LLMO対策の代理店募集で失敗しないための収益と撤退ライン設計術

AI検索の相談が増えているのに、「LLMO対策を武器に、どこまで売上と手残りを伸ばせるか」を冷静に計算できている代理店はほとんどいません。
その結果、報酬シミュレーションと「丸投げOK」の言葉だけを信じて提携し、1年後には解約率と工数だけが残るケースが続出しています。
この記事は、「LLMO対策 代理店募集」で情報を集めている立場として、同じ轍を踏まないための収益設計と撤退ラインの設計図を渡すことを目的にしています。

ここで扱うのは、きれいな成功談ではなく、現場で見えている次のような事実です。

• LLMO対策が「第二のSEO」と騒がれている一方で、売上カーブが途中で寝てしまう代理店の共通点
• 「AI対策だから売れる」と思い込み、提案先の業種選定と期待値調整を誤ったときの現金ベースの損失
• 既存MEO/SEO顧客を持つ会社と、ゼロから新規開拓だけで挑む会社の3年後の差

この記事を読み進めれば、どのLLMO商材を選ぶかより前に、自社が代理店をやるべきか／やるならどこまで踏み込むかを判断できるようになります。逆にここを曖昧にしたまま「LLMO対策 代理店募集」のページをハシゴしても、条件の良し悪しを見抜く軸がないまま契約書にサインすることになります。

本記事では、次の3つを軸に話を組み立てています。

1. 儲かる／儲からないを分ける構造
   報酬率よりも、「既存顧客と営業動線の有無」「解約率」「必要工数」がどのように手残りを変えるかを、現場感覚で分解します。

2. 勝ちやすい会社・負けやすい会社の型
   人員1〜3名でも回せるパターンと、組織がないと破綻するパターンを切り分け、自社がどこに当てはまるかをチェックできるようにします。

3. 参入前に決めておくべき条件と撤退ライン
   何社を誰が担当するのか、AI領域をどこまで自社で抱えるのか、どの水準を超えなければ撤退するのか。ここを決めてから、初めて各社の「代理店募集」を比較できる状態になります。

この記事全体で手に入るものを、先に一覧しておきます。

この導入で触れている内容はあくまで概要です。
各セクションでは、どのような代理店形態が人員1〜3名でも持続可能か、どこからが危険域なのか、AIに振り回されずに利益を残すには何を先に決めておくべきかを、具体的な会話例や失敗パターンとともに解像度高く落としていきます。
LLMO対策を「次の柱」にしたいのであれば、まず自社の現実と照らし合わせながら読み進めてください。

「LLMO対策の代理店なら儲かる」は本当か？現場で見える“熱狂と冷めた数字”

LLMO対策が「第二のSEO」と騒がれている裏側で起きていること

「LLMO対策、今から入れば先行者利益ですよ」
営業現場ではこの一言で商談が動きます。が、数字だけ見ると景色は少し違います。

ここ2年ほどで見てきた代理店の実態をざっくり整理すると、

• 初月から爆発的に売上が伸びた代理店は一部

• 半年以上、種まきと教育に追われた代理店が大半

• 3ヶ月で動きが止まり、商材を“お蔵入り”させた会社も少なくない

共通しているのは、「AI」という言葉だけが先に走り、営業とクライアントの期待値が揃っていないことです。
LLMOはSEOの延長線ですが、「検索順位」ではなく「回答の文脈」に入り込むゲームです。ここを理解していないと、売上グラフはすぐ天井を打ちます。

先行組と様子見組の3年後の売上カーブ（よくあるパターン図解のイメージ）

現場でよく見る2パターンをテーブルに落とすと、雰囲気はこうなります。

ここでのポイントは、売上カーブの差は「いつ参入したか」より「どんな顧客基盤を持って入ったか」でほぼ決まることです。
MEOやローカルSEOの既存クライアントを持つ会社は、説明コストが低く、2年目以降のストックがきれいに積み上がりやすい傾向があります。

「AI対策だから売れる」は危険な勘違い——代理店側が抱きがちな誤解

LLMO商材を扱い始めた代理店が、ほぼ必ず一度はハマる思い込みがあります。

• AIとついていれば社長が勝手に食いつく

• ChatGPTやAI Overviewの画面を見せれば、受注は簡単

• 既存のSEO説明を少し言い換えれば、そのまま通用する

実際には、クライアントの頭の中は次のような状態です。

• 「AIは気になるが、何をすると自社の財布にプラスかは分からない」

• 「担当者がAIを使いこなせていないのに、予算だけ先に出すのは怖い」

• 「“AIで上位表示”と言われても、具体的な問い合わせ増加イメージが湧かない」

ここを無視して「AI対策やっておきましょう」とだけ売ると、導入時の熱狂と、更新時の冷めた解約メールがセットでやって来ます。
LLMO代理店で残っている会社は、AIそのものではなく、「AIが変える検索行動」を社長の言葉に翻訳して説明できている会社です。

どんな会社がLLMO代理店に向くのか？現場で見てきた“勝ちやすい型・負けやすい型”

向いているのは「既存顧客×営業動線」がある会社

LLMO対策の代理店は、「今ある顧客リストに、すでに通っている営業ルートがある会社」ほど勝ちやすい。新しいAIサービスをゼロから売るのではなく、既存のSEOやMEO、Web制作のクライアントへ追加提案する形に乗せられるかが分かれ目になる。

ポイントは、「営業組織の人数」ではなく「営業動線の質」。少人数でも、既存クライアントと継続的に会話できている会社は、LLMOサービスをストレスなく差し込める。

ほぼ確実に苦戦するのは、見込み顧客ゼロで“新規商材だけ”を武器にする会社

逆に、リストも営業チャネルもない状態で、「AIの新サービスさえあれば売れるはず」と考えると、高確率でつまずく。代理店契約だけ先に結び、資料だけ増えても、肝心の提案先が出てこない。

こうした会社に共通するサインは次の通り。

• 自社のクライアントリストが数十件以下

• 営業の大半がテレアポやDM頼み

• 既存でストック型サービスを販売した経験がほぼない

この状態でLLMO対策に参入すると、目先の「AI」という言葉は武器になっても、契約継続率や解約率の管理が追いつかず、半年後のストック売上が想定よりかなり低くなりやすい。

人員1〜3名でも回せる代理店と、組織がないと破綻する代理店の違い

同じ「少人数」でも、回せる代理店と疲弊する代理店には決定的な違いがある。鍵になるのは「役割の切り分け」と「対応範囲の線引き」だ。

人員が少ない代理店ほど、サービス提供の範囲を狭く定義し、「AIそのもののコンサル」ではなく「LLMO対策サービスの運用」に割り切る必要がある。ここを曖昧にしたまま契約を増やすと、問い合わせ対応がボトルネックになり、解約率がじわじわ上がっていく。

AI検索時代の提案現場で本当に起きている相談内容

クライアントが口にする「AIよくわからないんだけど、ウチも何かやった方がいい？」の本音

この一言は、「AIに乗り遅れたくないけど、外したくもない」という経営者の本音の圧縮版だと考えた方が早いです。
SEOやMEOの提案を受けてきたクライアントでも、LLMOやAIOという言葉の中身までは理解していません。彼らが知りたいのは技術解説ではなく、「財布の中身がどう変わるか」です。

よく整理すると、質問は次の三つに分解できます。

• 今のGoogle検索対策やMEO対策を捨ててAI対策に乗り換えるべきか

• 追加で予算を出す価値があるのか

• 競合が先にAIに対応したら、自社の問い合わせはどれくらい減るのか

このタイミングで専門用語を連発すると、一気に警戒モードに入ります。
現場で反応がいいのは、「AI検索は新しい“入口”が1個増えた、と考えてください」という整理です。

• これまでの入口：Google検索のSEO、MEO、広告

• これから増える入口：ChatGPTやGoogleのAI回答欄での露出（LLMO対策）

既存のSEOサービスを「守りの予算」、LLMOサービスを「攻めの追加予算」として切り分けて話すと、クライアントの頭の中で予算配分が描きやすくなります。

代理店側のメール・チャットで頻発するQ&A（期待値調整編）

代理店の社内チャットを見ていると、期待値調整に関する相談が目立ちます。頻度の高いものを整理すると、こうなります。

• AI回答に必ず表示できるサービスか、どこまで言っていいか

• 契約からどれくらいの期間で変化を体感しやすいか

• 既存SEOの順位が落ちたとき、LLMO対策を「保険」としてどこまで言えるか

ここで役に立つのが、事前共有用の「言っていいこと／言ってはいけないことリスト」です。

• 言っていいこと

  • AI検索時代に向けて、GoogleやChatGPTに理解されやすい情報設計やコンテンツ構成を行うサービスである
  • 従来のSEO対策と組み合わせることで、検索とAIの両方の入口を増やす考え方である

• 言ってはいけないこと

  • すべての質問に対してAI回答に必ず表示される
  • 数ヶ月で必ず問い合わせが倍増する

期間については、「SEOと同じく、中長期で蓄積する対策。まず3〜6カ月で『AI回答に拾われ始めた』という変化を一緒に確認するのが現実的」というラインが、現場感に近い説明になります。

「Googleで1位なのに、AI回答で出てこない」と言われたときの説明の仕方

AI検索が広がるほど、この質問は増えます。ここで慌てると、「うちのサービスが弱い」と自分から認めてしまう形になりがちです。実際には、仕組みの違いを冷静に分解して見せた方がクライアントの納得度は高くなります。

この表を見せながら、次のように説明すると伝わりやすくなります。

• SEOで1位を取れているのは「ページ単位の評価では高く評価されている」という証拠

• ただし、AI回答は「質問に対して、一番説明しやすい情報」を複数サイトから組み合わせて生成している

• LLMO対策は、その「組み合わせ候補」として選ばれやすい情報設計や構成、Q&A形式の強化を行うサービス

つまり、「検索結果1位＝AI回答で主役」ではないルールに変わりつつあることを示しながら、「だからこそ両方をセットで設計しましょう」という流れに持っていくと、追加提案も自然に通りやすくなります。

「最初は順調だったのに…」LLMO代理店がつまずく3つの典型パターン

「問い合わせも入り、最初の数件はスムーズに契約。なのに3〜6カ月後から一気に失速。」
LLMO対策サービスを扱う代理店の現場で、何度も見てきたパターンだ。表面的にはAIやAIOの話をしているのに、つまずき方は昔のSEO・MEO商材とそっくりだが、原因は少し違う。

研修だけ受けて満足し、営業トークが現場に落ちないケース

本部の研修を受けて「AI検索」「LLMO」「GoogleのAI Overview」の概要は理解したつもり。ところが翌週からの営業同行で、よくある光景が出てくる。

• 提案書とトークが噛み合っていない

• 営業がAI用語の説明だけで持ち時間を使い切る

• クライアントの事業の話に入る前に時間切れ

原因はシンプルで、「研修で聞いた言葉」をそのまま話しているからだ。
中小企業の経営者が知りたいのはAIの仕組みではなく、「この対策をやると、来期の売上と手残りがどう変わるか」だけ。

現場で成果が出ている代理店は、研修内容を次の3ステップに必ず落とし込んでいる。

1. 業種別の“ひな形トーク”を自社用に作り直す
2. 既存SEO・MEOサービスとの違いを1スライドで説明できるようにする
3. 社内でロールプレイをして「1社あたり15分でLLMO提案を終える」練習をする

「研修資料を社内チャットに流して終わり」の会社は、例外なく失速する。

「AIで上位表示されます」とだけ売って、更新時に一気に解約されたケース

AIやLLMOに関心の高いクライアントほど、「夢のあるセールストーク」に弱い。
ここでありがちな一言が、営業の口から出る。

• 「AIで上位表示されます」

• 「AI検索に必ず出やすくなります」

これは短期的には契約率を上げるが、更新タイミングでブーメランになる。
なぜか。LLMの学習タイミングやGoogleの仕様変更は代理店側でコントロールできず、「いつ、どの質問文で、どの位置に出るか」を保証できないからだ。

実際に継続率が高い代理店は、初回提案時から次のように“期待値のライン”を明確にしている。

AI対策サービスは、誇張すればするほど、1年後の解約率として跳ね返る。短期の売上より、更新時の「納得感シナリオ」を最初から設計しておく方が、手残りは圧倒的に増える。

提案先の業種選定を誤り、そもそもLLMO対策の恩恵が薄い市場に打ち込んでしまったケース

LLMO代理店で最ももったいない失敗が、「誰に提案するか」を間違えるパターンだ。
AI検索は、ユーザーが文章で質問する場面で強く効く。反対に、「指名検索が9割」の業種では恩恵が薄い。

提案先を選ぶ時、現場では次の2軸で仕分けするとミスが減る。

• 質問ベースの検索が多いか

• 情報量の差で選ばれやすい市場か

例えば、次のようなイメージになる。

見込み顧客ゼロの新規開拓から始める代理店よりも、「既にSEOやMEOで支援しているクライアントの中から、LLMO対策のメリットが大きい層を選んで提案する代理店」の方が、契約単価も継続率も安定しやすい。
AIという言葉に飛びつく前に、「この市場でLLMOをやる必然性はあるか？」を営業会議で徹底的に洗い出しておくと、3年後の売上カーブがまるで違ってくる。

競合の“甘い売り文句”と、プロが見るチェックポイント

「丸投げOK」「誰でも簡単」の裏で、実際に代理店がやらされている作業

「AI対策サービスは運用丸投げOK」「LLMO対策は誰でも簡単」と聞くと、営業組織を持つ会社ほど惹かれます。ところが現場を覗くと、代理店側に残るタスクは想像以上に多いケースが多発しています。

代表的な作業を整理すると次の通りです。

• クライアント業種・商圏に合わせたキーワード整理（SEO・MEO前提の基礎設計）

• 既存サイトやGoogleビジネスプロフィールの現状ヒアリング

• AI検索で拾われやすいQ&A形式のコンテンツ案出し

• 契約前後の期待値調整と、更新時の成果説明

• 納品レポートの要約と営業資料への落とし込み

ここを「支援します」と書きながら、実際はテンプレ1枚渡して終わり、というサービスもあるため、資料請求の段階で“どこまでが代理店の作業か”を1つ1つ確認することが必須です。

報酬シミュレーションだけ見て契約すると後悔しがちな落とし穴

募集ページによくある「月5件成約で月商○○万円」のグラフだけで契約を決めると、現場では次のギャップに直面しやすくなります。

特に受注率と解約率のレンジが開示されていない代理店契約は要注意です。営業トークが強くても、クライアントの期待値が高すぎると更新時に一気にストックが崩れます。

本当に見るべきは「解約率」と「営業現場のサポートの中身」

LLMO対策の代理店を選ぶとき、プロが最初に聞くのは「何%もらえるか」ではありません。見るべきポイントは次の3つです。

• 解約率とその理由

  AI検索・Googleの仕様変更に左右されるサービスほど、解約理由が偏ります。特定業種だけ解約が多い場合、提案先の選定を代理店側で工夫する必要があります。

• 営業現場で使える支援の深さ

  トークスクリプト、提案資料、比較表、想定Q&Aがどこまで用意されているか。単なる機能説明だけでなく、「クライアントが口にする生の不安」に対応した文言まで落ちているかを確認します。

• SEO・MEOとLLMOを束ねた説明フレーム

  「AI検索だけ対策すればいい」という幻想を潰せるストーリーを一緒に作ってくれるか。ここがないと、営業は毎回ゼロから提案構成を組み立てることになり、人員1〜3名の組織ではすぐに限界が来ます。

報酬パーセンテージより、この3点の方が長期の手残りを左右します。ストック収益を本気で積み上げたいなら、説明会や個別相談でここを遠慮なく突っ込んで確かめるべきです。

現場で効いたLLMO対策の提案トークと、すぐバレるNGトーク

「AI対策しておきましょう」ではなく、経営者の言葉に落とし込んだトーク例

「AI対策しておきましょう」は、経営者から見るとただの“新しい横文字の営業トーク”です。LLMO対策の代理店が刺さっている現場では、AIではなく“財布”の話から入ります。

良い入り方の型は、必ず数字と既存施策（SEOやMEO、広告）に紐づけることです。

• 「いまGoogle検索からの月間問い合わせは何件くらいですか？」

• 「そのうち、店舗名検索と”エリア＋業種”のどちらが多い印象ですか？」

• 「その成果が、AI検索（ChatGPTやAIO）経由でも再現できたら、どれくらい売上は楽になりますか？」

ここで経営者自身に“売上イメージ”を口にしてもらったうえで、次にこう接続します。

• 「いまのSEOやMEOで勝っている内容を、そのままAIが学習しやすい形に整えるのが、こちらのLLMO対策サービスです」

• 「御社は既に検索で成果を出しているので、“AIに正しく理解してもらう調整”だけで、取りこぼしを防ぎやすい状態です」

ポイントは、AI単体ではなく「既存の検索資産をAIにも流し込む作業」として説明することです。これだけで、クライアントの頭の中で「対策＝コスト」から「対策＝今の勝ちパターンの延長」に変わります。

良いトークとNGトークの違いを整理すると、現場では次のように分かれます。

質問文ベースで未来を描かせるクロージングのやり方

LLMO対策の契約がスムーズに決まる代理店は、説明より“質問の質”で勝っています。クライアントに未来をしゃべらせると、こちらは背中を押すだけで済みます。

クロージングで効く質問は、次の3ステップです。

• 「AI検索で、どんなキーワードで名前を出してほしいですか？」

• 「そのキーワードで毎月2〜3件でも新規が増えたら、1年後の売上はどれくらい変わりそうですか？」

• 「その売上の差と、今回のLLMO対策サービスの月額を比べて、投資としてどう感じますか？」

ここで「それならやる価値あるね」と言わせられれば、見積書や資料は“確認作業”になるだけです。逆に、資料だけ先に送りたがる営業ほど、AIやAIOの説明で終わってしまい、契約に至りません。

また、既存クライアントへの追加提案では、次の一言が効きます。

• 「今のSEO・MEO対策を“AIにも伝わる日本語”に翻訳する作業なので、新しい広告を増やすよりリスクは小さいですよ」

この「リスクが小さい」視点を添えると、“お試しで始める”心理的ハードルが一段下がります。

その場しのぎの専門用語連発トークが、後で信頼を削る理由

現場で一番危ないのは、「LLMO」「AIO」「構造化データ」「ナレッジカットオフ」といった専門用語を、自分の理解が浅いまま連発するパターンです。その場では「なんかすごそう」に見えても、3ヶ月後に高確率でクレームになります。

理由はシンプルで、経営者側は次のように受け取るからです。

• 「難しい言葉を言っていたわりに、問い合わせ数はどれくらい増えたのか説明がない」

• 「AI対策って言っていたのに、GoogleのAI表示でも名前が出てこない」

• 「営業とサポートで、説明内容が微妙に違う」

このミスマッチを防ぐ鉄則は、“AIの挙動ではなく、やる作業内容とリスクを日本語で言い切ること”です。たとえば、次のように置き換えます。

• 「ChatGPTやGoogleのAIが誤解しないように、御社の強みや料金を整理して書き直します」

• 「AI検索で必ず出るとは約束できませんが、“出ない理由”を減らすための対策です」

• 「成果を見るときは、検索順位ではなく“AI経由の問い合わせの有無”を一緒に追いかけます」

このレベルまで言葉を割り切れる代理店は、クライアントの期待値調整がうまく、解約率も自然と低くなります。専門用語は、社内の支援チームやエンジニアと話すときだけで十分です。営業現場では、経営者の財布と時間にどう効くのかを、1分で説明できる日本語に削り込んだトークだけを使った方が、LLMO対策の長期契約につながります。

ケーススタディ：LLMO対策を武器に既存顧客からの単価を上げた代理店の戦い方

既存MEOクライアントにLLMOを自然に追加提案したパターン

「新規開拓ゼロで売上を伸ばすなら、既存クライアントの“相談ネタ”にLLMOを差し込む」
現場で成果が出やすいパターンは、ここに集約される。

MEOサービスを提供している代理店が、定例報告の場で次のように切り出す。

• 「最近、GoogleのAI検索やChatGPTで店名を出す質問が増えています」

• 「今はMEOとSEOで“検索結果”には強い状態です」

• 「次は、“AIの回答画面”にどう載せるかを対策しておきませんか」

ポイントは、既存のMEO成果レポートに“AI検索のスクリーンショット”を1枚追加すること。
これだけで「数字＋目で見える違い」を同時に提示できるため、AIが苦手な経営者にも伝わりやすい。

「AI検索での露出」と「従来のSEO/MEO」をどう組み合わせて説明したか

うまい代理店は、SEOやMEOとLLMO対策を「横並び」で説明せず、役割分担で語る。

• SEO：検索結果で「記事」を読ませる対策

• MEO：検索結果で「店舗情報」を出す対策

• LLMO対策：AIの回答で「おすすめ候補」に入る対策

このとき、クライアント向けには技術用語を削り、財布ベースの話に落とし込む。

• 「検索で1位でも、AI回答で名前が出なければ“指名されない”」

• 「MEOで地図には出ているが、AIにおすすめされているのは別の店」

• 「LLMO対策は、AIに“常連扱い”してもらうための月額サービス」

ここで契約プランを階段状に見せると受注率が上がる。

数字は一例だが、「上位プランほど“AI側の席”を増やす」という設計が伝われば、値上げが理由ではなく「守る範囲が広がるから高い」という理解になり、解約率が下がりやすい。

3〜6ヶ月で売上がどう変化しやすいかの“現実的なレンジ”

LLMOサービスは、リスティング広告と違い翌月から劇的に集客が変わる類の対策ではない。
きちんと伝えないと「AIで上位表示されます」とだけ期待を膨らませ、更新時に揉める。

現場感覚に近いレンジは次の通り。

• 1〜2ヶ月目

  • 既存MEOクライアントへの提案とクロスセル中心
  • 10〜30社保有の代理店なら、2〜5社がLLMOプランに移行するイメージ

• 3〜4ヶ月目

  • 月額売上は10〜20％増が現実ライン
  • AI検索での露出ログや回答例が徐々に溜まり、レポートで“変化の兆し”を共有

• 5〜6ヶ月目

  • LLMO契約社数が増え、ストック売上がMEO単体の1.3〜1.5倍に近づくケースが多い
  • 一方で、AI回答にまったく動きが出ない業種もあり、ここで期待値調整が甘いと解約が発生しやすい

代理店側が押さえるべきポイントは1つだけ。
「3ヶ月で売上は伸びるが、AI側の露出は半年〜1年で見る」と最初の提案時に明言しておくこと。

これを言える代理店は、短期の熱狂に振り回されず、クライアントとの関係を中長期の契約に育てている。AI対策ブームの波に乗るか、波に飲まれるかの分かれ目は、ここでの一言に近い。

それでもLLMO代理店はやるべきか？参入前に決めておきたい3つの条件

LLMO対策の代理店を「ノリと勢い」で始めた組織ほど、1年後に疲弊している。参入前にこの3条件を決めておくかどうかで、ストック収益になるか、ただの“忙しいだけの新規事業”になるかが分かれる。

「何社までを誰が担当するか」を決めないまま始めると破綻しやすい

LLMO対策はSEOやMEOと同じく、契約して終わりではなく、継続対応が前提のサービス。
それなのに「営業は売るだけ」「運用はそのうち採用してから」と役割を曖昧にしたまま始めると、早期にボトルネックが来る。

最初に決めるべきは、担当者ごとの“上限社数”。

「今いる人数で、売上目標から逆算して何社までなら守れるか」を先に決め、その範囲内で営業を走らせることが、解約率を抑える一番地味で効く対策になる。

AI領域にどこまで踏み込むか——自社内で抱える範囲と外部に任せる範囲

LLMOやAIOは、Google検索のアルゴリズム以上に“ブラックボックス”が多い領域だが、全部を理解しようとする必要はない。
参入前に「自社で責任を持つレイヤー」と「パートナー会社や本部に任せるレイヤー」を切り分けておくと、現場の迷走を防ぎやすい。

• 自社で抱えるべき範囲

  • クライアントの課題整理（誰のどんな質問に答えたいのか）
  • LLMO対策サービスの基本構造の理解
  • 提案トークと期待値調整

• 外部に任せてもよい範囲

  • AI検索への反映ロジックの詳細設計
  • 技術検証、プロンプト設計、ログ分析
  • Googleの仕様変更への追随とナレッジ更新

「AIの中身を説明する役」ではなく、「経営者の財布と集客の話に翻訳する役」として自社の立ち位置を決めることで、無駄な学習コストを減らし、営業と支援に時間を回しやすくなる。

先に決めておくべき“撤退ライン”と“続行ライン”

LLMO対策は、SEOと同様に成果が出るまでのラグがある商材なので、「なんとなく惰性で続ける」のが最悪パターンになる。
参入前に、数字ベースで撤退ラインと続行ラインを決めておくと判断がブレない。

このラインを経営層と現場で共有したうえで代理店募集の資料請求や契約に進むことで、「思ったより売れない」「誰も責任を取らない」といった、ありがちな新規事業クラッシュを避けやすくなる。
LLMO代理店を本気で武器にするなら、熱量より先に、この3つの条件を紙に書き出してからスタートを切ってほしい。

相談・問い合わせ前に整理しておきたい「自社の現実チェックリスト」

「とりあえず資料請求」よりも、まずは足元の棚卸しをした方が、LLMO対策の代理店契約は失敗しにくくなります。問い合わせ前に、次の3点だけは冷静にチェックしておきたいところです。

今ある顧客リストをLLMO商材の目線で仕分けしてみる

同じ顧客でも、LLMO向きかどうかで売上ポテンシャルは大きく変わります。いきなりAIサービスの話をする前に、既存クライアントをざっくり仕分けしてください。

• 地名キーワードで検索されやすい業種か（MEO・ローカルSEOと相性が良いか）

• 情報量が多く、AI回答に引用されやすい業種か（Q&Aが多い、専門性が高い）

• すでにWeb集客に投資しているか（広告・SEO予算があるか）

仕分けのイメージは次の通りです。

このAゾーンに何社あるかで、代理店としての「初年度の財布（手残り）」がほぼ決まります。

社内でAI検索の話ができる人間がいるかどうかの見極め

LLMO対策は、丸投げサービスであっても「AI検索で何が起きているか」をクライアントに説明する役は代理店側が担います。社内に最低1人、「AIの話を日本語に翻訳できる人」がいるかどうかを確認してください。

• ChatGPTやGoogleのAI機能を日常的に触っている人がいるか

• 「SEOと何が違うの？」と聞かれて、5分で噛み砕いて話せる人がいるか

• 営業がその人にすぐ相談できる「相談窓口」のイメージが持てるか

この役割が不在のままスタートすると、営業メールやチャットで質問がたまるだけで、提案スピードが落ちます。技術者でなくても構いませんが、AI・SEO・MEO・LLMOの違いを整理して話せる人材を1名は立てておきたいところです。

「まず1年でここまで」を決めると、代理店提携の比較がしやすくなる理由

どのLLMOサービス会社も、報酬や支援内容をそれなりに魅力的に見せてきます。そこで流されないために、問い合わせ前に「自社の1年目ゴール」を紙に書き出しておくと比較判断が一気に楽になります。

• 1年目の目標契約社数（例: LLMO対策で20社）

• 目標の月間ストック売上（例: 毎月30万円の継続フィー）

• 営業に割ける人数と時間（例: 2人で週1日はLLMO提案に使う）

この3点が決まっていると、

• 「この報酬パーセンテージだと何社必要か」

• 「このサポート内容で、その人数・時間で回せるか」

• 「解約率を見込むと、目標売上に現実味があるか」

といった視点で、各社の代理店募集ページをシビアに比較できます。AI対策という言葉の熱狂ではなく、自社の現実から逆算してLLMO代理店ビジネスを組み立てることが、3年後の売上カーブを安定させる近道になります。

執筆者紹介

主要領域はLLMO対策×代理店モデルの設計で、本記事では5社比較・数十項目の一次情報分析と構成を担当しました。AI検索時代のWeb集客とストック型収益モデルを中心に、メリットだけでなく失敗パターンや撤退ラインまで構造で整理することを重視して執筆しています。