人材派遣のAI検索時代の情報設計

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仕事探しの入口が、求人の一覧から対話に移り始めている

派遣で働くことを検討する人は、いきなり求人を見るとは限りません。
派遣という働き方が自分に合うのか、直接雇用と何が違うのか、待遇はどうなるのか。
こうした問いから始まる人が一定数います。

この段階の問いが、対話形式に移っている

制度や仕組みに関する問いは、個別の事情を含みます。
検索結果を何ページも見比べるより、一度の質問で整理された回答が返るほうが早くなります。
ここで名前が出てこなければ、次の段階でも思い出されません。

仕事探しの段階と、情報収集の仕方の変化

検索からの流入は構造的に減る方向にある

Ahrefsが二〇二六年七月十六日に公表した調査では、AI Overviewsが表示される情報収集型のキーワードで、日本の検索一位のCTR下落率が二〇二五年十二月の三八・〇%から二〇二六年六月には六二・七%になっていました。
予測CTR二四・一%に対し、実測は九・〇%です。
順位を維持していても、流入は減ります。

人材の領域では、表示のされ方に特徴がある

求人そのものは、対話の外にある

すべての情報収集が対話に移るわけではありません。
条件を並べて比較する行為は、一覧のほうが向いています。

移るところと、移らないところを分ける

制度や仕組みの理解、働き方の比較、手続きの疑問は対話に移ります。
具体的な求人の比較は、一覧に残ります。
この線引きを踏まえて、どこに投資するかを決めます。

対話に移る情報と、一覧に残る情報

移る領域では、名前が出ることが目的になる

対話の回答の中で、自社の名前が挙がるかどうか。
これが、次の段階での候補入りを決めます。
流入の数ではなく、想起されることが目的です。

残る領域では、掲載面と自社サイトの両方を押さえる

対話の回答に取り上げられる情報を、どう作るか

生成AIの回答は、広く存在する情報を要約して返します。
どこにでもある内容は、要約された時点で出典を必要としません。

派遣の会社が持っている、他にない情報

その地域で、どういう職種の仕事が実際に出ているか。
どういう勤務条件が現実的か。
就業までにどういう流れがあるか。
これらは拠点と実務の現場にしかありません。

派遣の領域で引用されやすい情報

地域を絞った情報が、特に効く

全国規模の情報は競合が多く、要約されやすい領域です。
特定の地域の事情は、その地域に拠点を持つ会社にしか書けません。
拠点を持っていること自体が、この領域での優位になります。

数字を出すときは、自社の実績に限る

サイトの構造を、問いと答えの並びに直す

従来の検索向けの作り方では、一つのページに関連する話題をまとめて網羅性を高める方法が取られてきました。
対話形式の回答では、問いに対する答えが明確に取り出せる構造のほうが扱われやすくなります。

一ページ一問いにする

見出しが問いの内容を示していて、その直後に答えがある。
この構造にすると、部分的に引用されやすくなります。
長い前置きの後に結論がある構成は、取り出しにくい形です。

派遣のサイトでページ構造を作り変える観点

条件の整理は、表のほうが正確に伝わる

勤務の形態ごとの違いや、職種ごとの条件の目安は、文章より表のほうが読み取られます。
ただし、表だけを並べたページは読み物として成立しません。

構造を変えても、中身が一般的なら意味がない

AI経由の流入を、量ではなく質で評価する

生成AI経由の流入を、いまの量で判断すると投資の判断を誤ります。
評価すべきなのは、来た人がどう動いているかです。

増えてはいるが、まだ小さい

PLAN-Bマーケティングパートナーズが二〇二五年二月一日から四月三十日にGA4で確認した内容では、八三・〇%のサイトで生成AI経由のセッションが増加し、最大で二か月に六〇五・六%の増加がありました。
ただし総流入に占める割合は一%未満です。
同じ調査で、AI経由のCVRが他のチャネルより高かったサイトは三五・一%でした。

質が高いという報告もある

Criteoが二〇二六年二月に米国の小売五百社を対象に行った調査では、LLM経由のCVRが他のリファラルの約一・五倍でした。
業種も国も違うので、そのまま派遣に当てはめることはできません。
自社で計測して確かめる必要があります。

派遣でAI経由の流入を評価する数字を、項目ごとに見ていきます。
セッション数については、見る意味は規模の把握、注意点はまだ小さいのが普通。
登録への転換率については、見る意味は意図の強さ、注意点は母数が小さく振れる。
案件の紹介に至った率については、見る意味は条件が合っているか、注意点は経路を最後まで保持する必要がある。
稼働開始への到達率については、見る意味は事業への寄与、注意点は数週間から数か月待つ必要がある。
参照された記事については、見る意味は何が引用されたか、注意点は流入元の記録が要る。

計測の準備を先にしておく

会社名で探される状態を、同時に作っておく

生成AIの回答の中で会社名が挙がるには、そもそも名前が知られている必要があります。
指名の獲得は、この領域への対応でもあります。

派遣で指名が生まれる経路

就業した人の体験から広がるもの。
同じ職場で働く人からの紹介。
発信している情報に触れた人の記憶。
拠点が地域にあることによる認知。

派遣で指名を生む経路と、その育て方を、項目ごとに見ていきます。
就業の体験については、育て方は担当の対応と就業中の支援、効果が出るまでは数か月。
職場での紹介については、育て方は待遇と職場環境の満足、効果が出るまでは数か月。
発信している情報については、育て方は地域と職種を絞った発信、効果が出るまでは一年以上。
拠点の存在については、育て方は地域での露出と接点、効果が出るまでは一年以上。
企業側での評判については、育て方は充足の速さと定着、効果が出るまでは一年以上。

評判の検索を無視しない

会社名と評判を組み合わせた検索は、登録の直前に行われます。
ここで何が見えるかが、登録の判断を左右します。
自社が説明できる場を用意しておきます。

指名の数を、起点として記録する

この変化への対応で、順序を誤りやすいところ

対話への対応と言われると、新しい施策を始めたくなります。
その前に、いま何が起きているかを確認します。

流入の種類ごとに見る

働き方を調べる段階の流入と、会社を探す段階の流入と、求人を見る段階の流入と、指名での流入。
このどれが減っているかで、対応が変わります。

派遣で減っている流入の種類別の対応を、項目ごとに見ていきます。
働き方を調べる段階については、考えられる原因は対話形式の回答に置き換わった、打つ手は引用される情報を作る。
会社を探す段階については、考えられる原因は候補に入っていない、打つ手は指名と評判の整備。
求人を見る段階については、考えられる原因は掲載面での露出の問題、打つ手は掲載面の見直し。
指名での流入については、考えられる原因は認知そのものが落ちている、打つ手は発信と拠点の露出の見直し。
全体が一様に減少については、考えられる原因は季節の動きの可能性、打つ手は前年同月と比べ直す。

まだ着手していない会社が多い

PRIZMAが二〇二五年十二月十一日から十七日に実施した調査では、LLMOを実施済みと答えた企業は七・八二%でした。
外部ベンダーを検討中が十二・六四%、情報収集の段階が十五・〇六%です。
実施している企業の実感としては、検索順位の向上が三六・五%、AI検索経由の問い合わせ増が三四・一%でした。

業種によって進み方が違う

派遣の情報設計を、どの順で変えるか

この領域は変化が速く、正解が固まっていません。
だからこそ、自社で測って判断する体制が要ります。

派遣の情報設計を見直す進め方を、項目ごとに見ていきます。
1については、やることは流入を四つの段階に分けて記録する、期間の目安は二週間。
2については、やることは生成AI経由の流入を識別できるようにする、期間の目安は二週間。
3については、やることは指名検索数の現在値を記録する、期間の目安は一週間。
4については、やることは拠点と実務から作れる情報の一覧を出す、期間の目安は三週間。
5については、やることは問いごとにページを分けて作り直す、期間の目安は継続。
6については、やることは四半期ごとに流入の構成比を確認する、期間の目安は継続。

起点を記録することが最優先

いまの数字を残しておかないと、一年後に何が変わったかが言えません。
記録は、施策より先に終わらせます。

派遣の情報設計で四半期ごとに見る数字を、項目ごとに見ていきます。
流入の段階別の構成比については、見る意味はどこが減っているか、判断の内容は打つ手を決める。
生成AI経由のセッション数については、見る意味は規模の変化、判断の内容は投資を増やすか。
生成AI経由の登録転換率については、見る意味は質の確認、判断の内容は優先度を上げるか。
指名検索数については、見る意味は認知の変化、判断の内容は発信が効いているか。
自社の情報が引用された事例については、見る意味は中身の評価、判断の内容は作る情報の方向。

拠点ごとに作る情報を分ける

地域の事情は拠点ごとに違います。
全社で一つの情報を作ると、どの地域にも当てはまらない内容になります。
拠点の知見を集める仕組みを作ります。

既存の取り組みを止めない

新しい経路への対応のために、いま効いている施策を削るのは順序が違います。
枠を別に取って、並行して進めます。

よくある質問

まとめ