人事システム関連企業様｜LLMO・SEO・広告・広報PR 統合マーケティング支援
- 業種
- 専門サービス
- 支援期間
- 6か月
- 主要成果
- 主要SEOキーワード平均順位：12位→4位／6ヶ月で平均8ポジション改善
- LLMO会社、SEO会社、広告代理店、コンテンツ制作会社など複数のベンダーへ施策を分散しており、各施策が別々の方針・KPIで動いていた
- SEOで獲得しているユーザーと広告で狙っているターゲットにズレがあり、流入を獲得してもCVにつながりにくい状態だった
- LPの訴求内容と広告ターゲットの整合性が取れておらず、CVRが低い状態でもサイト改善の責任主体が不明確だった
- ChatGPTなど生成AIを使ってサービスを比較してから問い合わせる顧客が増えている実感があった一方、自社がAI検索上でどのように扱われているか把握できていなかった
- 各社が自分たちの担当チャネルだけを最適化しており、マーケティング投資全体を俯瞰して改善する体制が存在していなかった
- SEO・広告・AI検索・コンテンツを横断して現状を監査し、顧客獲得までのボトルネックを特定
- SEOでは検索意図とコンテンツ内容のズレを分析し、新規記事の量産より既存コンテンツの構成・訴求改善を優先
- 広告ではターゲット、検索キーワード、広告文、LPのメッセージを一貫させ、流入から問い合わせまでの導線を再設計
- AI検索対策では「人事システム おすすめ」など15プロンプトを設定し、ChatGPT等で自社・競合の言及状況を定点観測
- AIが自社を推薦するために不足しているサービス情報・実績・FAQ・事例・第三者情報を整理し、コンテンツと広報PRを連動して拡充
- SEO・広告・LLMO・広報PRを共通のターゲット・ポジショニング・メッセージのもとで運用し、チャネル間の矛盾を解消
- 主要SEOキーワードの平均順位が6ヶ月で12位から4位へ改善
- リスティング広告のCPAが32％低下
- AI検索では、15プロンプト中10件で自社サービスが言及
- AI検索上の言及率は、施策開始8ヶ月で67％まで向上
- ChatGPTで「中小企業向け人事システム おすすめ」などの質問をした際に、自社サービスが候補として挙がる状態を構築
- SEO・広告・AI検索を同一戦略で運用することで、各チャネルの施策が相互に補完し合うマーケティング体制へ移行
- 個別施策の数字だけでなく、「なぜ成果が改善したのか」まで把握できるマーケティング運用を実現
今回ご紹介するのは、LLMO・SEO・Web広告・広報PRを統合してデジタルマーケティング全体を再設計した、コンサルティング・専門サービス企業様の事例です。
同社では以前からデジタルマーケティングに積極的に投資しており、SEO会社、広告代理店、LLMO会社、コンテンツ制作会社など複数の専門会社を活用していました。
しかし、専門会社を増やせば成果が上がるとは限りません。
SEO会社はSEO順位を追い、広告代理店はCPAを追い、コンテンツ制作会社は記事本数を追う。
それぞれの施策単体では合理的に見えても、全体を並べるとターゲットやメッセージが噛み合っていない状態になっていました。
たとえば、SEOではある顧客層を狙って集客しているにもかかわらず、広告では異なるターゲットへ訴求している。広告から流入した先のLPも十分に改善されず、CVRが低いまま放置されていました。
さらに、ここ2年ほどでChatGPTなどの生成AIを使ってサービスを比較してから問い合わせる顧客が増えている感覚があったものの、自社がAI上でどのように認識・推薦されているのかも把握できていませんでした。
課題は施策不足ではありません。
施策を統合して「全体最適」する人がいなかったことでした。
そこでアムールでは、SEO・広告・AI検索を一度横断して監査し、共通するターゲット・検索意図・ポジショニングを再設計。広報PRやコンテンツも含めて同じ戦略軸で施策を進めました。
その結果、主要SEOキーワードの平均順位は6ヶ月で12位から4位へ、広告CPAは32％改善。AI検索でも8ヶ月後には15プロンプト中10件、67％の質問で自社サービスが言及される状態へ改善しました。
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 |
| 商材 | 人事システム関連サービス |
| ご支援内容 | デジタルマーケティング戦略・SEO・Web広告・AEO／GEO／LLMO・広報PR |
| 主な対象チャネル | Google検索・リスティング広告・ChatGPT等のAI検索・外部メディア |
| 主な目的 | マーケティング施策の全体最適・新規顧客獲得効率の向上 |
| ご支援前の状況 | ・複数ベンダーへ施策を分散 ・SEOと広告でターゲットが不一致 ・LPのCVR改善が進まない ・AI検索上の自社評価を把握できていない |
| プロジェクトのサマリ | SEO・広告・AI検索を横断監査し、共通する顧客・メッセージ・ポジショニングを再設計。6ヶ月でSEO平均順位を12位→4位、広告CPAを32％改善。8ヶ月でAI検索15プロンプト中10件に自社が言及 |
1. 専門会社を複数使っても、マーケティング成果が噛み合わなかった
― アムールへ依頼される前は、どのような体制でマーケティングを行っていましたか。
ご担当者様
LLMO会社、SEO会社、広告代理店、コンテンツ制作会社など、それぞれ専門会社にお願いしていました。
各領域の専門家に任せたほうが成果が出ると思っていたからです。
ただ、実際には施策がかなりバラバラになっていました。
― 具体的には、どのような問題が起きていたのでしょうか。
ご担当者様
たとえばSEOでは特定のテーマから集客しているのに、広告では別の顧客層を狙っていたりしました。
広告から飛ぶLPも、ターゲットや検索意図と十分に合っていませんでした。
CVRが低いことは分かっていましたが、広告会社からするとLPは管轄外、制作会社からすると広告は管轄外という状態で、結局そのままになっていました。
― 各社は動いているものの、全体を見る人がいなかったのですね。
ご担当者様
まさにそうです。
各会社からレポートは届きますし、それぞれ施策も実施していました。
ただ、
「結局、マーケティング全体として良くなっているのか？」
と聞かれると分かりませんでした。
複数のベンダーに分散していることで、全体最適に責任を持つ人がどこにもいなかったんです。
2. SEO・広告・AI検索を横断監査し、「全体最適」から再設計
― アムールでは、最初に何を行いましたか。
アムール 沖野
まず、特定のチャネルだけを見るのをやめました。
SEO、コンテンツ、広告、LP、AI検索を横断して現状を監査しました。
具体的には、
・どのユーザーを狙っているのか
・どの検索意図から流入しているのか
・SEOと広告のターゲットは一致しているか
・広告文とLPの訴求はつながっているか
・コンテンツからCVまでの導線があるか
・AI上では競合と自社がどう認識されているか
・各チャネルで伝えている強みが統一されているか
などを確認しました。
― なぜ最初に横断監査が必要なのでしょうか。
アムール 沖野
施策が増えるほど、部分最適のリスクが高くなるからです。
SEOの順位だけを見れば改善していても、ターゲットとズレた流入なら売上にはつながりません。
広告もCPAだけを見れば下がっていても、商談にならないリードばかり集めていては意味がありません。
LLMOでもAI上の言及だけ増やして、事業と関係の薄い質問で表示されているだけでは成果とは言いにくいです。
そのため、最初に、
「誰に、どの課題で、何を理由に選ばれたいのか」
を共通化し、それをSEO・広告・LLMO・PRすべての基準にしました。
3. 新規記事量産ではなく、検索意図とのズレを修正して平均順位12位→4位
― SEOでは、どのような課題が見つかりましたか。
アムール 沖野
コンテンツ自体はすでに一定数存在していました。
そのため、「もっと記事を作ればよい」という状態ではありませんでした。
むしろ課題だったのは、狙っているキーワードとページ内容の検索意図にズレがあることでした。
― 具体的には、どのように改善したのでしょうか。
アムール 沖野
主要キーワードについて、
・ユーザーは何を知りたくて検索しているか
・上位ページは何を説明しているか
・自社ページでは何が不足しているか
・比較検討に必要な情報があるか
・サービスページへの導線が適切か
を整理しました。
そして、新規記事を増やすことより、既存ページの構成・情報・検索意図との整合性を改善することを優先しました。
― 結果はいかがでしたか。
アムール 沖野
主要キーワードの平均順位が、6ヶ月で12位から4位まで改善しました。
検索順位を上げることだけが目的ではありませんが、検索意図に合わせてコンテンツを改善した結果として、Googleからの評価も改善しました。
ご担当者様
以前は「順位が下がったから記事を増やしましょう」という提案が多かったのですが、今回は「なぜ順位が上がらないのか」を細かく説明してもらえました。
数字だけでなく、なぜその施策をやるのかが理解できたのは大きかったです。
4. 広告とLPのターゲットをそろえ、CPAを32％改善
― 広告ではどのような問題がありましたか。
アムール 沖野
広告そのものだけでなく、広告とLPの接続に問題がありました。
たとえば、広告ではある課題を訴求しているのに、LPへ移動すると別のメッセージが強く出ている。
あるいは、広告で狙っている顧客層に対して、LPの事例や強みが刺さらない。
こうしたズレがCVR低下の一因になっていました。
― どのように改善したのでしょうか。
アムール 沖野
まず広告側で、
・ターゲット
・キーワード
・検索語句
・広告文
・顧客課題
を整理しました。
そのうえでLP側も、
・ファーストビュー
・課題訴求
・サービスの特徴
・選ばれる理由
・導入事例
・CTA
まで一貫したメッセージになるよう調整しました。
重要なのは「広告を最適化する」「LPを改善する」と別々に考えず、広告をクリックする前後でユーザーの期待を途切れさせないことです。
その結果、CPAは32％低下しました。
5. 「人事システム おすすめ」など15プロンプトからLLMOを設計
― AI検索については、どのような課題を感じていたのでしょうか。
ご担当者様
ここ2年ほどで、問い合わせ前にChatGPTなどを使っている方が増えた感覚がありました。
商談の中でも、
「AIで調べました」
「ChatGPTで比較しました」
という話を聞くことが出てきました。
ただ、自社がAI検索でどう扱われているのかは全く把握していませんでした。
― そこでどのような分析を行いましたか。
アムール 沖野
今回は、見込み顧客が比較・検討時に入力すると考えられる15プロンプトを設定しました。
代表的なのが、
「人事システム おすすめ」
といった質問です。
そのほかにも、
・中小企業向け
・特定の課題を解決したい
・複数サービスを比較したい
・特定条件に合うシステムを知りたい
といったユーザー文脈を想定しました。
― 何を確認するのでしょうか。
アムール 沖野
単に自社名が出たかどうかだけではありません。
・自社サービスが言及されるか
・何を理由に推薦されるか
・どの競合が一緒に出るか
・自社と競合の説明にはどんな差があるか
・どのWebページや外部情報が参照されているか
・AIに説明されていない強みは何か
まで確認しました。
この差分から逆算して、自社サイト・FAQ・事例・外部メディア・PRなどの整備を進めています。
6. 8ヶ月で15プロンプト中10件、67％で自社サービスが言及
― LLMO施策では、どのような成果が出ましたか。
ご担当者様
施策開始から8ヶ月で、設定していた15プロンプトのうち10件で自社サービスが言及されるようになりました。
割合にすると67％です。
ChatGPTで「中小企業向け人事システム おすすめ」と入力して、自社名が出てきたときは素直に驚きました。
― どのような情報を整備したのでしょうか。
アムール 沖野
AIがサービスを推薦するためには、推薦理由になる情報が必要です。
そこで、
・誰に向いているサービスなのか
・どのような課題を解決できるのか
・競合との違い
・導入実績
・導入事例
・FAQ
・専門性を示す情報
・第三者メディアからの評価
などを整理しました。
さらに重要なのが、広報PRです。
― PRもAI検索対策に関係するのでしょうか。
アムール 沖野
はい。
自社サイトだけで、
「中小企業に強いです」
「この分野に専門性があります」
と書いていても、それは自己申告です。
一方、専門メディアへの寄稿、調査データ、インタビュー、第三者記事などがあれば、外部からもその専門性を確認できます。
そのため今回は、SEO・LLMOだけでなく、AIが参照できる第三者情報を増やすという観点から広報PRも同じ戦略の中で設計しました。
7. SEO・広告・LLMO・広報PRを同じ戦略で動かす体制へ
― アムールへ依頼して、一番大きく変わったことは何でしょうか。
ご担当者様
デジタルマーケティング全体の解像度が上がったことです。
以前はSEO会社からSEOのレポート、広告代理店から広告のレポート、と別々に数字を受け取っていました。
でも、それぞれの数字がなぜ動いているのか、他の施策とどう関係しているのかまでは分かりませんでした。
現在は、SEO、広告、AI検索を同じ戦略で見てもらっているので、
「なぜこの数字が良くなったのか」
まで説明してもらえます。
― 複数施策を統合するメリットはどこにありますか。
アムール 沖野
同じ顧客に向けてマーケティングしている以上、本来はチャネルごとに違う会社として振る舞うべきではありません。
たとえば、SEOでは「中小企業向け」を強く打ち出しているのに、広告では大企業向けの訴求をする。
AI検索ではさらに別の特徴を発信する。
これでは顧客にもAIにもブランドが伝わりません。
そこで、
「誰に、何の価値を、どんな根拠をもって提供する会社なのか」
を中心に据え、
SEO・広告・Webサイト・LLMO・広報PR
すべてのメッセージをそろえます。
今回、各施策を同じ戦略設計のもとで運用するようになって初めて、マーケティング投資全体の効率改善につながりました。
今回実施した施策
| 施策 | 課題 | 実施内容 | 結果 |
|---|---|---|---|
| デジタルマーケティング横断監査 | ベンダーごとに施策が分断され、全体最適できていなかった | SEO・広告・AI検索・コンテンツを横断分析し、ターゲット・メッセージ・KPIを整理 | 共通戦略のもとで各チャネルを改善できる体制を構築 |
| SEO・コンテンツ改善 | 検索キーワードと記事内容にズレがあり、順位が伸びにくかった | 検索意図を再分析し、主要ページの構成・情報・導線を改善 | 主要KW平均順位が6ヶ月で12位→4位 |
| 広告・LP改善 | 広告ターゲットとLP訴求が一致しておらず、CPAが高止まり | ターゲット・広告文・キーワード・LPメッセージを統一 | CPA32％低下 |
| LLMO・AI検索対策 | AI検索上での自社・競合の状況を把握できていなかった | 「人事システム おすすめ」等15プロンプトを設計し継続計測 | 8ヶ月で15件中10件、67％で自社が言及 |
| コンテンツ・一次情報整備 | AIが自社を推薦するための具体的な根拠が不足 | サービス情報、FAQ、事例、実績、差別化要素を整理 | AIが推薦理由として使える情報を拡充 |
| 広報PR・第三者情報 | 自社発信だけでは専門性を客観的に示しにくかった | 外部メディア・寄稿・調査・インタビュー等の情報発信を戦略的に設計 | AI・ユーザー双方が確認できる第三者情報を強化 |
今回の施策のポイント
今回の最大のポイントは、LLMO・SEO・広告・広報PRを「別々の施策」として扱うことをやめたことです。
具体的には、
- SEO・広告・AI検索を横断して現状を監査
- 共通して狙う顧客・課題・ポジショニングを整理
- SEOでは検索意図とのズレを修正
- 広告とLPのターゲット・訴求を統一
- AI上で想起されたい15プロンプトを設定
- FAQ・事例・実績など、AIの推薦根拠となる情報を整備
- 広報PRから第三者情報・専門性を補強
- SEO・広告・LLMOを同じKPI体系のもとで継続計測
- チャネル単体ではなくマーケティング投資全体でPDCAを実施
という流れで進めました。
その結果、
「複数の専門会社がそれぞれ施策を行う体制」から、
「顧客獲得という一つの目的に向かって各チャネルが連動する体制」へ
移行しました。
成果まとめ
| 項目 | Before | After |
|---|---|---|
| 主要SEOキーワード 平均順位 | 12位 | 4位（6ヶ月で平均8ポジション改善） |
| 広告CPA | 32％削減 | |
| AI検索での自社言及 | 15プロンプト中10件（言及率67％） |
さらに、
- ChatGPTで「中小企業向け人事システム おすすめ」として自社サービスが言及
- SEO・広告・AI検索のターゲット・メッセージを統一
- 広報PRを含め、AIが参照できる第三者情報を強化
- ベンダー間の施策矛盾を解消
- 各チャネルの成果だけでなく「なぜ数字が動いたか」を把握できる状態を構築
- マーケティング投資全体の効率改善を実感できる体制へ移行
という成果につながりました。
SEO・広告・LLMO・広報PRを、一つのマーケティング戦略へ。
アムール株式会社では、各チャネルの個別最適ではなく、顧客獲得という最終成果から逆算して、SEO・Web広告・サイト改善・AEO／GEO／LLMO・コンテンツ・広報PRを横断的に支援しています。
「SEO会社・広告代理店・LLMO会社が別々で施策が噛み合わない」「マーケティング投資は増えているのに全体成果が見えない」「Google検索だけでなくChatGPTでも比較候補に入りたい」といった企業様は、統合デジタルマーケティング支援についてご相談ください。