AI経由の購入が40％増加｜AIに推薦されるために取り組んだ4つのLLMO対策

「ChatGPTで自社を検索したら競合の名前しか出てこなかった」

そんな経験をした経営者は少なくないはずです。 顧客が検索窓ではなく、AIに「おすすめは？」と聞く時代が始まっています。

そのなかで、ある海外SaaSが目に見える成果を出しました。 動画編集サービスのOpusClipです。

・AI経由の有料プラン購入：40％増 ・新規ユーザー登録：37％増

支援を担当したAI検索分析ツールのProfoundが、事例として報告している数字です。

AI経由の顧客は「質」が違う

「AI経由の流入なんて、まだ小さいでしょう」 そう思われるかもしれません。

半分正しく、半分間違いです。 量はまだ小さい。 しかし、成約への近さがまったく違うんです。

今回は、OpusClipの成果を支えた4つの取り組みを整理しました。 あわせて、経営者が何をすべきかまで落とし込みます。

前提：llms.txtを置けば終わり、ではない

LLMO（AIに自社を正しく紹介してもらうための対策）と聞くと、「llms.txt」を思い浮かべる方も多いでしょう。 AI向けにサイトの要点をまとめた、いわば「案内板」のようなファイルです。

これは意味がないのでしょうか。 そうではありません。 ただ、足りないのです。

Google検索セントラルは、AI機能で表示されるために「追加の要件や特別な最適化は必要ない」と案内しています。 評価されるのは、結局のところ中身です。

案内板をいくら立派にしても、店の中に売るものがなければ客は来ない。

OpusClipが取り組んだのも、設定ではなく「中身」の改善でした。

1. AIが競合を推薦する理由を調べる

最初に行ったのは、自社の分析ではありません。 競合の分析です。

動画編集や切り抜きに関する質問で、AIがどの企業を紹介しているか。 回答の根拠として、どのページを引用しているか。 これを洗い出しました。

自社と競合の差分が見えれば、改善すべきテーマが決まります。 「なぜ出ないのか」を嘆くのではなく、「なぜあちらが出るのか」を調べる。 視点の向きが逆なんです。

実践法 ・顧客が実際に聞きそうな質問を10個書き出す ・ChatGPT、Gemini、Perplexityで同じ質問をする ・推薦された企業と、引用元のページを記録する

2. 分析結果を記事・サービスページに反映する

次に、分析で見えた不足を埋めました。 新しい記事を作るだけでなく、既存のページも改善しています。

ポイントは制作の工程です。 AIを制作に活用しつつ、人が内容を確認・編集する工程を必ず設けました。

AIで量産しただけの記事は、どこかで見た内容になりがちです。 それではAIに引用される理由がありません。 独自の情報と正確さを担保するのは、人の役割です。

3. 1回の回答ではなく、継続的な変化を見る

AIの回答は、同じ質問でも毎回少しずつ変わります。 1回の結果に一喜一憂しても、判断を誤るだけです。

そこでOpusClipは、AIでの露出を「7日移動平均」で追跡しました。 直近7日間の平均値で見る方法です。 日々のブレをならし、傾向だけを浮かび上がらせます。

引用状況は週次で確認し、その結果を基に施策を調整しました。 測る。直す。また測る。 この往復こそが本体です。

4. マーケティングだけでなく、製品・開発部門も動く

4つのなかで、最も見落とされやすいのがここです。

OpusClipは分析結果を製品・開発部門と共有しました。 ページの制作や改善に協力して取り組み、公開後の変化まで確認しています。

なぜマーケ部門だけでは止まるのか

AIが推薦の根拠にするのは、製品の機能・価格・使い方・導入実績といった「事実」です。 その事実を一番よく知っているのは、マーケ部門ではありません。 製品や開発の現場です。

ページの更新にはエンジニアの手が必要になる。 新機能の説明には開発者の知見が必要になる。 そして競合との差は、最終的に製品そのものの差になる。

つまりLLMOは、マーケティング施策ではありません。 LLMOは、会社横断で取り組む経営課題だ。

経営者の役割は「旗振り」

部門の壁を越える指示を出せるのは、経営者だけです。 現場の担当者が「開発にも協力してほしい」と頼んでも、優先順位は上がりません。

経営者がやるべきことは3つです。

逆に、やってはいけないこと

・llms.txtを置いて「対策済み」とする ・AIで記事を量産し、人のチェックを省く ・1回の検索結果だけで成否を判断する ・マーケ担当者ひとりに丸投げする

どれも「やった感」は出ます。 しかし、顧客の購入にはつながりません。

まとめ

OpusClipの取り組みを一言でまとめるなら、こうです。 「AIに推薦されるかを調べ、情報を改善し、購入まで追いかける」

・明日から：AIで自社が推薦されるかを検索する ・3ヶ月以内：競合との差分を分析し、ページを改善する ・1年以内：部門横断で週次の改善サイクルを回す

特殊な設定で終わる対策ではありません。 継続的な改善活動です。

まずは今日、ChatGPTに自社の業界の「おすすめ」を聞いてみてください。 そこに自社の名前があるかどうか。 それがすべての出発点です。

最後に

AI検索のように、ビジネスの前提は静かに、しかし確実に変わっていきます。 変化に気づいた会社から、次の顧客を得ていく。

Xでは、こうしたビジネスで役立つ情報を発信しています。 変化を見逃したくない方は、ぜひフォローください。

@ThinkP_Shimizu

最後までお読みくださり、ありがとうございました。

あなたの会社は今、AIに「おすすめ」として名前を挙げてもらえていますか？

参考文献

・Profound「OpusClip」導入事例（tryprofound.com） ・Ahrefs「AI search visitors convert better than traditional organic search visitors」（2025年） ・Semrush「AI Search & SEO Traffic Case Study」（2025年） ・ギレルモ・ラウチ（Vercel CEO）によるX上での公表（2025年） ・Gartner「Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026」（2024年2月） ・Google検索セントラル「AI features and your website」