AI検索時代の「評判」を、
データで可視化する。
Google検索だけでなく、ChatGPT・Gemini・AI Overview上で、あなたのクリニックがどう評価され、どう語られているか。その構造を分析し、正しく評価される状態へ導きます。
無料診断を相談する→新規患者の多くは、来院前に検索とAIで評判を調べます。そして2026年、その入口は「Google検索」から「AIの回答」へ移りつつあります。
AI検索は、ネガティブな口コミも含めて要約し、検索以上に強く印象を左右します。
自院サイトの宣伝はAIに信用されにくく、第三者の評価が優先されます。
一度AIに学習された評価は、後からの修正が難しくなります。
従来のSEO対策だけでは、AIの回答は変わりません。検索とAIの両面で「正しく評価される状態」を設計する必要があります。
Google検索の上位結果、AI検索（ChatGPT／Gemini／Perplexity）での回答内容、サジェスト、AI Overview表示を網羅的に調査。現状をデータで可視化したレポートをお渡しします。
診断で見えた課題に対し、AIに引用される正しい情報設計、構造化データ、一次情報の発信を通じて、検索とAIの両面で評価が改善される状態を構築します。医療広告ガイドラインを踏まえて設計します。
検索結果とAI回答を定点観測し、新たなネガティブ露出を早期に検知。月次でレポートし、評判を継続的に守ります。
AIには効果がなく、アルゴリズム変更で効果が消えることもあります。表面的な順位操作は、AIが参照する評価構造そのものには届きません。
検索とAIの両方で「正しく評価される状態」そのものを構築します。一時的な操作ではなく、AIに引用される情報の土台を設計します。
さらに、美容医療・医療広告ガイドラインを踏まえた上で設計するため、コンプライアンスを損なわずに評判を守れます。
東京大学大学院にて、AI・ウェブ検索技術および評価構造を研究。AI検索における評価構造の分析を専門とする。研究で培ったAI検索の知見を、医療広告ガイドラインの遵守と両立させながら、クリニックの評判設計に応用しています。
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