AIO対策の成功事例4選！自社で必ず取り入れたい施策について紹介

AIOの事例を自社に生かすには、成果の数字より先に、対象と実施内容を確認しましょう。AI回答での紹介、Webサイトへの訪問、問い合わせでは、成果の意味が違います。同じ施策を行っても、他社の結果をそのまま再現できるとは限りません。

この記事では、企業や支援会社が公開した実例を基に、何を変えたのかを整理します。公開情報で分かる範囲と、分からない測定条件も分けて解説します。自社で優先するページや、確認する指標を決める材料にしてください。

AIOの事例ではAI検索で何が変わったかを確認する

AIOは、AI検索で自社の情報が適切に紹介されるよう改善する取り組みです。LLMOやGEOなどの名称で公表される事例も、対象を確認して参考にできます。一般的な生成AIの社内利用とは、目的を分けて考えましょう。

引用と認知と問い合わせを区別する

AI回答に自社名が登場することと、自社ページが引用されることは異なります。さらに、紹介を見た人が訪問や問い合わせを行うかは別の段階です。事例を読むときは、どの段階の変化かを最初に確認してください。

事例に書かれる成果	分かること	その数字だけでは分からないこと
ブランドの言及や推奨	測定した回答に自社が登場したか	実際の閲覧者数や売上
自社URLの引用	回答で参照先として扱われたか	クリックや訪問後の行動
AI経由の訪問	計測できた経路からアクセスしたか	参照元が残らない接点
問い合わせや登録	検討に進む行動があったか	施策だけによる純粋な増加分

例えば、社内文書をAIで検索して作業時間を減らした事例があります。これは業務改善の参考になりますが、AI検索で自社が紹介された成果とは異なります。対外的な集客を考える際は、公開情報への対策事例を選びましょう。

公表された結果と因果関係を分けて読む

企業の公開事例は、実施したことと変化を知るための資料です。一方、多くは条件を統制した実験ではなく、他の要因も影響し得ます。実施後に数字が伸びても、単独の施策が原因と決めつけないでください。

AIの仕様変更、季節性、広告や広報の活動も結果に関わります。質問や測定対象を変えた場合は、前後の数字を単純に比較できません。成果が大きい事例ほど、分母と期間を確認することが大切です。

AIOの事例から実施内容と成果を読み解く

実例は、企業の課題、変えた情報、観測した結果の順に読むと理解しやすくなります。ここでは、社名や支援対象を公開資料で確認できる例を紹介します。各社の報告を基にした整理であり、第三者による効果検証ではありません。

タレントパレットは選ばれる根拠を自社と外部の情報に反映

タレントパレットは、プラスアルファ・コンサルティングが提供するサービスです。支援会社LANYの取材では、製品の実績がAIの推奨結果に表れていない点が課題でした。顧客が選ぶ理由を、参照される情報へ反映した取り組みです。

実施内容は、自社サイトと外部メディアの情報整備でした。顧客の購買決定要因に合わせ、強みの根拠を確認できるようにしたと説明されています。新しい記事を増やすだけでなく、すでにある実績の伝え方を見直した点が参考になります。

公表値では、対象カテゴリの推奨率が3か月で59%から85%へ向上しました。ここでの推奨率は、対象の質問に対して自社サービスが回答に含まれる割合です。また、問い合わせ経路に生成AIを追加した後、AI経由の問い合わせを確認しています。

掲載された推移には、途中で対象の質問を拡大したとの注記もあります。厳密に比較する場合は、同じ質問群の結果かを確認してください。

※参考：LANY「3か月で生成AIからの推奨率59%→85%を達成し、AI経由の問い合わせも増加。検索行動の変化を見据えて先行投資した企業のLLMOコンサルティング事例｜株式会社プラスアルファ・コンサルティング様（タレントパレット）」https://www.lany.co.jp/work/plusalpha-consulting （2026年10月15日確認）

この割合は、全てのAI利用者における認知率ではありません。質問の全件一覧や回答回数など、公開情報だけでは比較しきれない条件もあります。自社では、質問群と問い合わせ経路の記録を揃えてから測定しましょう。

BairesDevは既存記事と第三者サイトへの情報掲載を改善

BairesDevは、ソフトウェア開発支援を行う企業です。Scrunchの事例では、自社の専門情報があっても、重要な質問で紹介されにくい点が課題でした。自社の記事と、AIが参照する第三者サイトの両方を調べています。

対象は、見込みのある既存ブログ10記事でした。長い段落の整理、質問への回答、関連情報の更新などを行ったと報告されています。あわせて、参照される第三者サイトでの露出にも取り組んだ事例です。

公開値では、オブジェクト指向言語に関する対象ページの引用率が0%から90%超へ変化しました。対象は同分野の質問で、2025年2～4月の観測値とされています。AIがよく参照する外部サイトの調査も、改善対象の選定に使っています。

※参考：Scrunch「From underdog to powerhouse: BairesDev’s 78% AI Search surge」https://scrunch.com/case-studies/2025-04-from-underdog-to-powerhouse-bairesdevs-78-ai-search-surge （2025年4月15日更新、2026年10月15日確認）

これらは、特定の質問や参照元に関する指標です。全記事の引用率や、売上の増加率として読み替えてはいけません。複数の改善を同時に行っており、特定の実装だけの効果は切り分けられていない点にも注意しましょう。

VercelはAI経由の登録を事業の指標として観察

Vercelは、自社のSEOをAI検索へどう適応させているかを公開しています。独自の情報や技術的な説明を充実させ、検索経由の発見を維持する考え方です。紹介の有無から、利用登録への接点まで見る例として参考にしましょう。

記事では、顧客の疑問を起点にした内容の作成や、一次情報の公開を説明しています。ページの取得しやすさと内容の更新も、実践する取り組みとして挙げられています。自社が提供できる専門情報を明確にする点に学べるでしょう。

2025年6月10日の記事では、新規登録の約10%がChatGPT経由と報告されました。前月は4.8%、半年前は1%だったという同社の観測です。これは登録に関する割合であり、AI回答での引用率ではありません。

※参考：Vercel「How we’re adapting SEO for LLMs and AI search」https://vercel.com/blog/how-were-adapting-seo-for-llms-and-ai-search （2025年6月10日公開、2026年10月15日確認）

この変化を、記事内の施策だけによる増加と断定することはできません。登録の定義や計測方法が自社と同じとも限らないためです。自社では、AI経由の訪問と登録を結び付ける範囲から確認してください。

国内製薬会社の支援では対策を判断する材料を整備

メンバーズメディカルマーケティングは、国内製薬会社へのAIO支援を公開しています。対象は医療関係者向けサイトで、AIの影響を把握できていないことが課題でした。成果として示されているのは、対策の必要性と施策を判断できる状態への改善です。

支援では、AIによる概要とChatGPTでの引用・言及状況を調べています。自然検索やLLM経由の流入を確認し、SEOの技術診断も行った内容です。どこから手を付けるか分からない企業には、この進め方が参考になります。

公開ページには、引用率や売上が何倍になったという結果は示されていません。診断と意思決定の支援を、露出増加の実績と混同しないことが大切です。自社でも、最初の成果を課題と優先順位の明確化に置く方法があります。

AIOの事例を自社の施策に置き換える

事例から持ち帰るべきなのは、数字を再現する約束ではなく改善の考え方です。自社の情報不足や、顧客が迷う点を見つける材料として使いましょう。公開済みのページを点検することから始められます。

顧客が選ぶ理由を具体的な根拠で示す

自社の特徴は、顧客が比較する項目と結び付けて説明しましょう。得意分野や利用条件が曖昧だと、自社に合うか判断しにくくなります。タレントパレットの事例は、選ばれる根拠を見直す参考になります。

例えば、対応が柔軟という説明だけでは、どこまで依頼できるか分かりません。連携できるシステム、支援する工程、対象外の作業を具体化してください。実績がある場合は、確認できる対象や条件と併せて掲載します。

比較ページでは、自社に有利な項目だけを選ばないことも重要です。顧客が重視する費用、導入条件、運用負担を揃えて説明しましょう。情報を隠すより、検討に必要な材料を明確にすることを優先します。

既存ページを読みやすくし不足情報を補う

改善は、すでに専門情報があるページから検討できます。新規記事の制作より、必要な答えが埋もれていないかを確認しましょう。BairesDevの事例も、既存ページを見直した取り組みです。

冒頭で答えを示し、見出しごとに判断材料を整理してください。比較する情報には表を使い、手順には順序のある説明を付けます。短くすること自体を目的にせず、背景や例外が必要なら残しましょう。

不足している事例や検証結果は、担当部署から集めます。数字を入れるために、根拠のない値を作ってはいけません。公開できない情報は、機密を守ったまま説明できる範囲を検討してください。

自社以外の情報も正確に伝わっているか確認する

AI回答の参照先には、自社以外のWebサイトも含まれます。そのため、自社サイトだけでなく、公開されている会社情報も確認対象です。誤った名称や古いサービス説明が残っていないかを点検しましょう。

取材や調査、業界向けの情報発信は、第三者が参照するきっかけになります。ただし、掲載すれば必ずAIに紹介されるという関係ではありません。発信先の読者にとって必要な内容かを基準にしてください。

不自然な言及や自作の口コミを増やす行為は避けましょう。事実に基づく発信と、掲載先のルールを守ることが前提です。外部掲載を委託する場合も、作成内容と費用を把握しておく必要があります。

AIOの効果を検証するための測定方法

効果測定では、改善前の状態を残すことが大切です。施策後の回答だけでは、何が変わったのか判断できません。対象の質問と期間を決め、事業成果まで段階を分けて追いましょう。

質問と条件を揃えて改善前後を観察する

調査する質問は、自社名を含むものと含まないものに分けます。候補を知らない顧客への接点を調べるなら、後者も必要です。営業で実際に受ける相談を基に、質問を選んでください。

質問ごとに、期待する説明と比較する競合も決めておきます。例えば、対応業種や利用条件が正しく伝わるかを確認項目にします。社名の登場回数だけでなく、顧客に合う紹介かを見てください。

記録する項目は、利用したAI、検索の有無、日時、質問文、回答と引用先です。ログイン状態や地域など、確認できる条件も残しましょう。同じ質問でも回答は変わるため、継続した観察が必要になります。

引用率を使う場合は、分母を明記してください。回答数のうち自社URLが引用された割合なのか、質問の種類の割合なのかで意味が変わります。都合の良い質問だけを後から加えない運用が重要です。

表示と訪問と商談を別々に確認する

Googleの生成AI機能での表示は、Search Consoleの専用レポートで確認できます。自社ページの表示状況を、検索全体の変化と併せて見ましょう。表示とアクセス、商談は同じ成果として合算しないことが大切です。

専用レポートでは、表示回数やページ、国、日付などを確認できます。ただし、AI由来のクリックやコンバージョンを全て分離できるとは限りません。サイト内の行動や問い合わせ内容は、アクセス解析と顧客管理で補います。

問い合わせフォームで情報収集のきっかけを尋ねる方法もあります。複数の接点を経ている場合は、回答と計測データが一致しないこともあるでしょう。異なる情報を突き合わせ、判断できる範囲を広げる考え方が有効です。

事例を参考にするときに避けたい思い込み

AIOの事例は参考になりますが、施策の必須条件を示すものではありません。複数の改善が含まれる実例から、特定の技術だけを抜き出すと判断を誤ります。公式仕様と自社の課題を確認して採用しましょう。

構造化データやllms.txtだけで成果が出ると考えない

構造化データを含む事例でも、それだけが成果の理由とは言えません。本文の改善や外部情報の整備を同時に行うケースがあるためです。実装した項目と、必要条件を分けて理解しましょう。

Googleは、生成AI検索に専用の構造化データを必須としていません。llms.txtもGoogle検索では使わないと説明しています。導入する場合は、対象サービスでの用途と維持する負担を確認してください。

まずは、重要な情報を人が読める形で公開することを優先します。取得を妨げる設定や、誤った公開情報がないかも確認しましょう。掲載条件を満たしても、AIでの紹介は保証されません。

成果が出た期間を自社の期限に置き換えない

他社が短期間で変化したとしても、自社の達成時期は同じとは限りません。既存の知名度や情報量、改修できる体制が異なるためです。契約や社内目標では、実行工程と観測期間を分けて考えましょう。

最初に確認するのは、改善対象を公開できたか、内容の誤りが減ったかです。その後、紹介や訪問、問い合わせの変化を見ます。進行が止まっている場合は、AIの挙動より先に承認や実装の詰まりを解消してください。

自社で始めるAIOは対象を絞って実行する

自社への導入では、重要な顧客と質問を決めることから始めましょう。全てのAIとページを一度に追うと、改善の担当と目的が曖昧になります。事業への影響が大きく、修正できる領域を選ぶのが現実的です。

• 顧客の比較行動と、回答してほしい質問を整理する
• AI回答の内容と参照先、既存の流入を記録する
• 自社ページと外部の公開情報の不足を洗い出す
• 取材・制作・改修の担当者と確認者を決める
• 実施内容を残し、同じ条件で変化を観察する
• 問い合わせや商談の質を見て、次の対象を選ぶ

外注する場合は、実績の数字だけでなく、調査方法と実行範囲を確認してください。社内で制作・改修を行うのか、支援会社が担うのかも明確にします。事例の読み方を、そのまま依頼先の比較基準にも使えるでしょう。

AIOの事例は自社の情報と評価方法を見直す材料にしよう

公開事例からは、情報の根拠、参照される場所、成果の測定を見直す姿勢が学べます。数字だけを追わず、自社の顧客が選ぶために不足している情報を補いましょう。条件を揃えて検証することで、続ける施策を判断しやすくなります。

ジオコードでは、SEOとAIO・LLMO、コンテンツやサイト改修を支援しています。現状の調査から実行の進め方まで整理したい場合は、ご相談ください。自社の事業と体制に合わせて、改善の順序を決めていきましょう。