コンサルティング・専門サービス企業様｜AEO・GEO・LLMOコンサルティング支援
- 業種
- 専門サービス
- 支援期間
- 6か月
- 主要成果
- AI回答内でのサービス言及数：1件→92件／約92倍に増加
- SEOやWeb広告を中心に集客していたものの、ChatGPTやGeminiなど生成AIを使ってサービスを比較・検討する顧客が増えていると感じていた
- 従来のSEOでは一定の検索流入を獲得できていた一方、AI回答内で自社サービスが言及されることはほとんどなかった
- AI検索経由の流入もゼロに近く、生成AI上では自社が比較・検討候補に入れていない状態だった
- 既存コンテンツは蓄積されていたものの、TOPページ、FAQ、導入事例などがAIにとって理解・引用しやすい情報構造になっていなかった
- SEO施策を壊さず、これまで蓄積してきたコンテンツ資産を活かしながらAI検索にも対応する必要があった
- ChatGPT・Gemini・Perplexityなどでユーザーが質問しやすいテーマ・検索文脈を整理し、AI検索上で想起されたい領域を設計
- TOPページを見直し、「誰向けのサービスか」「何を解決できるか」「なぜ選ばれるのか」がAIにも理解しやすい情報構造へ改善
- FAQを拡充・整理し、ユーザーが生成AIへ質問する内容に対して、明確な回答を自社サイト上に蓄積
- 導入事例ページを、単なる実績紹介ではなく「課題・選定理由・実施内容・成果」が分かる構成へ改善
- 既存のSEOコンテンツを活かしながら、AI検索で回答・引用されやすい情報設計へアップデート
- AI回答上の言及状況を継続的に計測し、不足しているテーマや情報を特定しながら改善を実施
- AI回答内での自社サービス言及数が1件から92件まで増加
- ChatGPTやPerplexityで業界サービスを調べた際に、自社サービスが候補として挙がるケースが増加
- ほぼゼロだったAI検索経由から、実際の問い合わせが発生
- 従来のSEO施策を維持しながら、新たにAI検索経由の認知・流入チャネルを構築
- 既存コンテンツを捨てることなく、SEOとLLMOを両立した情報基盤へ改善
- 「Google検索で見つけてもらう」だけでなく、「生成AIの回答内で候補として推薦される」新しい顧客接点を獲得
今回ご紹介するのは、SEOやWeb広告を中心に集客していたコンサルティング・専門サービス企業様のAEO・GEO・LLMO支援事例です。
同社では、これまでGoogle検索を中心としたSEO施策やWeb広告によって顧客との接点を作っていました。
一方で、ChatGPTやGeminiなど生成AIを日常的に利用するユーザーが増える中、
「顧客がAIでサービスを調べるようになったとき、自社は候補として挙がるのか」
という新たな課題を感じるようになりました。
実際にAI検索上で自社カテゴリについて調べても、自社サービスが回答内で言及されるケースはほとんどなく、AI検索経由の流入もゼロに近い状態でした。
ただし、すでにSEO記事や導入事例など一定のコンテンツ資産が蓄積されていたため、すべてを作り直すことは得策ではありません。
そこでアムールでは、既存SEO施策を活かしながら、TOPページ・FAQ・導入事例などを「AIが理解し、回答の根拠として引用しやすい情報構造」へ改善。
その結果、AI回答内での自社サービス言及数は1件から92件まで増加し、ChatGPTやPerplexity経由と思われる問い合わせも発生するようになりました。
本記事では、その取り組みについてご紹介します。
プロジェクト概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | コンサルティング・専門サービス |
| ご支援内容 | AEO・GEO・LLMOコンサルティング |
| 主な対象チャネル | ChatGPT・Gemini・Perplexity等 |
| 既存の集客チャネル | SEO・Web広告 |
| 主な目的 | AI検索上でのサービス認知・比較候補入り・問い合わせ獲得 |
| ご支援前の状況 | ・AI回答内で自社サービスがほとんど言及されない ・AI検索経由の流入がほぼゼロ ・既存SEOコンテンツはあるものの、AI向けの情報設計が不十分 |
| プロジェクトのサマリ | TOPページ、FAQ、導入事例を中心にAIが理解・引用しやすい構造へ改善。既存SEO資産を活かしながらLLMOを進め、AI回答内の言及数を1件から92件へ増加。AI検索経由の問い合わせも創出 |
1. SEOでは集客できていても、AI検索では「存在しない」に近い状態だった
― LLMO対策に取り組もうと考えた背景を教えてください。
ご担当者様
もともとSEOや広告を中心に集客していました。
これまではGoogle検索で見つけてもらうことを意識していればよかったのですが、最近は自分自身もChatGPTやGeminiを使う機会が増えてきました。
お客様も、サービスを探したり比較したりするときにAIを使うようになるだろうと感じていました。
― 実際に自社について調べてみると、どのような状態でしたか。
ご担当者様
業界サービスについてAIに聞いてみても、自社サービスが出ることはほとんどありませんでした。
SEOでは検索結果に出ていても、AIの回答の中では競合サービスだけが候補として挙がっている状態です。
AI検索経由のアクセスもほぼありませんでした。
「Googleでは見つけてもらえていても、AI上では存在していないのと同じ状態かもしれない」と感じたのが大きかったです。
2. SEOを壊さず、AI検索でも評価される情報設計へ
― 支援を始めるにあたって、不安はありましたか。
ご担当者様
既存SEOへの影響は気になっていました。
これまで記事やページを作ってきたので、AI検索対策のためにそれを大きく変えて、今のSEO順位が落ちてしまうのは避けたかったです。
その点で、これまでのコンテンツ資産を活かしながら改善できたのは良かったです。
― SEOとLLMOは、別々に考えなくてもよいのでしょうか。
アムール 沖野
基本的には、分断して考えないほうがよいと考えています。
SEOでもLLMOでも、
「ユーザーの疑問に対して、正確で具体的な情報を提供する」
という根本は共通しています。
ただし、LLMOでは検索順位だけではなく、
・AIがそのページから何を理解できるか
・どの質問に対する答えとして使えるか
・サービスの特徴を明確に説明できるか
・推薦する根拠になる情報があるか
まで意識する必要があります。
そのため今回も、既存ページを捨てて作り直すのではなく、SEOで蓄積した資産にLLMOの観点を追加する形で改善しました。
3. TOPページを「AIがサービスを説明できる構造」に改善
― TOPページでは、どのような改善を行いましたか。
アムール 沖野
TOPページで最初に確認したのは、
「このページだけを読んで、AIがこの会社のサービスを正しく説明できるか」
という観点です。
多くの企業サイトでは、キャッチコピーや抽象的なメッセージは多いものの、
「何を提供している会社なのか」
「誰に向いているのか」
「どのような課題を解決できるのか」
「他社との違いは何か」
が明確でないケースがあります。
そこで、
・サービス対象
・解決できる課題
・サービス内容
・選ばれる理由
・実績
・導入事例
・よくある質問
が理解しやすい構造へ整理しました。
― デザインよりも情報の整理が重要なのでしょうか。
アムール 沖野
どちらも重要ですが、LLMOの観点では特に情報の明確さが重要です。
人間であれば、抽象的なコピーからブランドイメージを感じ取ることができます。
一方AIに対しては、
「この会社は〇〇に対応している」
「こういう顧客に向いている」
「このような実績がある」
といった具体的な事実を提示したほうが理解されやすくなります。
TOPページを単なるブランド紹介ではなく、企業・サービスについてAIが説明する際の基礎情報源として設計し直しました。
4. FAQを整備し、AIが回答に使える情報を増やす
― FAQの改善も効果的だったのでしょうか。
アムール 沖野
はい。
生成AIを利用するユーザーは、検索エンジン以上に具体的な質問をする傾向があります。
たとえば、
「〇〇はどんな企業に向いている？」
「導入にはどれくらいかかる？」
「他のサービスとの違いは？」
「どんな課題を解決できる？」
といった形です。
こうした質問に対する明確な回答が自社サイトに存在すると、AIがサービスを理解するための材料になります。
― FAQはどのように設計したのでしょうか。
アムール 沖野
単に問い合わせの多い質問だけではなく、
・検討前によく生まれる疑問
・比較時に確認されるポイント
・商談で頻繁に聞かれる質問
・AI上でユーザーが入力しそうな質問
も整理しました。
そのうえで、質問に対して曖昧に答えるのではなく、できる限り具体的に回答します。
つまりFAQを、問い合わせ削減のためだけではなく、「AIに自社サービスを学習・理解してもらうための情報資産」として活用しました。
5. 導入事例を「推薦理由として使える一次情報」に再設計
― 導入事例については、どのように改善しましたか。
アムール 沖野
導入事例はLLMOにおいて非常に重要です。
企業が自分で「このサービスは優れています」と書くより、実際に顧客がどのような課題を解決したのかという一次情報のほうが、サービスの実態を説明できます。
そこで事例ページを、
・導入前の課題
・なぜそのサービスを選んだのか
・どのような施策を行ったのか
・導入後に何が変わったのか
・具体的な成果
・顧客からの評価
という流れで整理しました。
― AI検索では事例がどのように役立つのでしょうか。
アムール 沖野
たとえばユーザーが、
「〇〇という課題に対応できるサービスは？」
「〇〇業界におすすめのサービスは？」
とAIに質問した場合、AIはその会社が本当にその課題・業界に対応できるのかを判断する必要があります。
導入事例に具体的な課題や成果が記載されていれば、
「この会社には実際にその課題を解決した実績がある」
という推薦根拠になります。
そのため、事例を単なる「導入企業一覧」ではなく、AIが推薦理由として利用できる一次情報へ再設計しました。
ご担当者様
TOPページや事例ページの構成を見直して、「AIが理解しやすい形」に整理してもらったことは特に効果を実感しています。
既存の記事を全部作り直すわけではなかったので、これまでのSEO施策を無駄にせず進められたのも良かったです。
6. AI回答での言及が1件から92件へ増加
― 施策後、AI検索上ではどのような変化がありましたか。
ご担当者様
大きく変わりました。
もともとAI回答内で自社サービスが言及されるケースはほぼなく、計測上では1件程度でした。
それが、施策を進めた結果、92件まで増えました。
― 具体的にはどのような場面で出るようになったのでしょうか。
ご担当者様
ChatGPTやPerplexityで業界のサービスについて調べた際に、自社サービスが候補として挙がるようになりました。
以前は競合だけが出ていたので、かなり大きな変化でした。
「ちゃんとAIからもサービスとして認識されるようになった」という実感があります。
アムール 沖野
今回のポイントは、単純にAI向けの記事を大量に増やしたわけではないことです。
既存サイトにある情報を、
「AIがサービスを理解するために十分か」
という観点で整理し直しました。
特に、
・TOPページ
・FAQ
・導入事例
・既存SEOコンテンツ
を連動させたことが重要でした。
これによって、単一ページだけではなく、サイト全体から一貫した企業・サービス情報を読み取れる状態を作っています。
7. AI検索から問い合わせが生まれる新しい集客導線を構築
― AI上での言及増加は、実際の問い合わせにもつながりましたか。
ご担当者様
はい。
AI検索経由と思われる問い合わせが発生するようになりました。
以前はAI検索経由の流入自体がほぼゼロだったので、新しい問い合わせ経路ができたという感覚があります。
SEOでは取れなかった認知が増えたことも大きいです。
― AI検索経由の集客をどのように捉えていますか。
ご担当者様
今まではGoogle検索で順位を上げることがWeb集客の中心でした。
でも、これからはChatGPTやPerplexityで調べて、その回答の中から候補を選ぶ人も増えると思います。
そのときに自社サービスが選択肢として出る状態を作れたことで、AI検索時代の新しい集客導線を作れたと感じています。
アムール 沖野
SEOとLLMOは、どちらか一方を選ぶものではありません。
従来の検索行動がすぐになくなるわけではない一方、AIを使った情報収集や比較は確実に増えています。
そのため企業側も、
Google検索では検索結果に出る
＋
AI検索では回答・比較候補に出る
という両方の状態を目指すことが重要です。
今回の事例では、既存SEOの資産を活かしながらAI検索への対応を追加することで、新しい認知・問い合わせチャネルを構築できました。
今回実施した施策
| 施策 | 課題 | 実施内容 | 結果 |
|---|---|---|---|
| AI検索テーマ設計 | どの質問・文脈で自社が出るべきか整理できていなかった | ChatGPT等で質問されやすいテーマ・比較文脈を整理 | LLMO施策の優先テーマを明確化 |
| TOPページ改善 | サービス内容・対象顧客・強みをAIが十分理解できない構成だった | サービス対象、課題、特徴、実績、事例等を明確に整理 | AIが企業・サービスを説明しやすい情報構造へ改善 |
| FAQ最適化 | AIユーザーが質問する具体的な疑問への回答が不足 | 検討・比較時の質問を整理し、FAQコンテンツを拡充 | AIが回答に活用できる情報を増加 |
| 導入事例改善 | 実績はあっても、課題・選定理由・成果が十分整理されていなかった | 課題、施策、成果、顧客評価まで体系的に整理 | サービスの専門性・実績を裏付ける一次情報を拡充 |
| SEO×LLMO統合改善 | AI対策によって既存SEOを毀損する懸念 | 既存SEOコンテンツを活用しながらLLMO観点で改善 | SEO資産を維持しながらAI検索への対応を実現 |
| AIモニタリング | AI上での認知状況・改善効果が見えにくかった | AI回答内の言及状況を継続計測し、弱いテーマを改善 | サービス言及数が1件から92件へ増加 |
今回の施策のポイント
今回の施策で特に重視したのは、「SEOをやめてLLMOへ切り替える」のではなく、「SEOで蓄積したコンテンツ資産をAI検索にも活用できる形へアップデートすること」でした。
具体的には、
- AI上で想起されたいテーマ・質問を整理
- TOPページでサービスの対象・課題・強みを明確化
- AIユーザーが聞きそうな質問をFAQとして整備
- 導入事例を課題・選定理由・成果まで分かる形へ改善
- 既存SEOコンテンツをLLMO観点で再整理
- AI回答上で自社サービスが言及されているか継続計測
- 言及が弱いテーマについて情報を追加
- SEOとAI検索の両方から顧客接点を増やす
という流れで進めました。
これによって、
「Google検索では見つかるが、AIには出ない」状態から、
「GoogleでもAIでも候補として見つけてもらえる」状態へ
移行しました。
成果まとめ
| 項目 | Before | After |
|---|---|---|
| AI回答内でのサービス言及数 | 1件 | 92件（約92倍に増加） |
さらに、
- ChatGPTで自社サービスが比較候補として言及
- Perplexityでも業界サービスの候補として認識
- AI検索経由の流入がほぼゼロの状態から改善
- AI検索経由と思われる問い合わせが発生
- 従来のSEOでは獲得できなかった新たな認知を獲得
- 既存SEO資産を活かしたままLLMOへ対応
- Google検索と生成AI検索の双方から顧客接点を作れる状態へ移行
という成果につながりました。
SEO資産を捨てずに、AI検索からも選ばれるWebサイトへ。
アムール株式会社では、ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの生成AIに向けたAEO・GEO・LLMO対策を、既存SEOと分断せずに支援しています。
AI検索上の現状診断、テーマ設計、TOP・サービスページ改善、FAQ設計、導入事例・一次情報の整備、AI上の効果測定まで一気通貫で対応します。
「SEOでは上位表示できているのにAIでは競合しか出てこない」「既存コンテンツを活かしたままLLMOへ対応したい」「ChatGPTやPerplexityから新しい問い合わせ導線を作りたい」といった企業様は、AEO・GEO・LLMOコンサルティングについてご相談ください。