AIO
AI Optimization
GEO
Generative Engine Optimization
LLMO
Large Language Model Optimization
AIO
AI Optimization
GEO
Generative Engine Optimization
LLMO
Large Language Model Optimization
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。
成果にコミットする、コネクタブルーの
「成果報酬型」AI検索最適化サービス




AI検索時代の到来により、
企業の競争力はGoogle検索の検索順位だけでは測れなくなりました。
ユーザーはChatGPT・Geminiをはじめとする生成AIに質問し、
AIの回答から発注先を絞り込みます。
私たちのAEO対策支援サービスは、
AEO(Answer Engine Optimization)の視点で自社情報を最適化し、
AIに引用される状態を実現します。
AIO対策やAEO対策を事業成果につなげるため、
成果報酬型で初期投資のリスクを私たちが引き受け、
AI検索で選ばれる企業への変革を支援します。
AEO対策を通じて、
検索結果とAI検索の双方でユーザーに選ばれることを目指します。
Concept



CONCEPT
01

CONCEPT
01
ユーザーは検索エンジンで複数のページを開く従来の行動から、AIによる対話や自動要約を通じて情報を収集する行動へ移行しました。AEOは回答エンジン最適化を指し、応答エンジン最適化とも呼ばれます。AEO・LLMOなど呼び方は分かれても、AEO(Answer Engine Optimization)の本質は、ユーザーの質問に直接答え、AIが情報を引用しやすい状態をつくることです。
従来のSEO対策はクリック率を重視しますが、AEO対策は直接回答を重視する点がSEOとの違いです。情報収集方法が変化したため、AEO対策は2026年の基本的な施策として重要です。SEO対策だけでは、AI検索で選ばれることは保証されません。Googleの検索結果での信頼性も欠かせません。

CONCEPT
02
AIは無限に情報を参照しない傾向があり、回答を生成する際に引用元となる情報源を絞り込みます。AIの回答に自社の名前が含まれなければ、ユーザーの比較検討の土俵にも上がれません。Googleの検索結果で上位表示されていても、AI検索結果で引用されなければ、自社の見え方は大きく変わります。
AEO対策とは、ユーザーの質問に対して明確な回答を用意し、AIが情報源として選ぶ自社コンテンツの信頼性を高める具体的な施策です。AI検索エンジンは、信頼性の高い情報源を重視します。AEO対策では情報源としての価値を示すことが欠かせません。AEO対策では、AIが参照する情報源を意識し、最新情報と一次情報源を整備することが重要です。従来のSEOの信頼性も、AEO対策に活きます。

CONCEPT
03
AI検索は新たな競争領域であり、先行して情報設計を整えた企業ほど有利な立場を築けます。AEO(Answer Engine Optimization)はSEO施策との相乗効果を得られるため、従来のSEO対策で蓄積した資産を活かしながら、検索結果での可視性を高めることができます。ただしSEOの基盤が整っていなければ、AEO対策は効果が薄くなります。
私たちは自社情報の現状分析と競合の現状分析からロードマップを策定し、ロードマップに沿ってSEOとAEOを両立させる具体的な施策を設計します。Google検索とAI検索を別々に捉えず、検索結果での露出とAI検索での引用を同時に設計することが基本方針です。SEO対策とAEO対策の役割を分け、SEOとの違いを踏まえて設計します。
AI経由の新たな
集客チャネルの確立
AEOによって、企業は新しい集客経路を確保できる可能性があります。AEO(Answer Engine Optimization)でAIが回答を生成する過程に自社が情報源として組み込まれれば、サイト訪問前の課題認知層にもリーチできます。さらに音声検索での流入が増え、スマートスピーカーやAIアシスタントといった音声検索の接点も広がります。
従来のSEO対策では届かなかった層へ、AI検索エンジンを通じて接触できることが最大の価値です。具体的には、AI検索エンジンが回答を生成する際に自社コンテンツが引用される回数を、AEO対策の成果指標として追跡します。AEO対策は、SEO対策だけでは取りこぼす検索ニーズを補います。SEO対策のコンテンツ資産も、AEO対策で活かすことができます。
比較検討段階での
選定確率の向上
発注先を比較する段階では、AIの回答に自社が含まれるかどうかが選ばれる確率を左右します。AEO対策はブランド認知の向上にも寄与し、AIに繰り返し引用されることで、ユーザーの記憶に自社の名前が定着します。E-E-A-Tを強化することで信頼性が向上し、AIが情報源として評価しやすくなります。具体的には、実績や専門性を示すコンテンツを整理し、ユーザーの質問に対する回答の根拠として示します。
E-E-A-Tの観点で信頼性を示すことが、AEO対策の要です。AEO対策はSEO対策と同様に継続的な改善で成果が高まり、自社を想起するユーザーが増えます。AEO対策は、Web検索の検索結果にも好影響を与えることができます。Google検索でも評価される信頼性とコンテンツが、AIの引用の土台です。
問い合わせ・
商談機会の拡大
AI経由で自社を知ったユーザーは、課題が明確なまま比較検討を進めているため、コンバージョンにつながりやすい傾向があります。AEO対策は強調スニペットの表示を促進し、音声検索での回答にも採用されやすくなるため、問い合わせや商談の機会が広がります。ゼロクリック検索が増えても、AIの回答内で自社の強みが示されれば、指名検索や直接の問い合わせに結びつきます。
Googleの検索結果とAI検索の双方で露出できれば、コンバージョンの機会を最大化することができます。AEO対策は、検索順位だけでなく回答の中での扱われ方を高めるサービスです。ユーザーの質問に対して回答する情報を充実させることが、コンバージョンの質を高めます。ユーザーの検索行動の変化にも対応できることが強みです。

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
Service
ターゲットプロンプトの選定と設計

AEO対策の起点は、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。
AEO(Answer Engine Optimization)では、ユーザーの検索意図を質問文に言い換え、実際にAIへ入力される質問を想定して優先順位をつけます。
検索ボリュームだけでなく、受注への貢献度を評価軸に加えることで、無駄なキーワードへの投資を避けることができます。
具体的には、Googleで検索される語句を質問文に変換し、AI検索で想定される質問文を網羅します。
私たちはコンサルティングファームの視点で顧客の購買プロセスを分析し、勝てるプロンプトを選定します。
AEO対策の効果は、この質問設計の精度で決まります。AEO対策のコンテンツ設計も、この質問が起点です。
AI最適化コンテンツの制作と情報構造化

選定したプロンプトに対し、独自のロジックに基づいてAI最適化コンテンツを制作します。
AEO(Answer Engine Optimization)では、ユーザーの質問に対して明確な回答を用意し、結論ファーストの文章設計を徹底することが効果的です。
FAQを構造化データでマークアップし、構造化データを正しく実装することで、AIに理解されやすい情報設計に整えます。
内容より形式に偏りがちな点を避け、一次情報源となる独自データを自社コンテンツに組み込み、音声検索でも引用される質問文を整備します。
具体的な施策として、E-E-A-Tを示す情報も加えます。
AEO対策では、AIに引用される自社コンテンツの質が成果を左右します。
SEO対策のコンテンツも、AEOの観点で再編集することができます。
5大モデルの週次モニタリングとレポーティング

ChatGPT・Gemini・Copilot・Claude・Perplexityの生成AIにおける推薦状況を、週次でモニタリングしレポートします。
AEO対策の効果測定手法は未確立であるため、独自のツールで推薦の有無や引用元を可視化し、施策との因果を検証します。
AEO対策はすぐに成果が出るとは限らないからこそ、定点観測で変化の兆しを捉え、コンテンツや構造化データの改善へつなげます。
具体的には、AI検索の回答内容と引用された情報を比較し、改善施策に反映します。
AEO対策のレポートでは、AI検索の回答と引用元を週次で示し、コンテンツ改善の優先順位を提示します。
AEO対策の結果を、SEO対策のコンテンツ改善にも活用し、AI検索と検索結果での情報の質を高め、情報を回答に反映することができます。
AIアルゴリズム更新に追従する継続的チューニング

AEO対策は、AIのアルゴリズム変更に影響を受けます。
大規模言語モデルやGoogle AI Overviewsなどの仕様が更新されるたびに、引用される情報源の傾向は変化し、Google AI Overviewsの表示条件も動きます。
私たちは更新を常時解析し、構造化データやコンテンツの更新日、情報の鮮度を継続的に見直します。
2026年現在も変化が続くため、一度の施策で終わらせず、継続的なチューニングで推薦状態を維持します。
具体的には、AIによる回答の変化を週次で確認します。
AEO対策とSEO対策の双方で、更新日の管理や最新情報の反映が成果を左右します。
AI Overviewsを含む各AIエンジンの挙動も分析し、Googleのアルゴリズム更新にも同様に対応します。
初期投資リスクを
私たちが引き受ける理由
AI検索の最適化は不確実性が高く、大きな初期投資が必要な領域です。AIシステムの挙動は完全には予測できず、AEO対策は内容より形式に偏りがちで、AI検索エンジンの仕様変更にも左右されます。SEO対策と異なり、AEO対策は効果測定の手法が確立しておらず、成果が確定する前に多額の費用を負担することは企業にとって合理的ではありません。
私たちは成果報酬型を採用し、AEO対策の初期投資リスクを担保します。この仕組みにより、企業は不確実性を抑えながらAEO対策を始めることができます。AEO対策の成果はすぐに出るとは限らないため、Googleの検索結果とAI検索の両面で、ユーザーに回答を届けるコンテンツの価値を継続的に検証することが欠かせません。回答の情報を共有することができます。
事業に貢献しない成果では
費用を発生させない設計
成果報酬型でも、ビジネスに貢献しないキーワードで費用が発生しては意味がありません。私たちはChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityのいずれかで、ターゲットプロンプトでのAI推薦を獲得できたことを成果と定義し、それ以外では費用を一切いただきません。
SEO対策では検索順位や表示回数が評価軸になりがちですが、AEO対策ではユーザーの質問に対してAIが自社を推薦したかどうかを基本の判断基準とします。SEOとAEOでは成果の見方が異なります。SEOとの違いを踏まえ、AEO対策の成果を明確に定義することで、投資判断に必要な情報をお客様と共有することができます。SEO対策と違い、AEO対策の成果指標は推薦の有無です。
生成AIの進化に合わせた
投資対効果の最大化
生成AIは急速に進化しており、一度の最適化で恒久的な成果が続くわけではありません。私たちは成果報酬型の枠組みの中で、モニタリング結果をもとにAEO対策を継続的に改善し、投資対効果を最大化します。従来のSEOと同様に、AEOも改善の積み重ねが成果を左右します。
AEO(Answer Engine Optimization)の成果が自社の利益に直結する構造だからこそ、私たち自身がAIエンジンやAI検索エンジンの挙動を追い続け、回答エンジン最適化の知見を磨き続けます。回答エンジン最適化は応答エンジン最適化とも呼ばれ、AEO対策支援サービスの価値は改善の継続で高まります。SEOとの違いを理解し、AEOのコンテンツと情報を最適化します。SEOの知見も活かし、回答と情報を磨くことが重要です。
お客様と同じ目線で
成果を追求する体制
成果報酬型は、お客様と私たちの利益が一致する仕組みです。コンサルティングファームとして事業戦略や業界の商習慣を踏まえたAEO対策を設計し、製造業やBtoBの企業に対して、実行・定着まで伴走します。お客様の企業が求める成果を共通のゴールとし、定例レポートや具体的な施策の議論を通じて、同じ目線で意思決定を進めます。
AEO対策支援サービスとして、ユーザーの質問に対する回答の質まで責任を持ちます。ユーザーの質問に対する回答を、検索結果とAI検索の双方で最適化します。E-E-A-Tを示す実績情報も共有し、AIに選ばれる状態を目指します。AEO対策のAIコンテンツ制作から、SEO対策、検索結果の分析まで、情報の最適化を担います。情報と回答の質を高めることができます。
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
コネクタブルーの成果定義
5大AIでのターゲットプロンプト
におけるAI推薦の獲得
本サービスにおける成果は明確に定義されています。
ChatGPT・Copilot・Gemini・Claude・Perplexityのいずれかで、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトに対してAI検索の回答内に自社ブランド名またはサービス名が推薦・引用されることをKPIとして設定します。
AI検索最適化の成果をわかりやすく定義し、企業が投資対効果を具体的に評価できる体制を整えています。

理由 01
成果の第一の理由は、コンサルティングファームとしてのビジネス理解にあります。
業界構造や購買プロセスを踏まえなければ、ユーザーの質問を正しく想定できず、勝てるプロンプトも設計できません。
AEO(Answer Engine Optimization)の基本は事業理解であり、私たちは製造業やBtoB領域での豊富な知見を活かし、
自社の強みと顧客の課題を結びつけた質問文を設計します。
事業戦略から実務まで一気通貫で支援できる点も強みです。
Googleの検索意図を質問文に落とし込み、音声検索の質問文まで設計することができるのも、事業理解があるからです。
AI検索向けのAEO対策のコンテンツ戦略とSEO対策を、事業理解に基づいて連動させます。具体的な施策も共に設計します。

理由 02
独自のAIツールと数理モデルを用い、AI検索最適化のノウハウを再現性の高い形に体系化しています。
自社検証では70%以上の推薦獲得率を確認しており、経験則に頼らないAEO対策が可能です。
AIの回答を生成する仕組みを分析し、どの情報構造が引用されやすいかをデータで検証します。
解析ツールによる検証とコンサルタントの判断を組み合わせることで、
AEO対策支援サービスとしての施策の精度を高め、AIに引用される確度を継続的に引き上げます。
解析ツールとAIツールの双方でAIによる引用の傾向を検証し、AI引用率を指標にコンテンツの最適化と構造化データの点検に反映します。
コンテンツの信頼性と情報の信頼性を検証し、検索エンジンやAIエンジンでの最適化に生かすことができます。

理由 03
日進月歩で更新される生成AIを常時解析する専門体制を整えています。
ChatGPT・Gemini・Copilot・Claude・Perplexityの挙動変化を追い、AIエンジンの更新に合わせて施策を素早く見直します。
AEO対策に取り組む企業が増えるほど、競争環境は変化します。
私たちはその変化を先読みし、AEO対策の効果を守る体制を維持しています。
AI検索の最新動向や大規模言語モデルの仕様変更を継続的に分析することで、推薦状態を守ります。
AIによる回答生成の仕様や、Google検索とWeb検索の連携の変化も、2026年の動向として追跡します。
応答エンジン最適化など呼び方が変わっても、サービスの軸は変わりません。
ユーザーの検索行動の変化や、Googleの動向も継続して追うことができます。

新素材の特性や用途に関する情報が検索エンジンに十分反映されておらず、認知獲得に課題がありました。AIOで素材データの情報構造を最適化した結果、AI検索経由での接点が増加し、サンプル依頼数が150%に向上しました。
自社の強みや技術情報が検索エンジン経由で正しく伝わっていない課題がありました。AIOによりAI検索結果での情報露出を最適化した結果、専門性が的確に伝わるようになり、ホームページ経由の新規相談数が180%に向上しました。
技術情報が専門的すぎてAI検索エンジンに正しく理解されていないという課題を抱えていました。AIOで製品情報・技術情報の構造化と最適化を行った結果、AI検索での露出が増加し、試作依頼数が250%に向上しました。
機能や導入メリットがAI検索結果に反映されにくく、比較検討段階での接点が不足していました。AIOにより自社サービスの特徴を正確にAIへ伝える施策を実施した結果、ホームページ経由の新規問合せが200%に向上しました。
FAQ
AEOとはAnswer Engine Optimizationの略であり、日本語では回答エンジン最適化を指します。AEOはAIによる回答生成を最適化する概念であり、AIが情報を引用しやすくする手法です。ユーザーの質問に直接答えることを目指しており、AI検索時代の新たな集客戦略と位置づけられています。
SEOは検索エンジンでの上位表示を目指す施策で、クリック率を重視します。これに対してAEOは、AIによる回答生成を最適化する手法であり、ユーザーがAIの回答から情報を得ることを目指すため、直接回答を重視します。またAEOは、検索結果をクリックせずに完結するゼロクリック検索に対応するための戦略でもあります。
ユーザーはAIによる対話や自動要約を通じて情報を収集するようになり、情報収集方法が変化しているため、AEO対策は重要になっています。さらにAIは無限に情報を参照しない傾向があります。引用される情報源の候補に入らなければ、回答の中で自社が紹介される機会を得られません。
Google AI Overviewは、Googleの検索結果上でAIが回答を生成して提示する機能で、ユーザーが情報を得る代表的な接点の一つです。AI Overviewで自社が引用される状態を目指すうえでも、ユーザーの質問に対して明確な回答を用意することがAEO対策のポイントとなります。構造化データを使用してAIに理解されやすくし、E-E-A-Tを強化して信頼性を高めることが、Google AI Overviewを含む各AI検索への基本的な備えです。
AEO対策では、構造化データを正しく実装することが求められます。具体的な実施事項は次のとおりです。まずユーザーの質問に対して明確な回答を用意します。ユーザーの検索意図は質問文に言い換えて設計します。文章は結論ファーストで設計することが効果的です。FAQは構造化データでマークアップすることが重要です。そしてE-E-A-Tを強化することで信頼性が向上します。構造化データを使用してAIに理解されやすくすることも欠かせません。
AEOによって企業は新しい集客経路を確保できる可能性があります。ブランド認知が向上し、強調スニペットの表示や音声検索での流入も増加します。サイト訪問前の課題認知層にリーチできる点も特長です。またSEO施策との相乗効果を得られるため、既存のSEO投資を活かしながら取り組めます。
AEO対策の効果測定手法は未確立であり、AIのアルゴリズム変更にも影響されます。そのため、すぐに成果が出るとは限りません。SEOの基盤が整っていないとAEO対策は効果が薄くなります。また、内容より形式に偏りがちである点にも注意が必要で、構造化データなどの形式面だけでなく、回答の中身を磨くことが成果を左右します。