AI検索対策会社おすすめ7選｜LLMOとSEOの違い・選び方・費用相場
AI検索対策会社は、SEOの土台を持つ統合型と実装まで担う一気通貫型に大別されます。本記事では、主要7社の比較軸や費用相場、AIに引用・推薦されるための5つの選定ポイントを整理しました。自社の状況に最適なパートナー選びの基準を解説します。
Mission
ミッション
本物が、AIに選ばれる世界をつくる。
Vision
ビジョン
世界で、AI検索対策といえばQueue。
Values
バリュー
人に敬意を、仕事に容赦なく
Respect Always, Challenge Freely
まず、分解する
Reverse Engineering First
推測ではなく、計測
Measure, Don't Guess
成果物ではなく、成果
Outcome over Output
速さは、最大の誠実さ
Speed is Sincerity
短期の数字より、長期の信頼
Trust Compounds
Problem
こんな課題はありませんか
ChatGPTで
自社名・サービス名が
出てこない
AI検索での
自社の見られ方が
不明
競合他社ばかりが
AI検索で比較・推薦
されている
SEOの次に
何をやるべきか
分からない
ChatGPTで
自社名・サービス名が
出てこない
競合他社ばかりが
AI検索で比較・推薦
されている
AI検索での
自社の見られ方が
不明
SEOの次に
何をやるべきか
分からない
AI検索最適化
Large Language Model Optimization
なぜ今LLMO (AI SEO)なのか !?
検索は「リンクを見る」から
「AIが答える」時代へ
比較・推薦・要約は
AIが自動で行う
従来のSEOだけでは
AIの回答文脈に載らない
そこで
必要なのが
LLMO
(AIに最適化する新しいSEO)
Queue が選ばれる理由
技術起点×実装力
AI検索の挙動を 前提にした
設計力
Design capability
プロンプト・構造化データ・ コンテンツの
一体設計
Integrated design
「理論」ではなく AI上の実測結果で
検証
Verification
PoC → 改善 → 再検証を 高速で回す
運用体制
Utilize the system
Service
サービス
（AI検索最適化）
LLMO
AI時代の検索市場で、
貴社を「AIに選ばれる情報源」へ。
LLMが回答を生成する仕組みである
RAGの推薦ロジックを逆算し、
AIに引用・推薦されやすい
コンテンツ設計と改善を実現します。
サービスService
AI検索露出診断
（ChatGPT / Gemini / AI Overviews等での現状分析）- LLMO戦略設計
（プロンプト・情報構造・テーマ設計の最適化）
- コンテンツ / 構造の改善支援
（AIに引用されやすい情報設計へ改善）
- 継続的な分析・改善サイクル
（Before / Afterで変化を可視化）
診断設計改善監視
4つの
明確なサイクル
提供価値Value Proposition
- ChatGPT / AI検索で自社が
どう見られているかを可視化
- なぜAI回答に出ないのかを
構造的に特定
- AIに引用・推薦されやすい
状態を設計
- RAGロジック起点で
コンテンツと構造を最適化
- AI検索上の変化を
Before / Afterで確認
「対策」ではなく
「AIに実際に選ばれる」状態を成果に
として支援します
ご導入企業様（一部）
ChatGPT広告運用支援
ChatGPT上の"会話文脈"に
広告を届ける
支援内容Service
- Context Hints設計・出稿戦略
- 広告コピー・クリエイティブ作成
- LP改善・計測環境整備・分析改善
LLMエンジニアリングの
知見から逆算した
ChatGPT広告戦略設計
知見から逆算した
ChatGPT広告戦略設計
支援メニューWhat We Cover
- 出稿準備・アカウント設定支援
- Context Hints・ターゲット文脈設計
- 広告コピー・LP改善・CV導線設計
- 計測環境・Conversion API対応
（配信後の分析・改善まで）
支援フローProgress Flow
1. ヒアリング
2. 文脈分析
3. Hints設計
4. LP・計測
5. 配信改善
LLM理解から逆算して設計！
AI時代の広告導線を一貫支援します。
導入推奨企業
ChatGPT・AI検索経由の
問い合わせを増やしたい企業
新しい広告チャネルに
早期参入したい企業
Google広告・Meta広告の
獲得効率に限界を感じている企業
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