成果報酬型 ： 商社向けAI検索最適化対策コンサルティングサービス-生成AIに選ばれる情報設計で商談創出を実現

AI検索最適化とはどのような対策ですか？

AI検索最適化とは、生成AIが情報を収集・回答する際に、自社の情報が正確かつ信頼性の高い情報源として引用・参照されるよう、Webサイトや各種コンテンツを整備・改善していく取り組みです。具体的には、GEO（Generative Engine Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）、AIO、AEOといった複数の施策を組み合わせて対応します。

AI検索最適化は2025年から本格的な普及が予想されており、生成AIによる検索行動の変化に先手を打つかたちで自社情報の正しい理解を目指すことが重要です。私たちのコンサルティングサービスでは、AI検索商社をはじめとする各業種の特性を踏まえた上で、AIに正しく引用される情報設計や構造化データの整備を包括的に支援しています。

また、AI検索最適化は単なる技術的施策にとどまらず、信頼性の高い情報源として検索エンジンおよびAIエージェントに認識されることを通じて、ブランドの認知度向上にも寄与します。大手企業や売上高100億円規模以上の企業においても、AI検索対策への取り組みは経営課題の一つとして位置づけられつつあります。

生成AI検索が普及するとWebサイトへのアクセスはどう変わりますか？

生成AI検索の普及により、ユーザーはGoogle検索などの従来型検索エンジンに代わり、対話形式で情報収集を行うようになっています。生成AI検索は2025年から本格普及が予想されており、ユーザーの手間を大幅に削減する一方で、Webサイトへのアクセス数には大きな影響が生じています。

とりわけ深刻なのが、ゼロクリックサーチと呼ばれる現象です。AI検索エンジンがユーザーの質問に対して直接回答を提示するため、ユーザーが個別のWebサイトをクリックする必要がなくなり、クリック率が大幅に低下します。Google AI Overviewsの導入以降、クリック率は70〜80%減少したという実態が確認されており、Webサイトへのアクセス減少は多くの企業にとって看過できない課題となっています。

生成AI検索は最新情報を回答する技術であるRAGを活用し、さまざまな情報源から情報を収集・合成して回答を生成します。そのため、自社サイトが情報源として選ばれるかどうかが、ブランド露出や問い合わせ獲得に直結します。生成AIによる検索行動の変化に対応するためには、AI検索最適化への取り組みが不可欠です。

GEOやLLMOとはどのようなSEO対策ですか？

GEO（Generative Engine Optimization）とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを搭載した生成エンジンが情報を引用・参照する際に、自社情報が正確かつ優先的に取り上げられるよう最適化する施策です。AIに自社情報を正しく理解させることを主な目的とし、従来のSEOとは異なるアプローチが求められます。

LLMO（Large Language Model Optimization）は、大規模言語モデルに対して自社の情報・コンテンツが適切に学習・参照されるよう働きかける施策です。GEOと合わせてAIO LLMOと総称されることもあり、AI検索最適化の中核を担う技術的施策として位置づけられています。

従来のSEO対策はキーワード検索への最適化を中心としていましたが、GEOやLLMOは生成AIの回答生成プロセスそのものに自社情報を組み込むことを目指す点で根本的に異なります。私たちはSEOコンサルティングで培った知見を活かしながら、GEOおよびLLMOに特化した施策を提供しており、AI検索対策に特化したアプローチによって自社サイトが信頼性の高い情報源として認識されることを支援しています。

AI検索エンジンに自社情報を正しく引用させるにはどうすればよいですか？

AI検索エンジンに自社情報を正しく引用させるためには、AIに正しく理解・参照される情報設計が重要です。具体的には、構造化データの整備、コンテンツの信頼性・専門性の強化、そしてAIエージェントが情報を解釈しやすい形式でのコンテンツ設計が求められます。

構造化データの整備は、AIが自社サイトの情報を正確に把握するための基盤となります。スキーママークアップなどを活用することで、企業名や会社名、提供サービス、関連情報といったデータをAIが読み取りやすい形式で提供することが可能になります。

また、GEO施策はAIに自社情報を正しく理解させる施策として有効であり、情報の一貫性・正確性・出典明示を意識したコンテンツ作りが引用率の向上につながります。私たちは、AIによる引用状況を継続的に計測しながら施策を改善するPDCAサイクルを支援しており、AI検索最適化は2025年から本格普及が予想されているこのタイミングで対応を進めることが重要と考えています。

ゼロクリックサーチによるクリック率低下にどう対応すればよいですか？

ゼロクリックサーチとは、AI検索エンジンがユーザーの質問に直接回答を提示することで、ユーザーがWebサイトにアクセスすることなく情報を得てしまう現象です。AIによる情報提供の普及を背景に、ゼロクリックサーチはWebサイトへのアクセスを大幅に減少させており、Google AI Overviewsの導入以降、クリック率は70〜80%減少したことが確認されています。

この課題に対応するためには、クリック率の低下を前提としながらも、AIの回答の中に自社の情報・ブランド名が引用・掲載される状態を作ることが重要です。AI検索でのブランド露出は認知度向上に寄与するため、たとえユーザーがWebサイトを直接訪問しなくても、AIの回答を通じて自社の存在を印象づけることができます。

AI Overviewsの導入以降、検索行動は従来のキーワード検索から対話型・生成型へと大きく変化しています。私たちのコンサルティングサービスでは、ゼロクリックサーチによるクリック率低下を防ぐための最適化施策として、AIに正しく引用される情報設計や、AI検索最適化による継続的な改善を支援しています。

商社がAI検索最適化に取り組むべき理由とは何ですか？

商社においては、AIを活用した業務変革が急速に進んでいます。生成AIは契約書や法務関連文書の処理効率化、文書作成・翻訳の効率化、市場トレンドや需要予測の分析など、幅広い業務に活用されています。また、商社はAIを用いた意思決定支援や、取引データを活用したAI導入、デューデリジェンスの効率化、投資候補のスクリーニングなど、営業から投資判断まで多岐にわたる領域でAI活用を進めています。

こうした商社におけるAI活用は業務効率化にとどまらず、新規事業創出にも拡大しており、AIは需要予測や在庫管理、顧客データ分析のサポートにも役立てられています。さらに、商社はAIを利用して市場動向や競合情報を分析し、経営判断の高度化を図っています。

このような背景から、商社が対外的な情報発信においてもAI検索最適化に取り組むことは、競合他社に対する差別化や、AIの回答の中でブランドとして選ばれるための重要な戦略となります。商社向けAI検索最適化対策コンサルティングサービスでは、商社特有の業務構造や情報資産の活用度合いを踏まえた上で、最適な施策をご提案します。

AI検索最適化コンサルティングサービスはどのような内容ですか？

私たちのAI検索最適化コンサルティングサービスは、生成AI時代における自社サイトの情報発信力を高めるため、GEO、LLMO、AIO、AEOを含む包括的な施策を提供するコンサルティングサービスです。SEOコンサルティングで培った知見を基盤としながら、AI検索に特化した情報設計・コンテンツ最適化・構造化データ整備を一体的に支援します。

サービスの主な内容は、現状調査・課題分析、施策提案、実装支援、そして効果測定と継続的な改善のサポートです。AIによる引用状況を継続的に計測し、データに基づいた改善サイクルを回すことで、AI検索での自社情報の露出向上を目指します。また、生成AIを活用した社内情報の整備支援も行っており、AIを活用した検索において自社情報が正確に参照される状態を構築します。

私たちはコンサルティング会社として、大手企業や売上高100億円以上の企業における部長・役員・CxOクラスの意思決定を支援してきた実績を持っています。AIO LLMOをはじめとするAI検索対策において、企業名・会社名の認知向上と信頼性の確立を支援するサービスとして、AI検索最適化に特化したアプローチを提供しています。

構造化データの整備はなぜAI検索対策に重要なのですか？

構造化データの整備は、AI検索最適化において不可欠な技術的施策の一つです。AI検索エンジンや生成AIは、Webサイト上の情報を解析する際に、構造化されたデータをより正確かつ効率的に読み取ることができます。そのため、スキーママークアップなどを活用して構造化データを適切に整備することで、AIが自社の情報を正しく理解・引用しやすくなります。

GEO施策においても、構造化データの整備はAIに自社情報を正しく理解させるための基盤として位置づけられています。企業の概要、提供サービス、関連情報、専門性の高いコンテンツなどを構造化データとして明示することで、AI検索での引用精度が向上します。

また、構造化データは従来のSEO対策においても重要な要素でしたが、生成AI時代においてはその重要性がさらに高まっています。AIによる回答生成においては、情報の信頼性・正確性・出典の明示が引用の可否を左右するため、構造化データを通じた情報の整理・明示化が、AI検索最適化の成否を左右する重要な要因となります。私たちは、構造化データの整備から情報設計まで、一貫した支援を行っています。

生成AI時代における従来のSEO対策との違いは何ですか？

従来のSEO対策は、Google検索などのキーワード検索において上位表示を獲得することを主な目的としていました。ユーザーが特定のキーワードで検索し、検索結果の上位に表示されたWebサイトをクリックして情報を得るという行動を前提としたアプローチです。

一方、生成AI時代においては、ChatGPTやGeminiなどのAIエージェントが対話形式でユーザーの質問に直接回答するため、ユーザーの検索行動は根本的に変化しています。生成AI検索では、AIが複数の情報源から情報を収集・合成して回答を生成するため、自社サイトが情報源として選ばれるかどうかが重要になります。従来のSEOとはアプローチが異なり、GEOやLLMOといったAI検索に特化した施策が求められます。

従来のSEO対策ではクリック率の最大化が重視されましたが、生成AI検索ではゼロクリックサーチの影響によりクリック率が70〜80%減少することも想定されます。そのため、AI検索最適化においては、クリック獲得だけでなく、AIの回答の中でブランドとして選ばれる・引用されることをKPIとして設定することが重要です。私たちは、従来のSEO対策とAI検索最適化を組み合わせた、生成AI時代に対応した包括的な戦略を提供しています。

AI検索最適化の効果測定はどのように行うのですか？

AI検索最適化の効果測定は、従来のSEO対策における検索順位やクリック率の計測とは異なるアプローチが必要です。私たちのコンサルティングサービスでは、AIによる引用状況を継続的に計測し、施策の有効性を評価・改善するPDCAサイクルを構築します。

具体的な効果測定の指標としては、生成AIの回答における自社情報の引用頻度、AI検索でのブランド露出状況、自社サイトへの流入変化、そしてAI Overviews等での掲載状況などが挙げられます。これらのデータを調査・分析することで、施策の効果を定量的に把握し、継続的な改善につなげます。

また、生成AIを活用した調査ツールやクリックサーチデータを組み合わせることで、AI検索における自社の活用度合いをより精緻に把握することが可能です。私たちは、AI検索最適化に特化したモニタリング体制を構築し、生成AIによる検索行動の変化に対応した効果測定フレームワークをご提供しています。効果測定の結果に基づき、GEOやLLMO施策の見直し・強化を継続的に行うことで、AI検索での自社情報の露出と信頼性向上を図ります。