AI検索で、選ばれる企業へ。

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    AI Optimization

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    Generative Engine Optimization

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    Large Language Model Optimization

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Large Language Model Optimization

成果報酬型 : 製造業向けGEO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。

調達や設計の担当者が、発注先の探索をAI検索で始める時代になりました。製造業の技術情報が生成AI回答に含まれなければ、商談の土俵にも上がれません。私たちは、ターゲットプロンプトの設計から継続的な改善まで、AIOを一気通貫かつ成果報酬型で支援します。

製造業におけるGEO対策の重要性

  • 調達担当者や設計者の探索行動がAI検索へ移行している

    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。調達担当者や設計者が、ChatGPT検索、Perplexity、Geminiなどに直接問いかけ、比較や推薦の回答を得る行動が広がっているためです。製造業では案件単価が数十万円から数千万円に達します。生成AI回答に自社が含まれない状態は、探索の入口そのものを失うことを意味し、経営への影響は小さくありません。

  • ゼロクリック検索の拡大が製造業のWeb集客を変えている

    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で上位を獲得していても、AIに引用されなければ集客機会を失うリスクがあります。流入数の減少を前提に、AIリファラルトラフィックや引用ソースとしての採用状況を、統計データとして把握するKPIへの見直しが必要です。

  • AIに引用される一次情報と技術情報の価値

    AI検索エンジンは信頼性の高い一次情報を優先的に引用し、具体的な数値やスペックを重視して評価する傾向があります。技術ホワイトペーパー、製品仕様、統計データなど、製造業が保有する技術情報は、AI時代の競争力になります。CO2排出量の削減実績やリサイクル材料の使用比率といった情報も、生成AI回答で引用される対象です。

  • 人手不足の環境下で情報露出を最大化する必要性

    製造業では人手不足が深刻化しており、限られたリソースで情報露出を最大化する施策が求められています。製品カタログや技術仕様書のHTML化は、AI検索エンジンがHTMLテキストを優先的に読み取るため、最優先で取り組むべき課題です。外部の専門チームと連携することも有効で、一次情報や技術ホワイトペーパーを生成AI回答に反映させる体制を整えられます。

  • SEOとGEOを並行して進める戦略的な意義

    GEO(Generative Engine Optimization)は、自社の製品や情報を生成AIに最適化する取り組みで、AIOやLLMO(Large Language Model Optimization)と深く関わります。SEO対策とGEO対策は相互に補完するため、並行して進めるべきです。AI検索の推薦枠に入ることは売上に影響し、BtoB商材と特に相性が良い領域です。中堅企業でも、大手企業から指名を受けやすくなる可能性があります。AIリファラルトラフィックの獲得に加え、エージェンティックコマースの広がりを見据えた情報設計が欠かせません。

コネクタブルーの提供サービス

  • 勝てるプロンプトに投資を集中させる

    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

    AI検索最適化は、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの設計から始まります。業種、競合、購買フェーズの観点から、どのクエリでAI検索に推薦されるべきかを定義し、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。ChatGPT検索やPerplexityで調達担当者や設計者が実際に投げかける相談の型を踏まえ、自社コンテンツ資産を活かした設計を行います。

  • AIに引用される一次情報を整える

    独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作

    生成AIは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を制作します。技術ホワイトペーパーや製品仕様、FAQといった製造業の技術情報を一次情報として整え、E-E-A-Tの観点から経験、専門性、権威性、信頼性を示す内容を盛り込みます。自社サイトが引用ソースとして信頼される状態を目指します。

  • 大規模言語モデルが読み取りやすい形へ

    構造化データを活用した情報構造化

    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にWebサイトを最適化します。製品カタログや技術仕様書のHTML化、製品スペックや統計データの整理もこの工程に位置づけています。コンテンツ制作から構造化データの実装、SEO対策との統合まで、一貫して私たちが対応します。検索エンジンとAI検索の双方で、情報が引用される状態を実現します。

  • 推薦状況を週次で可視化し施策に活かす

    主要生成AI(5大モデル)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AI検索計測フレームワークで可視化し、AI Overviewsの表示状況も継続的に把握します。

  • アップデートに追随し推薦獲得を維持する

    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。専門チームが生成AIのアップデートを常時解析し、速いサイクルでコンテンツや情報構造を改善します。AI Overviewsの表示傾向や引用パターンの変化に合わせ、SEOとAIOの施策バランスを最適化します。ChatGPT検索やGeminiの回答傾向の変化にも柔軟に対応し、持続的な推薦獲得を支えます。

  • AIO戦略策定から改善までを一気通貫で

    現状分析からコンテンツリライトまでの一気通貫支援

    私たちは、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。まず現状分析で、主要な生成AIにおける自社の認識状況を調査します。その結果に基づいて既存コンテンツをリライトし、PDCAを回して成果を高めます。一次情報の整備から生成AI回答での推薦、AIリファラルトラフィックの獲得まで、継続的に伴走します。

製造業においてGEO対策を進める上でのポイント

01

技術情報と製品データをAIが読み取れる形に整える

製品カタログや技術仕様書をHTML化し、具体的な数値情報を公開することが最優先の課題です。AI検索エンジンはHTMLテキストを優先的に読み取り、具体的なスペックを評価します。調達担当者や設計者が比較検討する用途、物性、認証などの情報は、統計データや技術ホワイトペーパーとして整理すると、生成AI回答で引用ソースに選ばれやすくなります。専門メディアや展示会情報も参照されるため、外部の発信にも目を向けます。

02

サステナビリティ対応や製品情報を競争力に転換する

カーボンニュートラル対応は製造業の経営課題であり、CO2排出量の削減実績やリサイクル材料の使用比率を公開する企業が増えています。AI検索エンジンがこうした情報を引用するため、一次情報として整備することが調達上の信頼につながります。脱炭素や再生可能エネルギーに関する取り組みも、統計データとして数値で示すことで、生成AI回答に反映される可能性が高まります。Geminiなどの引用ソースとして認識される状態を目指します。

03

営業・調達の変化を見据えた成果指標の設計

調達部門がAI検索を使って商談機会を生み出す環境では、成果指標の見直しが欠かせません。AIリファラルトラフィックや、生成AI回答での引用状況を指標に組み込む視点が重要です。AIが比較と推薦を担うエージェンティックコマースの広がりを見据えると、AIに選ばれる情報設計が営業機会を左右します。短期の流入数だけでなく、推薦状況やブランド言及の変化を継続的に確認し、Geminiを含む複数のAIで把握します。

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

私たちはコンサルティングファームとして、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うえでプロンプトを設計します。ChatGPT検索やPerplexityなど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、生成AI回答での推薦を目指します。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、SEOとAIOの両軸で段階的に移行できる支援を行います。

独自のAIツール・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。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、一次情報を軸に施策を体系化してきました。生成AI回答で引用ソースとして選ばれやすい統計データの示し方も、この分析から導いています。制作から構造化データの実装、PDCAまでを一貫して実行できる体制が、再現性の背景にあります。

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

私たちは、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。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捉え、クライアントの施策に反映します。ChatGPT検索やPerplexityを含む各社の動向を踏まえ、生成AI回答の引用ソースとなるよう、企業ごとに施策を最適化します。AIによる回答の生成ロジックが変化しても、柔軟に対応できます。

成果報酬型でのサービス提供

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。私たちは、固定報酬型のようにクライアントが初期投資のリスクを全額負担する形ではなく、成果報酬型でリスクを引き受けます。AIリファラルトラフィックや生成AI回答での推薦状況といった成果に、クライアントと同じ目線でコミットします。成果責任を負うことで、施策の精度を高め続ける姿勢を保ちます。

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

GEO対策の事例紹介

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

大手産業機械メーカー:設備選定情報の充実で商談機会を拡大

課題・用途別の製品情報整備により、生成AI上での製品推奨率が46%向上

大手鉄鋼メーカー:鋼材技術情報の整備で引用機会を拡大

用途・性能別の技術情報を整理したことで、生成AI上での自社鋼材引用率が43%向上

中堅精密部品メーカー:専門領域の情報強化で新規顧客を獲得

専門記事とFAQの重点拡充により、生成AI経由の新規問い合わせ件数が62%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)

製造業向けGEO対策とは何か教えてください

製造業におけるGEOは生成エンジン最適化を指します。GEO(Generative Engine Optimization)は、自社の製品や情報を生成AIに最適化する取り組みであり、AI検索の結果でブランドの優先度を向上させます。LLMO GEOやAEOといった呼称で語られることもありますが、いずれも生成AIの回答に自社が取り上げられる状態を目指す点で共通しています。私たちは、製造業向けのGEO戦略として、工作機械をはじめとする製品情報を整理し、AI検索時代に選ばれる状態をつくる支援を行っています。

GEOとSEOの違いについて教えてください

従来のSEOとは異なり、GEOはAI回答内に自社名が組み込まれることを目指します。SEOはGoogle検索の順位を高める検索対策ですが、GEOはChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答に自社が登場するための施策です。AI検索対策はSEOと相互に補完し合うため、GEO対策はSEO対策と並行して推進するべきです。SEOとAI検索は対立するものではなく、E-E-A-Tを意識した高品質なコンテンツが両方の土台になります。AI OverviewsやAIモードの普及により、両者を一体で設計する重要性が高まっています。

製造業にGEO対策が必要な理由を教えてください

AI検索時代には、バイヤーが生成AIにリサーチを行うことが増加しています。ゼロクリック検索は約61.5%に達しており、従来のGoogle検索だけでは接点を確保しにくくなりました。AI検索で新規サプライヤー探索が加速しているため、AIの回答に取り上げられない企業は機会を失いかねません。さらに製造業の人手不足が深刻化しており、人手不足環境下でのGEO対策が求められています。限られたリソースで情報露出を最大化する施策が必要であり、AI検索対策が製造業の情報発信に重要となっています。

AI検索で調達担当者に選ばれるにはどうすればよいですか?

製造業の調達担当者はAIを利用して発注先を選定しています。調達部門はAI検索を利用して商談機会を創出するため、AIの回答に自社が登場することが重要です。AI検索の推薦枠に自社が入ることは重要であり、AI検索での推薦は企業の売上に大きな影響を与えます。AIは具体的なスペックを優先して評価し、具体的な数値情報を公開することが推奨されます。AI検索での推薦獲得には具体的な数値情報が必要であり、AI検索では情報の正確性も重視されます。

製造業向けGEO対策コンサルティングサービスの支援内容を教えてください

GEOコンサルティングは企業成長をサポートするサービスであり、製造業向けのコンサルティングサービスでは、現状分析で主要な生成AIでの自社の認識状況が調査されます。その後、施策設計から施策実行、モニタリングまでを一貫して行います。自社の技術データがAIに正しく理解されることが重要であるため、技術的な情報整備にも対応します。AIは専門メディアや展示会情報も参照するため、外部情報の整備も含めてご提案します。外部専門チームとの連携が人手不足対策に有効であり、実務経験に基づく支援が可能です。

製品カタログや技術仕様書をHTML化する効果を教えてください

製品カタログはHTML化することが最優先課題です。AI検索エンジンはHTMLテキストを優先的に読み取るため、PDFや画像のままでは内容が正しく伝わらない場合があります。製品カタログをHTML化し、具体的な数値情報を公開することで、生成AIは具体的な数値情報を優先的に引用しやすくなります。AIは具体的な数値情報を優先的に引用するため、仕様や性能値を明記した構造化データの実装も有効です。これにより、企業サイトの情報がAIに正確に理解されやすくなります。

GEO対策コンサルティング会社の選び方を教えてください

コンサルティング会社を選ぶ際は、製造業に特化した実績、複数エンジンの横断的な観測体制、施策実行まで担える体制、デジタルマーケティング全体への理解といった点を確認することが大切です。費用面では、コンサルティング会社の場合、月額200万円から700万円が費用相場で、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可能です。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100万円程度が目安で、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に限定されます。また、AI検索対策は製造業の競争力を高める重要な施策であるため、特化した知見の有無も判断材料になります。

成果報酬型GEO対策コンサルティングの仕組みを教えてください

成果報酬型は、AI検索での引用や問い合わせなどの成果に応じて費用が発生する形態です。AI検索対策は特にBtoB商材に効果的であり、製造業の案件単価は数十万円から数千万円に達するため、成果との相性が良いとされています。生成AI検索での問い合わせは質の高い案件になりやすく、生成AIによって営業効率が向上します。ただし、成果の定義や計測方法、対象となる検索エンジンや生成AIの範囲は事前の確認が欠かせません。私たちは条件を明確にしたうえで、貴社の状況に応じた契約形態をご提案します。

製造業のGEO対策で成果が出るまでの期間と費用の目安を教えてください

成果の現れ方は、対象製品の競合状況や既存コンテンツの整備状況によって異なります。継続的なモニタリングと改善を重ねることが前提となるため、一定期間の取り組みを見込む必要があります。費用については、コンサルティング会社の場合、月額200万円から700万円が相場で、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を受けられます。コンサルティング会社以外の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100万円程度が目安で、コンテンツ制作やSEO分析など、テクニカルな実務作業支援に限定されます。

自社でGEO対策を進める場合と外部へ依頼する場合の違いを教えてください

自社で進める場合は、社内に知見を蓄積できる一方、人手不足の製造業では担当者の負担が大きくなります。限られたリソースで情報露出を最大化する施策が必要であり、外部専門チームとの連携が人手不足対策に有効です。東京都を拠点とするコンサルティング会社を含め、外部の専門家は実務経験や最新の知見を持ち、施策実行までを担えます。代表取締役や役員層が戦略判断に集中しながら、技術的な実装やコンテンツ整備を任せる体制も可能です。自社の体制と目標に応じて、内製と外部活用の最適な配分をご提案します。