成果報酬型 AI検索対策支援
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に選ばれる
企業へ変わる
生成AIの普及に伴う検索行動の変化は、
もはや一時的なトレンドではありません。
ChatGPTやGeminiをはじめとする
AIサービスが情報収集の主要な窓口となる中、
自社サイトがAIに認識されなければ、
比較検討の土俵にすら上がれない時代が到来しています。
ChatGPTやGoogleのAIをはじめとする各種生成AIを対象に、
本サービスはAIO・LLMO対策を成果報酬型で支援し、
貴社の信頼性を正しくAIに伝え、
AIに選ばれる企業へと変わるための伴走支援を提供します。
Concept
AI検索時代における
企業の情報戦略転換
CONCEPT
01
CONCEPT
01
顧客の情報収集は
AI検索へ移行している従来のSEOは、Google検索エンジンにおける自然検索の上位表示を目指す取り組みが中心でした。Google検索が情報収集の起点として使われてきた時代から、状況は大きく変わりつつあります。Google自身もAI Overviewsという形で回答の提示方法を変化させています。しかし現在、ユーザーの検索行動は大きく変化しています。10代の66.9%がAIを利用して検索する時代であり、2026年までにAI検索利用率が3.5倍に増加すると予測されています。
GoogleのAI Overviewsの導入によってゼロクリック検索が増加し、SEOで上位表示されていたページよりも先に、検索結果ページの上部に要約回答が表示されるようになりました。従来のSEO施策だけでは自社サイトへの流入を維持できなくなりつつあり、2026年までに検索エンジン経由の流入が最大25%減少するとの予測もあります。SEOに加えてLLMO対策への対応は、先送りできない経営課題です。SEO単体では対応しきれない領域が広がっています。ユーザーの情報収集行動の変化を前提に、自社のWebサイトが持つ情報構造そのものを見直す必要があります。
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検索では、AIが独自に収集・要約した情報が、そのままユーザーへの回答として提示されます。つまり、AIに認識されていない企業やWebサイトは、そもそも比較検討の候補にすら挙がりません。従来のSEOがクリックを起点とした集客であったのに対し、AI検索対策・LLMO対策ではAIの回答内に自社が登場するかどうかが問われます。
AIは信頼できる情報源を優先的に参照し、一次情報や独自データを重視して引用する傾向があります。E-E-A-Tに代表される信頼性・専門性の指標は、SEOと同様にAI検索でも評価基準となります。単なるキーワード対策だけでは引用されやすいコンテンツにはなりません。自社サイトの情報が、AIにとって信頼できる情報源として認識される必要があります。
CONCEPT
03
AI検索対策が
新たな競争優位の源泉となるAI検索対策・LLMO対策は、従来のSEO対策の延長ではなく、次の発展段階として位置づけられます。AIOやGEO（生成エンジン最適化）、LLMOと呼ばれる各種対策は呼称こそ異なりますが、目指すところは共通して「AIに引用されやすい情報を発信する」ことです。
Google検索を前提とした検索エンジン最適化がGoogleの検索エンジンを主戦場としていたのに対し、LLMO対策ではChatGPTやGeminiを含むAIサービスの回答内での存在感が問われます。AI検索が新たな検索結果ページとして機能する中、早期にLLMO対策へ着手した企業ほど、AIの回答内でのポジションを確保しやすくなります。競合他社がSEOへの対応にとどまっている今こそ、自社サイトの情報構造を見直し、AI検索時代における競争優位を築く好機です。
AI検索最適化がもたらす
事業インパクト
AI経由の新規リード
獲得チャネルの構築生成AIを活用したLLMO対策に取り組むことで、ChatGPTやGeminiなどAI経由での新たな流入・問い合わせ導線を構築できます。従来のSEOによるオーガニックな検索結果やリスティング広告に依存していた集客構造に、AI検索という新しいチャネルを加えることで、展示会や紹介営業に偏りがちだったBtoB企業のリード獲得手段を多様化できます。
AIの回答内で自社サービスが紹介される状態を実現できれば、認知獲得から商談化までのプロセスを短縮することも可能になります。自社サイトへの直接流入が減少する中、AI経由の新しい導線を確保することは、今後ますます必要になっていきます。SEO施策で培った集客基盤に、AI検索という新しい窓口を重ねていくイメージです。
比較検討フェーズ
での優位性確保BtoBの購買プロセスにおいて、意思決定者は複数の候補を比較しながら発注先を絞り込みます。LLMO対策が進んでいる企業は、AIの回答に具体的な社名や強みとともに引用されやすく、比較検討の初期段階から候補として残りやすくなります。
逆にAIに認識されていない企業は、どれほど優れた技術や実績を持っていても選択肢として提示されず、機会損失につながります。AI検索対策は、比較検討フェーズにおける情報の非対称性を解消する取り組みでもあり、自社の強みを正しくAIに伝える情報設計が必要です。SEOでは上位表示されていても、AIの回答では言及されない企業は少なくありません。
問い合わせ・
商談機会の拡大LLMO対策によってAIの回答に引用される機会が増えると、指名検索や直接的な問い合わせが増加する傾向があります。ユーザーがAIの回答を信頼し、そのまま自社の公式サイトへアクセスして問い合わせを行う導線が生まれるためです。
結果として、コンバージョン率の高いリードが増え、営業効率の改善にもつながります。AI検索対策は集客数の増加だけでなく、商談化率の向上という質的な変化ももたらす、ビジネス成果に直結する取り組みです。SEOだけでは獲得できなかった層のユーザーにも、AIを通じてリーチできるようになります。
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
成果報酬型AI検索最適化サービスの全体像
- SERVICE
事業成果に直結する
ターゲットプロンプトの設計
本サービスではまず、貴社のビジネス成果に直結する「ターゲットプロンプト」を選定します。単に検索ボリュームの大きいキーワードを追うSEOの発想ではなく、実際の商談や引き合いにつながる具体的な質問文を想定し、AIに引用されるべき文脈を設計します。
コンサルティングファームとしてのビジネス理解を活かし、貴社の強みが伝わるLLMO対策のプロンプト設計を行う点が特徴です。
- SERVICE
独自ロジックによる
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対し、引用されやすい文章構造でコンテンツを制作します。結論ファーストの構成、FAQ形式の導入、構造化データの実装など、AIによるクロールとインデックスの確保を前提とした情報構造化を行います。
一次情報や独自データ、体験談を盛り込むことで、AIが好む一次情報中心の独自性の高いコンテンツへと仕上げ、Webサイト全体が発信する情報の質を高めていきます。SEOで重視される見出し設計やページ構造も、AI検索対策の観点から、コンテンツの見出し設計もあらためて見直します。
- SERVICE
主要生成AIにおける
推薦状況の週次モニタリング
ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityといった主要な生成AIを対象に、ターゲットプロンプトに対する推薦状況を週次でモニタリングします。実際の質問に基づくテストを定期的に実施し、AIの回答の変化を可視化することで、施策の効果測定を行います。
AI検索対策の成果はAIに引用された回答の数で測定し、GoogleのAI Overviewsに自社サイトの情報がどの程度反映されているかもあわせて確認します。AI Overviewsをはじめとする複数のAI検索結果を横断的に確認し、SEOにおける検索順位のように、AI検索対策・LLMO対策にも定点観測が欠かせません。
- SERVICE
AIアルゴリズムの
アップデートに応じたチューニング
AIのアルゴリズムは日進月歩で更新され続けています。あるタイミングで引用されていたコンテンツが、Googleのアップデートや各社AIのアルゴリズム更新後には引用されなくなるケースも珍しくありません。
本サービスでは専門チームが常時アルゴリズムの変化を解析し、コンテンツや情報構造をたゆまずチューニングすることで、LLMO対策・AI検索対策の効果を維持・向上させます。SEO対策のアップデート対応と同様に、LLMO対策も継続的な運用が前提となります。
成果報酬型モデルを
採用する理由
初期投資リスクを
弊社が担保するAI検索対策・LLMO対策は比較的新しい領域であり、確実に成果が出るとは限らない不確実性の高い取り組みです。
そのため本サービスでは、初期費用ではなく成果報酬型の料金体系を採用し、投資リスクを弊社側が担保します。初期投資というハードルを気にする必要なく、貴社はLLMO対策に着手することができます。
ビジネスに貢献しない成果には
費用が発生しない成果報酬型の料金体系では、ビジネス成果に貢献しない無駄なキーワードでの推薦獲得に対して費用は一切発生しません。
SEO対策における表示回数だけを追う発想とは異なり、あくまで貴社の商談や問い合わせにつながるターゲットプロンプトでの成果のみを対象とするため、投資対効果が明確です。SEOの費用対効果に課題を感じてきた企業ほど、成果報酬型のメリットを実感しやすい仕組みです。
AIの進化に
合わせた改善AIは日々進化しており、対策の内容もそれに合わせて更新していく必要があります。
成果報酬型であるからこそ、弊社は一時的な成果に満足せず、AIの進化に応じて改善を重ね、投資対効果を最大化する姿勢を維持できます。Google、OpenAI、Microsoftなど各社のアルゴリズムは変化が速く、昨日まで有効だったLLMO対策が今日には通用しなくなることも珍しくありません。
お客様と同じ目線で
成果を追求する成果報酬型という料金体系そのものが、貴社と弊社の利害を一致させます。
貴社の事業成果が上がらなければ弊社の収益も上がらない構造だからこそ、お客様と同じ目線に立ち、AI検索対策の成果を本気で追求できる体制を実現しています。AIに選ばれる企業へと共に歩む、それが本サービスの姿勢です。
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
高い成果創出力を
支える体制
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
プロンプト設計力本サービスは単なるSEO対策ツールやサイト診断ツールの提供ではなく、コンサルティングファームとしてクライアントのビジネスを深く理解した上で、勝てるターゲットプロンプトを設計します。
業界構造や商習慣を踏まえた設計力が、AI検索対策・LLMO対策の成果を左右する重要な要素であり、他社のAI検索対策サービスとの大きな違いです。
理由 02
独自のAIツールと
数理モデルによる
再現性の高いノウハウ独自開発のAIツールと数理モデルを活用し、再現性の高いAI検索最適化ノウハウを蓄積してきました。
大規模言語モデルの特性を踏まえた情報設計により、自社検証では70%以上の推薦獲得率を実現しており、この実績に基づく手法を各クライアントのAIO・LLMO対策に応用しています。
理由 03
AIアップデートを
常時解析する専門体制日進月歩で更新されるGoogleや各AIサービスのアップデートを常時解析する専門体制を整えています。Googleのアルゴリズム変動と生成AIのアップデートの両方を横断的に把握できる点が強みです。
アルゴリズムの変化をいち早く察知し、AI検索対策・LLMO対策のチューニングに反映することで、高い成果を安定的に維持できる体制を構築しています。AI検索時代における自社サイトの情報発信を、専門家として最後まで支援し、貴社のWebサイトを、AIに選ばれる企業へと導きます。
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
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。
FAQ
よくある質問
Qゼロクリック検索とはどのような検索行動ですか？
ゼロクリック検索とは、ユーザーがクリックせずに情報を得る行動を指します。AI検索やAI Overviewsによる要約回答が検索結果の上部に表示されるようになったことで、ユーザーはWebサイトを訪問しなくても疑問を解決できるようになりました。そのため、従来のクリック数を前提とした指標だけでは集客効果を正しく把握できなくなっており、AI検索対策では別の視点での効果測定が必要になります。
QAI検索においてAIから信頼される情報とはどのようなものですか？
AI検索では、情報の正確性が信頼性を高める重要な要素となります。生成AIは複数の情報源を照合しながら回答を生成するため、事実に基づかない情報や誤解を招く表現は引用されにくくなります。自社サイトに掲載する情報は、根拠となるデータや一次情報を明示し、正確性を担保した内容にすることが、AIに引用されやすいコンテンツづくりの前提となります。
QAI検索対策の効果測定にはどのような方法がありますか？
AI検索対策の効果測定では、AI Overviewに自社の情報がどの程度反映されているか、キーワード単位で確認することが重要です。想定されるターゲットキーワードでAI Overviewの表示内容を定期的にチェックし、自社名や製品名が含まれているかを確認することで、施策の効果を客観的に把握できます。
Q生成AIを使った効果測定の方法はありますか？
AI検索対策の効果測定には、生成AIへの想定質問を実際に投げかけて回答内容を確認する方法も有効です。ターゲットとなる顧客が検索しそうな質問文をChatGPTやGeminiなどの生成AIに入力し、自社サービスや製品が回答に含まれるかどうかを継続的に検証することで、AI検索対策の進捗を具体的に評価できます。
QAI検索対策における品質管理では何に注意すべきですか？
AI検索対策の品質管理は、誤情報を防ぐために重要な取り組みです。AIに引用されるコンテンツは不特定多数のユーザーに参照されるため、事実誤認や古い情報が含まれたまま公開されると、企業の信頼性を損なうだけでなく、誤った情報の拡散にもつながりかねません。公開前後のファクトチェック体制を整え、情報の鮮度と正確性を継続的に管理する必要があります。
QAI検索対策とブランディングにはどのような関係がありますか？
AI検索対策においては、ブランド情報環境の構築が重要です。自社サイトだけでなく、外部メディアやSNS、業界特化のプラットフォームなど複数の情報源において一貫した情報を発信することで、生成AIが自社を信頼できるブランドとして認識しやすくなります。単一のページ最適化にとどまらず、Web上のブランド情報全体を戦略的に整備する視点が求められます。