成果報酬型 AI検索最適化対策:コンサルティングサービス (AIO・GEO・LLMO対策)

AI検索で、選ばれる企業へ。

  • AIO

    AI Optimization

  • GEO

    Generative Engine Optimization

  • LLMO

    Large Language Model Optimization

AIO

AI Optimization

GEO

Generative Engine Optimization

LLMO

Large Language Model Optimization

ChatGPT・Gemini・Copilot・
Claude・Perplexityなどの生成AIで
貴社が紹介・推薦される状態を実現します。
成果にコミットする、コネクタブルーの
「成果報酬型」AI検索最適化サービス

We will win.

「見つかる」から
「選ばれる」へ

AI検索が新たな顧客接点となる時代、
貴社はChatGPTやGeminiに正しく認識されていますか。

当社は成果報酬型のAI検索最適化対策サービスとして、
AIO・AEO・GEO・LLMOの各観点から、
生成AIからの推薦獲得を支援するコンサルティングサービスです。

私たちコネクタブルーは「成果報酬型」
AI検索最適化支援サービスを提供することで、
AI時代のマーケティング強化に貢献します。

Concept

AI時代における
企業の
競争環境変化

(AIO・GEO・LLMO)

CONCEPT

01

  • CONCEPT

    01

    生成AI経由の情報探索が
    購買行動の主流に

    BtoB企業においても、意思決定者はキーワード検索に加え、ChatGPTやGeminiなど対話型AIに直接質問を投げかけ、発注先候補を絞り込む検索行動が一般化しています。従来のSEOだけでは、この検索行動の変化に対応しきれません。生成AIモデルは複数の情報源を統合し、ユーザーの質問に包括的に回答するため、AI検索最適化の観点から自社サイトの情報がAIに引用されやすい構造を整えることが不可欠です。

    Googleが2024年に導入したAI Overviewsの影響で、デスクトップのゼロクリック率は約61.5%、モバイルでも約34.4%に達しており、検索エンジンの回答枠内でユーザーの行動が完結するケースが急速に拡大しています。AI検索エンジンにおける評価が、企業の競争力とAIO対策の成否を左右する時代です。AEOやSEOの基礎を踏まえたうえで、Google検索と対話型AIの両方に強いwebサイトづくりが求められます。 対話型AIとの親和性が高いwebサイト構造ほど、AI検索エンジンからの評価も安定しやすくなります。

  • CONCEPT

    02

    AIに認識されなければ、
    比較対象にも入れない

    AI検索エンジンは、webサイト上のコンテンツを横断的に評価し、権威性の高い情報を優先的に回答へ組み込みます。自社サイトがAIの学習データや検索行動の対象として認識されていなければ、比較検討の土俵にすら上がれません。AIOはAIに引用されることを目的とした施策であり、SEOが検索エンジンの順位向上を目的とするのに対し、評価軸そのものが異なります。

    AEOやGEOでは、キーワード配置や被リンクよりも独自のデータや専門的見解、構造化データの整備が重視され、AIが理解しやすいシンプルな情報構造が求められます。企業のブランド名やサービス名がAIに正しく認識されるかどうかが、AIO対策とAEO対策双方の出発点となります。AEO・SEOいずれの観点でも、自社のサービス名が正確に認識されるwebサイト構造を整えることが出発点です。

  • CONCEPT

    03

    AI検索領域における
    先行者優位の確立

    AI検索対策は転換点を迎えており、早期に着手した企業ほど生成AIの回答枠内でのブランド言及数を積み上げやすくなります。AI検索最適化は新たな流入チャネルの獲得にも直結し、外部メディアからの言及と合わせて自社サイト全体の評価を高めます。LLMO対策やAEO戦略を後回しにする企業は、AI検索エンジン最適化における出遅れが競合との差として顕在化しやすくなります。GEO・LLMOともに、生成AIによる検索という新領域における先行投資が中長期的な優位性を生みます。SEOとAIOを両輪で進める企業ほど、AI時代の検索エンジンにおける存在感を早期に確立できます。生成AI検索エンジンに選ばれるコンテンツづくりは、今まさに取り組むべきAI検索最適化の中心課題です。

    AEOコンサルティングの現場では、SEOで培った知見をGEO・LLMO・AIOへ応用する動きが広がっています。 geo llmoの観点からai overviewsへの掲載状況を追跡することも、aeoコンサルティングの重要な業務のひとつです。 ai overviewsやその他の回答エンジンにおけるgeo llmoの動向は、webサイト運営者にとって無視できないテーマです。 aio aiとllmo aioの両観点を継続的に追跡し、ai overviewsの仕様変化にも迅速に対応します。 geo llmoの評価軸は今後もサイトごとの特性に応じて調整が必要であり、geo llmoの運用体制そのものを継続的に見直すことも重要です。

Merit

AI検索最適化導入によって
得られる事業価値

  • 生成AI経由の
    新規リード獲得チャネルの構築

    AIOを導入することで、従来のキーワード検索だけでは接点を持てなかった潜在顧客層に、生成AIの回答を通じてリーチできるようになります。AI検索最適化は、既存のSEO戦略を置き換えるものではなく、webサイト全体の評判形成と組み合わせることで、コンバージョンにつながる新たなチャネルとしての立ち位置を確立します。

    ユーザーが検索エンジンとAIの両方を使い分ける時代において、AIOはSEOと補完関係にある施策として位置づけられます。自社サイトの評判形成そのものがAIOおよびGEOの土台であり、AI検索エンジンからの評価を高める起点となります。生成エンジン最適化と従来のSEOを組み合わせることで、web上での存在感を面で広げていくことが可能です。AEOとSEOを両輪とした施策により、webサイト全体の評価を底上げすることができます。

  • 比較検討段階における
    優位性の確保

    生成AIの回答は、ユーザーが複数の候補を比較検討する初期段階で参照されるため、AI検索において自社サービス名や技術情報が適切に引用されることは、比較対象として選ばれる前提条件となります。AEOコンサルティングでは、ユーザーの検索意図を踏まえた具体的なコンテンツ設計を行い、生成AIの回答内での露出機会を最大化します。権威性の高いコンテンツとしての評価を積み上げることが、AIO対策における中長期的な優位性につながります。主要な生成AIエンジンにおける調査結果でも、専門性の高いwebサイトほど回答枠に採用されやすいことが示唆されています。

    AEOの評価軸はSEOと重なる部分もあり、chatgptなどの回答エンジンにおける信頼性の高い情報源としての立ち位置づくりが鍵となります。 このプロセスにおいて、webサイト自体のサイト構造をai最適化の観点から見直すことも欠かせません。 サイト内の情報設計とgeo llmoの評価基準を照らし合わせながら、aio aiの観点も踏まえて改善を重ね、サイト全体の完成度を高めていきます。 ai最適化の一環として、自社のwebサイトをllmo aioの観点から見直す企業も増えています。

  • 問い合わせ・商談機会の増加と
    コンバージョン最適化

    AI検索最適化を通じて生成AIの回答に継続的に引用される状態を構築できれば、webサイトへの流入だけでなく、問い合わせや商談機会の増加にも波及します。従来のSEO戦略では捉えきれなかった検索行動、すなわちAIとの対話を通じた情報収集プロセスに対応することで、コンバージョン経路全体の再設計が可能になります。

    GEOやLLMOといった複数の観点を組み合わせた施策は、単一チャネルへの依存を避け、事業成長を下支えします。ai検索対策とai最適化を並行して進めることで、検索エンジンと生成AIの両面から安定的な集客基盤を築くことができます。AEOやSEOの成果指標を統合的にモニタリングすることで、AIO AIの観点からも改善余地を可視化できます。

AI検索最適化の優位性

AI推薦を獲得することは、世界最高の「提案型営業チーム」を組織することと同等以上の価値を創出します

テレアポ・DM・
展示会・広告
AI検索最適化
接触
タイミング
× 自社のタイミングでの仕掛け
○ 顧客が課題を調べている瞬間
訴求内容
△ 自社(一人称)からの売り込み
○ 客観的/第三者視点での推薦
顧客体験
× 膨大な広告・営業情報の中の一つ
○ 課題解決のきっかけの提供
リードの質
△ 情報収集目的の潜在ニーズ中心
○ 課題解決を必要としている顕在ニーズ中心

Service

サービス内容|AIO・GEO・LLMO最適化の具体的アプローチ

  • SERVICE

    ビジネス成果に直結する「ターゲットプロンプト」の選定・設計

    コンサルティングサービスとしての強みを活かし、貴社のビジネス理解に基づいて、成果に直結するターゲットプロンプトを選定します。AI検索最適化では、単なるキーワード検索の延長ではなく、ユーザーが生成AIに投げかける具体的な質問文そのものを設計対象とします。AIOにおいて重要なKPIはブランドへの言及数であり、勝てるプロンプトの設計能力こそがAEOコンサルティングの成果を左右します。SEOとAIOでは評価対象となるコンテンツの粒度自体が異なり、最適化AIOの視点からプロンプト単位で成果を管理することが、従来のSEO戦略との大きな違いです。

    AEOとSEOの双方でai最適化を進めることが、LLMO AIOの評価向上にもつながります。 AIO AIやGEO LLMOといった複数の観点を掛け合わせることで、AI最適化の精度がさらに高まります。 WEBサイトのコンテンツ全体をAI最適化の視点で棚卸しすることが、GEO LLMOの成果を底上げします。

  • SERVICE

    独自ロジックによるAI最適化コンテンツ制作と情報構造化

    選定したターゲットプロンプトに基づき、独自ロジックを用いたAI最適化コンテンツを制作します。構造化データを活用し、AIが理解しやすいシンプルな情報構造へと整理することで、生成AIモデルからの引用可能性を高めます。トピッククラスターベースのコンテンツ設計や、ユーザーの質問に対するQ&A形式での情報提供は、AIOやAEOの双方において効果的な施策として位置づけられます。

    エンジン最適化の観点では、検索エンジンとAI検索エンジンの両方が理解しやすい情報設計を意識し、最適化AIOの精度を高めていきます。AEO・SEOの両施策とGEO LLMOの観点を掛け合わせることで、AI最適化の再現性が高まります。 AIO AIの評価データをLLMO AIOの施策改善に反映するサイクルが、継続的な成果につながります。 LLMO AIOとAI最適化を組み合わせたサイト改善のサイクルを回し続けることが、AIO AIの評価向上に直結します。

  • SERVICE

    主要生成AI(5大モデル)における推薦状況の週次モニタリング

    ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityという主要な生成AI検索エンジンを対象に、ターゲットプロンプトに対する推薦状況を週次でモニタリングします。GEO・LLMOの両観点から自社情報がどのように扱われているかを定量的に把握し、施策の効果測定とレポーティングを継続的に行うことで、AI検索最適化の精度と調査結果の妥当性を高めていきます。

    LLMO AIO GEOを横断したモニタリング体制により、AI検索エンジンごとの特性差にも対応します。AEOやSEOのモニタリング指標に加え、Googleのai overviewsにおける掲載状況も定点観測しています。

  • SERVICE

    生成AIアルゴリズムアップデートに対応した継続的チューニング

    生成AIのアルゴリズムは日進月歩で更新され続けており、一度最適化した状態を維持するだけでは不十分です。LLMO・AIO・GEOの各観点における評価基準の変化を常時解析し、コンテンツの見直しやエンジン最適化の再設計を継続的に実施することで、AI検索エンジンにおける評価を安定的に維持します。

    GEO LLMOの両施策をアップデートのたびに調整し、LLMO AIOのバランスを最適な状態に保つことが、継続的な成果創出につながります。AEO・SEOの評価基準の変化に加え、LLMO AIO GEOを横断した施策の見直しを継続しています。

Pay for Performance

成果報酬型で
AI検索最適化を支援する理由

  • 不確実性の高い領域における
    初期投資リスクの担保

    AIOやAEOは比較的新しい領域であり、投資対効果が見えにくいという課題があります。成果報酬型のモデルを採用することで、初期投資に伴うリスクを弊社が担保し、貴社は成果が出た範囲での費用負担にとどめることができます。AI検索最適化における不確実性の高さこそが、成果報酬型という提供形態を選択した理由であり、AEO戦略やGEO施策への投資判断をしやすくする狙いもあります。

    AI時代における新領域への投資は、こうしたリスク分担の設計があってこそ現実的な選択肢となります。AEOやSEOと異なりAIOは実績データが少ないため、自社だけで判断するのは難しい領域です。

  • 成果に直結しない施策への
    費用発生ゼロという設計思想

    ビジネス成果に貢献しない無駄なキーワード対策に費用が発生することは一切ありません。AI検索最適化は、ターゲットプロンプトでのAI推薦獲得という明確な成果定義に基づいて評価されるため、施策の優先順位づけも成果直結型で行われます。AEO戦略やGEO施策のいずれにおいても、費用対効果の透明性を重視しています。

    生成AIモデルの回答枠に採用されるかどうかという具体的な指標に基づき、AIO施策の投資対効果を可視化します。AEOとSEO双方の視点から外部メディアでの評価も加味し、施策の優先度を判断します。無駄なコストをかけずに成果へ最短で到達できる点が、成果報酬型ならではの強みです。

  • 生成AIの進化に応じた
    継続改善によるROI最大化

    生成AIのアルゴリズムは継続的に進化するため、AI検索最適化も一度きりで完結するものではありません。日進月歩のアップデートに合わせて施策を継続的にチューニングし続けることで、投資対効果を最大化します。LLMOやAIOの評価基準の変化を常時追跡する専門体制が、この継続改善を支えています。

    AI時代の検索エンジンは進化のスピードが速く、GEOやAEOの評価ロジックも短期間で変わるため、継続的な調査結果の反映が欠かせません。AEOやSEO、AIOの評価基準は、Googleのai overviewsのような回答エンジンの仕様変更のたびに見直しが必要です。

  • お客様と同じ目線で
    成果を追求するパートナーシップ

    成果報酬型という提供形態そのものが、クライアントと同じ目線で成果を追求する姿勢の表れです。AI検索最適化における成果は、貴社のビジネス成長に直結するものであるべきという考え方のもと、コンサルティングサービスとして中長期的な伴走支援を行います。

    AEOコンサルティングやllmo対策の現場では、単発の施策提供ではなく、企業ごとの検索行動データに基づいた継続的な伴走が成果創出の鍵となります。AEOとSEOの成果を自社だけで追い続けるのは負荷が大きく、伴走型のコンサルティングサービスが有効です。貴社の事業フェーズに合わせて優先順位を柔軟に見直せる点も、成果報酬型パートナーシップの強みです。

成果報酬型サービスのメリット

日々進化する生成AIに対して、追加費用なしでAI対策コンテンツの継続的なアップデートを行うことで、
中長期的な投資対効果の最適化に貢献します

固定報酬型
成果報酬型
初期投資
△ 成果が出るまでの
先行投資期間が長い
○ 初期投資を抑えて
導入可能
投資リスク
× 成果が出なくても
コストが発生
○ 成果と費用が連動
するためリスクが
最小化
AIモデル
アップデート
への対応
× コンテンツが陳腐化(リライトには追加費用)
○ 継続的な最適化を実施(追加費用なし)
サービス
提供者
の目的
△ コンテンツ納品が
ゴール
○ AI推薦の獲得が
ゴール

Outcome

成果定義と
成果創出を支える専門性

コネクタブルーの成果定義

5大AIでのターゲットプロンプト
におけるAI推薦の獲得

本サービスにおける成果は明確に定義されています。

ChatGPT・Copilot・Gemini・Claude・Perplexityのいずれかで、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトに対してAI検索の回答内に自社ブランド名またはサービス名が推薦・引用されることをKPIとして設定します。

AI検索最適化の成果をわかりやすく定義し、企業が投資対効果を具体的に評価できる体制を整えています。

  • 理由 01

    コンサルティングファームとしての
    ビジネス理解と
    勝てるプロンプトの設計能力

    コンサルティングサービスとして培ってきたビジネス理解に基づき、勝てるプロンプトを設計する能力が、AI検索最適化の成果を左右する最大の要因です。AEOコンサルティングにおいては、業界構造や検索行動の変化を深く見極めた上で、生成AIに評価されるコンテンツを設計する専門性が求められます。

    企業のビジネスモデルを理解したうえでのプロンプト設計は、汎用的なSEO戦略だけでは代替できない、コンサルティングサービスならではの価値です。AEOとSEOの両方に精通したコンサルが、自社では気づきにくい改善ポイントを可視化します。

  • 理由 02

    独自AIツール・数理モデルによる
    高い再現性

    独自に開発したAIツールと数理モデルを用いることで、再現性の高いAI検索最適化ノウハウを確立しています。自社検証においては、ターゲットプロンプトに対する推薦獲得率が70%を超える結果が得られており、AIO対策における具体的な成果として実績を積み上げています。

    ai overviewsをはじめとする各社の生成AIによる検索エンジンの仕様変化にも対応した数理モデルにより、企業ごとに異なる検索行動データを反映したチューニングが可能です。AEO・SEOのデータとGoogleのai overviewsをかけあわせた分析が、再現性の高いノウハウを支えています。

  • 理由 03

    生成AIアップデートを
    常時解析する専門体制

    日進月歩で進化する生成AIのアップデートを常時解析する専門体制を構築しており、GEOやLLMOの評価基準の変化にも迅速に対応します。この体制こそが、AI検索最適化を単発の施策で終わらせず、継続的な成果創出につなげるための基盤となっています。

    Google検索とAI検索エンジンの双方の変化を追跡し続けることが、企業のWEB上での存在感を長期的に守るコンサルティングの本質です。AEOとSEO、そして対話型AIを含めた総合的な視点が、長期的な信頼性の高い評価につながります。専門体制による継続的な解析こそが、貴社の成果を単発で終わらせない最大の支えとなります。

Use Case

ご支援事例

  • 素材メーカー様:新規素材に関するサンプル依頼が150%向上

    新素材の特性や用途に関する情報が検索エンジンに十分反映されておらず、認知獲得に課題がありました。AIOで素材データの情報構造を最適化した結果、AI検索経由での接点が増加し、サンプル依頼数が150%に向上しました。

  • システムインテグレーター様:ホームページからの新規相談が180%向上

    自社の強みや技術情報が検索エンジン経由で正しく伝わっていない課題がありました。AIOによりAI検索結果での情報露出を最適化した結果、専門性が的確に伝わるようになり、ホームページ経由の新規相談数が180%に向上しました。

  • 部品メーカー様:ホームページからの試作依頼が250%向上

    技術情報が専門的すぎてAI検索エンジンに正しく理解されていないという課題を抱えていました。AIOで製品情報・技術情報の構造化と最適化を行った結果、AI検索での露出が増加し、試作依頼数が250%に向上しました。

  • SaaS提供会社様:ホームページからの新規問合せが200%向上

    機能や導入メリットがAI検索結果に反映されにくく、比較検討段階での接点が不足していました。AIOにより自社サービスの特徴を正確にAIへ伝える施策を実施した結果、ホームページ経由の新規問合せが200%に向上しました。

Get In Touch

私たちは少数精鋭を是とし、お客様の課題に合わせた進め方を設計し、伴走支援を行うことを特徴としています。その上で、独自のAIツールを用いてコンサルティング×AI活用により唯一無二の価値提供を行います。

もし、新たなテーマへの挑戦や、現状からの抜本的な改革などで悩まれている場合には、是非お気軽にお問合せ下さい。
ご面談においてサービス内容や費用感はもちろんのこと、課題解決に向けた初期仮説なども含めて、丁寧に、誠実にご説明させて頂きますので、それだけでも価値を感じて頂けると思います。
私たちは少数精鋭を是とし、お客様の課題に合わせた進め方を設計し、伴走支援を行うことを特徴としています。その上で、独自のAIツールを用いてコンサルティング×AI活用により唯一無二の価値提供を行います。

もし、新たなテーマへの挑戦や、現状からの抜本的な改革などで悩まれている場合には、是非お気軽にお問合せ下さい。
ご面談においてサービス内容や費用感はもちろんのこと、課題解決に向けた初期仮説なども含めて、丁寧に、誠実にご説明させて頂きますので、それだけでも価値を感じて頂けると思います。

Contact

FAQ

よくある質問

QAI検索最適化コンサルティングとはどのようなサービスですか?

AI検索最適化とは、ChatGPTやGeminiなど生成AIの回答内で貴社が紹介・引用される状態を実現するための取り組みです。従来のSEOコンサルティングとは評価基準が異なり、AIOおよびAI検索エンジンの双方の特性を踏まえた設計が求められるため、専門知見を持つコンサルティングサービスへの相談が有効です。

QAIOによって最適化された情報は、どのように回答エンジンに採用されますか?

最適化AIOのプロセスでは、生成AIがコンテンツを横断的に評価し、権威性が高く構造化された内容を回答エンジンが優先的に採用します。特に回答枠に表示される情報は、AIO AI検索エンジンの双方に最適化されたコンテンツほど選ばれやすくなる傾向があります。

QAI検索における信頼性はどのように評価されますか?

AI検索での信頼性はE-E-A-Tに基づいて評価されます。E-A-TやE-E-A-Tといった指標は情報の専門性・権威性を示すものであり、生成AIがコンテンツを選定する際の重要な判断材料となります。

Q生成エンジン最適化(GEO)とは何ですか?

生成エンジン最適化とは、ChatGPTなどの生成エンジンや大規模言語モデルが情報を要約・回答する際に、自社の情報が適切に引用されるよう最適化する取り組みです。GEOはAIOやLLMOと重なる部分が多く、生成AIの基盤である大規模言語モデルの特性を理解した対策が欠かせません。

Qゼロクリック検索とは何ですか?

ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果やAIの回答を見るだけで情報を得て、WEBサイトをクリックせずに行動を完了させる検索行動を指します。生成AI検索の普及によってこの傾向はさらに強まっており、AI検索最適化の重要性が高まっている理由のひとつです。

QAI時代においても従来のSEOは不要になりますか?

いいえ、AI時代においても従来のSEOは重要な土台であり続けます。生成AIによる検索では、SEO施策の基本を重視するべきであり、SEOは主に被リンクやキーワード配置が重視されるため、これらの基礎を固めた上でAIOやAEOといったAI検索対策を上乗せしていくことが効果的です。

Q構造化データの整備はどう関係しますか?

通常のSEO施策の一部として維持するべきであり、その重要性は変わりません。むしろ生成AIがコンテンツの意味やサイトの関係性を正確に解釈するための土台として、整備はSEOとAIOの双方に共通する基礎施策として位置づけられます。既存のSEO対策を止めて切り替えるのではなく、基本施策を維持したうえでAIO・AEO・GEOの取り組みを重ねていくことが効果的です。

Q著者情報の記載はどのような影響がありますか?

AIは著者情報を基に信頼度を測るため、記事や技術情報に執筆者の専門性や経歴を明記することが、AI検索エンジンからのサイト評価向上につながります。特にBtoB領域では、専門家による監修や執筆者のプロフィールを充実させることが、生成AIに引用されやすい重要な要素となります。

Qサービスの詳細や導入事例はどこで確認できますか?

サービスの詳細な内容や導入事例については、コネクタブルーの公式サイトをご覧ください。AI検索最適化やAIOに関するご相談は、コンサルティングサービスへ直接お問い合わせいただけます。公式サイトでは、業界別の導入事例もあわせてご覧ください。