AI検索で、選ばれる企業へ。

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Large Language Model Optimization

成果報酬型 : LLMO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に発注先の比較を尋ねる動きが広がり、自社がAIの回答に含まれるのか、誤った情報が語られていないのかと気にされる経営層の方が増えています。私たちはAIOの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、AI検索で選ばれる状態づくりに貢献します。

LLMO対策の重要性

  • 学習データとリアルタイム検索の両面で進むAI検索への検索行動のシフト

    検索行動は、キーワード検索から、自然言語でAIに問いかけて回答を得る形へと急速に移行しています。ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、学習データに加えて最新のWeb情報も参照しながら、比較や推薦を求めるクエリに即座に答えます。その結果、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ます。AI検索の回答に含まれなければ、検討の土俵にも上がれない時代です。

  • ゼロクリック化の進行とSEO単独施策の限界

    GoogleのAI Overviewsは検索結果の上部に表示され、ユーザーはWebサイトをクリックせずに回答を得るため、ゼロクリック検索が増えています。デスクトップ検索のゼロクリック率は約61.5%に達し、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。従来のSEOで上位を獲得していても、AI検索での機会を失うおそれがあります。robots.txtによるクローラーの制御も含め、引用される情報設計が欠かせません。

  • AIに認識されない企業が比較対象から外れるリスク

    ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityといった生成AIは、信頼性の高い一次情報を優先して引用します。これらの回答に自社が含まれない場合、ユーザーの比較検討の対象から外れてしまいます。検索エンジンで上位を獲得していても、AIの回答内で言及されなければ、集客機会は大きく損なわれます。主要なAIで自社がどう語られているかを把握することが、LLMO対策の出発点です。

  • 経営課題としてのブランドセンチメントとハルシネーション対策

    生成AIは、事実と異なる内容を生成するハルシネーションを起こすことがあり、自社情報が誤って伝わる可能性があります。AIの回答に自社がどのようなトーンで言及されるかというブランドセンチメントも、ブランド認知に直結します。こうした状態を放置することは、機会損失にとどまらず信頼性の毀損につながります。情報の信頼性を高める取り組みを、経営課題として捉えていただくことが重要です。

  • 早期着手による競合優位性の確立とSEO・AIOのハイブリッド戦略

    AI検索は、SEOの延長線上にありながら、生成AIの回答生成の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AIOやLLMO対策に着手した企業が、AIによる推薦の獲得で優位を築きます。大規模言語モデルが参照する学習データや情報源への働きかけに加え、SEOとAIOを同時に進めるハイブリッド戦略が、ブランドセンチメントの形成を含む持続的な競争優位につながります。

コネクタブルーの提供サービス

  • AIに推薦される状態を一気通貫で実現

    LLMO対策支援サービスの全体像:一気通貫・成果報酬型での支援

    ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityなどの生成AIで、お客様の企業が紹介・推薦されるように、AIO戦略の策定、コンテンツ制作、モニタリング、コンテンツリライトまでを一気通貫でご支援します。成果報酬型で提供するため、初期投資のリスクを抑えたうえで、AI検索における情報設計の見直しに取り組んでいただけます。

  • 勝てるプロンプトを見極める起点

    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検索最適化は、ビジネス成果に直結するターゲットプロンプトの設計から始まります。どのクエリでAI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し、優先度の高いプロンプトに集中投資します。ブランドセンチメントも購買フェーズごとに確認します。SEOで蓄積したコンテンツ資産を活かし、SEOとAIOの相乗効果を引き出す設計です。

  • AIに引用される情報構造への最適化

    独自ロジックに基づくAI最適化コンテンツの制作・情報構造化

    生成AIは、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の制作と情報構造化を行います。構造化データの実装により、大規模言語モデルが読み取りやすい形式へWebサイトを整え、ハルシネーションのリスク低減にも寄与します。E-E-A-Tを示す一次情報も盛り込み、SEOコンテンツと並行して進めます。

  • 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、ブランドセンチメントにあたる言及トーン、競合との比較をレポートし、効果検証と施策提案の根拠にします。独自のAI検索計測フレームワークにより、SEOの順位計測とは異なる指標で可視化し、AI Overviewsの表示状況も継続的に把握します。

  • アップデートに追随する継続的な改善

    生成AIアルゴリズムUpdateに合わせた継続的なチューニング

    LLMOでは、生成AIのアップデートへの追随が不可欠です。専門チームが日進月歩のアップデートを常時解析し、学習データや参照の仕組みの変化に合わせて、速いサイクルでコンテンツと情報構造を改善します。robots.txtなど、クローラーとの接点に関わる設計も見直します。SEOとAIOの施策バランスを最適化し、AIによる持続的な推薦獲得を実現します。

LLMO対策を進める上でのポイント

01

経営視点で設計するターゲットプロンプトと事業KPIの接続

LLMO対策の起点は、どのクエリで推薦されるべきかを事業戦略から逆算して定めることです。私たちは、業種や競合、購買フェーズを軸にターゲットプロンプトを定義し、事業KPIと結びつけて優先度を付けます。購買フェーズごとの言及内容やブランドセンチメントも踏まえて設計し、成果に直結するプロンプトへ投資を集中させます。

02

一次情報の整備とAIによる誤認識(ハルシネーション)を防ぐ情報設計

生成AIは信頼性の高い一次情報を優先して引用します。経験や専門性を示す一次情報でE-E-A-Tを高め、構造化データでAIが読み取りやすい形に整えることが、ハルシネーションによる自社情報の誤認識を防ぐ土台になります。あわせてrobots.txtによるクローラーへの情報提供と制御も含めて設計します。

03

モニタリングとチューニングを前提とした継続運用体制の構築

LLMO対策は、一度整えれば完了するものではありません。ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude、Perplexityの推薦状況を週次でモニタリングし、そこからPDCAを回す運用が成果の持続につながります。学習データや生成AIのアルゴリズムの変化に追随し続けるため、改善を前提とした継続的な体制を最初から組み込みます。

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

AI検索最適化では、技術知識に加え、ビジネスモデルや競合環境、ユーザーの検索行動への深い理解が欠かせません。私たちはコンサルティングファームとしてのビジネス理解を強みに、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。SEOで培った知見とAIO施策を組み合わせ、ブランドセンチメントも意識しながら段階的な移行を支援します。

独自のAIツール・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。コンテンツの構造や情報密度、E-E-A-T要素の配置を定量的に分析して施策を体系化し、ハルシネーションを抑える情報構造も含めて、学習データの動向に左右されにくい再現性を高めています。

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

ChatGPTやGemini、Claudeなど主要な生成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評価基準の変化をいち早く捉え、学習データの更新にも目を配りながら、クライアントのAIO・LLMO対策へ反映します。

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、成果までの期間や確度は条件によって異なります。そのため私たちは成果報酬型でご支援し、初期投資のリスクを吸収します。クライアントと同じ目線で成果にコミットすることで、施策の精度を高め続ける責任が生まれ、ブランドセンチメントの向上にも粘り強く取り組みます。

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

LLMO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

大手広告代理店:専門知見の発信強化で相談案件を獲得

マーケティング記事と事例コンテンツの拡充により、生成AI経由の相談件数が44%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

大手エネルギー会社:脱炭素情報の体系化で企業認知を拡大

再エネ・脱炭素コンテンツの体系化により、生成AIでの企業名言及率が58%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)

LLMO対策支援サービスとは何ですか?

LLMOは大規模言語モデル最適化を指し、LLMO(Large Language Model Optimization)の定義としては、AIの回答内で自社情報を引用させる施策です。自社情報がAIに引用されることを目指し、自社コンテンツをAIに優先的に扱わせる点が特徴です。私たちのLLMO対策支援サービスは、AIに正しく理解される情報設計から、対話型AIでの言及状況の把握までをワンストップで支援します。ChatGPTやGoogleのSGEに関連する施策として、AI検索時代に不可欠な取り組みです。

LLMO対策と従来のSEO対策の違いについて教えてください

SEOは検索エンジンでの上位表示を目的とし、クリック流入を重視します。一方、LLMOはAIによる推薦を重視する新しいマーケティング施策で、ブランド認知を重視します。LLMOは従来のSEOとは異なり、AIによる推薦が重要です。AI検索は従来のキーワード検索から自然言語に移行しており、AI検索の普及により、従来のSEO対策だけでは不十分になりつつあります。違いを踏まえ、SEO対策とLLMO対策を併せて検討することが大切です。

生成AIの回答に自社が引用されるにはどうすればよいですか?

AIに引用されやすいコンテンツの制作がLLMO対策に必要です。自社サイトの情報を充実させ、エンティティ情報を整備することで言及を増やせます。構造化データを実装することでAIが理解しやすくなり、最新の情報に更新することが引用されるために重要です。FAQ形式で文章を作成すると引用されやすくなります。こうした取り組みにより、AIが回答を生成する際の情報源として選ばれる可能性が高まり、AI回答内で自社が言及されやすくなります。

LLMO対策の具体的な施策について教えてください

具体的な施策は、AIに引用されやすいコンテンツの制作と、構造化データの実装が中心です。あわせて、LLMO対策にはE-E-A-Tの強化が重要であり、情報の信頼性を高めることが自社のブランド認知に寄与します。自社サイトでは、エンティティ情報の整備、最新情報への更新、FAQ形式での記述を進めます。ChatGPTやGeminiなどの対話型AI、GoogleのAI Overviews、AIによる概要といった各AI検索エンジンの特性を踏まえ、AIO対策と一体で設計することも有効です。

LLMO対策を支援会社に依頼するメリットについて教えてください

LLMO対策は競争優位性を獲得する手段であり、AIによる回答がブランド認知度向上に寄与します。LLMOは新規流入チャネルを創出し、AI検索時代の集客基盤を構築します。AI検索によるゼロクリック化が進行中の今、ユーザーの検索行動の変化を利用したマーケティングが求められます。対策会社やコンサル会社、AIO対策会社に依頼することで、LLMOコンサルティングや対策ツールの知見を活用し、自社サイトの改善を効率的に進められます。ご不明点はお気軽にご相談ください。

LLMO対策支援サービスの料金相場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100万円程度が目安で、支援内容はコンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業が中心となります。支援範囲によって費用は変わるため、目的に合わせた選択が重要です。具体的なお見積りは、お問い合わせください。

LLMO対策の効果測定はどのように行いますか?

定期的な効果測定がLLMO施策の一環です。AI Visibility Score®は推奨率を可視化する指標で、AIインパクトスコアは事業成果への貢献度を測定します。また、効果測定には手動での引用・言及数計測が有効で、AI検索経由の流入数はGA4で確認できます。専用の計測ツールを併用すれば、ChatGPTやGeminiなどでの言及状況を継続的に把握でき、Google検索やAI Overviewsでの表示状況とあわせて、施策の改善に役立てられます。

LLMO対策の効果が出るまでの期間について教えてください

LLMO対策の効果は3〜6ヶ月で現れることが多いです。ただし、自社サイトの現状や対象領域の競合状況、取り組む施策の範囲によって前後します。構造化データの実装やコンテンツ整備は着手後すぐに行えますが、AIが情報を学習し回答に反映するまでには一定の時間が必要です。継続的な改善と効果測定を重ねることで、AI回答内での言及が徐々に安定していきます。まずは現状把握から始め、段階的に進める形をご提案しています。

LLMO対策会社の選び方のポイントについて教えてください

LLMO対策会社を選ぶ際は、AI検索の仕組みへの理解、SEO対策との一体運用、効果測定の仕組みの有無を確認することが重要です。LLMO対策は競争優位性を獲得する手段であるため、自社の事業特性に沿った戦略を描ける会社が望ましいといえます。あわせて、コンサルティング領域とコンテンツ制作などの実務領域のどこまで対応できるか、具体的な実績や報告体制もご確認ください。複数社を比較したうえで、目的に合う対策会社をお選びください。

LLMO対策支援サービスの支援内容と進め方について教えてください

私たちのLLMO対策支援サービスは、現状診断から施策設計、実行、効果測定までをワンストップで支援します。まず自社サイトとAI回答内での言及状況を把握し、AIに引用されやすいコンテンツの制作や構造化データの実装、エンティティ情報の整備を進めます。さらにE-E-A-Tの強化や最新情報への更新を行い、AI検索時代の集客基盤を構築します。定期的な効果測定で改善を重ね、LLMO対策を行う体制を継続的に支えます。まずはお気軽にご相談ください。