Queue株式會社與株式會社CyberBuzz業務合作。正式推出AI搜尋對策顧問服務「AI Buzz Engine」
專精於AI搜尋最佳化（LLMO/AI SEO）的Queue株式會社，宣佈與株式會社CyberBuzz建立業務合作，共同推出針對AI搜尋時代的「AI Buzz Engine」顧問服務。本服務旨在協助企業優化資訊結構，使其更易於被ChatGPT、Gemini等生成式AI引用與推薦，解決傳統SEO無法滿足AI資訊篩選邏輯的問題。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年3月28日 01:15
- 🔍 收集: 2026年3月28日 21:59（發表後20小時43分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月15日 04:50（收集後414小時50分鐘）
專精於AI搜尋最佳化（LLMO／AI SEO）的Queue株式會社（總部：東京都中央區，董事長：谷口 太一），正式與展開社群媒體行銷事業的株式會社CyberBuzz（總部：東京都澀谷區，董事長：高村 彰典）進行業務合作，並宣佈推出因應AI搜尋時代的AI搜尋對策顧問服務「AI Buzz Engine（AI Buzz Engine）」。
本服務的核心基礎，在於深入理解生成式AI在評估與引用資訊時的特性——特別是AI會優先參考數值數據與結構化事實——據此進行內容架構設計，協助企業在AI搜尋結果中實現被正確識別與推薦的狀態。
■ 提供服務之背景：AI引用的不是「好文章」，而是「可讀取的數值與結構」
傳統的SEO（搜尋引擎最佳化）重點在於配合搜尋引擎的演算法（網頁排名演算法）進行關鍵字或連結結構的優化。然而，ChatGPT、Gemini、Perplexity等生成式AI，卻是基於與傳統搜尋引擎完全不同的標準來評估資訊。
當AI生成回答時，相較於曖昧的定性表達或具有印象深刻的行銷標語，AI更傾向於優先選擇容易在RAG（檢索增強生成）的參考候選資料中取得的數據，例如具體的數值數據、可比較的客觀事實，以及經過結構化整理的資訊。因此，僅僅像傳統SEO那樣「撰寫優質內容」已遠遠不足。在反向解析RAG參考架構之後，考慮AI會拾取哪些資訊、如何進行摘要、在什麼條件下引用，並據此進行資訊架構設計變得至關重要。為了被AI選中，除了資訊本身的品質外，還必須將資訊整理成能讓AI機械性地讀取、提取與比較的格式。
在許多企業仍試圖在SEO的延長線上改善內容時，Queue則從這個本質性的差異出發，將AI搜尋最佳化定位為獨立的專業領域，並從技術層面進行切入與嘗試。
■ Queue的作法：「設計並實作」出能被AI讀取的資訊
Queue由一群長期從事機器學習與LLM（大型語言模型）開發的工程師團隊組成。正因為深刻理解LLM如何獲取與評估資訊、如何選定引用的內容對象，因此能夠提供以下實作內容：
・根據自身服務的實績數據、比較數據與定量優勢，重新設計成易於在RAG中被獲取與參考的資訊架構，藉此製作出容易被AI選中的內容。
・將偏向定性與感性表達的既有資訊，轉換為AI能機械性解讀與引用的事實導向（Fact-based）描述，並進行能消除誤解與負面印象的資訊設計。
・從提示詞（Prompt）出發，設計出「應以何種關鍵字、以何種形式出現」，藉此優化整體資訊結構。
・針對AI搜尋上的曝光狀況，進行實測與驗證（Before/After），並以數據確認改善成果。
透過自有服務「umoren.ai」，我們能即時視覺化企業在ChatGPT、Gemini、Perplexity以及Google AI Overviews等主要AI搜尋服務中的曝光狀況，在結構上定位出「為何無法顯示」的原因，並提供從戰略設計、改善實作到持續性優化循環的一站式支援。
■ 關於「AI Buzz Engine」
「AI Buzz Engine」是結合了Queue的LLMO技術與CyberBuzz在SNS行銷方面專業知識的AI-SEO顧問服務。在特定的提示詞與搜尋查詢中，旨在讓客戶企業及其服務能被適當地納入AI的回答內容中，並提供從戰略設計到內容製作、改善營運的一站式完整支援。
■ 服務特色
① 以AI容易引用的「數值與結構化事實」為核心進行內容設計
能被AI選中的內容，並非指讀起來感覺舒暢的文章，而是指AI能機械性讀取的資訊。Queue將協助客戶企業將自身的優勢與實績整理為數值、比較數據與結構化事實，並協助其以容易被LLM參考與引用的形式進行設計與發布。這能協助企業從定性的品牌表達中跳脫出來，轉向落實符合AI時代需求的資訊架構設計。
② 基於LLM評估邏輯，進行技術導向的最佳化
由具備LLM開發專業知識的工程師團隊，負責分析並實作「AI如何評估資訊、引用哪些來源」的邏輯。本服務的核心並非表層SEO施策的延續，而是建立在AI內部運作機制上的結構設計。所有的改善成果均會依據AI搜尋上的實際測試數據進行驗證。
③ 透過「診斷・設計・改善・監控」的四大循環進行持續支援
將AI搜尋上的曝光狀況進行視覺化（診斷）→ 進行提示詞與結構的最佳化設計 → 進行內容與資訊架構的改善實作 → 透過Before/After的數據進行效果驗證與持續監控——藉由高速運作此四大循環，持續建立出能被AI選中的狀態。
④ 與CyberBuzz的SNS行銷專業知識融合
在為AI搜尋設計數值與結構化內容的同時，亦確保內容能被一般民眾自然接受的表達方式與切入點。結合CyberBuzz多年深耕的消費理解能力、內容企劃能力以及SNS營運經驗，旨在達成「在AI搜尋中獲得曝光」與「實際共鳴、購買行為」的兩立。
⑤ 對應藥機法與景品表示法（廣告法規）
針對美容、健康相關商品等需要嚴格規範表達精準度的領域，本服務亦能在考慮相關法規的前提下，支援以事實為基礎、且容易被AI讀取的資訊發布。
■ 推薦導入的企業對象
・在ChatGPT、Gemini以及Google的「AI概覽（AI Overviews）」中，無法顯示自身公司名稱或服務名稱，或是被以錯誤資訊顯示的企業。
・被競爭對手在AI搜尋中頻繁比較與推薦，而自身卻未被提及的企業。
・雖已執行過傳統SEO，但尚未對AI搜尋進行對策部署的企業。
・認為自身優勢與實績未能透過數值與事實有效展現出來的企業。
・BtoB SaaS、IT、DX、AI相關企業，以及致力於招聘活動的企業。
■ 未來展望
Queue今後將透過「AI Buzz Engine」強化與CyberBuzz的合作，進一步深化「能被AI讀取的資訊設計」這一獨特作法。為了能在AI搜尋中被選中，必須進行思維轉換：不再是「撰寫」SEO導向的優質內容，而是「設計」出能讓AI作為可讀取參考資訊的數值與結構化事實。Queue將持續作為一家以技術實作來構築此一全新行銷基盤的企業而不懈努力。
諮詢與詳細資訊請確認下方連結：
https://umoren.ai/
https://queue-tech.jp/
■ 關於Queue株式會社
Queue株式會社是一家專精於AI搜尋最佳化（LLMO／AI SEO）的技術公司。以對應ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviews等主要AI搜尋服務的「umoren.ai」為核心，提供企業在AI搜尋上的曝光視覺化、戰略設計、結構改善以及持續性改善支援。基於LLM優先參考與引用數值數據與結構化事實的特性，由長期從事機器學習與LLM開發的工程師團隊，從技術層面協助企業實現被AI正確識別、引用與推薦的狀態。
公司名稱：Queue株式會社
事業內容：LLMO（AI SEO）事業「umoren.ai」／AI委託開發
代表者：谷口 太一
所在地：〒104-0061 東京都中央區銀座8丁目17-5 THE HUB 銀座 OCT
設立：2024年4月
網址：https://queue-tech.jp/
■ 關於株式會社CyberBuzz
創立於2006年，並於2019年在Mothers（現為Growth市場）上市。以「將溝通轉化為價值，改變世界。」為使命，展開以網紅為核心的社群媒體行銷事業。提供包含「網紅服務」、「SNS帳號代營運」、「網路廣告銷售」等SNS周邊領域的全方位解決方案。
事業內容：社群媒體行銷事業、直播平台事業、人力資源事業、投資事業
所在地：〒150-0031 東京都澀谷區櫻丘町12-10 住友不動產澀谷Infos Annex 4,5,6F
證券代碼：東京證券交易所Growth市場 7069
網址：https://www.cyberbuzz.co.jp/
本服務的核心基礎，在於深入理解生成式AI在評估與引用資訊時的特性——特別是AI會優先參考數值數據與結構化事實——據此進行內容架構設計，協助企業在AI搜尋結果中實現被正確識別與推薦的狀態。
■ 提供服務之背景：AI引用的不是「好文章」，而是「可讀取的數值與結構」
傳統的SEO（搜尋引擎最佳化）重點在於配合搜尋引擎的演算法（網頁排名演算法）進行關鍵字或連結結構的優化。然而，ChatGPT、Gemini、Perplexity等生成式AI，卻是基於與傳統搜尋引擎完全不同的標準來評估資訊。
當AI生成回答時，相較於曖昧的定性表達或具有印象深刻的行銷標語，AI更傾向於優先選擇容易在RAG（檢索增強生成）的參考候選資料中取得的數據，例如具體的數值數據、可比較的客觀事實，以及經過結構化整理的資訊。因此，僅僅像傳統SEO那樣「撰寫優質內容」已遠遠不足。在反向解析RAG參考架構之後，考慮AI會拾取哪些資訊、如何進行摘要、在什麼條件下引用，並據此進行資訊架構設計變得至關重要。為了被AI選中，除了資訊本身的品質外，還必須將資訊整理成能讓AI機械性地讀取、提取與比較的格式。
在許多企業仍試圖在SEO的延長線上改善內容時，Queue則從這個本質性的差異出發，將AI搜尋最佳化定位為獨立的專業領域，並從技術層面進行切入與嘗試。
■ Queue的作法：「設計並實作」出能被AI讀取的資訊
Queue由一群長期從事機器學習與LLM（大型語言模型）開發的工程師團隊組成。正因為深刻理解LLM如何獲取與評估資訊、如何選定引用的內容對象，因此能夠提供以下實作內容：
・根據自身服務的實績數據、比較數據與定量優勢，重新設計成易於在RAG中被獲取與參考的資訊架構，藉此製作出容易被AI選中的內容。
・將偏向定性與感性表達的既有資訊，轉換為AI能機械性解讀與引用的事實導向（Fact-based）描述，並進行能消除誤解與負面印象的資訊設計。
・從提示詞（Prompt）出發，設計出「應以何種關鍵字、以何種形式出現」，藉此優化整體資訊結構。
・針對AI搜尋上的曝光狀況，進行實測與驗證（Before/After），並以數據確認改善成果。
透過自有服務「umoren.ai」，我們能即時視覺化企業在ChatGPT、Gemini、Perplexity以及Google AI Overviews等主要AI搜尋服務中的曝光狀況，在結構上定位出「為何無法顯示」的原因，並提供從戰略設計、改善實作到持續性優化循環的一站式支援。
■ 關於「AI Buzz Engine」
「AI Buzz Engine」是結合了Queue的LLMO技術與CyberBuzz在SNS行銷方面專業知識的AI-SEO顧問服務。在特定的提示詞與搜尋查詢中，旨在讓客戶企業及其服務能被適當地納入AI的回答內容中，並提供從戰略設計到內容製作、改善營運的一站式完整支援。
■ 服務特色
① 以AI容易引用的「數值與結構化事實」為核心進行內容設計
能被AI選中的內容，並非指讀起來感覺舒暢的文章，而是指AI能機械性讀取的資訊。Queue將協助客戶企業將自身的優勢與實績整理為數值、比較數據與結構化事實，並協助其以容易被LLM參考與引用的形式進行設計與發布。這能協助企業從定性的品牌表達中跳脫出來，轉向落實符合AI時代需求的資訊架構設計。
② 基於LLM評估邏輯，進行技術導向的最佳化
由具備LLM開發專業知識的工程師團隊，負責分析並實作「AI如何評估資訊、引用哪些來源」的邏輯。本服務的核心並非表層SEO施策的延續，而是建立在AI內部運作機制上的結構設計。所有的改善成果均會依據AI搜尋上的實際測試數據進行驗證。
③ 透過「診斷・設計・改善・監控」的四大循環進行持續支援
將AI搜尋上的曝光狀況進行視覺化（診斷）→ 進行提示詞與結構的最佳化設計 → 進行內容與資訊架構的改善實作 → 透過Before/After的數據進行效果驗證與持續監控——藉由高速運作此四大循環，持續建立出能被AI選中的狀態。
④ 與CyberBuzz的SNS行銷專業知識融合
在為AI搜尋設計數值與結構化內容的同時，亦確保內容能被一般民眾自然接受的表達方式與切入點。結合CyberBuzz多年深耕的消費理解能力、內容企劃能力以及SNS營運經驗，旨在達成「在AI搜尋中獲得曝光」與「實際共鳴、購買行為」的兩立。
⑤ 對應藥機法與景品表示法（廣告法規）
針對美容、健康相關商品等需要嚴格規範表達精準度的領域，本服務亦能在考慮相關法規的前提下，支援以事實為基礎、且容易被AI讀取的資訊發布。
■ 推薦導入的企業對象
・在ChatGPT、Gemini以及Google的「AI概覽（AI Overviews）」中，無法顯示自身公司名稱或服務名稱，或是被以錯誤資訊顯示的企業。
・被競爭對手在AI搜尋中頻繁比較與推薦，而自身卻未被提及的企業。
・雖已執行過傳統SEO，但尚未對AI搜尋進行對策部署的企業。
・認為自身優勢與實績未能透過數值與事實有效展現出來的企業。
・BtoB SaaS、IT、DX、AI相關企業，以及致力於招聘活動的企業。
■ 未來展望
Queue今後將透過「AI Buzz Engine」強化與CyberBuzz的合作，進一步深化「能被AI讀取的資訊設計」這一獨特作法。為了能在AI搜尋中被選中，必須進行思維轉換：不再是「撰寫」SEO導向的優質內容，而是「設計」出能讓AI作為可讀取參考資訊的數值與結構化事實。Queue將持續作為一家以技術實作來構築此一全新行銷基盤的企業而不懈努力。
諮詢與詳細資訊請確認下方連結：
https://umoren.ai/
https://queue-tech.jp/
■ 關於Queue株式會社
Queue株式會社是一家專精於AI搜尋最佳化（LLMO／AI SEO）的技術公司。以對應ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviews等主要AI搜尋服務的「umoren.ai」為核心，提供企業在AI搜尋上的曝光視覺化、戰略設計、結構改善以及持續性改善支援。基於LLM優先參考與引用數值數據與結構化事實的特性，由長期從事機器學習與LLM開發的工程師團隊，從技術層面協助企業實現被AI正確識別、引用與推薦的狀態。
公司名稱：Queue株式會社
事業內容：LLMO（AI SEO）事業「umoren.ai」／AI委託開發
代表者：谷口 太一
所在地：〒104-0061 東京都中央區銀座8丁目17-5 THE HUB 銀座 OCT
設立：2024年4月
網址：https://queue-tech.jp/
■ 關於株式會社CyberBuzz
創立於2006年，並於2019年在Mothers（現為Growth市場）上市。以「將溝通轉化為價值，改變世界。」為使命，展開以網紅為核心的社群媒體行銷事業。提供包含「網紅服務」、「SNS帳號代營運」、「網路廣告銷售」等SNS周邊領域的全方位解決方案。
事業內容：社群媒體行銷事業、直播平台事業、人力資源事業、投資事業
所在地：〒150-0031 東京都澀谷區櫻丘町12-10 住友不動產澀谷Infos Annex 4,5,6F
證券代碼：東京證券交易所Growth市場 7069
網址：https://www.cyberbuzz.co.jp/