自社サイトのLLMO対策で見つかった5つの誤り｜画面では気づけなかったこと【実録】

執筆：上村菜穂（株式会社PR NET 代表取締役｜大手企業・公的機関で延べ15,000名以上にSNS研修を実施）

1. 結論：目視で確認しても、サイトの誤りは見つからない

自社サイトを開いて、上から下まで読んでみてください。誤字はないし、数字も合っている。問題ないように見えます。

そこに書かれていない情報が、AIには渡っています。

当社が自社2サイトを点検したところ、5種類の誤りが見つかりました。そのうち3つは、画面をどれだけ丁寧に見ても発見できない場所にありました。

2. この記事の前提

• 対象：当社が運営する2サイト
• 実施時期：2026年7月
• 作業者：代表の上村本人。エンジニアではありません
• 環境：WordPress／レンタルサーバー

専門知識がある人がやった話ではない、という点だけ先にお伝えしておきます。

3. 誤り1：登壇歴が「学歴」として読み取れる書き方になっていた

当社は代表の登壇実績を掲載しています。その中に、東京大学での登壇があります。2016年の五月祭に、女性で唯一のパネラーとして呼ばれたものです。

問題は、この情報をサイトの裏側に埋め込む「構造化データ」という記述の中にありました。登壇した大学が、出身校として読み取られる書き方になっていたのです。

画面には一切表示されません。ブラウザで見ている限り、永遠に気づけません。しかし検索エンジンとAIは、この裏側の記述を読みます。つまり当社が意図していない経歴が、機械に対してだけ伝わっていたことになります。

見つけた方法は単純です。ページのソースコードを表示して、上から読みました。それだけです。

4. 誤り2：使っていた統計5つが、匿名記事にしか遡れなかった

ある記事で、研修効果に関する数値を5つ使っていました。時間削減率、品質向上を実感した受講者の割合などです。

出典をたどったところ、どれも匿名の記事に行き着いて、そこで止まりました。元になった調査そのものが存在しなかったのです。

このジャンルでは、こうした数字が驚くほど自然に流通しています。もっともらしく、桁にも違和感がなく、多くの記事が引用しています。しかし遡ると、誰も一次資料に触れていません。

当社は5つすべてを削除しました。公的機関の発表に差し替えられるものだけを残し、残りは数字を使わずに書き直しています。出典のたどれない数字は、引用するつもりで誤情報の中継地点になります。

5. 誤り3：古い数字が4種類、200件以上同時に生きていた

登壇者数の累計を、当社はサイト各所に書いています。この数字は登壇のたびに増えるため、定期的な更新が必要です。

点検したところ、4種類の古い数字が同時に生きていました。更新のたびに全ページを直しきれず、直した箇所と直していない箇所が層になって積み重なっていたのです。判明しただけで200件を超えました。

同じサイトの中で数字が食い違っていれば、AIから見て信頼できる情報源にはなりません。どれが本当か判断できないからです。

6. 誤り4：社名の書き方が実態とズレていた

実績として記載していた企業名のうち1社が、グループ会社全体の名称になっていました。実際に研修を行ったのは、そのグループ内の教育部門です。

嘘ではありません。ただ、読む側は「グループ本体への研修」と受け取ります。事実の解像度が落ちると、伝わる内容そのものが変わってしまいます。該当箇所を正確な表記に直しました。

7. 誤り5：注意書きが表示されない場所に、断定表現だけが残っていた

助成金について説明したページがありました。本文には条件や注意事項を丁寧に書いていましたが、メタディスクリプションとFAQの構造化データの中に、断定的な表現だけが残っていました。

この2箇所は、検索結果やAIの回答の中で単独で切り出されて表示される場所です。注意書きは一緒に運ばれません。断定表現だけが独り歩きします。

当社は方針を変えました。断定的な金額表現は使わず、助成率と上限額の考え方だけを示して、実額は個別の試算と専門家への相談に委ねる。助成金は審査制であり、支給が確約されるものではないからです。

この誤りが5つの中で最も注意が必要だと考えています。「本文に書いてあるから大丈夫」は、切り出される場所では通用しません。そして切り出される場所は、これから増えていきます。

8. 作業の順番と、判断の分かれ目

8-1. バックアップを最初に取る

一括置換の前に、必ずバックアップを取ってください。置換は取り消せません。当社はバックアップ用のプラグインで作業前の状態を保存してから実行しました。

8-2. 一括置換していいもの・してはいけないもの

数字と社名は一括置換で処理しました。一方、2つの語は手作業に切り替えています。判断の基準は次の2点です。

• すでに正しく直っている箇所があり、置換すると二重になる語
• 文字を入れ替えるだけでは足りず、文章ごと書き直す必要がある語

後者の例を挙げます。「5年連続で登壇」という記述がありました。事実ですが、これは特定の商工会議所での話です。文中の位置によっては、全国の商工会議所で5年連続という意味に読めてしまいます。これは置換では直りません。文章を書き直す必要があります。

9. それで効果は出たのか：断言できません

ここが、この記事で最もお伝えしたい部分です。

当社は、これらの作業による効果を数値で示すことができません。

AI検索での表示は、記事の内容、サイト全体の評価、質問の文面、モデルの更新など、複数の要因で動きます。作業と結果を1対1で結ぶ方法が、現時点では存在しません。

「対策後に問い合わせが◯%増えました」と書けば、この記事の説得力は上がるでしょう。しかし当社は、出典のたどれない数字を自社サイトから排除する作業をしたばかりです。その直後に、自分で検証できない数字を新しく作るわけにはいきません。

同様の説明を見かけたら、その数値がどのように測られたのかを確認することをおすすめします。

10. いま分かっていない問題

正直に、未解決の問題も書いておきます。

当社のサイトは、robots.txtで主要なAIクローラーをすべて許可しています。サーバー側のAIクローラー遮断設定もオフです。セキュリティプラグインのブロック記録にも該当なし。三層すべてを確認して、すべて白でした。

それでも、外部のAIツールから当社サイトを読み込もうとすると拒否されることがあります。原因は当社側にはなく、特定できていません。

つまり、設定を正しくしても、AIから読まれることは保証されないということです。この事実は、当社が効果を断言しない理由そのものでもあります。整えることには意味があります。ただ、整えれば必ず届くとは言えません。

よくある質問（FAQ）

まとめ

5つの誤りのうち3つは、画面を見ている限り発見できない場所にありました。構造化データの中、出典の連鎖の先、そして検索結果で単独に切り出される場所です。

共通していたのは、「人が見る場所」と「機械が読む場所」がずれていたことです。人に向けて整えたページでも、機械に渡っている情報は別物でした。

この記録が、同じ点検をこれから始める企業のお役に立てば幸いです。手順の全体像は、親記事にまとめています。