aiseo-llmo 使い方完全ガイド｜無料ツールからStarter プランまで【2026年版】

aiseo-llmo 使い方完全ガイド｜無料ツールからStarter プランまで【2026年版】

この記事の結論: aiseo-llmo はドメイン診断から個別ページの引用適性チェックまで、無料で一通り試せる設計になっている。まず /llmo-report でスコアを確認し、改善の優先順位を把握してから有料プランの判断をするのが、最も短時間で着手できる道筋だ。

最終更新日: 2026-05-10

はじめに

LLMO（Large Language Model Optimization）という言葉が急速に広まりつつある。Google AI Overview・ChatGPT Search・Perplexityなど、AIが「答え」を直接返す検索の台頭により、従来の検索順位とは別軸で「AIに引用されるコンテンツ」を作る必要が生まれているからだ。

しかし、「LLMO対策が必要なのはわかった、でも何から手をつければいいかわからない」という声は後を絶たない。SEO担当1〜3年目の方や、個人・SMB（中小企業）のウェブ担当者にとって、ツールの使い方を調べること自体がハードルになりがちだ。

本記事では、aiseo（AI-Search Engine Optimization）の観点で設計された診断・分析プラットフォーム「aiseo-llmo」を初めて使う方向けに、ツールの全体像から具体的な操作手順、Starter プランで広がる機能まで一気通貫で解説する。AI検索最適化の全体戦略と並べて読むと、本ツールの位置付けがより明確になる。

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aiseo-llmo とはどんなツールか

aiseo-llmo は、LLMO診断（ドメイン・ページ単位のスコアリング）とキーワード調査機能を組み合わせたウェブサービスだ。大きく以下の2軸で設計されている。

1. LLMO診断軸

• ドメイン全体の引用適性スコア（LLMO スコア）
• ページ単位のAI引用確認
• 構造化データ・E-E-A-T・内部リンク網羅性の定量評価

2. KWツール軸

• 検索ボリューム・競合難易度のリサーチ
• AI検索でよく参照されるクエリの特定
• SERPスニペット分析

この2軸の融合が、aiseo-llmo の最大の特徴だ。従来のSEOツールは「順位」を測り、LLMOツールは「引用」を測る。aiseo-llmo はその両方を一画面で確認できるよう設計されているため、SEOとLLMOの施策を切り離さずに管理できる。

詳細な機能マップについてはLLMOツールの完全ガイドも参照してほしい。

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無料で使える4つのツール

aiseo-llmo にはアカウント登録なしで試せる無料ツールが4本用意されている。それぞれの用途と使い方を順に確認しよう。

1. AI Citation Scorer（AI引用率チェッカー）

URL: /tools/ai-citation-scorer

指定したURLが、ChatGPT・Perplexity・Google AI Overview・Claude・Geminiのいずれかで引用されているかをチェックするツールだ。

使い方の手順

1. /tools/ai-citation-scorer にアクセスする
2. 確認したいページのURLを入力する
3. チェックするAIプラットフォームを選択する（複数選択可）
4. テストクエリを入力する（例：「〇〇とは」「〇〇の使い方」）
5. 「診断する」ボタンを押すと、引用有無と引用箇所のプレビューが表示される

注意点: 1回の診断は1URL・1クエリの組み合わせで実行される。無料プランでは月間診断回数に上限があるため、代表ページ×代表クエリに絞って試すのが現実的だ。継続的な定点観測が必要な場合は後述の Starter プランが選択肢になる。

2. llms.txt Generator（llms.txtファイル生成）

URL: /tools/llms-txt-generator

llms.txt とは、LLMがウェブサイトを読む際の「案内板」となるファイルだ。robots.txt のLLM版に相当するもので、サイトの主要コンテンツ・ポリシー・連絡先などをシンプルなテキスト形式で記述する。

使い方の手順

1. /tools/llms-txt-generator にアクセスする
2. ドメイン名とサイトの概要を入力する
3. 主要ページのURLを最大10件入力する
4. 生成ボタンを押すと、llms.txt のひな型がテキスト出力される
5. 内容を確認・修正のうえ、ドメインルート（https://yourdomain.com/llms.txt）に設置する

llms.txt の設置は、AI検索エンジンにサイトの意図を正確に伝える上で有効な施策の一つとされている。ただし効果の定量検証は引き続き蓄積中のため、「設置する → 変化を観察する」というサイクルで判断したい。

3. JSON-LD Checker（構造化データ検証）

URL: /tools/jsonld-checker

JSON-LD 形式の構造化データが正しく記述されているかを検証するツールだ。

主な検証項目

• 必須プロパティの有無（@type・name・url など）
• Googleが推奨する追加プロパティの充足率
• ネスト構造のエラー検出
• LLMO観点での引用適性スコアへの影響度推定

使い方の手順

1. /tools/jsonld-checker にアクセスする
2. 検証したいページのURLを入力するか、JSON-LDコードを直接貼り付ける
3. 「検証する」を押すと、エラー・警告・改善提案が一覧で表示される

構造化データの不備は、AI検索での引用機会を失う主因の一つになる。既存記事や商品・サービスページの構造化データを一通り確認するだけでも、大きな改善につながる場合がある。

4. Heading Outliner（見出し構造チェッカー）

URL: /tools/heading-outliner

ページのH1〜H6見出し構造を視覚的に確認するツールだ。LLMO観点では、見出し階層の論理的な整合性がAIの情報抽出精度に影響するとされている。

使い方の手順

1. /tools/heading-outliner にアクセスする
2. 確認したいページのURLを入力する
3. 見出しツリーが表示され、階層の飛びやH1の重複などが自動フラグされる

「H2の下にいきなりH4がある」「H1が複数存在する」といった構造上の問題は、AIによる文書解釈を阻害する可能性がある。リライト前の現状把握として活用するのがおすすめだ。

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LLMO スコア診断の使い方

aiseo-llmo の核心機能が /llmo-report によるドメイン診断だ。ここでは具体的な操作フローと、結果の初見での読み方を解説する。

診断の実行手順

1. /llmo-report にアクセスする
2. 診断したいドメインまたはURLを入力する（ページ単位 or ドメイン全体を選択）
3. 「診断スタート」を押すとスコアリングが開始される
4. 通常30〜60秒で結果が表示される

診断結果は大きく「総合LLMOスコア」と「構成要素別スコア」に分かれる。総合スコアは0〜100の整数値で表示され、構成要素（E-E-A-T・構造化データ・引用条件・内部リンク）ごとのサブスコアも確認できる。

スコアの各構成要素が何を意味するかの詳細な解釈は、LLMOレポートのスコア見方と改善優先順位で詳しく解説しているので参考にしてほしい。

診断結果の初期アクション

スコアを受け取ったら、まず以下の順で確認するのがおすすめだ。

ステップ1: 構成要素で最も低いサブスコアを特定する 総合スコアよりも「どの構成要素がボトルネックか」を把握することが先決だ。たとえば構造化データのスコアが特に低い場合、JSON-LD Checkerで個別ページを精査する流れになる。

ステップ2: 改善難易度別に施策を仕分ける

• 低難易度（数日以内）: llms.txt の設置・JSON-LDの修正
• 中難易度（1〜2週間）: 見出し構造の整理・内部リンクの補強
• 高難易度（1ヶ月以上）: E-E-A-Tの強化（著者情報・一次情報の拡充）

ステップ3: 主要ページを AI Citation Scorer で個別確認する ドメイン全体スコアだけでなく、流入を担う上位ページが実際にAIに引用されているかを /tools/ai-citation-scorer で確認すると、施策の優先順位がさらに明確になる。

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無料プランの制限と Starter プランの違い

aiseo-llmo の無料プランは、初回診断・ツールの試用には十分だ。ただし、継続的な改善サイクルを回すには制限が出てくる。以下に主要な違いをまとめる。

Starter プランが特に有効なのは「定点観測」のフェーズだ。施策を打ってから効果が数値に現れるまでは通常2〜4週間かかる。この変化を追跡するには診断履歴とスコア推移グラフが不可欠で、それは Starter プラン以上で解放される機能だ。

継続観測の必要性を判断する前に、まず無料診断でスコアを確認することを強くおすすめする。→ まずドメインを無料診断する

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アカウント登録から診断開始までの流れ

実際にアカウントを作って使い始める手順を、ステップバイステップで整理する。

ステップ1: 無料アカウント登録

1. /signup にアクセスしてメールアドレスを入力する
2. 確認メールのリンクをクリックしてアカウントを有効化する
3. プロフィール設定（組織名・ドメイン）を入力して完了

Googleアカウントによるソーシャルログインも利用可能だ。

ステップ2: 初回 LLMO スコア診断

アカウント登録後、ダッシュボード（/dashboard）にリダイレクトされる。初回ガイダンスに従い、診断対象のドメインを登録して診断を実行しよう。

最初の診断は5分以内で完了する。スコアが出たら、前述の「診断結果の初期アクション」を参考に施策の優先順位を立てよう。

ステップ3: 無料ツールで個別チェック

ダッシュボードから各無料ツールに直接アクセスできる。まずは /tools/ai-citation-scorer で最重要ページの引用状況を確認し、続けて /tools/jsonld-checker で構造化データのエラーを洗い出すのが効率的だ。

ステップ4: Starter プランへのアップグレード（任意）

無料診断で課題が見えてきたら、継続観測のために Starter プランへの移行を検討するタイミングだ。/signup?plan=starter から月額プランを選択できる。

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aiseo-llmo と他のLLMOツールの使い分け方

aiseo-llmo を使い始めると「他のツールとどう組み合わせるべきか」という疑問が出てくる。ここでは代表的なツールカテゴリとの使い分け方を整理する。

Google Search Console（GSC）との使い分け

GSCはGoogle検索のインプレッション・クリック・順位を計測するツールだ。aiseo-llmo のLLMOスコアとは別軸の指標を扱う。

GSCで「クリック数が減っている、でも順位は維持している」という状況が出てきた場合、AI Overviewによるゼロクリック化が原因の可能性がある。そのときはaiseo-llmoで自社サイトのAI引用状況を確認することで、トラフィック減少の原因を特定しやすくなる。

従来型SEOツール（Ahrefs・Semrushなど）との使い分け

従来型SEOツールは被リンク分析・競合調査・キーワード調査に強い。aiseo-llmo はLLMO観点の診断に特化しているため、両者は補完関係にある。

• 従来型SEOツール: キーワード戦略の立案、競合サイトの被リンク調査、テクニカルSEOの網羅的な確認
• aiseo-llmo: AI検索での引用適性評価、構造化データの品質チェック、E-E-A-T観点の現状把握

SEO担当者にとって現実的な運用は「従来型SEOツールで月次のパフォーマンス確認 → aiseo-llmo でLLMO観点の診断を月2〜3回実施」という並行運用だ。詳細な比較はSEOツール比較2026を参考にしてほしい。

GSC・従来SEOツール・aiseo-llmo の役割分担まとめ

GSC             → Google検索でのパフォーマンス把握
従来型SEOツール   → 競合調査・被リンク・キーワード戦略
aiseo-llmo      → AI検索引用適性の診断・改善

3つを並行運用することで、「従来の検索」と「AI検索」の両方をカバーした包括的なSEO・LLMO管理体制が構築できる。

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よくある LLMO 用語の整理

aiseo-llmo を使い始めると、診断画面や記事内にLLMO関連の用語が多数登場する。混乱しやすい用語を事前に整理しておこう。

LLMOとAISeoの違い

• LLMO: LLMが回答を生成する際に自社コンテンツが引用される確率を上げる施策全般
• AISeo: AI検索エンジン（AIを組み込んだ検索全体）での可視性を高める施策全般

両者は重なる部分が多く、ツールや記事によって使い方が異なることがある。aiseo-llmo の文脈では、LLMOをメインの軸としてAISeoと同義に近い使い方をしている。

GEOとAEOとLLMOの違い

これらは厳密に区別されていない場合も多い。実務では「AI検索で引用・参照されるための施策」として一括で捉え、ツールやガイドラインに応じた用語を使うことが多い。

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SEO 担当者が最初に試すべき3つのアクション

「どこから始めるべきか」と迷う方向けに、優先アクションを3つに絞る。

アクション1: ドメイン診断でスコアを把握する（所要時間: 5分）

/llmo-report でドメイン全体のLLMOスコアを確認する。数値が出るまでの時間は30〜60秒。まずこれだけで「自社サイトがAI検索にどう評価されているか」の起点データが手に入る。

アクション2: 主要ページをAI Citation Scorer で確認する（所要時間: 10分）

流入上位5〜10ページを /tools/ai-citation-scorer で診断する。引用されているページと引用されていないページを分類すると、コンテンツ改善の優先順位が明確になる。

アクション3: JSON-LD のエラーを修正する（所要時間: 30分〜）

JSON-LD Checker でエラーが出たページを修正する。これは技術的な改善の中でも効果が出やすく、難易度も低い。CMS や開発者と連携して1〜2週間以内に対応するのがおすすめだ。

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よくある質問 (Q&A)

Q1. アカウント登録なしで使えるツールはどれですか？

AI Citation Scorer・llms.txt Generator・JSON-LD Checker・Heading Outliner の4本は、アカウント登録なしで試せる。ただし月間使用回数の上限がある。LLMO スコア診断（/llmo-report）はアカウント登録が必要だ。

Q2. LLMO スコアは何点以上を目標にすればよいですか？

スコアの「合格ライン」は業種や競合状況によって異なるため、絶対値での目標設定は推奨していない。同業競合のスコアと比較した相対値、および時系列での改善トレンドを追うのが現実的だ。診断履歴と推移グラフが使えるのは Starter プランからになる。

Q3. llms.txt を設置するとすぐに効果が出ますか？

即時効果は保証できない。LLMがllms.txtを参照するかどうかはプラットフォームの実装仕様に依存するため、「設置する → 数週間後にAI引用状況を確認する」という検証サイクルで評価するのが適切だ。

Q4. 複数ドメインを管理している場合、どのプランが適していますか？

無料プランは単一ドメインの初期診断向けに設計されている。複数ドメインを定点観測したい場合は Starter プランから対応可能だ。詳細は /signup?plan=starter のプラン説明ページで確認してほしい。

Q5. 診断結果をチームで共有できますか？

Starter プランでは診断結果のURLをチームメンバーと共有できる。ダッシュボード（/dashboard）からレポートURLを生成し、ブラウザで閲覧可能な形式で共有できる。

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関連用語

• LLMO: Large Language Model Optimization の略。AIが回答を生成する際に自社コンテンツが引用・参照されるよう最適化する取り組み全般を指す。
• AISeo: AI Search Engine Optimization の略。AI検索（ChatGPT Search・AI Overview・Perplexityなど）での可視性を高める施策の総称。
• E-E-A-T: Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness の頭文字。Googleが示すコンテンツ品質評価の4軸で、LLMOスコアの重要構成要素でもある。
• 構造化データ: ウェブページの内容を機械が解釈しやすい形式（JSON-LDなど）で記述したデータ。AI検索の引用精度に影響する。
• llms.txt: LLMがウェブサイトを参照する際の案内ファイル。robots.txtのLLM版として機能する。
• クエリ: ユーザーが検索エンジンやAIに入力する質問・検索語句のこと。LLMO観点では「どのクエリで引用されているか」の把握が重要になる。

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