倉田 真太郎– Author –

構造化データの注意点は「ページ内容とマークアップを一致させる」「無関係な要素をむやみに併用しない」「必須プロパティと具体的なタイプを守る」の3点がとくに重要です。これらを外すと、リッチリザルトが表示されないだけでなく、G

Perplexity計測は「流入」「引用率」「露出」の3層をまとめて見るのが正解です。流入はGA4の参照元perplexity.aiで判別し、引用率はモニタリングツールで測り、露出はAI Search Volumeで把握

構造化データの書き方には、JSON-LD・Microdata・RDFaの3種類（シンタックス）があり、Googleは実装と管理が最も容易なJSON-LDを推奨しています。JSON-LDはHTMLに1カ所まとめて記述でき、

Gemini最適化とは、GoogleのAI検索であるAI OverviewやAIモード、Geminiアプリに自社コンテンツを引用・表示させるための最適化を指します。プロンプト調整やAPIチューニングとは別物で、実態はLL

LLMO対策の施策とは、SEOで築いた土台の上に、生成AIが引用・推薦しやすい最適化を重ねる取り組みです。特別な魔法はなく、「現状把握→SEO土台→コンテンツ→権威づけ→計測」という依存関係に沿って進めるのが要点になりま

LLMO対策の手順は、「現状分析→目標設定→エンティティ整備→テクニカル最適化→コンテンツ最適化→外部評価獲得→効果測定・改善」の7ステップで進めるのが基本です。まずはAI検索での自社の露出状況を把握し、KPIを決めてか

LLMO対策の始め方は、いきなり施策に飛びつかず「現状把握→技術的な障壁の除去→AIに読ませる構造化→引用されるコンテンツ化→効果測定」の順で進めるのが失敗しないコツです。まずは自社がChatGPTやPerplexity

LLMO対策のやり方は「現状把握→SEO土台→コンテンツ→構造化データ→サイト構造→外部権威→計測改善」の7ステップで進めるのが基本です。生成AIは被リンク数ではなく「直接的で具体的な回答か」を重視するため、闇雲に施策を

AI検索対策は何から始めるべきか——結論は「①AIで自社の現状を把握する → ②自社サイトに誰に・何が強いかを明文化する → ③一次情報とFAQで信頼される情報源になる」の優先3ステップです。構造化データやllms.tx

AI検索対策の効果測定は、検索順位やクリック数という単一指標では捉えきれず、「AI上での露出・参照」「指名検索とブランド想起」「AI経由の流入」「CV・事業成果」の4層を組み合わせて追うのが結論です。生成AIの回答内で自