戦略AIラボで学んだ「LLMO」
今回、戦略AIラボで学んだテーマの一つが、
LLMO（Large Language Model Optimization）
でした。
これまでWebマーケティングでは、SEOが重要だと言われてきました。
Googleなどの検索エンジンで、
「どのキーワードで上位表示されるか」
を考え、Webサイトやブログを設計する。
これは今後も重要です。
しかし、生成AIが急速に普及する中で、企業の情報発信には新しい視点が必要になってきています。
それが、
「AIにどう理解され、どのような質問をされたときに回答候補として選ばれるか」
という考え方です。
私は今回の学びを通じて、
これからはSEOだけではなく、LLMOを意識した情報発信が必要になる
と強く感じました。
SEOとLLMOは何が違うのか
SEOでは、検索結果の上位に表示されることが一つの目的になります。
一方、LLMOでは、
ChatGPTなどの生成AIに質問した際に、
自社や専門家の情報が、回答の根拠や候補として理解される状態
を目指します。
例えば、
「中小企業の資金繰りを改善するには？」
「中小企業にCFOは必要？」
「生成AIを経営にどう活用すればいい？」
と質問したとします。
これまでなら、ユーザーは検索結果から何本ものサイトを読んでいました。
しかし今後は、AIが複数の情報を整理し、
「こう考えられます」
と回答する場面が増えていきます。
つまり企業側から見ると、
検索結果の一番上を目指すだけではなく、AIの回答の中に入ること
が重要になっていくわけです。
LLMOで重要なのは「何者なのか」を明確にすること
今回、特に印象に残ったのが、
AIに自分自身をどう認識させるか
という視点です。
例えば私の場合、
株式会社Mapイノベーション代表
戦略CFO
経営コンサルタント
AI活用支援
マーケティング支援
事業承継・M&A支援
など、さまざまな活動を行っています。
一つひとつは正しいのですが、情報がバラバラに発信されていると、
AIから見たときに、
「結局、この人は何の専門家なのか」
が分かりにくくなります。
そこで重要になるのが、
自分の専門領域を一つの軸で定義することです。
私は現在、
地方中小企業の「可能性再起動」プロデューサー
という立ち位置を軸に、
AI × ファイナンス × マーケティング × 教育
を掛け合わせながら、中小企業の企業価値向上を支援しています。
これをWebサイト、note、SNSなどで一貫して発信していく。
そうすることで、人間だけでなくAIに対しても、
「本橋聡とは、何をする人なのか」
という認識が形成されていくのだと理解しました。
大切なのは「キーワード」より「質問への答え」
もう一つ大きな気づきがありました。
LLMOを考えると、記事の作り方も変わります。
従来は、
「資金繰り」
「中小企業 CFO」
「生成AI 経営」
といったキーワードを意識して記事を書くことが中心でした。
しかし生成AIでは、ユーザーはもっと自然な言葉で質問します。
例えば、
「黒字なのに、なぜ会社は倒産するの？」
「中小企業にCFOを置く必要はある？」
「資金繰り表は何か月先まで作ればいい？」
「AIで資金繰り管理はできる？」
といった質問です。
そこで重要になるのが、
記事の中に明確な「問い」と「答え」をつくること。
例えば、
中小企業にCFOは必要ですか？
必ずしも常勤CFOを採用する必要はありません。中小企業の場合、AIや外部の戦略CFOを組み合わせることで、必要な財務機能を持つ方法もあります。
このように、
質問に対して、最初に結論を答える。
その後に理由や事例を説明する。
これは人間にも読みやすく、AIにも理解されやすい情報構造です。
noteと公式サイトの役割も変えていく
今回、自分自身の情報発信についても見直しました。
私はnoteと自社Webサイトの両方で記事を書いています。
これまでは、同じ内容の記事を両方に掲載することもありました。
しかし、LLMOを考えると、それぞれに役割を持たせた方がいいと考えています。
note
noteでは、
- 日々の経営支援で感じたこと
- ミーティングから得た気づき
- 経営者との対話
- 私自身の考え方
- 仕事に対する価値観
など、
「本橋聡という人間や思想」を伝える。
公式Webサイト
一方、公式サイトでは、
- 中小企業の資金繰りとは
- 戦略CFOとは
- AI経営とは
- 企業価値を高める方法
- 事業承継の進め方
など、
専門家としての公式見解や体系化された知識を蓄積する。
このように役割を分けることで、
noteは人に届き、
公式サイトは検索エンジンや生成AIにとっての一次情報になる。
この構造をつくっていきたいと思います。
これからは「検索順位」から「認識される専門家」へ
今回、LLMOを学んで一番大きかったのは、
マーケティングの考え方そのものが変わり始めていることです。
これまでは、
「どう検索されるか」
を考えていました。
これからは、
「AIから何の専門家として認識されるか」
まで考える必要があります。
そのためには、
単に記事数を増やせばいいわけではありません。
誰なのか。
何を専門としているのか。
誰のどんな問題を解決するのか。
どのような考え方を持っているのか。
どんな実績や事例があるのか。
これらを一貫して発信していくことが重要になります。
地方中小企業もLLMOを考える時代になる
LLMOというと、大企業やWebマーケティング企業だけの話に聞こえるかもしれません。
私はむしろ、
地方中小企業こそ早く取り組む価値がある
と思っています。
例えば、
「埼玉県で〇〇に強い会社は？」
「〇〇業界の専門会社を教えて」
「事業承継について相談できる会社は？」
とAIに質問することが当たり前になったとき、
そこで自社が候補として出るかどうか。
これは将来、大きな差になるはずです。
ホームページを作って終わり。
ブログを書いて終わり。
ではなく、
「自社をAIにどう理解してもらうのか」
という発想が必要になります。
AI時代だからこそ「誰が言っているのか」が重要になる
生成AIによって情報を作ること自体は、どんどん簡単になります。
だからこそ逆に、
誰が、その情報を発信しているのか。
が重要になると思っています。
現場で何を経験してきたのか。
どんな企業を支援しているのか。
どんな考え方を持っているのか。
そこに一次情報や経験があるのか。
AI時代は情報量が増えるからこそ、
「人」と「専門性」の価値が上がる。
今回LLMOを学び、そんなことを感じました。
私はこれからも、
AI × ファイナンス × マーケティング × 教育
を掛け合わせながら、
地方中小企業の可能性を再起動していきます。
そして同時に、
その知識や経験を、人にもAIにも正しく伝わる形で蓄積していきたいと思います。
