I-O-X 推出新服務「LLMO 診斷（網站內容診斷）」，視覺化 AI 搜尋中的企業「引用與推薦」現狀

經營 SEO 諮詢與搜尋行銷媒體「SEO Japan」超過 20 年的 I-O-X Inc.（總部：東京都澀谷區，代表取締役：滝日 伴則），於 2026 年 6 月 10 日推出了「LLMO 診斷（網站內容診斷）」服務。該服務能視覺化企業在 ChatGPT、Gemini、AI Mode 及 AI Overviews 等 AI 搜尋中被引用與推薦的情況。

## Google 開始提供 AI 搜尋曝光數據；LLMO 進入「衡量→改善」階段

2026 年 6 月 3 日，Google 宣布將在 Search Console 中新增「生成式 AI 成效報告」，讓企業能確認其在 AI 搜尋中的曝光度。該報告可讓網站營運者確認自家頁面在 AI Overviews、AI Mode 及 Discover 生成式 AI 版位中，作為引用或參考顯示的次數（曝光數），並可依據頁面、國家、裝置及日期進行篩選。此功能目前先開放給部分英國網站營運者，未來將逐步推廣至全球。

雖然目前僅以曝光度為主，且存在無法掌握點擊或具體搜尋字詞等限制，但 Google 開始向網站營運者開放 AI 搜尋的視覺化數據，其意義非凡。這標誌著 AI 搜尋已被定位為「需透過專用指標衡量之獨立管道」，與傳統自然搜尋區隔開來。

過去，AI 搜尋的曝光只能依賴第三方工具的推估，難以作為確定的決策基礎。隨著官方數據的提供，LLMO 正進入一個與搜尋排名、流量一樣，能夠前提性地進行「衡量與改善」循環（PDCA）的階段。

事實上，I-O-X 曾針對 ChatGPT、Gemini、Google AI Mode 與 AI Overviews 等 4 大 AI，輸入 12 個具備高購買意圖（與評估 SEO 公司相關）的提示詞，並分析總計 48 則回答。結果確認 AI 的推薦集中在少數企業，許多公司甚至根本未進榜，且各公司的自有網站（自有媒體）幾乎未被回答內容引用為來源，I-O-X 本身也不例外。

基於親身投入 LLMO 的經驗，「LLMO 診斷」服務旨在指出「應優先著手哪些項目」。

## 什麼是「LLMO 診斷（網站內容診斷）」？

LLMO 診斷是一項網路內容診斷服務，透過診斷企業自家網站（站內）與比較網站、UGC 平台等外部資源（站外），釐清「AI 被引用與推薦的現狀」以及「應優先執行的對策」。

該服務將銷售促進所需的語境轉換為提示詞（Prompt），並視覺化在該語境下的網路影響力。

## 【特色】從 AI 搜尋的 3 個本質步驟反推，獨家的 3 軸架構

AI 回答生成的過程可拆解為：「① 拆解 → ② 搜尋 → ③ 合成」三個階段。

LLMO 診斷基於一項前提：若能反推並準備好 AI 在各階段所需的材料，企業被引用與推薦的機率將能提升。因此，該服務依據對應此不變結構的三個軸向進行評估與設計：

- 比較設計（拆解）：在 AI 拆解問題的任意子查詢中，企業是否能浮現為候選選項。
- 被參考性（搜尋）：在段落單位中，是否被視為可驗證的資訊來源。
- 引用容易性（合成）：內容編寫方式是否易於提取，並能識別「是誰的、什麼內容、哪種產品」。

本服務的特色在於設計基礎源自於 AI 搜尋的不變結構，而非耗費工時在短效的表層操作上。

※設計時參考了 Google 的「Thematic Search Patent (US12158907B1)」及 Google DeepMind 的「AlphaEvolve (arXiv:2506.13131, 2025)」。

## LLMO 診斷服務詳情

有根據地回答「到底該做什麼」：

- 了解現狀：測量企業在 AI 搜尋中的被提及與被引用狀況、與競爭對手的市佔率，並以數值呈現目前的定位。
- 透過 3 軸診斷釐清落差：針對比較設計、被參考性與引用容易性進行有系統的落差分析。
- 提出優先對策：為了在資源有限的情況下取得成果，明確提出「應優先著手項目」的順序。