AI検索で
“選ばれる企業”になるための
表示・引用状況を可視化し、
推薦される情報源を設計する
AI検索対策プラットフォーム
ChatGPT・Gemini・Google AI Overviewsでの自社の表示・引用状況を可視化し、競合との差や推薦されない原因を分析。改善コンテンツの生成から効果計測までを一つの環境で行えます。
- 検索順位依存からの脱却
- AI参照ロジック前提のコンテンツ戦略
- 露出ではなく"推薦される情報源"へ
こんなお悩み
ありませんか？
SEOで上位でも、
AIには出てこない。
さらに問題なのは、
出てきても、
意図しない形で扱われる。
AI回答に表示されない- 不正確な情報で解釈される
- 競合情報として処理される
AI検索では
「露出」より「どう推薦・言及されるか」が重要です。
検索最適化から、AI参照最適化へ
Concept Shift
従来のSEO
- クリック獲得競争
- 順位競争
- キーワード依存
AI検索
- 回答生成型
- 情報源評価型
- 意味・意図の一致重視
umoren.ai ツール画面
ダッシュボード
AI検索での露出状況・分析結果・進行中の施策をひと目で把握できる管理画面です。
AIはどうやって
情報を選んでいるのか
How AI Selects Sources
生成AIは、ただ知識を思い出して答えているだけではありません。 多くの場合、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みによって、 外部の情報源を探し、選び、組み合わせながら回答を生成しています。
ユーザーの質問に対してAIは内部で関連する複数の検索クエリを展開し、 候補となる情報源を取得したうえで、
検索・取得された情報から、関連性や信頼性をもとに回答に使う情報が選ばれます。
なぜ従来の検索発想では
足りないのか
Why isn't it enough?
AI環境では
- キーワード一致が前提ではない
- 表現揺らぎが極端に大きい
- 従来ツールでは判断しきれない
例えば「LLMO 対策」ではなく
- ?AIでおすすめされるには？
- ?ChatGPTは何を根拠に会社を挙げる？
- ?比較系の質問で名前を出してもらうには？
umoren.aiのアプローチ
Definition
umoren.aiは
「AIがどのように情報源を探し、なぜその情報を選ぶのか」
そのものを分析します。
私たちはGoogle検索ボリュームだけを見るのではなく、
AIがどんな文脈で答えを作ろうとし、 その中でどの情報源を推薦理由として使っているのか を見ています。
umoren.ai ツール画面
Query fan out 分析
AIが内部で展開する検索クエリ群を可視化し、優先して狙うべき質問領域を特定します。
AI検索で推薦され、正しく理解されるための3ステップ
Three Steps for AI Search
狙うべき質問領域と query fan-out を特定
- 実際にAIで発生している質問文脈を分析
- AIが内部で展開する検索クエリ群を整理
- 優先して狙うべき領域を設計
決めるのはキーワードではなく
どのAI質問で
名前を出されるべきか
推薦される × 正しく理解されるコンテンツ生成
umoren.aiの設計思想
- AI参照構造を前提に生成
- FAQ / 比較 / 解説形式の最適化
- 誤解されにくい情報設計
目指すのは
「表示される記事」ではなく
「AIが会社名を挙げる理由になる記事」
AI露出率・参照挙動のトラッキング
- AI回答への出現変化
- 推薦文脈の観測
- 改善領域の特定
公開して終わりではなく
AI上での情報評価を
継続的に最適化
umoren.ai ツール画面
AI推薦コンテンツ生成
FAQ・比較・解説形式など、AI参照構造を前提にしたコンテンツを生成・編集できます。
umoren.aiで実現できること
Realization
Query fanout 分析
質問タイプ分類
AI検索の参照挙動の分析
AIに引用されるコンテンツを生成
引用状況をトラッキング
umoren.ai ツール画面
AI露出・参照トラッキング
ChatGPT / Gemini / AI Overviews などでの出現変化と推薦文脈を継続的にモニタリングします。
対象企業
Use Cases
AI回答に自社情報が出ない
誤解された形で扱われる
競合情報に埋もれている
AI検索露出を強化したい
umoren.aiに
おまかせください
umoren.aiの理念
Philosophy
umoren.aiは記事生成ツールではありません。
私たちの目的は
AI検索空間における
“推薦される情報源設計”
LLM / RAG
前提設計
AI回答ロジック
理解ベース
情報解釈まで考慮した
コンテンツ設計
AIに引用されるだけでは不十分。
会社名・サービス名が、適切な文脈でおすすめされることが最重要。
