エネルギー業界
プロジェクト期間:
6か月
【導入事例】グローバル企業|SEO記事を活用して、半年で1,000件以上のコンバージョンを獲得
マーケティング‐伴走支援

クライアント情報
クライアントは、グローバル企業。エネルギー業界においては異質なプラットフォーマーで、行政と共に顧客開拓をしていくスタイルを取っている企業。
項目 | 内容 |
クライアント企業 | ブラインド |
所在地 | 東京都 |
業種 | エネルギー領域 |
企業規模 | 従業員20名(国内) |
売上規模 | 約28億円 |
支援期間 | 2026年4月~現在 |
【課題】チラシ・広告頼みの「使い捨て集客」から、資産になるコンテンツへ
グローバル企業の日本拠点で、太陽光発電パネルと蓄電池を取り扱い、独自の仕組みによって提供している会社です。。
彼らはプラットフォーマーとして非常に優秀な仕組みを築いた一方で、これまではチラシや広告などといった使い捨ての活動で集客を行っていました。しかし、当社の提案によって「コンテンツが重要だ」となり、コンテンツ制作が始まった。記事・SEO記事や動画コンテンツ、事例コンテンツも平行して進めることなりました。。
【解決策】流入予測から逆算したコンテンツマーケティング
私たちは集客をするために SEO 記事を書きました。
まず SEO キーワードの戦略設計をし、流入予測を行って、年間での推定インプレッション、推定クリック、そして推定コンバージョン(推定問い合わせ)を先に企画・計算した上で、それを達成するために記事を書いていきました。
特に記事の執筆プロセスとしては、以下のような流れで作りました。
1. 専門家からヒアリングを行う
2. AI で文字起こしをする
3. リライトをかける
4. フィードバックを受ける
5. 最終的にファイナライズする
弊社支援領域
1. 専門家記事(計46記事制作):
キーワードボリュームと競合記事を分析して記事設計を行い、記事を制作。
2. 顧客の声の形式知化:
顧客インタビューを20名ほど行い、その声をすべて事例ページに落とし込んで制作。事例コンテンツもSEOに引っかかりやすい企画にして、効率的に生成していくことができた。
3. FAQの最適化:
既存のFAQがあったものの、最新化されておらず、ユーザーが本当に求めている情報が書かれていなかった。クライアントのCS部門と協力し、半年分の問い合わせ内容を洗い出してテキストマイニングを実施。具体的にどう回答すべきかを顧客と話し合ってリスト化し、Webに反映した。
4. メルマガ全体の最適化:
最適化のために、記事やタイトルのフィードバックなどを実施。現状は月20件のCVを目標としているところ、平均100件ほどのCVを獲得できている。
【成果】インプレッション160万、コンバージョン1,050件(寄与額1,000万円超)
1. 半年でSEO記事46本、1,050件のコンバージョンを獲得
私たちが携わった記事は全部で46本(新規制作38本、リライト8本)。合計インプレッションは160万を超え、合計PV・LPセッションは8万3,000を超えています。
コンバージョンは1,050件にのぼりました。コンバージョンの平均単価を1万2,000円〜1万4,000円と考えると、私たちが寄与した金額は1,000万円を超える計算になります。
数字だけではありません。会社として補助金の情報を持とうという文化が生まれ、業界について学んでいこうという姿勢にもつながるなど、組織そのものの変化も起きています。クライアントからも、大変喜びの声をいただいています。
2. ドメインレートも半年で10から60へ!

支援開始当初、このサイトのドメインレート(DR)は10程度。オーガニックキーワードも約20件にとどまり、その中身も指名検索や「自治体名×サービス名」など、ブランド名に依存したものがほとんどでした。
それが半年後には、以下の水準まで成長しました。
ドメインレート:10 → 60
オーガニックキーワード:約20 → 1,100
オーガニックトラフィック:19.3K
検索エンジンからの集客が「ブランドを知っている人だけ」から「課題を検索する見込み客」へと広がった状態です。

さらに、AI検索経由の流入もゼロから立ち上がっています。
AI Overviews:約700
AI Mode:約200
Perplexity:68
ChatGPT:40〜50
Gemini:41
Copilot:25
一つひとつの数字はまだ大きくありませんが、記事を積み上げる前はすべてゼロだったチャネルです。従来のSEOとAI検索(AIO/LLMO)の両方で参照される土台ができつつあります。
これらの成果は、SEO記事の制作だけによるものではありません。メタタグの改善提案、サイト構造へのテクニカルなフィードバック、改善施策の優先順位付けまで含めて伴走した結果です。
