インティメート・マージャーのLLMO戦略

豊富なウェブページ閲覧データとLLM参照データの組み合わせ分析: インティメート・マージャーは、元々多くのウェブサイトにデータ収集タグを設置しており、その膨大な閲覧データを持っています。

これに加え、LLMO ANALYZER(エルモアナライザー)では、世の中のチャットGPTやGeminiなどのLLMからの流入経路（リファラー情報）を大量に収集しています。

これらのデータを組み合わせることで、どのようなページやコンテンツ構造がLLMからよく引用され、流入につながっているのかをデータに基づいて分析できます。

多くのサイトのデータを見ることで、「FAQ形式のコンテンツは引用されやすい」「長文より表形式が良い」「ブランド名を明記すると推奨されやすい」といった、LLMに引用されやすいコンテンツの具体的な特徴に関するデータに基づいた知見を得ています。

また、AIのバージョンアップが早いため、引用されやすいコンテンツの傾向も変化しますが、インティメート・マージャーは毎月データを見て、そのトレンドの変化を追跡し、提案に活かしています。これは、少数の自社サイトのデータだけでは難しい分析です。

自社サイト以外の外部メディア分析: 従来のSEOが自社サイトの内部対策中心だったのに対し、LLMは求人サイトや比較サイト、ブログサービス（ノートなど）といった外部メディアの情報を参照することも多いです。

インティメート・マージャーは、自社サイトの分析用タグからのデータだけでなく、これらの外部メディアも含めたデータに基づいて分析・提案を行うことができます。

これは、LLMに認知してもらうための「外部対策」的な視点であり、SEOとは異なる施策となり得ます。

LLMからの参照を客観的に評価する仕組み: Google検索のようにランキングを見るのが容易なSEOと異なり、LLMがどのコンテンツを根拠に回答を生成したか（引用・参照）を客観的に把握するのは難しい側面があります。

インティメート・マージャーは、大量のデータを収集・分析することで、どのコンテンツがよく見られているか、LLMからの参照につながっているかを客観的に評価できる仕組みを持っている点が、最大の武器であると考えています。