2025年8月19日、データプラットフォーム事業のインティメート・マージャーは、LLM最適化（LLMO）施策の効果を測定する「LLMO User Research」を開始したと発表した。
LLMO施策の効果を可視化
同社は、LLM（※）を活用したマーケティング施策の成果を数値で把握できる「LLMO User Research（エルモユーザーリサーチ）」を提供開始した。
従来、LLM経由でのユーザー行動は複雑で、従来指標では施策効果が明確に測れない課題があった。
今回のサービスは、同社が保有する約10億件のオーディエンスデータを活用し、日常的にLLMを利用するユーザーを細かくセグメント化する。
セグメント化したユーザーにはウェブアンケートを実施し、認知度、好意度、メッセージ理解度、購入意向などを指標化してレポーティングする。これにより、LLMO施策がユーザーに与える影響を定量的に把握できる。
1調査あたり1万円（税別）からで、検索エンジンやLLM経由の流入データを総合分析する同社の「LLMO ANALYZER」とも連携する。
※LLM：大量のテキストデータで学習した大規模言語モデルの略。自然言語の理解と生成に優れており、人間のような対話、文章の作成、要約、翻訳などができる。ChatGPTやGeminiがその代表例。
メリットとデメリット
同社の「LLMO User Research」は、LLMを活用したマーケティング施策の成果を定量的に把握できる点が最大のメリットである。
従来の定性的評価では見えにくかったユーザーの認知度や好意度、購入意向などを数値化できるため、施策の改善や投資判断に具体的な指標を提供できる。
また、既存の「LLMO ANALYZER」と連携することで、検索エンジンやLLM経由の流入データを総合的に分析可能になる点も強みである。
一方で、デメリットとしては、ユーザーセグメントの抽出やアンケート設計に高度な専門性が求められる点が挙げられる。調査結果の解釈を誤ると、施策改善に逆効果となる恐れがある。
また、個人情報や行動データを活用するため、プライバシー保護やデータ管理の体制が不十分だと、社会的信頼を損なうリスクが懸念される。
株式会社インティメート・マージャー プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000163.000084943.html
