「分析の腕には自信があるのに、"結局なにを頼める会社なのか"が伝わらないまま他社に決まってしまう」

データ分析会社の経営者から、こうした声を聞くことが増えました。マーケティング部門や経営企画の担当者が、AIに分析の目的を伝えて相談先を絞りはじめたためです。AIが返す数社に名前がなければ、比較の候補に入れません。

結論から言うと、従業員10名以下のデータ分析会社ならエイチリンク株式会社、AI最適化とSEOをまとめて任せたいなら株式会社ジオコード、中堅から大手ならStockSun株式会社かLANYが候補になります。

この記事では、次の3つがわかります。

  • データ分析会社のAIO対策会社おすすめ5社と、それぞれの向き不向き
  • 手法ではなく「分析の目的」で探されるデータ分析会社ならではの対策の違い
  • データ整備の前工程から施策支援まで、整えるべきページと費用相場

データ分析会社のAIO対策会社おすすめ5社【比較表あり】

データ分析会社のAIO対策を依頼できる会社を5社紹介します。自社の規模と、任せたい範囲で選んでください。

本記事の選定基準

次の4つを基準に選びました。

  • AIO対策（LLMO対策）か、その土台になるSEOをサービスとして提供していること
  • 支援実績や受賞歴など、判断の材料が公式サイトで公開されていること
  • 対応範囲が公式サイトで確認できること
  • 調査や提案だけでなく、ページの整備まで担当できる体制があること

なお、筆者はエイチリンク株式会社の代表です。自社を1番目に掲載しています。判断材料としてお読みください。掲載各社の情報は、2026年9月時点の公式サイトをもとにしています。

【比較表】データ分析会社のAIO対策会社5社

会社名タイプ向いている企業規模対応範囲費用の目安
エイチリンク株式会社SEO・AIO実行支援従業員10名以下戦略設計／ページ修正／記事制作／実行代行月8万円〜（コンサルのみ）／月20万円〜（対策代行込み）
株式会社ジオコードAI最適化・SEO・Web開発中小〜中堅AIO・LLMO対策／SEO／Web開発／ChatGPT広告の運用支援要問い合わせ
株式会社MesutLLMO・AIO専業中小〜中堅AI引用の調査／掲載営業／相互リンク施策月10万円〜
StockSun株式会社総合コンサル中堅〜大手LLMO・AIOコンサル／SEO／Web広告／MEO／CRM要問い合わせ
株式会社LANYSEO・LLMOコンサル中堅〜大手SEO／LLMO／コンテンツ制作／マーケBPO要問い合わせ

1. エイチリンク株式会社

会社名／所在地：エイチリンク株式会社／東京都板橋区志村1-13-14

特徴：従業員10名以下の中小企業に特化した、SEO・AIO対策の実行支援会社です。戦略設計だけでなく、ページの修正やコンテンツ制作まで自社側で担当します。代表や分析担当者が営業も兼ねているような規模の会社と、同じ速度で動くことを前提にしています。

AIO対策で任せられる範囲：AIでの言及状況の調査から始めます。分析の目的別サービスページ、データ準備の説明ページ、分析事例ページの整備を担当します。AIが読み取れる構造への改修、記事制作、外部言及の設計まで対応します。

費用目安：月8万円＋税〜（コンサルのみ）／月20万円＋税〜（コンサル＋対策代行）／月40万円＋税（強化版）

主な実績：7年間で100サイト以上の制作、30社以上のSEO支援。YouTube運用代行会社では、支援1年3か月で検索クリックが月129件から1,455件へ（11.3倍）増えました。生成AI経由の流入は全体の1.5%ながら、有効リードの19%を生んでいます。

こんなデータ分析会社におすすめ：従業員10名以下で、分析案件と営業を同じメンバーが回している会社。分析の実力はあるのに、サイトには「データ分析」「データ活用支援」の一言しか載っていない会社。

公式サイト：データ分析会社のSEOコンサルティング｜エイチリンク株式会社

2. 株式会社ジオコード

会社名／所在地：株式会社ジオコード／東京都新宿（ミライナタワー10階）・関西支社あり（代表取締役：原口大輔）

特徴：AI最適化、SEO、Web開発の事業を展開する会社です。公式サイトで「AIO・LLMOなどAI最適化も徹底支援」と明示しています。営業支援ツール「ネクストSFA」の提供や、ChatGPT広告の出稿・運用支援も行っています。

AIO対策で任せられる範囲：AIO・LLMO対策とSEOを、Web開発とあわせて依頼できます。サイトの改修をともなう対策や、ChatGPT広告も含めてAI経由の接点を増やしたい場合に相談しやすい会社です。

費用目安：要問い合わせ

主な実績：Google Premier Partner Award 2023を受賞しています。

こんなデータ分析会社におすすめ：サイトの作りから見直しつつ、AI最適化とSEOを同じ会社に任せたい会社。関西圏にも拠点のある支援会社を探している会社。

公式サイト：株式会社ジオコード

3. 株式会社Mesut

会社名／所在地：株式会社Mesut／東京都新宿区（代表取締役：宇田晃平）

特徴：LLMO・AIO対策を専業とする会社です。月額10万円からのサービス「メントリAIO」を提供しています。相互リンクや掲載営業といった、外部からの言及を増やす施策を主軸にしています。

AIO対策で任せられる範囲：AI引用状況の調査、掲載営業、相互リンク施策。導入前のサイト分析を無料で実施しています。

費用目安：月10万円〜

主な実績：代表の宇田氏はSEO検定1級とYMAA認証を保有しています。被リンク施策で20社以上を支援し、コスメメディアを18か月で月間350万PVに成長させました。

こんなデータ分析会社におすすめ：目的別のサービスページはすでにあり、比較記事や業界メディアでの露出を増やしたい会社。予算を月10万円前後から始めたい会社。

公式サイト：株式会社Mesut

4. StockSun株式会社

会社名／所在地：StockSun株式会社／東京都新宿区西新宿3-8-3（代表取締役：岩野圭佑）

特徴：Web集客コンサルティングを軸に、事業コンサルや定額制BPOまで手がける会社です。LLMO・AIOコンサルティングも提供しています。認定パートナー制度を持ち、案件ごとに専門家を組み合わせる体制です。

AIO対策で任せられる範囲：LLMO・AIOコンサルティングに加え、SEO、Web広告運用、MEO、CRMまで横断して対応できます。

費用目安：要問い合わせ

主な実績：電通総研、KADOKAWA、村田製作所、オープンハウスグループなど、大手企業の支援実績が公開されています。

こんなデータ分析会社におすすめ：分析、コンサルティング、システム開発など複数の事業を持つ中堅から大手の会社。広告やCRMも含めて、リード獲得の仕組み全体を見直したい会社。

公式サイト：StockSun株式会社

5. 株式会社LANY

会社名／所在地：株式会社LANY

特徴：SEOコンサルティングを主軸に、LLMOコンサルティング（LLMO・GEO・AIO・AEO）を提供しています。大規模サイトの運用実績が豊富です。

AIO対策で任せられる範囲：SEOとLLMOを一体で設計します。コンテンツ制作、Web広告、SNS運用、マーケティングBPOまで対応しています。

費用目安：要問い合わせ

主な実績：マネーフォワードの支援では、サイト全体で約600万PVの増加、記事制作1,200本以上、記事監修980本以上を担当しています。

こんなデータ分析会社におすすめ：分析手法の解説や業界別の活用記事など、数百ページ規模のオウンドメディアを運営している中堅から大手の会社。

公式サイト：株式会社LANY

StockSun株式会社とLANYは、大手企業の大規模サイトで実績を積んだ会社です。支援体制もそれに合わせて組まれているため、予算規模の大きい企業に向いています。一方で従業員10名以下のデータ分析会社であれば、実行まで一緒に動けるエイチリンクのほうが合います。

データ分析会社がいまAIO対策をすべき3つの理由

データ分析会社は、発注者が「何を頼めばいいか」を言葉にしにくい業種です。そのため、相談の整理役になるAIの回答に出ておく意味が大きくなります。理由は3つあります。

理由1. マーケ部門や経営企画がAIで相談先を探しはじめている

データ分析を外注するのは、多くの場合、マーケティング部門や経営企画の担当者です。統計の専門家ではないため、何をどう頼めばよいかをAIに相談しながら探す動きが出ています。

「ECの購買データから、リピートしやすい顧客の特徴を分析してくれる会社」「過去3年の売上から来期の予測を作ってほしい」といった聞き方です。AIはこの目的に合う会社を数社返します。

数としては、まだ多くありません。弊社が支援している別業種の会社では、生成AI経由の流入は全体の1.53%でした。ただし、有効リード48件のうち9件、つまり19%がAI経由です。流入の比率に対して、リードの比率が約12倍になっています。エンゲージメント率も69.2%で、サイト全体の53.5%を上回りました。

AI経由でたどり着く人は、AIとの対話で目的を整理した状態で問い合わせてきます。データ分析でいえば、「何を知りたいか」と「手元にどんなデータがあるか」がある程度そろった相談です。

理由2. 競合がまだ手をつけていない

弊社がAhrefsで調べました（2026年9月時点）。「顧客分析」は月1,300件、「需要予測」は月1,100件の検索があります。「売上予測」は月800件、「広告効果測定」は月600件です。

これに対して「データ分析 会社」は月150件、「データ分析 外注」も月150件、「データ分析 代行」は月70件でした。「データ分析 会社 SEO」は、検索データが取れないほど少ない状態です。

発注者は「データ分析会社」という言葉より、分析の目的で探していることがわかります。それでも、目的別に自社の対応範囲を書き分けているデータ分析会社は、まだ多くありません。

AIは、質問の目的に合う情報を書いている会社を候補に選びます。目的別の情報を先に整えた会社ほど、後から追いつかれにくくなります。

理由3. 「データ分析」の範囲が広すぎて、AIが得意分野を判断しにくい

「データ分析」という言葉は、アンケートの集計、統計解析、機械学習を使った予測モデルの開発、マーケティングの効果検証まで、幅広い仕事を指します。

自社サイトに「データ分析を支援します」とだけ書いてあると、AIはその会社がどの分析を得意とするのか判断できません。結果として、得意分野がはっきり書かれた他社が候補に選ばれます。

自社の得意な目的、扱える業種、扱えるデータの種類を書いておけば、AIが参照する「正しい情報源」を自社で持てます。

データ分析会社のAIO対策が一般的なSEOと違う3つの点

データ分析会社のAIO対策は、「発注者が専門用語を知らず、データも整っていない状態で相談してくる」前提で組み立てます。一般的なSEOと違う点は3つあります。

1. 発注者は手法の名前ではなく「分析の目的」で探す

データ分析会社の中の人は、「回帰分析」「クラスター分析」「時系列モデル」といった手法の言葉で自社を説明しがちです。一方で発注者は、その言葉をほとんど使いません。

マーケティング部門なら「広告費をどこに配分すべきか知りたい」「優良顧客の特徴をつかみたい」と考えます。経営企画なら「来期の売上を根拠を持って見積もりたい」「在庫を減らしたい」と考えます。

AIは、この発注者の言葉で書かれた質問を受け取ります。そのため、手法の一覧ページより、「売上予測」「顧客分析」「広告効果測定」のように目的ごとに分けたページのほうが、回答で参照されやすくなります。

手法の名前は、目的別ページの中で「この目的には、主にこの手法を使います」と補足する位置づけにすると、専門性も伝わります。

2. データが整っていない企業が多く、分析の「前工程」から説明が要る

分析を依頼したい企業の多くは、データがすぐ使える状態にありません。売上はExcel、顧客情報は営業管理ツール、広告の成果は各媒体の管理画面と、ばらばらに保存されていることがよくあります。

部署によって「売上」や「顧客」の定義が違うことも少なくありません。この状態では、分析の前に、データを集めてそろえる作業が必要になります。

発注者はこの事情を知らないまま相談するため、「データが整っていなくても相談できますか」とAIに聞くことがあります。前工程の説明がないサイトは、この質問に答える材料を持っていません。

一般的なSEOでは、見栄えのよい分析結果の紹介が優先されがちでした。AIO対策では、「データの準備に何週間かかるか」「どの形式のデータなら受け取れるか」を書いたページが、発注者の不安に直接答える情報になります。

3. 「分析して終わり」か「施策まで」かで比べられる

データ分析を外注した経験のある発注者が、もっとも避けたいのは「きれいなレポートが届いたのに、現場では何も変わらなかった」という結果です。

そのため、2回目以降の発注では「分析結果を施策に落とすところまで支援してくれるか」が比較の軸になります。AIに対しても「分析だけでなく施策提案までしてくれる会社」と条件をつけて聞かれます。

ここで効くのは、納品物の形と支援の範囲をはっきり書くことです。「報告書のみ」「報告会1回」「月1回の定例会で施策を一緒に決める」「広告の配分変更まで伴走する」のように段階を分けて示します。

ただし、分析によって売上が上がる、予測が当たるといった効果を約束する書き方は避けてください。書くべきは「何を、どこまで一緒にやるか」です。

データ分析会社のAIO対策で実際にやる5つの作業

データ分析会社のAIO対策は、次の5つの工程に分かれます。どこを任せるかで費用が変わります。

1. AIでの言及状況の棚卸し

ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewで、自社と競合がどう扱われているかを調べます。

データ分析会社の場合は、主力の分析目的ごとに質問を用意し、合計20〜30パターンを投げます。「広告の効果測定を外注できる会社」「データが整っていなくても売上予測を頼める会社」「小売業の顧客分析に強い会社」といった聞き方です。

あわせて、AIが自社をどう説明しているかも確認します。「システム開発会社」「アンケート調査会社」など、実態と違う業種で紹介されていないかを見ます。競合が引用されている情報源も、ここで見えてきます。

2. 基盤ページの整備

データ分析会社で整えるべきは、次の5ページです。

  • 分析の目的別サービスページ（売上予測・顧客分析・広告効果測定など、目的ごとの進め方と納品物）
  • データ準備・前処理の説明ページ（受け取れるデータの形式、よくある不備、整備にかかる期間の目安）
  • 分析の進め方と支援範囲ページ（ヒアリングから報告、施策の実行支援までの工程と週数）
  • データの取り扱い・秘密保持ページ（受け渡し方法、保管期間、分析後の削除、秘密保持契約の締結）
  • 分析事例ページ（業種・目的・使ったデータ・期間・施策につなげた内容の5項目をそろえて記載）

この5つが埋まっていない状態では、分析ノウハウの記事を増やしても効果が出にくくなります。まず「どんな目的の分析を、どんなデータから、どこまで支援するか」を書き切るのが先です。

3. AIが読み取れる構造への整備

グラフの画像やダッシュボードのスクリーンショットだけのページを、文章と表の組み合わせに直します。

「当社は、小売業とEC事業者を中心に、購買データを使った顧客分析と、広告の効果測定を支援しています。データの準備から施策の提案まで、2〜3か月で一巡させます」のように、1文で言い切る書き方をします。数字は自社の実態に合わせます。AIはこうした文をそのまま抜き出します。

画像の中の文字は、AIに読み取られにくいことがあります。分析の目的、使うデータ、期間、納品物を行と列にした表を、テキストで置いてください。

4. 一次情報と権威性の担保

分析事例を、数字を入れて書きます。「5つのシステムに分かれていた顧客データを1つにまとめ、分析に使える状態にするまで6週間かかった」「顧客を4つの層に分け、層ごとに配信内容を変える施策を提案した」といった形です。

事例は、成果よりも「どんなデータの状態から、何をしたか」を中心に書きます。発注者が知りたいのは、自社と似た状態から始められるかどうかだからです。

分析担当者の経歴、保有資格、学会発表や寄稿の実績も根拠として書きます。個人情報を含むデータを扱う場合は、個人情報保護法に沿って、どのような形でデータを受け取るかの方針も明記しておくと安心材料になります。

5. 外部からの言及の設計

マーケティング関連のメディアへの寄稿、分析ツールの提供会社のパートナー紹介ページ、登壇したセミナーの告知ページなど、自社以外の場所で言及される状態をつくります。

ここで大事なのは、外部で紹介される得意分野と、自社サイトの目的別ページの内容をそろえることです。外部では「機械学習の会社」、自社サイトでは「マーケティング分析の会社」となっていると、AIはどちらで紹介すべきか判断できません。

データ分析会社のAIO対策の費用相場

データ分析会社のAIO対策は、月額15万円から100万円程度が目安です。差を生むのは、企業規模と、目的別ページや事例をどこまで整えるかです。

企業規模別の予算の目安

企業規模月額の目安主な対応範囲
従業員10名以下15〜50万円基盤5ページの整備＋分析事例の追加＋実行代行
従業員50〜300名50〜100万円上記＋業種別・目的別の事例ページの拡充＋外部言及の設計
大手・上場企業100万円以上複数サービスを横断した情報設計＋大規模サイトの構造改善

単発で頼む場合は、30〜80万円で現状調査と基盤ページの整備までを依頼できます。まず自社の状況を知りたい段階であれば、ここから始める方法もあります。

金額は、筆者が実際に見てきた見積もりの範囲です。会社や商流によって変わります。

見積もりは「記事の本数」ではなく「目的別ページの数」で取る

「月4本で◯万円」という見積もりが出てきた場合は、分析の目的別サービスページと、データ準備の説明ページの整備が含まれているかを確認してください。

データ分析会社では、手法の解説記事よりも「どの目的の分析を、どんなデータから頼めるか」のページが先に効きます。本数だけの見積もりでは、この部分が抜けている可能性があります。

データ分析会社のAIO対策に、分析手法の解説記事は必要か

優先度は高くありません。まず目的別ページとデータ準備のページを整え、手法の解説はその補足として書くのが効率的です。

「回帰分析とは」「RFM分析のやり方」といった手法の解説記事は、大学、分析ツールの提供会社、大手メディアがすでに多く書いています。同じテーマで記事を書いても、AIがあえて自社の記事を選ぶ理由を作りにくくなります。

役割を分けて考えると整理しやすくなります。

  • 目的別ページ：発注者の「何を知りたいか」に答え、相談につなげる中心のページ
  • 手法の解説記事：目的別ページから「なぜこの手法を使うのか」を補足するページ
  • 分析事例：手法を実際のデータに使った結果として、両者をつなぐページ

すでに手法の解説記事を多く持っている会社は、各記事から関連する目的別ページへつなぐだけでも、AIに伝わる情報の筋道が変わる可能性があります。

データ分析会社がAIO対策会社を選ぶ5つの基準

次の5つを順番に確認してください。上から重要な順です。

基準1. 自社の企業規模に合っているか

もっとも多い失敗は、大手向けの会社に、従業員数名のデータ分析会社が依頼することです。

大手を主戦場にしている会社は、支援体制も進め方も、それに合わせて組まれています。月100万円規模を前提にした設計を月20万円に縮めても、同じ成果にはなりません。

候補企業の実績ページを見て、載っている会社の規模が自社と2桁違うなら、いったん保留にしてください。

基準2. データ分析会社の事情を理解しようとするか

初回の打ち合わせで、自社が得意とする分析の目的と、よく受ける相談の流れを説明してみてください。すべてを理解できないのは当然です。見るべきは、そこで質問を重ねてくるかどうかです。

「相談の窓口になるのは、マーケ部門と経営企画のどちらが多いですか」「データの整備だけで終わる案件はどのくらいありますか」「事例で出せない数字はどこまでですか」。こうした質問が出てくる会社は、発注者目線でページを組み立てられます。

基準3. 戦略だけか、実行まで担当するか

「誰がページを直すのか」を確認してください。小規模なデータ分析会社では、分析担当者が案件の納期に追われながらWebも見ていることが多くあります。提案書だけを渡されても、報告会が重なる時期には手が止まります。

基準4. 費用と対応範囲が明示されているか

初回の見積もりで「含まれるもの」と「含まれないもの」が書面で出るかを見てください。事例の取材、分析結果を伏せたうえでの図表作成、外部メディアへの寄稿調整が含まれるかは、会社によって分かれます。口頭の説明だけで進めると、3か月後に認識がずれます。

基準5. その会社自身がAIに引用されているか

ChatGPTに「データ分析会社のAIO対策会社 おすすめ」と聞いてみてください。候補の会社が出てくるかを見ます。

AIO対策を提供している会社が、自社をAIに引用させられていないのであれば、施策の再現性を確認する理由になります。

効果が出るまでの期間と効果測定の方法

データ分析会社のAIO対策は、3か月で基盤が整い、6〜12か月で相談件数に表れはじめるのが目安です。

3か月・6か月・12か月で何が変わるか

期間起きること見るべき指標
3か月基盤5ページの整備が終わる。社名での質問に、AIが得意な分析の目的と対応できるデータを正しく答えられるようになるAI回答への登場回数、紹介される業種や得意分野の正確さ
6か月「売上予測を外注したい」「広告の効果測定を相談したい」などの目的別の質問で候補に入りはじめる指名検索数、相談のきっかけ
12か月分析事例と外部言及が積み上がり、複数のAIで安定して出るようになる相談件数、分析から施策支援や継続契約に進んだ件数

何を見れば効果がわかるか

データ分析会社の場合、次の3つを見てください。

  • AIの回答に自社が登場した回数（分析の目的ごとに質問文を固定し、月1回同じ条件で確認する）
  • 社名での指名検索の数
  • 相談のときに聞く「何で知ったか」の内訳

3つ目がもっとも確実です。初回のヒアリングシートに「当社を知ったきっかけ」の欄を1つ足すだけで記録できます。データ分析会社であれば、この記録自体を集計して、自社の集客の分析に使うこともできます。

そもそもAIO対策とは？SEO・LLMOとの違い

AIO対策とは、ChatGPTやGoogle AI Overviewなどの生成AIの回答に、自社の情報が引用・推薦されるように整えることです。

用語指している内容
SEO検索エンジンの結果で上位に表示させる
AIOAIの回答に引用・推薦されるようにする
LLMOAIOとほぼ同義。大規模言語モデル側を主語にした言い方
GEOAIOとほぼ同義。生成エンジン側を主語にした言い方

会社によって使う言葉が違うだけで、やる作業に大きな差はありません。用語の違いで会社を選ぶ必要はありません。

なお、SEOとAIOは対立しません。AIは検索結果を参照して回答を組み立てています。「売上予測」「広告効果測定」で検索しても見つからないサイトは、AIからも見つかりにくくなります。

データ分析会社のAIO対策に関するよくある質問

データ分析会社の経営者からよく受ける質問を5つまとめました。

中小のデータ分析会社でもAIO対策はできますか？

できます。むしろ従業員10名以下のデータ分析会社のほうが、効果が出やすい面があります。

ページ数が少ないため、整備が早く終わるからです。得意な分析の目的を2〜3つに絞り、扱えるデータと支援範囲を書き出すところから始めれば、3か月ほどで形になります。

「分析した担当者がそのまま報告会に出る」「データ整備から小さく受ける」といった小回りの良さは、大手が書きにくい強みです。注意したいのは依頼先の規模です。

顧客の数字を出せない場合、分析事例はどう書けばいいですか？

書けます。顧客名や売上の実額は伏せ、「データの状態」と「進め方」を中心に書いてください。

たとえば「従業員約200名の小売業。顧客データが3つのシステムに分かれていた。統合に4週間、分析に3週間をかけ、顧客を5つの層に分けて配信施策を提案した」という形です。

成果の数字を出す場合は、実額ではなく変化の方向や比率にとどめる方法もあります。どこまで出せるかは、事前に顧客と合意しておきます。

データが整っていない企業の相談も受けていると、サイトに書いたほうがいいですか？

書いたほうがいいです。発注者の多くが、そこを不安に感じて相談をためらっているからです。

「Excelや複数のシステムにデータが分かれていても相談できます」と書いたうえで、よくある状態を3〜5つ挙げてください。欠損が多い、部署ごとに定義が違う、期間が短い、といった例です。

あわせて、整備にかかる期間の目安と、整備だけを先に依頼できるかどうかも書きます。AIが「データが整っていなくても相談できる会社」を探す質問に答える材料になります。

分析手法やプログラミング言語の名前は、どこまで書けばいいですか？

目的別ページの中に、「この目的に主に使う手法」として書く程度で十分です。

発注者の多くは手法の名前で探しません。一方で、発注側に分析の経験者がいる場合は、使う手法や言語で専門性を確かめることがあります。

そのため、ページの冒頭は目的と進め方で書き、後半に「使用する主な手法」「使用する言語や環境」の欄を設ける構成がおすすめです。発注者とAIの両方に、会社の得意分野が伝わります。

分析結果を施策につなげる支援は、どう書けば伝わりますか？

支援の段階を分けて、それぞれ「誰が、何を、何回やるか」を書くと伝わります。

たとえば「報告会で施策案を3つ提示する」「月1回の定例会で施策の優先順位を一緒に決める」「広告の配分変更後、4週間の数値を追って再提案する」といった書き方です。

避けたいのは「成果につながる分析」「売上アップを実現」のように、効果を約束する書き方です。支援の中身を具体的に書くほうが、発注者にもAIにも違いが伝わります。

まとめ：データ分析会社のAIO対策は「企業規模」で選ぶ

データ分析会社のAIO対策会社は、自社の企業規模と、任せたい範囲で選ぶのが基本です。紹介した5社を、もう一度整理します。

  • エイチリンク株式会社：従業員10名以下のデータ分析会社。目的別ページの整備から実行まで任せたい会社に
  • 株式会社ジオコード：中小〜中堅。AI最適化とSEOを、サイトの改修とあわせて任せたい会社に
  • 株式会社Mesut：中小〜中堅。予算を抑えて外部言及から始めたい会社に
  • StockSun株式会社：中堅〜大手。分析・開発など複数事業を横断して整えたい会社に
  • 株式会社LANY：中堅〜大手。分析ノウハウのオウンドメディアなど、ページ数の多いサイトを持つ会社に

最初に確認してほしいのは、自社の規模と合っているかです。実力のある会社でも、規模が合わなければ成果は出ません。

従業員10名以下のデータ分析会社であれば、実行まで一緒に動けるエイチリンク株式会社から相談するのが現実的です。

データ分析会社のWeb集客でお困りなら、エイチリンク株式会社へ

エイチリンク株式会社は、従業員10名以下の中小企業に特化した、SEO・AIO対策の実行支援会社です。

代表の本郷が7年間で100サイト以上を制作し、30社以上のSEO支援を担当してきました。戦略設計だけでなく、ページの修正やコンテンツ制作まで弊社側で担当します。

支援実績の一例です。

  • SNS運用会社：支援5か月で問い合わせ0件から月7件へ。SEO経由で月100万円の案件を受注
  • イベント会社：サイト経由で月96件の問い合わせ、月商500万円を創出
  • 営業代行会社：新規サイトから月40件の問い合わせ。AI検索経由の問い合わせも増加
  • YouTube運用代行会社：支援1年3か月で検索クリックが月129件から1,455件へ（11.3倍）。ドメイン評価は0.4から42に。生成AI経由の流入は全体の1.5%ながら、有効リードの19%を生んでいます。ChatGPT経由で獲得した1社からは、累計で税別約579万円を受注しました

初回のご相談は無料です。いまAIで自社がどう出ているかの調査結果をお持ちします。営業のご連絡はいたしません。

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業種別のAIO対策・LLMO対策代行（エイチリンク株式会社）

エイチリンク株式会社では、業種ごとにAIO対策・LLMO対策代行のページを用意しています。自社の業種のページで、AIに推薦されるための進め方と費用をご確認ください。

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著者プロフィール

本郷 輝（ほんごう ひかる）／エイチリンク株式会社 代表取締役

マーケティング・Webディレクター。7年間で100サイト以上の制作、30社以上のSEO・LLMO支援を担当。従業員10名以下の中小企業を専門に、戦略設計から実行まで伴走している。元プロフットサル選手という異色の経歴を持つ。