株式会社CAC identity

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。

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「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。

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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。

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比較サイトへの掲載費は毎年発生し、金額も上がっている。
稟議では認知施策として通してきたが、上位者から「あれは何件の商談になっているのか」
と聞かれると答えられない——そうしたご相談が増えています。

いま掲載費で買っているのは、読者への認知ではなくAIが参照する情報源です。
50カテゴリを調べると、AIの回答で公式サイトが引用の首位になったのはごく少数で、大半は比較・レビューメディアでした。
比較検討の入口にAI検索が入ったため、そこで参照され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、掲載費の評価軸が「認知への投資」から「AIが参照する情報源への投資」に変わった構造を整理し、
掲載先の選定基準をPVの多さから引用率に置き換える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、
来期の掲載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。掲載をやめる提案ではありません。

【本資料でわかること】
・掲載本数も掲載費も増えているのに、掲載経由の商談だけが減る構造
・掲載メディアからの流入数や掲載本数では、費用対効果を説明できない理由
・来期の掲載計画で、置き直すべき3つの前提
・AI経由の流入は1件あたりの重みが違うこと（公開調査による裏づけ）
・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）
・自社カテゴリでAIがどのメディアを参照しているかを確かめる手順
・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

掲載の価値が下がったのではなく、評価すべき場所が変わりました。施策を急ぐ前に、AIが何を参照して回答をつくっ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。

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展示会での名刺獲得枚数は前年並み。ブースの来訪数も落ちていない。
それなのに、翌期に残る資産が何もない——そうしたご相談が増えています。

原因は展示会の質が落ちたことではありません。
名刺を渡した相手が、後日AIに「◯◯のおすすめは？」と聞いて候補を絞るようになったためです。そこで自社が挙がらなければ、比較の土俵に乗る前に落ちます。カスタマージャーニーの途中にAI検索が割り込んだため、そこに露出し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、名刺の枚数と商談数の相関が弱まった構造を整理し、展示会を「指名検索の起点」に変え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、来期の出展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。出展をやめる提案ではありません。

【本資料でわかること】
・名刺獲得枚数は前年並みなのに、展示会経由の商談だけが減る構造
・名刺の枚数を増やしても、当日のフォローを強化しても戻らない理由
・来期の出展計画で、置き直すべき3つの前提
・AI経由の流入は1件あたりの重みが違うこと（公開調査による裏づけ）
・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
・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

展示会もイベントも単発で終わり、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、名刺を渡した相手のAI検索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。

「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。

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「とりあえずLLMO対策」は危険？小手先のテクニックに頼らない、AIが"引用したくなる"本当の情報戦略
「AI検索からの流入を増やしたい」「ChatGPTやGoogle AI Overviewsで自社を推薦させたい」と考え、記事の量産やAI向けへの書き換え、とりあえずのPR TIMES配信など、目的が曖昧なままLLMO（大規模言語モデル最適化）施策を始めていませんか？
本資料では、こうした「とりあえずのLLMO対策」がなぜ危険なのかを解説し、AIが情報を収集・評価し、引用元を決定するメカニズムの本質を紐解きます。AIは単なるキーワードではなく、企業を「実体（エンティティ）」と「属性の束」として理解しています。そのため、大カテゴリで1位を狙うのではなく、自社の強みが活きる「文脈（コンテキスト）」で第一想起を獲得する「ブランド解像度」の向上が重要になります。
【本資料でわかること】
本資料をお読みいただくことで、専門ツールを使わずに、AIが自社をどのように認識しているかを現状把握する方法がわかります。さらに、その診断結果から狙うべき「空白の文脈」を見つけ出し、どのような情報戦略（ポジショニング、一次情報の構造化、サイテーション強化）を打つべきかという「上流設計」の全体像を描けるようになります。
【こんな方におすすめ】
AI検索時代における自社のブランド認知や指名検索の減少に危機感を持っているマーケティング責任者
競合他社と比較された際に、AIから自社が推薦されるロジックを理解し、対策を講じたい事業責任者
表面的なSEO対策やコンテンツ量産に限界を感じ、より本質的な情報戦略・上流設計に取り組みたい方
AI検索時代の勝負は「何に強い会社か」という解像度の高さで決まります。施策を急ぐ前に、まずは自社の「AI解像度」を診断し、正しい順序で戦略を構築するためのヒントとして、ぜひ本資料をご活用ください。

AI検索でヒットするか否かの前に、まずはそもそもweb上で自社ブランドがどう認識をされているか？が圧倒的に重要です。
その認識の前に、施策を打ってしまうと効果が出ないだけでなく、ディスブランディングにつながる可能性さえあります。
まずはweb上での自社ブランドの認識状況を把握し、それをどうAIに対して訴えていくか？この方法論を解説いたしました。

はじめて、LLMO/AIO/GEOの概念に触れる方でもわかりやすい内容にしています。
ただ「LLMOってなに？」にシンプルに応えるだけでなく、その裏側にある本質的な考え方まで言及している資料になります。
意外と確信まで解説している情報は世の中にありませんのでぜひこのタイミングでご確認ください。

「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

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