会社・人物・サービスの名前に表記の違いがあり、情報が分散している
LLMO・大規模言語モデル最適化
名称と関係を整え、 AIに正しく伝える。
会社・人物・サービスの名称や関係を整理し、公式サイトの説明に矛盾がないかを確認します。AIが参照できる公開情報を整え、事実と根拠が伝わる状態を目指します。
LLMO- 01事実の確認→
- 02表記の統一→
- 03関係の整理→
- 04説明の改善→
- 05回答の確認
最初に結論
誰が、何を提供するか。
関係と根拠を明確に。
LLMO（Large Language Model Optimization）は、文章の理解・生成に使われる大規模言語モデル（LLM）が、情報を理解・参照しやすい状態を目指す取り組みです。定義や評価方法は事業者によって異なり、QUERYAでは公開情報の正確さ、表記の統一、関係の明確さ、更新状況を整えます。
LLMO大規模言語モデル公式情報名称の統一会社・人物の関係説明文・FAQAI回答の確認
よくある課題
情報の矛盾を、
根拠から見直す。
AIが古い肩書きやサービス、別の組織の情報を混同して説明する
会社・ブランド・サービス・人物の関係が、公式サイトでも分かりにくい
AI回答の誤りに気づいても、どの公開情報を直せばよいか分からない
支援範囲
公式情報を、継続して整える。
事実の確認、関係の整理、説明文の改善、AI回答の確認まで、必要な範囲を組み合わせて支援します。
公式情報の確認
会社名・役職・サービス名・所在地・運営主体・更新日を確認します。古い情報や表記の違いを洗い出し、事実に基づいて修正する内容を整理します。
事実確認表記統一更新日
会社・人物の関係
会社・ブランド・人物・サービスの関係を整理します。ページ同士のリンクや、情報の意味を機械に伝える構造化データを設計し、本文の説明とも内容をそろえます。
運営主体ページ間のリンク構造化データ
説明文とFAQ
誰が、何を、誰に提供しているのかを明確にします。専門用語の定義、プロフィール、実績の根拠、よくある質問を整理し、短い要約と詳しい説明をそろえます。
説明文FAQ一次情報
AI回答の確認
複数のAIサービスで、主な質問への回答と参照元を確認します。事実との違いや情報の不足を記録し、公式サイトの説明や更新方法を見直します。
回答の記録参照元継続更新
成果物
公式情報を、
日々の運用へ。
確認した事実と修正内容を整理し、情報の共有・公開・更新に使える資料としてお渡しします。
- 01
公式情報と表記の確認レポート
名称・役職・サービスなどの古い情報や矛盾と、修正する内容をまとめます。
- 02
会社・人物・サービスの関係図
誰が運営し、どの人物やサービスと関係しているかを、一つの図で共有します。
- 03
説明文・プロフィール・FAQ案
企業やサービスの説明と根拠を整理し、ページへ反映する文章をまとめます。
- 04
内部リンク・構造化データの設計
関連ページのつなぎ方と、本文に合う構造化データの設計内容を共有します。
- 05
AI回答の確認・更新ルール
確認する質問・AIサービス・参照元を整理し、変更時の対応と更新手順をまとめます。
PRIMARY SOURCES
公式情報を基準に設計。
AIが公開情報を参照する仕組みやサイト向けの要件は、サービスごとに異なります。OpenAI・Googleの公式案内を確認し、必要な情報と設定を整えます。
FAQ
よくある質問
Q01LLMOとGEOは何が違いますか？＋
どちらも定義や支援範囲は事業者により異なります。QUERYAでは、LLMOは名称・事実・関係を正しく伝える情報整備、GEOは生成AI検索での回答・引用・見え方の改善として整理しています。
Q02AIに自社情報を登録できますか？＋
登録や参照の仕組みは、AIサービスによって異なります。公式サイトを更新しても、すべてのAIの学習済み情報や回答が書き換わるわけではありません。各サービスの公式案内を確認し、必要な公開情報とアクセス設定を整えます。
Q03構造化データだけでAIの誤りを直せますか？＋
それだけで修正を保証することはできません。構造化データと本文、公式プロフィールなどの内容をそろえる必要があります。AIの回答を確認しながら、根拠となる公開情報を改善します。
Q04一度整備すれば完了ですか？＋
肩書き・サービス・実績や、AIサービスの仕様は変わります。変更に合わせて公式情報を更新し、主な質問への回答と参照元を継続して確認する運用を整えます。
AIの説明が気になったら。
対象サイトのURLと、AIの回答で気になった点をお知らせください。公式情報を確認し、改善の進め方をご案内します。
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