Queue株式会社、URL入力だけでCV直前の検索意図を抽出する「コンバージョンキーワード・プロンプト自動生成」を無料公開

AI検索時代の問い合わせにつながる質問設計を数分で可視化、LLMO施策の初期設計を支援

Queue株式会社

2026年2月25日 10時00分

Queue株式会社（本社：東京都中央区、代表：谷口太一）は、AI検索最適化サービス「umoren.ai」の無料ツールとして、URLを入力するだけでコンバージョン直前の検索意図・AI検索プロンプト・記事構成案を自動生成する「コンバージョンキーワード・プロンプト自動生成」を2026年1月7日に公開しました。

本ツールは、LLMO（Large Language Model Optimization）およびSEOの実データをもとに、売上・問い合わせ・商談につながる意思決定層の検索意図のみを抽出。ChatGPT・Gemini・Google AI Overviews などのAI検索において引用・推薦されやすい質問構造を設計し、AI時代のコンテンツ戦略を支援します。

URLを入力するだけで、CV直前の検索意図を自動生成

本ツールは、企業のWebサイトURLを入力し「解析して生成」をクリックするだけで、

・コンバージョンキーワード
・AI検索プロンプト（自然文質問）
・記事タイトル案・構成

の3種類を自動生成します。登録不要・無料で利用可能です。

背景｜検索は「情報収集」から「意思決定」へ

近年、検索行動は「〇〇とは？」のような情報取得型クエリから、

「〇〇料金」
「〇〇比較」
「〇〇導入方法」

といった意思決定直前の検索へと移行しています。

さらに現在は、ChatGPTやGeminiなどのAI検索が、これらの質問に直接回答する時代です。

重要なのは、検索エンジンで上位表示されることではなく、AIの回答の一部として引用・推薦されること。

この構造に最適化されたキーワード設計が「コンバージョンキーワード」です。

コンバージョンキーワード・プロンプト自動生成とは

本ツールは、入力URLを解析し、サービス内容・提供価値・ターゲット・コンバージョンポイントを抽出。問い合わせ・比較・検討段階で使われる検索語を自動生成します。

インプットしたURLが umoren.ai だった場合の生成されるコンバージョンキーワードの例

・LLMO可視化プラットフォーム料金
・AI SEO診断ツール比較
・AI検索引用対策支援会社
・LLM最適化コンサル費用

生成キーワードは、

・料金・費用・相場
・比較・おすすめ・選び方
・導入方法・成功事例・実績

といったCV直結意図に特化しています。

生成される3つのアウトプット

1. コンバージョンキーワード（意図特化）

問い合わせ・比較・検討段階の検索語のみを抽出。
従来の流入重視型キーワードではなく、成果直結型設計です。

2. AI検索プロンプト（自然文質問）

実際にChatGPTやGeminiで使われる自然文質問を生成します。

例：

「LLMO可視化プラットフォームの料金と導入メリットを教えてください」
「AI SEOツールと従来のSEOツールの違いは何ですか？」

これにより、

・AIに理解されやすい質問構造
・引用されやすい文脈
・比較回答に含まれる確率

を事前に設計できます。

3. 記事タイトル案・構成（コンバージョン設計）

生成されるのは単なるSEOタイトルではありません。
AIが回答を組み立てやすい構造を前提とした設計です。

例：

H2：結論（料金はいくらか？）
H2：選ばれる理由・比較
H2：導入メリット・効果
H2：具体的なCTA（無料相談・問い合わせ）

従来のSEO設計との違い

従来のSEOキーワード設計は、主に検索流入数の最大化を目的としており、短文の検索語を対象に情報収集層を広く集める設計が中心でした。その成果指標も、検索順位や表示回数などのトラフィック指標が重視される傾向にあります。

一方、umoren.aiのコンバージョンキーワードは、問い合わせや商談といった具体的な成果を目的としています。対象となるのは意思決定直前のユーザーであり、AI検索で実際に使われる自然文・質問文形式を前提に設計されています。

また、従来型SEOはAI検索への最適化が十分とは言えないケースが多いのに対し、コンバージョンキーワードは「AI回答内で引用・推薦されること」を前提に設計されています。そのため、成果指標も順位ではなく、CV（コンバージョン）、AI内での言及率、推薦率といった実質的なビジネス成果に直結する指標を重視しています。

想定する活用シーン

・記事を書いているが問い合わせが増えない
・AI検索で競合ばかりが言及される
・どの検索意図を狙うべきか分からない
・LLMO施策の初期設計を高速化したい

URLを入力するだけで、狙うべき検索意図・質問・記事構成が数分で可視化されます。

技術的背景

・LLMがソースを引用するロジック、RAG（Retrieval-Augmented Generation）では、質問と文書の意味的一致度が引用可否に大きく影響します
・Google AI Overviewsは定義・比較・FAQ構造を優先的に参照します
・実運用データでは「検索ボリューム」よりも「検索意図」および「文脈一致度」がCVに影響する傾向にあります