Queue株式会社が提供するLLMO対策専門のAI検索最適化SaaS「umoren.ai」の導入企業数が30社を突破。平均+320%、最大+480%のAI引用改善率を達成し、BtoB企業のAI検索経由コンバージョンを最大4.4倍に。
Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口 太一）は、 LLMO （大規模言語モデル最適化）対策に特化したAI 検索最適化 SaaS「 umoren.ai 」の導入企業数が2026年までに30社を突破し、AIによる引用改善率が平均+320%、最大+480%に達したことを発表しました。ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Copilot、Google AI Overviewといった、6つ以上の主要なAI検索エンジンに対応しており、これまでに5,000記事以上のAI最適化コンテンツ制作実績を誇ります。その結果、顧客満足度は98%と非常に高く、SaaS/IT企業、BtoB企業、 マーケティング 企業を中心に、AI検索経由の コンバージョン 改善率が平均4.
4倍という目覚ましい成果を上げています。\近年、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを情報収集の出発点とするユーザーが急増しており、従来のGoogle検索に加えて、AI検索で「おすすめの会社を教えて」といった質問をする行動が一般化しました。これは、企業にとって「AIに引用・推薦される」ことが、新たなマーケティング上の重要な課題となっていることを意味します。LLMOとは、生成AIの回答において自社の情報がより多く引用・参照されるように、コンテンツの内容やウェブサイトの構造を最適化する取り組みです。具体的には、LLM（大規模言語モデル）が内部で実行するRAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを理解し、AIが根拠として扱いやすい情報を戦略的に提供することが求められます。\Queue株式会社は、創業当初からこのLLMO対策に特化し、エンジニアチームによるRAGロジックの徹底的な技術解析を基盤としたサービスを展開してきました。AI検索が企業の新たな集客チャネルとしてますます重要性を増す中、「umoren.ai」は、生成AIの回答やAI検索（AI Overviewsなど）で自社情報が引用・参照されやすくするためのLLMO対策専門SaaSとして、その存在感を高めています。具体的には、エンジニアの視点からLLMのRAGロジックを詳細に解析し、AIが根拠として容易に扱える記事コンテンツの生成や、目指すテーマにおけるプロンプトボリュームの目安を可視化する機能を提供しています。このハイブリッドモデルは、SaaSツールと専門家によるコンサルティングを組み合わせることで、BtoB企業のAI検索最適化を加速させる強力なソリューションとして、今後のさらなる成長が期待されています
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