AI検索で、選ばれる企業へ。

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    Generative Engine Optimization

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    Large Language Model Optimization

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成果報酬型 : AIO対策支援サービス

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。

生成AIの普及により、発注先の探索がWebサイトの閲覧前に完結しつつあり、自社がAI検索の回答に含まれない事態を経営課題として捉える企業が増えています。私たちコネクタブルーは、ビジネス理解に基づくAIO対策の戦略策定から、コンテンツ制作、推薦状況のモニタリングまでを成果報酬型で一貫して支援いたします。

AIO対策の重要性

  • 発注先探索の起点がAI検索へ移行し、ナレッジパネルや強調スニペットを含む検索接点が再編される

    従来のキーワード検索から、ChatGPTやGeminiなどのAI検索エンジンへ直接問いかけて回答を得る行動へのシフトが急速に進んでいます。発注先の探索と選定はWebサイトを閲覧する前に完結しつつあり、ナレッジパネルや強調スニペットといった従来の検索接点も、AIによる回答を前提に再編されています。ユーザーの検索ジャーニーそのものが変容している点を、経営課題として捉える必要があります。

  • AIに認識されない企業は比較対象に入れず、Googleビジネスプロフィールを含む企業情報の整備が問われる

    AI検索の回答に含まれなければ、検討の土俵にすら上がれない時代が到来しています。AIは複数の情報源を参照して回答を組み立てるため、自社サイトに加えて、Googleビジネスプロフィールなどの企業情報が整備されているかが、AIに認識されるための前提となり得ます。自社情報を正しく組み込んでもらうことが、AIO対策の出発点です。

  • ゼロクリック検索の増加が、オーガニック流入の前提を変える

    GoogleのAI Overviewsは検索結果の上部に表示され、ユーザーがWebサイトをクリックせずに情報収集を終えるゼロクリック検索が増加しています。そのため、SEOで上位表示を獲得していても、AI検索で引用されなければ、オーガニック流入が減少するリスクがあります。従来の順位を前提とした集客の考え方を見直す転換点にあります。

  • 信頼性の高い一次情報とトピッククラスターが、AIの引用可否を左右する

    生成AIは、信頼性の高い一次情報を優先して引用し、解析しやすい情報構造を好む傾向があります。構造化データの実装やE-E-A-Tの観点に加え、トピッククラスターによる体系的な情報設計が、引用されるかどうかを左右します。結論を先に示す構成にすることで、AIが要約しやすい形となり、自社が情報源として選ばれる可能性が高まります。

  • SEOとAIOを同時に進めるハイブリッド戦略が、持続的な競合優位をもたらす

    AIOはSEOの延長線上にありながら、生成AIの回答生成過程を意識した独自の施策が必要な領域です。競合より早く着手した企業が推薦獲得の優位を築くため、強調スニペットやオーガニック流入への影響も見据えて、SEOとAIOを同時に進めるハイブリッド戦略が有効です。AI時代の検索接点を一体で設計することが、持続的な競合優位につながります。

コネクタブルーの提供サービス

  • 勝てるプロンプトを見極め投資を集中

    「ターゲットプロンプト」の選定・設計で、ビジネス成果に直結する領域へ集中投資する

    AIO対策で成果を上げるには、どのクエリでAI検索に推薦されるべきかを、業種、競合、購買フェーズの観点から定義することが出発点です。私たちは、優先度の高いターゲットプロンプトに集中して投資し、無駄なコストを排除します。SEO対策で蓄積した既存のコンテンツ資産やオーガニック流入を活かしながら設計するため、SEOとAIOの相乗効果を引き出せます。

  • AIに引用されやすい情報構造を実現

    独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツを制作し、トピッククラスターで情報を構造化する

    生成AIは、情報を解析しやすい構造を好み、信頼できる一次情報を優先して引用します。私たちは、独自の数理モデルに基づいてコンテンツを制作し、トピッククラスターの考え方で情報を体系化します。構造化データを用いて、大規模言語モデルが読み取りやすい形式にWebサイトを最適化し、E-E-A-Tの観点から経験や専門性を示す一次情報を盛り込みます。

  • 5大生成AIの推薦状況を週次で可視化

    5大生成AIの推薦状況を週次でモニタリングし、強調スニペットなど既存指標とは異なる軸で可視化する

    ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityの5大生成AIにおける、自社ブランド名やサービス名の推薦状況を、週次でモニタリングします。引用状況、言及のトーン、競合との比較をレポーティングし、効果検証と施策提案の根拠とします。強調スニペットの獲得状況や順位計測とは異なる評価軸が必要なため、独自の計測の枠組みで可視化します。

  • アップデートに追随し露出を維持する

    生成AIのアップデートに合わせた継続的なチューニングで、オーガニック流入を含む露出を維持する

    生成AIは日々進化しており、AIO対策には継続的なチューニングが欠かせません。私たちの専門チームは、生成AIのアップデートを常時解析し、速いサイクルでコンテンツや情報構造を改善します。AI Overviewsの表示傾向や、生成AIの引用パターンの変化に合わせて、SEOとAIOの施策バランスを最適化し、オーガニック流入の維持と向上を目指します。

AIO対策を進める上でのポイント

01

自社の企業情報を一貫して整備し、ナレッジパネルやGoogleビジネスプロフィールを含む情報源の整合性を保つ

AIは複数の情報源を参照して回答を組み立てるため、自社サイトだけでなく外部情報の整備も欠かせません。ナレッジパネルに反映される企業情報や、Googleビジネスプロフィールの記載内容、外部メディアでの紹介内容に食い違いがあると、AIは信頼できる情報源として評価しにくくなります。私たちは、社名、事業内容、強みの表現を一貫させることが、AIによる引用の土台になると考えています。

02

既存のSEO資産を活かし、トピッククラスターを軸にコンテンツ構造を再設計する

従来のSEO対策で積み上げたコンテンツは、AIO対策でも大きな資産になります。新しくゼロから作り直すのではなく、既存のコンテンツをトピッククラスターの考え方で整理し直すことで、SEOとAIOの相乗効果が生まれます。あわせて、AIは情報の最新性を重視するため、古い情報を定期的に更新する運用も欠かせません。私たちは、既存資産を活かした段階的な設計をおすすめしています。

03

効果測定を複数指標で設計し、継続的な改善でオーガニック流入への影響を見極める

AIO対策は継続的な改善と効果測定が前提になります。AI言及率、指名検索の増加、オーガニック流入、強調スニペットの獲得状況などを組み合わせて評価する視点が重要です。GA4だけではAIの影響を完全に把握できないため、独自の計測の枠組みが求められます。効果が見え始めるまでの期間はおおむね3〜6ヶ月とされますが、業種や条件によって異なります。

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
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

コネクタブルーの特長

コンサルティングファームとして、ビジネス理解とAIOの両面からプロンプトを設計できる(ナレッジパネルや強調スニペットを含む検索全体を見据えた支援)

AI検索最適化で成果を出すには、テクニカルな知識に加えて、クライアントのビジネスモデル、競合環境、ユーザーの検索行動への深い理解が必要です。私たちはコンサルティングファームとして、ナレッジパネルや強調スニペットを含む検索全体を見据え、コンバージョンにつながるターゲットプロンプトを選定します。従来のSEOで培った知見とAIO施策を組み合わせ、段階的な移行を支援します。

独自のAIツールと数理モデルにより、再現性の高いノウハウを確立している(トピッククラスター設計にも活かす推薦獲得率70%以上)

私たちの自社検証では、独自のAIツールと数理モデルを用いたAIO・LLMO対策によって、70%以上の推薦獲得率を記録しています。コンテンツの構造、情報密度、E-E-A-T要素の配置を定量的に分析し、トピッククラスターの設計にも活かしながら施策を体系化してきました。コンテンツ制作から構造化データの実装、PDCAまでを一貫して実行できる体制が、再現性の高さを支えています。

生成AIのアップデートを常時解析する専門体制を構築している(Googleビジネスプロフィールなど各種情報源の変化も踏まえた対応)

私たちは、ChatGPTやGeminiなど主要生成AIのアルゴリズムアップデートを常時解析する専門体制を社内に構築しています。回答傾向、引用パターン、E-E-A-T評価基準の変化をいち早く捉え、クライアントのAIO・LLMO対策に反映します。Googleビジネスプロフィールなど各種情報源の取り扱いの変化も踏まえ、企業ごとに施策を最適化しています。

成果報酬型でのサービス提供により、依頼側の投資リスクを抑えながらオーガニック流入の拡大を目指す

AIO・LLMO対策は不確実性が高く、成果が出るまでの期間や成功の確度は業種や条件によって異なります。私たちは、従来の固定報酬型とは異なり、成果報酬型でリスクを吸収します。クライアントと同じ目線でビジネス成果にコミットし、オーガニック流入の拡大を目指します。成果の定義や報酬の算定条件など詳細は、お問い合わせの際に個別にご案内します。

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

AIO対策の事例紹介

大手ITサービス会社:製品比較情報の強化で指名率を向上

製品比較・FAQ・導入事例の拡充により、生成AI上での自社サービス推奨率が49%向上

大手総合電機メーカー:技術情報の発信強化で製品流入を拡大

技術ページの構造化とFAQ拡充により、生成AI経由の製品サイト流入が45%向上

大手総合商社:商材情報の再設計で新規商談を創出

商材・用途別コンテンツの体系化により、生成AI経由の法人問い合わせが38%向上

大手SIer:業界課題情報の充実でDX相談を拡大

業界課題・解決策・導入事例の構造化により、生成AI経由のDX相談件数が55%向上

大手産業機械メーカー:設備選定情報の充実で商談機会を拡大

課題・用途別の製品情報整備により、生成AI上での製品推奨率が46%向上

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。

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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

よくある質問(FAQ)

AIO対策支援サービスとは何か教えてください

AIO対策支援サービスとは、AIO(AI最適化)の観点から、ChatGPTやGemini、Google AI Overviewなどの生成AIに自社の情報を正しく認識・引用してもらうための取り組みを支援するサービスです。AIOはAIによる情報最適化を指し、AIの出力結果に自社情報を正しく組み込むことを目的とします。ユーザーがAIに質問した時に「おすすめ」として取り上げられることが重要であり、AIO対策はAIによる情報引用を最適化する手法です。私たちは、AI検索エンジンにおける自社の言及状況を踏まえ、AIO対策、AIO LLMO対策の両面から企業様を支援しています。

AIO対策とSEO対策の違いについて教えてください

SEOは検索エンジンの上位表示を目指す施策であり、Google検索の結果一覧からの自然検索流入を主な成果とします。一方、AIOはAIによる情報引用を最適化する施策です。AI検索エンジンは検索結果の一覧よりも回答内での自社情報の重要性が増しており、AI検索では「ゼロクリック」行動が増加中で、クリック率が低下する傾向があります。ただし、AIO対策はSEOの延長線上に位置づけられます。そのため、従来のSEOを土台にAIOを重ねるハイブリッド戦略が有効です。AIはAIOの文脈理解を重視するため、SEOと同様にE-E-A-Tを意識した情報設計も欠かせません。

AI検索で自社が選ばれ、引用されやすくなる施策について教えてください

AIは信頼できるソースを選ぶ傾向があり、AIは立場や権威に基づいて情報を判断します。そのため、独自情報や一次情報を盛り込むことが推奨されています。結論ファーストの構成はAIが要約しやすい形になり、構造化データを実装することでAIが情報を正確に把握しやすくなります。また、AIは情報の最新性を重視しますので、古い情報を定期的に更新することが重要です。さらに、自社ブランドやサービスが外部メディアで紹介されることはAIに評価されるため有効で、被リンクの獲得も含め、AIOは自サイトだけでなく外部情報も整備が必要です。具体的には、サイト構造の見直しと自社コンテンツの拡充を並行して進めます。

AIO対策の効果測定はどのように行えばよいですか

AIO対策の効果測定は複数指標で行うべきです。GA4だけではAIの影響を完全に把握できないためです。AI言及率はAIO対策の重要なKPIの一つであり、ChatGPTやGeminiなどでの言及状況を継続的に確認します。あわせて、指名検索の増加はAIO施策の効果を示すため、検索流入の変化も見ていきます。AIO対策は継続的な改善と効果測定が必要であり、AIO対策ツールはAIに引用されやすい構造を分析します。測定結果をもとに優先順位を整理し、改善施策へ反映する流れが対策の効果を高めます。

AIO対策の効果が出るまでの期間について教えてください

AIO対策の効果は3〜6ヶ月で見えることが多いとされています。ただし、サイト構造や既存コンテンツの状態、競合状況によって期間は前後します。AIO対策は継続的な改善と効果測定が必要ですので、短期間で判断せず、AIによる言及状況や指名検索の推移を定期的に確認することが大切です。また、AI検索での言及率を上げる施策が必要であり、構造化データの実装や外部での情報整備を積み重ねることで、対策の効果が少しずつ表れます。調査結果をもとに改善施策を見直しながら進めることで、成果につながりやすくなります。

AIO対策が求められる背景について教えてください

2026年の調査で24.6%が生成AIを利用しています。AI検索での「ゼロクリック」行動が増加中で、AI検索ではクリック率が低下する傾向があります。また、AIによる推薦が購買行動に影響を与えるため、AIに選ばれる情報設計が重要とされています。AIO対策は自社情報の整備が重要であり、Google AI OverviewsやAI Overviewといった機能の普及により、従来のSEOだけでは検索流入を維持しにくくなっています。ECサイトを含む多くの企業にとって、AI検索における存在感の確保が比較検討の段階で選ばれるための前提になっています。

AIO対策支援会社の選び方について教えてください

支援会社を選ぶ際は、自社の課題に合う支援範囲かどうかを比較検討することが大切です。確認したい点は、AIO LLMOへの特化度、構造化データの実装やコンテンツ制作の実績、効果測定の方法、そして対策の効果を示す調査結果の提示です。コンサルティングサービスを提供する会社は、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、費用相場は月額200〜700万円です。一方、マーケティング会社やシステム会社の場合は、コンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業支援が中心となり、費用相場は月額50〜150万円程度です。

AIO対策を自社で行う場合とコンサルティングに依頼する場合の違いについて教えてください

自社で行う場合は、社内にノウハウが蓄積される利点があります。一方で、AIO対策は継続的な改善と効果測定が必要であり、AIやGoogle検索の動向を追い続ける体制が求められます。AIOコンサルティングに依頼する場合は、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を受けられます。費用は月額200〜700万円が目安です。AIO対策、AIO LLMO対策、そして大規模言語モデル最適化(Large Language Model Optimization)という広い視点で全体最適を図りたい場合は、支援会社の活用が有効です。

LLMOとは何か、AIOとの関係について教えてください

LLMO(Large Language Model Optimization)は、大規模言語モデル最適化とも呼ばれ、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに自社情報を正しく認識・引用してもらうための最適化を指します。AIOはAIによる情報最適化手法であり、LLMOはその中でも言語モデルに特化した考え方として整理されます。そのためAIO LLMOは近い領域として扱われることが多く、AIO対策とLLMOを併せて検討する企業も増えています。いずれもAIの文脈理解を重視し、自社が選ばれる情報設計を目指す点で共通しています。