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TikTok広告の消費税実務｜リバースチャージ方式の完全解説
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AI関連 Generative Engine Optimization(GEO)とAEOの違いを最短で整理
GEOとAEOの違いを最短で整理。AEOは「答えの部品化（引用）」、GEOは「材料の統合（生成）」に最適化。狙い・設計・運用の判断軸を実務ルールで解説
AI関連 【実務】AEOで引用される文章の作り方｜見出し・根拠・FAQ
AEOで引用される文章は文章力より設計が重要。見出しを問いにし、短い結論→根拠→条件→例外→FAQで部品化する型と、更新・検証まで回るチーム運用ルールを解説します
SEO Answer Engine Optimization(AEO)とは？SEOと何が違うか1本で理解
AEO（Answer Engine Optimization）を、SEOとの違いから実務導入まで1本で整理。回答枠で採用されやすい情報設計（定義・根拠・FAQ）と、更新・検証・MA/スコアリング連携まで含む運用の型を解説します
インティメート・マージャー 【メディア掲載】レバテックフリーランスで「IMデジタルマーケティングニュース」が紹介されました
レバテックフリーランスの記事「Webマーケティングに強くなりたいエンジニアにおすすめのサイトまとめ」にて、IMデジタルマーケティングニュースが紹介されました
AI関連 NotebookLM×情報漏洩が怖い人へ｜やるべき設定と運用ルール
NotebookLMの情報漏洩が怖い人向けに、漏洩経路（投入→出力→共有→転記）を分解。設定は入口の安全弁、運用は広がり方の制御として整理し、ラベル運用とテンプレでチームが“守れるルール”に落とします
AI関連 NotebookLMは何を学習する？“使われるデータ”を分解して説明
NotebookLMの「学習に使われる？」不安を、保管・処理・改善・拡散に分解して整理。入力だけでなく共有・転記・フィードバックの経路も棚卸しし、設定×運用で“説明できる判断軸”を作ります
AI関連 【2026最新版】NotebookLM「学習に使われる？」不安を0にする設定集
NotebookLMの「学習に使われる？」不安を、個人／組織／プロダクトの3レイヤーで分解。設定の最短ルートに加え、投入・共有・フィードバックまで含む“運用の型”で再発を防ぎます
AI関連 NotebookLMのオプトアウト、どこ？迷う人がやりがちな3つの罠
NotebookLMのオプトアウトが見つからない原因を「レイヤー混線」と「3つの罠」で分解。個人/組織管理の違い、確認順序、共有・フィードバック運用まで“迷わない手順”を整備します
AI関連 【完全版】NotebookLMを“学習させない”設定｜オプトアウト最短ルート
NotebookLMを業務で使う際の「入力が学習に使われる？」不安を解消。個人/組織管理の前提を押さえ、オプトアウト設定の最短ルートと、投入・出力・共有・監査ログの運用ルールをチェックリスト化
海外記事 【Netflix決算の学び】業績は好調なのに評価が割れる…マーケ担当が見落としやすい「期待値設計」と実装ポイント
Netflix決算の論点を「期待値設計」として実務に翻訳。広告事業（商品/在庫/審査/計測）、ライブ施策、プラン移行、稟議・KPI・代理店/インハウス連携まで、今日から回せる実装ポイントを整理