AI検索で、選ばれる企業へ。

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成果報酬型 : ゲーム業界向けAI検索最適化対策支援サービス

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。

ゲームタイトルの発見がストアやキーワード検索から生成AIへの問いかけへ移る中、AI検索で自社タイトルが推薦されるかは、経営の関心事になりつつあります。私たちは、ゲーム業界向けAI検索最適化対策支援サービスとして、AIO戦略策定から成果報酬型の支援までを一気通貫でご提供し、貴社タイトルの推薦獲得に貢献します。

ゲーム業界におけるAI検索最適化の重要性

  • プレイヤーの探索行動が生成AIへ移行する構造変化

    プレイヤーの探索は、キーワード検索から、ChatGPTやGeminiへ「このスマホで遊べるおすすめのRPGは」と直接問いかける形へ急速にシフトしています。比較・推薦型の質問に即座に回答が返る環境が整い、タイトル情報やプラットフォーム対応の情報がAIの回答に含まれるか否かが、AI可視性、ひいては認知獲得の分岐点になっています。この検討段階で名前が挙がらなければ、比較の土俵にすら上がれません。

  • ゼロクリック化がもたらすタイトル認知・ダウンロード導線への影響

    GoogleのAI Overviewsは検索結果の上部に回答を表示するため、ユーザーがサイトをクリックしないゼロクリック検索が増えています。デスクトップ検索では約61.5%に達し、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で上位でも、Microsoft CopilotなどのAIに引用されなければ機会を失う恐れがあり、AIの言及分析によるAI可視性の把握が欠かせません。

  • 攻略Wikiや口コミなど外部情報がAIの回答を左右する現実

    AIの回答は、公式情報だけでなく、Wikipediaや攻略Wiki、レビューなど外部の情報も根拠にして生成されます。口コミ評価や攻略Wikiでの語られ方は企業が直接管理しにくく、意図しない印象がAIの回答に反映される懸念があります。AIが自社タイトルをどう語るかを言及分析で継続的に把握することが、ブランドの信頼性を守る前提となり、経営として優先すべき論点です。

  • 大型アップデートや新作ローンチ期にAI上の情報が陳腐化するリスク

    運営型タイトルが多いゲーム業界では、大型アップデートやイベントによって情報が短期間で入れ替わります。AIが古いアップデート履歴やタイトル情報を回答し続けると、プレイヤーの誤認や機会損失につながりかねません。GeminiなどのAI可視性の状態を新作ローンチや更新のたびに点検し、情報を最新に保つ運用が、検討段階での信頼獲得に直結します。

  • 早期着手が推薦獲得の優位を築く新たな競争領域

    AI検索はSEOの延長にありながら、生成AIの回答生成過程を意識した独自の施策が求められる領域です。業界によって回答の傾向は異なり、競合より早く着手した企業が推薦獲得の優位を築きます。Microsoft Copilotを含む各AIでの言及分析を踏まえ、SEOとAIOを同時に進めるハイブリッド戦略が、プラットフォーム対応の情報露出を支える持続的な競合優位につながります。

コネクタブルーの提供サービス

  • 戦略から運用まで、一貫した支援体制

    全体像:AIO戦略策定から成果報酬型支援までの一気通貫体制

    ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityの生成AIで貴社が推薦されるよう、AIO戦略策定、コンテンツ制作、モニタリング、コンテンツリライトを一気通貫で支援します。タイトル情報やプラットフォーム対応の情報をAIに正しく伝え、AI可視性を高める設計です。提供は成果報酬型で、私たちがリスクを吸収し、貴社と同じ目線で成果にコミットします。

  • 推薦されるべき問いを定義する

    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

    成果を上げる出発点は、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの設計です。どの質問でAI検索に推薦されるべきかを、業種、競合、購買フェーズの観点から定義し、優先度の高いプロンプトへ集中投資します。Geminiなどの対話型クエリで、タイトル情報と自社コンテンツを結びつけ、言及分析と連動させながらAI可視性を高めます。

  • AIに引用される構造をつくる

    独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作・情報構造化

    生成AIは、解析しやすい構造と信頼できる一次情報を好みます。私たちは独自の数理モデルに基づき、構造化データでタイトル情報や攻略Wikiに通じる情報を整理し、AIが読み取りやすい形へ最適化します。Wikipediaなど外部情報との整合も意識し、E-E-A-Tの観点から経験や専門性を示す一次情報を盛り込み、SEO対策とも統合します。

  • 推薦状況を週次で可視化する

    主要生成AI(5大モデル)の推薦状況の週次モニタリング・レポーティング

    ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityの5大生成AIで、自社ブランドやタイトル名がどう推薦されているかを週次で追跡します。引用状況、言及トーン、競合との比較をレポートし、効果検証と施策提案の根拠とします。SEOの順位計測とは異なる指標が必要なため、独自の計測フレームワークでAI Overviewsの表示状況も継続的に把握します。

  • 変化に追随し推薦を持続させる

    生成AIアルゴリズムのアップデートに合わせた継続的なチューニング

    LLMO(Large Language Model Optimization)では、AIのアップデートへの追随が不可欠です。専門チームが生成AIの変化を常時解析し、速いサイクルでコンテンツと情報構造を改善します。アップデート履歴を意識した情報更新と、Geminiなど各AIの引用パターンへの対応を通じて、AI可視性を保ちます。SEOとAIOのバランスも、変化に合わせて最適化します。

ゲーム業界においてAI検索最適化を進める上でのポイント

01

タイトル情報と運営情報を一貫させる情報設計の優先順位づけ

AI可視性を高める出発点は、公式サイト、ストア、Wikipediaなど複数の媒体で、タイトル情報、プラットフォーム対応、アップデート履歴が食い違っていない状態をつくることです。情報が食い違うと、AIの回答の信頼性が下がり、引用される機会も失われます。私たちは、一次情報を軸に情報設計の優先順位を整理し、運営型タイトルの変化にも追随できる更新の流れを、経営層の皆さまとともに設計します。

02

攻略Wikiや口コミ評価を踏まえたAI上のブランド言及の把握と改善

AIの回答は、公式情報だけでなく、攻略Wikiや口コミ評価といった外部の語られ方にも左右されます。言及分析によって、Geminiをはじめとする生成AIが自社タイトルをどう紹介し、競合と比べてどう評価しているかを把握できます。私たちは、独自のAI検索計測フレームワークで言及のトーンや競合との差を可視化し、改善の優先順位を定めたうえで、次の施策につなげていきます。

03

SEOとAIOを両輪で進めるハイブリッド戦略と経営指標への接続

SEO対策で蓄積してきたコンテンツ資産は、AIO対策を設計する際の土台になります。私たちは、既存の資産を活かしながら、Microsoft Copilotなどで入力される対話型クエリに合わせてタイトル情報とプラットフォーム対応の情報を整え、SEOとAIOを一体で進めるハイブリッド戦略をご提案します。AI可視性や言及分析の結果を、ダウンロードや問い合わせなどの事業成果に接続し、経営判断に使える指標で効果を評価します。

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
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

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とAIOの両面からのアプローチ

AI検索最適化で成果を出すには、技術面の知識に加えて、事業モデル、競合環境、ユーザーの検索行動を深く理解することが欠かせません。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強みに、AI可視性の観点からタイトル情報やプラットフォーム対応の情報を整理し、Geminiなどの回答で実際にコンバージョンにつながるターゲットプロンプトを選定します。言及分析まで含めて支援します。

独自のAIツールと数理モデルによる再現性の高いノウハウ

私たちの自社検証では、独自のAIツールと数理モデルを用いたAIO対策によって、70%以上の推薦獲得率を記録しています。Microsoft Copilotなどに引用されやすいコンテンツの構造、情報密度、E-E-A-Tの要素の配置を定量的に分析し、AI可視性を高める施策を体系化してきました。タイトル情報の整理から攻略Wikiとの整合、効果検証までを一貫して実行できる体制が、再現性の高さを支えています。

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などの主要な生成AIは、日々アップデートを重ねています。私たちは、回答の傾向、引用パターン、評価基準の変化を常時解析する専門体制を社内に構築しています。変化をいち早くとらえ、アップデート履歴やプラットフォーム対応の情報に反映することで、AI可視性を維持します。生成ロジックが変わっても、コンテンツ施策を柔軟に最適化し続けることが、私たちの差別化点です。

成果報酬型でのサービス提供

AIO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成功の確度は業種や条件によって異なります。私たちは、初期投資のリスクをお客様が全額負担する形ではなく、成果報酬型でリスクを吸収します。Microsoft Copilotなどでの推薦状況を示すAI可視性や言及分析の結果をもとに、お客様と同じ目線で事業成果にコミットし、タイトル情報の整備を含めて伴走します。

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
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

AI検索最適化の事例紹介

大手コンテンツ会社:作品情報の整備で公式サイト流入を拡大

作品・出演者・関連情報の構造化により、生成AI経由の公式サイト流入が39%向上

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

大手広告代理店:専門知見の発信強化で相談案件を獲得

マーケティング記事と事例コンテンツの拡充により、生成AI経由の相談件数が44%向上

大手教育サービス会社:講座情報の充実で資料請求を拡大

カリキュラム・料金・FAQの構造化により、生成AI経由の資料請求数が36%向上

大手食品メーカー:商品・レシピ情報の充実で露出を拡大

商品・レシピ・栄養情報の構造化により、生成AI回答内での商品引用率が57%向上

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。

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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

よくある質問(FAQ)

ゲーム業界向けAI検索最適化対策支援サービスとは何ですか?

ゲーム業界向けAI検索最適化対策支援サービスとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが回答を作る際に、自社タイトルや公式情報を見つけてもらい、正しく紹介してもらうための取り組みを支援するサービスです。AI検索対策は自社記事をAIに推薦させる施策であり、AI検索対策の目的は自社をAIに推薦させることです。AI検索対策はSEOとは異なる最適化施策であり、AI検索時代のゲーム会社にとって新しい情報接点づくりの土台になります。私たちは、ゲーム業界の商習慣や市場動向を踏まえ、施策設計から実行まで一貫してご支援しています。

ゲーム会社にAI検索対策が必要な理由について教えてください

プレイヤーが新作タイトルや攻略情報を探す手段は、従来の検索エンジンから生成AIへと広がっています。AI経由のトラフィックは前年比693.4%増加しています。また、AI経由のコンバージョン率が他の経路より31%高いことも示されています。AI検索対策は集客から検討段階への影響を目指します。AIを介した情報の統合・抽出が従来のキーワード検索からシフトしている今、AIの回答に自社タイトルが登場しない状態は、機会損失につながります。これがゲーム会社にAI検索対策が必要となる理由です。

AI検索時代にゲームタイトルがAIに選ばれるにはどうすればよいですか?

AIに選ばれるためには、AIが参照しやすい情報設計が欠かせません。AI検索対策はコンテンツ制作や一次情報の強化が重要です。ゲーム業界であれば、公式サイトの仕様情報、開発背景、運営方針、実績といった独自情報を整理し、信頼性の高い形で発信することが求められます。さらに、ゲーム内の自然言語検索は攻略情報に応用されているように、プレイヤーの曖昧な質問に答えられる網羅的なページを用意することも、選ばれる確率を高める有効な方法です。

LLMO・GEOと従来のSEO対策の違いについて教えてください

従来のSEOは、Google検索などの検索結果で検索順位を高め、クリックを獲得することを主な目的としていました。一方、LLMO(Large Language Model Optimization)やGEO(Generative Engine Optimization)は、生成AIの回答の中で自社や商品の情報を引用・推薦してもらうことを目的とします。AI検索対策会社にはSEOとの総合支援が重要です。そのため、LLMO対策は従来のSEOを置き換えるものではなく、土台となるSEO対策と併せて進めることで、検索エンジン最適化とAI最適化の両面で成果につなげられます。

ゲーム業界向けAI検索対策の具体的な支援内容と進め方について教えてください

AI検索対策の手順は現状分析から始まります。AI検索対策は現状分析・アクション設計・実装・効果測定を含みます。私たちは、まず自社サイトの現状やサイト構造、AIの回答状況を調査し、課題を整理します。次に、ゲームタイトルやIPの特性に合わせた施策を設計し、コンテンツ制作、構造化データの実装、情報設計の改善まで実行します。AI検索対策の効果測定は継続的に行う必要があるため、実装後も計測と改善を繰り返し、リソースに合わせて無理のない運用体制をご提案します。

ChatGPTやGeminiなどのAIの回答で自社ゲームの情報を正しく紹介してもらう方法について教えてください

まず、自社ゲームについてAIがどのように回答しているかを調査し、誤情報や情報不足がないかを確認します。そのうえで、公式サイトに正確で最新の一次情報を集約し、構造化データなどでAIが読み取りやすい形に整えます。日本のゲーム開発者の約63%が日常的に生成AIを利用しているとされており、AIを介した情報収集はゲーム業界で身近なものです。AIの回答を継続的に確認し、情報を更新し続けることが、正しい紹介を維持するために有効です。

ゲームの攻略情報や公式情報をAIに引用されやすくする情報設計とは何ですか?

AIに引用されやすい情報設計とは、質問と回答が対応した見出し構成、明確な根拠、更新日の明示、構造化データの活用などにより、AIが内容を正確に把握できるページを整えることです。RAGによる社内文書・仕様書の検索が重要とされているように、情報が整理されているほどAIは正確に活用できます。ゲームでは、攻略情報、キャラクター情報、イベント告知を公式の独自情報として体系化し、テーマごとにページを分けることで、Google AIモードやAI Overviewでも参照されやすくなります。

AI検索対策の効果測定や可視化はどのように行いますか?

効果測定では、AIの回答における自社の露出状況の可視化、アクセス解析によるAI経由の流入把握、検索順位の推移、問い合わせや応募数の変化などを組み合わせて計測します。AIの回答は日々変動するため、独自ツールや定点調査を用いて、ChatGPT、Gemini、Google AI Overviewなどでの引用状況を継続的に確認します。AI検索対策の効果測定は継続的に行う必要があるため、私たちは月次でレポートを共有し、課題と次の施策を整理しながら改善を進めます。

ゲーム業界向けAI検索対策支援サービスの費用相場と依頼形態の違いについて教えてください

AI検索対策の依頼形態は3種類あり、スポット型・伴走型・内製支援型に分かれます。費用はマーケティング会社やシステム会社の場合、月額数万円から数十万円が目安で、支援内容はコンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業が中心です。一方、コンサルティング会社の場合は月額200〜700万円が相場となり、事業戦略や業界商習慣に合わせた施策設計からコンテンツ制作などの実務まで、一気通貫でご支援できる点が異なります。自社のリソースと目的に合わせて選ぶことが大切です。

ゲーム業界に強いAI検索対策の支援会社を選ぶときの比較ポイントについて教えてください

比較の際は、ゲーム業界での実績、対象となる支援範囲、独自ツールの有無、SEOコンサルティングとの一体支援が可能かを確認することが重要です。AI検索対策の支援サービスは5種類に分かれるため、自社の課題に合うタイプを見極める必要があります。あわせて、東京都を拠点とする会社か、代表取締役を含む責任者が関与するかといった体制面や、効果測定の方法、費用の透明性も比較記事や公開情報で確認できます。検索対策の呼び方もLLMO、GEO、AIOなど複数あるため、定義のすり合わせも欠かせません。