成果報酬型 : LLMO検索対策支援サービス-AI検索時代における新たな競争優位の構築

AI検索で、選ばれる企業へ。

  • 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に選ばれる
企業を創る

AIO・GEO・LLMO対策は、
もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが
検索行動の主流になりつつある今、
AIに引用・推薦されない企業は
比較検討の土俵にすら上がれません。

従来のSEO対策だけでは、
AIの回答文中で自社サービスが選ばれる保証はなく、
LLMO(大規模言語モデル最適化)という
新たな戦略設計が不可欠です。

私たちは成果報酬型でLLMO対策の実行支援を行い、
貴社がAIに選ばれる状態を実現します。

Concept

AI時代における
「AI検索最適化」
の必要性

CONCEPT

01

  • CONCEPT

    01

    顧客はAI検索で
    発注先を探索する時代へ

    BtoB領域においても、意思決定者が発注先や技術パートナーを探す際、Google検索よりも先にChatGPTやGeminiといった対話型AIに質問を投げかける行動が急速に広がっています。AI経由の流入はすでに全Webサイトの63%で確認されており、AI検索利用者の54.1%がAIに薦められた商品やサービスを実際に購入したというデータもあります。

    一方でAI Overviewの表示によりクリック率が34.5%低下したという調査結果もあり、検索結果の上位表示だけに依存する従来のSEO対策では、AI経由の流入機会を取りこぼすリスクが高まっています。自社サイトへの流入経路そのものが構造的に変化しつつある中、AI検索対策への対応は経営課題として位置づける必要があります。

  • CONCEPT

    02

    AIに認識されなければ
    比較対象にも入れない

    生成AIは自社ウェブサイトの情報だけでなく、Web全体に蓄積された情報を学習し、回答文を生成します。そのため、AIクローラーがアクセスできない状態のサイトや、エンティティ(実体)情報が統一されていない企業は、そもそも比較対象として認識されず、AIの回答文に一切登場しないという事態が起こり得ます。

    LLMOはSEOのように検索順位を競う施策ではなく、AIの回答文中に情報源として引用されることを目的とした、大規模言語モデル最適化の手法です。ブランド名や製品名の表記揺れを解消し、構造化データを整備することで、AIによるブランド認識の精度を高めることが比較検討の土俵に立つための前提条件となります。

  • CONCEPT

    03

    AI検索が新たな競争領域
    となる中での優位性確立

    2022年11月のChatGPT登場以降、LLMOへの注目度は急速に高まりました。従来のSEO対策に加えてAIO・GEO・LLMOという新たな最適化領域が生まれたことで、競合他社に先んじてAI検索対策に着手した企業ほど、AIの回答文中でのポジションを先取りできる状況が生まれています。

    AIに引用されやすいページは検索順位も高い傾向があることが確認されており、LLMO対策とSEO対策は対立する概念ではなく、両輪で進めるべき施策です。継続的な情報発信とテクニカル対策を組み合わせることで、AI検索という新しい競争領域における優位性を確立できます。

本サービス
導入によるメリット

  • AI経由の新しい
    集客チャネルを獲得

    LLMO対策の実行支援によって、これまでGoogle検索やリスティング広告に依存していた集客構造に、AI経由という新たなチャネルを追加できます。ターゲットプロンプトを設計し、そのプロンプトに対してAIが自社サービスを回答文中で言及する状態を作ることで、指名検索とは異なる経路からの流入を獲得可能です。

    AI経由のセッション数はGA4で計測でき、AI Overviewでの引用数はAhrefsなどのツールで確認できるため、施策の効果を定量的に追跡しながら継続的に改善できる体制を構築します。

  • 比較検討段階で選ばれやすくなる

    BtoB商材は検討期間が長く、意思決定者が複数の情報源を比較しながら発注先を絞り込みます。この比較検討フェーズでChatGPTやGeminiに具体的な質問を投げかけるユーザーが増えている以上、AIの回答文中に自社が情報源として引用されるかどうかは、最終的な選定結果を左右する重要な要素です。

    Q&A形式のコンテンツや結論ファーストの構成はAIによる要約と引用を容易にし、自社の一次情報を充実させることで、AIに好まれるコンテンツへと育てていくことができます。

  • 問い合わせ・
    商談機会の増加

    AIの回答文中で紹介・推薦される状態を実現できれば、従来の検索広告やSEO経由では接点を持てなかった潜在顧客からの問い合わせが増加します。特に専門性の高い技術領域や機能素材、R&D関連の探索行動においては、AIが提示する情報源への信頼度が高く、サイテーションの獲得がそのままブランドの信頼性向上に直結します。

    E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を強化したコンテンツを継続的に発信することで、商談機会そのものを増加させることが可能です。

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

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

Service

サービス概要

  • SERVICE

    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

    LLMOコンサルティングにおいて最も重要な工程が、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。単に検索ボリュームの大きいキーワードを狙うSEO対策とは異なり、LLMOでは意思決定者が実際にAIへ投げかける質問文そのものを想定し、成約や商談化につながるプロンプトを戦略設計の起点とします。

    無駄なキーワードでの施策実行は行わず、勝てるプロンプトを見極めた上でコンテンツ制作に着手する一気通貫の体制を構築します。

  • SERVICE

    独自ロジックに基づく
    AI最適化コンテンツの制作・情報構造化

    選定したターゲットプロンプトに対し、AIに引用されやすい情報構造でコンテンツを制作します。具体的には、結論ファーストの構成、Q&A形式の情報設計、構造化データの実装、robots.txtやXML Sitemapを含むテクニカル対策など、クロールとインデックスの最適化を一気通貫で実行支援します。

    自社の一次情報とエンティティ情報を統一し、AIが正確に情報を取得できる状態を整えることが、AIに選ばれるコンテンツ制作の具体的な対策方法です。

  • SERVICE

    主要生成AIの推薦状況の
    週次モニタリング・レポーティング

    ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityといった主要生成AIモデルにおける自社サービスの推薦状況を週次でモニタリングし、レポーティングします。AI検索対策は一度実施して終わりではなく、AIの回答内容が日々変化するため、継続的な効果測定が欠かせません。

    AI経由のセッション数や指名検索の流入数、AI Overviewでの引用数といった指標を横断的に確認しながら、施策の精度を高めていきます。

  • SERVICE

    生成AIアルゴリズムアップデート
    に合わせた継続的なチューニング

    生成AIのアルゴリズムは従来のSEO対策以上に頻繁かつ大幅にアップデートされるため、一度確立した最適化手法がすぐに陳腐化するリスクがあります。私たちはLLMO対策サービスとして、AIによる回答生成ロジックの変化を常時解析し、コンテンツや構造化データのチューニングを継続的に実行支援します。

    従来のSEO対策との違いを踏まえながら、生成AI時代に適応し続ける運用体制を提供します。

成果報酬型で
ご支援する理由

  • 不確実性の高い領域だからこそ
    初期投資リスクを弊社が担保

    LLMO対策サービスは効果測定方法が確立されていない発展途上の領域であり、投資対効果が読みにくいという課題があります。

    一般的なLLMOコンサルティング会社が月額固定のコンサルティング費用を提示する中、私たちは成果報酬型の料金体系を採用することで、初期投資に伴う不確実性リスクを弊社側が担保します。ビジネス成果に直結するプロンプトでAI推薦が獲得できた場合にのみ費用が発生する設計です。

  • ビジネスに貢献しない成果
    での費用発生は一切なし

    従来のSEO対策では検索順位の向上自体が成果指標とされがちですが、それが必ずしも商談化や売上に直結するとは限りません。私たちはビジネスに貢献しない無駄なキーワードでの成果に対しては費用を一切請求しません。

    成果定義はChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、PerplexityのいずれかでターゲットプロンプトによるAI推薦が獲得できることに限定し、お客様の事業成長に直結する成果のみを追求します。

  • 生成AIの進化に合わせた
    継続的改善による投資対効果の最大化

    AI検索対策は一過性の施策ではなく、生成AIの進化速度に合わせた継続的な改善が必要な領域です。日進月歩でアップデートされるAIアルゴリズムの変化を常時解析し、コンテンツ制作や構造化データの見直しを継続することで、投資対効果を最大化します。

    63.3%の企業が構造化データを見直し、60.6%が本文・見出しを整理しているという調査結果からも、継続的なチューニングの重要性が裏付けられています。

  • お客様と同じ目線で
    成果を追求する伴走体制

    成果報酬型という料金体系そのものが、お客様と私たちの利害を一致させる仕組みです。ビジネス成果に貢献しない施策実行では収益が発生しないため、私たちは常にお客様と同じ目線に立ち、AI経由の流入増加や商談機会の創出という本質的な成果を追求します。

    戦略設計から施策実行、効果測定までを一気通貫で伴走支援する体制により、LLMO対策における不確実性を最小化します。

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

成果が出せる理由

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としての
    ビジネス理解と勝てるプロンプト設計力

    私たちはコンサルティングファームとして、製造業やBtoB領域を中心に業界構造や商習慣への深い理解を蓄積してきました。この事業理解を土台に、単なるキーワード選定ではなく、意思決定者が実際に投げかける質問文を想定した勝てるプロンプトの設計を行います。

    ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの精度こそが、成果報酬型LLMO対策サービスにおける成果創出の起点です。

  • 理由 02

    独自AIツール・数理モデルによる
    再現性の高い最適化ノウハウ

    独自に開発したAIツールと数理モデルを用いることで、属人的な勘や経験に頼らない再現性の高い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実現しており、この数理的アプローチに基づく施策実行こそが、他の一般的なLLMOコンサルティング会社との違いです。

    構造化データやエンティティ情報の整備を含む具体的な対策方法を、データに基づいて再現性高く実行します。

  • 理由 03

    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をはじめとする生成AIは日進月歩でアップデートを重ねており、その変化を常時解析する専門体制を持つことが、継続的な成果創出の鍵となります。私たちはAIアルゴリズムの変化をリアルタイムで捕捉し、LLMO対策サービスのチューニングに反映させる専門チームを配置しています。

    生成AI時代における自社サイトの情報設計を継続的にアップデートし続けることで、AIに選ばれる状態を維持します。

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。

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。

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。

Contact

FAQ

よくある質問

QLLMOとSEOの違いは何ですか?

検索エンジンに対して最適化を行う従来のSEO(Search Engine Optimization)と異なり、LLMO(Large Language Model Optimization)は、LLM(大規模言語モデル)を対象に、生成AIの回答文中で情報源として引用されることを目指す最適化手法です。LLMOという略称自体がLarge Language Modelという言葉を含んでいる点からも分かるように、対象とする技術基盤がSEOとは根本的に異なります。SEOとの違いを一言で表すなら、検索結果における順位向上を目指す「エンジン最適化」がSEOであるのに対し、LLMOはAIが参照する情報源として選ばれることを目的とする点にあります。両者は対立する概念ではなく、SEOとLLMOを両輪で進めることが望ましいとされています。

QLLMO対策にかかる費用相場はどれくらいですか?

LLMO対策の費用相場は、支援範囲やコンサルティング会社によって幅があります。本記事では、戦略設計から施策実行までを一気通貫で提供している成果報酬型のサービスを紹介していますが、月額固定型のコンサルティング会社に依頼する場合は費用感が大きく変動します。100社以上の支援実績を持ち、特化した支援を行っている会社であれば、業界特有の知見を活かした施策に取り組んでおり、費用対効果の面でも比較検討する価値があります。一般的なSEO・LLMO対策の費用相場は、コンサルティングのみで月額50〜100万円、コンテンツ制作まで含めると月額200万円以上になることが多いです。

QAEOとは何ですか?LLMOとどう違うのですか?

AEO(Answer Engine Optimization)は、AIチャットボットや音声アシスタントなどの「回答エンジン」に対して自社の情報を最適化する考え方で、LLMOと近い概念として語られることが多い用語です。LLMOが生成AIの回答文中に引用されることを目指すのに対し、AEOは検索に限らずAIが生成するあらゆる回答に自社情報を反映させることを目指します。近年ではGoogleのAI Overviewsのように、検索結果内に生成AIの回答が直接表示される機能も普及しており、AEOとLLMOはいずれも生成AIの回答に自社が登場するための取り組みとして位置づけられます。

QWeb担当者がLLMO対策を進める上での注意点はありますか?

Web担当者がLLMO対策に取り組む際にまず確認すべき注意点は、AIクローラーへのアクセスを許可する設定が重要であるという点です。robots.txtの記述次第では、生成AIのクローラーが自社サイトの情報を取得できず、AIの回答文中に一切引用されない状態に陥ります。技術的な設定ミスがそのままLLMO対策全体の成果を左右するため、コンテンツ制作だけでなく、Web担当者によるテクニカル面の点検も欠かせません。

QSEOに強い大手コンサルティング会社にはどのような企業がありますか?

従来のSEO対策に強みを持つ会社としては、SEOコンサルティングに特化した企業が知られています。一方で、LLMO対策のようにAIを活用した最適化ノウハウを持つ会社はまだ限られており、SEOとLLMOの両方に強みを持つ会社を選ぶことが今後ますます重要になります。