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「AIO/LLMO対策」「高所得・富裕層」「サイトへの集客」の広告・マーケティング資料一覧

「AIO/LLMO対策」「高所得・富裕層」「サイトへの集客」の広告・マーケティング資料一覧

検索結果：7件のうち 1-7件

資料更新日2026/6/15

成果報酬型で口コミ！日本最大級のアフィリエイトならA8｜インフルエンサー・SNS

【競合ASP・代理店DL不可】 A8.netは国内最大級のアフィリエイト広告プラットフォームです。導入企業は27,000社以上ございます。アフィリエイト広告は、「成果報酬型」で「第三者訴求」ができるWEB広告です。・成果報酬型…購入や申し込みが発生した時に広告費が発生するため、コスト最適化が可能・第三者訴求…WEBサイトやSNS、インフルエンサーを活用し、消費者目線の声を効率よく発信

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LLMO/AIO日本市場実態調査レポート最新版｜80万件のAI検索引用データ分析

資料更新日2026/3/6

株式会社CAC identity

LLMO/AIO日本市場実態調査レポート最新版｜80万件のAI検索引用データ分析

「SEO1位でも、AIには無視される。」あなたの会社は、AI検索に表示されていますか？検索エンジンで1位を獲得しても、ChatGPTやGeminiなどのAI検索には一切表示されない。この現実に、日本企業の9割以上がすでに危機感を抱いています。さらに衝撃的なのは、GoogleのAI Overviewsが表示されるだけで、検索1位のクリック率が日本市場で平均38%も低下するというデータです。では、AIに選ばれているのはどんな情報なのか。 80万件のAI検索引用データを分析した結果、判明したのは「AIは公式サイトよりも、特定の第三者メディアを圧倒的に信頼する」という事実でした。業界によっては、たった1つのサイトが引用の93%を独占。自社サイトをどれだけ充実させても、この構造を知らなければ、AIの回答に登場することはありません。本資料では、海外データに頼らず日本市場の実態調査のみに基づき、AIに引用される企業が実践する5つの具体的施策と、明日から使えるチェックリストを公開します。「LLMOの教科書」ではなく、今すぐ動けるアクションガイドです。この資料でわかること・AIに引用される情報の「3つの法則」（日本市場データより）・なぜ公式サイトはAIに無視されるのか、その構造的な理由・業界別・AI引用率ランキング（実データ付き）・明日から実践できるLLMOチェックリスト7項目 #LLMO #AIO #GEO #SEO #BtoB #BtoC #マーケティング #webマーケティング #SNS #MEO

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資料更新日2026/8/18

GMO趣味なび株式会社

【口コミ拡大に】LLMO対策『AI検索で選ばれる』ための記事制作・掲載サービス

生成AIの利用率は1年で倍増し、2026年2月時点で54.7%に到達しました。生活者はChatGPTやGoogle AI Overviewに"直接質問"して商品やサービスを選ぶ時代へと変化しています。この流れにより、従来の「検索される」対策だけでは不十分となり、AIの回答内で「引用・推薦されるか」が、ブランドの露出と売上を左右する新たな勝敗ラインになりました。本資料は、広告代理店様・広告主様に向けて、AI検索最適化（AIO／LLMO／GEO）の基礎から具体的な施策設計までをまとめたご紹介資料です。混同されがちなAIO・LLMO・GEOの3概念の違いと関係を整理し、AIが回答を生成する仕組みの中で、どうすれば自社情報が"引用されやすい一次情報"として参照されるのかを図解でわかりやすく解説しています。特徴的なのが、購買検討の全段階をカバーする「4階層クエリ設計」です。指名・カテゴリ・課題・比較という4つの質問層を先回りして設計することで、AI回答での想起・候補入りを狙う実践的な戦略をご紹介します。 GMO趣味なびは、21,000教室規模のネットワーク、13,000名超の先生・講師、290ジャンルにおよぶ趣味・学び領域を保有。専門家による信頼性の高い一次情報（E-E-A-T）の構築から、生徒の実体験に基づく口コミ収集、自社メディア「趣味なび」への掲載、顧客サイトへの納品まで、AI検索最適化に必要な工程をワンストップで提供できる点が他社にない強みです。「自社ブランドがAI回答に出てこない」「競合が先に紹介されてしまう」――そんな課題をお持ちの方は、まず無料の簡易診断をご活用ください。ブランド名・強化カテゴリ・競合2〜3社の3項目をいただくだけで、御社のAI検索上での見え方を診断し、改善提案までご報告します。

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資料更新日2026/9/9

株式会社CAC identity

LLMO/AIO投資～ウェビナーの開催回数を増やしても、申込が増えない～

ウェビナーの開催回数は増やしている。企画と登壇の工数も変わらない。それなのに、申込の総数が伸びず、1回あたりの効率が落ち続けている——そうしたご相談が増えています。原因はテーマや告知文ではありません。情報収集の手段がAIに移り、学ぶために時間を取って参加する動機が下がったためです。かつてウェビナーは知識を得る手段でしたが、いまは同じ疑問をAIに投げれば数秒で答えが返ります。情報収集の段階にAI検索が入ったため、そこで見つからないと以降のすべての転換率が落ちていきます。本資料では、開催回数と申込数の相関が崩れた構造を整理し、ウェビナーの役割を「学ぶ場」から「相談する場」へ位置づけ直すという考え方をご紹介します。あわせて、LLMO（大規模言語モデル最適化）／AIO／GEOへの投資を、来期の集客計画と費用対効果の観点からどう判断すべきかをまとめました。開催をやめる提案ではありません。【本資料でわかること】・開催回数も工数も増えているのに、申込数が伸びない構造・開催回数を増やしても、テーマや告知を変えても戻らない理由・来期のウェビナー計画で、置き直すべき3つの前提・評価の単位を申込数から商談化率へ置き換える考え方・同じカテゴリでも問い方を変えると第一想起が入れ替わる実例（実際にAIに聞いた結果）・専門ツールを使わず3分でできる、自社のAI認知の自己チェック手順・指名検索やAI経由の流入がどう動くのか、見るべき指標と時期・LLMO/AIO対策で何を行い、何か月で新規商談数・SQLへの寄与が判断できるのか回数を追わなくても成立する設計に変えられます。施策を急ぐ前に、AIで調べ終えた人がどこで相談先を探しているのかを構造から捉え直し、来期の投資判断の材料として、ぜひ本資料をご活用ください。 #LLMO #AIO #GEO #AEO #AI検索 #生成AI #ChatGPT #ウェビナー #セミナー #集客 #リード獲得 #商談創出 #指名検索 #自然検索 #予算 #事業計画 #投資判断 #費用対効果 #BtoBマーケティング

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資料更新日2026/9/9

株式会社CAC identity

LLMO/AIOとリード獲得～ホワイトペーパーを増やしても、DL数が戻らない～

「記事を増やせば戻る」は危険？自然検索の前年割れと、LLMO/AIOの投資判断検索順位は維持できている。記事本数も増やした。それなのに、自然検索（オーガニック）経由の問い合わせと商談だけが前年を下回っている——そうしたご相談が増えています。原因は、自然検索が壊れたことではありません。比較検討層が、検索結果を見る前にAIの回答で候補を絞るようになったためです。ChatGPTやGemini、Google AI Overviewsが「答え」そのものを返すため、検索結果をクリックせずに完結する「ゼロクリック」が広がっています。順位を守っても、記事を増やしても、失われた流入は戻りません。打ち手が下手なのではなく、前提が変わったのです。本資料では、AI検索時代の自然検索に何が起きているのかを構造から整理し、失った流入を「戻す」のではなく、指名検索という新しい入口を「作りにいく」という考え方をご紹介します。あわせて、LLMO（大規模言語モデル最適化）／AIO／GEOへの投資を、来期の事業計画と費用対効果の観点からどう判断すべきかをまとめました。【本資料でわかること】・検索順位が落ちていないのに、問い合わせ・商談だけが減る構造・記事の量産やSEO順位の維持では、オーガニック流入が戻らない理由・比較検討層が生成AIの回答をどう使い、どこで候補を絞っているのか・来期の事業計画で、置き直すべき3つの前提・評価の単位を「流入数」から「リード数・商談数」に置き換える考え方・問い方を変えると第一想起（AIの推薦）が入れ替わる実例（実際にAIに聞いた結果）・専門ツールを使わず3分でできる、自社のAI認知の自己チェック手順・LLMO/AIO対策で何を行い、何か月で何が判断できるようになるのか積み上がる資産は自然検索だけ——その前提が、いま崩れつつあります。施策を急ぐ前に、BtoBの商談創出という観点から自然検索を捉え直し、来期の投資判断の材料として、ぜひ本資料をご活用ください。 #LLMO #AIO #GEO #AEO #AI検索 #生成AI #ChatGPT #自然検索 #オーガニック #SEO #指名検索 #ゼロクリック #事業計画 #投資判断 #費用対効果 #BtoBマーケティング #リード獲得 #商談創出

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資料更新日2026/9/9

株式会社CAC identity

LLMO・AIOと投資判断～コンペで負けていないのに、商談が減っている～

コンペに参加した案件の受注率は落ちていない。平均受注単価も前年並み。それなのに、コンペに呼ばれる件数そのものが減っている——そうしたご相談が増えています。原因は営業の力量ではありません。検討初期の比較がAI上で行われ、相見積もりに呼ばれる前に候補が3社程度まで絞られているためです。そして呼ばれなかった案件は失注として記録されないため、営業の失注報告を見ても原因が分かりません。負けた記憶がないこと自体が症状です。候補選定の段階にAI検索が入ったため、そこに挙がらないと以降のすべての転換率が落ちていきます。本資料では、記録されない失注が生まれる構造を整理し、提案の質より前の段階、つまり相見積もりに呼ばれる段階に手を入れるという考え方をご紹介します。あわせて、LLMO（大規模言語モデル最適化）／AIO／GEOへの投資を、来期の事業計画と費用対効果の観点からどう判断すべきかをまとめました。【本資料でわかること】・コンペの受注率は横ばいなのに、呼ばれる件数だけが減る構造・営業の失注報告やコンペの受注率では、原因が見えない理由・失注分析で、置き直すべき3つの前提・呼ばれる件数が増えれば、いまの受注率がそのまま受注数に乗ること・同じカテゴリでも問い方を変えると第一想起が入れ替わる実例（実際にAIに聞いた結果）・専門ツールを使わず3分でできる、自社が候補に挙がるかの自己チェック手順・指名検索やAI経由の流入がどう動くのか、見るべき指標と時期・LLMO/AIO対策で何を行い、何か月で新規商談数・SQLへの寄与が判断できるのか提案力を上げる余地はすでに限られています。施策を急ぐ前に、相見積もりに呼ばれる前の段階で何が起きているのかを構造から捉え直し、来期の投資判断の材料として、ぜひ本資料をご活用ください。 #LLMO #AIO #GEO #AEO #AI検索 #生成AI #ChatGPT #失注分析 #比較検討 #相見積もり #リード獲得 #商談創出 #指名検索 #自然検索 #予算 #事業計画 #投資判断 #費用対効果 #BtoBマーケティング

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