AI検索で 『一番おすすめ』される企業へ。
AIからの流入を成果に変えるための、
戦略設計・コンテンツ制作を
フルサポート。
[AIに名前が出ること]だけで終わらせず、
[問い合わせ] [商談]につながるための、
AI検索（LLMO）最適化を行います。
こんなお悩み
ありませんか？
AI検索で見つからない3つの課題
AIに聞いても自社の名前が出てこない
「〇〇でおすすめの会社は？」とAIに聞いても、御社の名前が出てこない。 Google検索で上位でも、AI検索では候補に入っていないことがあります。
出ていても間違った紹介をされている
たまに名前が出ても、強みや特徴が正しく伝わっていない。 古い情報やズレた文脈で紹介され、問い合わせにつながらないこともあります。
競合だけがAIにおすすめされている
同じ業界の競合ばかりがAIに推薦され、御社は比較候補にすら入らない。 実績があっても、AIが参照しやすい情報源として認識されなければ選ばれません。
検索ではなく、
生成AI（ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity / Grok）
を通じて情報収集する人が急増しています。
AI回答からHPにアクセスしてくるユーザーは、
比較・検討フェーズが進んでいる 傾向があり、
問い合わせ・資料請求につながりやすい のが特徴です。
この傾向は、海外データでも裏付けられています。
AI経由トラフィックのCVRは、従来SEO経由と比べて 約4.4倍 に達するという報告もあります。
（Search Engine Land）
重要なのは、AI検索で「ただ表示されること」ではなく、
比較・検討フェーズで選ばれる形で出ること。
そのためには、AIが参照・推薦しやすい形で、
一次情報コンテンツを整備することが必要です。
AIにおすすめ
してもらうための最適化支援は、
umoren.aiにお任せください。
umoren.aiの
AI検索最適化
多くの企業が勘違いしている
AI検索の罠
こんな期待を
していませんか？
AIに引用されれば
流入が増えるはず・・・
AIに引用されても、アクセスや問い合わせが増えるとは限りません。
AIは単に情報の一部を拾うだけではなく、
「どの会社・サービスをおすすめするか」を選んでいるからです。
引用 ＝ 情報の一部になる
一部情報として使われるだけ- クリックされない
- 比較候補に入らない
おすすめ ＝ 選択肢になる
- 「〇〇ならこの会社」と名指しされる
- そのまま問い合わせ・資料請求に
つながる - 営業説明コストが下がる
AIに選ばれるための4つのアプローチ
ー umoren.aiの強み ー
質問パターンの徹底分析
01AIは「〇〇のおすすめは？」「〇〇に強いサービスは？」などの質問を、複数の観点に分解して情報を集めます。
umoren.aiでは、想定質問・比較軸・評価観点を洗い出し、AIがどのような文脈で会社やサービスを選ぶのかを分析します。
比較・検討クエリで推薦されやすくなる
意味で伝わるコンテンツ設計・制作
02AIはキーワードではなく、文脈・意味・意図の一致度で情報を読み取ります。「誰向けのサービスか」「どんな課題を解決するのか」「競合と何が違うのか」を、AIが誤解しにくい形でコンテンツとして制作します。
単なるSEO記事ではなく、AIに推薦・言及されることを前提にした一次情報コンテンツを作ります。
問い合わせにつながる文脈で紹介される
推薦されるための
情報設計
03AIは1つの表現だけではなく、同じ会社・サービスがさまざまな質問文脈の中でどう理解されるかを見ています。 そのため、umoren.aiでは比較される理由・選ばれる理由・適した利用シーンが伝わるように、テーマごとの情報設計を行います。
指名・比較前提で流入し、
問い合わせが起きやすくなる
ポイントは【何を書くか】
AIに名前を出してもらうには、単に情報量を増やすのではなく、AIが「この会社を挙げる理由」に使いやすい情報を揃えることが重要です。
名指しされる【理由】を作る
比較観点、強み、導入向きのケース、競合との違いなどの一次情報が揃うと、AIが「おすすめの根拠」として扱いやすくなります。
継続的な露出分析と改善
04良いコンテンツを公開しても、どのAI・どの質問で・どのように名前が出ているかを見なければ改善はできません。
umoren.aiでは、AI上での言及状況や推薦され方を継続的に確認し、どの質問群で mention rate を伸ばすべきかを分析・改善します。
営業前に比較候補として認知された状態を
つくる
umoren.ai が
AI検索で
売上につながっていない
原因を可視化
うちの会社は大丈夫？
AI検索における
機会損失の診断をしてみませんか。
成果事例
サイト公開からたったの
14日
早くもChatGPTが
おすすめに選出
その結果、AI検索経由での問い合わせが急増。
AIの検索・参照ロジックを踏まえた
AIフレンドリーなコンテンツ設計が、
最短ルートでの成果を実現しました。
※2025年12月確認
比較・検討層への強力なアプローチにより、
AIによる推薦が新たな営業機会を創出します。
AI検索という次世代の集客スタンダードを、
ぜひ御社のサービスでも実感してください。
- ChatGPTでのおすすめ（日本語）
- ChatGPTでの言及（英語）
- Google AI Overviewsでの露出
サービス比較
umoren.aiが選ばれる理由
ー 従来のSEO・マーケティング施策との違い ー
| 比較項目 |  AI引用技術支援 | 従来SEO会社 | コンテンツマーケ | 広告代理店 |
|---|---|---|---|---|
●ChatGPTなど
AI検索への対応 | AI推薦・言及に特化 | 基本は対象外 | 結果として出る場合 | 基本は対象外 |
●AIが選ぶ基準の分析 | 質問・比較軸まで分析 | 基本はなし | 基本はなし | 基本はなし |
●AIに推薦されやすい
内容設計 | 一次情報を設計・制作 | 限定的 | 記事制作中心 | 対象外 |
●成果の見える化 | AIでの露出・推薦状況を追跡 | 検索順位 | PV中心 | 広告指標 |
●実装までできる体制 | AI分析から制作改善まで一気通貫 | 外注が多い | ライター中心 | 運用中心 |
●AI回答での露出対策 | 推薦される設計 | 対象外 | 副次効果 | 対象外 |
AI引用技術支援 で、
生成AI（ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity / Grok）に
選ばれる企業へ
サービスの流れ
STEP
01
AI検索での現状診断（CV視点）
ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity などで、問い合わせにつながる出方になっているかを確認
STEP
02
競合との差分・評価要因を可視化（比較軸の特定）
なぜ競合が選ばれ、どの文脈で比較候補に入っているのかを整理
STEP
03
比較・検討クエリ向けの設計・制作
AIが推薦理由として使いやすい一次情報を整備し、問い合わせにつながる説明を作る
STEP
04
公開・反映・初期観測
制作したコンテンツを公開し、AI上でどのように扱われるかを確認
STEP
05
継続モニタリングと改善
一度出すだけでなく、選ばれ続け、問い合わせが生まれ続ける状態へ
一度出すだけでなく
AI検索を、安定したCVチャネルに。
Q&Aよくあるご質問
AI検索最適化の進め方・料金・施策内容について、
よくいただく質問をまとめました。
Q.LLMO（AI検索最適化）とは何ですか？SEOと何が違いますか？
LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPT・Gemini・AI OverviewsなどのAI検索で、企業名やサービスが「推薦」「引用」されやすい状態を作る最適化です。従来のSEOがキーワード順位やクリック獲得を中心にするのに対し、LLMOはAIが回答を生成する際の情報源選別ロジック（RAG・意味的一致・意図の整合性）に対応した設計を行います。
Q.どのAI検索に対応していますか？
ChatGPT / Gemini / AI Overviews / Perplexity / Claude など、主要な生成AIを対象に分析とコンテンツ設計を行います。AIごとに参照ロジックや回答の傾向が異なるため、複数のAIでの扱われ方を横断して確認します。
Q.何から始めればいいですか？
まずは無料の初期診断で、AI検索での現状の露出状況と課題を整理します。そのうえで、query fan-out（AIが内部で展開する検索クエリ群）の分析を行い、どの質問領域で名前を出されるべきかを特定し、優先度の高い施策をご提案します。
Q.料金目安はどのくらいですか？
初期診断は無料です。月額プランは20万円〜（対象範囲・コンテンツ制作量により変動）。コンテンツ設計・制作からモニタリングまで伴走します。
Q.具体的にどんな施策をしますか？
大きく3つのステップで進めます。①狙うべき質問領域とquery fan-outの特定（AIで発生する質問文脈を分析し、優先領域を設計）、②AI推薦・参照コンテンツの生成（AI参照構造を前提にしたFAQ・比較・解説形式のコンテンツ制作）、③AI露出率・参照挙動のトラッキング（AI回答への出現変化を継続的にモニタリング）。
Q.どれくらいの期間で変化が出ますか？
サイトの現状と競合環境により異なりますが、まずはquery fan-outの分析と優先コンテンツの制作から開始し、AI検索での出現・推薦傾向の変化を定点観測します。短期の改善と、中長期での「選ばれ続ける情報源」の構築を両立させます。
Q.成果はどうやって測りますか？
AI回答への出現変化、推薦される文脈の観測、改善領域の特定を継続的にモニタリングします。単なる「表示されたか」だけでなく、どの質問に対してどのように言及・推薦されているかを確認し、改善サイクルを回します。
Q.どんな企業・サービスに向いていますか？
BtoB、SaaS、専門性の高いサービス、比較検討が発生する商材（「おすすめ」「比較」「選び方」でAIに質問される領域）に特に相性が良いです。AI検索で「正しく理解・推薦されていない」「競合は出ているのに自社が出ない」といった課題を感じている企業に最適です。
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