AIO対策の提案書で見るべきなのは、AI検索の解説部分ではなく、自社について書かれた部分です。 AI検索の仕組みや市場の変化を説明するページは、どの会社の提案書でもほぼ同じ内容になります。差が出るのは、自社サイトを実際に見なければ書けない指摘、対象キーワードを選んだ根拠、月ごとの納品物の数量、効果の測り方、そしてできないことの記載です。
この記事では、提案書を5つの視点で評価する方法を整理し、BtoB SaaSのマーケティング部門が3社の提案書を比較する例を通して、どこで差が付くかを確認します。読み手として想定しているのは、複数社から提案を受けて社内で比較資料を作る立場の担当者です。技術項目の妥当性は、Google検索セントラルの公式文書と照らして読みます。
5つの視点
| # | 視点 | 確認方法 | 判断材料にならない記述 |
|---|---|---|---|
| 1 | 自社を見て書かれているか | 自社サイトの特定ページを挙げた指摘があるか | 「AI検索が普及しています」 |
| 2 | 対象キーワードの根拠 | なぜそのキーワードを選んだかの説明があるか | 「関連性が高いため」 |
| 3 | 納品物が数量で書かれているか | 月○本・対象○ページの記載があるか | 「状況に応じて柔軟に対応」 |
| 4 | 効果の示し方 | 進捗を測る指標が定義されているか | 「AI検索に引用されます」の断定 |
| 5 | できないことが書かれているか | 前提条件・期間・向かないケースの記載があるか | うまくいく話だけの構成 |
5つとも、提案書を読み込まなくても付箋を貼るだけで確認できる項目にしています。まず該当箇所に付箋を貼り、貼れなかった視点を追加質問に回す、という使い方を想定しています。
視点1：自社を見て書かれているか
提案書のうち、自社サイトを実際に見なければ書けない部分がどれだけあるかを数えてください。 30ページの提案書で、自社について書かれた部分が2ページしかないことは珍しくありません。
自社を見て書かれた提案には、次のような記述が入ります。
- 現在のサイトに実装されている構造化データの種類と、記述が抜けているページの指摘
- 特定のURLを挙げた改善点（この製品ページの仕様表が画像になっている、など）
- 自社名や主要な製品名でAI検索に質問したときの、現在の回答内容
- 競合として具体的な社名が挙がり、その競合がどの質問で引用されているかの観察
逆に「AI検索が普及しています」「早期の対応が重要です」「今後は検索の主戦場が変わります」という記述は、どの会社にも当てはまります。判断材料にはなりません。一般論の分量が多い提案書は、自社の情報を見た時間が短かった可能性を示しています。 提案前にサイトを見る時間を取れない体制で、契約後に時間が増えるとは考えにくいからです。
視点2：対象キーワードの根拠
提案に対象キーワードやAI検索への想定質問が載っている場合、なぜそれを選んだのかの説明があるかを見てください。
| 選定の根拠 | 評価 | 追加で確認すること |
|---|---|---|
| 検索ボリュームと競合性のデータが添えられている | 妥当 | データの取得日と取得元 |
| 実際に発注につながる語であることの説明がある | 妥当 | 自社の商談で聞かれる質問と一致するか |
| 「関連性が高いため」だけ | 根拠が不足 | 選定に使った基準を質問する |
| 自社の既存の表示回数だけを根拠にしている | 判断を誤りやすい | その語の検索者が発注段階かを問う |
4番目は注意が要ります。すでに表示されている語は、事業と関係の薄い調べ物の検索を多く含みます。表示回数が伸びやすい語を選べば提案書のグラフはきれいになりますが、問い合わせにはつながりません。アクセス数と問い合わせは別の指標です。 当社でも同じ傾向を確認し、その種の記事の量産を止めました（AIO対策をやめる判断｜6ヶ月で継続か撤退か）。
Googleの公式ガイドは、AI OverviewやAIモードが回答を作る際に「クエリファンアウト」と呼ばれる手法を使い、元の質問から派生する複数の関連検索を同時に発行して情報を集めると説明しています（出典3）。つまりAI検索は1語ではなく、質問の束で情報源を探しています。対象キーワードが単語の一覧だけで、想定質問の形になっていない提案は、この仕組みを踏まえていない可能性があります。
視点3：納品物が数量で書かれているか
「AIO対策の運用」「継続的な改善」とだけ書かれた提案は、月ごとの作業量が読めません。次の形で数量が入っているかを確認してください。
- 記事の新規制作：月○本（1本あたりの文字数の目安も）
- 既存ページの改修：月○ページ
- 構造化データの実装：対象○ページ・実装する種類
- AI検索での見え方の計測：対象○質問・月○回
- レポート提出：月1回・報告項目の一覧
数量が書けない理由を聞いてください。 「状況に応じて柔軟に」という説明は、作業が少ない月があっても指摘できない状態を作ります。柔軟性が要る部分があるなら、固定する部分と変動する部分を分けて書いてもらえば済みます。数量が固定された納品物は、契約書にそのまま書き写せる形でもあります。契約書側の確認項目はAIO対策の契約書で確認する8項目にまとめています。
視点4：効果の示し方
AI検索での引用は、各サービスの提供元が制御しています。外部の会社が表示や引用を約束できる性質のものではありません。
これは推測ではなく、少なくともGoogleは公式に述べていることです。Google検索セントラルの「AI features and your website」では、AI OverviewやAIモードに表示されるための追加要件や特別な最適化は存在しないこと、表示の候補になるにはページがインデックス登録され、スニペット付きで検索結果に表示できる状態であればよいこと、そしてすべての要件を満たしていてもクロール・インデックス登録・表示は確約されないことが明記されています（出典1）。
| 提案書の記載 | 評価 | 確認すること |
|---|---|---|
| 進捗を測る指標が定義されている（引用の有無を確認する質問の一覧、計測の頻度、AI検索経由の流入の計測方法） | 妥当 | 初回の計測をいつ行うか |
| 「○ヶ月で引用されます」と断定している | 履行条件を確認する | 判定方法と、達成できなかったときに何が起きるか |
| 成果を約束する条項があるが、判定方法の記載がない | 実質的に機能しない可能性 | 判定に使うツールと質問の固定 |
成果を約束する記載がある場合、どう判定し、達成できなかったときに何が起きるのかを確認してください。判定方法が書かれていない約束は、達成したかどうかを提案側が決められる状態です。
計測方法にも注目してください。同じGoogleの文書は、AI機能に表示されたサイトのデータはSearch Consoleの検索パフォーマンスレポートに「ウェブ」検索タイプの一部として含まれると説明しています（出典1）。つまりGoogleのAI機能経由の流入だけを分けて見る項目は、この文書では案内されていません。提案書が「AI Overview経由の流入を毎月レポートします」と書いている場合、どのデータからどう推定するのかを聞く必要があります。効果測定の型はAIO対策の効果測定｜5つのKPIと月次レポートの型で扱っています。
視点5：できないことが書かれているか
この視点が最も差が出ます。 提案書に次のような記述があるかを見てください。
- 効果が観測できるまでにかかる期間の目安
- うまくいかない可能性がある条件（既存のSEO評価が低い、コンテンツの更新体制がない、など）
- 発注側で用意する必要があるもの（製品情報、事例の取材協力、社内の承認フロー）
- この施策が向かないケース
うまくいく話だけが書かれた提案は、着手後にずれが出たときの対応が読めません。逆に「御社の場合、この条件が揃わないと効果が出にくい」と書ける会社は、過去にその条件で苦労した経験があります。できないことの記述は、実務経験の量を映します。
提案書の技術項目をGoogleの公式文書と照らす
AIO対策の提案書には、構造化データ・llms.txt・記事の量産といった技術項目が並びます。それぞれをGoogle検索セントラルの記述と照らすと、妥当性を読めます。
| 提案書によくある技術項目 | Google公式文書の記述 | 読み方 |
|---|---|---|
| 構造化データ（JSON-LD）の実装 | 推奨形式はJSON-LD。ページに表示されていない情報を構造化データに書いてはならない。すべての推奨プロパティを埋めるより、少なくても完全で正確な記述のほうが重要（出典2） | 実装対象のページと、ページ本文との整合を誰が確認するかを問う |
| AI向けの特別なファイルやマークアップ | AI機能に表示されるために新しい機械可読ファイル、AI向けテキストファイル、特別なschema.orgの構造化データを追加する必要はない（出典1） | 「これを置けばAIに読まれる」型の説明は、Google検索に関しては根拠がない。上の行の通常の構造化データとは別の話 |
| 想定質問ごとのページ量産 | 検索の変形やファンアウトクエリごとに別ページを作ることが順位やAI回答の操作を主目的なら、大量生成コンテンツのスパムポリシーに違反する。ページ数の多さはサイトの品質を高めない（出典3） | 月○本の本数だけが多い提案は、この記述と照らして内容を問う |
| 構造化データの検証 | 開発時はリッチリザルトテスト、公開後はSearch Consoleのリッチリザルトのステータスレポートで有効性を確認する（出典2） | 実装後の検証と、テンプレート変更で壊れたときの検知を誰が担うか |
ここで確認したいのは、提案側がこれらの公式記述を知っているかです。 llms.txtのようなAI向けファイルは、Google検索のAI機能では使われません。知っていてそれでも提案するなら、Google検索（AI Overview・AIモード）以外のAI検索（ChatGPT・Perplexity・Geminiアプリなど）を想定した施策として位置づけているはずで、その説明があるかを見ます。構造化データは事情が異なります。出典2のとおりGoogle自身が推奨する実装なので、提案に入っていること自体は妥当です。ただし「AIに読まれるための特別なマークアップ」という理由で構造化データを説明しているなら、出典1の記述と矛盾します。妥当な項目を誤った理由で提案している場合は、他の項目の説明も検証が要ります。
Googleは同じガイドで、AEOやGEOと呼ばれる第三者のサービスを検討する場合は、第三者のSEOアドバイスを評価するためのガイダンスを参照するよう案内しています（出典3）。AIO対策の提案書は、まさにこの「第三者のサービス」に当たります。提案側の説明が公式文書と矛盾していないかを見ることは、Googleが推奨している確認行為そのものです。
業種×部門で当てはめる
5つの視点を、実際の比較作業に当てはめて確認します。以下は想定の典型例で、特定の顧客の実績ではありません。
例：BtoB SaaSのマーケティング部門でAIO対策会社3社の提案書を5つの視点で評価する
勤怠管理のBtoB SaaSを提供する会社のマーケティング部門が、AIO対策会社3社から提案書を受け取った場面を想定します。背景は、検討層が「勤怠管理システム おすすめ 建設業」のような質問をAI検索に投げるようになり、回答に競合2社の名前は出るのに自社が出ない、という営業からの報告です。担当者は3社の提案書を、5つの視点で1枚の比較表に落とします。
A社の提案書は40ページで、前半25ページがAI検索の市場動向と一般的な施策の解説でした。自社について書かれているのは、トップページと料金ページを見たと分かる2ページのみ。対象キーワードは「勤怠管理 AI検索」など単語の列挙で、選定理由は「関連性が高いため」。納品物は「AIO対策の月次運用」と一括りで、数量の記載がありません。効果の欄には「3ヶ月以内にAI Overviewへの表示を実現」とあり、判定方法は書かれていませんでした。できないことの記載はゼロです。視点1から5まで、付箋を貼れる箇所がほぼありません。
B社の提案書は12ページでした。自社サイトの導入事例ページ3本のURLを挙げ、事例本文に業種・従業員規模・導入前の課題が書かれていないため、AI検索の「建設業向け」「50名規模」のような条件付きの質問で引用されにくいと指摘しています。対象は単語ではなく、営業が商談で聞かれる質問を起点にした想定質問20問で、選定理由に「発注直前の検討層が使う質問形」と明記。納品物は、事例ページの改修が月3本、比較ページの新規制作が月1本、構造化データの実装は事例・料金・FAQの計30ページ、想定質問20問での引用有無の計測が月2回、と数量で書かれています。効果の欄には「引用の有無は提供元の判断で、当社が約束できる性質ではない」とした上で、進捗指標として引用された質問数の推移とAI検索経由の問い合わせ数を定義していました。できないことの欄には「事例の取材に営業とお客様の協力が得られない場合、この設計は成立しない」とあります。
C社の提案書は20ページで、技術項目が中心でした。llms.txtの設置と構造化データの全ページ実装を「AIに読まれるための必須対応」と位置づけ、想定質問ごとに1ページずつ、月20本の記事を制作する計画です。担当者はこの部分を、前の章の表に沿ってGoogleの公式文書と照らしました。Googleは、構造化データそのものは推奨する一方で、AI機能のための特別なファイルや特別なマークアップは不要と述べ、検索の変形ごとのページ量産は品質を高めないと明記しています。C社に確認すると、llms.txtについてGoogle検索以外のAI検索を想定した説明はなく、構造化データを全ページに入れる理由も「AIに読まれるため」から先へ進まず、月20本の内容の差別化についても回答が曖昧でした。
比較表に落とした結果は次のとおりです。
| 視点 | A社 | B社 | C社 |
|---|---|---|---|
| 1. 自社を見て書かれているか | 2ページのみ | 事例3本のURLを挙げた指摘 | 全ページ一律の技術施策 |
| 2. 対象キーワードの根拠 | 「関連性が高いため」 | 商談の質問を起点にした20問 | 想定質問の一覧のみ・根拠なし |
| 3. 納品物の数量 | 記載なし | 改修月3本・新規月1本・実装30ページ・計測月2回 | 記事月20本・llms.txt・構造化データ全ページ |
| 4. 効果の示し方 | 3ヶ月で表示と断定・判定方法なし | 引用質問数と問い合わせ数を進捗指標に定義 | 記載なし |
| 5. できないこと | 記載なし | 取材協力が前提と明記 | 記載なし |
月額はA社が最も安く、B社が中間、C社が最も高い構成でしたが、担当者は金額ではなくこの表を稟議に添えました。A社に追加質問で「最もうまくいかない可能性がある部分」を聞いたところ回答が一般論に戻り、C社は月20本の中身が想定質問の言い換えになる懸念が残りました。B社には、進捗指標の初回計測をいつ行うか、事例取材の協力が得られない事例が出た場合の代替案を追加で確認し、その回答を含めて比較しました。
この例で確認したいのは、提案書の厚さと判断材料の量が比例していないこと、そして技術項目の妥当性は提供元の公式文書と照らせば担当者自身で読めることです。比較表を作る作業そのものは、3社分で半日あれば終わります。
追加で質問すべき5つ
提案を受けたら、次を質問してください。回答の差が判断材料になります。
- この提案で最もうまくいかない可能性がある部分はどこですか
- 効果が出ているかを、私たちはどう確認できますか
- 契約を解約した場合、何が残って何が止まりますか
- 実際に作業するのはどなたですか
- 弊社と似た規模・業種の事例はありますか
1番に一般論で答える会社は、視点5の記述も薄い傾向があります。3番の答えが曖昧な場合、成果物が制作側の仕組みに依存している可能性があります。記事が制作側のドメインに置かれる、計測が制作側のツールでしか見られない、といった形です。確認の観点はAIO対策の契約書で確認する8項目にまとめています。
持ち帰って比較する
その場での即決を促す提案は、持ち帰ることをおすすめします。 数日持ち帰って判断できないような契約は、そもそも急ぐ必要がありません。期限を切って即決を求める提案は、横並びで比較されると不利な内容である可能性があります。
比較する際は、金額ではなく次を横並びにしてください。
| 項目 | 確認する内容 |
|---|---|
| 月額と初期費用 | 税抜か税込か、初期費用に何が含まれるか |
| 最低契約期間と更新条件 | 自動更新の有無、解約の通知期限 |
| 月次の納品物（数量） | 本数・ページ数・計測回数 |
| 対象キーワードとその根拠 | 想定質問の形になっているか、選定理由 |
| 効果の測り方 | 進捗指標の定義、計測ツール、初回計測の時期 |
| 解約後に残るもの | 記事・構造化データ・計測データの帰属 |
見積もりの依頼文の書き方と、返ってきた見積りを同じ条件に揃える方法はAIO対策の見積もりの取り方で扱っています。
当社が自社で運用して分かったこと
当社は自社サイト500ページ超をAIで開発・運用し、記事の自動公開パイプラインとサイト上のAIチャットも自社で構築して運用しています。AI検索経由の流入は2026年7月時点で週59〜68ユーザー、検索流入全体の約3%です（自社サイトの実測レポート2026年7月版）。
この数字を提案書に載せるとき、当社は「約3%」という比率も一緒に書きます。絶対数はまだ小さく、AI検索が従来の検索を置き換えた状況ではないからです。自社の実測を、都合の悪い部分も含めて出せるかどうかは、視点5「できないことが書かれているか」への当社なりの答えでもあります。 提案書を受け取る側は、載っている数値について「何をどう測ったか」「比率で見るとどうか」を聞いてください。測り方を説明できない数値は、比較の材料にできません。
もう一つ分かったのは、構造化データや技術実装は数週間で終わるのに対し、引用の有無を動かすのは事例や比較ページの中身であり、その中身は発注側の協力なしには書けないことです。当社の提案書で「発注側に用意していただくもの」の欄が長いのは、この経験からです。
当社の費用
| プラン | 料金 | 初期費用・契約条件 | 含まれるもの |
|---|---|---|---|
| AIO診断 | ¥100,000（税抜・1回） | — | AI検索での自社言及状況調査／競合比較分析／改善提案レポート／ChatGPT・Gemini・Perplexity対応 |
| スタンダードおすすめ | ¥250,000/ 月（税抜） | 初期費用 ¥150,000〜（内容に準ずる） 契約期間 最低6ヶ月（以降1ヶ月単位・自動更新） 最低期間の総額 ¥1,650,000〜（初期費用¥150,000〜＋¥250,000×6ヶ月） | AIO診断（初月）／構造化データ実装／FAQコンテンツ設計／月次モニタリングレポート |
| プレミアム | ¥500,000/ 月（税抜） | 初期費用 ¥150,000〜（内容に準ずる） 契約期間 最低6ヶ月（以降1ヶ月単位・自動更新） 最低期間の総額 ¥3,150,000〜（初期費用¥150,000〜＋¥500,000×6ヶ月） | スタンダードの全内容／コンテンツ制作（月4記事）／サイテーション対策／AI検索での言及状況を毎月計測／週次レポート |
まずAIO診断（100,000円・税抜・単発）で、主要な想定質問をChatGPT・Gemini・Perplexityに投げたときの自社の言及状況と競合の引用状況を確認し、改善提案レポートの内容を見てから継続を判断していただく形をおすすめしています。継続する場合はスタンダード（250,000円/月・税抜・初期費用150,000円〜・最低6ヶ月）が中心です。納品物は月ごとの数量で契約書に書くことをお約束します。対象ページと作業名は、見積りの段階で特定できる形にしてお渡しします。
初回30分の相談は無料・オンライン対応・秘密厳守です。他社の提案書をお持ちいただき、この記事の5つの視点に沿って内容の見方をご説明することもできます。
商談で聞かれる質問
Q1. 似た業種・規模の事例はありますか
顧客名を挙げての事例はお出ししていません。お見せできるのは当社サイト自身の運用データで、500ページ超のサイトで何を実装し、AI検索経由の流入が2026年7月時点でどれだけあったかを、比率を含めてそのまま公開しています（実測レポート2026年7月版）。数字が小さい段階のものでもそのまま見ていただくほうが、他社の「うまくいった」話より判断材料として使えると考えているからです。業種が同じでも、既存のSEO評価と更新体制が違えば結果は変わります。 事例の有無より、御社の前提条件で何が効きにくいかを先に説明するようにしています。
Q2. 作業範囲はどこまでですか
スタンダード（250,000円/月・税抜）で当社が担うのは、AIO診断（初月）、構造化データの実装と検証、FAQコンテンツの設計（想定質問の設計を含む）、月次モニタリングレポートです。事例・比較ページの原稿制作（月4記事）、サイテーション対策、AI検索での言及状況の毎月の計測と週次レポートはプレミアム（500,000円/月・税抜）の範囲です。発注側にお願いするのは、製品情報と事例の一次情報の提供、原稿の事実確認、サイトへの反映が社内システムの都合で当社側からできない場合の作業です。どのページに何を実装するかは、見積りの段階で対象ページと作業名を特定できる形にしてお渡しすることをお約束します。 数量で書けない項目があれば、その理由もあわせて説明します。
Q3. 依頼前に何を用意すればよいですか
3点です。第一に、営業が商談で実際に聞かれている質問の一覧。これが想定質問の設計の起点になります。第二に、事例として出せるお客様の候補と、取材協力が得られそうかの見込み。第三に、サイトの更新を誰が担っているか（自社か、制作会社か、CMSの権限は誰にあるか）。いずれも完成している必要はなく、初回の相談で一緒に整理できます。商談の質問一覧があると、診断の段階で「現在AI検索がこの質問にどう答えているか」をその場で確認できます。
まとめ
- 見るべきは解説部分ではなく「自社を見なければ書けない部分」の分量
- 対象キーワードは「なぜ選んだか」の根拠と、想定質問の形になっているかを確認する
- 納品物は数量で、効果は進捗指標の定義で読む
- Googleは公式文書で、AI機能への表示に追加要件も特別なマークアップも不要で、表示は確約されないと明記している。表示を約束する提案はこの前提と矛盾する
- 想定質問ごとのページ量産は、Googleの大量生成コンテンツのスパムポリシーに触れる可能性がある
- 「できないこと」が書かれた提案は、着手後の対応が読める
- 比較は金額ではなく、5つの視点の表を稟議に添える
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- AI検索経由の集客は実際どれくらいあるか｜自社サイトの実測レポート2026年7月版
- AIO対策の記事一覧
出典
- Google検索セントラル「AI features and your website」 — AI OverviewとAIモードに表示されるための追加要件・特別な最適化は不要、インデックス登録済みでスニペット表示可能なページが候補、クロール・インデックス登録・表示は確約されない、AI機能経由のデータはSearch Consoleの「ウェブ」検索タイプに含まれる
- Google検索セントラル「Introduction to structured data markup in Google Search」 — JSON-LDの推奨、ページに表示されていない情報を構造化データに書かないこと、少なくても完全で正確なプロパティが重要、リッチリザルトテストとステータスレポートによる検証
- Google検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」 — RAG（グラウンディング）とクエリファンアウトの説明、AEO・GEOの第三者サービスを検討する際に第三者SEOアドバイスの評価ガイダンスを参照する案内、変形クエリごとのページ量産と大量生成コンテンツのスパムポリシー