AI検索で、選ばれる企業へ。

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成果報酬型 : 医薬品メーカー向け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。

医薬品メーカーの経営層やマーケティング責任者にとって、生成AIが疾患や製品について誤った回答を示すリスクや、AI検索で自社が推薦されない懸念は、無視できない課題です。私たちは、ターゲットプロンプトの設計からモニタリングまでを成果報酬型で支援し、GEOによる情報到達の最適化に貢献します。

医薬品業界におけるGEO対策の重要性

  • 医薬品業界における生成AI検索への検索行動シフトと、ChatGPT検索・Perplexityが変える情報探索の入口

    疾患や治療法、製品に関する情報探索は、キーワード検索から生成AIへの直接的な問いかけへ移りつつあります。ChatGPT検索やPerplexityでは、疾患解説の要点が回答として即座に提示されます。YMYL領域である医薬品では、どの情報源が引用されるかが、患者や医療従事者の理解に直結します。

  • ゼロクリック検索の拡大が医薬品メーカーのWebサイト流入と情報到達に与える影響

    デスクトップ検索のゼロクリック検索は約61.5%に達し、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います。疾患解説ページや臨床データを掲載した製品情報ページへの流入構造は変わりつつあり、医療従事者向けサイトの流入が3%未満にとどまる状況では、AIリファラルトラフィックの獲得が重要です。

  • 医薬品メーカーが管理すべきブランドメンションと、不正確な情報拡散のリスク

    生成AIが自社製品や疾患情報を誤って言及すれば、患者や医療従事者に不正確な情報が届き、ブランド毀損につながります。YMYL領域では影響が大きく、薬機法の観点でも看過できません。経営リスクとして、ブランドメンションを精緻に管理し、正確な一次情報の整備を進める体制が必要です。

  • 薬機法・YMYL領域として求められる、AIに引用される一次情報の信頼性

    薬機法に基づく広告規制と、YMYL領域としての情報品質要件は、AIによる引用可否にも影響します。E-E-A-Tの観点では、臨床データや医療専門家監修といった一次情報が信頼性を裏付けます。規制への準拠と情報の正確性を両立させたコンテンツが、AIに引用される条件となります。

  • AI検索がもたらす競争軸の変化と、エージェンティックコマース時代を見据えた医薬品マーケティング

    AI検索での引用や推薦は、医薬品マーケティングにおける新たな競争軸です。医薬品EC市場は2017年に5,670億円に達し、エージェンティックコマースが進展すれば、AIが商品を選定する場面も増えます。薬機法の範囲で疾患解説を整備し、早期に着手した企業が優位性を築けます。

コネクタブルーの提供サービス

  • 勝てるプロンプトを選び、投資を集中させる

    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

    私たちは、業種・競合・購買フェーズの観点から「どのクエリで推薦されるべきか」を定義し、優先度の高いプロンプトに集中投資します。医薬品領域では、疾患解説を求める患者向けと、製品情報を求める医療従事者向けで問いが異なります。ChatGPT検索を想定した設計も行い、薬機法への配慮も踏まえます。

  • AIが読み取りやすい形へ情報を整える

    独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作と情報構造化

    生成AIは構造が整理され、信頼できる一次情報を優先的に引用します。私たちは独自の数理モデルに基づくコンテンツ制作を行い、構造化データを実装します。E-E-A-Tを示す一次情報を盛り込み、臨床データや医療専門家監修の要素も、薬機法の範囲内で構造化して提示する方針です。

  • 5大生成AIの推薦状況を毎週可視化

    主要生成AI5モデルの推薦状況に関する週次モニタリングとレポーティング

    私たちは、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。YMYL領域では誤情報の拡散リスクがあるため、引用状況や言及トーン、競合比較をレポートにまとめ、薬機法に配慮した施策提案とPDCAへつなげます。

  • アップデートに追随し、推薦を維持する

    生成AIアルゴリズムのアップデートに合わせた継続的なチューニング

    専門チームが生成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と情報構造を改善します。AI Overviewsの表示傾向や各社生成AIの引用パターンの変化に応じて、SEOとAIOの施策バランスを最適化します。YMYL領域では臨床データの扱いも含め、AIリファラルトラフィックの維持を図ります。

医薬品業界においてGEO対策を進める上でのポイント

01

薬機法の広告規制に準拠したコンテンツ設計とガバナンス体制の構築

医薬品領域のGEO対策は、薬機法の広告規制に準拠することが基本条件です。YMYL領域として情報品質も厳しく問われるため、社内の承認フローに医療専門家監修を組み込んだ運用が求められます。規制環境への配慮は制約ではなく、AIに引用される一次情報としての信頼性を裏づける要素でもあります。ChatGPT検索などの生成AIが信頼できる情報を選ぶ中で、ガバナンスの整った医薬品メーカーの情報は引用される可能性が高まります。私たちは、規制対応と情報発信を両立させる設計を支援します。

02

疾患解説・製品情報・臨床データを軸にした、患者向け・医療従事者向けの情報設計

疾患解説サイト、製品情報ページ、医療従事者向けサイトでは、求められる情報の深さと表現が異なります。患者向けにはわかりやすい疾患解説を、医療従事者向けには臨床データを丁寧に整えるなど、読み手に応じた構造化が欠かせません。臨床データは一次情報として位置づけ、医療専門家監修を経たうえで、生成AIが正確に引用できる形に整備します。薬機法の範囲を守りながら、Perplexityなど複数の生成AIに通じる情報設計を行うことで、誤引用のリスクも抑えられます。

03

生成AI経由の流入とブランドメンションを継続的に測るKPI設計

GEO対策の成果は、従来のSEOとは異なる指標で捉える必要があります。ブランドメンションの週次モニタリング、AIリファラルトラフィック、引用率を組み合わせ、経営層が判断しやすい評価軸を設計します。Perplexityをはじめとする複数の生成AIを横断して把握することで、特定のAIに偏らない実態が見えてきます。YMYL領域では、疾患解説や臨床データの引用状況も重要な観察点です。薬機法に配慮した情報の正確性を保つうえでも、継続的な改善サイクルが支えになります。

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
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モデル、競合環境、ユーザーの検索行動を深く理解したうえで、ターゲットプロンプトを選定しています。医薬品領域では、疾患解説を求める患者と、臨床データを確認する医療従事者の双方の問いを見据え、薬機法の範囲内で設計します。従来のSEOで培ったコンテンツマーケティングの知見にAIOを組み合わせ、ChatGPT検索への対応を含めて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る、再現性の高いAI検索最適化ノウハウ

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。これは自社検証の結果であり、成果をお約束する数値ではありません。AIに引用されやすいコンテンツの構造、情報密度、E-E-A-T要素の配置を定量的に分析し、施策を体系化してきました。臨床データや医療専門家監修といった要素の置き方も、一次情報の信頼性を損なわないよう検証を重ねています。

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、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、クライアントの施策に反映します。YMYL領域は評価基準の変化に敏感であり、薬機法を踏まえた情報の見せ方も継続的な見直しが欠かせません。Perplexityなど各社の引用ロジックが変わっても、柔軟に最適化できる点が私たちの強みです。

成果報酬型で提供することによる、成果にコミットする支援体制

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条件によって異なります。私たちは初期投資のリスクを吸収できるよう、成果報酬型でサービスを提供しています。クライアントと同じ目線で、AIリファラルトラフィックの獲得といったビジネス成果にコミットする姿勢の表れです。薬機法に配慮した慎重な情報設計が求められる医薬品領域でも、施策の精度を高め続けながら伴走します。

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

医薬品業界におけるGEO対策の事例紹介

大手医薬品メーカー:疾患情報の整備で情報到達率を改善

疾患・治療関連情報の構造化により、生成AI経由の疾患情報ページ流入が33%向上。

大手医療機器メーカー:製品情報の充実で閲覧機会を拡大

製品・適応領域・技術情報の整理により、生成AI経由の製品情報閲覧数が39%向上。

大手食品メーカー:商品・レシピ情報の充実で露出を拡大

商品・レシピ・栄養情報の構造化により、生成AI回答内での商品引用率が57%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。

大手人材サービス会社:キャリア情報の強化で登録者数を拡大

職種・転職ノウハウ・FAQの拡充により、生成AI経由の求職者登録数が43%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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Contact

よくある質問(FAQ)

医薬品メーカー向けGEO対策コンサルティングとはどのようなサービスか教えてください

GEO対策は医薬品メーカー向けのWebサイト最適化施策です。医薬品業界に特化したコンサルティングサービスは多岐にわたり、医薬品メーカーは外部の専門知見を活用しています。生成AI検索最適化は医薬品メーカー向けのマーケティング手法であり、GEO(Generative Engine Optimization)を軸に、検索エンジンや生成エンジンで自社の情報が適切に扱われる状態を目指します。私たちのGEOコンサルティングでは、製薬企業の市場環境や目的に合わせ、分析から施策設計、モニタリングまでを継続的に支援しています。

GEOとは何か、SEOやLLMOとの違いについて教えてください

医薬品業界における「GEO」は主に2つの意味があります。そのうち生成AI時代に関わるGEOは、Google検索を中心としたSEOとは異なり、ChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答、AI Overviews、Google AIモードの中で自社情報が引用される状態を目指す取り組みです。LLMO(Large Language Model Optimization)も近い概念ですが、GEOはAI検索全体での引用や言及の獲得に重点を置きます。SEOで築いた土台を活かしながら、AIに引用されやすいコンテンツの構造化を進めることが重要です。

医薬品メーカーがGEO対策に取り組むべき理由を教えてください

ゼロクリック検索は約61.5%に達しています。また、ゼロクリック検索は検索全体の63.5%を占めるとされ、Web検索の行動は大きく変わっています。生成AIによる情報収集行動が急速に広がっており、AI検索での情報引用競争は新たな競争軸となっています。AI検索でのブランド言及は競争の新たな軸となるため、製薬企業にとってGEO対策は重要な施策です。さらに医療従事者向けサイトの流入は3%未満という状況もあり、従来のSEOだけに頼らない自社サイトの情報設計が求められます。

生成AIによる検索で医薬品メーカーのブランド言及を管理する方法を教えてください

医薬品メーカーはブランドメンションを精緻に管理する必要があります。生成AIによる不正確なブランドメンションの拡散リスクがあるため、自社ブランドの推薦状況を週次でモニタリングします。ブランドメンションのモニタリングは週次で行うべきであり、生成AIの回答やAIの回答の内容を継続的に確認することで、誤った情報を早期に把握できます。私たちは調査データとデータアナリティクスを組み合わせ、自社ブランドの言及状況を可視化し、正確な情報が参照されるよう施策を設計しています。

薬事法の広告規制に準拠したGEO対策の進め方を教えてください

薬事法規制への準拠が医薬品業界の基本条件です。医薬品広告規制は厳格で遵守が求められ、薬事法に基づく広告規制への準拠が必要です。医薬品業界の規制環境は複雑で専門知識が必要であり、規制対応は医薬品マーケティングの重要な要素です。医薬品業界のマーケティングは法規制に基づいて行われます。医薬品業界には厳格な法規制があるため専門コンサルティングが重要であり、製薬業界は厳しい法規制に直面しています。私たちは専門組織として、規制に配慮したコンテンツ設計を支援しています。

医薬品メーカー向けGEOコンサルティングの支援内容と流れを教えてください

医薬品のコンサルティングは企業の経営改善に寄与します。医薬品のライフサイクル全体をカバーする専門サービスが存在しますが、私たちのGEOコンサルティングでは、現状分析、施策設計、コンテンツ制作、モニタリングまでを一気通貫で支援します。医薬品マーケティングコンサルは規制環境に配慮が必要であり、医療従事者との関係構築を支援する視点も欠かせません。医薬品業界のマーケティングはエビデンスに基づくため、デジタルマーケティング全体の中でGEOを位置づけ、効果的な施策を継続的に進めます。

GEO対策で疾患啓発サイトや製品情報ページの流入は増えるのでしょうか

疾患情報ページ流入が33%向上し、製品情報閲覧数が39%向上しました。商品引用率も57%向上しています。生成AIによる疾患情報ページ流入が33%向上し、生成AI経由の製品情報閲覧数が39%向上した事例があり、疾患啓発サイトやオウンドメディアでの成果が期待できます。ただし成果は市場環境や既存サイトの状態によって異なります。私たちは自社サイトの現状を分析したうえで、患者向けと医療従事者向けの情報を整理し、効果的な施策をご提案します。

AI Overviewsや生成AIに自社情報を引用されやすくするコンテンツ設計について教えてください

AIに引用されやすいコンテンツ設計が求められます。AIに引用されやすいコンテンツの構造が重要であり、AI Overviewsは約70%の情報を検索結果の上位10位から取得するとされています。そのためSEOによる上位表示も引き続き重要です。そのうえで、回答が明確な記事構成、構造化されたデータ、信頼できる情報源の明示を整え、生成AIの回答で引用されやすい状態を目指します。私たちは自社サイトの記事やプレスリリースも含め、AIの回答に反映されやすい情報設計を支援しています。

医薬品業界に強いGEOコンサルティング会社の選び方を教えてください

医薬品業界に特化したコンサルティングサービスは多岐にわたるため、選定時には医薬品業界における薬事規制への理解、GEOの実績、モニタリング体制を確認することが大切です。厚生労働省は品質確保と安定供給の仕組みを運用しており、こうした業界の枠組みを理解した専門知識の有無も判断材料になります。また、東京都の渋谷区などに拠点を置く企業を含め、クライアント企業の事例や支援範囲、コンサルティングサービスの透明性を比較することをおすすめします。

GEOコンサルティングの費用相場や成果報酬型の料金体系について教えてください

コンサルティング会社の場合、費用相場は月額200万円から700万円です。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長です。一方、マーケティング会社やシステム会社の場合は月額30万円から100万円程度が一般的ですが、支援範囲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。成果報酬型を採用する会社もありますが、AI検索の成果は測定が難しいため、目的に応じた料金体系の確認が必要です。

GEOコンサルティングを導入する際に確認すべき点について教えてください

導入にあたっては、GEO対策の目的を明確にし、自社サイトやオウンドメディアの現状、患者向けと医療従事者向けの情報設計を整理することが重要です。2026年以降はGoogle AIモードなどの普及により検索全体の行動が変化していくため、マーケティング支援を行う専門組織と継続的に進める体制が効果的です。また、BCGのような大手戦略ファームなど複数の選択肢を比較する際は、仕事内容や担当者の専門知識、医薬品企業での支援実績を確認しておくと判断しやすくなります。