LLMO対策ツールおすすめ厳選5選！AI引用・ブランド推薦の計測・分析【2026年版】

LLMO・GEOを進める上で、ツール導入を行いインハウスで運用するか、LLMO支援を提供している会社へ依頼するかの検討が必要となります。

本記事では、2026年最新のLLMO・GEOに対応した当社おすすめのLLMO対策ツール（AIOツール/GEOツールとも呼ばれます）や機能、選び方、費用相場等をご紹介します。

LLMO対策ツールおすすめ5選 - 2026年版

以下、LLMO対策ツールとして日本で導入検討可能なツールです。（順不同）

Ahrefs ブランドレーダー

Ahrefs ブランドレーダーは、AI検索の可視性やウェブ全体におけるブランド露出を分析するツールです。

当社メディアリーチでも設定した検索プロンプトのブランド推薦状況を把握できるカスタムプロンプト機能は重宝しています。

ChatGPT や Perplexity、Google の AI Mode など複数の生成AIの回答におけるブランド言及率（AI Share of Voice）や検索需要、YouTube・Reddit といったプラットフォームにおけるブランド露出を定量的に比較・分析できます。

1億件を超えるプロンプトと AI 応答のデータベースを基盤としており、ブランドのオンラインでの可視性を把握し、戦略的なインサイトを得るのに役立ちます。

Semrush One

Semrush AI Visibilityは、世界で1,000万人以上のユーザーが利用するデジタルマーケティングツール「Semrush」の最新統合プランです。従来の強力なSEO分析・競合調査機能に加え、急速に普及するAI検索（AI Overview等）への対応を強化している点が最大の特徴です。

本ツール一つで、キーワード調査、競合サイトの流入経路分析、テクニカルSEO診断、さらにはSNSや広告の運用管理まで完結します。

特に「AI Visibility Toolkit」が標準搭載されたことで、次世代の検索エンジンにおける自社のプレゼンスを定量的に把握することが可能になりました。

日本国内においては、総代理店の株式会社オロによる手厚い日本語サポート体制が整っており、膨大なビッグデータを活用した精度の高いマーケティング戦略の立案・実行を支援します。

Profound

Profoundは、AI時代における新しいSEOの形である「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」に特化した、最先端のマーケティング解析プラットフォームです。

従来の検索エンジン（Googleなど）とは異なり、ChatGPT、Claude、Perplexityといった「回答生成型AI」がユーザーにどのような情報を提示しているかを正確に把握することは困難でした。

Profoundはこの課題を解決し、AIモデルが生成する回答の中で「自社ブランドがどのように語られているか」「競合と比較してどの程度引用されているか」をデータ化します。

企業はこのツールを活用することで、AIによる推奨獲得率を高めるための施策を立案したり、AI学習データ内での自社の立ち位置を把握したりすることが可能になります。

Otterly.ai

Otterly.ai は、ChatGPTやGeminiなどのAI検索プラットフォーム上におけるブランド可視性を可視化・分析することに特化したAI検索監視ツールです。従来のSEOが「検索結果ページの順位」を中心に評価してきたのに対し、Otterly.aiはAIが生成する回答の中で、自社ブランドやサービスがどのように言及されているかに焦点を当てている点が特徴です。

当社メディアリーチでもOtterly.aiをテスト利用しており、設定方法は極めてシンプルで、基本的には使いやすい印象です。

あらかじめ設定した質問（プロンプト）に対して、各AI検索エンジンがどのような回答を生成しているかを継続的に取得し、ブランドの掲載有無や引用状況、回答内での位置づけなどを定量的に把握できます。これにより、AI検索時代において自社が「見つけられているのか」「信頼できる情報源として扱われているのか」を客観的に確認することが可能になります。

さらに、競合ブランドとの比較分析にも対応しており、AI検索上での相対的なプレゼンスを把握することで、コンテンツ改善やPR施策、SEO戦略の見直しにも活用できます。

Peec（ピーク）

Peec（ピーク）は、ChatGPT や Perplexity、Claude などの AI 検索・AI回答エンジン上で、自社ブランドがどのように言及・引用されているかを分析するためのマーケティングプラットフォームです。

検索行動の一部が生成AIへと移行する中、AIによる回答内でのブランドの可視性を把握することが、新たな課題として注目されています。

本ツールでは、特定のプロンプト（質問）に対する複数の AI モデルの回答を収集・分析し、ブランドの言及状況や引用元の傾向、可視性の変化を可視化します。どの情報源がAIに参照されているのかを把握することで、AI検索時代を見据えた情報設計やコンテンツ改善の検討に活用できます。

また、AI回答に含まれるブランド言及については、センチメント（肯定的・否定的な傾向）やモデル別の違いを確認できる指標が用意されており、AI上でのブランドの見え方を定量的に捉えることが可能です。

LLMO対策ツールの計測・分析機能の種類

LLMO対策ツールでは、AI回答内の情報源として参照されたかを計測する機能と、設定したブランド名が特定のキーワード/検索プロンプトで出現しているかを測定する機能があります。

自社が実施したいLLMO（AI検索対策）の目的に合わせてツールを選びましょう。

生成AI回答内での「コンテンツの引用露出」を計測する機能

この領域は、生成AIの回答が「根拠」として参照している情報源の中に、自社のページ（URL）がどれだけ入り込めているかを可視化します。ブランド名が出るかどうかではなく、自社コンテンツが出典として“使われる”状態を捉えるのがポイントです。

生成AI回答内での「ブランド推薦露出」を計測する機能

この領域は、生成AIの回答本文で自社ブランドがどのように扱われているか、つまり候補として挙がるか／推奨されるか／比較対象に入るかを捉えます。

単なる「言及」と、理由を伴って選ばれる「推薦」を分けて見ると、施策の狙いと評価がブレません。

生成AI検索対策の横断分析機能

ここは「引用露出」「推薦露出」のどちらにも適用できる横串の分析機能です。露出の有無を数えるだけでなく、どのAIで・いつから・どのテーマで・競合と比べてどうかに分解して、意思決定（優先順位づけ・打ち手選定）に落とし込みます。

LLMO対策ツールの比較ポイント・選び方

LLMO対策ツールは、ざっくり言うと「何を観測できるか（データ）」「どう評価できるか（分析）」「運用に耐えるか（継続・再現性）」で差が出ます。比較検討する場合は、以下の軸で調査・選定するよ良いでしょう。

比較ポイント1：計測の対象範囲（引用露出／ブランド推薦露出のどちらをどこまで見れるか）

まず最初に、「コンテンツの引用露出」と「ブランド推薦露出」を分けて、どこまでカバーできるかを確認します。引用露出は“根拠として参照されたURL・ドメイン”が主語で、推薦露出は“ブランドが候補・推奨として扱われたか”が主語です。

見るべきポイントは、両方を扱えるかだけでなく、片方に偏っていないか、そして定義が明確か（言及と推薦を区別しているか）です。購入前に「引用（出典URL）と推薦（候補・推奨）を別指標として出せるか」を必ず確認すると安全です。

比較ポイント2：対応するLLMと地域・言語（日本語で意味のある観測ができるか）

同じ質問でも、LLMや言語によって露出が変わるため、対応範囲は重要です。特に日本語で運用するなら、日本語クエリでの回答取得と、国内市場で現実的に使うAIプロダクトをカバーしているかが肝になります。

確認すべきは「対象AIの一覧」だけではなく、日本語での質問テンプレート運用ができるか、回答取得が安定しているか、出典URLの検出が日本語環境でも再現するかです。

基本的には、以下のLLMに対応しているツールを推奨します。

• AI Mode / AI Overviews（2026年1月にモバイルでのAI概要の回答表示がAIモードに統合されているため、この変化への対応についても確認が必要）

• ChatGPT

• Gemini

• Perplexity

当社メディアリーチでは、特に利用者数が多い理由で、Google検索のAI概要とChatGPTの計測は必須と考えています。前述で記載の通り、2026年1月にモバイルのAI概要がAIモードに統合（Gemini3.0ベース）されたので、PC AI概要＋モバイル AIモードはセットでモニタリングしておくことをおすすめします。

比較ポイント3：クエリ設計と観測設計（“何を見に行くか”をツール内で管理できるか）

LLMO計測は、放っておくと“場当たり”になりがちです。良いツールは、観測対象の質問セット（テーマ別・意図別）を管理し、定点観測として回せます。

比較では、質問セットの管理単位（プロジェクト、カテゴリ、意図タイプなど）、テンプレート化、タグ付け、重複排除、観測頻度の設定のしやすさを見ます。要するに「運用が設計できるか」をチェックします。

比較ポイント4：分析の深さ（横断分析が意思決定に使える形になっているか）

“見える”だけでなく“判断できる”ことが重要です。具体的には、媒体別・時系列・競合比較・質問タイプ別といった横断分析が、クリック数回で意思決定に落ちる形で出せるかを見ます。

ここでのポイントは、グラフやランキングの有無よりも、差分が追えること（いつから変わったか、何が変わったか）と、ドリルダウンできること（どの質問で、どの回答で、どの出典だったか）です。

比較ポイント5：再現性と検証耐性（同じ条件で再計測できるか、ブレを扱えるか）

LLMOは出力が確率的に揺れます（温度パラメータの影響）。だからこそ、同じ質問を同じ条件で再計測できる設計が大事です。

比較ポイントは、計測時点のログ（質問文、取得日時、対象AI、回答本文、出典URLなど）が残るか、再計測と差分比較ができるか、揺れ（ブレ）を前提に指標化する考え方があるかです。ここが弱いと、レポートが“雰囲気”になりやすいです。

比較ポイント6：データの取り出しと連携（CSV/API、BI、社内指標化に耐えるか）

社内でKPI化するなら、データの持ち出しは重要です。

最低限、出力（CSVなど）と粒度（質問単位／回答単位／URL単位）が揃っているかを確認します。可能ならAPIやWebhook、Looker Studio等のBI連携、社内DBへの取り込みやすさまで見ます。ここは後から効いてきます。

比較ポイント7：アラートと運用機能（異常検知、担当者レビュー、ワークフロー）

運用が回るかは、機能というより“仕組み”です。急落（突然出なくなる、出典が変わる、ネガティブ文脈が増える等）を検知できるアラートや、レビューコメント、担当割り当て、タスク化などの運用機能があると、継続しやすくなります。

「週次で見る」前提なら、週次レポート自動生成や変更点サマリーの有無も比較ポイントになります。

比較ポイント8：スコープ適合（自社が欲しい成果に直結するか）

最後に、目的との一致を確認します。例えば、狙いが「一次情報を根拠として引用されること」なら引用露出を重視すべきですし、「比較・おすすめで候補に入ること」なら推薦露出と競合比較が主戦場になります。

ツールの機能が多くても、自社の目的に直結する部分が弱いなら意味が薄いので、「引用を増やしたいのか」「推薦を増やしたいのか」「両方か」を先に決めて、必要十分な範囲に絞るのが失敗しにくいです。

LLMO対策ツールの費用相場

LLMO対策ツールの費用感あ、公開価格ベースで見ると、次のレンジに分かれます（通貨は各社表示のまま）。

• 小規模（まず試す）：$29/月〜$99/月（例：OtterlyのLite、Semrush AI Visibility Toolkit）

• 中規模（プロンプト数を増やして運用）：$189/月〜€199/月（例：Otterly Standard、Peec Pro）

• エンタープライズ（要問い合わせが多い）：カスタム（例：Profoundは公式には詳細価格を出さず、デモ/問い合わせ導線）

※この「相場」は“公開されている価格”からの整理で、要件（プロンプト数、AI対象、履歴保存、チーム運用機能）で上下します。

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