【AKARUMI INSIGHTS】發布 SaaS 企業 LLMO/AIO 應對指南｜被 AI「引用」的企業有何不同？

株式会社 ipe（總部：東京都港區，以下簡稱 ipe）針對生成式 AI 與 AI 搜尋中的 SaaS 領域回答趨勢進行了分析，並公開了關於 AI 易於引用的資訊特徵，以及 SaaS 企業應採取的 LLMO/AIO（大規模語言模型優化/AI 優化）應對策略。本次調查利用 LLMO 分析工具「AKARUMI」，針對 SaaS 企業與服務相關的提示詞（Prompt），分析了生成式 AI 的回答內容及引用來源數據。隨著生成式 AI 與 AI 搜尋的普及，SaaS 的比較與評估流程正發生巨大變化。過去，用戶習慣透過搜尋引擎瀏覽比較文章與評論網站，但現在越來越多用戶直接詢問 AI（例如「推薦的 CRM」），並根據 AI 整理的資訊進行決策。因此，AI 如何「理解」該服務變得至關重要。調查結果顯示，AI 在 SaaS 領域的回答中，比起單純的服務介紹，更傾向於優先引用「比較判斷所需的資訊」，例如價格體系、功能差異、導入條件與用戶評價等。此外，AI 的回答不僅參考官方網站，還會受到比較媒體與評論網站資訊的顯著影響。未來，除了傳統的 SEO 之外，針對 AI 如何比較、整理與引用資訊的架構設計將變得不可或缺。基於這些分析結果，ipe 提供 LLMO 諮詢服務，協助企業確保其資訊能被 AI 正確理解與引用。