成果報酬型 ： LLMO対策コンサルティングサービス
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
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
サービスについて問い合わせる
AI時代の
勝ち筋を握る
こんなお悩みはありませんか。
AI検索での自社の言及状況が把握できない、
従来のSEO対策の延長では生成AIの回答に選ばれない、
AI経由の流入が伸びない。
私たちは、戦略設計から実行まで一気通貫で支援する
成果報酬型のLLMOコンサルティングサービスを提供しています。
ChatGPTやGemini、Copilot、Claude、Perplexityといった
生成AIで貴社が推薦される状態を、
データに基づく戦略設計と施策の実行支援で実現します。
LLMO対策、LLMOコンサルティングの導入を検討される
上級担当者に向け、AI検索最適化の考え方と進め方をご紹介します。
Concept
AI検索が変える
発注先探索の構造
CONCEPT
01
CONCEPT
01
発注先の探索起点は
生成AIへ移行しているBtoBの購買担当者や技術者は、発注先や技術パートナーの探索を、検索エンジンの一覧閲覧から対話型AIへの質問へと移しつつあります。生成AI検索では、ユーザーが質問するとAIが多数の情報を基に回答を生成します。そのため、従来の検索順位で上位でも、AIの回答に自社が含まれなければ候補に挙がりません。
AIの回答はユーザーの質問内容や情報源、モデルによって変化するため、単一の指標では実態をつかめない点も押さえるべき前提です。検索エンジンの順位だけに頼る集客設計は、見直しの時期を迎えています。上級担当者ほど、この前提の違いが施策設計に直結します。
CONCEPT
02
AIに認識されない企業は
比較対象から外れる生成AIは回答を組み立てる過程で、信頼性の高い情報源から推薦候補を絞り込みます。AIに正しく学習されていない企業は、比較検討の土俵にすら上がれません。AIが自社を正しく理解するには、自社の一次情報や独自データに加え、外部の信頼できる情報源も整備する必要があります。誤った情報の生成や拡散リスクを抑えるには、正確な情報設計が欠かせません。
E-E-A-T、すなわち経験、専門性、権威性、信頼性の観点で評価される状態をつくることが出発点です。自社サイトの情報だけでなく、第三者の評価も含めた総合的な信頼性が問われます。信頼性の裏付けがない情報は、AIに採用されにくくなります。
CONCEPT
03
AI検索を新たな
競争領域として優位性を築く従来のSEOは検索結果の順位を狙う施策ですが、LLMOは生成AIが情報源に選ぶことを目的とします。AIの文脈理解に基づく最適化が必要となるため、従来のSEO対策とは異なるアプローチが求められます。一方で、SEOとの統合的なデジタルマーケティング戦略として設計することが重要です。
先行して推薦を獲得した企業は、AIの回答での存在感を固定化でき、後発の競合に対して持続的な優位性を確立できます。AI検索での存在感は、早期に着手するほど積み上げの差が広がります。競合が動く前の着手が、中長期の優位につながります。
導入で得られる
事業インパクト
AI経由の新たな
集客チャネルを確立するAI経由の流入は、従来の検索流入とは性質が異なる新たなWeb集客チャネルです。私たちはLLMO対策によって、AI経由の流入数やコンバージョン数が増加する成果を目指します。効果は施策実行後3〜6ヶ月で現れることが多く、展示会や既存の検索流入に依存しない継続的な新規顧客創造の基盤となります。
製造業やBtoBで蓄積した知見を活かし、自社の技術や製品が適切に推薦される導線を設計します。AI経由の流入は、継続的な施策実行によって着実に積み上がります。展示会に依存しない集客の柱として位置づけられます。
比較検討段階での
選好を獲得する生成AIは、候補の比較や選定基準の整理といった比較検討段階で利用される場面が増えています。この局面で自社が推薦されれば、指名検索や問い合わせの前段階で選好を形成できます。コンテンツは結論ファーストで、明確なQ&A形式により構成し、AIが引用しやすい形に整えます。
自社情報を最新の状態に保ち、AIの回答で選ばれる情報源として評価され続けることが、比較検討段階での優位につながります。推薦された企業が選ばれやすくなる構造を、データに基づいて設計します。結果として、比較検討の初期から候補に残りやすくなります。
問い合わせと商談機会を
継続的に創出する推薦の獲得はゴールではなく、問い合わせ件数と商談機会の増加につなげて初めて意味を持ちます。私たちはAI経由の流入や問い合わせ件数を、特定の指標を定めて測定し、事業成果との関係を可視化します。ビジネスに貢献しない無駄なキーワードでの推薦獲得は目的とせず、受注に近い需要を捉えるプロンプトに施策を集中させます。
こうした設計により、AI最適化の投資対効果を営業成果の側から検証できます。AI検索の成果を営業現場の指標へ接続し、改善点を継続的に特定します。営業成果との接続が、経営判断の根拠となります。
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
一気通貫で推薦獲得を
実現する支援内容
- SERVICE
ターゲットプロンプトの
選定と設計
施策の起点は、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの選定です。
初期診断と競合調査を行い、顧客が発注先探索で実際に投げかける質問を、事業戦略や業界の商習慣を踏まえて設計します。戦略設計には約1ヶ月をかけ、施策の優先順位を反映したロードマップを策定し、
LLMO診断により自社の言及状況と改善点を可視化し、勝てるプロンプトに投資を集中させます。プロンプト設計の精度が、その後のすべての施策の成果を左右するため、
事業戦略との整合を、最初の段階で確認します。 - SERVICE
独自ロジックによる
コンテンツ制作と情報構造化
設計したプロンプトに対し、独自ロジックに基づくAI最適化のコンテンツ制作を行います。
自社の一次情報や独自データを核に、結論ファーストとQ&A形式で情報設計を行い、構造化データの強化も実施します。施策の要件定義には実行ディレクションを含め、戦略から制作までを一気通貫で進めます。
外部の信頼できる情報源も整備し、AIが自社を一貫して正しく学習できる状態を整えます。制作したコンテンツは、更新計画とあわせて運用し続け、
更新と検証を繰り返す運用を前提に制作します。 - SERVICE
主要5モデルの推薦状況を
週次で可視化する
ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityの主要5モデルについて、推薦状況を週次でモニタリングし、レポートします。
AIの回答はモデルや質問によって変化するため、AI推薦状況を定量的に計測する基盤が欠かせません。施策実行後はAIの引用状況を定期的に確認し、効果検証を繰り返し、
可視化した結果をもとに、次に実行する施策の優先度を見直します。レポートは経営層が判断できる粒度で、改善の優先順位まで提示します。
定量データに基づく判断が、無駄な施策を減らします。 - SERVICE
アルゴリズム更新に合わせて
継続的に改善する
生成AIは日々進化し、回答の傾向も変化します。
私たちはアルゴリズムの更新を常時解析し、情報更新を定期的に行うことで、自社情報を最新の状態に保ちます。効果測定と改善を継続的に回し、順位を狙う従来の施策ではなく、AIに選ばれる状態の維持を目標とします。
更新のたびに施策を再点検することで、推薦獲得後の成果を守り続けます。アルゴリズムの変化を前提とした運用が、成果の持続性を支えます。
変化への迅速な対応が、成果の維持に不可欠です。
成果報酬型を
採用する理由
初期投資リスクを
私たちが担保するLLMO対策の費用は依頼先で大きく異なります。コンサルティング会社では月額200〜700万円が相場で、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できます。一方、マーケティングやシステム会社では月50万円以上が相場で、支援はコンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業に限定されます。
いずれも4〜6ヶ月のコミットが通常必要です。不確実性の高い領域だからこそ、私たちは成果報酬型により初期投資リスクを担保します。費用の妥当性は、支援範囲と成果の定義を併せて比較して判断すべきです。比較の際は、月額の金額だけでなく支援の深さも確認してください。
無駄なキーワードでの
費用発生を排除する私たちは、ビジネスに貢献しない成果、つまり無駄なキーワードでの費用発生を一切いただきません。対象とするのは、受注や商談に近い発注先探索のプロンプトに限られます。推薦件数の多さではなく、事業への貢献度で施策を評価するため、投資の無駄を構造的に排除できます。
成果の定義を事前に合意することで、費用の根拠が明確になり、社内での稟議や説明もしやすくなります。成果の合意内容を明文化し、費用発生の条件を事前に確認できます。費用の根拠を明確にし、社内説明の負担も軽減します。
生成AIの進化に合わせて
投資対効果を最大化する生成AIのモデルや回答傾向は短期間で変化し、一度の施策で成果が固定されることはありません。私たちは、効果検証の結果を次の施策に反映し続けることで、投資対効果を継続的に高めます。AI経由の流入や推薦状況の推移を定量的に追い、効果の薄い施策は早期に見直します。
限られた予算を、推薦獲得への寄与が大きい領域に再配分できる点が、継続的な改善体制の強みです。得られた示唆は、コンテンツ制作や情報設計の改善へ速やかに還元します。データに基づく改善を継続的に回し、成果を伸ばし続けます。
お客様と同じ目線で
成果を追求する成果報酬型では、お客様の成果と私たちの収益が連動します。そのため、実行まで含めた責任を持って、お客様と同じ目線で成果を追求します。コンサルティング会社を選ぶ際は、分析や提案が実行まで含まれているかが重要な確認点です。
私たちは戦略策定から実行、定着まで伴走し、業界理解に基づく提案を、サービス内容を明確にした上でお届けします。提案から実行までの責任を一貫して担う点が、私たちの姿勢です。実行段階まで責任を持つことで、提案と成果の乖離を防ぎます。
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
推薦獲得を
再現できる根拠
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
ビジネス理解と
勝てるプロンプトの設計力私たちが成果と定義するのは、ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityのいずれかで、
ターゲットプロンプトにおけるAI推薦を獲得することです。
この成果を出す鍵は、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。BtoBや製造業の商習慣、意思決定の構造を踏まえ、実際に顧客が使う勝てるプロンプトを設計します。
事業戦略と接続した設計が、無駄のない推薦獲得を可能にします。成果定義が明確だからこそ、施策の良し悪しを客観的に判断できます。
客観的な基準があることで、成果の認識がずれません。理由 02
独自のAIツールと
数理モデルによる再現性私たちは、独自のAIツールと数理モデルを用いて、再現性の高いAI検索最適化ノウハウを確立しています。
自社検証では70%以上の推薦獲得率を実現しており、個人の経験や勘に依存しない手法です。コンサルティングメソッドと独自のAI活用ノウハウを融合し、短期間で核心的なインサイトを発見します。
データに基づく判断により、施策の優先順位と改善点を明確にします。AI検索最適化の手順を標準化し、案件を超えて成果を再現しています。
独自データを活かした分析が、再現性を高めています。理由 03
生成AIの更新を
常時解析する専門体制生成AIのアップデートは日進月歩で、昨日の正解が今日も通用するとは限りません。
私たちは、更新を常時解析する専門体制を整え、変化を施策へ素早く反映します。少数精鋭のベテランコンサルタントが直接担当し、高密度かつスピーディーに推進します。
生成AIの進化に追随し続けることで、推薦獲得後の成果を維持し、お客様の競争優位を守ります。専門体制により、更新への対応速度と施策の精度を両立します。
専門体制が、日々変化する環境への継続的な対応を支えます。
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。
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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
QLLMOとAIO、AEO、GEOはどのように使い分ければよいですか？
AIO、AEO、GEOは、いずれもAIによる回答や概要の中で自社が引用・推薦されるための最適化を指す呼称です。LLMOは、大規模言語モデルの回答で選ばれるための最適化、すなわちLarge Language Model Optimizationを意味します。呼び方は異なっても施策の土台は共通のため、私たちはこれらを一体のAI検索対策として設計し、ターゲットプロンプトごとに優先順位を決めて進めます。
QAI Overviewsへの対応と、ChatGPTやGeminiへの対応は同じ施策で足りますか？
共通の土台は同じですが、確認と調整は分けて行います。AI Overviewsは検索結果上のAIによる概要で、ChatGPT、GeminiなどのAIは対話型で回答を生成します。回答はモデルや質問内容によって変化するため、一次情報や構造化データを整備した上で、モデルごとの推薦状況を継続的に計測し、差分に応じて改善します。
QLLMO対策会社を選ぶ際、SEO実績はどの程度重視すべきですか？
LLMO対策会社選びでは、SEO実績が重要です。SEOとLLMOは目的が異なる一方で、情報設計や信頼性の担保といった基盤は多くが重なります。従来の検索エンジン最適化で成果を出してきた実績があれば、Webサイトの構造やコンテンツの評価軸を理解した上で、SEOとLLMOを統合した施策を設計できます。
Q何社以上の支援実績があれば、LLMO対策サービスを任せられますか？
社数の多さだけで判断することはお勧めしません。何社以上の支援かという数字より、自社と近い業界での理解があるか、分析や提案が実行まで含まれているか、成果の定義が明確かを確認してください。私たちは、BtoBや製造業での知見を活かし、戦略設計から実行まで責任を持って支援サービスを提供しています。
QWebサイトを大きく改修しなくてもLLMO対策は始められますか？
始められます。初期診断と競合調査により、現状のWebサイトで改善効果が大きい箇所を特定し、情報の構造化や結論ファーストの記述、Q&Aの整備といった優先度の高い施策から着手します。大規模な改修が必要かどうかは、診断結果とロードマップに基づいて判断し、無理のない順序で進めます。
Q成果報酬型のLLMO対策サービスは、一般的な支援とどこが違いますか？
最大の違いは、不確実性の高い領域における初期投資リスクを私たちが担保する点です。ビジネスに貢献しない無駄なキーワードでの費用発生は一切ありません。戦略設計から実行まで一気通貫で伴走するため、施策と成果の乖離も生じにくくなります。導入の可否を含め、まずはお気軽にご相談ください。