AI検索で、選ばれる企業へ。

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成果報酬型 : 素材メーカー向けGEO対策コンサルティングサービス

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で発注先を探索する動きが広がる中、技術力のある素材メーカーでも、AI検索の回答に含まれなければ検討の土俵に上がれないという課題があります。私たちは、AIO戦略策定からコンテンツ制作、モニタリング、リライトまでを成果報酬型で一気通貫に支援し、貴社が生成AIに推薦される状態の実現に貢献します。

素材メーカーにおけるGEO対策の重要性

  • 素材選定の起点が生成AIへ移行する構造変化

    素材の採用検討では、キーワード検索から、ChatGPT検索やPerplexityといった生成AIへの直接質問へと行動が移りつつあります。発注先の探索から選定までがWebサイトの閲覧前に完結する場面も増えています。設計、開発、調達の複数部門が関与する長期の検討でも、初期の候補形成にAIが介在する影響は大きく、物性比較表や用途開発事例が回答に含まれない企業は検討の土俵にも上がれません。事業機会の入口がAI検索へ移りつつあることは、経営層が押さえるべき論点です。

  • ゼロクリック検索の拡大がもたらす流入構造の変化

    デスクトップ検索ではゼロクリック検索が約61.5%に達し、Webサイトをクリックしないまま情報収集が完結する場面が増えています。AI Overviews導入後にクリック率が約34.5%低下した事例も報告されており、従来のSEOだけでは集客機会を維持しにくくなりました。検索で上位に表示されていても、AI検索の回答に引用されなければ露出機会を失います。今後はAIリファラルトラフィックを新たな評価対象とし、市場データや権威性を備えた一次情報を整える視点が必要です。

  • 素材メーカーの技術情報がAIに読まれにくい構造的課題

    素材メーカーの強みである技術情報は、PDFの技術資料やカタログ、技術論文など非構造化の形式で公開されることが多く、AIが解析しにくい状態にあります。物性値、用途、グレード違いの情報が分散し、物性比較表のように比較根拠として引用できる形に整理されていない例も少なくありません。用途開発事例や採用実績といった一次情報が社内にとどまる場合もあります。高い技術力があってもAIに認識されなければ、市場での評価に反映されにくいのが現状です。

  • 比較・推薦型クエリで問われる素材メーカーの権威性

    生成AIは信頼性の高い一次情報を優先して引用するため、E-E-A-T(経験、専門性、権威性、信頼性)の担保が重要です。素材のように安全性や品質が問われる領域では、技術論文、認証や規格への対応、用途開発事例といった根拠が権威性の評価を左右します。業界ごとにAIが提示する回答の傾向は異なり、素材領域に固有の引用パターンを踏まえた設計が欠かせません。競合に先んじてAIOやLLMO対策に着手した企業が、推薦獲得で優位を築きやすくなります。

  • エージェンティックコマースが調達プロセスにもたらす将来像

    AIエージェントが情報収集、比較、選定を代行するエージェンティックコマースが進めば、調達の初期段階をAIが担う場面は広がります。素材のBtoB調達でも、AIが仕様条件に合う候補を提示する流れが強まれば、AIに認識されることが取引機会の前提です。経営層には、AI検索を自社の競争領域の一つとして位置づけ直す視点が求められます。なお、GEO、LLMO、AEO、AIOはいずれもAI検索で推薦される状態を目指す取り組みであり、私たちはこれらを一体で捉えています。市場データに基づく継続的な改善が前提です。

コネクタブルーの提供サービス

  • 生成AIで推薦される状態をつくる一気通貫支援

    サービスの全体像:生成AIで推薦される状態をつくる一気通貫支援

    私たちは、ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityなどの生成AIで、クライアント企業が紹介、推薦されることを目指しています。AIO戦略策定、コンテンツ制作、モニタリング、コンテンツリライトの4領域を、設計、制作、計測、改善の流れで一気通貫に支援します。技術論文や一次情報を権威性の根拠として活かす点が特徴です。成果報酬型で提供するため、初期投資のリスクは私たちが吸収し、貴社の事業成果に同じ目線でコミットします。

  • 勝てるプロンプトを見極める設計

    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

    AI検索最適化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。優先度の高いプロンプトに集中投資することで、無駄なコストを排除します。素材メーカーでは、用途や物性条件を含む比較、推薦型の質問を想定し、ChatGPT検索での回答に物性比較表や用途開発事例が反映される設計が重要です。SEOで蓄積したコンテンツ資産も活かし、相乗効果を引き出します。

  • AIに引用されるコンテンツ制作

    独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作

    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き、AIに引用されやすいコンテンツを制作します。経験、専門性、権威性、信頼性を示す一次情報を盛り込み、AIに信頼される情報源として自社サイトを確立します。技術論文や用途開発事例の知見もコンテンツ化の対象です。Google向けのSEOコンテンツとAIO向けコンテンツを並行して進め、検索エンジンとAI検索の双方での情報引用を目指します。

  • 大規模言語モデルが読み取りやすい構造へ

    構造化データの実装による情報構造化

    構造化データを用いてコンテンツを構造化し、大規模言語モデルが読み取りやすい形式にWebサイトを最適化します。素材の物性、用途、グレードに関する情報は、AIが比較根拠として参照しやすい物性比較表の形へ再編します。非構造化の形式で分散していた技術論文や一次情報も、整理した上で実装します。構造化データの実装からSEO対策との統合まで一貫して対応し、AIリファラルトラフィックの獲得につなげます。

  • 5大生成AIの推薦状況を週次で可視化

    主要生成AI(5大モデル)の推薦状況の週次モニタリング・レポーティング

    ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexityにおける自社ブランド名、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て活用します。生成AIの回答生成はSEOの順位計測とは異なる指標での評価が必要なため、独自のAI検索計測フレームワークで可視化します。GoogleのAI Overviewsの表示状況も継続的に把握し、市場データとして施策に反映します。

  • アルゴリズムの進化に追随する運用

    生成AIアップデートに合わせた継続的なチューニング

    AI検索最適化は、従来のSEOと異なり、アルゴリズムの進化に合わせた継続的なチューニングが必要です。専門チームが日進月歩の生成AI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。ChatGPT検索をはじめとする各AIの引用パターンの変化に合わせ、一次情報や技術論文を軸とした施策を見直します。AI Overviewsの表示傾向も踏まえてSEOとAIOの施策バランスを最適化し、権威性を維持しながら持続的な推薦獲得を目指します。

素材メーカーにおいてGEO対策を進める上でのポイント

01

技術論文・物性データを一次情報として体系化する

生成AIは信頼性の高い一次情報を優先して引用します。素材メーカーが長年積み重ねてきた技術論文、物性データ、試験結果は、AI検索で推薦を獲得するうえで重要な一次情報です。私たちは、物性比較表やグレード別仕様、用途別の評価結果をAIが参照しやすい形に再編し、権威性を示す根拠として整えることを大切にしています。営業秘密や知財の管理と両立させる検討も欠かせません。

02

用途開発事例と市場データで採用検討の判断材料を整える

素材の採用検討では、用途ごとの適合性や採用実績が重視されます。用途開発事例を体系的に整備し、市場データや用途別の動向を自社の専門的な視点とあわせて発信することで、ChatGPT検索などの比較・推薦型の質問に引用される情報源としての位置づけが高まります。設計・開発担当者の検討プロセスに沿った情報設計を行い、顧客企業の機密にも配慮して事例を整理します。

03

AIリファラルトラフィックとエージェンティックコマースを見据えた評価設計

従来のSEO指標である検索順位やクリック数に加えて、AI検索での推薦状況やAIリファラルトラフィックを評価対象に据える視点が求められます。BtoBでは、AI経由の流入が問い合わせや商談へどう結びつくかを、経営層が把握できるKPIとして設計することが大切です。エージェンティックコマースの進展を見据え、市場データを踏まえた評価体系を整えます。

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のビジネス理解とAIOの両面からのアプローチ

私たちは、検索エンジン最適化の知識に加え、クライアントのビジネスモデルや競合環境、ユーザーの検索行動を深く理解したうえでプロンプトを設計します。ChatGPT検索などで実際にコンバージョンにつながるターゲットプロンプトを、市場データや権威性の観点も踏まえて選定します。SEOで培ったコンテンツマーケティングの知見とAIO施策を組み合わせ、段階的な移行を支えます。

独自のAIツール・数理モデルによる再現性の高いノウハウ

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対策により、70%以上の推薦獲得率を記録しています。この数値は自社検証によるものです。一次情報の構造や情報密度、E-E-A-T要素の配置を定量的に分析し、技術論文や物性比較表の見せ方に至るまで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背景にあります。

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

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。回答傾向や引用パターン、E-E-A-Tの評価基準の変化をいち早く捉え、AIO・LLMO対策に反映します。Perplexityを含む各生成AIの引用ロジックに合わせ、一次情報や市場データの見せ方を企業ごとに最適化し続けることが、私たちの差別化点です。

成果報酬型でのサービス提供

AIO・LLMO対策は不確実性が高く、成果が出るまでの期間や確度は業種や条件によって異なります。固定報酬型では初期投資のリスクをクライアントが全額負担しますが、私たちは成果報酬型でそのリスクを吸収します。AIリファラルトラフィックの獲得やエージェンティックコマースへの備えなど、中長期の成果に同じ目線でコミットし、施策の精度を高め続けます。

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

GEO対策の事例紹介

大手素材メーカー:素材選定情報の整備で採用候補を拡大

特性・用途・比較情報の構造化により、生成AI上での自社素材選定率が40%向上。

大手化学メーカー:化学品情報の整理で技術相談を拡大

機能・用途・物性情報の構造化により、生成AI経由の技術問い合わせが42%向上。

大手繊維メーカー:高機能素材の発信強化で認知を拡大

素材特性・用途別コンテンツの拡充により、生成AIでの自社素材言及率が48%向上。

大手鉄鋼メーカー:鋼材技術情報の整備で引用機会を拡大

用途・性能別の技術情報を整理したことで、生成AI上での自社鋼材引用率が43%向上。

大手半導体メーカー:製品仕様情報の充実で技術流入を拡大

製品仕様・用途・技術FAQの構造化により、生成AI経由の製品ページ流入が51%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。

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よくある質問(FAQ)

素材メーカー向けGEO対策とは何ですか?

素材メーカー向けGEO対策とは、GEO(Generative Engine Optimization)の考え方に基づき、化学・素材分野の企業情報を生成エンジンに正しく引用してもらうための取り組みです。GEO対策はAI検索での情報引用を最適化します。ジオ素材は地盤関連資材や土木資材として使用され、ジオテキスタイルは土の分離や排水、補強に使用される資材である点など、素材の専門用語は用途や文脈が正確に伝わらないとAI回答で誤って扱われる恐れがあります。そのため、製品情報や技術情報を整理し、AI回答で適切に紹介される状態を目指します。LLMO(Large Language Model Optimization)やAEO(Answer Engine Optimization)も含めたGEO LLMO AEOの総称として捉えると理解しやすくなります。

素材メーカーがGEO対策に取り組むべき理由を教えてください

生成AI時代の到来により、情報収集の入口が変化しているためです。2025年のAI検索利用率は26.7%に達しました。10〜20代のAI検索利用率は47.4%に上昇しており、将来の購買担当者や技術者にも浸透が進んでいます。生成AI検索は情報収集行動を根本的に変化させています。またAI検索経由の流入は購買意欲の高いユーザーが多いとされ、AI検索の普及に伴いGEO対策の重要性は増しています。素材メーカーは製造業のサプライチェーンを支える重要な存在であり、AI回答に自社ブランドが登場するかどうかが、2026年以降の新規顧客開拓に影響すると私たちは考えています。

GEOと従来のSEO対策の違いについて教えてください

従来のSEO対策は、検索エンジンの検索結果で上位表示を目指し、サイトへのクリックを獲得する施策です。一方GEOは、ChatGPTやGemini、Google AI Overviewsなど各種AIプラットフォームの回答内で自社情報が引用・言及されることを目指します。ゼロクリック検索はデスクトップ検索の約61.5%を占め、生成AI検索のゼロクリック検索は61.5%を占めるとされています。そのためクリック数だけでは成果を測れません。生成AI検索の時代には、従来のSEOに加え、AI最適化やAI検索最適化の視点でAI Overviewsなどへの対応を進めることが求められます。

素材メーカー向けGEO対策コンサルティングの支援内容を教えてください

私たちのコンサルティングサービスでは、戦略立案から実行支援、効果検証まで一気通貫で支援します。GEOコンサルティングサービスはプロンプト設計を行い、AI回答の分析を基に改善プランを策定します。そのうえで、技術情報や製品情報の情報設計、構造化データの実装、コンテンツ制作を、事業戦略や業界の商習慣に応じて進めます。素材メーカーは新しい素材の研究・開発が役割に含まれるため、専門性の高い技術的な内容を損なわずに、AIが理解しやすい形へ整えることを重視しています。東京都を拠点に、デジタルマーケティングの知見を活かしたサービスを提供しています。

GEO対策コンサルティングの費用相場はいくらですか?

支援会社の種類により費用と支援範囲が異なります。コンサルティング会社の場合、月額200万〜700万円が相場です。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る点が特徴です。一方、マーケティング会社やシステム会社など、コンサルティング会社以外では、GEO対策の初期診断は約10万〜80万円で提供され、月額の運用・改善費用は約10万〜60万円が相場です。ツール活用型は月3万〜10万円前後、SEOとGEOを一体で進める型は月25万〜40万円です。ただし支援はコンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業に限定されます。契約期間は半年程度が望ましいとされています。

素材メーカーのAI回答での引用率を高める方法を教えてください

引用率を高めるには、AIが参照しやすい一次情報を整備することが基本です。素材メーカーは顧客企業と協力して製品に適した素材を選定し、顧客企業の製品開発を支援するため、用途や物性、導入実績といった具体的な情報が価値を持ちます。ジオグリッドは地盤や盛土の補強に使用される資材、ジオメンブレンは水や液体の浸透を防ぐ資材というように、製品ごとの役割を明確な言葉で記載します。あわせて、情報源として信頼される自社サイトの整備、構造化データの活用、継続的なモニタリングを組み合わせます。可視化した結果をもとに自社ブランドの露出を高めていきます。

化学・素材業界に強いGEO対策コンサルティング会社の選び方を教えてください

選定時は、化学・素材分野の専門性を重視することが大切です。GEO対策企業は専門性が重要であり、企業選びは支援実績を確認することが大切です。GEO対策の費用は月額15万円からと多様なため、費用だけでなく支援範囲を比較する必要があります。企業のモニタリング体制は重要な選定基準でもあります。さらに、素材分野に特化した知見があるか、Web制作会社や制作会社と連携して実装まで対応できるか、戦略立案から実行支援まで担えるかを確認してください。BtoBの商習慣を理解し、特化した支援を行う会社であれば、素材メーカーの課題に沿った提案が期待できます。

GEO対策の効果検証はどのように行いますか?

GEO対策の効果測定はPDCAサイクルで行われます。具体的には、想定される質問をプロンプトとして設計し、生成AIの回答に自社ブランドが登場するか、どの情報源が引用されているかを定期的に確認します。AI回答の分析結果から改善点を抽出し、コンテンツや構造化データを見直して再度検証します。AI検索経由の問い合わせが42%増加した企業もあり、引用状況に加えて問い合わせ数など事業成果への影響も確認することが重要です。クリック数が減りやすいゼロクリック環境では、AI回答での言及状況を可視化し、継続的に効果検証を行う体制が欠かせません。

素材メーカーのGEO対策で成果が出るまでの期間について教えてください

成果が出るまでの期間は、現状のサイト状況や対象とするプロンプトによって異なりますが、契約期間は半年程度が望ましいとされています。初期診断で課題を洗い出し、情報設計や構造化データの実装、コンテンツ制作を段階的に進め、その後の運用・改善で引用状況を確認する流れになるためです。AI回答は参照される情報の更新を受けて変化するため、短期間での判断は難しい面があります。私たちは継続的な改善を前提に、2026年以降のAI検索の動向も踏まえながら、無理のない目標設定とスケジュールをご提案しています。

素材メーカーが技術情報や製品情報を構造化データで実装する方法を教えてください

構造化データの実装は、技術的な正確性が求められる取り組みです。まず製品名、用途、物性、規格、納入実績などの製品情報や技術情報を整理し、AIが解釈しやすい項目単位に分解します。そのうえで、Webサイトのマークアップに反映し、企業情報として証券コードや所在地などの基本情報も正確に記載します。ジオシンセティックスは地盤工学や土木工事に使用する合成高分子系の資材であるといった定義も、一次情報として明記しておくと有効です。私たちは自社情報の整備からWeb制作会社との連携まで、具体的な実装を支援しています。代表取締役を含む経営層の方にも、成果との関係をわかりやすくご説明します。

GEO対策の進め方やサービスの活用方法を教えてください

GEO対策は、現状把握、戦略立案、施策の実行、効果検証の順に進めます。AIO(AI Optimization)やLLMOといった領域も含め、AIプラットフォームごとの回答傾向を確認したうえで、自社に必要な施策を絞り込みます。素材メーカーは、土木・建築・環境保全・防災分野などで使用される資材のように、用途の幅が広い企業も少なくありません。地盤補強材や排水材はインフラ整備や防災に活用されるため、こうした社会的な価値も含めて発信することが、AI回答での適切な紹介につながります。私たちは企業の状況に応じて、実行支援まで一貫してサービスを提供しています。