AI検索で、選ばれる企業へ。

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    Generative Engine Optimization

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    Large Language Model Optimization

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成果報酬型 : AIO対策コンサルティングサービス

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。

生成AIが発注先の探索や比較検討の入口となり、AIの回答に含まれなければ検討の土俵にも上がれない状況が現実になりつつあります。流入の減少や認知機会の喪失に不安を抱える経営層・事業責任者の方に向けて、私たちはAIO対策を一気通貫かつ成果報酬型で支援し、AI検索での推薦獲得に貢献します。

AIO対策の重要性

  • AIモードの普及で変わる経営層の意思決定とAIO対策の位置づけ

    顧客は従来のキーワード検索から、ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityなどの生成AIへ直接問いかける行動へ急速に移行しています。GoogleのAIモードが普及し、AI検索エンジンが比較・推薦型の質問に即座に答える環境が整いました。その結果、発注先の探索や選定はWebサイトを閲覧する前に完結しつつあります。自社が回答に含まれなければ検討の土俵に上がれないという構造変化は、広報施策の問題ではなく、経営課題として捉える必要があります。

  • ゼロクリック検索の拡大が集客と商談創出に与える影響

    GoogleのAI Overviewsは検索結果の上部に表示され、ユーザーがWebサイトをクリックしないゼロクリック検索が増加しています。デスクトップ検索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対策で検索順位を高く維持していても、AI検索での集客機会を失うリスクがあります。流入を前提とした従来の集客モデルは、見直しが必要な局面に入っています。

  • AI引用率が比較検討と推薦獲得を左右する時代

    AIに認識されなければ、比較対象にも入れません。AI検索エンジンは信頼性の高い情報を優先して引用するため、AI引用率が企業の新たな競争指標になっています。AIに無視されれば、AI経由の流入はゼロになります。反対に、AIに引用されることでブランドの信頼性や認知度が高まり、新たな集客チャネルを得られます。私たちは、AIの回答内で自社が引用される状態を作ることを、AIO対策の中心的な目標と位置づけています。

  • E-E-A-Tと一次情報が生成AIからの信頼性を決める理由

    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や専門家による情報を優先して引用します。経験、専門性、権威性、信頼性を示すE-E-A-Tの要素は、AIに情報源として選ばれるための前提条件です。さらに、情報の新しさや独自性も評価されやすい傾向にあります。自社だからこそ発信できる一次情報を体系的に設計し、AIに信頼される情報源としての地位を確立することが、持続的な推薦獲得の基盤になります。

  • SEOとAIOを同時に進めるハイブリッド戦略が生む競合優位性

    AI検索最適化はSEOの延長線上にあると同時に、生成AIの回答生成の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AI検索エンジンの回答傾向は異なり、競合より早く着手した企業が推薦獲得で優位に立ちます。SEOで培ったコンテンツ資産を活かしながらAI引用率の向上を図るハイブリッド戦略が、AI時代の持続的な競争力につながります。検索エンジンとAI検索の双方で情報露出を維持することが重要です。

コネクタブルーの提供サービス

  • 勝てるプロンプトを見極め投資を集中

    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検索最適化の出発点は、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。私たちは、どのクエリで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することで無駄なコストを排除します。キーワード検索とは異なる対話型クエリへの対応が、AI引用率を左右します。SEOで蓄積したコンテンツ資産を活かすことで、相乗効果も引き出せます。

  • AIに引用される情報構造を設計

    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して引用します。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。構造化データによって、大規模言語モデルが読み取りやすい形式にWebサイトを最適化します。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向けとAIO向けのコンテンツ制作を並行して進めます。

  • AI検索の推薦状況を週次で可視化

    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

    私たちは、ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityの5大生成AIにおける自社ブランド名やサービス名の推薦状況を、週次でモニタリングします。引用状況、言及トーン、競合との比較をレポーティングし、効果検証と施策提案の根拠として活用します。AIの回答はSEOの順位計測とは異なる指標で評価する必要があるため、独自のAI検索計測フレームワークで可視化し、AI引用率の変化を継続的に把握します。

  • アップデートに追随し推薦獲得を継続

    生成AIアルゴリズムUpdateに合わせた継続的なチューニング

    LLMO(Large Language Model Optimization)の観点では、生成AIのアップデートへの追随が不可欠です。専門チームが日進月歩の生成AIの変化を常時解析し、速いサイクルでコンテンツや情報構造の改善を実施します。AIモードやAI Overviewsの表示傾向、生成AIの引用パターンの変化に合わせて、SEOとAIOの施策バランスを最適化し、検索エンジンとAI検索の双方で、情報露出の継続的な改善を図ります。

AIO対策を進める上でのポイント

01

ゼロクリック検索を前提にKPIを再設計する

AI Overviewsの表示拡大により、ゼロクリック検索が増加し、検索流入数だけでは成果を測れない状況です。私たちは、流入数中心のKPIから、AIの回答内での言及や推薦を含む指標へと再設計することが、経営層にとって最初の論点だと考えています。AIに引用された回数だけでなく、引用が問い合わせや商談といったビジネス上の成果にどうつながったかまで確認する必要があります。SEOとAIOの指標を切り分けつつ、一つの評価体系として統合する視点が欠かせません。

02

llms.txtや構造化データを含むAIに読み取られやすい情報基盤の整備

AIが情報を抽出しやすいWebサイトにするには、構造化データの実装に加え、llms.txtといった新しい取り組みの位置づけも押さえておく必要があります。構造化データを用いることで、AIがデータの意味を読み取れるようになります。あわせて、自社情報の整合性を保つこと、一次情報を充実させること、自然言語の質問に答えるFAQ形式のコンテンツを備えることが、AIに引用されやすい状態づくりの土台です。私たちは、これを全社的な情報基盤の課題として捉えています。

03

業界・課題に応じた優先施策の見極めとハイブリッド戦略

AIO対策は、業界や抱えている課題によって優先すべき施策が変わります。業界ごとに生成AIが提示する回答の傾向も異なるため、まずは自社のAI引用率の現状を把握し、そこを起点に優先順位を決める進め方が合理的です。AIに選ばれるためにはSEOが基盤となるため、SEOの資産を活かしながらAIOの施策を重ねるハイブリッド戦略が有効です。私たちは、限られた経営資源を成果に近い領域へ集中させる設計を重視しています。

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ビジネスとAIOの両面からアプローチ

AI検索最適化で成果を出すには、技術的な知識だけでなく、クライアントのビジネスモデル、競合環境、ユーザーの検索行動を深く理解した上でプロンプトを設計する力が欠かせません。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、実際にコンバージョンへつながるターゲットプロンプトを選定します。SEOで培ったコンテンツマーケティングの知見とAIO施策を組み合わせ、AI引用率の向上を通じて、AI検索への移行を総合的に支えています。

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・LLMO対策により、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の要素の配置を定量的に分析し、効果的な施策を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。再現性の高さが、成果報酬型のご支援の根幹です。

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など主要な生成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。AIモードやAI Overviewsを含むAI検索全体の動向、回答の傾向、引用パターン、E-E-A-Tの評価基準の変化をいち早く捉え、クライアントごとのAIO・LLMO対策に反映します。生成ロジックが変化しても柔軟に施策を最適化できるのは、この専門体制と継続的な研究開発があるからだと考えています。

成果報酬型でリスクを吸収し、成果にコミットする

AIO・LLMO対策は不確実性が高く、成果が出るまでの期間や確度は業種や条件によって異なります。ゼロクリック検索が広がる中で、初期投資の判断は経営層にとって重い意思決定です。私たちは、従来の固定報酬型とは異なり、成果報酬型で初期投資のリスクを吸収します。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で、私たち自身も施策の精度を高め続けます。AI検索を熟知した施策チームとして、継続的に伴走いたします。

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

AIO対策の事例紹介

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

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

大手総合商社:商材情報の再設計で新規商談を創出

商材・用途別コンテンツの体系化により、生成AI経由の法人問い合わせが38%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SIer: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

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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Contact

よくある質問(FAQ)

AIO対策とは何ですか?

AIO対策はAIに引用される状態を作る施策です。AIO対策はAIに正しく理解される施策であり、AIOはAIによる文脈理解と要約のしやすさを重視します。そのため、AIはユーザーの質問に対する明確な答えを抽出しやすいように設計する必要があります。また、AI検索最適化はブランド認知度を向上させ、新たな集客チャネルをもたらします。私たちはAIO対策コンサルティングを通じて、生成AI時代における自社サイトの情報発信を、戦略設計の段階からご支援しています。

なぜ今、AI検索への対策が必要なのですか?

2025年からAIによる検索結果が普及し始めました。2025年9月にはGoogleのAIモードが本格普及し、AI検索ではゼロクリックサーチが増加しています。AI検索によるゼロクリック行動が増加しているため、ゼロクリックサーチの影響で流入が減少する傾向にあります。AIによる検索結果での露出が重要であり、AIに無視されると流入がゼロになる可能性があります。AIによる概要が検索結果に表示されるGoogle AI Overviewのような仕組みを踏まえ、AI検索対策を早期に進めることが求められています。

AIO対策でAIに引用されるメリットを教えてください

AIに引用されることで信頼性が向上し、ブランド毀損リスクを回避できます。AI検索最適化により新たな集客チャネルが得られ、競争優位性を獲得する手段となります。また、AI検索での引用状況は流入数に影響を与えるため、AIに選ばれるコンテンツ作りが重要視されています。AIによる回答の中で自社の言及状況を高めることは、ブランド認知度の向上にも直結します。私たちはAIO対策コンサルティングを通じて、こうした効果の最大化をご支援しています。

AIO対策とSEO対策・LLMO対策の違いは何ですか?

AI検索最適化はSEOの延長線上にあり、AIに選ばれるためにはSEOが基盤となります。従来のSEOが検索順位の向上を主眼とするのに対し、AIO対策は構造化データの実装を含み、AIが情報を正しく読み取れる状態を整える点が特徴です。さらに、「AIの回答にどう表示されているか」のモニタリングはSEOとは異なる取り組みです。LLMO(Large Language Model Optimization)やGEO(Generative Engine Optimization)は、生成エンジンを含むAI検索全体を対象にした考え方で、AIO対策と目的を共有しており、自然検索とAI検索の両面を見据えた設計が欠かせません。

AIに引用されやすいコンテンツにするには、何を改善すればよいですか?

AIは情報の新しさや独自性を好み、一次情報や専門家による情報を重視します。そのため、コンテンツ作りでは、独自の調査結果や専門家の見解を盛り込むことが有効です。FAQコンテンツは自然言語で尋ねられる質問に引用されやすい傾向があります。さらに、構造化データを活用することでAIがデータの意味を読み取れるようになり、サイト構造の整理や外部情報との整合性の確保も欠かせません。AI検索で自社情報を引用されやすくするには、情報の整合性が重要です。私たちはこれらの改善施策を、改善提案から実装までご支援します。

AIO対策の成果はどのように確認しますか?

AIO対策では、AIに引用された回数だけでなく、ビジネス上の成果を確認する必要があります。ChatGPTやGeminiなどの生成AIでの引用状況や言及状況を可視化し、AI経由の流入やコンバージョンの変化と合わせて評価します。Google検索の順位やGoogle AI Overviewsでの表示も含めて、継続的に状況を可視化することが重要です。具体的な業界や現在抱えている課題に応じて優先施策が変わるため、その時々の調査結果に基づく改善提案を重ねながら、成果をお示ししてまいります。

AIO対策コンサルティングの費用相場について教えてください

AIO対策コンサルティングの費用は、月額200万円から700万円が相場です。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支援できる点が、コンサルティング会社の特長です。一方、マーケティング会社やシステム会社の場合は、月額30万円から100万円程度が一般的な相場で、コンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業の支援が中心となります。目的や社内の体制に合わせて、どこまでを任せたいかを整理したうえで、AIO対策会社を比較検討いただくことをおすすめします。

AIO対策に強いコンサルティング会社はどのように選べばよいですか?

AIO対策会社を選ぶ際は、AIO対策とLLMO、従来のSEOの関係を踏まえた戦略設計ができるかを確認することが大切です。AI検索エンジンごとの特性を理解し、ChatGPTやGeminiなどの引用傾向を調査結果に基づいて施策へ反映できる体制か、構造化データの実装やサイト構造の改善まで対応できるかも判断材料になります。AIO対策に特化した実績や、被リンク・サイテーションなど外部情報の扱い方、継続的なSEO支援の体制も確認しておくと安心です。相談ください、という段階でも、私たちが選定の観点を整理いたします。

AIO対策コンサルティングの依頼から支援開始までの流れを教えてください

まずお問い合わせをいただき、現在のWebサービスや自社サイトの状況、抱えている課題をヒアリングします。その後、AI検索での言及状況を可視化したうえで、優先順位を付けた改善施策を提案します。ご合意後に戦略設計を行い、コンテンツ制作や構造化データの実装などの実務に着手します。支援開始後も、AI検索対策の効果を定期的に確認しながら改善を重ねてまいります。まずは現状に不安がある段階でも、お気軽にご相談ください。

自社でAIO対策を行う場合と、コンサルティングに依頼する場合の違いは何ですか?

自社で取り組む場合は、社内のノウハウを蓄積できる一方で、AI検索エンジンの仕様変更への追随や、構造化データの実装、コンテンツ制作などに多くの工数がかかります。生成AI時代の検索動向は変化が速く、継続的な調査と改善施策の見直しが欠かせません。コンサルティングに依頼すれば、専門的な知見に基づく戦略設計から実務まで一気通貫で支援を受けられ、成果までの期間を短縮できます。社内の体制や優先順位に応じて、自社で担う範囲と外部に任せる範囲を分けるのも一つの方法です。