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LLMO対策とは？AIO・SEOとの違いと実務対応を解説

SEO

吉成 俊治

代表取締役 / 上級ウェブ解析士

LLMO対策とは？AIO・SEOとの違いと実務対応を解説

生成AIを使った情報収集が一般化しつつある今、Web担当者やマーケティング担当者の間で注目されているのが「LLMO対策」です。従来はGoogleやBingなどの検索結果で上位表示を目指すSEOが中心でしたが、近年はAI Overviewsや対話型AIの回答内で、自社情報がどのように扱われるかまで視野に入れる必要が出てきました。実際、Googleは検索におけるAI機能を拡大しており、サイト運営者向けにもAI機能とWebサイトの関係を案内しています。

もっとも、LLMOという言葉はまだ業界標準として厳密に定義されたものではありません。LLMOを「生成AIに理解され、引用・参照・言及されやすくするための最適化」として扱う一方で、GEOやAIO、AI SEOなど近い概念と重なって語られるケースが見られます。つまり、現時点で重要なのは用語の細かな違いに振り回されることではなく、AI時代の情報流通に対応した実務の考え方を整理することです。

本記事では、LLMO対策の基本から、AIO・SEOとの違い、実務で押さえておきたい対応方針、具体的な施策、効果測定の考え方までを体系的に解説します。単なる概念紹介に留まらず、現場で「まず何から着手すべきか」がわかる構成でまとめます。

目次

LLMO対策とは何か

LLMOの意味と目的

Large Language Model Optimizationの基本定義

LLMOは、一般にLarge Language Model Optimizationの略として使われます。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されることが多く、ChatGPT、Gemini、Claudeのような大規模言語モデルを活用したAIの回答の中で、自社サイトや自社ブランド、自社の知見が参照・引用・言及されやすくなる状態を目指す考え方として紹介されています。

ただし、ここで注意したいのは、LLMOが「LLMそのものを操作する技術」ではないという点です。実務上は、AIが理解しやすい情報設計、信頼できる一次情報の整備、クロールや参照の妨げにならない技術基盤、ブランド情報の一貫性などを整えることが中心になります。そのため、名称こそ新しく見えても、本質的にはSEO、コンテンツマーケティング、広報、ナレッジ整備の延長線上にある取り組みだと考えると理解しやすいです。

LLMO対策が目指す「引用・参照・言及」とは

LLMO対策で目指す成果は、従来のSEOにおける「検索順位の上昇」や「自然検索流入の増加」と少し異なります。重要なのは、AIが質問に答えるときに、自社の情報を情報源として取り上げたり、自社ブランドやサービス名を文脈の中で紹介したり、回答の根拠として扱ったりすることです。

もちろん、引用や言及が発生したからといって、必ずしも直接のクリックや問い合わせにつながるとは限りません。しかし、情報収集の初期段階でAIが介在する場面が増えるほど、「AIがどの情報を信頼し、どのブランドを想起させるか」は、比較検討の入口に影響します。つまりLLMO対策は、流入施策であると同時に、認知形成施策でもあるのです。

LLMO対策が注目される背景

AI Overviewsや対話型AIの普及

LLMO対策が注目される最大の背景は、ユーザーの情報接触面が変わってきたことです。GoogleはAI OverviewsやAI ModeといったAI機能を検索体験に組み込み、検索結果の上部で回答を要約提示する流れを強めています。また、OpenAIもChatGPT searchを提供しており、ユーザーは対話形式でWeb情報を参照した回答を得られるようになっています。

これにより、従来のように「検索結果を見て複数ページを比較する」だけではなく、「まずAIに聞く」「AIの要約で大枠を把握する」「必要に応じて参照元だけ確認する」という行動が増えています。企業側から見ると、検索結果ページ上での競争だけでなく、AIが組み立てる回答文脈の中でも競争が起き始めているといえます。

AI Overviewsのイメージ
AI Overviewsのイメージ

検索行動の変化とゼロクリック化

参考記事では、AI Overviewsの普及によってゼロクリック化が進む可能性や、一部クエリでCTRが低下する可能性が指摘されています。Google検索上でAIが先に要点を提示すれば、ユーザーが個別記事をクリックしないまま用件を済ませるケースが増えるためです。

ただし、ここは過度に悲観するべきではありません。Googleの公式案内でも、AI機能に表示されるかどうかは、従来の検索と同様に有用で満足度の高いコンテンツを作ることが基本であると整理されています。つまり、AI時代になったからといってSEOが無意味になるわけではなく、むしろ質の高い情報を、より明確に、より信頼できる形で提示する重要性が増したと捉えるのが適切です。

LLMO対策で押さえたい前提

LLMOは新しい概念であり定義が揺れている

LLMOという言葉はまだ新しく、他の記事でも「便宜上使われている」「造語に近い」「GEOなどのほうが適切ではないか」といった説明が見られます。つまり、業界内でも用語の使い方が固まっているわけではありません。

そのため、社内で議論するときは言葉の定義から合わせておくとスムーズです。たとえば「LLMO対策＝AI回答内で参照・引用・言及されやすくするための実務全般」と仮置きしておけば、SEOチーム、編集チーム、開発チーム、広報チームの間で認識を揃えやすくなります。

従来のSEOと切り離して考えないこと

もっとも重要な前提は、LLMO対策をSEOと切り離して考えないことです。GoogleのAI機能に関する公式説明でも、特別な近道が示されているわけではなく、クロール可能で、理解しやすく、ユーザーに役立つコンテンツであることが土台になります。他の記事でも、従来のSEOが引き続き重要である点はほぼ共通しています。

つまり、検索順位が弱く、情報の信頼性も薄く、構造も不明瞭なページが、AIにだけ都合よく評価されるとは考えにくいです。LLMO対策は、SEOの代替ではなく、SEOを土台にした次の最適化レイヤーとして捉えるべきです。

LLMO対策とAIO・SEOの違い

LLMO対策とSEOの違い

最適化対象の違い

SEOの主な対象は検索エンジンのランキング結果です。一方、LLMO対策では、AIがどの情報を拾い、どう要約し、どの出典を見せるかまで意識します。この違いは、単純な順位競争から、回答生成の素材として選ばれる競争へと広がっている点にあります。

評価されやすい指標の違い

SEOでは順位、表示回数、CTR、自然検索流入、CVなどが主要指標です。LLMO対策では、こうした指標に加え、AI回答内での言及有無、引用元としての採用状況、ブランド想起の増加、AI経由の流入などを見る必要があります。他の記事でも、LLMOは効果測定が難しく、複数指標を組み合わせて評価すべきだとする整理が見られます。

流入獲得と引用獲得の違い

SEOがクリック獲得に直結しやすいのに対して、LLMO対策は必ずしもクリックに直結しません。AIの回答で名前だけ認知される場合もあれば、出典リンク経由で流入が生まれる場合もあります。このため、LLMO対策では「流入を増やす」だけでなく、「比較検討の初期接点で候補に入る」ことも成果として捉える必要があります。

LLMO対策とAIOの違い

AIOが指す範囲

AIOは文脈によって意味が変わりやすい言葉ですが、日本のマーケティング文脈ではAI Overviews対策やAI検索最適化の意味合いで使われることがあります。他の記事でも、AIOをGoogleのAI Overviewsとの関連で説明しているケースが見られます。

LLMOとの重なりと使い分け

実務上は、AIOをGoogle検索上のAI要約への対応、LLMOをより広く対話型AIも含めた最適化、と整理すると使い分けしやすいです。ただし、厳密な定義が固定されているわけではないため、社内やクライアントとの会話では「このプロジェクトではこう定義します」と先に認識合わせをしておくのが安全です。

LLMO対策と関連用語の違い

GEOとの違い

GEOはGenerative Engine Optimizationの略で、生成エンジン最適化と訳されます。参考記事の中には、LLMOよりもGEOのほうが概念として自然だと見る立場もあります。理由は、最適化対象がLLMそのものではなく、生成エンジンを介した情報提示のされ方だからです。

AEO・GAIO・AI SEOとの違い

AEO、GAIO、AI SEOなども近い文脈で使われます。これらは呼び方の違いこそあれ、共通するのは「AIを介した検索・回答環境で、自社情報が見つかりやすく、使われやすい状態を作る」という発想です。重要なのはラベルではなく、情報の信頼性、構造、独自性、参照されやすさをどう整えるかです。

LLMO対策が必要とされる理由

生成AI経由の情報接触が増えているため

検索エンジン以外が情報接点になる

以前は情報接点の中心が検索エンジンでしたが、今はChatGPTのような対話型AIも入口になっています。OpenAIの公式案内でも、ChatGPT searchはWeb上の情報源を参照しながら回答できる機能として説明されています。

【参考】OpenAI｜ChatGPT はあなたの質問に基づいてウェブを検索します。

この変化は、企業にとって「検索結果で勝つ」だけでは不十分になることを意味します。AIが最初の相談窓口になれば、そのAIが参照しやすい情報を公開している企業ほど、初期接点を取りやすくなるからです。

比較検討の初期段階でAIが使われる

ユーザーは、いきなりサービスページを読むのではなく、まずAIに「おすすめは何か」「違いは何か」「選び方は何か」と聞くことが増えています。この段階で自社が候補として言及されるかどうかは、その後のブランド認知や比較検討の土台に影響します。LLMO対策は、まさにこの上流接点を意識した施策です。

ブランドの想起と信頼形成に影響するため

AI回答で言及されることの価値

AI回答の中でブランド名が自然に登場すると、ユーザーはそれを有力候補として認識しやすくなります。たとえ即クリックされなくても、「その領域でよく参照される企業」「専門性のある企業」という印象形成につながる可能性があります。BtoBや高関与商材では、この初期想起が後の問い合わせに影響しやすいです。

専門性や一次情報の有無が差になりやすい

AIは、曖昧で抽象的な情報よりも、定義が明確で、出典があり、具体例や実績が添えられた情報を扱いやすい傾向があります。参考記事でも、一次情報、E-E-A-T、FAQ、明確な文章構造の重要性が繰り返し挙げられています。

今から取り組む意義

競合との差がつきやすい領域である

LLMO対策はまだ成熟した領域ではありません。そのため、先に社内ルールやコンテンツ制作基準を整えた企業ほど、AI時代の情報接点で優位に立ちやすいです。後から慌てて対処するより、今のうちに土台を整えるほうが実務負荷も抑えられます。

SEO資産を活かして発展させやすい

すでにSEOに取り組んでいる企業であれば、既存記事、FAQ、導入事例、比較記事、会社概要、監修体制などの資産を流用・再設計できます。ゼロから新施策を始めるというより、今あるWeb資産をAI時代向けに再編集するイメージです。

LLMO対策の全体像

LLMO対策は大きく2つに分かれる

検索連動型AIへの対策

ひとつは、GoogleのAI Overviewsのように検索結果と連動するAI機能への対応です。この場合、検索で評価されやすい品質、クロール性、構造化、プレビュー制御など、検索エンジンの延長線上にある要素が強く効きます。Googleも、AI機能に対しては検索向けの基本的なコントロールやポリシーが適用されると案内しています。

対話型AIへの対策

もうひとつは、ChatGPTのような対話型AIへの対応です。こちらは検索結果ページの順位というより、AIが参照しやすい情報公開、ブランド情報の一貫性、FAQや定義文の整備、第三者サイトでの言及などが重要になります。両者は重なる部分が多いものの、評価のされ方や接点設計がやや異なります。

実務での進め方

STEP
現状把握

最初にやるべきは、現状把握です。自社名、サービス名、主要テーマでAIに質問し、どのような情報が回答されるか、競合がどの程度登場するか、自社が引用されているかを確認します。ここで課題を見つけないまま施策を打つと、やることが散らばります。

STEP
優先ページの選定

次に、全ページを均等に改善するのではなく、優先ページを決めます。比較記事、導入事例、FAQ、サービスページ、会社情報、専門解説記事は優先度が高いです。AIが引用しやすいのは、問いに対して端的に答えるページだからです。

STEP
改善施策の実行

優先ページが決まったら、構造と内容を整えます。見出し設計、定義文、FAQ、執筆者情報、引用元表記、更新日、構造化データなどを見直し、AIにも人にも読みやすい形にします。

STEP
検証と継続改善

LLMO対策は一度の修正で終わりません。AIの回答傾向や検索体験は変化するため、定期的に再確認し、追記・修正・再構成を繰り返す必要があります。

LLMO対策で優先すべきページ

比較・選定系コンテンツ

「おすすめ」「比較」「違い」「選び方」に答えるページは、AIに引用されやすい傾向があります。ユーザーがAIに投げる質問と近いからです。

サービスページ・会社情報ページ

AIが企業名やサービス内容を扱うとき、公式情報の明確さは重要です。提供価値、対象顧客、導入実績、会社概要、問い合わせ先が曖昧だと、AIも正確に扱いにくくなります。

FAQ・ナレッジコンテンツ

FAQは、質問と回答が明確に対応しているため、AIにとって扱いやすい形式です。GoogleもFAQPage構造化データを案内していますが、構造化データを入れれば必ず表示されるわけではない点には注意が必要です。

LLMO対策の具体策【テクニカル編】

HTML構造を最適化する

見出し階層を正しく設計する

H2、H3、H4の階層が整っているページは、論点の区切りが明確です。これは読者にとってだけでなく、検索エンジンやAIがページの論理構造を把握するうえでも有利です。見出しだけ読んでもページの要点がわかる状態を目指しましょう。

主語と結論が明確な記述にする

AIに引用されやすい文章は、曖昧な言い回しよりも、「何が」「なぜ」「どうなのか」が明確です。たとえば「LLMO対策は重要です」ではなく、「LLMO対策は、AI回答内で自社情報が参照されやすくなるよう情報設計を整える取り組みです」と書くほうが、定義として再利用されやすくなります。

構造化データを整備する

Organization

企業情報を示すOrganization構造化データは、運営主体の明確化に役立ちます。会社名、ロゴ、公式URL、SNSプロフィールなどを整えておくと、ブランド情報の一貫性を保ちやすくなります。

Article

GoogleはArticle構造化データを案内しており、記事のタイトル、画像、公開日、更新日、著者などを機械的に理解しやすくできます。これは検索結果や関連機能での理解を助ける基盤になります。

FAQPage

FAQPage構造化データは、質問と回答の対応関係を伝える助けになります。ただし、Googleも明示している通り、構造化データは表示を保証するものではありません。過信せず、本文そのものの品質と明快さを優先すべきです。

クロール・取得されやすい環境を整える

robots.txtの確認

robots.txtは、クローラーがどのURLにアクセスできるかを制御する基本設定です。Googleの公式ガイドでも、robots.txtはクロール制御のための仕組みであり、基本的な管理項目として説明されています。重要ページを誤ってブロックしていないかは、LLMO対策以前の土台として必ず確認したいポイントです。

llms.txtの考え方

llms.txtは2024年に提案された比較的新しい仕組みで、LLM向けにサイト概要を伝えるファイルとして注目されていますが、現時点では公式標準というより提案段階の色合いが強いです。他の記事でもllms.txtを過信しない姿勢が見られます。したがって、実装コストが低ければ検討余地はありますが、これを入れればAIに必ず引用されると考えるのは危険です。

サイトパフォーマンスを改善する

表示速度の最適化

表示速度は、ユーザー体験の基礎です。遅いページは離脱されやすく、結果として評価にも悪影響を及ぼしやすくなります。AI対策だけを切り出して考えるのではなく、ページ体験の改善として捉えることが重要です。

モバイル閲覧性と技術的品質の改善

モバイルで見づらい、内部リンクが切れている、重要要素が画像化されている、といった問題は、検索にもAI理解にも不利に働きます。特別な施策より、基本的な品質管理が先です。

LLMO対策の具体策【コンテンツ編】

一次情報を増やす

独自調査

他サイトのまとめ直しだけでは、AIにとって置き換え可能な情報になりやすいです。独自アンケート、業界調査、実測データなど、一次情報を持つページは差別化しやすくなります。

事例

導入事例や支援事例は、具体性と信頼性を両立できる強いコンテンツです。誰に、何を、どう提供し、どう変化したのかが明確なため、AIにも人にも理解されやすいです。

実体験や監修情報

経験に基づく解説や、専門家監修の明示は、E-E-A-Tの補強につながります。参考記事でも、執筆者・監修者・運営者情報の整備は重要施策として扱われています。

E-E-A-Tを強化する

運営者情報を明示する

誰が運営しているサイトか不明なページは、信頼性を担保しにくいです。会社概要、所在地、事業内容、問い合わせ先などを整備しましょう。

執筆者・監修者情報を整備する

専門性が問われるテーマでは、執筆者や監修者の肩書き、実務経験、所属、関連実績を明示したほうが有利です。特にBtoBやYMYL寄りの領域では効果が大きいです。

引用元と更新日を明記する

いつ時点の情報か、何を根拠にしているかを示すだけで、ページの信頼性は上がります。AIに拾われるかどうか以前に、読者の安心感につながります。

AIに引用されやすい文章構成にする

結論先出しで書く

AIは、問いに対する明確な答えが先にある文章を扱いやすいです。各セクションの冒頭で結論を提示し、その後に理由や補足を置く構成が有効です。

定義文を明確に書く

「○○とは、△△のことです」という一文があるだけで、ページの再利用性は高まります。曖昧な前置きが長い文章より、定義が明確な文章のほうが引用されやすいです。

箇条書きとFAQを活用する

複雑な内容ほど、整理された箇条書きやFAQが効きます。AIにとっても、問いと答えが対応している情報は抽出しやすいですし、何より読者に分かりやすいです。

サイテーションを増やす

外部サイトでの言及を増やす

自社サイトの中だけで専門性を主張しても限界があります。外部メディア掲載、寄稿、セミナー登壇、SNSでの言及、レビューなど、第三者からの言及はブランドの存在感を補強します。

ブランド名・会社名の表記ゆれを防ぐ

会社名やサービス名の表記が媒体ごとに揺れると、AIが情報を統合しにくくなります。正式名称、英字表記、略称の扱いを揃えることも地味ですが重要です。

LLMO対策の実務対応で押さえたいポイント

SEO施策と並行して進める

検索順位の改善は引き続き重要

AI時代でも、検索結果での可視性は依然として重要です。GoogleのAI機能に関する公式案内も、検索向けの基本品質を前提としています。SEOを止めてLLMOに全振りするのではなく、SEOを維持・強化しながらAI対応を上乗せする形が現実的です。

SEOの基盤がLLMOにも効く

内部リンク設計、検索意図に合った記事構成、被リンク獲得、E-E-A-T強化など、SEOで培った基盤はそのままLLMO対策にも効きます。新規施策に見えて、実際は既存施策の精度を上げる仕事が多いです。

コンテンツ制作フローを見直す

企画段階でAI引用を意識する

記事企画の段階で、「このページはどんな質問に答えるのか」「1文でどう定義するのか」「FAQは何を入れるか」を決めておくと、後工程が楽になります。

公開後の追記・更新体制を整える

AI時代は公開して終わりではありません。新事例の追加、FAQの増補、定義文の見直し、監修情報の更新などを継続できる体制が必要です。

組織内で役割分担を決める

編集・SEO・広報の連携

LLMO対策は、編集だけでもSEOだけでも完結しません。記事本文を整える人、技術設定を確認する人、ブランド言及を増やす人が連携して初めて成果が出ます。

監修体制と品質管理

特に専門性の高いテーマでは、誰が内容責任を持つかが重要です。監修者、最終確認者、更新責任者を明確にしておくと運用が安定します。

LLMO対策の効果測定と見るべき指標

効果測定が難しい理由

検索順位のような共通指標がまだ少ない

LLMO対策は、SEOのように「この順位が上がった」と単純に見えません。AI回答はユーザーの質問文、利用サービス、モード、時点によって変わるため、再現性が低いからです。

AIごとに挙動が異なる

Google、ChatGPT、Geminiなどで回答傾向は異なります。同じ質問でも参照元や表現が変わるため、単一指標で判断しないことが大切です。

実務で追いたい指標

AI回答での言及状況

主要テーマごとに定点観測を行い、自社名・サービス名・主要ページがどれだけ言及されるかを追います。

AI経由セッション

解析環境で取得できる範囲に限られますが、参照元や流入元の変化は確認しておきたいです。

指名検索やブランド想起の変化

AIで認知された結果として、後から指名検索が増えるケースもあります。LLMO対策の成果は、直接流入だけでなく間接効果にも現れます。

評価の考え方

短期成果ではなく中長期で見る

LLMO対策は、記事1本の調整で劇的に変わるものではありません。サイト全体の信頼性、情報量、ブランド言及の蓄積が効いてきます。

言及率だけで判断しない

AIに言及されたとしても、文脈が不適切なら意味がありません。どの質問で、どのような内容で、どんな競合と並べて扱われたかまで見る必要があります。

LLMO対策を進める際の注意点

llms.txtや構造化データを過信しない

それだけで引用されるわけではない

llms.txtは提案段階の仕組みであり、構造化データも表示保証ではありません。テクニカル施策は補助輪であって、本体はコンテンツ品質です。

本質は情報の信頼性と明確性

何をしている会社なのか、何が強みなのか、どんな根拠があるのかが曖昧なままでは、AIも参照しにくいです。見た目の小手先より、情報の中身を整えることが優先です。

一般論だけのコンテンツにしない

独自性のない記事は埋もれやすい

どこかで見た説明の言い換えだけでは、引用価値が低くなります。AIにとっても代替可能な情報だからです。

一次情報と実例が重要

現場知見、事例、独自見解、失敗例、比較ポイントなど、実務に根ざした情報があるほど、ページの存在意義は強くなります。

短期で成果を求めすぎない

評価の反映には時間差がある

公開、クロール、理解、再利用までには時間差があります。短期で結論を出しすぎると、必要な改善が継続できません。

継続運用を前提にする

LLMO対策は一発勝負ではなく、運用設計そのものです。更新体制まで含めて考えましょう。

LLMO対策に関するよくある質問

LLMO対策を始めるなら何から着手すべき？

最初の着手点は、主要ページの棚卸しです。サービスページ、比較記事、FAQ、会社情報、導入事例の5種類を見直し、定義文、執筆者情報、更新日、引用元、FAQの有無を確認すると進めやすいです。

LLMO対策にSEOは不要になる？

不要にはなりません。むしろSEOの基礎が弱いサイトほど、LLMO対策も不安定になりやすいです。Googleの公式案内でも、AI機能向けに別世界のルールがあるわけではありません。

AIOとLLMOはどちらを使うべき？

社内で定義を統一できるならどちらでも構いません。Google検索上のAI要約を主に扱うならAIO、対話型AIも含めた広い概念として扱うならLLMO、と整理すると実務で使いやすいです。

中小企業でもLLMO対策は必要？

必要です。むしろ専門特化した中小企業ほど、特定テーマの一次情報や実務知見を出しやすく、AI時代の差別化余地があります。

LLMO対策はどのくらいで効果が出る？

テーマやサイト状況によりますが、短期で断定しないほうが安全です。テクニカル修正より、情報の厚みと信頼性の蓄積が効く施策だからです。

まとめ

LLMO対策はSEOの延長線上にある実務である

LLMO対策は、まったく新しい魔法の施策ではありません。検索とAIの接点が広がる中で、既存のSEO、コンテンツ制作、広報、情報設計を再編成する取り組みです。参考記事でも、一次情報、E-E-A-T、FAQ、構造の明確化、サイテーションなど、王道の重要性が一貫して示されています。

AIO・SEOとの違いを理解して優先順位を決めよう

AIO、SEO、LLMOは対立概念ではなく、見る対象や評価指標が少しずつ違うだけです。まずは自社がどこで見つかれたいのかを整理し、流入獲得、ブランド想起、比較検討接点のどれを重視するかで優先順位を決めることが大切です。

まずは一次情報とサイト基盤の整備から始めよう

今すぐ実務で着手するなら、最初の一歩は明確です。一次情報を増やすこと、会社情報と執筆者情報を整えること、FAQを用意すること、見出し構造を整理すること、重要ページのクロール・技術設定を確認すること。この基本を積み上げることが、AI時代でもっとも再現性の高いLLMO対策になります。

「優先順位の判断に迷う」「施策出しに不足がないか不安」など、お悩みごとがございましたらまずはお気軽にご相談くださいませ。最適解を考えるところから伴走させていただきます。

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参考文献・出典

監修者情報

吉成 俊治

1978年　福島県郡山市生まれ。カルチュア・コンビニエンス・クラブグループにてTSUTAYA事業、Tポイント（現Vポイント）事業、DBマーケティング事業を経験し業務設計やシステム開発に携わる。2023年に株式会社ユニマ設立。企業のWebマーケティング支援をメインに、プロジェクトマネジメント、SEOコンサルティング業務を行う。
● 上級ウェブ解析士
● IMA(Internet Marketing Analyst)認定ホルダー

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