アドテク
Instagram広告が表示されない時の対処法：原因を徹底解析
AI関連 LLMO向けタイトルの作り方：ロングテールでPVを取りつつ引用も狙う
LLMO時代、タイトルは“クリック”だけでなくAIの理解と引用を左右する入口。本記事はロングテールでPVを取りつつ引用されるために、迷いカテゴリ×答えの型で作る手順を解説。MA×データ×AIスコアリングで「作る→選ぶ→配る→学ぶ」を運用化し、本文の短い答え・定義・判断軸と整合させるコツをまとめます
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 コンテンツ×DDA：検索クエリより先に「顧客インサイト」を掘る作り方
検索クエリ起点で増えがちな“テーマ/修正リスト”運用を、DDA（データディスカバリーエージェント）で「顧客の迷い・比較軸・不安・例外・社内説明の論点」から設計し直す方法を解説。行動ログに加え営業/CSの会話や問い合わせ理由などを材料に、論点カテゴリ→根拠ブロック→導線へ落として再利用可能な“型”を作ります。さらにMA×データ×スコアリングで分岐と優先度を標準化し、発見を運用ルールとして継続改善へつなげます
AI関連 “AIレディ（データ）”がない会社はLLMOで伸びない？最低限の整備項目
AIレディ（データ）が弱いと、LLMO施策は記事修正やFAQ追加の“点”で終わりがちです。本記事では、AIレディを「意味が揃い、更新でき、参照でき、説明できる状態」と定義し、LLMOの継続改善を回す最低限の整備項目（定義・命名・粒度・参照先、更新責任、権限、変更履歴、例外処理）をチェックリストで整理。MA×データ×スコアリングで優先度を揃え、属人化と運用摩擦を減らす進め方を解説します
AI関連 LLMOで勝つ企業の共通点：データ統合と業務標準化が先
LLMOで成果を出すには、記事量やFAQ追加より先に「根拠が散在しないデータ統合」と「更新責任・命名・ログを揃える業務標準化」が重要です。本記事はLLMOを“AIに読まれる状態を継続的に作る運用”と捉え、MA×オルタナティブデータ×スコアリングで優先度を揃えながら、統合→標準化→運用→改善を回す手順を整理。最小構成チェックリストで再現性ある勝ち筋を示します
AI関連 AI前提マーケティング時代のSEO：キーワードより“データ設計”が効く話
AIが要点を要約・比較する時代、SEOはキーワードに合わせた執筆だけでは伸びにくくなります。本記事では、AIが参照しやすい形で「根拠と文脈」を残すデータ設計を軸に、意図カテゴリ・根拠ブロック・導線単位で改善を回す考え方を整理。MA×オルタナティブデータ×スコアリングで優先度を揃え、更新ログと例外処理まで含めて“運用で迷わない型”を提示します
AI関連 トラッキング設計が弱いとLLMOは伸びない：最小構成のチェックリスト
LLMO施策は記事の品質だけ直しても、トラッキング設計が弱いと「何が効いたか」が分からず改善が続きにくい。本記事では、ツール設定の細部よりも、最小限の観測点・イベント定義・命名規則・導線単位の見方をチェックリスト化し、運用で壊れない設計に落とし込みます。MA×データ×スコアリングで観測→判断→実行→学習を回し、例外処理と更新ログ、営業・CSの論点入力で再現性のある改善につなげる考え方を解説
AI関連 LLMO×コンテンツ監査：既存記事を“AIに読まれる構造”に変える手順
LLMOを意識した既存記事の改善は、いきなり全文リライトより「監査→型に沿った改修→運用で維持」の順が回しやすい。本記事では、AIに読まれやすい“情報の骨組み”（結論・定義・根拠・比較・注意点）に着目し、抜き出されにくい原因を監査で特定して直す手順を整理します。MA×データ×スコアリングで優先順位と改修ルート（軽微修正/構造改修/統合など）を揃え、更新ログと例外処理で継続改善につなげる考え方も解説
AI関連 LLMOのKPI設計：PVだけで見ない（効果計測×サーチリフトの考え方）
LLMOの成果はPVだけでは捉えにくく、参照・信頼・想起などの“中間変化”が積み上がって効くことがあります。本記事では、効果計測とサーチリフトの考え方を踏まえ、KPIを「露出→理解→行動→リフト」の段階で設計し、指標が動いたときの打ち手（分岐・優先度・例外処理）まで運用に埋め込む手順を整理。MA×データ×スコアリングで、チーム間の成果観のズレを揃え、改善を再現可能にするポイントも解説します
AI関連 AIOで失敗する典型：AIペルソナが“現実とズレる”3つの理由
AIOを進める際にAIペルソナが“現実とズレる”のは、作り方よりも「更新・検証が回らない運用構造」に原因が出やすいです。本記事では、①入力が理想寄りになる②固定像として使われ分岐と例外が吸収されない③評価軸が曖昧で当たり外れが見えない、という典型3要因を整理。MA×データ×スコアリングで分岐・優先度・例外処理・更新ログを設計に埋め込み、ズレを検知して補正する手順を解説します
AI関連 GEO（生成エンジン最適化）で伸びる記事・伸びない記事の差はどこ？
生成系の検索・回答体験が広がる中、GEO（生成エンジン最適化）は「順位」だけでは説明しづらい伸び方を運用で捉えるための考え方です。本記事では、伸びる／伸びない差を“短い答えユニット化”“根拠の固定”“条件・例外の明示”“更新ログ”で分解し、リスト運用と優先度付け（MA×データ×スコアリング）で再現可能にする手順を整理。明日から使える判断軸と改善フローを提示します