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Perplexityコンテンツ最適化とは、独自クローラーPerplexityBotによる巡回を前提に、結論ファーストの定義文・Q&A構造・出典付き数値・構造化データ・E-E-A-T・更新頻度という7つの観点で記事を作り込

Perplexity最適化とは、AI検索エンジンPerplexityが生成する回答の中に、自社サイトの記事が引用元（Sources）として表示されやすい状態を作る取り組みです。結論として、引用される記事の条件は「Perp

構造化データ対策とは、schema.orgのボキャブラリ（語彙）をJSON-LDというシンタックス（構文）で記述し、検索エンジンと生成AIの双方にページの内容を正確に伝える取り組みです。AI Overviewsなどの生成

Perplexityに引用されるには、一次情報の提示と構造化データの実装を両立させることが鍵です。結論から言うと、Perplexityは候補ソースを10〜20件取得し、ドメイン権威性・更新日・E-E-A-Tでスコアリング

Geminiでの自社露出を計測するには、露出を「クロール」「露出（言及・引用）」「流入」の3階層に分けて捉えることが重要です。クロールはサーバーのアクセスログでGeminiのクローラーを識別し、露出は言及率や引用率、AI

Geminiに引用されるための特別な裏技は存在せず、Google公式も「AI Overviewの表示に追加の要件や特別な最適化は必要ない」と明言しています。重要なのは、通常の検索で評価される一次情報の質を土台にしながら、

LLMO対策は、思いついた施策から手を付けるのではなく、まず「現状把握」から始めるのが優先度順として合理的です。生成AIに引用される仕組みは、抽出しやすさ・機械可読性・信頼性という土台の上に成り立つため、順番を飛ばすと後

LLMO対策の改善とは、構造化データやコンテンツを一度整えるだけでなく、AI対応スコアや引用数を定期的に測定し、配点が高くスコアが低い軸から優先的に手を入れて検証を重ねる運用そのものを指します。結論として、改善は「測定→

LLMO対策の内製化とは、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが生成する回答で自社が引用されるための施策を、外部委託に頼らず自社の人材とリソースで実行・運用できる体制にすることです。内製化のゴール

LLMO対策は、思いつきで構造化データやFAQを追加するだけでは成果が安定しません。現状把握・診断からKPI設計、技術基盤整備、コンテンツ強化、成果測定・改善まで5つのフェーズに分けて順番に進めることで、AIに引用・推薦