この記事でわかること
  • 企業プロフィール
  • AEO対策の実装内容
  • 「2週間でAIの回答が変わった」の詳細
  • 改善の「中身」

「本当にAEO対策で効果が出るのか」という疑問に対する「最良の答え」は「実例」です。

今回は「新潟で先行してAEO対策に取り組んだ企業」の事例と「2週間でAIの回答が変わった」その中身を公開します。

企業プロフィール

企業名(仮): 新潟のBtoB採用支援コンサル企業

業界: HR・採用支援

従業員数: 8名

課題: 「採用支援市場で認識されていない。新規問い合わせが少ない」

AEO対策の実装内容

準備段階(第1~2週):

ペルソナ設計:「採用に困る中小企業の経営者」を深掘り

カスタマージャーニー設計:認知~購入までのプロセスを設計

50本のテーマ設計:ペルソナとCJMに基づいた50個のコンテンツテーマを設計

実装段階(第3週~第12週):

毎週5~6本のコンテンツを執筆

毎日1~2本の自動投稿開始

「2週間でAIの回答が変わった」の詳細

対策前(実装前):

ChatGPT:「新潟で採用支援コンサルといえば、〇〇会社、△△会社...」

→ 対象企業は出現しない

対策開始後、2週間:

ChatGPT:「新潟で採用支援コンサルといえば、〇〇会社、対象企業、△△会社...」

→ 対象企業が出現し始める

推奨文:「対象企業は『中小企業向けの採用支援』を得意とする企業です」

対策開始後、4週間:

ChatGPT:「対象企業は『新潟の中小企業を対象とした採用支援を得意とし、特に『Z世代採用ブランディング』で定評がある企業です。過去〇件の採用課題を解決した実績があります』」

→ AIが「自社の強み」を詳細に説明し始めた

対策開始後、8週間:

対象企業からの相談内容:

「ChatGPTで『新潟採用支援』と聞いたら、当社が出現したので問い合わせました」という新規顧客が月3~4件増加

改善の「中身」

改善1:「実績」が詳細に掲載されるようになった

準備段階で「過去の採用成功事例10社」をヒアリングし「各社の採用課題→解決方法→成果」を50本のコンテンツに含めました。

その結果、AIが「この企業は『採用課題解決の実績が豊富』」と判定するようになった。

改善2:「スタッフの専門性」が認識されるようになった

「代表の〇〇は〇〇企業でHR経験〇年」「スタッフの〇〇は〇〇資格を保有」といった「人的資産」を詳しく発信。

結果、AIが「この企業のスタッフは、採用分野で高い専門性を持っている」と判定した。

改善3:「特化領域」が明確に認識されるようになった

「全企業の採用支援をします」ではなく「中小企業向けの採用支援」「Z世代採用」という「ニッチ」を明確に。

AIが「この企業は『Z世代採用の専門企業』」と定義し始めた。

「2週間で変わる」理由

実は「2週間でAIの回答が変わる」のは「珍しくない」です。

理由は「質の高いコンテンツが集中的に公開される」と「AIの学習アルゴリズムが『新しいデータの重要性』をすぐに認識する」からです。

特に「ニッチな領域」「競合が少ない領域」では「2週間で変化」が起きやすいのです。

「2週間後」から「3ヶ月後」への変化

2週間後:

「AI認識が向上した」という「シグナル」が見える

1ヶ月後:

「Google検索での上位表示」「ホームページアクセス増」が見え始める

3ヶ月後:

「新規問い合わせの増加」「成約率の向上」が確実になる

つまり「2週間」は「変化の『きっかけ』」であり「3ヶ月」が「成果の『確定』」なのです。

実装企業からのコメント

「正直、2週間でこれだけ変わるとは思いませんでした。AIの世界では、市場の評価が『一気に変わる』ということを体験しました。これまでは『うちは知名度がない』と諦めていましたが『正しく情報を発信すれば、AIに見つけてもらえる』という確信が生まれました」

まとめ

  • 「2週間でAIの回答が変わる」は実例として確認されています
  • その「変化」は「質の高いコンテンツの集中公開」と「AIの学習アルゴリズム」の組み合わせで起きます
  • 「2週間の『シグナル』」から「3ヶ月の『確定』」へと段階的に効果が進行します
  • 「ニッチな領域」「競合が少ない領域」ほど「変化が早い」傾向があります

「本当に効果が出るのか」と疑問に思っている企業は「この実例」を参考にしていただきたいです。グロースコントでは「2週間での変化」「3ヶ月での確定」をサポートしています。

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