llms.txtとは?robots.txtとの違いや正しい書き方を徹底解説
AI検索の利用が広がる中で「自社のサイト情報をAIに正しく届けられているのだろうか」と不安に感じていませんか?AIに効率よく情報を伝えるために活用されているファイルがllms.txtです。しかし、llms.txtの仕組みや具体的な書き方は広く浸透しておらず、導入や活用に迷うケースも少なくありません。
この記事では、llms.txtの概要や書き方、robots.txtとの違い、メリット・デメリットなどを解説します。記事を読めば、llms.txtを正しく理解してAIに効率よく情報を伝える方法がわかります。正しい知識と手順でllms.txtを活用し、AI検索やLLMO対策を見据えた新しいサイト運営を目指しましょう。
目次
- llms.txtとはAIに効率よくサイトの内容を伝えるための設定ファイル
- llms.txtとrobots.txtの違い
- SEO対策とLLMO対策の違い
- Google検索の新機能「AI Overviews」とは
- llms.txtの基本的な書き方とルール
- llms.txtの基本構文と記述ルール
- llms.txtとllms-full.txtの違い
- llms.txtのメリット2選
- llms.txtのデメリット3選
- llms.txtの作成方法
- llms.txtを設置する場所
- 主要AI企業のllms.txtの対応状況
- 大手メディアのllms.txtの設置状況
- llms.txtはLLMO対策にはならない?
- llms.txt以外のLLMO対策4選
- llms.txtに関するよくある質問
- llms.txtを設置してLLMO対策の第一歩を踏み出そう
llms.txtとはAIに効率よくサイトの内容を伝えるための設定ファイル
llms.txt(Large Language Models Text)とは、AIにサイトの内容を効率的かつ正確に伝えるための設定ファイルです。llms.txtにはAIに対して情報伝達を最適化する役割があります。意図した情報を正しく届けるためには、AI向けの明確な指示が必要です。
llms.txtはLLMO対策の一つとして位置づけられ、AIに情報を正しく届けるための基盤となります。llms.txtを設定すれば、AIに伝える情報を整理でき、必要な内容に集中させることが可能です。ただし、現状ではすべてのAIがllms.txtに対応していない点にも注意が必要です。
» llmstxt.org(外部サイト)
llms.txtを設置することでトークン数を節約できる
llms.txtを設置すると、AIクローラーが不要なページを参照せずに済むため、トークン数を大幅に節約できます。AIはテキストを「トークン」という単位に分けて処理します。llms.txtの効果が大きく期待できる場合は次のようなケースです。
- ・数百ページに及ぶ古いブログ記事やプレスリリースが存在する
- ・サービス概要や最新情報だけでなく、不要なページもクロールされてしまう
- ・クローラーが不要なページを読み込むことで、AIが本質的な情報を正しく理解できない
AIが不要なページをクロールするとトークン消費が増え、重要なページに割けるリソースが減ってしまいます。llms.txtで重要なページを限定すれば、無駄なトークンを使わずAIの効率的な学習が可能です。llms.txtを適切に設置することで、AIの処理効率が向上し、自社の重要なコンテンツがAI検索で取り上げられやすくなります。
llms.txtとrobots.txtの違い
llms.txtとrobots.txtの違いは以下のとおりです。
項目 | llms.txt | robots.txt |
---|---|---|
対象 | AIのクローラー | 検索エンジンのクローラー |
目的 | AI向けの情報伝達 | サイト内のクロール制御 |
記述形式 | Markdown形式 | プレーンテキスト |
指示内容 | コンテンツ可否の指定 | クロール可否の指定 |
効果 | AIの学習データの制御 | 検索インデックスの最適化 |
導入の容易さ | 専門知識は不要だが明確な指示が必要 | 基本的な構文で簡単 |
llms.txtはAI向けに情報伝達を最適化するファイルで、AIに伝えたい情報を明確に指示できます。一方、robots.txtは検索エンジン向けにサイト内のクロールを制御するためのファイルです。対象外ページやクロール制御を指定することで、検索エンジンのインデックス対象を管理します。
llms.txtとrobots.txtはどちらも「クローラーに対する指示ファイル」ですが、用途や対象が異なる点が主な違いです。
» Google Search Central(外部サイト)
SEO対策とLLMO対策の違い
SEO対策とLLMO(Large Language Model Optimization)対策の違いを以下の表にまとめました。
項目 | SEO対策 | LLMO対策 |
---|---|---|
対象 | 検索エンジン (例:Google) | 生成AI (例:ChatGPT、Gemini) |
目的 | サイトを検索結果で上位表示させる | AIに正確・効率的に情報を伝え、学習や回答生成に反映させる |
記述形式 | HTML、メタタグ、ページ構造 | Markdown形式の llms.txt など |
手法 | キーワード最適化、メタタグ、内部リンク、被リンク対策など | llms.txt や構造化データで AI 向け情報を整理する |
効果 | 検索結果での表示回数の増加、ユーザー誘導 | AI検索や生成AIでのコンテンツ精度向上、重要情報の優先学習 |
対象範囲 | 全体のサイトページ | 重点的に学習させたいページや情報など |
SEO対策とLLMO対策の違いについて以下の内容を解説します。
- ・SEO対策とLLMO対策は目的とゴールが異なる
- ・LLMOとSEOには相乗効果がある
SEO対策とLLMO対策は目的とゴールが異なる
SEO対策とLLMO対策の目的とゴールは大きく異なります。SEO対策は検索エンジンでの上位表示を狙い、ユーザーをサイトに集客することが最終的なゴールです。キーワード最適化や被リンク強化などの手法は、検索結果のクリック数を増やすために用いられます。
一方、LLMO対策はAIに情報を正しく伝えることが目的です。llms.txtなどを使い学習対象を指示することで、AIが誤った情報を取り込むリスクを下げられます。LLMO対策のゴールは検索順位ではなく、AI検索や生成AIの回答で自社の情報が正確に活用されることです。
SEO対策が「検索結果での表示回数」を重視するのに対し、LLMO対策は「AIによる理解と反映」を重視します。
» Google Search Central(外部サイト)
LLMOとSEOには相乗効果がある
LLMO対策とSEO対策を同時に進めることで、以下のような相乗効果が期待できます。
- ・サイト構造の最適化でAIが理解しやすくなる
- ・llms.txtの活用で検索精度が向上する
- ・集客とAIの反映を同時に強化できる
SEO対策でサイト構造を整えるとAIが理解しやすくなり、AI検索や生成AIの回答に正しく反映されやすくなります。一方、LLMO対策としてllms.txtを活用するとAIが効率的に学習でき、検索ユーザーへも関連性の高い情報を届けられます。両方を組み合わせれば、検索流入の拡大とAIでの認識精度向上を同時に実現することが可能です。
» LLMO対策とは?具体的な実践方法と注意点を徹底解説
Google検索の新機能「AI Overviews」とは
Googleは2024年に検索結果へAIの要約を表示する機能、AI Overviewsを導入しました。ユーザーはリンクをクリックしなくても概要を把握できるようになり、利便性が高まっています。AIがページ内容を要約して提示するため、従来の検索結果とは大きく異なる仕組みです。AI Overviewsについて以下の内容を解説します。
- ・従来のSEOアルゴリズムとの違い
- ・AI Overviewsの影響でアクセスが減少
» AI Overviewとは?知っておくべき特徴やメリットを解説
従来のSEOアルゴリズムとの違い
従来のSEOアルゴリズムとの違いは以下のとおりです。
- ・AI Overviewsは検索順位だけで評価しない
- ・AIが情報の信頼性や関連性を判断する
- ・SEOだけでは要約に反映されない場合がある
AI Overviewsは検索順位だけを基準にはしていません。従来のSEOアルゴリズムに加え、AIが情報の信頼性や関連性を判断して要約を作成します。SEOで上位表示されていても、AIの要約に含まれない場合があります。AI Overviewsに対応するには、SEO対策だけでなくAIに正しく理解される情報設計が必要です。
AI Overviewsの影響でアクセスが減少
AI Overviewsの影響でアクセスが減少するケースが増えています。特に質問形式の検索や簡易的な情報は、AIの要約でクリックする前に回答が完結する状況です。検索結果からの流入を維持するには、AIに取り上げられる信頼性と独自性のある情報発信やコンテンツ設計の工夫が大切です。
» Google for Developers(外部サイト)
llms.txtの基本的な書き方とルール
llms.txtの書き方はシンプルで誰でも取り組めます。基本ルールを押さえるだけで、AIに伝えたい情報を正しく届けられます。サイト内の学習させたいページや除外したいページなどを整理し、明確に記述しましょう。llms.txtの基本ルールは次のとおりです。
- ・Markdown形式(# 見出し、- 箇条書きなど)で整理する
- ・学習させたい記事やサービスページなどのURLを記載する
- ・学習させたくない除外ページも明示する
- ・不要な表現を避け簡潔で明確に記載する
llms.txtの基本は「Markdown形式で、学習・除外したいページなどを明確に書く」ことです。曖昧な指示や書式ミスがあると、AIが誤った情報を取り込むリスクが高まります。シンプルなルールを徹底するだけで、AI検索での有利な情報発信につながります。
llms.txtの基本構文と記述ルール
llms.txtはMarkdown形式で記述します。基本的には、見出しを使ってサイト構造や優先度を整理し、AIに効率よく伝える仕組みです。llms.txtの基本構文は以下のとおりです。
# サイト名 – https://example.com/ ## サービス内容 – https://example.com/service1 – https://example.com/service2 ## 補足情報 – https://example.com/blog – https://example.com/faq
llms.txtの基本構文を使えば、AIに優先的に学習させたいページや補足として扱うページを明確に指示できます。ポイントは「シンプルかつ明確に書く」ことです。複雑な装飾や余計な表現は避け、AIが理解しやすい形を意識しましょう。
llms.txtに必要な記述項目
llms.txtに必要な記述項目は以下のとおりです。
- ・プロジェクト名(サイト名)
- ・プロジェクトの要約(概要)
- ・補足・詳細情報
llms.txtには、プロジェクト名またはサイト名を最初に記述し、どのサイトのファイルかを明確にします。サービス概要や商品紹介、主要なブログ記事なども記述しましょう。重要な情報は上位に配置し、プライバシーポリシーやテストページなどは補足や除外として下位に記述することが効果的です。
llms.txtとllms-full.txtの違い
llms.txtとllms-full.txtの主な違いは以下のとおりです。
項目 | llms.txt | llms-full.txt |
---|---|---|
対象 | 主要ページやサービス内容 | サイト全体のページ |
目的 | 重要情報を効率的にAIへ伝える | 網羅的にAIへ情報を提供する |
記述範囲 | 限定的に重要ページを整理 (不要なページを除外可能) | サイト全体の構成・関連性を包括的に提供 |
メリット | 精度重視、AIが効率的に理解できる | 網羅性が高く、AIが全体像を正しく理解できる |
向いているサイト | 中小規模サイト、情報を厳選したいケース | 大規模サイト、ポータル、メディアサイト |
llms.txtはサービス紹介や商品ページ、主要な記事など「AIに確実に伝えたい情報」に絞って記述します。余計なページを省けるため効率性が高く、AIに重要な情報を精度重視で届けたい場合に有効です。
一方、llms-full.txtはサイト全体のコンテンツに関する詳細情報やポリシー、ライセンスなどを記述する拡張ファイルです。大規模メディアやポータルサイトなど、AIに幅広く全体像を学習させたいケースに適しています。精度を重視するならllms.txt、網羅性を重視するならllms-full.txtで使い分けることが適切です。
llms.txtのメリット2選
llms.txtを導入することで得られるメリットは以下のとおりです。
- ・AIにサイト内容を効率よく伝えられる
- ・AIクローラーのトークン数を節約できる
AIにサイト内容を効率よく伝えられる
llms.txtの最大の強みは、AIに対してサイト内容を効率よく伝えられる点です。通常、AIクローラーはサイト全体を均等に読み込みます。しかし、不要なページや補足的な情報まで処理され、伝えたいポイントがぼやけることがあります。
llms.txtを導入すれば、学習させたいページや除外したいページを明確に指示することが可能です。サービスの紹介ページや主要な記事を重点的に読ませると、AIが本質的な情報を理解しやすくなります。AIによる回答や生成コンテンツの精度が向上し、ユーザーに正しく伝わる可能性が高まります。
AIクローラーのトークン数を節約できる
llms.txtを導入すると、AIクローラーのトークン数を節約できます。AIは情報を処理する際に、テキストを細かくトークンに分解します。トークン数を節約することで得られる効果は以下のとおりです。
- ・AIクローラーの処理負荷の軽減
- ・不要なページの除外による効率化
- ・大規模サイトにおける学習効率の向上
- ・AIへの情報伝達の最適化
トークン数が多いほど、AIクローラーの処理負荷は増大します。llms.txtを導入すれば、不要なページをあらかじめ除外し、重要な情報だけを効率的に読み込ませることが可能です。特に大規模サイトではトークン数削減の効果が大きく、情報処理の効率化につながります。
llms.txtのデメリット3選
llms.txtのデメリットは以下のとおりです。
- ・llms.txtに対応していないクローラーがある
- ・llms.txtの作成・更新するコストがかかる
- ・SEOやLLMOへの直接的な効果は不明
llms.txtに対応していないクローラーがある
llms.txtは新しい仕組みのため、まだすべてのAIクローラーにはまだ対応していません。一部のAI企業では対応が始まっていますが、中小規模のAIツールや独自のクローラーは未対応のケースもあります。
llms.txtを設置しても、すべてのAIが意図通りに情報を取得できない可能性があります。導入する際は、対象とするAI企業がllms.txtに対応しているか確認しましょう。llms.txtは、無断利用を完全に防げる仕組みではない点にも注意してください。
llms.txtの作成・更新するコストがかかる
llms.txtは作成や更新にコストがかかる点も考慮する必要があります。サイトの内容が頻繁に変わる場合、随時llms.txtを修正しなければなりません。特に大規模サイトでは、以下のような作業に時間を取られるケースがあります。
- ・学習対象にするページの選定
- ・ページ構成やURLの整理
- ・修正や更新の反映作業
WordPressなどのCMSを使えばllms.txtを自動生成するプラグインもありますが、定期的なメンテナンスは欠かせません。llms.txtの管理には人手や工数などの運用コストが発生する点を理解しておきましょう。
SEOやLLMOへの直接的な効果は不明
llms.txtがSEOやLLMOにどの程度効果があるかは明確ではありません。llms.txtはAIに効率よく情報を届ける手段であり、検索順位を直接上げる保証はありません。AIがどのように情報を学習・活用するかは公開されていない部分が多く、実際の効果は未知数です。
llms.txtの導入だけでSEOやLLMO対策が完了するわけではありません。llms.txtは「AIに情報を正しく届けるための補助的な手段」として位置づけ、他の施策と組み合わせて運用する必要があります。
llms.txtの作成方法
llms.txtを作成する以下の方法について解説します。
- ・手動でllms.txtを作成する方法
- ・WordPressでllms.txtを自動生成する方法
手動でllms.txtを作成する方法
手動でllms.txtを作成する方法は以下のとおりです。
- 1. 学習させたいページを選定する
- 2. 除外したいページを整理する
- 3. Markdown形式(# 見出し、- 箇条書きなど)で記述する
- 4. ルートディレクトリにアップロードして公開する
llms.txtはシンプルなテキストファイルで、サイト内のページを優先度やカテゴリごとに整理して記述できます。見出しや箇条書きなどを使うことで、AIに学習させたいページをわかりやすく指定できます。ただし、大規模サイトでは作業が膨大になるため、自動生成との併用がおすすめです。
WordPressでllms.txtを自動生成する方法
WordPressでは専用プラグインを利用してllms.txtを自動生成できます。自動生成する方法は以下のとおりです。
- 1. プラグインをインストールして有効化する
- 2. プラグインの設定画面で学習・除外ページを整理する
- 3. 自動生成されるllms.txtの内容を確認する
- 4. 必要に応じて手動で微調整し、サイト構成に合わせる
- 5. 定期的に確認・メンテナンスを行う
代表的なプラグインには、Website LLMs.txtやLLMs.txt Generatorなどがあります。プラグインを利用すれば、サイト構成の変更に合わせて自動更新できるため、手作業の手間を大幅に減らせます。ただし、自動生成に任せきりにせず、llms.txtがサイト構成や運用方針に合っているか定期的に確認しましょう。
» Website LLMs.txt(外部サイト)
» LLMs.txt Generator(外部サイト)
llms.txtを設置する場所
llms.txtは、robots.txtと同様にサイトのルートディレクトリに設置します。ルートディレクトリとは、サーバー上で最も上位にあたる階層を指します。通常は「https://example.com/llms.txt」のように直接アクセスできる状態にすることが基本です。
llms.txtの設置後は、ドメイン直下で正しく表示されるか必ず確認してください。サブディレクトリに設置するとAIが認識できない可能性があるため注意しましょう。不要なページまでAIに読み込まれないよう、記載内容は事前に精査することをおすすめします。
主要AI企業のllms.txtの対応状況
2025年現在、llms.txtは一部の企業や技術コミュニティで採用が進んでいますが、主要AI企業の公式対応は限定的です。各社の最新状況は以下のとおりです。
企業 | 対応状況(2025年時点) |
---|---|
OpenAI | 公式未表明だが、クローラーのアクセスは確認済み |
「keywordsメタタグ同様」と評価し、非対応を表明 | |
Anthropic | 自社サイトで llms.txt を採用しているが実装状況は未公表 |
主要AI企業の対応には温度差があり、llms.txtの標準的な扱いは確立されていません。OpenAIはllms.txtへのクローラーのアクセスが確認されており、内部的な検証が進んでいる可能性があります。Googleはllms.txtが検索エンジンとの区別を曖昧にするとして、現状では対応を見送っています。
Anthropicは自社サイトでllms.txtを採用しているものの、クローリング時の実装状況は未公表です。サイト運営者は、どの企業がどの範囲で対応しているかを定期的に確認しつつ、自社ポリシーに沿った記述をしておきましょう。
» directory.llmstxt.cloud(外部サイト)
大手メディアのllms.txtの設置状況
ニュースサイトや出版社などの大手メディアではllms.txtの設置が進み、AIクローラーのアクセスを制御する動きが広がっています。目的はコンテンツの権利を保護し、無断利用や不適切な二次利用を防ぐためです。
一方で、SaaSなどのテック系企業ではllms.txtの設置事例が増え、AIに自社のドキュメントやサービス情報を提供しています。llms.txtを設置する代表的な企業例として以下が挙げられます。
- ・Stripe(決済プラットフォーム)
- ・Cloudflare(Webインフラ)
- ・Mintlify(ドキュメントプラットフォーム)
- ・Windsurf(AIコードエディター)
- ・ElevenLabs(音声合成AI)
AIによる活用を通じてサービスの認知度が高まり、ユーザー支援にも役立っています。llms.txtの活用方針は、業種やビジネスモデルによって大きく異なります。
» directory.llmstxt.cloud(外部サイト)
llms.txtはLLMO対策にはならない?
llms.txtの設置は、LLMO対策としてすぐに成果が得られるわけではありません。llms.txtがLLMO対策にならないと言われる理由は以下のとおりです。
- ・標準化された仕組みではない
- ・主要なAI企業の多くが正式に対応していない
- ・コンテンツの質や信頼性を直接改善できない
- ・補助的な役割にとどまり、主要な対策にはならない
llms.txtがAIによる参照や引用、評価に直結するかは現時点では判断できません。AIから引用・評価されるために最も重要な点は、コンテンツの質や構造を高めることです。限られたリソースを投じるなら、良質なコンテンツの制作や強化などの本質的な施策を優先することをおすすめします。
llms.txt以外のLLMO対策4選
llms.txt以外のLLMO対策について以下の内容を解説します。
- ・サイト情報の正確性・信頼性を強化する
- ・構造化データを活用する
- ・基本のSEO対策をする
- ・サイトパフォーマンス最適化
サイト情報の正確性・信頼性を強化する
LLMO対策として欠かせない点は、サイト情報の正確性と信頼性を高めることです。正確性と信頼性を強化するための具体的なポイントは以下のとおりです。
- ・更新が止まっているページの改善・削除
- ・一次情報ではない不正確な引用の排除
- ・専門家監修や出典の明示
- ・著者情報や運営者情報の公開
- ・コンテンツの定期更新
AIは公開されている情報をもとに学習するため、不正確なデータや古い情報が残っていると誤った内容を取り込むリスクがあります。情報の正確性と信頼性を徹底すれば、AIやユーザーから「信頼できるサイト」として認識されやすくなります。
構造化データを活用する
構造化データの活用も有効なLLMO対策の一つです。ページ内容を分類して構造化するとAIが情報を正確に理解しやすくなります。特に商品情報やFAQ、イベント情報などは、構造化データを設定するとAIに伝わりやすくなるため、LLMO対策として効果的です。
例えばFAQページに構造化データを活用すると、検索結果にわかりやすく表示される可能性が高まり、AIの理解にもつながります。構造化データはサイト情報を幅広い環境で正確に伝えられるため、LLMO対策としても大きな効果が期待できます。
基本のSEO対策をする
SEO対策は検索エンジン向けだけでなく、LLMO対策にも直結します。AIが利用するデータの多くは検索結果やウェブクローリングによって収集されたものだからです。最適化されたサイトは、AIにとっても理解しやすい情報源となります。基本のSEO対策として取り組むべきポイントは以下のとおりです。
- ・タイトルタグやメタディスクリプションの最適化
- ・見出しタグの整理
- ・内部リンクの設計
- ・キーワードの自然な配置
- ・ユーザーの検索意図に合ったコンテンツ提供
他にもLLMO対策として専門性・権威性・信頼性(E-E-A-T)を意識することも効果的です。E-E-A-TはGoogleが重視している要素であり、AIの出力やLLMO対策にも影響します。SEO対策をベースにした正しい情報発信は、AIに誤って認識されないための基盤となります。
» Google for Developers(外部サイト)
サイトパフォーマンス最適化
サイトの表示速度やモバイル対応などのパフォーマンス最適化も、LLMO対策には欠かせません。読み込みが遅いサイトはクローラーが十分に情報を収集できず、AIが不完全な情報を学習する恐れがあります。具体的な改善方法としては、画像や動画の圧縮、キャッシュの活用、不要なスクリプト削除などが有効です。
サイトのパフォーマンス最適化はSEOにも効果があり、ユーザー体験の向上にもつながります。現在は検索の多くがスマートフォンから行われているため、モバイルフレンドリーの対応も必須です。高速表示と使いやすさの両方を意識することは、AIクローラーの効率化と情報の正確な伝達につながるLLMO対策となります。
自社サイトがどの程度最適化できているかを客観的に把握するには、診断ツールの活用が有効です。SiTestのAI診断(β版)なら、URLを入力するだけでSEOや表示速度、最新の検索トレンドへの対応状況をチェックできます。改善が必要なポイントを自動で洗い出し、具体的な改善案まで提示してくれるため、効率的にLLMO対策を進めたい担当者にとって心強いサポートとなります。
llms.txtに関するよくある質問
llms.txtに関するよくある質問は以下のとおりです。
- ・llms.txtはSEOにどのくらい影響がある?
- ・llms.txtはすべてのAIに対応している?
- ・書式エラーがあった場合の影響は?
- ・ファイルの誤設定はどんなリスクがある?
llms.txtはSEOにどのくらい影響がある?
llms.txtの有無が検索順位に直接影響することはありません。SEOは従来どおり、コンテンツの質や構造、被リンクなどの要素で評価されます。llms.txtはAIクローラーへの参考情報として機能しますが、SEOの代替にはならない点を理解しておきましょう。
llms.txtはすべてのAIに対応している?
llms.txtはすべてのAIが対応しているわけではありません。主要なAI企業も含め、現時点では正式な標準仕様として採用されていないからです。llms.txtは一部のAIクローラーが読み取りを検討している段階であり、必ず参照されるとは限りません。llms.txtを設置しても無断利用を完全に防げない点を理解しておきましょう。
書式エラーがあった場合の影響は?
llms.txtは、多少の書式ミスがあっても検索順位に悪影響が出ることはありません。ただし、記述内容が正しく解釈されず、AIに意図が伝わらない可能性はあります。llms.txtを確実に活用するためには、基本的な記述ルールを守る必要があります。
ファイルの誤設定はどんなリスクがある?
llms.txtはrobots.txtのような強制力を持たないため、致命的なリスクはありません。しかし、重要なページを誤って除外したり、逆に公開する意図のない情報をAIに提供したりする可能性はあります。llms.txtの設定内容を定期的に確認し、公開ポリシーとの整合性を保つことで、誤った情報開示のリスクを防げます。
llms.txtを設置してLLMO対策の第一歩を踏み出そう
llms.txtを設置することで、AIが自社サイトの主要情報を効率よく学習し、回答や生成コンテンツに正確に反映しやすくなります。主要ページを明確に示すと検索エンジンにも整理された情報が伝わりやすくなり、SEOにも間接的な効果が期待できます。
llms.txtだけで完全なLLMO対策になるわけではありませんが、AI時代における情報管理の第一歩となる取り組みです。自社サイトの情報を正しく伝える基盤を整え、AI活用のメリットを引き出しましょう。
グラッドキューブが提供する「LLMOA」なら、AIにもユーザーにも評価されるコンテンツと導線を構築できます。また先日、Google 検索における「AI モード」の日本導入が発表されました。検索行動が変化する今、AIに引用されるサイトを目指し、競合に差をつけるWeb戦略を始めましょう。
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