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。

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