BtoB SaaS メーカー
英語サイトはあるが、海外から問い合わせが来ない
BtoB、SaaS、メーカー
英語ページは公開済みだが、検索流入・広告流入・問い合わせ導線が分断されている。
IGNITEが作る仕組み
検索需要調査、英語LP改善、広告訴求、ホワイトペーパー、CRM導線をまとめて整える。
見る指標: 国別流入、問い合わせ率、CTAクリック、広告CPA、商談化率
海外BtoBリード獲得を相談するSEO対策
AI検索対策（AEO/LLMO）
ChatGPT・Perplexity・AI Overviewで 選ばれるためのAI検索対策（AEO/LLMO）
ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewの回答で競合ばかり引用されていませんか。会社情報・サービスページ・FAQ・事例・構造化データ・外部言及を整理し、自社がAIに正しく理解され、検討初期から引用される情報設計を月次で改善します。
対応AIエンジン
0
引用数増加目標
0 %+
支援企業数
0 +
Service map
AI検索対策（AEO/LLMO）
01 / Discover
対応AIエンジン
02 / Structure
引用数増加目標
03 / Measure
支援企業数
現状確認
施策設計
月次改善
AI検索で起きている課題
検索順位だけでは拾えない比較・推薦クエリで、自社が正しく引用される状態を作ります。
ChatGPT・Perplexityで競合ばかり紹介される
自社名がAI検索結果の回答に出てこず、検討初期から漏れている。
Google検索では出るがAI Overviewでは引用されない
検索順位は取れているが、AI要約に拾われていない。
自社サービスの説明がAIに誤認されている
AIに聞くと、サービス範囲・対応領域・料金が古い、または誤った情報で説明される。
何を整備すればよいか分からない
構造化データ、FAQ、llms.txt、外部言及など、対策範囲が広く、優先順位がつかない。
AI Search Audit
AI検索で自社がどう見えているか、まず診断できます。
ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewでの引用状況を確認し、構造化データ、FAQ、外部言及のどこから整えるべきかを整理します。
よくある相談ケース
AI検索で競合ばかり出る、SEOはあるが引用されない、比較クエリで負ける状態を改善します。
広告 CV改善 LP
海外向け広告を出しているが、CVしない
EC、BtoB、教育、観光
広告配信は始めているが、LP・コピー・地域別訴求が合わず、問い合わせや購入につながっていない。
IGNITEが作る仕組み
広告データ、検索需要、LP導線、CTAを見直し、SEO・AI検索も含めて集客の土台を作る。
見る指標: CPA、CVR、国別CV、LP滞在、CTAクリック
海外集客の改善案を相談する AI検索 AEO/LLMO SEO
ChatGPTやPerplexityで競合ばかり出てくる
BtoB、SaaS、教育、専門サービス
検索順位はある程度取れていても、AI検索で自社名やサービスが引用されていない。
IGNITEが作る仕組み
会社情報、サービスページ、FAQ、事例、構造化データ、外部言及を整理する。
見る指標: AI検索での引用、指名検索、FAQ表示、構造化データ、外部言及数
AI検索での露出を診断する支援内容
AIに正しく理解され、引用されるための情報設計と実装指示をまとめて整えます。
AI検索露出診断
ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewなどでの引用状況と競合との差を確認します。
情報設計・構造化データ指示書
会社、サービス、FAQ、事例をAIが理解しやすい構造に整理し、JSON-LDコード例を提示します。
FAQ・事例のAI引用向け整理
AIが直接引用しやすい質問・回答、比較、事例、要約セクションへ再構成します。
llms.txt・外部言及・月次測定
AI向け会社概要、llms.txt、比較サイト掲載、引用数・AI経由流入の測定まで整えます。
AI検索で引用されるために整えるもの
会社情報、サービスページ、FAQ、事例、schema.org、llms.txt、外部言及を整理します
LLMO対策で提供
01
テクニカルSEOオーディット
サイト全体の構造化データ実装状況を監査し、JSON-LDコード付き指示書を作成
02
llms.txt最適化
AIがサイト全体を理解するためのllms.txtを設計・最適化
03
QA・FAQ形式コンテンツ整備
AIが引用しやすいFAQ・要約セクションを設計し、コンテンツを再構成
04
比較サイト・外部言及獲得
業界比較サイトやメディアへの掲載交渉で、AIの情報源としての信頼性を向上
これらのサービスがすべて含まれています
海外・多言語AI検索対策（多言語LLMO）
日本ブランドは海外AI検索で誤引用されやすい傾向があります。多言語の構造化データ・llms.txt・海外メディア言及を設計し、AI Overviews・ChatGPT・Perplexity で正しく引用される状態に整えます。
多言語の構造化データ
ブランド名の言語別表記（alternateName）、所在地・サービス名の言語別整合を整え、言語を切り替えても別ブランド扱いされない状態を作ります。
多言語 llms.txt 運用
日本語版だけでなく英語・中国語など言語別の llms.txt を作成し、更新・監視のサイクルまで運用設計します。
AI検索クローラのアクセス制御
GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot / Google-Extended のアクセス制御を文書化し、意図せぬブロックや学習除外を防ぎます。
海外メディア言及の創出
海外メディア・現地ブログ・現地データベースでの言及を増やし、AIが学習・引用する素材を社外にも作ります。
ブランド名の言語別表記設計
表記揺れ（Ignite / Ignite Inc. 等）をAI検索の引用時に複数エントリ扱いされないよう、言語別に統一した表記を設計します。
被引用の継続モニタリング
言語別・プラットフォーム別に被引用状況を定点観測し、ベースラインからの改善幅を測定します。順位ではなく「引用」をKPIに据えます。
Global Score
海外AI検索でのブランド露出を、スコアで可視化します。
独自の計測基盤で、自社・競合・業界の被引用状況をスナップショット化。改善の起点になるベースラインを作ります。
IGNITEが選ばれる理由
LLMO対策で成果を出す3つの強み
01
データドリブンな現状分析
Ahrefsデータを活用し、5つのAIエンジンでの引用状況を定量的に把握。感覚ではなく数値に基づいた施策設計で、確実に引用数を向上させます。
02
実装可能な具体的指示書
「何をすべきか」だけでなく、JSON-LDコード例付きの実装指示書を提供。開発チームがそのまま実装できる具体的な成果物をお届けします。
03
SEO×LLMO一体設計
LLMO対策はSEOと技術基盤を共有しています。構造化データ整備やメタデータ最適化はSEOにも効果を発揮するため、両方の成果を同時に獲得できます。
サービス詳細
各施策の具体的な作業内容と成果物
テクニカルSEOオーディット
作業内容
サイト全体の構造化データ実装状況を監査。Organization・Service・Product・FAQPage・LocalBusiness・BreadcrumbListスキーマの有無を確認し、不足分のJSON-LDコード付き実装指示書を作成
成果物
- 構造化データ実装指示書（JSON-LDコード例付き）
- メタデータ最適化リスト
- 優先度別実装ロードマップ
llms.txt最適化
作業内容
既存のllms.txtを評価し、サービス情報・ブログ記事・カテゴリ構造など詳細な情報を追加。AIがサイト全体を正確に理解できる最適化されたファイルを作成
成果物
- 最適化されたllms.txtファイル
- 更新ガイドライン（新規コンテンツ追加時の運用手順）
QA・FAQ形式コンテンツ整備
作業内容
AIが引用しやすいFAQ形式のコンテンツを設計・作成。各ページへの要約セクション追加提案、サービス別・用途別のFAQ拡充（50件程度）、FAQPageスキーマの実装指示
成果物
- FAQ拡充プラン
- 要約セクション実装指示書
- AI向けコンテンツ構造ガイドライン
比較サイト・外部言及獲得
作業内容
業界の比較サイト・レビューサイト・メディアをリストアップし、掲載条件の確認・交渉を代行。掲載用のサービス紹介資料も作成
成果物
- 比較サイト掲載交渉レポート
- サービス紹介資料
- 掲載後のフォローアップ支援
なぜ今、LLMO対策が必要なのか
検索行動の変化が示す、AI検索最適化の緊急性
79%
AI検索の利用経験率
消費者の79%がAI検索を利用した経験があり、従来の検索エンジンからAI検索への移行が加速しています
-25%
AI Overview表示時のCTR変化
GoogleのAI Overviewが表示されると、従来の検索結果のクリック率が最大25%低下するというデータがあります
3倍
LLM経由トラフィックの成長率
AI検索経由のウェブサイトトラフィックは前年比で約3倍のペースで成長しており、今後さらに加速が見込まれます
AI検索での露出を今から確保することが、将来のトラフィック基盤を左右します
プロジェクトの進め方
5つのステップでAI検索での引用を獲得
STEP 1
現状分析・AI引用状況の調査
Ahrefsデータを使い、AI Overview・ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotでの引用状況を定量的に把握します。競合との引用数比較も実施し、改善余地を特定します。
STEP 2
構造化データ設計・実装指示
Organization、Service、Product、FAQPage、LocalBusinessなどのスキーマを設計し、JSON-LDコード付きの実装指示書を作成します。開発チームがそのまま実装できる具体的なコードを提供します。
STEP 3
コンテンツ最適化（FAQ・要約セクション）
各ページに要約セクションを追加し、FAQ形式のコンテンツを拡充します。AIが質問に対して直接回答できる形式に再構成し、引用されやすいコンテンツに最適化します。
STEP 4
外部言及獲得（比較サイト掲載交渉）
業界の比較サイトやメディアへの掲載を交渉します。外部からの言及が増えることで、AIがサービスを信頼性の高い情報源として認識し、引用頻度が向上します。
STEP 5
効果測定・継続改善
月次レポートでAI引用数の推移を報告します。引用数・引用ページ数・AI経由トラフィックの変化を分析し、施策の効果検証と継続的な改善を行います。
IGNITEと他の選択肢の違い
LLMO対策における3つのアプローチを比較
| 項目 | IGNITE | 自社対応 | 一般SEO会社 |
|---|---|---|---|
| LLMO専門知識 | ◎ AI検索特化の知見と実績 | × 手探りで学習が必要 | △ SEOの延長で対応 |
| 構造化データ設計 | ◎ JSON-LDコード付き指示書 | △ 開発リソースが必要 | ○ 基本的な実装は対応可 |
| AI引用状況の分析 | ◎ 5エンジンの定量分析 | × ツール・ノウハウが不足 | △ SEO指標中心の分析 |
| 外部言及獲得 | ◎ 比較サイト掲載交渉を代行 | △ 交渉リソースが必要 | × 対応範囲外が多い |
| 効果測定 | ◎ AI引用数の月次レポート | × 測定方法が不明確 | △ SEO指標のみ |
| スピード | ◎ 実績ベースで即着手可能 | × 学習期間が必要 | △ LLMO向け調整が必要 |
| 責任・品質保証 | ◎ AI＋人間の2段階品質保証 | × 判断基準が不明確 | △ 担当者依存 |
導入事例
LLMO対策の実績
訪日外国人向け通信サービス A社
Before
英語サイトのSEOは好調だったが、AI検索（ChatGPT・Perplexity等）での引用がほぼゼロ。構造化データも未実装で、AIにサービス情報が正しく認識されていなかった
After
構造化データの全面整備とllms.txt最適化を実施。SEO施策と併せて、オーガニック検索セッション数6,000%増、ブログ経由売上は月間最大8倍に増加
オーガニック検索6,000%増
アニメEC事業 B社
Before
商品数は多いがAIに個別商品が引用されることはなく、「おすすめ○○」系のクエリで競合ECに引用を奪われていた
After
Product・Offerスキーマの実装とカテゴリ別コンテンツ最適化により、11ヶ月で検索順位インプレッション272%アップ、1〜3位コンテンツ116%アップ
検索インプレッション272%増
BtoB SaaS C社
Before
製品の専門性が高く、AI検索で競合の汎用サービスばかりが引用されていた。自社の技術的優位性がAIに伝わっていなかった
After
ProductスキーマとFAQPageスキーマの実装、技術比較コンテンツの構造化により、ChatGPTでの引用が開始。比較クエリでの言及率が大幅に向上
AI比較クエリでの引用開始
お客様の声
LLMO対策を導入したお客様からの評価
"SEOは順調でしたが、ChatGPTで業界名を聞くと競合ばかり出ていたのが悩みでした。IGNITEに依頼してから半年で、主要なAIエンジンすべてで引用されるようになり、AI経由の問い合わせも増えています。"
訪日外国人向けサービス
マーケティング責任者
"構造化データの実装指示書がJSON-LDコード付きで非常に具体的だったので、開発チームがスムーズに実装できました。レポートで引用数の推移が見えるのも、経営陣への説明に役立っています。"
BtoB SaaS
プロダクトマネージャー
"正直、LLMOという言葉すら知りませんでしたが、AI検索での露出がゼロだったことに危機感を持ちました。オーディットから始めて、今はフルパッケージで継続しています。確実に引用数が増えてきています。"
ECサイト運営
EC事業部長
プロジェクトチーム
LLMO対策を支える専門チーム
IGNITEのLLMO対策チームは、SEOスペシャリスト・構造化データエンジニア・コンテンツストラテジスト・PRスペシャリストが連携して動きます。AI検索という新しい領域において、技術とコンテンツの両面から最適化をサポートします。
PM
プロジェクト管理
テクニカルSEO
構造化データ設計
コンテンツ
FAQ・コンテンツ設計
PRスペシャリスト
外部言及獲得
よくあるご質問
LLMO対策とSEO対策はどう違いますか？
SEO対策はGoogle検索結果での上位表示を目的とし、クリック数や順位をKPIとします。一方、LLMO対策はChatGPTやPerplexity、Google AI OverviewなどのAI検索結果で「引用される」ことを目的とし、引用数や言及数をKPIとします。技術的には共通点もありますが、コンテンツの構造化・FAQ形式の整備・外部言及の獲得など、LLMO特有の施策が必要です。
どのAIエンジンに対応していますか？
Google AI Overview、ChatGPT（OpenAI）、Perplexity、Gemini、Microsoft Copilotの5つの主要AIエンジンに対応しています。各エンジンの引用状況をAhrefsで定量的に測定し、エンジンごとの最適化を行います。
llms.txtとは何ですか？
llms.txtは、AIがウェブサイトの構造と内容を理解するためのテキストファイルです。robots.txtがクローラー向けの指示ファイルであるのと同様に、llms.txtはLLM向けにサイト全体の概要、各ページの説明、サービス情報などをまとめたものです。適切に設計することで、AIがサイト情報を正確に理解し、回答に引用しやすくなります。
構造化データとは何ですか？なぜLLMO対策に重要なのですか？
構造化データ（JSON-LD形式）は、ウェブページの情報を機械が理解しやすい形式で記述したものです。企業情報（Organization）、サービス内容（Service）、料金プラン（Product）、FAQ（FAQPage）などをスキーマとして実装します。AIはこの構造化データを参照してサービスの正確な情報を理解するため、LLMO対策の技術的基盤として極めて重要です。
効果が出るまでどのくらいかかりますか？
構造化データの実装効果は比較的早く、実装後1〜3ヶ月でAI引用数の増加が見られるケースが多いです。コンテンツ最適化や外部言及獲得の効果は3〜6ヶ月程度で現れ始めます。継続的な最適化により、12ヶ月で引用数50〜100%増加を目標としています。
自社の開発チームで実装する必要がありますか？
オーディットプランでは、弊社が監査と実装指示書の作成を行い、実際のコード実装はお客様の開発チームに実施いただきます。JSON-LDコード例をそのまま利用できる形で提供しますので、開発工数は最小限に抑えられます。フルパッケージの場合は、コンテンツ整備や外部言及獲得は弊社が実施します。
SEO対策をまだやっていませんが、LLMO対策から始めても大丈夫ですか？
LLMO対策の基盤となる構造化データ整備やメタデータ最適化は、SEO対策としても有効です。そのため、LLMO対策を起点にサイトの技術基盤を整備することで、SEOとLLMOの両方に効果を発揮します。ただし、コンテンツが極端に不足している場合は、コンテンツ制作を先行することをお勧めする場合もあります。
効果の測定方法を教えてください
Ahrefsの引用数データをメインKPIとし、AI Overview・ChatGPT・Perplexity・Gemini・Copilotの各エンジンでの引用数と引用ページ数を月次で測定します。併せて、Google Analytics 4でのAI経由トラフィック推移、Google Search Consoleデータとの乖離分析も行い、総合的に効果を評価します。
比較サイトへの掲載交渉はどのように行いますか？
御社のサービスに関連する業界比較サイト・レビューサイト・メディアをリストアップし、掲載条件の確認・交渉を代行します。掲載用のサービス紹介資料も作成します。外部サイトでの言及が増えることで、AIが御社を信頼性の高い情報源として認識し、引用頻度が向上します。
最低契約期間はありますか？
AI検索対策オーディットは一括納品のため契約期間の制約はありません。AI検索対策フルパッケージは、効果測定と継続改善のために6ヶ月以上のご契約を推奨しています。初月にオーディットと戦略策定を行い、2ヶ月目から施策実行を開始します。
Case Studies
関連事例
AI検索時代に向けたSEO・コンテンツ施策に近い支援事例から、成果の出し方を確認できます。
Overseas Marketing
海外マーケティングの重点ページ
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