Perplexityで関連分野のコンサルタントを尋ねてもまったく表示されなかった台北の経営コンサルティング会社が、90日後には第一参照元になりました。転機となったのは、記事を増やすことではありません。12年分の専門知識を、AIがそのまま回答に使える構造へ組み直したことです。実際に何を行い、どこを変え、なぜ成果につながったのかを順に紹介します。
相談経路が変わり始めた
このコンサルティング会社は、台湾の中堅企業を対象に組織変革市場で12年の実績を持ち、公式サイトにはサービス案内、受賞歴を伝えるニュース記事、PDF形式のホワイトペーパーも掲載していました。社名でGoogle検索すれば1位ですが、それは競合するページがないからにすぎません。課題は別の場所にありました。見込み顧客の中心である事業責任者や財務責任者がPerplexityで「台湾の組織変革コンサルタントにはどのような会社があり、どう選べばよいか」と尋ねると、回答には競合3社とメディア記事2本が示され、この会社は一度も登場しなかったのです。12年分の専門性が、AIの回答上では存在しないも同然でした。
最初に確認した3つの課題
支援を始めるにあたり、最初に行ったのは執筆ではなく計測です。顧客が特に見つけてもらいたい実際のクエリを15組選び、AI可視性モニタリングを使って、Perplexity、ChatGPT、Google AIなどで現在どのように引用されているかを記録しました。そこで、次の課題が明確になりました。
- 引用状況：15組のクエリのうち、AI回答で言及されたのはわずか2組。そのうち1組では、同社の専門領域が誤って「デジタル営業」と記載されていました。
- 抽出の壁：公式サイトの文章が切れ目のない営業訴求になっており、検索エンジンが定義や回答として抜き出せる箇所がありませんでした。
- エンティティの断絶：AIエンジンは社名を認識していましたが、「組織変革コンサルタント」という領域とは結び付けていませんでした。
- 情報源への信頼：引用された2回はいずれも出典が第三者メディアで、公式サイトではありませんでした。AIエンジンが同社のサイトを一次情報として扱っていないことを示しています。
手を入れたのは3カ所だけ
診断結果が明確だったため、施策も絞り込みました。月20本の記事を量産する体制はつくらず、効果への影響が大きい3点に集中しました。
- 中核サービスページの構成を刷新：各サービスを「何を提供するのか」「誰を対象とするのか」「どのような課題を解決するのか」「私たちは何を行うのか」の4つに分けました。各段落を、前段を読まなくても意味が通じる独立した回答として設計しています。
- 見解を示す記事を12本制作：製品・サービスの紹介ではなく、「台湾企業の変革はどこで行き詰まるのか」といった論点に対し、明確な立場と判断を示す内容です。各記事は冒頭の一文で結論を提示し、その後に具体的な背景を説明しました。
- エンティティ情報と構造化データを補強：OrganizationとFAQPageのスキーマを実装し、企業説明と一般名称の表記を統一。AIエンジンが同社を「組織変革」カテゴリーと継続的に関連付けられるよう整備しました。
3つの施策に共通する狙いは、発信回数を増やすことではなく、「内容が正確に抽出され、採用される確率」を高めることです。AIエンジンが回答を組み立てる際に求めるのは、明確な記述、信頼できる情報源、そしてエンティティとの整合性です。一般論の記事を大量に並べることではありません。成果を左右したのは、コンテンツの量ではなく構造でした。
90日後、何が変わったのか
90日目に同じ条件で再計測したところ、AI回答に引用されたクエリは2組から11組へ増加しました。なかでも最重要だった「台湾の組織変革コンサルタント」に関するクエリでは、Perplexityの回答で同社が公式サイトへのリンクとともに第一参照元として掲載されました。ChatGPTの関連回答でも言及されるようになり、今度は専門領域も正確でした。さらに、「AIに聞いたら御社を勧められた」という新規相談が入り始めました。以前は追跡できなかったこの流入が、現在では毎月安定して発生しています。
「この12年間で最も大きな機会損失は、見込み顧客の最初の比較・検討段階で見つけてもらいにくかったことです。今では、AIが私たちの専門性を見込み顧客に届けてくれます」— The consultant's partner.
なぜPerplexityを先に見るのか
同じ変更を行っても、PerplexityはChatGPTより早く反応しました。これは私たちが支援した事例では珍しくありません。Webサイトの構造やコンテンツを変更すると、Perplexityでは次回の巡回後に反映されます。一方、ChatGPTの更新は週単位で行われるため、反応が1週間から数週間遅れるのが一般的です。そのため、施策が機能しているかを最初に確かめる指標として、顧客にはPerplexityを優先して確認するよう勧めています。
同じ方法を自社にも応用できるか
可能ですが、前提条件があります。この会社が90日で成果を出せたのは、実体のある専門知識がすでに蓄積されており、それがAIに読み取れる構造になっていなかっただけだからです。土台となる知見がなければ、信頼できる回答はつくれません。AIエンジンが現在、自社をどのように説明しているのか。重要なクエリのうち、どれでまったく表示されていないのか。まずはGEO監査をご利用いただくか、約30分のGEO診断をご相談ください。実際のクエリを使って一通り検証し、ギャップを具体的にお伝えします。
