ユーザーの質問
Q1
Q2
Q3
Q4
85%
72%
45%
30%
QFO（クエリ・ファンアウト）
生成AIの検索では、ユーザーの質問がそのまま使われるのではなく、QFOによって複数の検索意図に分解され、それぞれの意図に対応する情報を集めたうえで、最終的な回答が生成されます。
想定される検索意図を洗い出し、AIが分解するクエリ構造を前提に情報設計を行います。
狙いたいプロンプトに対してQuery Fan-outを解析。
LLMが実際に参照・生成しているアウトプットの意味スコアを分析し、
競合と比較してどの文脈・観点が不足しているかを特定します。
QFO・エンベディング・意味評価など、生成AIが情報を判断する内部ロジックをもとに、
AI検索に選ばれる技術基盤を構築します
生成AIの検索では、ユーザーの質問がそのまま使われるのではなく、QFOによって複数の検索意図に分解され、それぞれの意図に対応する情報を集めたうえで、最終的な回答が生成されます。
生成AIは、ページの文章をエンベディングとして数値化し、意味的に質問と一致しているかを評価します。キーワードの有無ではなく、意味的な近さが重要になります。
AIは単一ページではなく、特定テーマに対してどれだけ包括的に情報を提供しているかを評価します。サイト全体での専門性が問われます。
AIが外部情報を取得する際には、形式・構造・文体などに基づく参照バイアスが存在します。特定のフォーマットが優先的に参照されやすい傾向があります。
分析・設計・実装をワンストップでサポート
狙いたいプロンプトに対してQFOを解析。AIが実際にどのようなサブクエリに分解するかを特定し、必要な情報設計を明確化します。
LLMが実際に参照・生成しているアウトプットの意味スコアを分析。競合と比較し、どの文脈・観点が不足しているかを特定します。
分析結果に基づき、コンテンツ構成を科学的に設計。推測ではなく、データに基づいた情報構造を提案します。
既存コンテンツをAI-SEO視点で改善。あわせて技術的SEO（構造・スキーマ・レンダリング等）を整備します。
LLMの内部挙動を前提に、FAQスキーマ・JSON-LD・robots.txt・llms.txtなど技術的に最適化を実装します。
各LLMでの言及数・順位の変化を継続的にトラッキング。結果をもとに施策を調整し、さらなる改善を行います。
従来のSEO会社との決定的な違い
狙いたいプロンプト・キーワードをヒアリング。Query Fan-outを解析し、AIがどのようにクエリを分解するかを特定します。
LLMの意味スコアを分析し、競合と比較。どの文脈・観点が不足しているか、なぜ競合が引用されているかを技術的に特定します。
分析結果をもとに、コンテンツ構成を科学的に設計。テーマカバレッジ・エンベディング最適化を考慮した情報構造を提案します。
設計したコンテンツの作成支援、FAQスキーマ・構造化データの実装、robots.txt/llms.txt設定など技術的最適化を実行します。
各LLMでの言及数・順位の変化を継続的にトラッキング。結果をもとに施策を調整し、さらなる改善を行います。
AI-SEO技術サポートに関するよくある質問と回答をまとめています。
Query Fan-outとは、生成AIがユーザーの質問をそのまま使うのではなく、複数の検索意図に分解して情報を収集する仕組みです。umoren.aiでは、想定される検索意図・比較質問を洗い出し、AIが分解するクエリ構造を前提に情報設計を行います。
生成AIはページの文章をエンベディングとして数値化し、意味的に質問と一致しているかを評価します。umoren.aiは、キーワード一致ではなく、AIに正しく意味が伝わる表現・構造へ最適化することで、回答や比較文脈に採用されやすい状態を作ります。
従来のSEOは「コンテンツを書けば上がる」というアプローチが中心でした。私たちはエンジニアバックグラウンドを持つチームがLLMの推薦メカニズムをシステム的に解析し、QFO・エンベディング・意味スコアなど生成AIの内部ロジックを前提に科学的にコンテンツを設計します。
AIは単一ページではなく、特定テーマに対してどれだけ包括的に情報を提供しているかを評価します。umoren.aiでは、FAQ・比較・解説などを含め、AIから「この領域に強い企業」と認識される情報網を構築します。
多くの企業様で、施策実施後1ヶ月以内に最初の効果（言及増加）を実感いただいています。「最初に名前が出る」ポジションの獲得や問い合わせ増加といった本格的な成果は、2〜3ヶ月程度で見え始めます。