
GiRAFFE&Co.、AI広告・AI検索時代のデータ基盤最適化「テクニカルAIO」提供開始
公開日:
株式会社GiRAFFE&Co.は、AI広告・AI検索時代に最適化されたデータ基盤を構築するコンサルティングサービス「テクニカルAIO」の提供を開始しました。ChatGPT内広告やGoogle AI Overviewsの広告拡大を背景に、従来のキーワード中心の広告設計ではAIが商品を正しく理解できないという課題に対応します。商品データをAIが理解しやすい形に整備することで、AI広告・AI検索・SEOの効果を底上げすることを目指します。
ポイント
- 1ChatGPT内広告やGoogle AI Overviews広告の拡大に対応するデータ基盤最適化サービス
- 2商品スペックに加え利用シーンやFAQ、レビュー要約などを構造化しAI Ready化を支援
- 3大規模サイト向けテクニカルSEOとDFOの知見を統合し、3領域横断でデータ基盤を設計
AI広告・AI検索時代の到来と課題
インターネット検索は、キーワード入力からAIとの対話による問題解決へと変化しています。OpenAIがChatGPT内広告のテストを開始し、GoogleもAI Overviewsでの広告表示を拡大する中、従来のリスティング広告のキーワード中心設計では、会話文脈を重視するAI広告の要件を満たせない場面が出てきました。多くの企業の広告フィードは単なる商品スペックのリストに留まっており、利用シーンやFAQ、レビュー要約などの情報が不足しているため、AIが商品を適切に理解・推薦できないという課題があります。
「テクニカルAIO」の特徴
「テクニカルAIO」は、商品データ、広告フィード、詳細ページ、一覧ページ、構造化データを一体として再設計するコンサルティングサービスです。フィード・ページ・継続改善の3層で最適化し、AI広告向けデータ整備、AI検索・AIO向け情報構造整備、既存SEOの受け皿強化を横断的に支援します。これにより、1つのデータ基盤で複数のマーケティング資産の底上げを目指します。なお、本サービスはAI広告・AI検索における成果を保証するものではありません。
両社の強みと対象顧客
GiRAFFE&Co.は15年以上にわたる大規模サイトのテクニカルSEO知見を持ち、ニフティライフスタイルのDFOチームは2000年代前半からデータフィード最適化に取り組み、1,000サイト以上の導入実績があります。この両社の知見を統合し、広告フィードとWebページのデータ設計を同一思想で横断的に行う点が最大の強みです。主に商品点数・媒体数・サイト規模が大きく、データ設計が複雑化している大規模事業者を対象としています。
提供サービス内容
サービスは4つの柱で構成されます。1つ目は既存の広告フィードやWebサイト構造の改善余地を診断する「AI Ready診断」で、初回無料プランも用意されています。2つ目は利用シーンやFAQなどの項目を追加したデータフィードのAI Ready化設計です。3つ目はURL正規化やJSON-LDマークアップなどを改善するテクニカルSEO・ページ構造改善コンサルティングです。4つ目はユーザーの会話文脈に合わせた独自タグ設計やMCPサーバー構築支援です。
Q&A
Q. テクニカルAIOとは何ですか?
A. AI広告・AI検索・SEOに共通して使えるデータ基盤を整備するコンサルティングサービスです。商品データをAIが理解しやすい形に構造化し、マーケティング効果の底上げを目指します。
Q. 従来の広告フィードと何が違うのですか?
A. 従来のフィードは商品スペックの羅列でしたが、テクニカルAIOでは利用シーンやFAQ、レビュー要約なども構造化します。これによりAIが商品を文脈に合わせて提案しやすくなります。
Q. どのような企業が対象ですか?
A. 商品点数や媒体数が多く、広告フィードとWebページのデータ設計が複雑な大規模事業者が主な対象です。小規模サイトよりもデータ統合の効果が大きい企業に向いています。
関連リンク
- https://giraffe-co.jp/technical-aio/
- https://giraffe-co.jp/
- https://niftylifestyle.co.jp/
- https://openai.com/index/testing-ads-in-chatgpt/
- https://help.openai.com/ja-jp/articles/20001207-chatgpt-%E3%81%AE%E5%BA%83%E5%91%8A%E5%9F%BA%E6%9C%AC
- https://support.google.com/google-ads/answer/16297775?hl=ja

O!Productニュース編集部からのコメント
商品の利用シーンやレビューまでフィードに含める発想は確かに盲点でした。データ基盤をAI向けに再設計するのは、これからの広告運用に必須になりそうです。
引用元:PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部


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