Queue株式會社與CyberBuzz株式會社達成業務合作，正式推出AI搜尋對策顧問服務「AI Buzz Engine」

專注AI搜尋最佳化（LLMO／AI SEO）的Queue株式會社（總部：東京都中央區，代表取締役：谷口太一），與經營社群媒體行銷事業的CyberBuzz株式會社（總部：東京都澀谷區，代表取締役社長：髙村彰典）達成業務合作，正式推出因應AI搜尋時代的AI搜尋對策顧問服務「AI Buzz Engine（AI Buzz引擎）」。

本服務以生成AI在評估、引用資訊時的特性為核心——尤其是優先參照數值資料與結構化事實的特性——透過針對性的內容設計，協助企業在AI搜尋中獲得正確認知與推薦。

■ 服務背景：AI引用的不是「好文章」，而是「可解讀的數值與結構」

傳統SEO的核心在於配合搜尋引擎演算法（PageRank演算法）來最佳化關鍵字與連結結構。然而，ChatGPT、Gemini、Perplexity等生成AI評估資訊的標準與此截然不同。

AI在生成回答時，相較於模糊的定性表述或吸睛的廣告詞，更傾向優先採用在RAG中易於取得的具體數值資料、可比較的事實，以及結構化整理的資訊。因此，僅靠傳統SEO思維「寫出好內容」已不再足夠，必須逆向解析RAG的參照結構，掌握AI如何擷取、摘要及引用資訊，才能進行有效的資訊設計。要被AI選中，不僅需要資訊本身的品質，還需要以AI能機械化讀取、提取、比較的格式加以整理。

在許多企業仍試圖沿用SEO思路改善內容之際，Queue從這項本質差異出發，將AI搜尋最佳化定位為獨立的專業領域，並以技術性方式加以應對。

■ Queue的方法論：設計並實作「能被AI讀取的資訊」

Queue以長期從事機器學習與LLM開發的工程師團隊為核心。正因深刻理解LLM如何獲取、評估資訊，以及選擇引用哪些內容的邏輯，Queue能夠提供以下實作服務：

・根據自家公司與服務的實績數值、比較數據及量化優勢，將資訊結構重新設計為易於在RAG中被取得與參照的形式，打造更容易被AI選中的內容

・將偏向定性、情感表達的既有資訊，轉換為AI可機械化解讀與引用的事實導向描述，進行有助於消除誤解或負面印象的資訊設計

・從提示詞出發，設計「應在哪些查詢中、以何種方式出現」的策略，全面最佳化資訊結構

・以Before/After實測驗證AI搜尋曝光狀況，以數字確認改善成效

在自家服務「umoren.ai」中，Queue能即時可視化企業在ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviews等主要AI搜尋上的曝光狀況，結構性地找出「為何沒有出現」的原因，並提供從策略規劃到改善實作、持續優化循環的一站式支援。

■ 關於「AI Buzz Engine」

「AI Buzz Engine」結合了Queue的LLMO技術與CyberBuzz的社群媒體行銷...