AIにSEO・広告運用・AIOを任せ、1ヶ月で自然流入30万PV・採用応募約120件・問い合わせ約50件を獲得

自社開発のAIエージェントで内部SEO対策・AIO対策・コンテンツ作成・広告運用・クリエイティブ作成・LP改善の6領域を一気通貫で運用し、PVの大部分を自然流入で獲得した実証結果を公開します。



[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/37/91210-37-ef2ee5b4cc660f1a8a6d87150be49111-2630x1422.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


株式会社renueは、自社開発のAIエージェントを自社マーケティング業務に適用しました。2026年4月の1ヶ月間で、自社サイト30万PV（大部分が自然流入）、採用応募約120件、問い合わせ約50件を獲得しています。内部SEO対策・コンテンツ作成・AIO対策・広告運用・クリエイティブ作成・LP改善の6領域をAIで一気通貫運用し、広告代理店を介さず完全インハウスで運用しました。

エグゼクティブサマリー

2026年4月の1ヶ月間に獲得した自社サイト30万PVは、その大部分が広告課金に依存しない自然流入です。内部SEO対策・AIO対策・コンテンツ作成・LP改善を自社開発AIエージェントが連動して運用し、Google検索流入と生成AI回答経由の流入の双方を引き上げました。SEOに加えてAIOも同一の運用基盤で攻略でき、新たな自然流入経路を確立しています。有料広告は採用応募・問い合わせの獲得用途に絞り、サイト全体の集客は自然流入が主導しています。

問い合わせ1件あたりの広告費は約1.7万円、採用応募1件あたり約0.7万円です。広告代理店を介さず、自社開発のAIエージェントで運用全工程を内製化したため、手数料コストは発生していません。一般的な代理店委託では広告費の15～20%の手数料が積み上がる構造で、本実証ではこの相当コストを発生させずに運用しました。

スタートアップ・中小企業の経営層・マーケ担当が直面する人手不足と運用コストの課題に対し、自社開発のAIエージェントを自社業務に適用することで、AIが代替できる範囲を実数値で示しました。社内マーケ担当の運用工数は大幅に圧縮され、人手は意思決定と戦略策定に集中する体制を確立しました。

renueの自社開発AIエージェントについて

弊社は、マーケティング業務全体をAIエージェントが完結させる自社開発AIエージェントを提供しています。広告運用に閉じず、自然流入の獲得から訪問後のコンバージョンまでを一気通貫で運用できる構成です。

自社開発AIエージェントの主要機能は以下の6領域です。

- 内部SEO対策：サイト構造・内部リンク・メタ情報を継続的に最適化
- コンテンツ作成・監査：検索意図とAI回答ニーズに沿った記事をAIで生成、既存記事も品質監査・改稿
- AIO対策：生成AI回答エンジンへの引用最適化
- 広告運用：Instagram・Facebook・Google検索・YouTube・X・TikTok等の複数媒体を自動運用
- クリエイティブ作成：画像・動画・コピーをAIで自動生成し、媒体規格に応じて派生展開
- LP改善：流入後の行動データから改善仮説を生成し、CVRを継続的に向上

これらを統合ダッシュボードで提供し、検索流入・AI回答経由・広告・採用導線まで一貫して運用できます。代理店手数料の重さや人手不足でマーケティングが回らない中小企業の経営層・マーケ担当を対象に、初期費用無料・広告費の1～2%の成果報酬型（一般的な代理店手数料の約1/10）で導入できる構成です。

製品詳細：https://renue.co.jp/services/ad-agent/automation

対象領域の前提

中小企業のマーケティングは、広告・SEO・AIO・コンテンツ・LP・採用導線が分業のまま運用される構造が一般的です。各領域に専任を置く余力がなく、片手間運用になりがちで、領域間の連動が起きません。検索流入を増やしても受け皿のLPが弱い、広告で集めても自然流入は細い、といった非効率が積み上がります。

検索行動も変化しました。生成AIによる回答エンジンの利用が広がり、従来のSEOに加えてAIOが新たな流入経路となりました。Google検索だけに最適化しても届かない層が増え、AI回答内に自社情報が引用される設計が必要になっています。広告依存のマーケティングは、媒体側のCPC高騰がそのままCPA悪化に直結する構造で、自然流入の太さが事業の損益分岐を左右します。

採用・商談獲得の領域でも構造的な課題があります。求人媒体経由の応募は月数百件規模になる一方、自社採用ページ経由の応募は十数件にとどまり、媒体依存からの脱却が課題です。BtoB商談獲得もリスティング広告中心の運用では1件数万円～十数万円が相場となり、広告以外の流入経路を持たないと持続しません。広告・採用・SEO・AIO・LPを横断して設計する余力は、ほとんどの中小企業にありません。

目標

中小企業のマーケティング業務が、人手不足のままでも回せる仕組みをつくります。経営層・マーケ担当が日次の運用作業から解放され、意思決定と戦略策定に集中できる体制を整えるため、まず広告・SEO・AIO・コンテンツ・クリエイティブ・LP改善の6領域を、自社開発のAIエージェントだけで完結させる構成を狙います。

広告費の15～20%を占める代理店手数料を構造的にゼロにし、各領域の運用と制作物作成を内製化することで、削減分を本業の競争力強化に再投資できるようにします。あわせて、広告依存からも脱却し、自然流入を太い柱とする構成へ移行します。検索流入とAI回答経由を主軸に据え、広告は補助という位置づけにします。

各領域を一貫設計することで、媒体掲載料・スカウト料・広告費に依存しない採用・商談獲得を実現します。最終的には、自社開発AIエージェントによるマーケティング運用の標準化を、企業規模を問わず広げていく考えです。

課題

領域横断運用の人的工数
renueでは内部SEO・AIO・コンテンツ・広告・クリエイティブ・LP改善の6領域を、マーケ担当者が他業務と兼務しながら運用する体制でした。各領域でデータも改善サイクルも異なり、すべてに目を配るには月50時間規模の工数が必要でしたが、現実には片手間運用にとどまり、領域間の連動が起きない状況が続いていました。

自然流入を太くする設計の不足
広告中心の流入設計のままでは、出稿を止めた瞬間にPVが落ちる構造から抜け出せませんでした。自然流入を太くするには内部SEO・AIO・コンテンツ・LPを長期視点で運用する必要がありますが、短期成果を求める広告運用と並行して維持する余力が社内になく、自然流入の積み上げが進まない状態が続いていました。

コンテンツ生成・監査の手作業
検索意図とAI回答ニーズに沿った記事を量産するには、企画・執筆・監査を継続できる体制が必要でしたが、外注すると1記事数万円規模となり月数十万円の費用が発生する見込みでした。社内ライターを抱える余力もなく、既存記事の品質監査・改稿にも手が回らず、サイト全体のコンテンツ更新が滞る状態でした。

SEOとAIOの分断
従来のSEOはGoogle検索結果の順位最適化が主軸ですが、生成AI回答エンジンへの最適化（AIO）は別の設計思想を必要とします。renueでも当初は両者を別個に検討しており、コンテンツ戦略が分断され、記事制作の重複や情報の整合性低下が起きるリスクを抱えていました。

LP改善とクリエイティブのボトルネック
流入が増えてもLPのCVRが低ければ商談・応募に結びつかないため、LP改善が必須でした。しかしデザイナー・エンジニア・分析担当の連携が必要で、社内体制では月次・四半期単位の改善サイクルしか組めない状態でした。各媒体向けクリエイティブの制作も外注デザイナー・コピーライターへの依存から抜け出せませんでした。

採用チャネルの媒体依存
renueの採用は求人媒体経由が中心で、媒体掲載料・スカウト料が固定費として月数十万円規模で発生していました。自社採用ページからの直接応募は十数件規模にとどまり、媒体に支払うコストを下げられない構造でした。広告とSEOで自社採用ページへの流入を増やす設計が必要でしたが、6領域運用と並行して採用導線まで整備する余力がない状況でした。

ソリューション・やったこと

renueは自社開発のAIエージェントを自社マーケティングに適用し、上記の課題を順次解消しました。本AIは、内部SEO対策・コンテンツ作成・監査・AIO対策・広告運用・クリエイティブ作成・LP改善の6領域を統合ダッシュボードで運用する製品です。

内部SEO対策とコンテンツ作成・監査の自動化
サイト構造・内部リンク・メタ情報をAIが継続的に解析し、最適化案を自動生成します。検索意図とAI回答ニーズに沿った記事の企画・執筆・監査もAIが担い、月数十本規模の記事を内製化しました。既存記事の品質監査・改稿も並行して進め、サイト全体の検索評価とAI引用率を底上げしています。

外注ライターへの発注を行わず、企画から公開までを最短数時間で完結する体制を確立しました。執筆コストが構造的に下がり、長期視点で記事ストックを積み上げられる構成です。

AIO対策
生成AI回答エンジンへの引用最適化を、SEO対策と単一のコンテンツ戦略に統合しました。記事ごとにGoogle検索順位とAI回答での引用状況を並行モニタリングし、両指標を見ながら改稿・追加を判断します。

広告運用で得たクエリデータをコンテンツ企画にも還流させ、SEO・AIO・広告の3領域の学習が相互に効くサイクルを設計しました。AI回答に引用されやすい文章構造・引用元として認識される情報設計をテンプレート化し、運用に組み込んでいます。

広告運用とクリエイティブ作成
Instagram・Facebook・Google検索・YouTube・X・TikTok等の複数媒体に対し、媒体APIへの直接接続によりCV単価・CTR・ROAS等の指標をリアルタイムで取得します。AIエージェントが入札調整・予算配分（設定上限の範囲内）・配信面入れ替えの改善案を毎朝生成し、運用者がエージェント上から即座に各媒体へ反映できる構成です。

各媒体の規格に合わせた画像・動画・コピーもAIが生成し、CTR上位の素材は派生バリエーションを追加生成、低成果素材の差し替え案も提示します。差し替え・配信オン/オフはエージェント上の操作で各媒体に反映できます。ブランドガイドライン・訴求ポリシーを事前学習させ、自社のトーン・配色・コピーの語彙から逸脱しない範囲で量産しました。外注デザイナー・コピーライターへの発注を行わず、生成から配信開始までを最短数時間で完結しました。

LP改善
流入後の行動データ（クリック・スクロール・滞在時間・離脱位置）を分析し、AIが改善仮説とLP編集案を自動生成します。コンバージョン率の高いパターンを学習し、訴求文・配置・CTA設計を継続的に最適化する構成です。

デザイナー・エンジニアの介在を最小化することで、従来は月次・四半期単位だったLP改善サイクルを日次・週次に短縮しました。流入チャネル別にLP出し分けを自動制御し、検索流入向け・AI回答経由向け・広告流入向けでそれぞれ最適化された訴求を提示できる構成です。

効果計測の自動連携
CV発生から商談・応募に至るまでを横断的に追跡し、自然流入経由・AI回答経由・広告経由のチャネル別CPA・LTVを統合ダッシュボードで可視化します。媒体ごとに分断されていたレポートを単一画面に集約することで、領域横断の意思決定が即時に行える環境を整えました。

日次でCPA・CTR・CVRの異常検知を行い、閾値外の動きを検出した時点でAIが配信パラメータや記事優先度の調整案を提示し、エージェント上の操作で即座に反映できます。改善サイクルが日次・時間単位に短縮され、機会損失の発生を最小化しました。

AIの安全設計（ガードレール）
入札調整・クリエイティブ差し替え・配信面入れ替えはエージェント経由で実行できます。一方、広告予算の上限変更だけはエージェントから操作できず、各広告プラットフォーム上で運用者が自身の手で実施する設計です。AIや運用ミスによって設定上限を超える広告費が知らぬ間に消費される構造的リスクを排除しました。

エージェントが運用効率化を担い、上限という最後の安全弁を人間が握る切り分けで、運用スピードと予算統制の安全性を両立しました。AI技術と安全要件を熟知するrenueが自社開発・自社運用する製品だからこそ実装できた設計です。

効果

2026年4月の1ヶ月間における主要指標は以下の通りです。

マーケティング成果
- 自社サイトPV：30万PV
- 採用応募：約120件
- 問い合わせ獲得：約50件
- 広告費総額：約85万円

PVの大部分を自然流入で獲得した点が本実証の核です。広告出稿を止めても流入が継続する基盤が整い、広告依存のマーケティングから脱却した構造になっています。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/37/91210-37-4d6cf6948a910ddbcd9d3afbf1aafb7b-1300x406.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/37/91210-37-3278713425ce61fa8fb5905cd8c60ae0-1308x572.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
自社サイトの表示回数推移（2026年3月～4月）


採用応募・問い合わせサマリー
2026年4月の1ヶ月間で獲得した採用応募・問い合わせの内訳は以下の通りです。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/37/91210-37-fd4e2e11f4fd845f3997fae2dfc7e60c-1302x452.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


自社開発AIエージェントによる内部SEO・コンテンツ・AIO対策の連動により、自社サイト経由の応募・問い合わせが構造的に増加した結果です。

AIO攻略の達成
従来のSEOに加えて、生成AI回答エンジンへの引用獲得を狙うAIOも同一の運用基盤で攻略しました。
- 自社関連クエリで生成AI回答エンジンの回答内に自社情報が引用される事例を継続的に確認
- AI回答エンジン経由での自社サイト流入が新たな自然流入チャネルとして発生
- SEO向け記事とAIO向け記事を分離せず、単一のコンテンツ戦略で両指標を同時に引き上げ

検索行動が「キーワード検索」から「AI回答エンジンへの質問」へ移る変化に対し、SEO単独運用の企業が取りこぼす流入を獲得できる構成を実証しました。
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/37/91210-37-2ce183ee7484dc02ec6511e316a5bf45-1640x1294.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]



コスト効率
- 問い合わせ1件あたりの広告費：約1.7万円
- 採用応募1件あたりの広告費：約0.7万円
- 代理店手数料：発生なし（参考：一般的な代理店委託の場合、広告費の15～20%の手数料が発生）

今後の展望

自社実証で蓄積した運用ノウハウを製品ロードマップに反映し、自社開発AIエージェントの対応領域と精度を継続的に拡張していきます。まずはX・TikTok・YouTubeのクリエイティブ生成精度の向上と、媒体ごとの最適化ロジック強化に取り組み、自社で検証した運用パターンを汎用テンプレートとして整理することで、導入企業が短期間で立ち上げられる支援機能を拡充します。

業種ごとのチューニングは導入実績を積みながら段階的に広げ、その先では内部SEO・AIO・コンテンツ・広告・クリエイティブ・LP改善の統合運用をエンタープライズ規模へ展開できるよう、ガバナンス・監査ログ・複数アカウント管理機能を整備します。運用判断履歴をすべて追跡可能にし、コンプライアンス要件の厳しい業種でも導入できる構成を目指します。

会社概要

- 会社名：株式会社renue
- 所在地：〒105-7105 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター 5階
- 代表者：山本悠介
- 事業内容：AIコンサルティング業
- URL：https://renue.co.jp/

本件に関するお問い合わせ

- メール：info@renue.co.jp


PR TIMESプレスリリース詳細へ