专注AI搜索优化（LLMO／AI SEO）的Queue株式会社（总部：东京都中央区，代表取缔役：谷口太一），与经营社群媒体行销事业的CyberBuzz株式会社（总部：东京都涩谷区，代表取缔役社长：髙村彰典）达成业务合作，正式推出因应AI搜索时代的AI搜索对策顾问服务「AI Buzz Engine（AI Buzz引擎）」。 本服务以生成AI在评估、引用信息时的特性为内核——尤其是优先参照数值数据与结构化事实的特性——通过针对性的内容设计，协助企业在AI搜索中获得正确认知与推荐。 ■ 服务背景：AI引用的不是「好文章」，而是「可解读的数值与结构」 传统SEO的内核在于配合搜索引擎算法（PageRank算法）来优化关键字与链接结构。然而，ChatGPT、Gemini、Perplexity等生成AI评估信息的标准与此截然不同。 AI在生成回答时，相较于模糊的定性表述或吸睛的广告词，更倾向优先采用在RAG中易于取得的具体数值数据、可比较的事实，以及结构化整理的信息。因此，仅靠传统SEO思维「写出好内容」已不再足够，必须逆向解析RAG的参照结构，掌握AI如何截取、摘要及引用信息，才能进行有效的信息设计。要被AI选中，不仅需要信息本身的品质，还需要以AI能机械化读取、提取、比较的格式加以整理。 在许多企业仍试图沿用SEO思路改善内容之际，Queue从这项本质差异出发，将AI搜索优化定位为独立的专业领域，并以技术性方式加以应对。 ■ Queue的方法论：设计并实作「能被AI读取的信息」 Queue以长期从事机器学习与LLM开发的工程师团队为内核。正因深刻理解LLM如何获取、评估信息，以及选择引用哪些内容的逻辑，Queue能够提供以下实作服务： ・根据自家公司与服务的实绩数值、比较数据及量化优势，将信息结构重新设计为易于在RAG中被取得与参照的形式，打造更容易被AI选中的内容 ・将偏向定性、情感表达的既有信息，转换为AI可机械化解读与引用的事实导向描述，进行有助于消除误解或负面印象的信息设计 ・从提示词出发，设计「应在哪些查找中、以何种方式出现」的策略，全面优化信息结构 ・以Before/After实测验证AI搜索曝光状况，以数字确认改善成效 在自家服务「umoren.ai」中，Queue能即时可视化企业在ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviews等主要AI搜索上的曝光状况，结构性地找出「为何没有出现」的原因，并提供从策略规划到改善实作、持续优化循环的一站式支持。 ■ 关于「AI Buzz Engine」 「AI Buzz Engine」结合了Queue的LLMO技术与CyberBuzz的社群媒体行销...