オプト×LANYが切り拓く「AIに選ばれる検索」時代──統合型検索コンサルティングが描く次の勝ち筋

2025年8月、検索の常識がまた一段と書き換わりました。デジタルマーケティングのオプトと、生成AI時代の検索研究で存在感を高めるLANYが、AI時代の検索体験を最適化する統合型検索コンサルティングサービスの提供を開始したのです。発表直後から業界の関心は高まり、従来のSEOや広告運用だけでは説明できない“AIが答えを直接提示する”状況に、どう向き合うかという問いが、あらゆる企業の経営課題へと浮上しました。本稿では、この動きを単なる提携ニュースとしてではなく、企業の収益設計とブランド形成に直結する変化として読み解き、実務に落とし込むための視点と行動指針をお届けします。

何が発表されたのか：要点の整理

両社が打ち出したのは、検索行動の転換点に対応するための包括サービスです。自社サイトのSEMの現状と、ChatGPTやGemini、Perplexity、GoogleのAI Overviews（旧SGE）など生成AIに対する露出・評価状況を多面的に診断し、課題の特定から戦略設計、実装、効果検証、運用まで一気通貫で伴走する構成となっています。キーワードは三つ──LLMO（大規模言語モデル最適化）、AIO（AI最適化）、GEO（生成エンジン最適化）。従来の「検索結果に上げる」発想を超え、「AIの回答に採用される」「AIの推薦に挙げられる」ための設計へと、意思決定の焦点を移すことが狙いです。加えて、先着枠での無料診断が用意され、現状の可視化から素早く着手できる入口も整えられました。

なぜ今なのか：検索は“探す”から“答えが届く”へ

この一年で、ユーザーは検索欄に質問を投げ、リンクを選ぶ前に生成AIの要約や指示を受け取る体験に慣れ始めました。Googleは「AIモード」を順次展開し、問いの解像度に応じて行動案内まで踏み込む流れが進んでいます。人は「どのサイトを読むか」を選ぶ前に、「何をすべきか」の提案を得る。つまり、意思決定の土俵が検索結果ページからAIの回答枠へ移った、ということです。この土俵で指名される存在になれるかどうかが、ブランドの勝率を左右します。もはや“情報の保有”だけでは足りません。“AIが理解しやすい形で正確に要約でき、安心して引用できる”ように、情報構造と証拠性を磨き込むことが求められます。

サービスの骨格：診断→設計→実装→運用の全方位

現状診断と可視化：AIビューでの立ち位置を測る

最初の論点は、AIが「いま自社をどう認識しているか」の可視化です。主要な生成AIが発する回答に自社名や自社コンテンツがどの程度登場しているか、どんな文脈で言及されているか、どの外部ソースを根拠にしているかを、定点で測ります。さらに、AI Overviewsに表示される参照リンクの傾向、要約内容の安定性、プロンプトの微妙な違いによる回答揺らぎなど、従来の順位計測とはまったく別物の計測軸を導入します。これにより、検索トラフィックが「どこで失われ、どこで生まれているか」を、リンククリックの前段階から把握できるようになります。

戦略設計：エンティティ中心の意思決定

AIに選ばれるための戦略は、エンティティ（人・組織・製品・場所などの固有概念）設計から始まります。ブランド、商品、機能、価格、評価、導入事例、専門家監修、規制遵守といった属性を、機械に読みやすい構造で整理し、どの問いに対して何を核に推薦・引用されたいのかを定義します。あわせて、外部の信頼ソースでの言及や評価（レビュー、公的機関の資料、学術・業界レポート、専門家コメント）を体系的に獲得し、AIが「安全に参照できる一次情報群」と認識できる状態を段階的に作っていきます。ここで重要なのは、単なる被リンク獲得ではなく、AIが答えを合成する際に“論拠として採用したくなる”証拠性の設計に重心を置くことです。

実装：AIが要約しやすい“書き方”と“構造”

実装フェーズでは、情報の粒度と並び順をAI視点で再設計します。FAQ、チェックリスト、ステップ手順、比較表、定義集、禁忌事項など、AIが回答文を組み立てる部品をあらかじめ提供する考え方です。見出し階層は問いのタイプに合わせて揃え、主張→根拠→参考リンクの順に短距離でたどれる構造を徹底します。構造化データやナレッジパネルに寄与する記法、著者・監修・更新日の明示、一次データへのパーマリンク、計測タグの配置など、細部の積み重ねが引用率を左右します。既存記事は“LLMO対応のリライト優先順”で並べ替え、勝てる領域から着手します。

運用：AIアルゴリズム変化に耐えるモニタリング

生成AIは頻繁に振る舞いが変わります。したがって、KPIは「順位」ではなく「AI言及率」「AI参照ソース採用率」「回答安定性」「回答内での優先順位」「回答後の指名検索・直接流入の増分」などに置き換える必要があります。週次で回答スナップショットを取得し、テスト用プロンプト群での再現性を検証、変更が出た箇所は原因と打ち手を紐づけ、ドキュメント化します。広告やPRと連動した情報流通の設計も忘れてはなりません。AIが情報をどこから拾うのかを逆算し、広報・広告・サイト改修のタイミングを一つのカレンダーで同期させます。

分担と強み：オプトの実装力×LANYの研究知

オプトは長年にわたり検索広告とSEOの両輪で大規模アカウントを運用してきた実装力を持ち、マーケティングコミュニケーション全体を俯瞰してKPIを設計する統合設計力に強みがあります。一方LANYは、早期からLLMOの実証と方法論化に取り組み、プロンプト設計、回答評価、参照ソースの抽出法など“AIの頭の中”を読み解く分析ノウハウを蓄積してきました。両社の協業は、獲得と信頼のバランスを取りながら、AI時代の“見えない影響”まで含めて成果に変える実務のフレームを提供する点に価値があります。

競合環境：群雄割拠の中で際立つ“伴走の厚み”

国内でも、GEOやLLMOを掲げるコンサルやツールが続々と登場しています。老舗SEOのFaber Companyは、生成AIの回答や参照元の分析をプロダクト化し、GEO／AIO／LLMOを横断支援。CINCはKeywordmapでAI Overviewsの表示有無や参照URLを取得・分析する機能を打ち出し、計測から示唆出しまでをデータドリブンに支えます。ナイルは「LLMマーケティング」を掲げ、LLMOを入口に、コンテンツ、UX、ブランディング、モニタリングまで包括。さらにメディアグロースは中小規模にも導入しやすい相談窓口を用意し、現場実装のハードルを下げました。こうした潮流の中で、オプト×LANYの特徴は“設計から実装・運用までの厚い伴走”と“広告・広報・検索を貫く現場統合”にあります。診断レポートで終わらせず、実際に“AIの回答を書き換える”ための打ち手を、予算と体制に乗る粒度で提供できる点が差別化要因です。

ユースケース：どの現場で、どう効くか

金融・保険・不動産の比較領域

「三十代におすすめのゴールドカードは」「子育て世帯に合う医療保険は」「首都圏で駅近の中古マンション価格帯は」──この種の問いは、AIがブランドや商品を具体名で挙げる傾向が強く、回答枠に名前が載るかどうかで成果が大きく変わります。製品ラインアップの整理、手数料や条件の表現統一、注意事項やリスク説明の充実、専門家監修の明示、比較観点の標準化など、推薦されるための“可読性と信頼性”を鍛えることが、短期の勝ち筋です。

EC・D2C

レビュー、原材料、サステナビリティ、返品条件、サイズ互換、相性の良い代替案など、AIが安心して推薦できる情報が揃っているかが問われます。写真や動画のメタデータ整備、FAQの網羅、用途別の選び方ガイド、第三者評価の取得、UGCの品質管理など、商品体験の周辺情報を構造化し、AIが比較表やチェックリストを組み立てやすい状態を保ちます。新商品発売時は、先に“回答の部品”を公開してから告知を打つのがコツです。

メディア・情報サイト

一次情報の出典明記、更新履歴、訂正ポリシー、根拠データへの直リンク、専門家コメントの引用可否など、信頼のルーブリックを満たすほど、AIに参照される確率は高まります。記事単位での勝負に加え、テーマクラスター全体での網羅と整合性、シリーズ記事の索引性も重要です。速報と解説を分離し、解説側を“長期で引用される恒久ページ”として磨き続ける運用が効果的です。

BtoB・SaaS

導入目的別のユースケース、導入前後のKPI変化、セキュリティ・法令遵守の要件、他システムとの連携可否、意思決定プロセスの標準手順など、意思決定の障壁を一つずつ外す情報設計が要点です。ホワイトペーパーやケーススタディを、AIが要点抽出しやすい章立てに組み替え、属性情報を明示します。営業資料の断片化を避け、公開情報として再構成することで、AIの“安全な参照先”としての格を上げられます。

ローカル・観光

営業時間、混雑傾向、予約可否、支払い手段、子連れ可否、食物アレルギー対応、周辺アクセスといった実用情報の鮮度が命です。Googleビジネスプロフィール、自治体サイト、観光協会、予約プラットフォームなど、AIが参照しやすい公的・半公的な情報面を充実させ、季節情報は構造化して更新します。口コミは“内容の質”をモデレートし、写真キャプションやメニュー説明も機械可読性を意識します。

KPI再設計：何を見て、何を動かすか

AI時代の検索は、流入の見え方が変わります。従来のオーガニックや広告クリックに現れにくい“間接効果”を、指名検索の増分、直接流入、AI回答経由の導線から推定し、マーケティングミックス全体で再配分します。具体的には、AI言及率、参照ソース採用率、回答内ポジション、回答安定性、回答後行動（ブランド検索・会員登録・資料請求など）のセットを、週次・月次でトラッキング。テスト用プロンプトを固定化し、季節変動やキャンペーンの影響を分解して見る設計が有効です。さらに、AI Overviewsの参照URL変化や、他社の新規ランディングの検出も、機会と脅威の早期察知に直結します。

落とし穴：測定の難しさと、幻影・コンプライアンス

AIの回答はしばしば根拠の出し方が不透明で、ハルシネーションもゼロにはできません。企業側は、誤引用や古い情報が流通した場合の訂正プロセスを定め、一次情報の更新と告知をセットで行う必要があります。医療・金融・法務など高規制領域では、監修体制と開示ルールを明文化し、AIが誤用しやすい文脈を先回りして注意書きを配置することが求められます。計測面では、データの断絶（ゼロクリック、暗黙の影響）を前提に、定性調査やブランドリフト計測を併用し、意思決定を誤らない“複合計測”を設計します。

六か月先を読む：いま仕込めば間に合う三つの投資

第一に、エンティティ台帳の整備です。自社・製品・機能・価格・導入事例・証拠データ・法的表記・FAQを体系化し、更新責任者と改訂サイクルを定義します。第二に、AI回答の“部材”を先出しするコンテンツ群の整備です。定義、比較軸、チェックリスト、ステップ手順、リスク注意を標準化テンプレートで量産し、優先領域から公開します。第三に、AIビュー計測の内製化です。参照URLの変化、回答文の要点、回答内順位、回答安定性を定点観測し、施策と成果の因果を手触りで掴みます。これらはすべて、来期の収益計画と直結します。

すぐに着手できる実務チェックリスト

一、トップ二十の“売上に効く問い”を洗い出す。二、その問いに対する自社の標準回答（主張・根拠・参照）を200字以内で仮置きし、FAQ・手順・比較表の部材を作る。三、標準回答の根拠となる一次データと権威性のある外部証拠を紐づける。四、構造化データと著者・監修・更新情報を明示する。五、外部での好意的言及を計画的に獲得する。六、AIビューのモニタリング体制を決め、週次レビューをルーチン化する。七、誤情報が出た際の修正フローと窓口を公開しておく。ここまで実装すれば、AIの回答は確実に変わり始めます。

ケーススタディ（仮想）：クレジットカード事業者A社の90日改善

A社は「年会費無料 ゴールドカード」「空港ラウンジ 家族 同伴 可能」といった売上に直結する二十の問いを抽出し、標準回答の骨子を二百字で整備しました。併せて、ラウンジ同伴条件、旅行保険の適用範囲、ポイント還元の上限と例外、審査基準の目安といった“曖昧になりがちな論点”を短文FAQで補完し、監修者名と更新日を明記。外部では業界誌の比較特集に正確な一次データを提供し、自治体の観光ポータルに協賛記事として現地体験のハウツーを寄稿。公開三十日で、AI回答内に製品名が登場し始め、六十日で回答内の優先順位が上昇、九十日で指名検索が二割増、直接流入が一割増を記録しました。広告費は据え置きのまま、申込完了率が微増し、LTV見込みの改善に寄与。勝因は、“AIに引用されるための情報構造”を先に整え、証拠の出しやすさと誤解の生じにくさを同時に高めた点にあります。

経営アジェンダ：組織設計と予算配分をどう変えるか

生成AI時代の検索最適化は、個別施策の寄せ集めでは成果が頭打ちになります。経営層は、ブランディング、広報、コンテンツ、法務、データ、広告の分業を貫くガバナンスの下に、“AI参照性”という共通KPIを設定し、予算を横串で再配分する必要があります。とくに、高規制領域では監修者の労務設計と責任範囲、更新頻度の定義がボトルネックになりがちです。更新コストを“戦略コスト”と捉え、四半期ごとの情報棚卸しを償却する文化に転換できるかどうかが、中期の勝敗を分けます。あわせて、AIビューの計測・検証を担う“検索サイエンス”の職能を社内に置き、ベンダーとの共創関係をマルチベンダー化してリスクを分散することも有効です。

プロダクト連携：広告とPRの“流通設計”をAI前提に組み替える

広告は需要の顕在化に強く、PRは信頼の増幅に強い。AI時代はこの二つを、検索の前段で統合して考えることが要諦です。新製品発表の際は、訴求コピーより先に“事実情報の完全版”を公開し、第三者の検証が容易な形で周知する。PR記事は主張と根拠を分離し、一次データの出典リンクを広告のランディングにも同梱する。キャンペーンは、AIが拾いにくい内容を避け、比較軸の提示や選び方の教育に重心を寄せる。この“流通設計”の刷新だけで、AIの回答文は丸ごと変わります。

結論：検索は“争奪戦”から“採用戦”へ

リンクのクリックを争う時代から、AIの回答に採用される時代へ。今回のオプト×LANYの取り組みは、そのパラダイム転換を最前線で実装するための実務パッケージです。大事なのは、テクノロジーの表層に振り回されることではありません。ブランドの価値を、機械が正しく理解し、安心して引用できる“形”にすること。そのためのエンティティ設計と証拠設計、そして粘り強い運用の積み重ねです。AIに選ばれる存在になることは、結果として人にも選ばれるということ。いま打つ一手が、次の四半期の業績曲線を変えます。速く、深く、正しく──動ける企業から勝っていきます。

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