ブランド定義を起点とした根底からの対策
テクニカルなAI検索対策にとどまらず、「AIにどんなブランドとして認識・選定されたいか」というブランドの骨格定義から入るため、狙う推奨枠がブレません。
AI検索対策
AI検索対策とは？
AI検索対策とは、ChatGPTやGemini、Perplexity、Claude、Googleの「AIによる概要」「AIモード」などAI検索エンジン・ツールにおいて、自社の情報やサービスが推奨・引用の候補として挙げられるように、ウェブ上の情報環境を最適化する取り組みです。
検索結果の上位だけでなく、AIが推奨する枠に入ることが、これからの集客・獲得単価抑制の鍵を握ります。
AIの回答に誤りや古い情報が混ざる原因の多くは、AI側ではなく発信側にあります。サイト・営業資料・採用ページで「何の会社か」の説明が食い違っていれば、AIはその食い違いをそのまま学習し、説明も揺れます。そのため、AI検索対策は構造化データやコンテンツ制作にとどまりません。最終的に効くのは、「誰に、何の会社として選ばれたいか」というブランド定義です。
パープレンスのAI検索対策は、推奨率・言及率だけではなく、AIが貴社をどのように語っているかを測定します。
サービス内容
1AI検索の結果診断
- ターゲットの購買プロセスに応じた検索プロンプト（質問文）の策定
- AIの回答原文の記録と、事実と食い違う箇所（誤り・古い情報・競合との取り違え）の一覧化
- 各AI（ChatGPTやGemini、Claude、Perplexityなど）における貴社・競合の推奨率・言及率の定量可視化
- 誤り1件ごとに原因のありか（公開ページの情報不足か・外部に残る古い情報か・資料間の食い違いか）を根拠つきで判定
- AIが貴社や競合を評価している選定軸（比較基準）と参照元ウェブサイトの特定、AIに選ばれるための不足要因の抽出
2公開情報の最適化
- AIに貴社の強みを正確に読み取らせる構造化データの設定・改修
- 業界メディアや比較サイト等の外部データソース（サイテーション）における情報最適化
- AIが回答の根拠（ソース）として引用したくなる一次解釈・独自検証・ファクトデータの作成
- 「AIによる概要」での推奨率を高めるリライト
- 誤りの原因がサイト・営業資料・採用ページ間の説明の食い違いにある場合は、ブランド定義の確定から修正します（経営者・事業責任者同席の上、定義を決め、公開ページへ反映し、再測定まで行います）
3継続モニタリング（月次）
- 毎月、同一の質問・同一条件で測定・報告
- AI検索経由の定量的・定性的成果（認知度・指名検索・問い合わせ）のレポーティングと改善提案
パープレンスの特長
技術的理解とマーケティング視点の統合
LLMが情報を抽出・参照する技術的仕組み（RAG構造やデータ構造化）への深い理解に加え、実事業のコンバージョンやブランド価値向上へ直結させる多角的なマーケティング設計を行います。
現状可視化から実装ディレクション・効果検証までの一気通貫支援
分析やレポート提出で終わらせず、サイト改修の要件定義、外部PR・コンテンツ制作のディレクション、施策後のプロンプト再測定とモニタリングまで一気通貫で伴走します。
プロセス
1【まずは無料】ミニ診断
貴社についての同じ質問をAIに繰り返し行い、回答の原文と、事実と食い違う箇所の一覧をお渡しします（お申し込みから数営業日）。
2【本診断】誤りの原因判定と優先度づけ
誤り1件ごとに原因のありかを根拠つきで判定し、選定軸・参照元の分析と併せて、施策の優先度を明確にした報告書をお渡しします。
3【修正】原因に応じた2つの経路
簡単な誤りは、構造化データの改修・AI回答用コンテンツの制作・外部サイテーション獲得の要件を定義し、実行を指揮します。原因が根の深い説明の食い違いにある場合は、ブランド定義からの修正をご提案します（約8週間＋8週後の再測定）。
4【継続モニタリング】月次の再測定と改善
毎月、同一の質問・同一条件で再測定を実施。AI上の推奨率や参照元の変化、サイト流入や問い合わせ数を測定し、AIアルゴリズムの変化に合わせた改善施策を投入し続けます。