成果報酬型 ： AI検索最適化対策支援サービス-生成AI時代の推薦獲得戦略
AI検索で、選ばれる企業へ。
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AIO
AI Optimization
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GEO
Generative Engine Optimization
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LLMO
Large Language Model Optimization
AIO
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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
サービスについて問い合わせる
推薦される
優位性を、
成果で。
BtoB領域における発注先の探索プロセスは、
従来のキーワード検索からChatGPTやGemini、Copilotといった
生成AI検索エンジンへと急速にシフトしています。
AI検索時代においては、AIに引用・推薦されなければ
比較検討の土俵にすら立てません。
しかしAIO・LLMO対策には大きな初期投資が必要な一方、
成果の不確実性が高く、
投資対効果を見極めることが困難という課題があります。
従来のSEO対策で培った検索エンジン最適化の知見だけでは、
AI検索エンジン特有の評価構造に対応しきれないケースも増えています。
私たちは成果報酬型でAI検索最適化を支援し、
貴社がAI検索時代における競争優位を確立することにコミットします。
Concept
生成AI検索時代
における「推薦獲得」
の経営インパクト
CONCEPT
01
CONCEPT
01
発注プロセスの起点は
生成AIによる情報収集へ移行BtoB領域における発注先の探索プロセスは、従来のキーワード検索からChatGPTやGemini、Copilotといった生成AI検索エンジンへと急速にシフトしています。AI検索エンジンは自然言語での質問に対応し、複数の情報源を統合して回答を生成するため、意思決定者は検索から理解までの時間を大幅に短縮できます。
AI検索の利用率は2026年に3.5倍へ急増し、検索結果のクリック率は34.5%低下、63%のサイトがAI経由のトラフィックを確認するなど、AI検索エンジンが情報収集の主要チャネルへと変化している実態が明らかになっています。ユーザーはもはやキーワード検索で複数サイトを渡り歩くのではなく、AIの回答を一次的な情報源として意思決定を進める傾向を強めており、ゼロクリック検索の増加とあいまって、従来の検索エンジン最適化だけではこの構造変化に対応しきれません。
CONCEPT
02
AIに認識されなければ
比較検討の土俵にすら立てないAI検索エンジンは、インターネット上の一般論を学習した上で、信頼できる情報源として自社サイトだけでなく第三者の情報も参照し、総合的に情報の信頼性を判断します。AIが概要や見出しから要点を抽出できない、あるいは構造化データが未整備で情報源として認識されない企業は、AIの回答や推薦候補に一切含まれず、比較検討のテーブルにすら上がりません。
従来のGoogle検索で上位表示されていた企業であっても、AI検索エンジンにおける最適化が不十分であれば、生成AIが生成する回答の中で存在しないものとして扱われるリスクが高まっています。大規模言語モデルを基盤とするAI検索エンジンは、一般的な検索エンジンとは異なる評価軸で情報源を選別するため、Google検索対策の延長線上だけでAI検索対策を語ることはできません。
CONCEPT
03
AI検索エンジンでの露出が
新たな競合優位性の源泉にAI検索時代においては、検索結果で1位を獲得することよりも、生成AIの回答内で自社が引用・推薦されることが事業成長に直結します。AI検索エンジンは対話形式で追加質問に応じるため、ユーザーの検討プロセス全体にわたり継続的に自社情報が提示される機会が生まれます。
専門性・経験・権威性の高い情報源として認識されることで、複数のAIを横断した推薦獲得が可能となり、競合他社に先んじて新たな競争領域における優位性を確立できます。AI検索エンジンにおける露出は、市場調査や技術選定の初期段階で参照される機会を増やし、営業活動が始まる前の段階から自社の存在感を高める活用例としても注目されています。
本サービス導入が
もたらす事業成果
生成AI経由の新規リード
獲得チャネルの確立ChatGPTやPerplexity AI、Copilotなど複数のAI検索エンジンから自社が推薦される状態を構築することで、従来のWebサイト経由の広告や展示会に依存しない新たな集客チャネルを確立できます。生成AI検索エンジンは調べ物の初期段階から意思決定の後押しまで幅広く活用されており、ここで推薦を獲得することは、潜在顧客との接点をこれまでにない形で拡大することを意味します。
AIの回答に自社の一次情報が組み込まれることで、能動的な情報収集を行う質の高いリードとの接触機会が増加します。Deep Researchのような複数情報源を横断的に調査するAIツールが普及する中で、信頼性の高い情報源として登録されることは、中長期的な集客基盤の強化にも直結します。
比較検討フェーズでの
選定率向上発注先の比較検討段階において、生成AIが提示する回答は意思決定に大きな影響を与えます。AI検索エンジンが複数の情報源を統合して回答を生成する仕組み上、自社の技術力や実績が構造化された形で情報源として認識されていれば、比較対象の上位に位置付けられる可能性が高まります。
信頼できる情報源としての評価を獲得することで、価格競争に陥る前の段階から選ばれる企業へと転換できます。AI Overviewのような要約表示が一般化する中で、複数の候補から選び抜かれる存在としてAIに認識されるかどうかが、商談化率を大きく左右する変数になりつつあります。
問い合わせ・
商談創出の最大化AI検索エンジンからの推薦は、単なる認知拡大にとどまらず、具体的な問い合わせや商談機会の創出に直結します。ユーザーがAIに投げかける自然な質問文に直接答えるコンテンツを構築することで、AIが引用しやすい情報源としての地位を確立し、コンバージョンにつながる質の高い接点を継続的に生み出すことが可能になります。
従来のSEO対策で獲得していたキーワード検索経由の流入だけに依存せず、AI検索経由の問い合わせという新しい導線を事業成長のドライバーとして組み込むことができます。
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
自社（一人称）からの売り込み客観的／第三者視点での推薦膨大な広告・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Service
独自メソッドによる
AI検索最適化の全体設計
- SERVICE
事業成果に直結する
ターゲットプロンプトの特定
本サービスでは、単なるキーワード検索対策ではなく、貴社のビジネス成果に直結する「ターゲットプロンプト」を選定・設計します。コンサルティングファームとしての業界理解に基づき、ユーザーが実際にAIへ投げかける質問文を精緻に想定し、AI検索エンジンにおいて推薦されるべき具体的な文脈を定義します。
一般的なSEO対策のように検索ボリュームの大きいキーワードを網羅するのではなく、事業成果に直結する質問文に絞り込むことが、成果報酬型モデルにおける精度を支えています。
- SERVICE
AIに引用される
情報構造・コンテンツの構築
独自ロジックに基づき、AI最適化コンテンツの制作と情報構造化を行います。構造化データの実装、明確な見出し構成、一次情報や独自データの発信を通じて、AIが参照しやすい情報源としての体制を整備します。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化することが、AIに信頼される情報源となるための鍵となります。
FAQ形式で質問と回答を組み込む、独自データや実例を明示するといった具体的な施策により、AIがコンテンツから要点を抽出しやすいサイト構造を実現します。
- SERVICE
主要生成AIにおける
推薦状況の継続モニタリング
ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexity AIなど主要生成AI（5大モデル）における貴社の推薦状況を週次でモニタリングし、レポーティングを行います。複数のAI検索エンジンを横断して自社がどのように参照・引用されているかを定量的に可視化することで、施策の効果検証と次の打ち手の精度を高めます。
従来のSEO対策における検索順位のような単一指標ではなく、AIごとの回答の内容や引用箇所まで踏み込んでモニタリングする点が、本サービス独自の強みです。
- SERVICE
アルゴリズム変動に応じた
継続的チューニング
生成AIのアルゴリズムは日進月歩でアップデートされ続けています。本サービスでは、こうした変動を常時解析する専門体制のもと、AI検索対策の内容を継続的にチューニングし、環境変化に左右されない安定的な推薦獲得を実現します。
ある時点で最適化されたコンテンツも、生成AI検索エンジンの評価基準が更新されれば効果が薄れるため、単発の施策で終わらせない継続的な改善サイクルが不可欠です。
成果報酬型モデルを
採用する理由
不確実性の高い領域だからこその
投資リスク低減AIO・LLMO対策は、成果の再現性が読みにくい不確実性の高い領域です。だからこそ、初期投資のリスクを弊社が担保する成果報酬型モデルを採用し、お客様が安心して新領域へ投資できる環境を提供します。
従来型のSEO対策のように月額固定費を先払いする契約形態ではなく、AI検索対策における具体的な推薦実績に応じて費用が発生する仕組みとすることで、投資判断のハードルを下げています。
成果に直結しない施策への
費用発生を排除ビジネス貢献につながらない、いわゆる無駄なキーワードでの成果に対しては費用が一切発生しません。事業成果に直結するターゲットプロンプトでの推薦獲得のみを成果と定義することで、投資対効果を最大化します。
検索ボリュームだけを追った施策では、AI検索エンジン上での露出は増えてもビジネス貢献につながらないケースが少なくないため、成果の定義を厳密にすることが重要です。
生成AIの進化に連動した
継続的な改善体制生成AIの進化スピードに合わせて施策を継続的に改善し続けることで、投資対効果を最大化します。単発の対策ではなく、AI検索エンジンのアップデートに追随し続ける伴走型の支援体制を構築しています。
生成AIの進化スピードは従来のGoogleアルゴリズム更新よりも速く、常時のチューニングなくして安定的な推薦獲得の維持は困難です。
クライアントと
利害を一致させる伴走スタンス成果報酬型モデルは、私たちとお客様が同じ目線で成果を追求するための仕組みでもあります。お客様の事業成果が実現しない限り私たちの収益も生まれない構造とすることで、真にビジネスに資する施策のみを推進します。
単なる受託業務としてAI検索対策を代行するのではなく、貴社の事業成長にコミットするパートナーとして、意思決定の現場に深く入り込んだ支援を行います。
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
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
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）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
高い推薦獲得率を
実現する専門性
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
コンサルティングファーム
ならではのビジネス理解力私たちは製造業・BtoB領域を中心としたコンサルティングファームとして、業界特有の商習慣や意思決定プロセスを深く理解しています。この知見に基づき、勝てるプロンプトを設計する能力こそが、他のAI検索対策事業者にはない強みです。
単なるSEO対策の延長として構造化データを実装するだけの事業者とは異なり、経営課題の理解からターゲットプロンプトを逆算できる点が、コンサルティングファームならではの専門性です。
理由 02
独自AIツール・数理モデルによる
再現性の高いノウハウ独自のAIツールと数理モデルを用いることで、再現性の高いAI検索最適化ノウハウを確立しています。自社検証において70%以上の推薦獲得率を達成しており、この実績が成果報酬型モデルを支える基盤となっています。
属人的な経験則に頼るのではなく、数理モデルによってターゲットプロンプトの優先順位やコンテンツ構造を定量的に判断できることが、再現性の高さの源泉です。
理由 03
生成AIアップデートを
常時解析する専門体制日進月歩で進化する生成AIのアップデートを常時解析する専門体制を構築し、最新のアルゴリズム変化にも即座に対応します。この専門性が、AI検索時代における継続的な推薦獲得を可能にしています。
ChatGPTやGemini、Copilot、Claude、Perplexity AIそれぞれのアルゴリズム特性を個別に把握し、単一のAI検索エンジンに依存しない横断的な最適化を実現している点も、他社にはない特徴です。
ご支援事例
素材メーカー様：新規素材に関するサンプル依頼が150%向上
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。
システムインテグレーター様：ホームページからの新規相談が180%向上
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。
部品メーカー様：ホームページからの試作依頼が250%向上
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。
SaaS提供会社様：ホームページからの新規問合せが200%向上
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。
Get In Touch
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。
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。
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FAQ
よくある質問
QAI検索ではなぜリンクをクリックせずに回答がわかるのですか？
検索AIを使ってWeb検索を行うと、AIが複数のページや記事を統合して回答を生成するため、わざわざWebサイトのリンクをクリックしなくてもAIが回答を表示してくれるケースが増えています。ただし要約だけで判断せず、気になる場合は元のページも確認することをおすすめします。
Q従来のSEO対策とAI検索対策は何が違うのですか？
従来のSEOでは検索結果で1位を取ることが主な目標でしたが、AI検索の時代ではAIの回答の中でどう引用されるかが重要になります。AI検索に特化した対策が必要になるため、自社だけで判断が難しい場合は専門家にご相談ください。
QAI検索エンジンに社内の情報を入力しても問題ありませんか？
機密情報をAI検索エンジンに入力すると、意図せず外部に漏洩するリスクがあるため注意が必要です。特に競合情報や顧客データなど、公開前の情報は検索AIに入力しないようにしてください。使ってよい情報かどうか判断に迷う場合は、社内ルールを整備しておくことをおすすめします。
QAIが回答した内容はそのまま信じてよいのですか？
AIが回答した内容を出典を確認せずに信じるのは危険です。AI検索エンジンの回答は複数の情報源から生成されるため、代表的な情報源となっているページや記事を自分でも確認する習慣が重要です。
QAI検索エンジンを使う際に特に注意すべき人はいますか？
AI検索エンジンは情報の偏りを生む可能性があるため、特定の分野の意思決定をAIの回答だけに任せきりにする人は注意が必要です。複数のAI検索エンジンや情報源を比較しながら判断するようにしてください。