ、問い合わせの質にも影響が出やすくなります。調査だけを依頼し、内容によってその後の対応を決めることも可能です。

LLMO対策を外注して成果を出すために必要な準備

LLMO対策を外注する場合でも、成果を出すには事前に整えておくべき準備があります。ここが不十分なまま依頼してしまうと、作業が進みにくくなり、費用が想定より膨らむケースもあるため注意が必要です。ここでは、具体的な準備内容について解説します。

基本的なSEO設定（タイトル・内部リンク）を整えておく

LLMO対策はAI向けの最適化ですが、前提となるのは従来のSEOの基礎です。たとえば、ページタイトルが重複していたり、重要ページへのリンクが不足していたりすると、AIが正しく理解できません。また、サイト構造が複雑な場合、改善作業に余計な時間がかかり費用も増えやすくなります。

最低限のSEO設定が整っている企業ほど対策が進めやすく、依頼後の成果も確認しやすくなるため、外注前の準備として重要です。ただし、無理に設定しようとすると、逆効果となる可能性があるため、分からない場合はそのままにしておきましょう。

目標指標（AIでの引用率・問い合わせ数など）を先に決めておく

外注を成功させるには「何を改善したいのか」を数値で決めておくことが大切です。たとえば、AIで自社名がどれだけ引用されるか、問い合わせ数をどこまで伸ばしたいかといった内容です。これを決めずに依頼すると、成果の基準が曖昧になり、効果が見えにくくなります。

逆に、指標を先に定めておくことで、外部パートナーも施策の優先順位を判断しやすく、改善の進み具合も確認しやすくなります。

分析から改善まで続けられる期間（3〜6ヶ月）を確保しておく

LLMO対策は、短期間で数字が大きく変化する施策ではありません。AIが学習内容を更新するまでに数ヶ月かかるため、少なくとも3〜6カ月は改善を継続する前提で進める必要があります。途中で施策を辞めてしまったからと言って何も効果を得られないわけではないものの、正確な効果検証のためにも、依頼を一定期間続けながら改善を進めていきましょう。