【StockSun】LLMO対策会社の選び方

【StockSun】歯科医院向け”毎月新患100人overメソッド極秘資料”
【歯科医院向け】 コンビニより多い超激戦区で「毎月新患100人over」を叩き出す！StockSun式・集患メソッドの全貌 「HPはあるのに新患が増えない」「広告費をかけているのに予約が埋まらない」……そう悩んでいませんか？ 現在、全国の歯科医院数は約65,900件前後と、コンビニエンスストアの数よりも多い異常事態です 。 本資料は、400医院以上の支援実績に基づく、属人性を排除した「新患100人overメソッド」のすべてを公開する極秘資料です 。 入社2〜3ヶ月の未経験コンサルタントでも結果を出せるほど体系化された「勝つべくして勝つ」戦術をお渡しします 。 本資料で明かされる「新患爆増」3つの武器 1. 患者の「10種のニーズ」を完全網羅したHP設計 ・患者は「歯が痛い」「詰め物が取れた」など顕在的な悩みで来院します 。 ・トップページで自費診療ばかりをアピールする「よくある失敗」を避け、今すぐ行きたい患者に刺さる訴求（土日診療、急患対応など）をファーストビューに配置する正解構成を解説します 。 2.エリアキーワード「3面2攻略（リスティング・MEO・SEO）」の極意 ・リスティング広告: 「歯医者」の単一キーワード配信は失敗の元 。エリア名×歯医者のフレーズ一致で予算を投下し、CVR15%以上を狙う正しい運用法 。 ・MEO対策: 口コミ獲得を「院内の人事評価制度（インセンティブ等）」に組み込み、カルチャーとして定着させる裏ワザ 。 ・SEO対策: 診療科目を細分化し、最低でもサイト全体で30ページ以上を作成。検索上位を獲るための強力なディレクトリ構造の作り方 。 3離脱を防ぐ「予約枠マネジメント」 使いづらいレセコン連携型ではなく、患者が直感的に操作できる「予約特化型システム」の導入 。 予約枠はできる限りフル開放し、「急患対応枠」も活用して取りこぼしを防ぐ仕組み作り 。 📈 圧倒的な実績（資料内にて詳細公開） 【新宿区】ご支援前：月間新患80人前後 ➡ 半年後：230人over 【江東区】開業時から支援 ➡ 1年後：180人over 💡 こんな歯科医院の理事長・院長・事務長様におすすめです 本気で新患100人、あるいはそれ以上を目指したい 。 チェア数が4台以上あり、WEB予約枠をフルで開放できる 。 エリア×歯医者の月間検索ボリュームが1,500回以上ある 。 月予算40万円弱の捻出が可能である 。 （※競合が極端に強いエリアで予算がない場合や、先生が顔出し不可の場合は、本メソッドでも失敗するケースがございます。資料内で「失敗条件」も包み隠さず解説しています 。） 正しい市況の理解と、適切な「3面攻略」さえ実行すれば、新患は必ず増えます 。 本気で医院をグロースさせたい方は、今すぐ本資料をダウンロードして実践してください。

【StockSun】LLMO可視性診断 & 改善運用ご提案資料
LLMO可視性診断＆改善運用ご提案資料とは 本資料は、検索のあり方が激変する「AI検索時代」において、自社ブランドがChatGPTやGeminiなどのAIから選ばれ、推奨されるための戦略をまとめた「LLMO（大規模言語モデル最適化）戦略提案書」の実物です。 「2026年までに、従来型検索のボリュームは25%減少する」という予測がある中、これまでのSEO（検索エンジン最適化）だけでは通用しない、AI時代の新しいマーケティングの思考プロセスと具体的な実行プランをすべて公開いたします。 こんな方におすすめ！ ■ 事業会社の経営者・役員／Web担当者 ・AIチャットボット（ChatGPT, Gemini, Perplexity等）からの流入を増やし、新たな顧客接点を作りたい ・AIに「おすすめは？」と聞かれた際、自社ブランドを優先的に回答（AI純粋想起）させる手法を知りたい ・SEOの延長ではなく、AI時代の投資優先度に基づいたマーケティング戦略を再構築したい ■ 広告代理店／マーケティングコンサルタント ・最新の「LLMO（広義のAI最適化）」と「GEO（生成エンジン最適化）」の概念や施策の切り分けを学びたい ・クライアントに対し、AI検索上での「可視性スコア」や「メンションシェア」をどうレポーティングすべきか、その指標を知りたい ・自社メディア（オウンド）だけでなく、他社ドメイン（アーンド）を巻き込んだ一貫性のある運用ノウハウを吸収したい 具体的な活用例 ① AI時代の顧客獲得戦略の策定に 「AI検索 → AI内での推奨 → 意思決定」という新しいユーザー行動フローに基づき、ブランド認知からCV（成約）へ導くための全体設計に活用いただけます。 ② 「AI純粋想起」獲得のための施策立案に Web上の「頻度・一貫性・ソースの質」という3つの重要要素を、自社のオウンドメディアや外部メディア掲載にどう落とし込むかのガイドラインとして利用できます。 ③ パラメトリック／非パラメトリック知識へのアプローチ整理に 学習済み知識（長期施策）と、RAG/リアルタイム検索（短中期施策）の2つの層に対し、それぞれどのようなアプローチが有効かを明確に区別して戦略を立てられます。 ④ プロンプト市場の分析と特定に 「クエリファンアウト（AIが意図を分解して検索する動作）」を理解し、ターゲットとなる潜在顧客が入力するプロンプトから、優先的に対策すべきURLを特定する手法がわかります。 ⑤ 具体的な診断・改善メニューの設計に 主要3モデル（ChatGPT, Gemini, Perplexity）での出現状況をスコアリングし、1ヶ月目から改善アクションへと繋げるための具体的なロードマップを参考にできます。 講師情報 石田 健太 / Kenta Ishida AI×データにフォーカスしたマーケ支援 株式会社インタースペースにて日本最大級のママサイトの開発・グロースに携わり、900万UUまで成長させた実績を持つエンジニア出身のマーケター。エキサイト株式会社の新規事業部長として上場に貢献した後、現在は2社の経営と東北大学の学術研究員を兼任。マーケティングとシステム開発の両面から、AIの参照URL特定やブランド指名表示の最適化など、最先端のLLMO支援を行っている。 ＼ 詳細は資料をダウンロード！ ／