専門性、信頼性、ブランド、複雑なサービスをAI検索時代に伝えたい企業。
このような課題に対応します
- AI検索で企業が正しく説明されない
- SEO記事が断片化している
- 理念とサービスがつながっていない
- 著者・根拠情報が弱い
このサービスの考え方
企業理念、USP、専門性、実績を、人にもAIにも正しく理解される情報構造へ整理する。
特定の機能や製品を販売することを目的にせず、現状、予算、社内体制、公開後の運用を確認したうえで、必要な範囲を決めます。必要がなければ、他のサービスや既存ツールの利用を提案することもあります。
主な支援内容・成果物
企業エンティティ整理
AIや検索エンジンが「自社がどのような企業・ブランドであるか」を正確に概念（エンティティ）として認識できるよう、会社名、事業内容、代表者名、提供サービスなどの基本情報を一貫したフォーマットで整理します。Web上に散在する表記揺れや表記不整合（NAP情報：Name/Address/Phone）も特定し、明確なアイデンティティを形成します。
理念・USP構造化
企業の強み（USP：Unique Selling Proposition）や創業理念、独自価値を、人間だけでなくAIの言語モデル（LLM）にとっても解釈しやすい「命題（事実と関係性）」の集合として再構成します。「なぜ他社ではなく自社を選ぶべきか」の文脈を論理的に整理・明確化します。
専門コンテンツ設計
AI回答のソースとして参照されやすい、専門性と一次情報（実体験・自社データ）に特化したコンテンツ企画を策定します。検索ユーザーの問いに対する直接的な回答（Q&A形式など）や、AIが要約・抽出・比較しやすい論理的構成を落とし込んだコンテンツフォーマットを設計します。
著者・事例・根拠整備
情報に対する信頼性（E-E-A-T：経験・専門性・権威性・信頼性）を確立するため、コンテンツ執筆者・監修者のプロフィール情報や、具体的な導入事例、客観的なデータ・根拠（文献や統計）を可視化します。AIが「誰が言っている信頼できる情報か」を認識できる環境を整えます。
内部リンク再設計
Webサイト内のページ同士の関係性をAIクローラーが正しく把握できるよう、関連性の高いコンテンツ同士を論理的に結ぶ内部リンク構造を再設計します。トピッククラスタ（主題ごとのページ群）を構築し、サイト全体の専門的テーマ性を強調します。
構造化データ
検索エンジンやAIクローラーに対して、Webサイト上のデータ（会社概要、記事、著者、QA、製品情報など）の意味を機械可読な形式で伝える「構造化データ（Schema.org / JSON-LD）」を設計・実装します。AIによる直接回答やナレッジパネルへの反映を強力に後押しします。
進め方
- 01
目的と現状の確認
実現したい成果、現在の問題、予算、時期、社内体制を整理します。
- 02
調査・要件整理
閲覧者、市場、競合、業務、既存システムなど必要な条件を確認します。
- 03
企画・設計
採用する施策、情報、技術、運用方法、優先順位を決定します。
- 04
実装・確認
ページ、CMS、コンテンツ、システムへ実装し、工程ごとに確認します。
- 05
公開・運用・改善
公開後の成果を確認し、必要な更新と改善を継続します。
関連する成功事例
成功事例では、採用した機能だけではなく、課題、調査、判断、実装、成果の順で説明しています。
成功事例を見る →関連ソリューション
料金の考え方
費用は、調査、企画、ページ・機能数、原稿、デザイン、技術、データ、外部連携、確認範囲、運用責任によって変わります。サービス名だけで一律料金を設定せず、必要な工程と成果物を明示して見積もります。
関連ページ
必要なサービスを、
目的から組み合わせます。
機能名やCMSが決まっていなくても、現在の課題と実現したい成果から整理します。