採用代行・人材紹介のLLMO対策大手が87%の質問と、14%の質問がある

採用代行・人材紹介のLLMO対策で、最初に決めること

LLMO対策（AI検索対策・AIO対策とも呼ばれます）とは、AIに相談されたときに自社の名前が挙がり、正しく紹介されるようにする取り組みです。

人材サービスの場合、相談してくるのは2種類の人です。転職を考えている個人と、採用に困っている企業の担当者。この2つは、AIから見るとまったく別の市場でした。

そして企業向けの中でも、「採用代行を探している」のか「エンジニア採用の内製化を手伝ってほしい」のかで、挙がる会社は入れ替わります。どの質問で戦うかを決めないまま対策を始めても、手の打ちようがありません。この記事は、その選び方のためのデータです。

個人向けは大手87%、企業向けは14%

まず、いちばん大きな差です。

理由は想像がつきます。求職者向けの総合サービスはテレビCMや広告で名前が知られており、AIは「よく見かける名前」を挙げやすいためです。認知度がそのまま結果に出ます。

一方、企業向けの採用代行には全国区の知名度を持つ会社がほとんどありません。だから専業の会社が並びます。中小・専業にとっては、企業向けの質問のほうが入り込む余地が大きいということです。

同じ「人材サービス」でも、どちらの相談者を向いているかで、やるべきことが変わります。

「RPO」と書くかどうかで、挙がる会社が変わる

もう一つ、採用支援の領域に特有の問題があります。業界で通じる略語が、相談する側では使われていないことです。

ある採用支援会社について、ほぼ同じ内容を2通りの聞き方で計測しました。

言い回しを少し変え、「RPO」という略語を加えただけで、挙がっていた会社が消えました。

どちらが正しいという話ではありません。問題は、自社サイトが「RPO」としか書いていない場合と、「採用代行」としか書いていない場合で、拾われる質問が変わることです。発注する側が最初に打つ言葉は、必ずしも業界の正式名称ではありません。

なお、略語を外せば安全というわけでもありません。別の計測では「AI検索対策」のように略語を使わない聞き方をしたときに、まったく別のジャンルの回答が返ってきました。詳しくは言葉だけ変えて5回聞いた記事に書いています。

質問を絞ると、45社が11社になった

ここからが、この業種でいちばん実務に効く話です。

エンジニア採用の支援について、範囲の広さを変えた3つの質問で計測しました。

広い質問では45社が挙がりました。これだけ並ぶと、1社あたりの存在感はほとんどありません。しかも3つのAIすべてに挙がった会社は0社。どのAIを開くかで、まったく違う45社が出てきます。

質問を絞っていくと、挙がる社数は27社、11社と減っていきます。そしていちばん絞った質問で初めて、3つのAIに共通して挙がる会社が2社出てきました。

実際、そのうちの1社は3つのAIすべてで1位か2位に入っていました。広い質問では名前が出たり出なかったりしていた会社が、質問が具体的になった瞬間に安定して挙がるようになったということです。

AIが紹介文に引いていたのは、数字だった

では、挙がった会社は何と紹介されていたのか。採用代行の質問で返ってきた紹介文を並べると、共通点がはっきりしました。

• 「創業30年で支援実績889社、リピート率90%以上。採用戦略から母集団形成、応募者対応までトータルサポート」
• 「ベンチャーから大手企業まで700社以上の支援実績。戦略立案から実務運用まで一貫対応」
• 「スカウト専任チームによる専用サービスを提供し、年間5,000人以上の採用支援を行う」
• 「KPIを採用決定人数に置き、スカウト返信後の支援まで手厚くサポート」

数字と、対応範囲の具体性です。AIは、サイトに書かれている数値をそのまま引用していました。

逆に言えば、「丁寧に伴走します」「お客様に寄り添います」といった表現しか書かれていない会社は、AIが紹介に使う 材料 を持てません。何社支援したのか、どの職種に強いのか、KPIを何に置いているのか。Web上に数字で書かれているかどうかが分かれ目になっていました。

地方では、地場の会社に定位置がある

名古屋と福岡でも計測しました。どちらも大手の割合は約30%で、全国区の企業向け質問と同じ水準です。

ただし、AIによって答えの性格が違いました。ChatGPTとClaudeは地場の会社を中心に挙げる一方、Geminiはリクルートエージェントやdodaといった全国区の名前を先に並べ、そのあとに地場の会社を続けます。同じ「福岡で人材紹介会社を探している」という相談でも、開いたAIによって示される選択肢が変わります。

注目したいのは福岡です。全国区の質問では3つのAIに共通して挙がる会社が0社だったのに対し、福岡では1社ありました。名古屋では0社です。

エリアを限定すると候補が減り、顔ぶれが収束する。前の章で見た「質問を絞ると共通が出る」のと同じ構図が、地域でも起きていました。

学習用のボットと、検索用のボットは別物

ここまで「どの質問で戦うか」「何を書くか」を見てきましたが、その前に確認しておくことがあります。そもそもAIがサイトを読める状態かです。

よく「AIクローラーをブロックしていないか確認しましょう」と言われます。ただ、ここには見落としやすい点があります。同じ会社が、用途の違うクローラーを複数動かしていることです。

OpenAIは公式ドキュメントで、この2つの設定は互いに独立していると説明しています。学習には使われたくないがChatGPT検索には出たい、という設定ができるということです。

そして、検索側をブロックした場合についてはこう書かれています。

つまり、学習用のGPTBotだけを見て「ブロックしていないから大丈夫」と判断すると、検索側を止めたままになっている可能性があります。robots.txtに書くなら、最低限こうなります。

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

OpenAIは、robots.txtを更新してから検索側の挙動に反映されるまでおよそ24時間かかるとしています。直したつもりで翌日に確認する、くらいの余裕を見てください。

なお、ユーザーがその場でリンクを開いたときに動くボット（ChatGPT-UserやClaude-User）は別の枠です。OpenAIは「ユーザーの操作で動くため、robots.txtのルールが適用されない場合がある」としており、検索に出るかどうかの判定にも使われないと書いています。

Geminiについては、通常の検索インデックス（Googlebot）が前提になります。生成AI向けの設定は別途Googleが用意しているので、詳細はGoogleのドキュメントで確認してください。

ほかに、先にやっておくこと

クローラーを確認したら、サイト側で整えておくと効きやすいものが4つあります。いずれも大がかりな改修は要りません。

見出しの直下に、答えを書く

AIは「質問に対して、そのまま回答として使える文章」を扱いやすくなります。長い前置きのあとに結論が来る構成だと、引用できる部分が見つかりにくくなります。

既存の記事を書き直す必要はありません。見出しのすぐ下に一段落、結論を足すだけです。

Q. 採用代行の会社を選ぶポイントは？

採用代行の会社を選ぶときは、「対応できる職種」
「支援の範囲」「成果指標の置き方」の3点を
確認することが重要です。

理由は——

この形にしておくと、AIが引用しやすくなるだけでなく、読む人にとっても分かりやすくなります。

会社の公式情報ページを1枚つくる

サービスページでも会社概要でもなく、自社について一通りまとまった1ページです。AIが「この会社は何者か」を調べるときの一次情報になります。

採用支援の会社なら、こういう構成になります。

• 提供サービス（採用代行／人材紹介／スカウト代行／採用広報など、該当するものを列挙）
• 対応できる職種（エンジニア、営業、バックオフィスなど）
• 支援の範囲（戦略設計から実務運用まで、どこからどこまでか）
• 実績（支援社数、年間の採用決定数など、出せる数字）
• 成果指標の置き方（応募数か、採用決定数か）
• 料金の目安と、会社概要

この記事の前半で見たとおり、AIが紹介文に引いていたのは数字と対応範囲でした。それらが1ページにまとまっていれば、AIは拾いやすくなります。

構造化データを入れる

最低限、次の3つです。

• Organization — 会社の情報。Googleは組織情報の理解にこれを利用すると説明しています
• Article — 記事ページ
• BreadcrumbList — パンくず

ただし「入れればAIに引用される」というものではありません。機械が情報を正しく読み取るための下準備です。参考：Google検索セントラル（Organization構造化データ）

サイトマップを送信する

意外と抜けている項目です。/sitemap.xml が存在するかを確認し、Google Search ConsoleとBing Webmaster Toolsの両方に送信します。

Bing側を忘れがちですが、Microsoft Copilotの回答はBingの検索結果と関係します。ChatGPT・Claude・Geminiだけを気にしていると、ここが抜けたままになります。

採用代行・人材紹介のAI対策、どこから手をつけるか

ここまでのデータから、順番を整理します。

• 戦う質問を決める。個人向けの広い質問は大手が87%を占めます。企業向け、さらに自社が得意とする具体的な相談まで絞るほど、入り込める余地が増えます。
• 略語と正式名称を、両方書く。「採用代行」と「RPO」、「人材紹介」と「エージェント」。発注者がどちらで検索するかは選べません。
• 数字を書く。支援実績の社数、対応職種、継続率、KPI。AIが紹介文に引用していたのは、この種の数値でした。出せる範囲の実数を選んでください。
• 対応範囲を具体的に書く。「戦略立案から実務運用まで」「スカウト返信後の対応まで」のように、どこからどこまでやるのかが引用されていました。
• エリア対応があるなら明記する。地方では地場の会社に定位置ができていました。

なお、これらを直してもAIの回答に必ず出るようになるわけではありません。今回の計測は2026年8月と9月の記録で、AIの回答は日々変わります。言えるのは、どの質問でどんな会社が挙がっていたか、そして紹介文に何が使われていたか、までです。

業界全体の調査結果は採用代行・人材紹介のレポートに、効果の測り方は7週間の定点観測にまとめています。

この記事のデータについて AGEO-SCOPE実測（2026年8月21日・9月9日、ChatGPT・Claude・Gemini、Web検索を有効化）。社名は、公開済みレポートと同様に伏せています。紹介文はAIの回答から社名を伏せたうえで引用しました。
OpenAI Developers — Bots（OAI-SearchBot / GPTBot / ChatGPT-User の用途とrobots.txtの扱い）
Anthropic サポート記事（ClaudeBot / Claude-User / Claude-SearchBot の用途）
Google検索セントラル — Organization構造化データ

よくある質問