ECサイトのLLMO対策｜AI検索に商品とストアを出す手順

ECサイトのLLMO対策は、ChatGPTやGeminiなどのAI検索の回答に、自社の商品とストアが出てくる状態を作る作業です。LLMO（Large Language Model Optimization）は、AIの回答の中に自社の情報を入れてもらうための取り組みを指します。

ECサイトでは、ブログやサービスサイトと違う点が1つあります。AIが回答を作るときの材料が、ページの文章だけではありません。Google Merchant CenterやShopify Catalogに渡している商品データも、AIが商品を紹介するときに使われます。

この記事では、ECサイトとShopifyのストアで何をどの順番で確かめるかを、Google・OpenAI・Microsoft・Shopifyの公式情報をもとにまとめました。内容は2026年10月17日時点のものです。この分野は月単位で仕様が変わるので、変わったら更新します。

ECサイトのLLMO対策でやること（全体像）

ECサイトのLLMO対策は、6つの作業に分けられます。上から順に、手間が小さく、外れたときの損が大きいものを並べました。

順番	やること	主に効く先
1	AIのクローラーをrobots.txtで弾いていないか確かめる	ChatGPT、Claude、Perplexityなど
2	Merchant CenterとShopify Catalogで商品データを渡す	GoogleのAI検索、ChatGPT、Copilot
3	商品ページの構造化データを、フィードの内容と揃える	Google検索全体
4	商品ページとFAQに、買う前の疑問への答えを書く	すべてのAI検索
5	サイトの外での言及を増やす	すべてのAI検索
6	引用と流入を測る	改善の判断

1と2は、設定を確かめるだけで終わることが多い作業です。それでも、ここで止まっているとページをどれだけ直しても出てきません。3から先は、継続して取り組む作業です。

LLMOとは（呼び方の整理）

LLMOは、AIが作る回答の中に自社の情報を入れてもらうための取り組みで、日本でよく使われる呼び方です。同じものを指す言葉として、AIO・GEO・AEOもあります。

呼び方	正式名称	「〇〇 対策」の日本の月間検索数
LLMO	Large Language Model Optimization	2,900（LLMO 対策）
AIO	AI Optimization	4,400（AIO 対策）
GEO	Generative Engine Optimization	1,600（GEO 対策）
AEO	Answer Engine Optimization	880（AEO 対策）

検索数は2026年9月にGoogle広告のキーワードプランナーで調べたものです。「〇〇 対策」の形ではAIO 対策がいちばん多くなります。ただ、AIOはGoogleのAI Overviews（AIによる概要）の略としても使われるので、AIによる概要への対策を探す検索も混ざっていると当社は見ています。単体の語ではLLMOが12,100で、AIO・GEO・AEOのような別の意味との重なりが少ない語です。英語圏ではGEOが主流で、米国の検索数は generative engine optimization が4,400、llmo が480でした。海外の情報を探すときはGEOで検索したほうが見つかります。

「AEO」単体で検索すると、上位の多くは税関の「AEO制度（認定事業者）」です。社外向けの資料でAEOと書くなら、初出で「AI検索対策（AEO）」と補足してください。

呼び方に厳密な使い分けはありません。SEO専門家の渡辺隆広さんは『AI検索でSEOはどう変わるのか？』で、新しい呼び方に振り回されず、検索エンジンが自社の価値を正しく理解できるように整える（機械可読性）という本質は変わらない、と書いています。この記事も、その立場で手順を並べています。

ECサイトではAIの材料が2つある

ECサイトがAI検索に出る経路は、ページが引用される経路と、商品データが使われる経路の2つです。それぞれ、整える場所が違います。

AI検索	ページの扱い	商品データの扱い（公式の説明）
GoogleのAIによる概要・AIモード・Gemini	通常の検索と同じくインデックスされたページを使う	Merchant Centerとビジネスプロフィールを使うと、AIの回答と検索結果の両方で商品が表示されやすくなる
ChatGPT	OAI-SearchBotを拒否したページは、検索の回答に出ない（ナビゲーション用のリンクとしては出ることがある）	Shopifyの事業者の商品データはShopify Catalogで連携済み。それ以外は商品フィードの提供を申し込む
Microsoft Copilot	引用された回数をBing Webmaster ToolsのAI Performanceで見られる	ShopifyのAgentic StorefrontsがCopilotにつながっている

Googleは、AIによる概要やAIモードに表示されるための追加の要件はない、と説明しています。条件は、ページがインデックスに登録され、検索結果でスニペットを表示できる状態であることです。そのうえで、SEOの基本の1つとして、Merchant Centerとビジネスプロフィールの情報が最新であることを確かめるよう案内しています。

ChatGPTについて、OpenAIのヘルプは、商品の結果はChatGPTが独自に選んだもので広告ではない、と書いています。Shopifyの事業者は、Shopify Catalogを通じて商品データがすでにChatGPTに連携されています。Shopify以外の事業者は、OpenAIに商品フィードの提供を申し込む形です。なお、OpenAIの事業者向けページでは、商品フィードを使ったショッピングは「米国のChatGPT利用者向けに提供中」とされています。日本の利用者にどう表示されるかは、公式には書かれていません。

まとめると、ECサイトではページを直す前に、商品データがどこに渡っているかを確かめるほうが先です。以下、手順の順に見ていきます。

手順1：AIのクローラーをrobots.txtで弾いていないか確かめる

ECサイトのLLMO対策で最初にやるのは、robots.txtでAIのクローラーを弾いていないかの確認です。クローラーが取得できないページは、AI検索の回答に引用されません。

引用されるまでには、順番に3つの関門があります。

1. AIのクローラーがページを取得できる（robots.txtで弾いていないか）
2. インデックスに入っている（Bing・Googleそれぞれ）
3. 質問に対する答えがページの中にある（切り出せる形で書かれているか）

1つ目は、AIのクローラーの名前を知っていれば数分で確かめられます。AIのクローラーは会社ごと、さらに用途ごとに分かれています。

ユーザーエージェント	提供元	用途
GPTBot	OpenAI	生成AIモデルの学習に使うコンテンツの収集
OAI-SearchBot	OpenAI	ChatGPTの検索の回答に表示するための取得
ChatGPT-User	OpenAI	ユーザーの依頼に応じてページを見にくる
ClaudeBot	Anthropic	モデルの学習に使うコンテンツの収集
Claude-SearchBot	Anthropic	検索結果の品質向上のための巡回
Claude-User	Anthropic	ユーザーの質問に応じたウェブアクセス
PerplexityBot	Perplexity	Perplexityの検索結果にサイトを表示・リンクするための巡回（学習には使わないと説明）
Google-Extended	Google	Geminiの学習と、Geminiアプリなどでの回答の根拠（グラウンディング）への利用の可否を制御

ECサイトで特に気をつけたいのはOAI-SearchBotです。OpenAIのドキュメントには、OAI-SearchBotを拒否したサイトはChatGPTの検索の回答に表示されない、と書かれています。ただし、サイトへのナビゲーション用のリンクとしては表示されることがある、とも書かれています。robots.txtを変えてから反映されるまでは、24時間ほどかかるとされています。

学習用と検索用が分かれているので、学習には使わせないがAI検索には出す、という設定ができます。

Google-Extendedは専用のユーザーエージェントを持たず、robots.txtでの制御に使うトークンです。Googleの説明では、Google-Extendedで制御できるのは、Geminiモデルの学習と、Geminiアプリ・Vertex AIでのグラウンディング（回答の根拠としてGoogleの検索インデックスからコンテンツを渡すこと）への利用です。Google検索でのサイトの登録や掲載順位には影響しない、とも明記されています。AIによる概要とAIモードはGoogle検索の機能で、表示を制御するのはGooglebot向けのrobots.txtや nosnippet などの設定です。

robots.txtの書き方

「AI検索には出したい、学習には使わせたくない」なら、次のように書きます。

# 学習用は不許可
User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

# 検索の参照用は許可（明示しておく）
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

Google-Extendedは、この例には入れていません。Google-Extendedを拒否すると、学習だけでなく、Geminiアプリでの回答の根拠としても使われなくなるからです。Geminiの学習にも回答の根拠にも使わせたくない場合だけ、次の行を足します。

# Geminiの学習とGeminiアプリでのグラウンディングを止める場合
User-agent: Google-Extended
Disallow: /

引用されることを優先するなら、何も弾かないのが素直です。確かめるのは、意図せず全部弾いていないかです。https://自社のドメイン/robots.txt をブラウザで開き、User-agent: * の下に Disallow: / だけが書かれていないかを見てください。

2つ目の関門のインデックスは、GoogleならSearch ConsoleのURL検査、BingならBing Webmaster ToolsのURL検査に商品ページのURLを入れると、登録されているかが分かります。

robots.txtで許可していても、CDN（配信を速くする仕組み）やWAF（不正アクセスを防ぐ仕組み）の設定でAIのクローラーを止めていることがあります。Googleも、robots.txtだけでなくCDNやホスティングの側でもクロールを許可するよう案内しています。セキュリティのサービスでボット対策を有効にしているなら、その設定も確認してください。

Shopifyの場合

Shopifyのrobots.txtは、テーマに robots.txt.liquid を追加して編集します。管理画面の「オンラインストア」→「テーマ」→「コードを編集」から、テンプレートに robots.txt.liquid を追加します。追加していなければ、Shopifyの既定の内容が使われます。

当社が運営しているShopifyストアのrobots.txtを2026年10月17日に開いたところ、User-agent: * に対して商品・コレクション・ブログを許可し、カートやチェックアウト、管理画面などを除外する内容でした。AIのクローラーを名指しで弾く行はありませんでした。テーマやアプリで書き換えていることもあるので、自分のストアのrobots.txtを一度開いて確かめてください。

手順2：Merchant CenterとShopify Catalogで商品データを渡す（ChatGPT・Google向け）

ECサイトが商品をAI検索に出すには、ページを公開するだけでなく、商品データを各社に渡しておく必要があります。Googleには Merchant Center、ChatGPTやCopilotにはShopify Catalog（Shopifyの場合）が経路になります。

Google：Merchant Centerに商品を載せる

GoogleのAI検索に商品を出したいなら、Google Merchant Centerに商品を登録します。Googleの「Google 検索における生成 AI 機能に向けた最適化のための Google ガイド」には、Merchant Centerやビジネスプロフィールを使うと、AIの回答とGoogle検索のその他の検索結果の両方で商品やサービスが表示されやすくなる、と書かれています。

Merchant Centerに登録した商品は、Google検索やショッピングタブの無料掲載にも出ます。AI検索のためだけの作業ではないので、まだなら最初に済ませる価値があります。Shopifyなら「Google & YouTube」アプリで商品を同期できます。登録の手順と不承認の直し方はGoogleマーチャントセンターとは？登録方法とShopify連携にまとめています。

ULTRO NOTES｜広告運用Googleマーチャントセンターとは？登録方法とShopify連携Googleマーチャントセンターは、Google検索やショッピングタブに商品を無料で出せるツールです。できること、費用、登録方法、Google広告とのリンク、Shopifyとの連携手順、不承認・停止の直し方をまとめました。

実店舗があるなら、Googleビジネスプロフィールの営業時間や住所も最新にしておきます。Googleは2つを並べて挙げています。

ShopifyとChatGPTの商品連携：Agentic Storefrontsを確認する

Shopifyのストアは、Agentic Storefrontsという仕組みで、ChatGPT、Google AI ModeとGemini、Microsoft Copilot、Meta（Museなど）に商品を出せます。Shopifyのヘルプによると、対象のストアでは初期設定で有効です。状態は管理画面の「販売チャネル」→「Agentic」で確認できます。

商品データは、Shopify Catalogを通じてAIチャネルに渡ります。Shopifyのヘルプでは、共有される項目としてタイトル・説明・画像・価格・オプション・出品状況が挙げられています。要件を満たした商品は自動でShopify Catalogに含まれますが、含まれたからといって特定のAIの回答に表示されることや順位は保証されない、とも書かれています。

日本のストアにとっての注意点は、販売先の国の条件です。ShopifyのヘルプでChatGPTで売る条件は「米国の購入者に販売していること」で、ストアの所在地は米国外でもよいとされています。日本国内だけで売っているストアは、2026年10月時点でこの条件を満たしません。越境ECで米国に売っているストアは、気づかないうちに対象になっていることがあります。チャネルごとの条件と、日本のストアが今やっておくことはエージェントコマースとは｜UCP・ACPの違いと日本で今できることに整理しています。

ULTRO NOTES｜SEO・LLMOエージェントコマースとは？UCPとACPの違いと日本で今できることエージェントコマース（agentic commerce）は、AIが商品探しから購入までを代行する買い方です。GoogleのUCPとOpenAIのACPの違いを表で比べ、各社の対応状況と、日本のECが今できる手順を公式情報で整理しました。

今の時点で日本のストアがやっておけるのは、商品データそのものを整えることです。Shopifyのヘルプは、ChatGPT向けに、法律上必要な表示を商品説明の最初の6,000文字以内に入れるよう求めています。商品名に型番や容量を入れる、説明文の冒頭に「誰の・どんな悩みに合うか」を書く、在庫切れの商品を出しっぱなしにしない、といった作業は、Merchant Centerの品質にも効きます。

Shopifyなら Knowledge Base も整える

Shopifyのストアには、商品データとは別に、ストアの情報をAIに渡す置き場があります。Shopify Knowledge baseという機能で、2026年10月26日に単体のアプリから管理画面の［販売チャネル］→［エージェンティック］→［ナレッジベース］に統合されました（旧アプリは2027年1月15日に終了）。ここに書いたFAQはストアのページには表示されず、AIがストアについて答えるときの情報源として使われる、とShopifyのヘルプは説明しています。

Query logには、お客さまやAIエージェントから来た質問と、どのFAQに当たったかが残ります。当てはまるFAQがない質問は Unanswered と表示されます。聞かれているのに答えを用意できていない項目の一覧になるので、FAQを憶測で書くより、ここから埋めるほうが早く効きます。

ただし、どのAIがこのFAQを読むのかは名指しされていません。Shopify Catalogのヘルプで共有先が明記されているのは商品データで、FAQは入っていません。ShopifyのAIチャネルで使われる可能性は高いと当社は考えていますが、これは推測です。管理画面版の使い方と、AIにどう渡るかはShopify Knowledge baseの記事にまとめています。上で触れたQuery logは旧アプリの機能で、管理画面版のヘルプには記載がありません（2026年10月時点）。

ULTRO NOTES｜SEO・LLMOShopify Knowledge baseとは｜管理画面版の使い方と旧アプリからの移行、AIに渡る情報Shopify Knowledge baseは、AIエージェントがストアについて答えるときの情報を管理する機能で、2026年10月26日に管理画面の［エージェンティック］に統合されました。情報源ごとの公開の扱い、旧アプリからの移行（2027年1月15日終了）、公開前の確認点を、自社ストアの画面とAIへの問い合わせ結果で確かめました。

手順3：商品ページの構造化データをフィードと揃える

ECサイトの構造化データは、AI検索に出るための必須条件ではありませんが、ページとフィードの内容を揃える基準として入れておく価値があります。Googleは「生成 AI 検索に構造化データは必要ありません」と明言しています。一方で、構造化データはページに表示されている内容と一致させるよう求めています。

ECで食い違いが起きやすいのは、価格と在庫です。セール中にページの価格だけ変わり、構造化データやMerchant Centerのフィードが元の価格のまま、ということが起きます。AIにとっては、どれが正しい価格か分からなくなります。

使う型は主に3つです。

型	何を伝えるか
Product	商品名、ブランド、型番、画像、説明
Offer	価格、通貨、在庫の有無
AggregateRating / Review	レビューの平均点と件数

商品ページに入れるJSON-LDは、最小限だとこの形です。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "商品名",
  "image": ["https://example.com/photo.jpg"],
  "description": "商品の説明",
  "brand": { "@type": "Brand", "name": "ブランド名" },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://example.com/products/xxx",
    "priceCurrency": "JPY",
    "price": "4800",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.6",
    "reviewCount": "128"
  }
}
</script>

Shopifyでは、多くのテーマがProductの構造化データを最初から出します。レビューはアプリ任せなので、入っていないことがあります。Googleのリッチリザルト テストに商品ページのURLを入れると、検出された型と価格・在庫の値が見られます。表示されている価格と同じかを確かめてください。

構造化データの種類と、もう検索結果に出なくなった型についてはリッチリザルトとは？ECで入れる構造化データと、もう出ない3種類に書いています。

ULTRO NOTES｜SEO・LLMOリッチリザルトとは？ECで入れる構造化データと、もう出ない3種類リッチリザルトの仕組みと、2026年9月時点でGoogleがサポートしている種類・すでに廃止された種類を一次情報で整理しました。ECサイトで優先して入れるものと、入れたあとの確認手順まで解説します。

手順4：商品ページとFAQに、買う前の疑問への答えを書く

ECサイトの商品ページには、AIで比較を済ませてから来た人が、最後に確かめたいことへの答えを書いておきます。AIに引用されるためだけの特別な書き方は要りません。

Googleのガイドも、生成AI検索のためだけに特定の書き方をする必要はない、としています。『AI検索でSEOはどう変わるのか？』も、各所で勧められている「結論を先に」「FAQを使う」といった書き方は、人に分かりやすい文章の書き方そのものだと説明しています。

商品ページに足すもの

同書は、情報収集と比較をAIとの対話で済ませ、最後にECサイトへ来る人が増える可能性がある、と見ています（著者の見立てです）。そうした人は商品ページで、AIに聞いた内容の答え合わせをします。同書が挙げるのは、スペック表を写しただけでは伝わらない、実物を見ている担当者だから書ける情報です。素材の手触りや、どんな用途に向いているかといった内容です。

『60分でわかる！LLMO超入門』は、スペックをお客さまの悩みと結びつけて書くことを勧めています。重さの数字だけを書くのではなく、その重さだから誰のどんな場面で楽になるのかまで書く、という形です。AIは推奨する理由を含めた文章を作るので、理由まで書かれているページのほうが回答に使いやすい、というのが同書の説明です。

これをECの商品ページに当てはめると、次のような項目になります（当社の考えです）。

足す項目	例
どんな人・場面に合うか	「一人暮らしの狭い玄関でも置ける幅30cm」
似た商品との違い	「同じシリーズのMサイズより容量が2割多い」
使った人の感想（レビュー）	属性と使う場面が分かるもの
買う前の疑問への答え	サイズの選び方、返品の条件、届くまでの日数

引用されやすい位置

ページのどこが引用されやすいかについては、参考になる分析があります。Kevin Indigが2026年2月に公開したものです。紹介したSearch Engine Landの記事では、ChatGPTの回答300万件・引用3,000万件から確認済みの引用18,012件を取り出して分析した、と書かれています（同じ記事の冒頭では、母数を120万件のAIの回答としています）。

引用された箇所	割合
ページの最初の30%	44.2%
中間（30〜70%）	31.1%
後半3分の1	24.7%

ページの前のほうが引かれやすく、質問に紐づく引用の78.4%は見出しから来ていました。一方で、段落の中では53%が真ん中で、1文目は24.5%でした。ページの前半に答えを置く、見出しを質問の形にする、まではやる価値があります。文単位の細かい調整は、根拠が薄いと当社は考えています。

商品ページなら、商品名と価格のすぐ下に「どんな人に合うか」を1〜2文で置き、ページ下部のFAQの見出しを「サイズはどう選べばいいですか」のような質問の形にする、というのが現実的な形です。

FAQは問い合わせから作る

FAQは、実際に問い合わせが来ている質問から作ります。Shopifyなら、手順2のKnowledge BaseのQuery logと、メールやチャットの問い合わせが材料になります。

FAQPageの構造化データは入れたままで構いません。GoogleのFAQリッチリザルト（検索結果にQ&Aが展開される表示）は2026年5月7日に廃止されましたが、Googleはマークアップを残しても問題はない、という趣旨の案内をしています。このサイトでも、各記事のFAQをFAQPageのJSON-LDで出し続けています。

手順5：サイトの外での言及を増やす

ECサイトがAI検索で「おすすめ」として名前を挙げられるかは、自社サイトの外でどう書かれているかに左右されます。比べて選ぶ段階の質問では、AIは第三者のサイトを多く参照するからです。

AIはどこを参照しているか

『60分でわかる！LLMO超入門』は、Web上の情報を広告（Paid）・第三者の評価や報道（Earned）・SNS（Shared）・自社メディア（Owned）の4つに分けて説明しています。同書が紹介する調査では、AI検索の回答の情報源は大半が第三者の評価や報道で、自動車業界を対象にした調査では参照元の約70〜80%を占めていました。

ただし、検索の意図によって変わるとも書かれています。

検索の意図	参照されやすい情報源
比べて選びたい（「〇〇 おすすめ」など）	第三者のメディア、比較サイト、レビュー
買う先を決めたい（どの商品をどこで買うか）	自社サイト

ECに当てはめると、商品ページと商品データを整えるのは「買う先を決める」場面に効き、「どれを選ぶか」の場面では外部での書かれ方が効く、ということになります。

言及の広さと回数

外部での言及がどのくらい効くかは、『強いLLMO』に著者の会社（株式会社LANY）の分析が載っています。検索上位20記事の中で、Googleの「AIによる概要」で言及されたブランドと、されなかったブランドを比べたものです。

	AIによる概要で言及あり	言及なし
上位20記事の中での言及回数（キーワードごとの平均を1とした値）	1.86	0.81（約2.3倍の差）
そのブランドに触れていたサイトの割合	平均35.0%	平均21.7%（約1.6倍の差）

AIに選ばれたブランドは、より多くのサイトで、より多くの回数、名前が出ていました。

ただし、言及を人工的に集めるのは逆効果です。Googleのガイドは、本物でない（人工的に作った）言及をウェブ上で集めることは、一見役立ちそうでも実際にはそれほど役に立たない、と書いています。『AI検索でSEOはどう変わるのか？』も、言及や参照リンクは事業活動の結果として自然に生まれるもので、自分で作るものではないという立場です。

ECで現実的に増やせる場所は、次のようなところだと考えています（ここからは当社の考えです）。

• 比較記事やランキング記事への掲載（掲載依頼、サンプル提供）
• モールやレビューサイトのレビュー
• プレスリリース（新商品、調査結果、受賞など）
• 取引先や使っているアプリの導入事例ページ

レビューは、集め方で中身が変わります。『60分でわかる！LLMO超入門』は、レビュー依頼で「感想をお願いします」と聞くのではなく、購入前の悩みや、使って何が楽になったかを聞くと、属性と利点が書かれたレビューが集まる、と説明しています。Shopifyのレビューアプリやメール配信ツールの依頼文を変えるだけで試せます。

社名と強みをいつも隣に置く

同書は、2つの言葉がセットで出てくること（共起）をAIは手がかりにしている、と説明しています。社名のすぐ近くに同じ強みが書かれ続けていれば、AIはその2つを結びつけます。

すぐできるのは、プレスリリースや資料の最後に入れる会社紹介の定型文に、強みを入れることです。

	会社紹介の定型文の例
よくある書き方	株式会社〇〇は、東京都渋谷区に本社を置き、化粧品の企画・販売を行っています。
強みを入れた書き方	株式会社〇〇は、敏感肌向けに、全成分と配合の理由をすべて公開したスキンケアを販売しています。

一度決めたら、プレスリリース、メールの署名、会社概要ページ、モールの店舗紹介で同じ文を使い続けます。言い回しが毎回変わると、結びつきが分散します。

公式サイトとSNSを「同じ会社」として結びつける

同じ名前でも、公式サイト・SNSのアカウント・紹介記事が、AIや検索エンジンの中で別の存在として扱われることがあります。これを防ぐのが、構造化データの sameAs です。公式サイトのOrganization（会社情報）に、自社のアカウントやページを並べます。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "株式会社〇〇",
  "url": "https://example.com/",
  "logo": "https://example.com/logo.png",
  "sameAs": [
    "https://x.com/example",
    "https://www.instagram.com/example/",
    "https://www.youtube.com/@example"
  ]
}
</script>

入れるのは、自社が運営しているアカウントと、会社の公式な登録情報（国税庁の法人番号公表サイトなど）が基本です。同じ名前の別会社が国内外にある場合に特に効きます。ULTROも、同じ名前の海外のShopify支援会社があるため、国税庁の法人番号公表サイトとgBizINFOの自社のページを sameAs に入れて区別しています。

Shopifyの公式テーマDawnは、テーマ設定の「ソーシャルメディア」に登録したURLを、Organizationの sameAs として出力します（Dawnのソースコードで確認）。ほかのテーマで同じように出るかはテーマ次第です。Schema Markup ValidatorにトップページのURLを入れ、Organizationの中に sameAs があるか確かめてください。

手順6：引用と流入を測る

ECサイトのLLMO対策の効果は、AIからの流入と購入、AIの回答での表示や引用、購入者へのアンケートの3つを組み合わせて見ます。どれか1つで全部は測れません。

見たいこと	使うもの	拾えない範囲
ChatGPTやCopilotなどからの流入と購入	GA4のチャネル「AI アシスタント」	GoogleのAIによる概要・AIモード（自然検索に入る）
GoogleのAI検索での表示回数	Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポート	クリック数、ChatGPTなど他社のAI
Copilot系での引用回数	Bing Webmaster ToolsのAI Performance（パブリックプレビュー）	ChatGPTやPerplexity（含まれるかは公式に書かれていない）
クリックされなかった影響	購入後・問い合わせ時のアンケート	答えてくれなかった人

GA4の「AI アシスタント」チャネルで流入と購入を見る

GA4には、デフォルトチャネルグループに「AI アシスタント」があります。GA4のヘルプでは、ChatGPT、Gemini、Deepseek、Copilot、Grokなどからサイトに来たときのチャネルと説明されています。GoogleのAIによる概要とAIモードは除外されていて、そこからの流入は自然検索に入ります。

ECサイトでは、このチャネルの購入数と売上まで見てください。『60分でわかる！LLMO超入門』には、著者の会社のサイトで、生成AI経由のセッションは自然検索の1%程度だったものの、CVRは自然検索の0.45%に対して1.24%だった、という調査が載っています。1社のサイトの値なので一般化はできませんが、件数が少なくても購入につながる流入かどうかは確かめる価値があります。

ShopifyのAIチャネルでは、購入の終わり方が2つあります。ChatGPTでは、ChatGPT内のブラウザか新しいタブで自店のチェックアウトを開いて購入します。Google AI ModeとGemini（direct checkoutを有効にしている場合）、Microsoft Copilot、Metaでは、AIの画面の中でShopifyのチェックアウトを使って購入が終わります（direct checkout）。direct checkoutの注文はGA4の購入として記録されない可能性がある、と当社は見ていますが、公式に確かめられてはいません。Shopifyのヘルプには、AIチャネルからの注文はチャネルや参照元つきで管理画面に入ると書かれているので、AIチャネル経由の売上はShopifyの注文データで見るのが確実です。2026年10月時点で日本国内だけで売っているストアには関係しませんが、越境ECをしているなら知っておいてください。

Search ConsoleとBing Webmaster Toolsで表示と引用を見る

Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートは、GoogleのAIによる概要とAIモードで、自社のページへのリンクが表示された回数を見るためのものです。2026年8月31日に世界中のサイトに提供されました。指標は表示回数で、ページ・国・日付・デバイスで分けて見られます。

Bing Webmaster ToolsのAI Performanceは、Microsoft Copilot、BingのAIによる要約、一部のパートナー連携で、自社のページが何回引用されたかを見られます。2026年2月10日にパブリックプレビューとして公開された機能で、クリックされなかった引用も数えられます。ChatGPTやPerplexityが含まれるかは、公式には書かれていません。設定と見方はBing Webmaster Toolsの使い方｜登録とAI引用の見方にまとめています。

ULTRO NOTES｜SEO・LLMOBingウェブマスターツールの使い方｜登録、検索クエリの見方、AI引用の確認Bingウェブマスターツール（Bing Webmaster Tools）の使い方を2026年10月時点で解説。Search Consoleからの登録、検索クエリの見方、URL送信の上限とIndexNow、Copilotでの引用回数が分かるAI Performanceまで。

アンケートで聞く

購入完了ページや購入後のメールのアンケート、問い合わせフォームの「何で知りましたか」に、「生成AI（ChatGPTなど）」の選択肢を足します。AIの回答で名前を知り、あとから検索や直接の訪問で来た人は、GA4ではAI経由に見えません。そうした人を拾えるのは、今のところこの方法だけです。

同じ質問をAIに投げて記録する（自己診断）

AIが自社の商品やストアをどう紹介しているかは、自分でAIに聞いてみるのがいちばん早く分かります。手作業ですが、順位チェックに近い感覚で使えます。

1. 質問のリストを作る お客さまが実際にAIに聞きそうな質問を並べます。『強いLLMO』では50〜100個を勧めています。小さいお店なら、まず5〜10個で始めても十分だと思います。「〇〇（カテゴリ） おすすめ」のような比較の質問に加えて、ブランド名で聞く質問（「〇〇というブランドの評判は？」）も2つほど入れると、誤った情報が出ていないかも確かめられます。

2. 毎回フラットな状態で聞く 『60分でわかる！LLMO超入門』では、次の3つを挙げています。

やること	理由
ブラウザのシークレットモードで、ログインせずに使う	アカウントの履歴や設定の影響を抑える
質問ごとに新しいチャットを開く	前の質問の流れを持ち込まない
「あなたは〇〇の専門家です」のような役割の指定をしない	視点を固定すると、普段の答えからずれる

3. 出たかどうかと中身の両方を記録する 『強いLLMO』のやり方は、自社が出たかどうかを○×で付け、○の数÷質問の数を「言及率」として追うものです。○だった回答は、何番目に挙がったか、選ばれたい理由と結びつけて勧められているか、引用元に自社のページが入っているか、古い価格や扱っていない商品など事実と違う説明がないか、も見ます。

4. 月1回、同じ質問で繰り返す 『60分でわかる！LLMO超入門』は、主な質問は月1回、変化の激しい分野なら隔週を目安にしています。1回の結果で判断せず、推移を見ます。

ULTROも2026年10月から、この方法で自社を毎月記録しています。質問は8つで、ChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAIモードの4つに、毎月第1月曜に同じ文で聞いています。

llms.txtは後回しでよい

llms.txtは、サイトの内容をAI向けにまとめたテキストファイルをルートに置く、という提案ですが、ECサイトで優先する作業ではありません。Googleのガイドは、Google検索はllms.txtを使っておらず、置いても表示に良くも悪くも影響しないと説明しています。ほかのサービスのために置くのは問題ない、ともしています。

このサイトでも /llms.txt を自動生成して出していますが、手間がほぼゼロだから出している、という程度です。robots.txtと商品データの整備を先に済ませてください。

よくある勘違い

AIに向けた書き方をすれば引用される そうはなりません。Googleも、生成AI検索のためだけの書き方は要らないとしています。引用されるのは、質問に具体的に答えているページです。

SEOはもう不要になる インデックスされていないページは引用されません。Googleは、AIによる概要やAIモードに出る条件として、インデックスに登録されていることを挙げています。SEOの土台はそのまま必要です。

AI検索対策をすればすぐ売上が増える 引用されてもクリックされないことがあります。短期の流入だけで評価すると判断を誤ります。指名検索の数と、アンケートの回答を一緒に見てください。

ShopifyならChatGPTで売れる 2026年10月時点では、ChatGPTで売る条件は米国の購入者に販売していることです。日本国内だけで売っているストアは対象外です。

ECサイトのLLMO対策チェックリスト

ECサイトのLLMO対策で確かめる項目は、次の10個です。上から順に確かめてください。

確かめること	どこで確かめるか
robots.txtでOAI-SearchBotなどを弾いていない	https://自社のドメイン/robots.txt
CDNやボット対策でAIのクローラーを止めていない	利用しているCDN・セキュリティサービスの設定
商品がMerchant Centerに登録され、不承認がない	Merchant Center
Agentic Storefrontsの状態（Shopify）	管理画面「販売チャネル」→「Agentic」
ページ・構造化データ・フィードの価格と在庫が同じ	リッチリザルト テスト、Merchant Center
商品ページの前半に「どんな人に合うか」がある	商品ページ
FAQが実際の問い合わせから作られている	Knowledge BaseのQuery log、問い合わせ履歴
会社紹介の定型文に強みが入っている	プレスリリース、会社概要ページ
GA4の「AI アシスタント」チャネルで購入まで見ている	GA4
アンケートに「生成AI」の選択肢がある	購入後アンケート、問い合わせフォーム

AIクローラーの扱いや各社のAIチャネルの条件は、仕様変更で意味が変わります。ULTROでは、こうした確認を月次の定点チェックに入れています（攻めの保守）。

参考にした情報

• Google 検索における生成 AI 機能に向けた最適化のための Google ガイド（Google 検索セントラル）
• AI 機能とウェブサイト（Google 検索セントラル）
• 生成 AI パフォーマンス レポート（検索）（Search Console ヘルプ）
• デフォルト チャネル グループ（アナリティクス ヘルプ）
• Google クローラーとユーザー トリガー フェッチャーの概要
• OpenAI のクローラー（GPTBot / OAI-SearchBot / ChatGPT-User）
• Improved shopping results from ChatGPT search（OpenAI Help Center）
• ChatGPT for merchants（OpenAI）
• Anthropic のクローラーについて
• Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools Public Preview（Bing Webmaster Blog）
• Shopify agentic storefronts（Shopify Help Center）
• Selling on ChatGPT（Shopify Help Center）
• Shopify Catalog（Shopify ヘルプセンター）
• リッチリザルト テスト
• Schema Markup Validator
• Dawn テーマのソースコード（sections/header.liquid）
• AI検索でSEOはどう変わるのか？（渡辺隆広）
• 強いLLMO AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド（竹内渓太）
• 60分でわかる！LLMO超入門（出田晴之）
• 44% of ChatGPT citations come from the first third of content（Kevin Indig の分析／Search Engine Land）
• Google Drops FAQ Rich Results From Search（Search Engine Journal）
• 検索数は2026年9月18日にGoogle広告のキーワードプランナーで取得（日本・米国、月間平均）