サービス企業様｜AEO・GEO・LLMO／SEO統合支援
- 業種
- サービス
- 支援期間
- 6か月
- 主要成果
- AI検索での自社サイト参照：施策前：ほぼ確認できず→4ヶ月後：20プロンプト中12件／参照率60％
- ChatGPTやPerplexityで自社カテゴリについて質問すると競合他社は表示される一方、自社は一切出てこない状態だった
- 「AI検索対策」という概念自体に馴染みがなく、何をすれば生成AI上で自社が認識・推薦されるのか分からなかった
- 既存のSEO会社へ相談しても「まだ時期尚早」と言われ、具体的な対策を進められていなかった
- AI検索対策に対応できる支援会社を探すこと自体が難しかった
- SEO・コンテンツ施策を継続しながら、AI検索にも対応できる一貫した施策設計が必要だった
- AI検索施策を感覚的に進めるのではなく、ChatGPT等での変化を数値で追える計測基盤も求めていた
- ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotの4媒体を対象に、AI検索上の自社・競合の状況を継続計測できるモニタリング体制を構築
- 見込み顧客がAIへ質問すると想定される20プロンプトを設定し、自社サイトの参照状況を定点観測
- AIが自社サービスを理解・参照しやすいよう、サービス情報・FAQ・コンテンツなどの情報設計を改善
- 既存SEOとの整合性を保ちながら、コンテンツSEOとLLMOを一体で設計
- テクニカルSEOの観点からもサイト構造を確認し、検索エンジン・AI双方が情報を取得・理解しやすい状態へ改善
- モニタリング結果から自社と競合の差分を確認し、参照が弱いテーマについて継続的にコンテンツを改善
- 施策開始から約4ヶ月で、監視対象20プロンプト中12件で自社サイトが参照
- AI検索上の参照率が60％まで向上
- ChatGPT・Perplexityで自社カテゴリを調べた際に、回答内で自社名が候補として挙がる状態へ改善
- AI検索経由と思われる問い合わせが月3〜4件発生
- AI検索上の成果を継続的に数値で追えるモニタリング環境を構築
- コンテンツSEO・テクニカルSEO・LLMOを一社で統合して改善する体制へ移行
- 「競合は出るが自社は出ない」状態から、AI検索を新たな認知・問い合わせチャネルとして活用できる状態へ改善
今回ご紹介するのは、ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotを対象としたAEO・GEO・LLMO対策と、SEOを統合して支援したサービス企業様の事例です。
同社が課題を認識したきっかけは非常にシンプルでした。
ChatGPTやPerplexityで自社が属するカテゴリについて質問すると、競合企業の名前は回答に出てくる。
しかし、自社の名前は一切出てこない。
既存のSEO会社へ相談しても、「AI検索はまだ時期尚早」という回答で、具体的な対策には進めませんでした。
さらに、「AI検索対策」という領域自体がまだ新しく、どの会社へ相談すればよいのかも分からない状態でした。
そこでアムールでは、最初からコンテンツを大量に制作するのではなく、まずChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotの4媒体で、AIが自社と競合をどのように扱っているのかを可視化。
見込み顧客が実際に質問すると考えられる20プロンプトを設定し、定点観測できるモニタリング体制を構築しました。
そのうえで、既存SEOとの整合性を取りながら、コンテンツSEO・テクニカルSEO・AI検索向けの情報設計を横断的に改善。
施策開始から約4ヶ月で、20プロンプト中12件・60％で自社サイトが参照される状態まで改善し、AI検索経由と思われる問い合わせも月3〜4件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 | サービス業 |
| ご支援内容 | AEO・GEO・LLMOコンサルティング／コンテンツSEO／テクニカルSEO |
| 対象AI | ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilot |
| 主な目的 | AI検索上での認知・参照獲得、AI経由問い合わせの創出 |
| モニタリング | 20プロンプトを継続計測 |
| ご支援前の状況 | ・AI上で競合は出るが自社は出ない ・AI検索対策の進め方が不明 ・既存SEO会社では対応できない ・AI上の成果を測定する仕組みがない |
| プロジェクトのサマリ | 4つのAI媒体×20プロンプトでモニタリング環境を構築し、SEOとLLMOを統合して改善。約4ヶ月で20プロンプト中12件・60％で自社サイトが参照され、AI経由と思われる問い合わせが月3〜4件発生 |
1. ChatGPTでは競合が出るのに、自社は一切出てこなかった
― AI検索対策を検討されたきっかけを教えてください。
ご担当者様
ChatGPTやPerplexityを使って、自分たちの業界やカテゴリについて調べたことがきっかけです。
おすすめ企業やサービスを聞いてみると、競合企業は普通に出てくるんです。
でも、自社は一切出てきませんでした。
最初は「たまたまかな」とも思ったのですが、何度か質問を変えて試しても状況は同じでした。
― 当時はAI検索対策についてご存じだったのでしょうか。
ご担当者様
ほとんど知りませんでした。
SEOは以前から取り組んでいましたが、「AI検索対策」というものがあること自体を知りませんでした。
正直、最初は、
「AIに検索対策なんてできるの？」
と半信半疑でした。
ただ、競合は実際にAIからおすすめされている。
それなら、何か違いがあるはずだと考えるようになりました。
2. 「AI検索対策は時期尚早」と言われ、何をすべきか分からなかった
― 既存のSEO会社にも相談されたのでしょうか。
ご担当者様
はい。
ただ、「AI検索はまだ時期尚早」という回答でした。
具体的に何をすればいいのか、どうやって成果を測るのかといった話までは進みませんでした。
― 支援会社を探すのも難しかったのでしょうか。
ご担当者様
かなり苦労しました。
SEO会社はたくさんありますが、ChatGPTやPerplexityまで具体的に分析してくれる会社となると、当時はなかなか見つけられませんでした。
そもそもLLMO、AEO、GEOといった言葉も馴染みがなく、会社ごとの違いも分かりにくかったです。
その中で、具体的な計測方法まで含めて説明してもらえたことが、依頼を決める理由の一つになりました。
3. まず4つのAI媒体×20プロンプトで現在地を可視化
― アムールでは、最初にどのようなことを行いましたか。
アムール 沖野
最初に行ったのはモニタリング環境の構築です。
LLMOでは、施策を始める前に、
「現時点でAIからどう見えているのか」
を把握する必要があります。
今回は、
・ChatGPT
・Perplexity
・Gemini
・Copilot
の4媒体を対象にしました。
― 具体的には何を計測したのでしょうか。
アムール 沖野
見込み顧客がAIに質問すると想定される20プロンプトを設定しました。
そのうえで、
・自社名が言及されるか
・自社サイトが参照されるか
・どの競合が登場するか
・どのような理由で競合が推薦されるか
・どの情報源が使われているか
などを確認しました。
― なぜ最初に計測環境を作ることが重要なのでしょうか。
アムール 沖野
LLMOは、SEO以上に成果が見えにくくなりやすいからです。
「ChatGPTで一度自社が出た」というだけでは、それが施策の成果なのか、偶然なのか判断できません。
そこで、同じ質問群を継続的に確認して、
施策前
↓
施策実施
↓
AI回答の変化
↓
不足情報を特定
↓
追加改善
というPDCAを回せる状態を最初に作りました。
4. SEOとLLMOを分断せず、AIが理解・参照できる情報へ改善
― AI検索専用のコンテンツを大量に作ったのでしょうか。
アムール 沖野
いいえ。
今回は既存SEOとの整合性を非常に重視しました。
AI検索対策だからといって、SEOと全く別のサイトや記事を作る必要があるわけではありません。
むしろ、すでに存在するサービスページやコンテンツを、
「ユーザーにも検索エンジンにもAIにも理解しやすい状態」
へ改善することが重要です。
― どのような情報を見直しましたか。
アムール 沖野
たとえば、
・何を提供しているサービスなのか
・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
・どのような実績があるのか
・よくある質問に明確に答えられているか
といった情報です。
AIが推薦・参照するには、まず自社について正しく理解できるだけの具体的な情報が必要です。
そこで、既存コンテンツを活かしながら、不足している情報を追加・整理していきました。
5. コンテンツSEOとテクニカルSEOの両面からサイトを改善
― SEOもアムールへまとめて依頼されたとのことですが、メリットはありましたか。
ご担当者様
そこは非常に助かりました。
AI検索対策だけ別の会社、SEOは別の会社という状態になると、どちらの方針を優先すればいいのか判断が難しくなると思います。
今回はコンテンツSEOとテクニカルSEOの両方を一社に任せられたので、施策同士が矛盾しませんでした。
― テクニカル面もLLMOと関係するのでしょうか。
アムール 沖野
AI検索だけのためにテクニカルSEOを行うわけではありません。
ただし、Web上の情報が適切に取得・理解できる基盤を整えておくことは重要です。
そのため、
コンテンツの中身だけを見るのではなく、サイト全体の情報構造も含めて確認する
という方針で進めました。
コンテンツSEO・テクニカルSEO・LLMOを完全に別物として扱わず、Webサイト全体の情報品質を高めていく考え方です。
6. 約4ヶ月で20プロンプト中12件・参照率60％へ
― 施策後、どのような変化がありましたか。
ご担当者様
約4ヶ月後に大きな変化がありました。
ChatGPTとPerplexityで改めて自社カテゴリについて調べると、回答の中に自社名が出てきました。
最初は本当に驚きました。
― 数値上ではどのような成果でしたか。
アムール 沖野
監視していた20プロンプトのうち、12件で自社サイトが参照されるようになりました。
つまり、参照率60％です。
支援前は「競合は出るが自社は出ない」という状態でしたが、約4ヶ月でAIが自社サイトを情報源として利用する質問が増えてきました。
ご担当者様
最初はAI検索対策自体に半信半疑だったので、実際に自社名が出たときは印象的でした。
それ以上に良かったのは、数字で成果を追えるようにしてもらったことです。
一度出た・出なかったという話ではなく、20プロンプトのうち何件で参照されているかを確認できるので、施策の成果を判断しやすくなりました。
7. AI検索経由と思われる問い合わせが月3〜4件発生
― AI上の変化は、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、月3〜4件ほど発生するようになりました。
もともとはChatGPTやPerplexityで自社名すら出なかったので、そこから問い合わせまで発生するようになったのは大きな変化です。
― 今回の成果をどのように捉えていますか。
アムール 沖野
重要なのは、
「ChatGPTに会社名を出すこと」そのものをゴールにしないこと
だと考えています。
企業が本当に必要としているのは、AI上の露出数ではなく、最終的な認知・問い合わせ・商談です。
そのため今回も、
AI上のモニタリング
↓
情報・コンテンツ改善
↓
AI上の参照・言及変化
↓
サイトへの流入
↓
問い合わせ
までを一つの流れとして見ています。
約4ヶ月で20プロンプト中12件まで参照が増え、さらにAI経由と思われる問い合わせが月3〜4件発生したことで、AI検索を新たな顧客接点として活用できる状態を作ることができました。
今回実施した施策
| 施策 | 課題 | 実施内容 | 結果 |
|---|---|---|---|
| AI検索診断 | AI上で自社がどのように扱われているか不明 | ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotで自社・競合を分析 | AI検索上の現在地を可視化 |
| プロンプト設計 | 感覚的な検索だけでは成果を測れない | 見込み顧客の質問を想定した20プロンプトを設定 | 継続的に同じ基準で効果測定できる状態を構築 |
| モニタリング | AI施策の成果を数値で追えなかった | 4媒体で言及・参照状況を定点観測 | 20プロンプト中12件・参照率60％まで改善 |
| コンテンツSEO | AIに必要なサービス・専門情報が不足 | 既存SEO資産を活用しながら情報を整理・拡充 | SEOとLLMOを両立したコンテンツ基盤を構築 |
| テクニカルSEO | サイト全体の技術・情報構造も確認する必要があった | Webサイトの構造をSEO・LLMO双方の観点から改善 | 検索エンジン・AIが情報を取得しやすい基盤へ |
| LLMO・情報設計 | AI上で競合だけが推薦され、自社が認識されていなかった | サービス、強み、FAQ等をAIが理解しやすい形へ改善 | ChatGPT・Perplexityで自社が候補として登場 |
| 問い合わせ導線 | AI上の露出を事業成果につなげる必要があった | AI上の変化と問い合わせを継続確認 | AI経由と思われる問い合わせ月3〜4件 |
今回の施策のポイント
今回特に重視したのは、「AI検索対策を始める前に、成果を測れる状態をつくること」です。
具体的には、
- ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotの4媒体を対象に設定
- 見込み顧客が質問する20プロンプトを設計
- 自社・競合の言及、参照状況を把握
- AIが自社を理解するために不足している情報を特定
- 既存SEOと矛盾しない形でコンテンツを改善
- コンテンツSEOとテクニカルSEOを横断して改善
- 同じ20プロンプトで定期的に再計測
- 参照が弱いテーマについて追加施策を実施
- AI上の指標だけでなく問い合わせまで確認
という流れで進めました。
これによって、
「競合はAIに出るが、自社は一切出ない」状態から、
「AIに参照・推薦され、問い合わせまで発生する」状態へ
約4ヶ月で変化しました。
成果まとめ
| 項目 | Before | After |
|---|---|---|
| AI検索での自社サイト参照 | 施策前：ほぼ確認できず | 4ヶ月後：20プロンプト中12件（参照率60％） |
| AI検索経由と思われる問い合わせ | ほぼなし | 月3〜4件 |
さらに、
- ChatGPTで自社カテゴリの候補として自社名が登場
- Perplexityでも自社名が回答内に登場
- Gemini・Copilotを含む4媒体のモニタリング基盤を構築
- AI検索の成果を20プロンプトで継続計測できる状態へ
- コンテンツSEOとLLMOを統合
- テクニカルSEOまで一社で対応
- AI検索上の露出から問い合わせまでを追う体制を構築
という成果につながりました。
「競合はChatGPTに出るのに、自社は出ない」を改善するAI検索対策。
アムール株式会社では、ChatGPT・Gemini・Perplexity・Copilotなどを対象としたAEO・GEO・LLMO対策を、現状診断・プロンプト設計・モニタリング・コンテンツSEO・テクニカルSEO・効果測定まで一気通貫で支援しています。
「ChatGPTで競合しかおすすめされない」「AI検索対策を始めたいが何から手をつければいいか分からない」「LLMOの成果を感覚ではなく数字で計測したい」「SEOとAI検索対策を別々の会社へ依頼したくない」といった企業様は、AI検索最適化についてご相談ください。