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Google May 2026 Core Update後に見るべきSEO点検項目を解説。順位変動だけでなく、一次情報、専門性、顧客理解、FAQ、内部リンク、コンテンツクラスターを軸に、記事改善の優先順位と実務チェックリストを整理します
AI関連 Highlighted Answersで広告は“回答”になるのか？BtoBマーケターが備えるべき検索体験の変化
Highlighted Answersの考え方を、AI検索時代のBtoBマーケティング視点で解説。広告文、LP、比較記事、FAQ、営業資料を質問単位でそろえ、広告が検討候補として見られる検索体験への備え方を整理します
AI関連 Conversational Discovery Adsとは？AI検索時代の広告文・LP・商品情報の作り方
Conversational Discovery Adsの考え方を、AI検索・対話型検索時代の広告運用視点で解説。広告文、LP、商品情報、FAQ、比較軸を質問単位でそろえ、ユーザーの検討文脈に合う情報設計と改善手順を整理します
AI関連 Google AI Search刷新でSEOはどう変わる？LLMO時代に見直す記事構造と引用される情報設計
Google AI Search刷新や対話型AIの広がりを踏まえ、SEO・LLMO時代に見直すべき記事構造を解説。質問に答える見出し設計、FAQ、比較軸、ハブ記事・スポーク記事によるコンテンツクラスター、内部リンク、更新運用の考え方を整理します
AI関連 【なぜ調査は施策につながらない？】“わかった気になるリサーチ”から脱却する方法
市場調査やユーザーインタビュー、アクセス解析が施策につながらない原因を整理。問いの設計、仮説化、示唆の抽出、施策案への落とし込み、検証方法まで、“わかった気になるリサーチ”から脱却する実務手順を解説します
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AI関連 LLMOで重要なのは構造か権威性か？実務者向け整理
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AI関連 【2026年版】AI検索で“引用される記事”は何が違う？LLMO実務チェックリスト
AI検索で“引用される記事”に必要なLLMOの考え方を2026年版チェックリストとして整理。結論、定義、比較、注意点、FAQ、内部接続を整え、読者にもAIにも意味が伝わりやすい記事構造と、ハブ記事・スポーク記事による運用改善の進め方を解説します
AI関連 AI検索でリテールメディアは弱くなるのか？検索広告380億ドル市場の変化
AI検索の広がりでリテールメディア検索広告は弱くなるのかを整理。商品発見の起点がAI検索、SNS、動画、比較記事へ分散する中で、広告主が見直すべき商品フィード、商品ページ、FAQ、レビュー、比較記事、購買導線の実務ポイントを解説します
AI関連 AI時代のアドテク提携が複雑化：競合なのに協業する“フレネミー”構造とは
AI検索、CTV、リテールメディア、DSP、SSP、広告測定が近づく中で複雑化するアドテク提携を整理。競合でありながら協業する“フレネミー”構造の意味と、広告主・代理店・メディア運営者が確認すべき配信、在庫、AI、計測、依存リスクを実務視点で解説します