LLMOの効果測定のやり方。推奨率の出し方と月1回の計測シートの型

LLMOの効果測定は、狙う質問をAIに聞き、自社が推奨された回数を数える「推奨率」から始めます。検索順位やPVでは、ChatGPTやGeminiの回答の中で自社が選ばれたかどうかは分かりません。

Coneでは2026年10月から、c-slide（資料作成代行）の推奨率を月1回、人の手で測っています。結果は10月が78%、11月が62%。10月と11月では聞いたプロンプトもAIも違うため単純には比べられませんが、測っていたからこそ「どんな質問で負けやすいか」が見え、次に打つ施策まで決まりました。

この記事では、Coneが実際に使っている「LLMO対策シート」（プロンプト一覧・計測ログ・月次集計）をもとに、次のことを解説します。

• LLMOの効果測定で見る指標と、使う道具
• 推奨率の定義と計算方法
• 月1回の計測を回す5ステップ
• 計測結果から施策を決める方法と、施策の順番
• 計測を内製するか、外部に任せるかの判断基準

読み終えるころには、自社で測るプロンプトを決め、来月から計測シートを回し始められる状態になります。

LLMOの効果測定とは？SEOの効果測定との違い

LLMOの効果測定とは、ChatGPT・Gemini・GoogleのAIモードなどの生成AIが、狙う質問への回答で自社をどれだけ推奨・引用しているかを、同じ条件で定期的に数えることです。SEOの効果測定と違い、順位表もクリック数のレポートもありません。だから自分で「質問」と「数え方」を決める必要があります。

SEOとLLMOの効果測定の違いは、次の表のとおりです。

比べる点	SEOの効果測定	LLMOの効果測定
測る対象	キーワードの検索順位	質問（プロンプト）への回答
中心の指標	順位・クリック数・CV	推奨率・引用率・AI経由の流入
データの取り方	Search Console・GA4で自動	AIに聞いて記録（人力かツール）
結果のぶれ	日ごとの変動は小さい	同じ質問でも回答が変わる
クリック	順位が上がると増える	回答だけで完結し、来訪しないことも多い

LLMOでは、推奨されても読者がサイトに来ないことがある点が最大の違いです。そのため、GA4の流入だけを見ていると「効果がない」と誤って判断します。回答の中で選ばれたかを直接数える指標が要ります。

オウンドメディア全体の効果測定（順位・CTR・CVなど10項目）は、オウンドメディアの効果測定項目一覧と改善施策で解説しています。この記事では、LLMOに固有の部分だけを扱います。

LLMOの効果測定で見る指標は「回答・来訪・成果」の3段

LLMOの効果測定で見る指標は、①AIの回答、②来訪、③成果の3段に分かれます。段ごとに測る道具が違い、検索の順位やPVで見えないのは1段目のAIの回答です。

3段の中身は次のH3で順に説明します。

• ①AIの回答で見る指標：推奨率・第1推奨率・言及率・引用率
• ②来訪で見る指標：AI経由のセッション数
• ③成果で見る指標：AI経由の問い合わせ・資料請求・商談

①AIの回答で見る指標：推奨率・第1推奨率・言及率・引用率

AIの回答で最初に見る指標は、推奨率です。BtoBのサービスは「おすすめの〇〇は？」と聞かれたときに名前が挙がるかどうかで、検討の候補に入るかが決まるからです。

指標	数え方	分かること
推奨率	推奨された回数÷聞いた回数	候補に入っているか
第1推奨率	1番目に推奨された回数÷聞いた回数	本命として選ばれているか
言及率	名前が出た回数÷聞いた回数	知られているか（推奨でなくてもよい）
引用率	自社ページが引用元に入った回数÷聞いた回数	自社の情報が根拠に使われているか

最初から4つすべてを追う必要はありません。Coneのシートでは、推奨率と第1推奨率を月次集計で自動計算し、引用元のURLは計測ログに記録しています。

②来訪で見る指標：AI経由のセッション数

来訪の段では、GA4でAIの回答のリンクから来たセッション数を見ます。参照元（chatgpt.com、gemini.google.com、perplexity.ai、claude.ai など）で絞り込むと、AI経由の流入だけを数えられます。

GA4のバージョンや設定によっては、チャネルの一覧に「AIアシスタント」のようなAI経由の区分が表示されることがあります。表示されていればその区分で、表示されていなければ「セッションの参照元」で上のドメインを含む行を絞り込みます。どちらの方法でも、毎月同じ条件で数えることが大切です。

Search Consoleでは、GoogleのAI OverviewやAIモードに表示された分も、検索パフォーマンスの表示回数・クリック数に含めて集計されます。ChatGPTやGeminiの回答の中で推奨されたかどうかは、Search Consoleでは分かりません。

Coneのサイトでは、AIからの流入は2026年1〜10月で月120〜190セッションでした。来訪は推奨の結果として増える数字なので、推奨率と同じ月で並べて見ます。

③成果で見る指標：AI経由の問い合わせ・資料請求・商談

成果の段では、AI経由で来た人が問い合わせや資料請求につながったかを見ます。GA4でAI経由のセッションのCVを数えるほか、フォームに「何で知りましたか」の選択肢として「ChatGPTなどの生成AI」を入れておくと、来訪しなかった人の問い合わせも拾えます。

AIの回答で名前を知り、後から社名で検索して問い合わせる人もいます。参照元だけでは数えきれないため、フォームの回答とあわせて見ます。

推奨率の出し方：推奨された回数÷聞いた回数

推奨率は「推奨された回数÷聞いた回数×100」で出します。聞いた回数は「プロンプト数×AIの数×1つのAIに聞く回数」です。1つのプロンプトを3つのAIに1回ずつ聞けば、試行は3回になります。

Coneのc-slideでは、10月は6つのプロンプトを3つのAIに聞き、18回中14回推奨されて78%でした。11月は別の7つのプロンプトを3つのAIに聞き、21回中13回で62%です。

推奨率をぶれずに出すため、Coneでは次の3つを決めています。

• 「推奨」の基準：回答の中で、おすすめの候補として自社の名前が挙がったら○、挙がらなければ×
• 対象外のプロンプト：事業として狙わないと判断したプロンプトは、シートの「ボツ」列に印を付けて分母から外す
• 推薦順位：何番目に挙がったかも記録し、1番目なら第1推奨として別に数える

1つのプロンプトの1回の○×だけで良し悪しを判断しないことも大切です。Coneのc-slideでは、10月・11月に測った13個のプロンプトのうち10個で、同じプロンプトでもAIによって○と×が割れました。1つのAIに1回聞いただけで判定すると見誤るため、Coneではプロンプトの数とAIの数で母数を確保し、月の合計で見ています。

LLMOの効果測定のやり方5ステップ

LLMOの効果測定は、スプレッドシート1つと各AIの画面があれば、月1回の人力計測で始められます。Coneがc-slideで回している手順は、次の5ステップです。

1. 測るプロンプトを決める（6〜7個から始めて増やす）
2. 3つのAIに同じ日に聞く
3. 計測ログに記録する
4. 月次集計で推奨率を出す
5. 引用元の状況から施策を決める

ステップ1：測るプロンプトを決める

最初のステップは、AIに推奨されたい質問（プロンプト）を決めることです。キーワードではなく、見込み顧客が実際にAIに打ち込みそうな文章で作ります。

Coneのc-slideでは、プロンプト一覧に20個を用意し、10月は6個、11月は7個を計測しました（狙わないと判断したプロンプトは除外）。最初から多くを測る必要はありません。6〜7個から始め、月ごとに測るプロンプトを増やしていく前提で進めます。

Coneでは、プロンプトを「誰が（Who）・何を（What）・いつ／どこで（When/Where）・なぜ（Why）」の4要素で組み立てています。型は次の4つです。

型	プロンプトの形	c-slideでの例
①What	おすすめの{What}を教えて	おすすめの資料作成代行会社を教えて
②Who・When	{When/Where}の{Who}です。	人事担当です。採用説明会で使う資料の制作会社は？
③Why	{Why}。おすすめの{What}は？	社内に時間と手がない。低コストで頼める会社は？
④比較	{自社}と{競合}を比較して	（指名で比べられたときの見え方を確認）

①の広い質問だけでなく、③の悩みが具体的な質問を必ず混ぜてください。Coneの計測では、具体的な質問で推奨されない回答が多く見られました。プロンプトにはSEOのキーワードも紐づけておくと、施策を記事に落とすときに迷いません。

ステップ2：3つのAIに同じ日に聞く

ステップ1で決めたプロンプトを、3つのAIに同じ日にまとめて聞きます。Coneでは10月はChatGPT・Claude・GoogleのAIモード、11月はChatGPT・Gemini・GoogleのAIモードで計測しました。

聞くときは、次の条件をそろえます。

• 新しいチャットで聞く：過去の会話の影響を受けないようにする
• プロンプトは一字一句同じにする：言い回しを変えると回答も変わる
• 計測日を固定する：月の同じ時期に、1日でまとめて聞く
• AIの組み合わせを固定する：月ごとに変えると比べられない（Coneの反省点。後述）

Coneのように6〜7プロンプトから始めても十分です。続けられる量にして、毎月同じ条件で測ることを優先します。

ステップ3：計測ログに記録する

ステップ2で得た回答は、1回答＝1行で計測ログに記録します。推奨されたかどうかの○×だけでなく、「1位に挙がった会社の推奨理由」と「引用元のURL」まで残すのがポイントです。

Coneの計測ログの列は次のとおりです。

列	書く内容
計測日・No・プロンプト文	いつ、どの質問を聞いたか
AI	ChatGPT・Gemini・GoogleのAIモードなど
自社推薦・推薦順位	○×と、何番目に挙がったか
1位企業・1位推薦理由	1番目に挙がった会社と、AIが書いた理由
引用URL・ページタイプ	回答の根拠になったページと、その種類（比較記事・サービスサイトなど）
状況・施策カテゴリ	自社がどう載っているかの分類と、打つ施策

「1位推薦理由」の列は、AIが何を根拠に選んでいるかがそのまま分かる列です。自社のサービスページに足りない情報を見つける材料になります。

ステップ4：月次集計で推奨率を出す

ステップ3の計測ログから、プロンプトごと・月ごとの推奨率を集計します。Coneでは、計測ログを月次集計のタブにGAS（Googleスプレッドシートの自動処理）で集め、試行数・推奨数・推奨率・第1推奨数・第1推奨率を自動で出しています。

GASを使わなくても、COUNTIFSで「計測月」と「自社推薦＝○」の行を数えれば同じ表が作れます。大事なのは、分母（試行数）と対象外の扱いを毎月同じにすることです。

ステップ5：引用元の状況から施策を決める

ステップ4で推奨されなかったプロンプトは、AIが引用したページを開き、自社がどう載っているかを分類します。分類ごとに打ち手が1つに決まるため、計測ログがそのまま施策リストになります。

たとえば「ホワイトペーパーを作りたいけど社内に時間と手がない。低コストで頼める会社は？」という質問では、1位の会社の推薦理由に「20万円〜｜企画・構成・執筆・デザインまで一括対応」と書かれていました。そこでConeは、ホワイトペーパー制作のサービスページに「1本いくらか」「納期」「選ばれる理由」を書き足す施策を決めています。

Coneの計測で見えたこと：推奨率78%と62%の読み方

Coneのc-slideの推奨率は、10月が78%、11月が62%でした。ただし10月と11月では聞いたプロンプトもAIの組み合わせも違うため、この2つの数字は厳密には比べられません。

10月はChatGPT・Claude・GoogleのAIモード、11月はChatGPT・Gemini・GoogleのAIモードで計測しました。プロンプトも10月と11月で別のものです。月ごとに比べるには、同じプロンプトを同じAIで測り直す必要があります。これはConeの計測の反省点です。

そのうえで、計測ログを読むと1つの傾向が見えました。「悩みが具体的な質問ほど、推奨されにくい」という傾向です。

10月に聞いたのは「おすすめの資料作成代行会社を教えて」「営業資料の作成を外注できるおすすめの会社は？」のような広い質問です。11月は「ウェビナーの本番までに資料が間に合わない」「社内に時間と手がない」のように、悩みが具体的な質問を中心に聞きました。

具体的な質問で1位になった会社の推薦理由を並べると、共通点がありました。

• 納期：「24時間以内の納品」を掲げる会社が、急ぎの質問で3つのAIすべてから推奨された
• 料金：「20万円〜」と1本の目安を書いた会社が、低コストの質問で1位に挙がった
• 実績数：「累計1,100社以上」のような数字が、推薦理由にそのまま引用された

AIは、質問の悩みに答える条件（納期・料金・実績数）を、ページに書かれた言葉のまま推薦理由に使っています。Coneの施策一覧に、サービスページへ料金や納品スピードの目安を書き足す施策が並んだのはこのためです。11月の数字が低かったことは失敗ではなく、どの質問で、何が足りずに負けやすいかの発見です。

反対に、推奨された回答の引用元には、Coneの調査記事やプレスリリースが入っていました。「営業組織の受注率を上げるために営業資料を作り直したい」という質問では、ChatGPTが営業資料100件の分析と顧客側の本音調査の記事を引用し、c-slideを1番目に推奨しています。数字のある一次情報は、推薦理由の根拠として使われやすいと言えます。

計測結果から打つ施策の順番

計測で負けている質問が分かったら、施策は「サービスサイト→比較記事→Web上の言及」の順で打ちます。c-blogがLLMO対策の支援で実際に使っている順番です。

1. サービスサイトを改善する（土台）：AIが引用する元の情報として、料金・対応範囲・納期・選ばれる理由をサービスページに書く
2. 比較記事の情報を調整・追加する（出現）：比較記事の掲載内容を更新・追加し、LLMOやBtoBのプロンプトで候補に出る状態をつくる
3. Web上の言及を増やす（言及）：比較記事だけでは出現率が上がらないため、ノウハウ記事・プレスリリース・ホワイトペーパー×リリースで、第三者のページに名前が載る回数を増やす

2段目の比較記事は、AIが会社を選ぶときの重要な手がかりです。Coneが58本の比較記事に載った525社を調べた調査では、6本以上の比較記事に載る会社の85.2%が、いずれかのAIに選ばれていました（生成AIが「おすすめする会社」は比較記事を元に選ばれる）。

比較記事への掲載を求める企業も増えています。Coneが運営する比較メディア「slide lib」では、2026年10月下旬〜11月上旬に届いた掲載相談のうち、LLMO・AIO対策を理由に挙げるものが複数ありました。c-blog自身も、2026年11月に外部メディアのGEO・LLMO対策会社の比較記事に、料金・計測するAI・提供内容つきで掲載されています。

施策を打ったら、翌月の計測で同じプロンプトの推奨率と引用元が変わったかを確かめます。計測と施策を同じシートで回すと、どの施策が効いたかを追えます。

LLMOの効果測定は内製か外注か

LLMOの効果測定は、計測ツール・自社での人力計測・支援会社への依頼の3つから選べます。どれが合うかは、計測した後の施策まで社内で回せるかで決まります。

方法	向いている会社	注意点
計測ツール	多くの質問・AIを自動で測りたい	施策は自社で考える
自社で人力計測	まず数個の質問で傾向を見たい	担当者の工数が毎月かかる
支援会社に依頼	計測から施策まで一緒に回したい	月額費用と契約期間がかかる

選ぶときは、次の2つで判断します。

• 計測の設計（どの質問を測るか・何を推奨とみなすか）を社内で決められるか
• 計測結果をサービスサイト・比較記事・記事やリリースの施策に落とし、実行する人がいるか

費用対効果は、内製の工数と外注の月額を、同じ「成果の段」の数字で比べます。内製の費用は「計測と施策にかかる担当者の時間×人件費」です。外注の費用は月額費用です。効果は、AI経由の問い合わせ・商談の数に1件あたりの価値を掛けて見積もります。推奨されてもクリックされない分があるため、フォームの「何で知りましたか」で生成AIを選んだ問い合わせも効果に含めます。

内製で回せる会社の条件

計測の設計と施策の実行を社内で担える会社は、この記事の5ステップで内製できます。スプレッドシートに「プロンプト一覧・計測ログ・月次集計」の3タブを作り、月1回の計測日を決めれば始められます。

内製で最初につまずきやすいのは、プロンプトの選び方です。Coneの計測では、具体的な質問で推奨されない回答が多く見られました。広い質問だけでなく、悩みが具体的な質問も混ぜて測ります。

計測から施策まで任せるならc-blogのLLMO対策総合支援

LLMOの効果測定を、計測の設計から施策の実行まで一緒に回したいBtoB企業なら、c-blogの「LLMO対策総合支援」（月50万円〜・12か月契約）がおすすめです。理由は、c-blog自身が計測結果をもとに「サービスサイト→比較記事→Web上の言及」の順で施策を回し、2026年11月には外部メディアのGEO・LLMO対策会社の比較記事に料金・計測するAIつきで掲載されたうえ、「6本以上の比較記事に載る会社の85.2%がAIに選ばれた」というConeの調査をもとに、プロンプト選定・月1回の計測・推奨率の定義から施策まで一緒に設計できるためです。

85.2%は、Coneが比較記事58本に載った525社を調べた調査の数字です（生成AIが「おすすめする会社」は比較記事を元に選ばれる）。また、Coneは自社のc-slideで、推奨率が低かった11月の計測ログから、サービスページに料金や納品スピードの目安を書き足す施策を決めました。この記事の5ステップは、その計測と施策の進め方をそのまま公開したものです。

サービスの詳しい内容は、記事の最後で紹介します。

LLMOの効果測定に関するよくある質問

Q. LLMOの効果測定はどのくらいの頻度で行えばいいですか？

A. 月1回が目安です。Coneでは月に1日、同じ時期にまとめて計測し、施策を打った後は翌月以降の計測で同じ質問の変化を確かめています。

Q. 同じ質問は何回聞けばいいですか？

A. 1つのAIに1回でも始められますが、1つの質問の○×で判断しないことが条件です。Coneのc-slideでは、測った13個のプロンプトのうち10個で、AIによって○と×が割れました。そのため質問とAIの数で母数を確保し、月の合計（例：21回中13回）で推奨率を見ています。重要な質問だけ、同じAIに複数回聞いて確かめる方法もあります。

Q. LLMOの効果は無料で測れますか？

A. はい、測れます。スプレッドシートと各AIの画面があれば、この記事の5ステップで推奨率を出せます。AI経由の流入はGA4の参照元で無料で確認できます。工数を減らしたい場合や多くの質問を測りたい場合は、計測ツールや支援会社を検討します。

Q. Search ConsoleやGA4だけでLLMOの効果は分かりますか？

A. 一部しか分かりません。GA4で分かるのは、AIの回答のリンクから来た流入とCVです。回答の中で推奨されたかどうかは、AIに聞いて記録しないと分かりません。

Q. LLMOの効果測定の結果は、社内にどう報告すればいいですか？

A. 月1回、3段（AIの回答・来訪・成果）を1枚にまとめて報告します。入れる項目は次の5つです。

• 推奨率と第1推奨率（プロンプト数・AI・聞いた回数を必ず併記）
• 前月から○×が変わったプロンプトと、1位に挙がった会社の推薦理由
• AI経由のセッション数と、問い合わせ・資料請求の数
• 今月打った施策と、どのプロンプトに効かせるためのものか
• 来月の計測で確かめること

プロンプトやAIの組み合わせを変えた月は、そのことを報告に明記します。条件が違う数字を並べると、上がった・下がったを誤って読まれるためです。

Q. LLMO診断とは何ですか？

A. LLMO診断とは、自社が推奨されたい質問をAIに聞き、自社と競合の推奨状況や引用元を調べることです。c-blogの無料のLLMO診断では、推薦されたいプロンプト10個で貴社と競合2社の推薦状況・推薦率・参照元を調べ、優先する施策3つと一緒に「LLMO対策シート」でお渡しします。

まとめ：LLMOの効果測定は「推奨率」と計測シートから始める

LLMOの効果測定は、狙う質問をAIに聞き、推奨された回数を数える推奨率から始めます。この記事のポイントは次のとおりです。

• 指標は「AIの回答・来訪・成果」の3段。検索の数字で見えないのはAIの回答
• 推奨率＝推奨された回数÷聞いた回数。推奨の基準と対象外のプロンプトを先に決める
• 計測は月1回。プロンプトとAIの組み合わせは固定する
• 計測ログには「1位推薦理由」と「引用元」まで残し、状況から施策を決める
• 施策は「サービスサイト→比較記事→Web上の言及」の順で打つ

Coneのc-slideでは、11月の計測ログから「悩みが具体的な質問ほど推奨されにくい」傾向が見え、サービスページを直す施策が決まりました。数字が上がるか下がるかより、毎月同じ条件で測り続けることが、LLMO対策の出発点です。

次のどちらに当てはまるかで、進め方を選んでください。

• 計測の設計と施策の実行を社内で回せる → この記事の5ステップで、まず6〜7個のプロンプトから計測を始める
• 計測から施策まで一緒に回してほしい → c-blogの「LLMO対策総合支援」を検討する

なお、月50万円の予算が取れない場合や、まず記事から始めたい場合は、全記事がSEO・LLMO両対応の「SEO・LLMO記事作成代行」（月20万円〜）も選べます。自社の現状だけを知りたい段階なら、無料のLLMO診断から始めるのが近道です。

LLMOの効果測定から施策まで任せるなら「c-blog」

c-blogは、累計1,300社を支援してきた株式会社Coneの、SEO・LLMO記事作成とLLMO対策の支援サービスです。全記事をSEOとLLMOの両方に対応して制作し、追加費用はかかりません。

「LLMO対策総合支援」では、AIに推薦されたい質問の設計から、ChatGPT・Geminiなどでの推奨状況の計測、参照情報と推奨理由の分析、施策の実行までを1つの体制で進めます。

項目	内容
プラン	LLMO対策総合支援
料金	月50万円〜（税別）
契約期間	12か月
計測	推薦されたい質問を設計し、毎月計測
計測するAI	ChatGPT・Geminiなど
記事制作	年30本（SEO・LLMO両対応）
記事以外の施策	サービスサイト改善・比較メディア掲載・独自調査とリリース・ホワイトペーパー制作
報告	月次レポートと定例ミーティング

c-blogのプランは、LLMO対策総合支援のほかに3つあります（いずれも12か月契約・税別）。

プラン	料金	向いている会社
SEO・LLMO記事作成代行	月20万円〜	まず記事から始めたい
コンテンツマーケティング支援	月30万円〜	記事と資料でリードを増やしたい
LLMO対策総合支援	月50万円〜	計測から施策まで任せたい
オウンドメディア立ち上げ・運用代行	初期7.5万円×ページ数〜・月20万円〜	メディアをゼロから作りたい

計測だけを社内で回したい会社や、まず現状を知りたい会社には、上の無料のLLMO診断をおすすめします。支援の流れと料金の詳細は、資料で確認できます。

あわせて読みたい：オウンドメディアのKPI設定ガイド／BtoBサービス導入検討者の85%が「複数の比較記事に載っているサービス」を信頼する