Webサイト制作会社様｜AI検索対策・ポジショニング支援

一番大きかったのは、「ブランディングに強い」という方向性自体は明確なのに、その理由を説明する情報が不足していたことです。

「ブランディングに強い」「デザイン力が高い」とWebサイトに記載するだけであれば、多くの制作会社ができます。

ユーザーが比較するときも、生成AIが会社を推薦するときも、「なぜそう言えるのか」という根拠が必要です。

そこで、まず「ブランディングに強い」という言葉を分解しました。

たとえば、
・デザイン力が高い
・受賞歴・デザインアワードがある
・制作・支援実績が豊富
・大手企業への導入実績がある
・Web改善による具体的な成果がある
・特定業界への専門性がある
・独自の研究・調査を行っている

といった要素です。

こうした客観的な根拠＝Proofまで整理することで、「ブランディングに強い」という抽象的な強みを、AIにもユーザーにも説明できる状態にしていきました。

最初に行ったのは、AIにどのような質問をされたときに、この会社を思い出してほしいのかを決めることです。

私たちはこれを「AIに想起されたいCEP」として整理しています。

「Web制作会社」という大きなカテゴリだけを狙うと、競合企業が非常に多くなります。

そこで、
・ブランディングに強い制作会社
・リブランディングに強い制作会社
・ブランド戦略から相談できるWeb制作会社
・要件定義から伴走してくれる制作会社
・デザインに強いBtoBのWeb制作会社

など、実際のユーザーが生成AIに入力する可能性が高い文脈を10〜15個程度に絞りました。

推測だけで決めるのではなく、実際のお客様の声を使いました。

特に参考になったのが、ChatGPTなどの生成AIをきっかけに問い合わせをいただいたお客様です。

既存顧客へのインタビューや初回商談時のヒアリングを通じて、

「AIにどんな質問をしましたか」
「なぜこの会社が候補に入りましたか」
「何を比較しましたか」
「最終的に何が決め手になりましたか」

といった内容を確認しました。

実際のユーザー行動をもとにAI検索で狙う文脈を固定することで、単なる想像ではなく、受注につながる可能性のあるAI検索文脈から逆算して施策を設計しています。

次に行ったのが、「なぜブランディングに強いのか」を証明する情報の棚卸しです。

たとえば「デザインが強い」という特徴があるのであれば、
・デザイン関連の受賞歴
・デザインアワードの受賞実績
・実際の制作事例

などを整理します。

「実績が豊富」であれば、
・導入企業数
・大手企業への導入実績
・業界別の制作実績
・CVR改善などの具体的成果

といった数字や事例まで掘り下げます。

また、専門性についても、
・特定業界への知見
・独自の調査・研究レポート
・独自メソッドやフレームワーク

など、客観的に説明できる情報へ落とし込みました。

生成AIが会社を比較・推薦するときに、理由を説明する必要があるからです。

たとえばユーザーが、

「ブランディングに強いWeb制作会社を教えて」

と質問した場合、AIとしても単に会社名だけを出すより、

「〇〇という実績があるため、ブランディングに強い」

と説明できる方が推薦しやすくなります。

そのため、強みを形容詞で終わらせず、AIが推薦理由として利用できるProofまでWeb上に出すことを重視しました。

サービスページを中心に、サイト全体の情報設計を見直しました。

従来の「Web制作会社」という一般的な見せ方から、「ブランディングに強い制作会社」というポジショニングへ変更し、サイト全体でメッセージを統一しています。

さらに、
・サービスページ
・選ばれる理由
・導入事例
・業界別実績
・FAQ
・コラム
・顧客インタビュー
・調査・一次情報
・プレスリリース

などを整備し、AIが企業の特徴を理解しやすい状態にしました。

制作会社様だったため、構造化マークアップなどのテクニカルな対応についてもスムーズに実装できたことは強みでした。

はい。

AI検索では、自社サイトだけではなく、第三者がその企業についてどのように評価・紹介しているかも重要です。

そこで、
・Web幹事などの制作会社比較メディア
・比較サイト
・業界メディア
・専門メディアへの寄稿
・取材・インタビュー記事
・セミナー・登壇内容
・制作実績を掲載できる外部サイト

など、自社以外の情報源も整備しました。

特に意識したのは、単純に会社名を露出させることではありません。

「ブランディング」「リブランディング」「ブランド戦略」「Web制作」といった狙っている文脈と、会社名・実績が一緒に語られる状態を増やしていきました。

いいえ。

生成AIの回答は固定されているわけではないため、定期的にモニタリングする必要があります。

狙っている10〜15個の質問を継続的に調査し、

「自社が推薦されているか」
「競合のどこが推薦されているか」
「AIはどのような理由でその会社を選んでいるか」
「どの情報源を参照しているか」

を確認しました。

その結果から不足している情報を特定し、自社サイトや外部情報を追加・改善するPDCAを回しています。

今回の事例で重要なのは、単純にAI検索からの流入を増やしたことではありません。

「Web制作会社」として認知を広げるのではなく、「ブランディングに強い制作会社」という特定のポジションでAIに認識してもらったことです。

AI検索では、ユーザー自身が自分の課題や条件をかなり詳しく入力します。

そのため、企業側が「どんな会社なのか」「どんな課題に強いのか」「なぜ強いのか」をWeb上で明確にしておけば、AIが自社に適したユーザーとのマッチングを担ってくれます。

結果として、単なるアクセス増加ではなく、自社の強みを理解した見込み顧客との商談を増やすことにつながりました。