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AIでの見え方・LLMOを考える
「検索する」から「AIに聞く」への変化のなかで、自社がAIの回答にどう出ているか。その考え方や、業種ごとの活かし方を読み物としてまとめています。
なぜ今、LLMO／AI可視性が重要なのか
人は商品やサービスをまずAIに聞くようになりました。検索からAIへの変化のなかで、自社がAIの回答に出ているかどうか（AI可視性・LLMO）がなぜ重要になるのか、順を追って解説します。
記事を読むUITruthのターゲットとユースケース：業種別に見る「AIでの見え方」の活かし方
中小企業のマーケ・広報、SaaS、EC、店舗、士業まで。UITruthでAIの回答での見え方を測ると、どんな打ち手につながるのか。業種別の具体的なユースケースを紹介します。
記事を読むGEOとは？LLMO・AEOとの違いを、実際の検索データで確かめる
GEO・AEO・LLMO、似た略語のどれを使えばいいのか。Googleトレンドの実データ（英語圏・日本語圏それぞれ）と、UITruth自身が用語論争以前でつまずいていた実話をもとに、実務的な使い分けを解説します。
記事を読む自社サービス9つをAI検索で計測したら、ブランド言及は実質0件だった
自社が運営する9サービスをUITruthのチェック機能で測ったら、実質9サービス中9サービスで自社ブランドの言及が0件でした。ゼロの中身の見分け方、自動判定が拾った疑似ヒットの実例、llms.txt追加を実際に試したBefore/Afterの実測結果を共有します。
記事を読むUITruthを実際のプロダクト開発で使ってみた話 ― LeverageOS開発者によるレビュー
UITruthを運営するのとは別に、同じ開発者が個人で手がける独立したプロダクト「LeverageOS」で、実際にGEO計測・改善を行った利用レポートです。同名ブランドとの混同という失敗の見つけ方、無料枠の壁、効果検証がまだ終わっていないという正直な結論までをそのまま共有します。
記事を読む読むより、測るほうが早いです
LLMOの話を読んだあとは、理屈より自分の目で確かめるのが一番です。質問を一文入れるだけ、登録もカードも要りません。