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llms.txt対策とは、AIに向けてサイトの概要や重要ページの情報を伝えるためのテキストファイルを作成し設置する施策です。結論として、Googleは公式に「不要」と明言し、実データでも設置有無とAI引用頻度の相関は確認

llms.txtの書き方は、公式仕様に沿って「H1でサイト名を書く」「blockquoteで要約する」「H2でファイルリストを整理する」という要素を順番に記述するだけです。必須項目はH1のみで、慣れれば15〜30分程度で

llms.txt実装は、①記述項目を決めてMarkdownファイルを作成する②サイトのルートディレクトリに設置する③ブラウザで表示とリンク切れを確認する④サイト規模に応じてllms-full.txtの要否を判断する⑤定期

Google AI Overviewに自社コンテンツを引用してもらうには、検索順位を上げるだけでは不十分です。結論として、冒頭で検索意図に直接回答し、質問形式の見出しで構造化し、E-E-A-Tと構造化データを適切な範囲で

Grok計測とは、X（旧Twitter）の生成AIであるGrokの回答内で自社ブランドがどのように言及され、引用され、推奨されているかを数値やログで把握する取り組みです。検索順位を追うSEO計測とは異なり、AIの回答内で

Google AI Overview（AIによる概要）の計測は、サーチコンソール単体では完結しません。サーチコンソールはAI機能による表示・クリックもすべて「ウェブ」検索のパフォーマンスに合算する仕様であり、AI Ove

AI Overviewの注意点は大きく7つに整理できます。表示ロジックが非公開で変動しやすいこと、ゼロクリック化への過剰反応、サーチコンソールの計測のクセ（掲載順位が全ページ同一になる）、AI向けに寄せすぎる最適化、サイ

AI Overviewチェックとは、Google検索結果に表示される「AIによる概要」に自社サイトが表示されているか、さらにソースカードとして引用されているかを確認する作業です。結論として、シークレットモードでの検索を起

Claude最適化とは、プロンプトの書き方・トークン消費・API従量課金やサブスクリプションのコストという3つの領域を同時に見直し、出力品質を落とさずに支出やレート制限のリスクを抑える取り組みです。本記事では効果の大きい

Claudeに引用されるコンテンツ最適化とは、AnthropicのClaudeが検索や回答生成の際に自社ページを見つけ、正しく理解し、信頼し、そのまま抜き出せる状態に整える取り組みです。具体的には、専用クローラーへのアク