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MCO / MACHINE CUSTOMER OPTIMIZATION

AIとの接点を、
4つの観点で見直す。

MCOは、人間の代理となるAIが企業・商品・サービスを調べ、比較し、行動する環境に向けて、情報と導線を点検するLABOZのフレーム案です。

FRAMEWORK

Find. Trust. Select. Transact.

Find

発見・理解

公式情報が、見つかり、正しく伝わる状態を整える。 重要な情報のクロール・インデックス可否を確認します。

AFO
AI Findability Optimization

Findを詳しく

Trust

根拠・整合性

価格・条件・出典を、確かめられる状態にする。 価格・保証・提供条件の正本を確認します。

ATO
AI Trust Optimization

Trustを詳しく

Select

比較・選択

顧客の条件に沿って、候補入りするかを検証する。 顧客の比較・選択シナリオの定義を確認します。

ASO
AI Selection Optimization

Selectを詳しく

Transact

行動・接続

相談・予約・購入へつなぐ条件と経路を確かめる。 商品データ・価格・在庫・条件の整備を確認します。

ACO
Agentic Commerce Optimization

Transactを詳しく

「MCOが既存手法より上位」という業界合意はありません。4領域は直線的な順番ではなく、往復して改善する観点です。

WHAT WE MEASURE

観測できる結果と、次の仮説。

会社名が回答に出たこと、候補に入ったこと、推奨されたこと、実際に問い合わせや購入が起きたことは別の指標です。混ぜずに記録することから始めます。

まずは、今の課題から。

SEO・AIOの改善も、AI時代への備えも。必要な範囲を、一緒に整理します。

GXO株式会社が2営業日以内にご返信します。