AEO総研™は、AIが「何を・なぜ・どの引用元を根拠に」推薦するかを、日本のカテゴリ横断で月次に計測し、その構造を研究し、企業の打ち手を支援するシンクタンク兼コンサルティングファームです。
自社がAIにどう推されているか——その現在地と理由を、推測ではなくデータで。AI推薦の構造法則を、振り返り（retrospective）として公開します。
主要カテゴリで「誰が推されるか・なぜか・何を引用元にしているか」を月次で記録します。
蓄積した時系列から、AI推薦に共通する構造法則を抽出します。
自社が置かれた構造を読み解き、具体的な打ち手に翻訳します。
どの業種にも、各社がそろって力を入れている条件があります。ところがAIがいちばんよく名前を挙げるブランドは、その条件では目立っていません。1位は「別の土俵」で勝つか、際立った強みがないまま、広く行き渡っていることで選ばれている。競争の激しい条件にいるのは、むしろ後発・中堅のブランドです。50を超えるカテゴリの観測から、この構造と、当てはまらない例外を業種レベルで整理します。
続きを読む →AIが引用するのは、多くの場合あなたのサイトではなく第三者の引用元です。約12万件の引用を観測すると、引用元は少数の上位媒体に偏りつつ、半分はロングテールから来ていました。SEOとは何が違うのか、無名のブランドが引用元（WHERE）をどう使えるかを整理します。
続きを読む →AIが推す理由を約12万件の引用から分類すると、3つの型に分かれた——AIの推奨に効く軸・守りの軸・比べられて決まる軸。推されるのは①自社サイトで読まれ②理由で選ばれる二段。いま効くAEO/LLMO対策の優先順位を、実データで示します。
続きを読む →LLMO診断・GEO診断・AEO対策——呼び名は違っても、見るのは「AIに引用される構造」です。検索順位やアクセス数ではなく、一次情報・第三者言及・被引用の形・引用元の地形。SEO診断との違いと、診断で見る5つの観点を整理します。
続きを読む →生成AIが自社を挙げないとき、原因の多くは魅力ではなく、AIが根拠にする引用元・参照元に自社の情報が十分な形で存在しないことにあります。自社を計測した結果——一度も現れなかったという記録——を起点に、なぜ出ないのかと打ち手を整理します。
続きを読む →AIが推薦の根拠に引く引用元は、特定の少数サイトに集中していません。最も多い引用元でも全体の5%に満たず、引用の半分を占めるのに上位およそ110サイトを要します。「上位数サイトを押さえれば選ばれる」が成り立たない引用元の構造を、50を超えるカテゴリの継続観測から振り返りとして整理します。
続きを読む →AIに推される回数が増えても、評価が上がりきらないのはなぜか。推す理由（勝因）と評価を下げる理由（負因）は別の軸で動き、片方を磨いても、もう片方は消えません。50を超えるカテゴリの継続観測から、その非対称と打ち手を業種レベルで整理します。
続きを読む →BtoBの発注先選びでも、生成AIが「最初の一手」になり始めました。しかしAIが推薦の根拠に引く引用元は、多くの分野で公式サイトより第三者メディアやパートナー経由に偏り、業種ごとに顔ぶれが入れ替わります。なぜ「公式を強くすれば選ばれる」が成立しないのかを、50を超えるカテゴリの観測から業種レベルで整理します。
続きを読む →「おすすめは？」とAIに尋ね、返ってきた数社から選ぶ——購買の入口そのものが、AIとの対話に移りつつあります。検討の初日につくられた候補リストが、ほぼ最終リストになり、自社サイトに人が来る前に選別は終わる。国内外の調査から、購買プロセスの組み替えを業種レベルで整理します。
続きを読む →生活者の情報行動は「検索して選ぶ」から「AIに尋ねて選ぶ」へ移りつつあります。国内の生成AI利用率は1年でほぼ倍増し、AI要約だけで検索を終える人は6割を超えました。しかしAIが推薦の根拠とする引用元の構成は市場ごとに異なり、海外向けの計測は日本の実態を映しません。国内外の利用者動向から、日本固有の計測が要る理由を整理します。
続きを読む →AIの推薦は、どの引用元・参照元を取り上げるかで決まります。その地形は業種ごとに質的に違い、エンジンによっても変わる。業種を問わず効く「万能なAI対策」は存在しません。50を超えるカテゴリの観測から、その構造を業種レベルで整理します。
続きを読む →規模でも、知名度でも、検索順位でもありません。AIに「推される企業」は何が違うのか。なぜ対策は早く始めた企業ほど有利になるのか。50を超えるカテゴリの観測から、企業が取るべき構えと時間軸を業種レベルで整理します。
続きを読む →AIが商品を薦める理由には、商品ジャンルごとに決まった評価軸（ドライバー）があります。料金・効果・評判・信頼——軸はジャンルで入れ替わる。「良い商品なら推される」とは限らない理由を、50を超えるカテゴリの観測から業種レベルで整理します。
続きを読む →公開は振り返り・クラスレベルの整理に限ります。月次の変化データ・スコアリング手法・引用元の評価規則は非公開です。
自社がAIにどう・なぜ推されているか（あるいは推されていないか）を、カテゴリ単位で診断します。月次の変化監視まで含めた継続的な助言も承ります。