「自社メディアの資産をAI時代にも活かす」7カ月でAI引用率3倍、オウンドメディア経由CVR1.6倍を実現した事例
株式会社CREW AND様はフィットネス領域を中心に、複数のWebメディア・関連事業を展開する会社です。
数百本規模の記事資産を保有していたものの、AI検索時代における「既存記事の生かし方」が分からず、どの記事をどのように改善すべきか方針が定まらないという課題を抱え、LLMO対策をご相談いただきました。
まずLLMO詳細診断を実施し、対策プロンプトの設計、既存記事のAI露出状況、引用状況、競合との差分などを分析。その結果をもとに、優先して改善すべき記事と施策を整理しました。
その後はLLMOコンサルティングのスタンダードプランで、実装後のAI露出変化や事業成果を継続的に確認しながら改善を進めました。
7カ月で、AI上での露出状況を示すAI引用率は13%から41%に改善。さらに事業成果を確認する指標では、オウンドメディア経由のCVRが1.6倍に向上しました。
導入前の課題
- 記事本数は豊富だったものの、どの記事から改善すべきか優先順位をつけられていなかった
- AI回答内で自社メディアが一定程度言及されていた一方、自社記事が参照元として引用される割合が低かった
- 記事制作チームのリソースが限られており、数百本すべてを分析することは現実的ではなかった
導入の決め手(なぜ弊社に依頼しようと思ったか)
- 詳細診断によって、既存記事の中から優先して改善すべきテーマ・記事を整理できたこと
- 既存の記事資産を活用する前提の提案で、ゼロからコンテンツを作り直す必要がなかったこと
- 実装後もAI露出や事業成果を継続的に確認しながら、改善方針を見直せる体制だったこと
実施した支援
LLMO詳細診断
- フィットネス領域の検索・比較・情報収集文脈を想定した対策プロンプトの設計
- 既存記事におけるAI言及・引用状況の分析
- AI回答に引用されている競合記事との情報差分を整理
- 数百本の記事資産から、優先して改善すべき記事・テーマを選定
- 優先順位付きの改善施策を設計
LLMOコンサルティング(スタンダードプラン)
詳細診断で整理した優先順位をもとに、以下の施策を実施・継続検証しました。
- 優先度の高い既存記事のリライト
- 情報構造の見直し
- FAQ形式のセクション追加
- 構造化データ(FAQPage)の実装
- 内部リンク構造の最適化
- 対策プロンプトにおけるAI露出の継続測定
- 実装後のAI回答・引用状況の変化を確認
- 効果測定結果をもとに、改善対象記事の優先順位を継続的に見直し
AI露出KPIの成果
AI露出KPIでは、「自社メディアや記事がAI回答内でどの程度言及・引用されているか」を継続的に確認しました。
- AI引用率:13% → 41%
- 優先対応した記事50本のうち、32本でAI Overviewsからの新規流入を確認
もともとAI回答内で一定の言及は獲得していたものの、自社記事が回答の根拠として引用される割合には課題がありました。
既存記事の情報構造やFAQ、内部リンクなどを改善することで、「AI回答内で名前が出る」だけでなく、「自社記事が参照元として使われる」状態まで改善しました。
事業成果KPIの成果
スタンダードプランでは、AI上での露出改善だけでなく、オウンドメディアから実際のコンバージョンにつながっているかもあわせて確認しました。
- オウンドメディア経由のCVR:施策開始から7カ月で1.6倍に改善
オウンドメディア経由のCV数やCVRなどの事業成果データは、クライアント様から共有いただき、AI言及率・AI引用率などのAI露出KPIの推移とあわせて確認しました。
単にAIから引用される記事を増やすだけではなく、既存の記事資産を事業成果につなげることを目的に、改善対象と優先順位を継続的に見直しました。
実際にサービスを利用してよかったこと
- 数百本ある記事の中から「どれを直すべきか」が明確になり、迷わず着手できた
- 既存の記事制作フローを大きく変えずに対応できた
- 以前は感覚的にリライトしていたが、AI上での言及・引用状況をもとに優先順位を判断できるようになった
今後の展望・やっていきたいこと
- 残りの記事資産についても、優先順位に沿って継続的に改善を進めること
- フィットネス領域の専門メディアとして、AI回答内で継続的に言及・引用される存在になること
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