AI検索最適化の重要性
生成AIの台頭がもたらす検索行動の構造的変化
従来のキーワード検索から、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに直接問いかけて回答を得る検索行動へのシフトが急速に進んでいます。AI検索エンジンの普及により、発注先の探索・選定プロセスはWebサイト閲覧前に完結しつつあり、企業はAI検索における情報設計を根本から見直す必要があります。
AI OverviewsとゼロクリックがSEOに与えるインパクト
GoogleのAI Overviewsは検索結果の上部に表示され、ユーザーはWebサイトをクリックせずに情報を得るゼロクリック検索が増加しています。デスクトップ検索でのゼロクリック検索は約61.5%に達し、AI Overviews導入後にクリック率が約34.5%低下した事例も報告されています。SEO対策だけでは集客機会の維持が難しくなっています。
LLMOとAIOが求められる背景：AI検索で「比較対象に入れない」リスク
AI検索エンジンの回答に含まれない企業は、SEOで上位を獲得していてもAI検索での集客機会を失うリスクに直面しています。LLMO（Large Language Model Optimization）とAIOへの対応は、AI検索時代における競合優位性を左右する重要な施策です。AI検索利用率は2026年までに3.5倍に増加する見込みであり、早期対応が競合に対する優位性を築きます。
構造化データの見直しが競合優位性を左右する理由
AI検索エンジンは、大規模言語モデルが読み取りやすい形式で整理されたコンテンツを優先的に引用します。63%の企業がAI経由の流入増加を目的として構造化データの見直しを実施しており、情報の構造化がAI検索における引用可否を決める重要な要素となっています。構造化データへの投資は、今後の検索体験の変化に備えるための基盤整備です。
AI検索時代における情報設計とコンバージョン維持の戦略的意義
2026年までに検索エンジン経由の流入が25%減少する見込みの中、AI検索での流入は質の高いコンバージョンを促進するとされています。AI検索対策は従来のSEOの延長線上にあると同時に、生成AIの回答生成過程を意識した独自施策が必要な領域です。SEOとAIOを一体的に設計することが、AI検索時代のコンバージョン維持に直結します。
私たちの提供サービス
勝てるプロンプトを、ビジネス理解から設計します。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
AI検索最適化において成果を上げるには、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトを正確に設計することが出発点です。私たちはコンサルティングファームとしてのビジネス理解に基づき、業種・競合・購買フェーズの観点からAI検索で推薦されるべきクエリを定義します。従来のSEO対策で蓄積したコンテンツ資産を活かしながらAIO対策を設計することで、SEOとAIOの相乗効果を最大化します。
AIに引用される情報構造を、数理的に設計します。独自数理モデルに基づくAI最適化コンテンツの制作と情報構造化
生成AIは情報を解析しやすい構造を好み、信頼できる一次情報を優先的に引用します。私たちは独自の数理モデルに基づき、AIに引用されやすいコンテンツ制作と情報構造化を実施します。E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）の観点から経験・専門性・権威性・信頼性を示す一次情報を盛り込み、AI検索において信頼できる情報源として自社サイトを確立します。
5つのAIで、自社の推薦状況を週次で把握します。5大生成AIにおける推薦状況の週次モニタリングとレポーティング
ChatGPT・Copilot・Gemini・Claude・Perplexityの5大生成AIにおける自社ブランド名・サービス名の推薦状況を週次でモニタリングします。AI検索での引用状況・言及トーン・競合との比較をレポーティングし、AIO・LLMO対策の効果検証と施策提案の根拠として活用します。独自のAI検索計測フレームワークにより、AI検索エンジン全体の動向を一元管理し、継続的なPDCAを実現します。
アップデートに即応する体制で、推薦獲得を維持します。生成AIアルゴリズム更新に合わせた継続的チューニング
LLMO（Large Language Model Optimization）の観点では、生成AIのアルゴリズム更新への継続的な追随が不可欠です。私たちの専門チームが日進月歩の生成AIアップデートを常時解析し、コンテンツや情報構造の改善を速いサイクルで実施します。SEO対策とAIO・LLMO対策を統合したハイブリッドアプローチにより、AI検索と検索エンジン双方での情報露出を継続的に改善します。
SEOとAIOを統合し、検索全体の露出を最大化します。SEOとAIOを統合したハイブリッド戦略の一気通貫支援
AI検索最適化はSEOの延長線上にありながら、生成AIの回答生成過程を意識した独自施策が必要な領域です。私たちはSEO検索エンジン最適化とAIO・LLMO対策を一体的に推進し、戦略策定からコンテンツ制作・構造化データの実装・効果測定までを一気通貫で支援します。AI検索時代における持続的な競合優位性の確立に向け、ハイブリッド戦略を段階的に実行します。
成果にコミットし、リスクを共に引き受けます。成果報酬型による初期投資リスクの最小化とコミット体制
AIO・LLMO対策は本質的に不確実性が高く、成果が出るまでの期間や確度は業種・条件によって異なります。私たちは成果報酬型でリスクを吸収し、クライアントと同じ目線でビジネス成果にコミットします。AI検索を熟知した施策チームとして伴走する継続的な支援体制のもと、企業のAI検索時代における競合優位性の確立に向けて取り組みます。
AI検索最適化を進める上でのポイント
E-E-A-Tと一次情報の発信がAI引用の可否を決める
AI検索エンジンが情報源を選別する際、E-E-A-T（Experience Expertise Authoritativeness Trustworthiness）の充足度は引用可否を左右する根本的な評価軸です。生成AIは経験・専門性・権威性・信頼性を総合的に評価し、信頼できる情報源として認識されたコンテンツを優先的に回答に組み込みます。自社独自の調査結果・導入実績・技術的知見といった一次情報は、E-E-A-Tを直接強化する要素であり、AIに引用されやすい情報源としての地位を確立します。結論ファーストの情報構成と専門家の監修を組み合わせることで、AI検索における信頼性の高いコンテンツとしての評価を高められます。
構造化データの実装とLLMO対策を連動させるアプローチ
LLMO（Large Language Model Optimization）を実効的に進めるには、構造化データの実装と情報設計を一体的に捉えることが重要です。構造化マークアップによってコンテンツの意味的な文脈をAIが正確に解釈できる環境を整えることで、大規模言語モデルが自社情報を適切に参照できるようになります。63%の企業がAI経由の流入増加を目的として構造化データの見直しを実施しており、この取り組みはSEO対策としての効果と同時にAI検索での引用機会を拡大します。LLMO対策と構造化データ実装を連動させることで、検索エンジンとAI検索の双方において自社情報が正確に読み取られる基盤が整います。
SEOとAIOのPDCAを統合し継続的な検索体験の最適化を実現する
AI検索最適化は単発の施策ではなく、SEO対策とAIOを統合したPDCAサイクルの継続的な運用によって成果が積み上がります。生成AIのアルゴリズムは日進月歩で更新されるため、引用パターンや回答傾向の変化を定期的に計測し、コンテンツと情報構造を柔軟に改善し続ける体制が不可欠です。従来のSEOで培ったコンテンツ資産をAIO施策に転用しながら、AI検索エンジンの評価基準の変化に対応することで、検索体験全体を継続的に最適化できます。SEOとAIOのPDCAを統合した運用体制こそが、AI検索時代における持続的な情報露出と安定したコンバージョンの維持を可能にします。
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
自社（一人称）からの売り込み客観的／第三者視点での推薦膨大な広告・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コネクタブルーの特長
コンサルティングファームとしてのビジネス理解とAIOの両面からのアプローチ
AI検索最適化で実質的な成果を創出するには、検索エンジン最適化の技術知識に加え、クライアントのビジネスモデル・競合環境・購買フェーズを深く理解した上でターゲットプロンプトを設計する能力が不可欠です。私たちはコンサルティングファームとしてのビジネス理解を基盤に、AI検索においてコンバージョンに直結するプロンプトを選定し、SEO対策とAIO・LLMO対策を両軸で推進します。従来のSEOで培ったコンテンツマーケティングの知見とAI検索に対応した情報設計を組み合わせることで、検索エンジンとAI検索双方での情報露出を維持しながら段階的な移行を支援します。
独自AIツールと数理モデルによる再現性の高いAI検索最適化ノウハウ（推薦獲得率70%以上）
私たちの自社検証では、独自のAIツールと数理モデルを活用したAIO・LLMO対策によって70%以上の推薦獲得率を記録しています。AIに引用されやすいコンテンツの構造・情報密度・E-E-A-T要素の配置を定量的に分析し、効果的な施策として体系化してきました。コンテンツ制作から構造化データの実装、AI検索最適化のPDCAまでを一貫して実行できる体制が、この高い推薦獲得率を支えています。データドリブンなLLMO対策によって施策の再現性を高めることが、成果報酬型支援サービスの根幹であり、クライアントのAI検索最適化に確実な成果をもたらします。
日進月歩の生成AIアップデートを常時解析する専門体制
ChatGPTやGeminiをはじめとする主要生成AIのアルゴリズムアップデートを常時解析する専門体制を社内に構築しています。生成AIの回答傾向・引用パターン・E-E-A-T評価基準の変化をいち早く把握し、クライアントのAIO・LLMO対策へ迅速に反映します。AI Overview（AIによる概要）の表示傾向や各社生成AIの引用ロジックの変化に対応したコンテンツ施策の最適化は、この専門体制があるからこそ継続的に実現できます。AI検索最適化サービスとして、生成AI時代の検索エンジンに対応し続けるための継続的な研究開発が、私たちの差別化の核心です。
成果報酬型によるリスクシェアとビジネス成果へのコミット
AIO・LLMO対策は本質的に不確実性を伴い、成果が出るまでの期間や成功の確度は業種・条件によって異なります。私たちは初期投資リスクをクライアントが全額負担する従来の固定報酬型とは異なり、成果報酬型でリスクを吸収する体制を採用しています。成果報酬型であることはクライアントと同じ目線でビジネス成果にコミットすることを意味し、施策の精度を高め続ける動機として機能します。AI検索を熟知した施策チームとして伴走する継続的な支援体制のもと、企業のAI時代における競合優位性の確立に向けて、私たちが成果に責任を持って取り組みます。
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
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
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）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
AI検索最適化の事例紹介
大手ITサービス会社：製品比較情報の強化で指名率を向上
製品比較・FAQ・導入事例の拡充により、生成AI上での自社サービス推奨率が49%向上しました。
大手総合電機メーカー：技術情報の発信強化で製品流入を拡大
技術ページの構造化とFAQ拡充により、生成AI経由の製品サイト流入が45%向上しました。
大手半導体メーカー：製品仕様情報の充実で技術流入を拡大
製品仕様・用途・技術FAQの構造化により、生成AI経由の製品ページ流入が51%向上しました。
大手システムインテグレーター：業界課題情報の充実でDX相談を拡大
業界課題・解決策・導入事例の構造化により、生成AI経由のDX相談件数が55%向上しました。
大手通信キャリア：法人サービス比較情報の整備で選定率向上
料金・機能・導入効果の比較情報整備により、生成AI上でのサービス推奨率が35%向上しました。
Get In Touch
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。
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。
よくある質問（FAQ）
AI検索最適化とは何か、従来のSEOとどう違うのか教えてください
AI検索最適化とは、ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AI検索エンジン、およびGoogleのAI Overviewといった回答枠に、自社の情報が引用元として掲載されるよう、サイトの構造やコンテンツを整備する取り組みです。LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）とも呼ばれ、大規模言語モデルに自社情報を正確に認識・引用させることを目的としています。
従来のSEO対策は、Google検索の検索結果ページにおいてWebサイトを上位表示させることを主眼に置いていました。一方、AI検索最適化は、対話型AIが情報を収集・要約して直接ユーザーに提示する仕組みに対応するものであり、自然検索経由のクリックを獲得する従来の発想とは異なるアプローチが必要になります。ただし、AI検索対策は従来のSEOの延長線上にある取り組みであり、既存のSEO施策を否定するものではありません。
AI検索の利用率は急速に拡大しており、2026年までに現在の3.5倍に増加すると予測されています。また、AI Overviewが表示された場合、従来の検索結果と比較してクリック率が34.5%低下するという調査結果もあります。こうした検索行動の変化を踏まえると、AI検索最適化への対応は、売上や問い合わせに直結するWebサイトの集客力を維持するうえで重要な経営課題となっています。
自社サイトがAI検索に引用されるようにするにはどうすればよいですか？
自社サイトがAI検索の回答枠に引用されるためには、AIが情報を正確に読み取れる環境を整えることが重要です。具体的には、構造化データの実装によってAIが内容を正確に解釈できるようにすること、そして結論ファースト構成や質問ベースの表現を活用した、理解しやすいコンテンツ設計が効果的です。
63%の企業がAI経由の流入増加を目的として構造化データの見直しを実施しており、実際に63%のサイトがAI経由のトラフィックを確認しています。これらのデータからも、構造化データの整備がAI検索対策において実績を持つ施策であることがわかります。
また、AIに引用されるためには一次情報の発信が特に効果的です。独自の調査結果や実際の導入事例など、他のサイトでは得られない固有の情報は、AIに引用されやすい傾向があり、信頼できる情報源として評価されます。さらに、外部サイトからのサイテーション獲得を通じてブランドの権威性を高めることも、AI検索での引用可能性を高める上で有効な手段です。
私たちのコンサルティングサービスでは、自社サイトの現状分析から構造化データの実装、コンテンツ設計の見直しまで、一貫した支援を提供しています。詳細はサービスサイトをご覧ください。
LLMOやGEOといったAI検索対策の手法について詳しく教えてください
LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに自社の情報を正確に認識させ、回答の引用元として選ばれるように最適化する手法です。GEO（Generative Engine Optimization）は、生成エンジン最適化とも訳され、生成AI検索に対してコンテンツや構造を最適化する取り組みの総称です。GEO・LLMOはいずれもAI検索最適化の代表的な概念であり、密接に関連しています。
これらの手法において共通して重要とされるのは、AIが文脈を理解しながら情報を整理できるよう、コンテンツの構造と表現を整えることです。質問ベースの表現を用いること、条件を具体的に指定した記述を取り入れること、そして体験談や専門的見解を盛り込むことが、生成AI検索での引用可能性を高める上で有効とされています。
また、LLMO対策として構造化マークアップを実装することで、AIが各情報の役割や意味を正確に把握しやすくなります。外部評価の獲得も重要な施策の一つであり、権威ある外部サイトから自社が参照・引用される環境を整えることが、AI検索での存在感を高めることに繋がります。
AI検索利用率が2026年までに3.5倍に増加すると見込まれる中、LLMO・GEOへの対応を早期に進めることが、競合他社に対する優位性の確保につながります。
E-E-A-Tを強化してAI検索で信頼される情報源になるにはどうすればよいですか？
E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）とは、経験・専門性・権威性・信頼性の四つの要素からなる評価基準です。E-A-T（経験・専門性・権威性）にExperience（経験）が加わった概念であり、AIはこのE-E-A-Tを基に情報源を評価する傾向があります。
AIが情報の信頼性を厳しく評価するため、専門家の監修が必要であることはもちろん、一次情報の発信がE-E-A-Tを強化する要素として特に重視されています。独自の調査結果や実際の事例など、自社ならではの情報を継続的に発信することで、信頼性の高い情報源と見なされやすくなり、AIによる引用の可能性が高まります。
E-E-A-TはAI検索での信頼性を高める上で不可欠な要素であり、信頼性の高いコンテンツはE-E-A-Tを示す指標ともなります。また、信頼性の高い情報源を重視することが求められる現在のAI検索環境においては、企業名や執筆者の専門的な背景を明示することも、E-E-A-T強化の観点から有効な対応です。
私たちのコンサルティングサービスでは、E-E-A-Tの観点から自社サイトの課題を診断し、専門性・権威性・信頼性をAIに正しく伝えるためのコンテンツ設計と情報設計の支援を行っています。
AI OverviewやChatGPT・Geminiに自社の情報を掲載させる方法を教えてください
AI Overview（GoogleのAIによる概要）やChatGPT、Geminiといった対話型AIの回答に自社情報を掲載させるためには、AIが信頼できる情報源と判断できるサイト設計とコンテンツ整備が必要です。
まず、構造化データを適切に実装することで、AIが各コンテンツの内容・意味・文脈を正確に解釈できる環境を整えることが重要です。63%の企業がAI経由流入増加のために構造化データを見直しており、構造化マークアップへの対応はAI検索最適化において実証された施策の一つです。
次に、AIに対して役割を与えるような情報の提示方法、すなわちAIが回答を生成する際に引用元として参照しやすい、明快で理解しやすい文章構成が求められます。一次情報の発信も引用可能性を高める上で効果的であり、独自の調査や事例を積み重ねることで、生成AI検索においても選ばれる情報源となることができます。
AI Overviewが表示された場合、自然検索のクリック率が34.5%低下するという現実を踏まえると、AI Overviewに掲載されること自体が新たな露出機会となります。2026年までにAI検索利用率が3.5倍に増加すると予測される中、ChatGPTやGeminiへの対応を含めたAI検索最適化の取り組みは、中長期的な集客戦略において欠かせない要素です。
一次情報の発信がAI検索対策においてなぜ重要なのか教えてください
AI検索対策において一次情報の発信が重要視される理由は、AIが情報源の独自性・信頼性・専門性を評価した上で回答を生成するためです。一次情報はAIに引用されやすく、信頼性の高い情報源と見なされる傾向があり、AIは一次情報を高く評価する特性を持っています。
具体的には、独自の調査結果や実際の導入事例、現場で得た専門的見解などが一次情報の代表例です。こうした情報は他のサイトでは代替できない独自性を持つため、AI検索では独自性が重要視される現在の環境において、引用元として選ばれる可能性が高まります。
また、一次情報は E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）を強化する要素でもあります。AIはE-E-A-Tを基に情報源を評価するため、一次情報を継続的に発信することがAIによる引用の可能性を高めることに直結します。
さらに、結論ファースト構成はAIが引用しやすくするために有効であり、一次情報をAIが読み取りやすい形式で発信することが、AI検索対策の効果をより高める上で重要です。サイテーション獲得もブランドの権威性を高めるために効果的であり、外部から参照される一次情報を蓄積することが、長期的なAI検索対策の基盤となります。
AI検索の普及によってWebサイトへの流入経路がどう変化しているか教えてください
AI検索の普及は、Webサイトへの流入経路に大きな変化をもたらしています。AI検索利用率は8ヶ月で3.5倍に増加しており、2026年までにはさらに同水準の拡大が見込まれています。この急速な普及に伴い、検索エンジン経由の流入が2026年までに25%減少するとも予測されており、自然検索を主軸とした従来の集客モデルの見直しが求められています。
AI Overviewが表示されるとクリック率が34.5%低下するという事実は、ユーザーがGoogle検索の結果ページを経由せずにAIの回答で情報収集を完結させるゼロクリック検索の増加を示しています。この検索行動の変化は、従来のSEO対策だけでは自社サイトへの流入を維持することが難しくなっていることを意味します。
一方で、63%のサイトがAI経由のトラフィックを確認しており、AI検索での流入は質の高いコンバージョンを促進するという傾向も明らかになっています。AI検索経由で訪問するユーザーは、すでに情報収集が進んだ状態であることが多く、問い合わせや購買といったアクションに至りやすい傾向があります。
こうした流入経路の変化に対応するためには、AI検索対策を含めた包括的な施策が求められます。私たちのコンサルティングサービスでは、流入経路の現状分析から具体的な対策立案まで一貫して支援しています。
AI検索最適化のコンサルティングサービスに依頼すると具体的に何をしてもらえますか？
私たちのAI検索最適化対策コンサルティングサービスでは、企業のWebサイトがAI検索において信頼できる情報源として選ばれるための支援を、具体的な施策を通じて提供しています。
主な支援内容は以下の通りです。まず、自社サイトの現状診断として、AI検索エンジンによる評価の観点からコンテンツ・構造・E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）の充足度を分析します。次に、構造化データの実装支援として、AIが内容を正確に解釈できるよう構造化マークアップの設計・導入を行います。63%の企業が構造化データの見直しを実施しており、実績のある施策として位置づけられています。
コンテンツ設計の面では、結論ファースト構成や質問ベースの表現を取り入れた、理解しやすいコンテンツの制作・改善を支援します。一次情報の発信戦略についても、独自調査や事例コンテンツの企画・制作を含めてサポートします。さらに、LLMO（Large Language Model Optimization）・GEO（Generative Engine Optimization）の観点から、ChatGPTやGeminiといった生成AI検索での引用可能性を高めるための施策を継続的に実施します。
サービスの詳細については、サービスサイトをご覧ください。また、自社の状況に応じた対応方針についてお知りになりたい場合は、お気軽にご相談ください。
構造化データの実装やコンテンツ設計をプロに相談するにはどうすればよいですか？
構造化データの実装やコンテンツ設計については、AI検索最適化に精通した専門家に相談することで、自社の課題に即した具体的な対応方針を得ることができます。私たちのコンサルティングサービスでは、売上高100億円以上の企業における意思決定層の方々を対象に、AI検索対策の全体設計から個別施策の実行支援まで、一貫したサポートを提供しています。
構造化データの実装は、AIが自社サイトの情報を正確に解釈し、回答枠に引用できる環境を整えるために不可欠な施策です。63%の企業が構造化データの見直しを実施しており、この施策の優先度は業種を問わず高まっています。また、コンテンツ設計においては、理解しやすい文章構造・質問ベースの表現・E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）を示す専門的な情報の整備が求められます。
どのような課題をお持ちの場合でも、まずは現状のサイト診断と課題整理から着手することが、効果的なAI検索最適化の第一歩となります。企業名や業種・業態、現在取り組んでいるSEO対策の状況などをお知らせいただければ、私たちが具体的な支援内容をご提案いたします。詳細はサービスサイトをご覧いただくか、お気軽にご相談ください。
AI検索時代に自社のコンバージョンを維持・向上させるための対策を教えてください
AI検索時代においてコンバージョンを維持・向上させるためには、AI検索での流入経路の特性を理解した上で、自社サイトへの誘導とコンバージョン導線を最適化することが重要です。
AI Overviewの表示によってクリック率が34.5%低下する一方で、AI検索での流入は質の高いコンバージョンを促進するという傾向があります。AI検索経由で自社サイトを訪問するユーザーは情報収集段階をある程度終えており、具体的な検討フェーズに入っていることが多いため、成約につながりやすい傾向があります。
この特性を活かすためには、AI検索において自社が選ばれる情報源となることが前提となります。LLMO（Large Language Model Optimization）・GEO（Generative Engine Optimization）の観点から、生成AI検索に最適化されたコンテンツを整備するとともに、一次情報の継続的な発信、構造化データの実装、E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）の強化を組み合わせた施策が求められます。
また、2026年までに検索エンジン経由の流入が25%減少する見込みであることを踏まえると、AI検索への対応を早期に進めることがコンバージョンの維持においても有効です。私たちのコンサルティングサービスでは、AI検索最適化の施策を通じて、集客からコンバージョンまでの全体的な改善を継続的に支援しています。