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資料更新日：2025/11/04	【AI時代のSEO/LLMO】検索されない時代にSEO・LLMOはどう対策する Presented by 株式会社シャコウ AI時代のSEO・LLMO対策資料解説本資料は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及する中で、従来のSEO対策に加えて必要となる「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」について体系的に解説したものです。 LLMOが必要な背景検索行動が大きく変化し、ユーザーは検索エンジンで「キーワード」を入力する代わりに、生成AIに「自然文」で質問するようになりました。例えば「BtoBマーケティング」と検索する代わりに、「おすすめのホワイトペーパー制作会社はどこですか？」と自然な文章で問いかけます。この変化に対応するため、企業は生成AIの回答に自社が言及されるよう新たな対策が必要となっています。 LLMOの具体的な施策資料では、Googleが採用する「クエリファンアウトモデル」の仕組みを解説し、以下の3つの主要施策を提示しています：サブクエリレベルでのコンテンツ充実 - 導入事例などのエッジコンテンツの強化 E-E-A-T・外部対策 - サブクエリ上位記事での自社掲載営業の実施 AIの読み取りを助けるテクニカル対策 - 構造化マークアップやSSRの実施モニタリングとPDCA LLMOでは、ターゲットペルソナの想定クエリー（自然文）での生成結果を継続的にモニタリングし、自社の言及率を測定することが重要です。資料では、25クエリ×3LLM=75クエリ/dayでの回答を記録し、競合分析を行いながら施策を改善していく具体的な手法を紹介しています。 SEOの基礎も網羅 LLMO対策はSEOの土台の上に成り立つため、コンテンツSEO、テクニカルSEO、外部SEOの基本的な考え方も解説。特に、ユーザーファーストなコンテンツ制作、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要性、キーワード選定から記事制作までの実践的なプロセスを詳しく説明しています。本資料は、AI時代の検索対策を包括的に理解し、実践的な施策立案ができるよう構成された、マーケティング担当者必読の内容となっています。 >>資料の詳細を見る株式会社シャコウ_「検索されない時代にSEO・LLMOはどうあるべきか」.pdf シャコウ会社概要_10月版.pdf 資料ダウンロード（無料）
資料更新日：2022/03/04	製薬業界向けのDX事例集 Presented by 株式会社pipon オンライン上のデータをDMP(Data Management Platform)に貯めて、解析・可視化をすることで効果的なマーケティング・営業活動が展開できます。最終的にはデータが自動で格納され、可視化され、解析され、施策の改善が行われる世界を目指します。この世界を目指すために行ってきた解析事例をご紹介します。 >>資料の詳細を見るマーケティング最適化_資料.pdf 資料ダウンロード（無料）
資料更新日：2020/10/01	＜代理店NG＞顧客の生涯価値（LTV）を最大化させるCRMプログラムとは Presented by コモンズ株式会社 ■このような課題をお持ちではありませんか？・CRMシステムやMAツールを導入したものの、どのようなプログラムを開発するべきか分からない >顧客のセグメントができていない >どのように顧客育成を行えば良いのかわからない・会員のアクティブ率が低下しているが、改善策が見つけられない >新商品情報やキャンペーン情報しか送れていない・他社との差別化が困難で、価格でしか顧客を引き付ける事が出来ない >収益率が圧迫されている・顧客の心理を計測するためにNPSを導入したが、次に打ち手が見つからない　・RFMのセグメント化による顧客管理に限界を感じている >スイッチャー予備軍を把握できないなど顧客管理に限界を感じている方も多いのではないでしょうか？ ■一般的なCRM CRM（Customer Relationship Management）は、データベースなどを活用して企業が顧客と長期的な関係を築くダイレクトマーケティングの中核的な戦略と言われています。しかし顧客との具体的なコミュニケーションと言えば、新商品情報や値引きやセールなどの情報を送るだけになっている事が多いです。また、MAツールを導入して、顧客へのステップメールを送っている企業でも、トランザクションデータ(取引結果、行動結果データ)を基に、再購入促進やセール情報を送るなどで終わっている場合が多いです。 ■コモンズのCRM コモンズではトランザクションデータに加えて心理的な繋がり（心理ロイヤリティ）を計測して、顧客を多面的にセグメント化しCRMプログラムを運用することを大きな特徴としています。購買記録や調査・分析による顧客セグメントおよびセグメント別のCRM戦略の立案で、値引きありきではないリピート購入/アップセル・クロスセルを向上させることで顧客との生涯にわたる関係構築（LTV）を目指します。 ※コモンズのCRMプログラムの詳細資料は以下よりDLをお願いいたします。 ※より詳細な説明、事例紹介依頼、お問合せ等は資料内の問い合わせ先までご連絡くださいますようお願い申し上げます。 >>資料の詳細を見る【コモンズロイヤリティマーケティング】CRM篇.pdf 資料ダウンロード（無料）

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資料概要

資料更新日：2025/11/04

【AI時代のSEO/LLMO】検索されない時代にSEO・LLMOはどう対策する

Presented by 株式会社シャコウ

AI時代のSEO・LLMO対策資料解説
本資料は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及する中で、従来のSEO対策に加えて必要となる「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」について体系的に解説したものです。

LLMOが必要な背景
検索行動が大きく変化し、ユーザーは検索エンジンで「キーワード」を入力する代わりに、生成AIに「自然文」で質問するようになりました。例えば「BtoBマーケティング」と検索する代わりに、「おすすめのホワイトペーパー制作会社はどこですか？」と自然な文章で問いかけます。この変化に対応するため、企業は生成AIの回答に自社が言及されるよう新たな対策が必要となっています。

LLMOの具体的な施策
資料では、Googleが採用する「クエリファンアウトモデル」の仕組みを解説し、以下の3つの主要施策を提示しています：

サブクエリレベルでのコンテンツ充実 - 導入事例などのエッジコンテンツの強化
E-E-A-T・外部対策 - サブクエリ上位記事での自社掲載営業の実施
AIの読み取りを助けるテクニカル対策 - 構造化マークアップやSSRの実施

モニタリングとPDCA
LLMOでは、ターゲットペルソナの想定クエリー（自然文）での生成結果を継続的にモニタリングし、自社の言及率を測定することが重要です。資料では、25クエリ×3LLM=75クエリ/dayでの回答を記録し、競合分析を行いながら施策を改善していく具体的な手法を紹介しています。

SEOの基礎も網羅
LLMO対策はSEOの土台の上に成り立つため、コンテンツSEO、テクニカルSEO、外部SEOの基本的な考え方も解説。特に、ユーザーファーストなコンテンツ制作、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の重要性、キーワード選定から記事制作までの実践的なプロセスを詳しく説明しています。
本資料は、AI時代の検索対策を包括的に理解し、実践的な施策立案ができるよう構成された、マーケティング担当者必読の内容となっています。

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資料更新日：2022/03/04

製薬業界向けのDX事例集

Presented by 株式会社pipon

オンライン上のデータをDMP(Data Management Platform)に貯めて、
解析・可視化をすることで効果的なマーケティング・営業活動が展開できます。

最終的にはデータが自動で格納され、可視化され、解析され、
施策の改善が行われる世界を目指します。

この世界を目指すために行ってきた解析事例をご紹介します。

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資料更新日：2020/10/01

＜代理店NG＞顧客の生涯価値（LTV）を最大化させるCRMプログラムとは

Presented by コモンズ株式会社

■このような課題をお持ちではありませんか？
・CRMシステムやMAツールを導入したものの、どのようなプログラムを開発するべきか分からない
>顧客のセグメントができていない
>どのように顧客育成を行えば良いのかわからない
・会員のアクティブ率が低下しているが、改善策が見つけられない
>新商品情報やキャンペーン情報しか送れていない
・他社との差別化が困難で、価格でしか顧客を引き付ける事が出来ない
>収益率が圧迫されている
・顧客の心理を計測するためにNPSを導入したが、次に打ち手が見つからない　
・RFMのセグメント化による顧客管理に限界を感じている
>スイッチャー予備軍を把握できない
など顧客管理に限界を感じている方も多いのではないでしょうか？

■一般的なCRM
CRM（Customer Relationship Management）は、データベースなどを活用して企業が顧客と長期的な関係を築くダイレクトマーケティングの中核的な戦略と言われています。
しかし顧客との具体的なコミュニケーションと言えば、新商品情報や値引きやセールなどの情報を送るだけになっている事が多いです。また、MAツールを導入して、顧客へのステップメールを送っている企業でも、トランザクションデータ(取引結果、行動結果データ)を基に、再購入促進やセール情報を送るなどで終わっている場合が多いです。

■コモンズのCRM
コモンズではトランザクションデータに加えて心理的な繋がり（心理ロイヤリティ）を計測して、顧客を多面的にセグメント化しCRMプログラムを運用することを大きな特徴としています。
購買記録や調査・分析による顧客セグメントおよびセグメント別のCRM戦略の立案で、値引きありきではないリピート購入/アップセル・クロスセルを向上させることで顧客との生涯にわたる関係構築（LTV）を目指します。

※コモンズのCRMプログラムの詳細資料は以下よりDLをお願いいたします。
※より詳細な説明、事例紹介依頼、お問合せ等は資料内の問い合わせ先までご連絡くださいますようお願い申し上げます。