Customer Acquisition — AI Search
AIに
その先の、
Observation — 観測
AIに
社名を出さない相談で、どの企業が候補に挙がり、どのような理由で説明されるかを確認します。
複数業界・複数シナリオ／継続実施中
対象の業界やAIサービスを変えながら、継続して確認しています。
商品やサービスを知り、比べ、選ぶ消費行動プロセスに、AI検索が介在するようになりました。TRANSIT DESIGNは、AIに正しく理解・引用・推薦されるサイトとコンテンツを整え、その先の比較・検討・問い合わせ・申込・購入などの行動につながる情報接点まで設計します。
Problem
意思決定を止めているもの
AI回答での言及や推薦は、商品やサービスと出会う新しい接点です。そこから理解・比較・行動へ進むかどうかは、判断に必要な情報がどう揃っているかで決まります。
- 自社の商品やサービスが、AI検索でどのように説明・推薦されているのか把握できていない
- 競合や代替サービスは候補として挙がるのに、自社は推薦・比較の対象に入りにくい
- サイトや記事は蓄積してきたが、AIが理解・引用できる情報構造や根拠が整っていない
- 検索からの流入はあるものの、比較・検討・問い合わせ・申込・購入など、次の行動につながっていない
- GEO／LLMO、SEO、サイト、コンテンツが別々に動き、AI検索を含む消費行動全体の設計になっていない
Who Decides
検討に関わる人が複数いる場合、人ごとに必要な情報は異なります。
この3者が同じ情報で判断できる状態になって、はじめて検討は次へ進みます。合流する地点をつくることが、情報設計の中心です。
Observation — 観測
AIが企業を挙げたか。
その説明を、
AIに推薦されるためには、自社サイトの情報を整えることが起点になります。自社サイトは、企業やサービスをAIが理解するための一次情報源です。第三者面は、その理解と信頼を補強する情報環境として、あわせて観測します。
Recommendation
AIが
社名を指定しない相談でも候補に入るかを、実際の回答から確認します。
Explanation
誰に向いているか。
名前が挙がるだけでなく、選ぶ理由まで説明できる情報が揃っているかを見ます。
Sources
その説明を、
推薦されるかどうかは、自社サイトが引用されたかどうかだけでは決まりません。自社サイトと第三者面の双方を確認し、AIが企業を理解する材料がどこにあるかを把握します。
Service
発見から行動まで、
一つの構造として設計する
3つの領域は別々のサービスではありません。ユーザーの判断が前へ進む一続きの流れを、どこから支えるかの違いです。
- Discover
発見と理解
AI検索と検索エンジンで見つけられ、何をしている会社で、誰のどんな課題に向き合うのかが正しく理解される状態を整えます。
- Decide
比較と意思決定
ユーザーが自分に合うかを判断し、他の選択肢と比較し、次の行動を決められる情報を揃えます。
- Develop
関係形成と行動
検討期間の長さを前提に関係を育て、問い合わせ・申込・購入などの行動につながる導線と計測を設計します。
Research
調査と実践から
得た知見
AI検索コラムでは、AI検索の調査・実測と、AIに推薦されるサイト・コンテンツづくりに役立つ知見を掲載しています。
Resources
社内で共有できる判断材料
Who We Are
少人数で、
深く関わる
調査、情報設計、編集までを分断せず、代表自身が関与して進めます。施策を並べるのではなく、ユーザーの判断がどこで止まっているのかを起点に設計します。
Our Principles
- AI回答の操作や、実体のない評判・レビューの生成は行わない
- AI検索での表示や引用を保証しない
- 調査条件と実測結果を区別して扱う
- AIに理解されるだけでなく、ユーザーが判断できる情報を整える
Next Step
AI検索でどう見えているか。
その先の顧客獲得まで、一緒に整理します。
AI検索での見え方が分からない、既存コンテンツをどう活かせばよいか判断できない段階でもご相談いただけます。