成果報酬型 LLMO対策支援

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検索時代の
新常識

生成AI時代の到来とともに、企業が発注先候補として
認識されるための条件は大きく変化しています。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが
ユーザーの意思決定プロセスに深く入り込む中、
AIの回答に引用・推薦される情報源となることが
新たな競争優位の条件となりました。

従来のSEO対策だけでは不十分な時代において、
私たちは成果報酬型のLLMO対策コンサルティングサービスを通じて、
企業のAI検索最適化と事業成長を強力に支援します。

Concept

AI検索時代における
情報接点の変化

CONCEPT

01

  • CONCEPT

    01

    従来型SEO対策の限界と
    生成AI検索の台頭

    従来のSEO対策は、検索エンジンの検索結果でいかに上位表示されるかを競うWebサイト向けの対策方法でした。しかし生成AI時代においては、GoogleのAI Overviewやチャット型AIが検索結果の上部でユーザーの質問に直接回答を返す形式が一般化し、ユーザーがWebサイトをクリックせずに意思決定を完了させるゼロクリック検索が急増しています。

    AIの回答の登場によりクリック率が34.5%減少したというデータもあり、SEO対策のみでは自社情報がユーザーの目に触れる機会自体が失われつつあります。2026年までに検索エンジン利用が25%減少すると予測される中、SEO対策の基盤を活かしつつLLMO対策へと拡張していくことが、あらゆる企業にとって不可欠な経営課題となっています。SEOとLLMOは対立概念ではなく、両輪で取り組むべき対策です。

  • CONCEPT

    02

    AIに認識されなければ
    比較対象にも入れない現実

    生成AIは検索エンジンの検索順位のように明確な数値で評価される仕組みではなく、動的にAIの回答内で引用する情報源を選別しています。AIは自社サイトだけでなく他社サイトの情報も横断的に参照するため、AI回答内に自社の名前が登場しなければ、比較対象としてすら認識されません。AI検索利用者の3割が生成AIを活用した商品検索を行っているという調査結果もあり、ユーザーの検索行動は大きく変化しました。

    AIに選ばれない企業は商談機会そのものを失うリスクに直面しています。SEO対策だけに頼りAI検索対策としてのLLMO対策を行わない企業は、指名検索からの流入数が伸びる一方で、AI回答という重要な情報接点から静かに機会損失を積み重ねることになります。自社情報がAIの回答に選ばれるか否かが、企業の情報発信力を左右する時代です。

  • CONCEPT

    03

    LLMO対策が生み出す
    新たな競争優位性

    LLMO(Large Language Model Optimization、大規模言語モデル最適化)はSEOの延長線上に位置する概念でありながら、自社情報をAIに優先的に引用させることを目的とする独自のLLMO対策です。AIは論理的で端的な言語情報を好み、結論ファーストの文章構成やユーザーが実際に尋ねる質問形式に近い情報を優先的に抽出する傾向があります。
    多くの企業がまだLLMO対策に着手していない今こそ、SEOとLLMOの両輪でWebサイトの可視性を高めることが、AI検索という新たな競争領域における優先順位の高い経営アジェンダです。生成AIの情報流通構造をいち早く理解しLLMO対策を実装した企業から、AI経由の流入という新しい集客チャネルを獲得していきます。SEOとLLMOへの対策投資の優先順位を見直し、わけではありませんが多くの企業がまだ着手できていない今、AI検索で選ばれる企業になります。

LLMO対策導入がもたらす
事業インパクト

  • AI経由の新規顧客接点
    を創出する

    LLMO対策の効果として第一に挙げられるのが、AI経由の流入という新しい集客チャネルの獲得です。ChatGPTやGeminiとの対話の中で自社製品や技術がAIの回答として紹介されることで、既存のSEOや広告出稿ではリーチできなかった潜在顧客層との接点が生まれます。

    GoogleのGA4探索レポートを使えば、AI検索からの流入数を継続的に確認できます。展示会依存や属人的な営業活動に頼らない、生成AIを活用した継続的な新規顧客創造の仕組みを構築できる点が、LLMO対策の効果の中でも特に大きなビジネスインパクトです。SEO対策とLLMO対策を両輪で推進することで、AI検索経由の集客チャネルはさらに強化され、企業の情報がユーザーの手元に届きやすくなります。

  • 比較検討フェーズでの
    選定優位性を確保する

    AI検索は情報収集の入口にとどまらず、比較検討段階における意思決定そのものに強く影響を及ぼします。ユーザーが複数の企業やサービスを比較する際、AIが信頼できる情報源として自社を優先的に参照する状態を構築できれば、比較検討段階から選ばれやすいポジションを確保できます。

    特に専門性が高い要素技術や機能素材を扱うBtoB企業にとって、AIに引用される具体的な根拠や独自情報を情報源として整備することは、価格競争に陥らない差別化要因となります。信頼性が高い情報源としての評価を積み上げ、AI回答の中で選ばれる企業になることこそが、LLMO対策の本質的な効果測定の対象であり、SEO対策だけでは得られないAI検索ならではの優位性です。

  • 問い合わせ・
    商談化率を高める

    AI検索経由での認知獲得は、最終的に問い合わせや商談機会の増加という具体的な成果に結びつきます。AIに引用される価値のある情報を継続的に発信することで、指名検索からの流入数の増加や、比較検討済みで確度の高い商談の創出が期待できます。

    従来型のインバウンド営業プロセスにLLMO対策を組み合わせることで、新規顧客獲得率や成約率の向上を実現した支援事例も存在します。AI検索対策を単なる情報発信施策ではなく、企業の事業成長に直結する投資として位置づけ、SEOとLLMOの両面から効果測定を行い、検索結果に表示される機会を最大化することが重要です。情報の質を高める対策と、AIに選ばれる対策の両方が、商談機会の増加という成果を後押しします。

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

Service

LLMO対策支援サービスの全体像

  • SERVICE

    成果に直結する
    ターゲットプロンプトの設計

    本サービスではまず、自社サイトの現状分析を行った上で、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの選定・設計を行います。ユーザーが実際に生成AIへ尋ねるであろう質問文を想定し、自社の製品や技術がAI回答内で言及されるべき優先順位の高いプロンプト群を特定します。

    キーワード検索を前提とした従来のSEOとは異なり、AIの回答を起点に逆算して情報設計を行う点が、LLMO対策の具体的な施策としての特徴です。ビジネスに貢献しないプロンプトでの対策を避け、成果に直結するテーマへ集中的にLLMO対策のリソースを投下し、AI検索における自社の推薦獲得という成果を最大化します。

  • SERVICE

    AI最適化コンテンツの
    制作と情報構造化

    選定したターゲットプロンプトに基づき、AI最適化コンテンツの制作と情報構造化を行います。AIのために文章を特別な形式に書き換える必要はありませんが、独自性の高い一次情報や具体的な根拠を盛り込み、Q&A形式やAIが情報を抽出しやすい結論ファーストの構成を採用します。

    あわせて構造化データを実装することでAIが情報を理解しやすくなりますが、構造化データを「やりすぎない」ことも重要な観点です。E-E-A-Tを強化し情報源としての信頼性を高めることが、AIに引用されやすいWebサイトや構造化データを備えた情報基盤づくりの土台であり、LLMO対策における最適化の中核をなします。情報の信頼性を高める対策こそが、AI検索最適化の出発点です。

  • SERVICE

    主要生成AIにおける
    推薦状況の週次モニタリング

    ChatGPT・Gemini・Copilot・Claude・Perplexityといった主要生成AI(5大モデル)における自社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。AhrefsによりAI OverviewやLLMでの引用数を確認し、GA4を用いてAI検索からの流入数もあわせて把握し、Google検索とAI検索双方のユーザー行動を比較します。

    生成AIによるブランド推奨は日々変動するため、AI回答の内容もあわせて確認し、検索結果に表示される頻度やAI回答の質を定点観測することで、LLMO対策の効果測定を継続的かつ定量的に行える体制を整えています。GoogleのAI OverviewsとチャットAIのAI回答、双方の動向を並行して追跡し、SEOとLLMOの両方の指標をレポーティングします。

  • SERVICE

    アルゴリズムアップデートへの
    継続的なチューニング

    生成AIのアルゴリズムは従来の検索エンジン以上に更新頻度が高く、昨日まで有効だった対策方法が急に効果を失うことも珍しくありません。本サービスでは、大規模言語モデル最適化を専門とするチームが主要生成AIのアップデート情報を常時解析し、コンテンツや情報構造化の方針を継続的にチューニングします。

    GEO(Generative Engine Optimization)の考え方も取り入れながら、LLMOとSEOの垣根を越えて、言語モデル最適化の最新知見をLLMO対策に反映し続けることで、AI検索においても長期的に安定した推薦獲得を目指します。SEO対策の変化とLLMO対策の変化、両方のアップデート情報を常に把握する体制です。

成果報酬型で
ご支援する理由

  • 初期投資リスクを
    弊社が担保する仕組み

    LLMO対策は生成AIという不確実性の高い領域であるため、初期投資に見合う成果が得られるかを事前に見通すことが困難です。この不確実性を踏まえ、効果測定が難しいという課題を踏まえ、本サービスは成果報酬型を採用し、初期投資リスクを弊社が担保する形でLLMO対策を支援します。

    ターゲットプロンプトでのAI推薦獲得という明確な成果定義を設定した上で、成果が創出されるまでの取り組みに対する費用負担リスクを最小化し、企業が安心してLLMO対策とAI検索最適化に着手できる環境を整えています。SEO対策と異なり効果が見えにくいLLMO対策だからこそ、成果報酬型という対策設計が企業の背中を押します。

  • 成果に紐づかない
    費用は一切発生しない

    成果報酬型の設計においてこだわっているのが、ビジネスに貢献しない成果、すなわち無駄なキーワード対策では一切費用が発生しないという点です。従来のSEOでは、検索順位という指標上は改善していても実際の問い合わせや商談に結びつかないケースが少なくありませんでした。

    本サービスでは、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推薦が獲得できて初めて成果とみなす設計とすることで、事業成長に直結しないLLMO対策やSEO対策への投資を排除しています。企業の情報が本当にAIやユーザーに届く対策だけに費用を投じる仕組みであり、ChatGPTやGeminiに評価される情報源への投資を徹底しています。

  • 生成AIの進化に
    合わせた継続改善

    生成AIのアルゴリズムは短期間で進化を続けており、LLMOの効果を一度得た対策がそのまま維持され続けるわけではありません。だからこそ本サービスでは、生成AIのアップデートに合わせてLLMO対策のコンテンツや情報構造化の方針を継続的に見直し、投資対効果を最大化する運用体制を構築しています。

    単発のコンサルティングで終わらせず、AIの進化に併走しながら中長期的に自社の推薦状況をAI検索最適化し続けることこそが、成果報酬型サービスならではの価値提供のかたちです。SEO対策とLLMO対策、双方の効果測定をGoogleアナリティクス等で継続することで最適化の精度を高めます。

  • お客様と同じ目線で
    成果を追求する姿勢

    本サービスの根底にあるのは、お客様と同じ目線で成果を追求するという姿勢です。成果報酬型という設計自体が、弊社の収益がお客様の事業成果と直結する仕組みになっており、単なる情報提供にとどまらないコミットメントを可能にしています。

    コンサルティングファームとしてクライアント企業のビジネス構造や業界特性を深く理解した上で、AI検索という新しい競争領域においても、LLMO対策の構想から実行・定着までを伴走支援する姿勢を貫いています。SEO対策の知見も併せ持つからこそ、LLMO対策を含むAI検索全体の最適化を一気通貫でご支援できます。

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

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

高い推薦獲得率を
実現する理由

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
    としてのプロンプト設計力

    高い推薦獲得率を支える第一の理由は、コンサルティングファームとしてのビジネス理解に基づく、勝てるプロンプトの設計能力です。単に検索ボリュームの大きいキーワードを追うのではなく、クライアント企業のビジネスモデルや強み、競合環境を踏まえた上で、AI回答に自社が登場すべき具体的な施策と文脈を見極めます。

    製造業や商社、建設、物流などBtoB特有の商習慣や業界構造を踏まえた実践知が、AIに引用される価値のあるLLMO対策の設計に生きています。SEO対策で培った検索エンジンへの知見も、LLMO対策のプロンプト設計に応用しています。

  • 理由 02

    独自AIツールと数理モデルによる
    再現性の高いノウハウ

    第二の理由は、独自のAIツールと数理モデルを用いた再現性の高いAI検索最適化ノウハウです。自社検証において70%以上の推薦獲得率という実績を積み上げており、感覚的な施策ではなく、データに基づいた情報構造化と、信頼できる情報源としてのポジショニングと構造化データの整備を、再現可能なLLMO対策のプロセスとして提供しています。

    E-E-A-Tの強化や構造化データの実装、独自性の高い一次情報の盛り込みといった具体的な施策を体系立てて運用できる点が強みです。SEO対策のノウハウとLLMO対策のノウハウを融合させた、独自の対策手法といえます。

  • 理由 03

    生成AIアップデートを
    常時解析する専門体制

    第三の理由は、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です。ChatGPTやGemini、Copilotをはじめとする主要生成AIのアルゴリズム変化をいち早く捉え、LLMO対策の効果を左右する評価基準の変化に迅速に対応します。

    AIの進化に振り回されるのではなく、変化を前提とした継続的な改善サイクルをLLMO対策に組み込むことで、生成AIにおいても安定的にAI推薦を獲得し続けられる支援体制を実現しています。SEO対策の変化にも目を配りながら、LLMO対策とSEO対策の両輪でお客様の情報発信を支え続けます。

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。

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FAQ

よくある質問

Qllms.txtとは何ですか

llms.txtは、生成AIに対するクロール指示用のテキストファイルです。従来のrobots.txtが検索エンジンのクローラー向けの制御ファイルであるのに対し、llms.txtは生成AIがWebサイトの情報を取得・学習・引用する際の参照先や優先すべきコンテンツを示すために用いられます。LLMO対策の一環としてllms.txtを整備することで、AIに自社の重要な情報を正確に伝えやすくなり、AIの回答内で自社が適切に紹介される可能性を高める効果が期待できます。

QAIに認識される「サービス名」にするために工夫できることはありますか

生成AIは学習データやWeb上の情報をもとに固有名詞を認識するため、サービス名が一般名詞と混同されやすい場合や、表記ゆれが多い場合には、AIが正確に引用できないことがあります。LLMO対策では、サービス名を含む文脈情報をWebサイトや外部メディアに一貫した表記で繰り返し露出させ、サービス名と提供価値・実績を紐づけて説明することで、AIがサービス名を正しく認識し、ユーザーの質問に対して自社サービス名を挙げて回答しやすい状態をつくります。

QLLMO対策の効果はどのくらいの期間で表れますか

生成AIが情報源を再評価するタイミングやアップデート頻度に依存するため一概には言えませんが、コンテンツの制作・情報構造化を実施してから、AIの回答内での引用や推薦が確認され始めるまでには一定の期間を要するケースが一般的です。当社では週次でのモニタリングを通じて推薦状況の変化を継続的に確認し、効果が見え始めた段階から施策の優先順位を調整することで、成果獲得までの期間を短縮できるよう運用しています。

Q社内にAI検索対策の専任担当者がいなくても依頼できますか

問題ございません。ターゲットプロンプトの設計からコンテンツ制作、情報構造化、週次モニタリング、レポーティングまでを一気通貫でご支援するため、社内に専任担当者がいない企業様でも、既存の広報・マーケティング担当者との連携のみでLLMO対策を進めていただけます。専門知識が求められる生成AIのアルゴリズム解析や技術的な最適化は、当社の専門チームが担当します。

QLLMO対策の成果はどのような形で報告されますか

ChatGPT・Gemini・Copilot・Claude・Perplexityなど主要生成AIにおけるターゲットプロンプトごとの推薦状況を週次でモニタリングし、レポートとしてご報告します。GA4によるAI検索経由の流入数の推移や、AI Overviewでの引用状況もあわせて可視化するため、施策の実施状況と成果の因果関係を継続的に確認いただけます。成果報酬型の性質上、成果発生の根拠となるデータも透明性高くご提示します。

Q既存のSEO施策会社と並行してLLMO対策を依頼することはできますか

可能です。LLMO対策はSEO対策と対立するものではなく、両輪で取り組むことでより高い効果が期待できる施策です。既存のSEO施策会社が担う検索エンジン向けの対策と、当社が担う生成AI向けのLLMO対策は役割が異なるため、双方の取り組みが重複することなく、むしろ相互に補完し合う関係で進めていただけます。