AI検索で、選ばれる企業へ。

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    Large Language Model Optimization

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Large Language Model Optimization

成果報酬型 : ゲーム業界向けAIO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。

生成AIがゲームの探索や比較の入口となる中、自社タイトルがAIの回答に登場するかどうかは、認知と獲得を左右する経営課題になりつつあります。私たちは、ゲーム業界向けのAIO対策を、戦略設計から制作、モニタリング、リライトまで成果報酬型で一気通貫に支援し、AI検索で選ばれる情報基盤の構築に貢献します。

ゲーム業界におけるAIO対策の重要性

  • ゲーム業界で急速に進むAI検索へのシフトと大手企業が直面する経営課題

    ユーザーがゲームをAIに直接たずねる行動が普及し、タイトル探索のジャーニーは大きく変わりつつあります。AIO(AI Optimization)は、AIに自社のゲームを推薦させるための最適化施策です。AIの回答に含まれなければ、公式サイトを訪れる前に比較の土俵から外れるおそれがあります。大手企業にとっては、トピッククラスターで情報を体系化し、ユーザー評価を含む情報源として認識される状態を整えることが、経営課題となっています。

  • AI Overviewのゼロクリック化が新作タイトルの発売日情報と認知に与える影響

    AI Overviewは検索結果の上部に表示され、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。デスクトップ検索のゼロクリック率は約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。新作の発売日情報やゲーム内容がAIの回答で完結すると、認知の起点が変わります。ナレッジパネルや強調スニペットに正確な情報が載る状態を整えることが、AI検索時代の前提条件になります。

  • SEOで上位表示でもAI検索で引用されない:表示順位だけでは測れない新たな競争指標

    SEOで高い表示順位を獲得していても、AI検索で引用されなければ集客機会を失うことがあります。従来のSEOは検索結果の上位表示を目指しますが、AI検索では情報が引用されるかどうかが重要になり、指標そのものが異なります。公式サイトからのオーガニック流入を維持するには、検索エンジンとAI検索の双方を見据えた設計が必要です。私たちは、表示順位だけに依存しない評価の視点を、経営層の皆さまとともに整理します。

  • AIが推薦するゲームタイトルの条件:一次情報と情報源としての信頼性

    AI検索は、信頼性の高い一次情報を優先的に引用します。ゲーム業界では、公式サイトに掲載する正確な情報が一次情報の中核となり、攻略コンテンツやユーザー評価は、それを補う情報として位置づけられます。経験、専門性、権威性、信頼性を示すE-E-A-Tの観点から、情報源としての信頼性を高めることが重要です。トピッククラスターで関連情報を整理すれば、AIが自社情報を正しく認識する土台になります。

  • AIエージェント時代を見据えたゲーム企業の中長期的なAI検索対策の戦略設計

    今後は、AIエージェントがユーザーの好みを踏まえてゲームを選び、推薦する場面が広がると考えられます。この流れに備えるには、SEOとAIOを統合したハイブリッド戦略が有効であり、早期に着手した企業ほど推薦獲得で優位に立ちます。発売日情報などの更新を含め、公式サイトを正確に整備し、Googleビジネスプロフィールを含む企業情報のエンティティを整理しておくことが、中長期の戦略設計の基盤になります。

コネクタブルーの提供サービス

  • 勝てるプロンプトを事業視点で定義します

    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検索最適化は、どのクエリでAIに推薦されるべきかを定義することから始まります。業種、競合、購買フェーズの観点から優先度の高いプロンプトを選び、集中的に投資します。ゲーム業界であれば、ジャンル別のおすすめ探索や発売日情報の確認など、対話型のクエリが対象です。SEOで蓄積した公式サイトのコンテンツ資産を活かし、ユーザー評価の収集をトピッククラスターで整理することで、相乗効果を引き出します。

  • AIが引用しやすい構造へ整えます

    独自ロジックに基づく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を制作し、構造化データを用いて大規模言語モデルが読み取りやすい形式へ最適化します。公式サイトや攻略コンテンツを対象に、E-E-A-Tを示す一次情報を盛り込み、ナレッジパネルや強調スニペットでの正確な表示にもつながる情報の構造化を進めます。

  • 5大モデルの推薦状況を週次で可視化します

    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とレポーティング

    ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityの5大生成AIで、自社のタイトル名やブランド名がどのように推薦されているかを、週次でモニタリングします。引用状況、言及のトーン、競合との比較をレポートにまとめ、施策提案の根拠とします。生成AIの評価は、SEOの表示順位の計測とは異なる指標が必要です。独自のAI検索計測フレームワークで可視化し、オーガニック流入やユーザー評価への影響も継続的に把握します。

  • アルゴリズムの変化に速く追随します

    生成AIアルゴリズムの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Updateへの追随が欠かせません。専門チームが日進月歩の生成AIの動向を常時解析し、速いサイクルでコンテンツと情報構造の改善を行います。AI Overviewの表示傾向や引用パターンの変化を踏まえ、SEOとAIOの施策バランスを最適化します。表示順位や発売日情報が強調スニペットに載る状況も確認しながら、推薦獲得を継続的に高めます。

  • 検索とAI検索の双方で露出を高めます

    SEOとAIOを統合したハイブリッドアプローチによる情報露出の最大化

    私たちは、SEOで培ったコンテンツ制作のノウハウとAIOの施策を組み合わせ、検索エンジンとAI検索の双方での情報露出を最大化します。AIO戦略の策定、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。公式サイトと攻略コンテンツをトピッククラスターで整理し、オーガニック流入を維持しながら、AI検索での推薦を段階的に広げていく設計です。

ゲーム業界においてAIO対策を進める上でのポイント

01

タイトルのライフサイクルに応じたAI検索対策の優先順位づけ

ゲームタイトルは、発売前、発売直後、運営期でユーザーがAIに投げかける問いが大きく変わります。私たちは、フェーズごとに優先すべきプロンプトを定義し、発売日情報の正確な発信と更新を軸に情報整備を進めることを得意としています。公式サイトを一次情報の情報源として確立し、AIが最新の事実を参照できる状態を保つことが重要です。Googleビジネスプロフィールなどの企業情報も整え、AIに自社情報を正しく認識させます。

02

公式一次情報とユーザー評価・攻略コンテンツを組み合わせた信頼性の担保

AIが参照する情報源には、公式の一次情報に加えて、ユーザー評価や攻略コンテンツが混在しています。私たちは、公式の一次情報を軸に据え、トピッククラスターの考え方で関連情報を整理し、AIに自社情報を正しく認識させるエンティティ整理を重視しています。ナレッジパネルに表示される企業やタイトルの情報とも整合させることで、信頼性の高い情報源として引用される土台が整います。

03

複数タイトル・複数組織をまたぐ大手企業ならではの推進体制とKPI設計

大手ゲーム企業では、複数のIPや部門にまたがる情報が分散しやすく、AIに伝わる情報の一貫性が損なわれがちです。公式サイトの情報を統合し、全社で整合した情報設計を行うことが前提になります。KPIは、表示順位に加えて、AIでの引用や推薦の状況といったAI時代の指標を組み合わせて設計する視点が欠かせません。オーガニック流入の変化も併せて捉え、経営判断に資する形で評価します。

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理解とAIOの両面からのアプローチ

AI検索最適化には、テクニカルな知識に加えて、ビジネスモデルや競合環境、ユーザーの検索行動への深い理解が欠かせません。私たちはコンサルティングファームとして、発売日情報や公式サイトの役割、ユーザー評価の影響まで踏まえ、成果に結びつくターゲットプロンプトを設計します。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、トピッククラスターを意識した段階的な移行を支援します。

独自のAIツール・数理モデルによる再現性の高いAI検索最適化ノウハウ

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対策により、70%以上の推薦獲得率を記録しています。コンテンツの構造や情報密度、E-E-A-Tの要素の配置を定量的に分析し、公式サイトや攻略コンテンツの構造化データの実装までを一貫して実行します。ナレッジパネルや強調スニペットにも通じる情報設計を体系化しており、再現性の高い支援を得意としています。

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、主要な生成AIは日々進化を続けています。私たちは、アルゴリズムのアップデートを常時解析する専門体制を社内に構築し、回答傾向や引用パターン、E-E-A-Tの評価基準の変化をいち早く捉えて施策に反映しています。AI Overviewsの表示傾向が変わっても、表示順位やオーガニック流入への影響を見極め、企業ごとに最適な施策を柔軟に調整いたします。

初期投資リスクを吸収する成果報酬型でのサービス提供

AIO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。私たちは、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、お客様と同じ目線で成果にコミットします。公式サイトの整備やユーザー評価の向上、オーガニック流入の拡大、Googleビジネスプロフィールを含む情報整備まで、AI検索を熟知したチームが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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Contact

よくある質問(FAQ)

ゲーム業界向けAIO対策とはどのようなものですか?

AIOはAIに自社のゲームを推薦させるための最適化施策である、と私たちは考えています。AIOはゲーム業界においてAI検索最適化を指し、AIOではAIに選ばれ、AIの回答内で紹介されることを目指します。AIOの目的はゲームの認知度を高めることであり、AIO(AI Optimization)は生成AI時代の新しい基盤施策です。なお、簡易水冷システムもAIOの一例として知られていますが、本サービスが扱うのはAI検索最適化としてのAIOです。

ゲーム業界でAI検索対策が必要な理由について教えてください

AI検索最適化によってユーザー獲得の効率が改善されます。AI検索ではユーザーがゲームを直接聞く方法が普及しており、ユーザーの好みに合わせたゲーム推薦が行われます。AIがユーザーの好みを分析しゲーム推薦する機能もあります。AI検索時代にはユーザー行動が変化しているため、AI対策は欠かせません。さらに、生成AIはゲーム開発業務を効率化するために利用されており、業界全体でAI活用が進んでいます。

AIO対策とSEO・LLMO・GEOの違いについて教えてください

従来のSEOは検索結果の上位表示を目指します。一方、AI検索では情報の引用が重要です。従来のSEO施策とAI対策は異なる指標を持つため、検索順位だけでなくクリック数や参照元の変化も確認する必要があります。LLMO(Large Language Model Optimization)やGEO(Generative Engine Optimization)は生成AIへの最適化という点でAIOと近い概念ですが、AIOはGoogle検索のAI Overview(AI Overviews)への対応を中心に据えている点が主な違いです。AIO対策はSEO施策と統合して進めるべきです。

ゲーム業界向けAIO対策支援サービスではどのような業務内容に対応していますか?

AIO対策はAI検索結果に自社情報を引用させる施策です。私たちは、戦略設計から情報整理、コンテンツ制作、効果検証までの業務内容に対応しています。AIOはマーケティングやプレイ環境向上に活用されるため、マーケターの方の課題に合わせた支援が可能です。AI検索では公式情報やFAQの整備が重要であり、公式サイトに正確な情報を掲載することが重要です。当社のサービス名や支援範囲については、お問い合わせの際に詳しくご説明します。

AIO対策で具体的に実施する施策について教えてください

AIO対策には情報の構造化が重要です。情報の構造化はAI検索対策の基盤であり、AIが情報を要約しやすい形式が重要です。AIに引用されやすい情報は具体的な数値を含み、AIに引用されやすいコンテンツは専門用語の定義を含みます。具体的な事例を整理することでAIが引用しやすくなり、結論、理由、具体例を明確にすることが求められます。AIに引用されるための情報設計が必要であり、各ページの文章を見直すことから進めます。

AIO対策支援会社の選び方について教えてください

選び方の軸として、まず戦略設計から実務まで一気通貫で対応できるかを確認してください。AI検索での露出を最大化するには外部メディアでの言及が重要であり、自社情報を正しく認識させるためにエンティティを整理する支援体制も比較の対象です。AIに自社情報を正しく認識させる必要があるため、自社サイトの改善だけでなく、業界理解やゲーム市場の動向への知見も確認する価値があります。AI対策の実績や、ゲーム業界での支援経験の有無も判断材料になります。

強みを整理してAIに自社ゲームを推薦してもらうにはどうすればよいですか?

強みを具体的に言語化することが重要です。強みの整理は社内資料の棚卸しから始めます。顧客の声を活用して強みを整理することが有効です。抽象的な表現を避け具体的に説明することが必要であり、強みを整理した内容はサイトに反映する必要があります。反映する際は、企業名やタイトルごとの特徴を言葉として明確に示し、各ページの文章を揃えることで、AIが自社の情報を正しく把握しやすくなります。

AIO対策の導入から成果が出るまでの流れについて教えてください

導入は、現状の把握、戦略設計、情報の構造化、コンテンツ制作、効果検証という流れで進みます。AI検索では43%がゼロクリック率を示すため、従来のクリック数だけで成果を測れない点に留意が必要です。AIに引用されるためには情報の構造化が必要であり、リードやリード獲得への貢献も含めて評価します。成果が現れるまでには一定の期間がかかるため、継続的に改善を重ねながら、私たちが伴走して支援します。