デジタルマーケティング基礎知識
YouTube動画の最適サイズとは？おすすめの解像度とショート動画のサイズガイド
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AI関連 人間中心のアプローチでLLMOを運用する：AIに任せない判断ポイント
LLMOを運用するほど「AIの下書きをそのまま出す」状態になり、ブランド一貫性や説明責任が弱くなるリスクがあります。本記事はAI否定ではなく、下書き・分類・要約はAI、前提条件・例外処理・断定表現・ブランド判断は人間が握る“線引き”を標準化する方法を整理。MA×データ×スコアリングでレビュー工程と判断ログを固定し、属人化せずに品質とスピードを両立させます
AI関連 LLMO×効果計測：アトリビューションの“空白”を埋める方法
LLMOが進むほど、生成回答で理解が進み、クリックや直接流入に出ない“間接影響”が増えて効果が見えにくくなります。本記事はアトリビューションの空白をゼロにするのではなく、空白前提で「判断に耐える証跡」を揃える運用へ転換する方法を解説。MA×データ×AIスコアリングで、証跡の定義・優先順位・ログを標準化し、現場で回る効果計測に落とし込みます
AI関連 AIOの落とし穴：生成回答に載ってもCVが増えない設計ミス
AIOは生成回答で露出が増えても、理解がその場で完結するとCVが伸びないことがあります。本記事は「載ること」をゴールにしないための設計ミスを、概念→設計→運用→改善で整理。露出→理解→行動→接点→CVのどこが欠けているかを点検し、MA×データ×AIスコアリングで摩擦起点の優先順位と再現性ある改善運用に落とす方法を解説します
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