LLMO対策の効果測定のやり方｜有効リードが月1〜2件→週5件ペースになった実測
LLMO対策の効果は測れるのか——結論から言うと、測れます。条件は1つ、計測の受け皿が自分の所有物であるオウンドメディア（自社サイト）であることです。SNSのアカウントと違って、オウンドメディアなら「いつサイトに流入して、いつ問い合わせフォームを送信したか」という行動データを丸ごと自分の手元に残せるからです。
みやっち🧑💻の会社では、この測り方を回した2026年7月末時点の実測で、有効リード（見込みのある問い合わせ）が月1〜2件から週5件ほどのペースに変わりました。この記事では、LLMO対策の効果をどう測っているかの手順と、実測で見えた変化、そしてこれから仕組み化しようとしている検証の構想までを実録で書きます。
LLMO対策の効果測定のやり方: LLMO対策（ChatGPTやGeminiなどのAIが回答の中で自社を紹介してくれるように発信を整える取り組み）の効果測定は、①AI経由の流入をURLの参照元情報で捕捉する、②流入からフォーム送信までの行動データを自社サイトで記録する、③有効リードの件数の変化を定点で数える、の3段で行います。計測の受け皿になるのは自社サイトというオウンドメディアで、SNSアカウント単体では同じ粒度の測定はできません。
LLMOの効果は、なぜ「測れない」と言われるのか
AI経由の検討は、アクセス解析に映りにくい動き方をします。読者はChatGPTなどのAIとの対話で会社名を知り、後日、検索エンジンで社名を検索し直してサイトに来ます。解析画面ではただの指名検索の流入にしか見えず、検討の入口がAIだったことは記録に残りません。だから「AI経由の流入はごくわずか」という集計だけを見ていると、実際に始まっている変化を見落とします。
みやっち🧑💻が自社の問い合わせデータを分析して、この「見えない流入」を実際に見つけた経緯は、前編の問い合わせの流入経路を分析したら、検討の入口はChatGPTだった実録に書きました。この記事はその続編です。発見の話は前編に譲り、ここでは「見つけた後、効果をどう測り続けるか」だけを扱います。
LLMO対策の効果測定のやり方: 行動データを3段で取る
みやっち🧑💻の会社（法人向けのAI研修を提供しています）で実際に回している測り方は、次の3段です。
- AI経由の流入をURLで捕捉する。ChatGPTの回答内のリンクから直接来た流入は、URLに参照元の情報（
utm_source=chatgpt.com）が付きます。あわせて問い合わせフォームには、最初に着地したページ・送信直前にいたページ・参照元を自動記録する仕組みを入れています。前編の分析の直後に、Claude Codeで即日実装したものです - 流入からフォーム送信までの行動データを取る。オウンドメディアは自分たちの所有物のようなものなので、「いつホームページに流入して、いつフォーム送信したか」まですべて取れます。ここまで取れると、問い合わせ1件ごとに相手の検討の様子がまざまざと浮かびます
- 有効リードの件数を定点で数える。アクセス数ではなく、見込みのある問い合わせの件数で数えます。流入だけ増えて問い合わせにつながっていなければ、発信の中身が読者とずれていると判断できます
この3段が揃う前は、問い合わせが来ても「どこでうちを知ったんだろう」で止まっていました。揃った後は、1件ごとに「ChatGPT経由で研修のページに着地し、後日、社名で検索し直して再訪し、フォームを送信した」という経路が具体的に見えます。
経路が見えると、次の打ち手が変わります。どのページがAI経由の着地点になっているかが分かれば強化する記事を選べますし、問い合わせに至るまでの検討の流れが分かれば、足りないテーマも決められます。問い合わせのたびに相手の行動が浮かぶ状態——これが、数字をもとに回すWebマーケティングの実感です。
実測でどう変わったか: 有効リードが月1〜2件→週5件ペース
変化の実測です。以前は有効リードが月に1〜2件でした。それが2026年7月末時点では、週に5件ほどのペースで来るようになりました。内訳を見ると「今回もChatGPT経由」という問い合わせが継続して混ざっており、AI経由の検討が一度きりの偶然ではないことも確認できています。
ただし、この変化をすべてLLMO対策の手柄と断定はしていません。法人がAI活用に本腰を入れ始めたタイミングの追い風もあるかもしれませんし、Xやnoteなど他の発信の影響も、調べてみないと分かりません。同じ施策で誰でも週5件になる、という話でもありません。それでも、測る仕組みがあるからこそ、変化が起きた事実と1件ごとの経路を数字で確認できる。ここがこの記事で一番伝えたいことです。
リードの質にも観察があります。SEO経由で来る法人のお客様は、複数社の見積もりを前提にした比較検討が中心で、発信に共感して指名で来てくださる方とは検討の前提が違います。だから件数と一緒に「どんな検討段階の相手か」まで見ておくと、返信の優先度や内容の設計も変わります。なお、問い合わせが来た後の会社調べ・見込み度判定・データベース登録の自動化は、Notion自動化を組んだ実録に書きました。
問い合わせの文面にも、AIの兆候が出ていた
Claude Codeで作っている自社の分析用AIエージェントが、ある問い合わせについて面白い指摘をしました。ChatGPT経由で来ていることと文章の構造から、問い合わせの文面そのものもAIで整理された可能性がある、という内容です。あくまで推測ですが、みやっち🧑💻にも心当たりのある指摘でした。
これが本当なら、読者の側もAIで検討の全体設計を済ませてから問い合わせてくる時代になった、ということです。実際、みやっち🧑💻の周りでは税理士・弁護士からも、AIで契約書を作ったうえで「ここだけレビューしてほしい」という依頼が来るという、同じ構図の話を聞きました。問い合わせの入口だけでなく、問い合わせの中身までAIを通ってくる。LLMO対策の効果を考えるときは、この変化ごと前提に置くのがよさそうです。
これから仕組み化する構想: 問い合わせ文から「AIへの質問」を逆算する
ChatGPT経由と分かっても、参照元の情報で分かるのはそこまでです。相手がChatGPTとどんなやり取りをした結果、自社が回答に出てきたのか——ここはリファラーには残りません。
そこでみやっち🧑💻がいま仕組み化しようとしているのが、問い合わせ文からの逆算検証です。
- 問い合わせ文の内容から、相手がChatGPTに投げたであろう質問（プロンプト）をAIに推測させる
- 推測した質問を、パーソナライズの影響を受けないフラットなアカウントで実際にChatGPTに打つ（自分のアカウントで聞くと、普段の履歴の影響で自社が出やすく偏るためです。フラットに確かめる手順は前編に書きました）
- 本当に自社が回答に出てくるかを確かめ、出てきた文脈と一緒に挙がった競合を記録する
断っておくと、この逆算検証はまだ構想の段階で、実施した実績ではありません。ただ、ここまで遡れる仕組みになれば、「どの発信がAIの回答に効いたのか」まで検証できるようになります。LLMOを扱う会社でも、この検証のやり方まで表に出している人はいないのではないか。これはあくまで、みやっち🧑💻の見立てです。
よくある質問
LLMOの効果測定に有料ツールは必要ですか
無料で始められます。みやっち🧑💻の計測はGA4・Microsoft Clarity・Bing Webmaster Toolsという無料ツールの組み合わせで、問い合わせフォームの流入元記録もClaude Codeで実装したため、追加の費用はかかっていません。各ツールの役割分担は前編で解説しています。
SNSの発信だけでは効果測定できないのですか
SNSの発信が無意味という話ではありませんが、同じ粒度の効果測定はできません。SNSアカウントはプラットフォームの持ち物で、投稿の閲覧データは見られても、その人がいつ自社サイトに来て、いつ問い合わせたかまでは繋がらないからです。効果測定の受け皿には、自分の所有物であるオウンドメディアが必要です。
どこまで細かく分析する必要がありますか
商材の単価によります。低単価の商材なら、問い合わせ1件ごとの行動データまで見る必要はありません。数百万円から数千万円の規模になる法人のリードであれば、ここまで見ても十分に割が合う、というのがみやっち🧑💻の判断です。
自分のメディアと自作の計測基盤だから、ここまで測れる
この記事の測り方は、高機能な計測サービスを契約した話ではありません。自分の所有物であるオウンドメディアと、Claude Codeで自作した計測・分析の仕組みを組み合わせているから、流入からフォーム送信までを一気通貫で見られます。汎用の計測SaaSは、自社にとって何が有効リードかまでは知りませんし、SNSだけの発信では、そもそもこの粒度のデータが手元に来ません。
そして、この仕組みは外注で作ったものでもありません。このサイト自体、記事の公開から検索データの監視・リライトまでをAIが回して運用しています（実態はMCPステートレス化とSEOの記事に書きました）。
Claude Code・Codexを使えば、経営者・個人事業主・士業が、自分の事業に合わせた計測と自動化の仕組みを自分の手で持てます。AI Crewは、その作り方を学ぶ講座です。まず無料セミナーでお会いしましょう。
