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ChatGPT検索など生成AI経由の流入は、GA4の標準設定だけでは「Organic Search」や「Direct」に埋もれてしまい、正確に計測できません。しかし、レポートのディメンションを「セッションのソース」に変更

生成AI検索対策で最初にやることは、①AIにどう認識されたいかを決める「AIパーセプション設計」、②AIが情報を取得・理解できる技術的な土台づくり、③AIに引用される中身と信頼性づくりの3ステップです。この順番が重要な理

生成AI検索対策とは、ChatGPTやGoogleのAI Overviewなどの回答に自社情報が引用・参照されるよう最適化する取り組みです。初心者が最初にやるべきことは、目的設定や現状把握ツールなどの準備を整えたうえで「

生成AI検索対策（LLMO/GEO/AEO）は、思いつきで施策を並べるのではなく、現状診断→基盤構築→コンテンツ最適化→外部citation構築→モニタリング改善という5フェーズの順序で進めると成果につながりやすいと言わ

生成AI検索対策（LLMO/AIO/GEO）の内製化とは、ChatGPTやGemini、Perplexityなどが生成する回答で自社が引用・言及されるための最適化を、外注に頼らず自社の人材とリソースで実行・運用できる体制

生成AI検索対策で成果が出ない企業の多くは、AI検索を「特別な別物」と捉えすぎることに失敗の原因があります。実際にはAI OverviewsやAIモードもGoogleの既存インデックスとランキングシステムを参照するRAG

Bing AIやMicrosoft Copilotに自社コンテンツを引用させるには、従来のSEOに加えて「AIがコンテンツをどう分割し評価するか」を踏まえた最適化が欠かせません。本記事では、Bing Webmaster

Bing AI最適化とは、Microsoft Copilotの回答に自社コンテンツを引用させるための施策の総称です。GoogleのSEOがページ単位で検索順位を競うのに対し、CopilotはコンテンツをParsing（パ

Bing AIやMicrosoft Copilotの回答で自社サイトがどれだけ引用されているかを計測する方法は、結論としてBing Webmaster Toolsの「AI Performance」レポートを使うことです。

Gensparkに自社コンテンツを引用させるには、冒頭で結論を先出しする「アンサーファースト」、一次情報や独自データの明示、FAQ形式の構造化、クリーンなHTML、権威性の強化、鮮度の維持、そしてクロール可否の確認という