SEO・AI検索対策

BtoB企業のLLMO・AEO対策を、比較検討で選ばれる情報設計の観点から解説します。サービスページ、導入事例、FAQ、比較表、営業資料、第三者評価をどう接続し、AI検索での理解から社内稟議、問い合わせ、商談へつなげるかを実践的に整理します。

AIOとLLMOの違いを、対象、目的、改善単位、施策、KPIで比較します。Google AI Overviewsなどの回答面を意識するAIOと、大規模言語モデルに企業・サービス・記事群の関係を理解されやすくするLLMOの使い分け、SEOとの関係、実践チェック項目を解説します。

LLMOとAEOの違いを、SEO・AIO・GEOとの関係からわかりやすく解説します。生成AIに企業やサービスを正しく理解されるLLMOと、質問への答えとして扱われやすくするAEOの実践方法、一次情報、FAQ、比較表、効果測定のチェック項目を紹介します。

AI検索で参照される独自情報を作る方法を解説します。セミナー、独自調査、営業現場の質問、導入事例、専門家の知見を一次情報として整理し、根拠・調査方法・条件・注意点が分かる記事へ変換する実践手順とチェックリストを紹介します。

LLMOでレビューや口コミが重要とされる理由を解説します。自社サイト、顧客の声、導入事例、第三者メディア、コミュニティ情報の役割と違いを整理し、AI検索とBtoBの比較検討に活かす収集・分類・記事化・効果測定の実践手順を紹介します。

ChatGPTやGeminiなどのAI検索で自社名・サービス名が表示されない原因を解説。クロール・インデックス、会社情報、記事の一次情報、外部評価、構造化データを点検し、生成AIに企業の専門性やサービス内容を正しく理解されやすくする実践手順を紹介します。

指名検索が増えない原因を、ブランド認知から理解・想起・検索・比較までの導線で解説します。広告、SEO、コンテンツ、SNS、AI検索を連携し、「知っている」から「名前を思い出して検索する」状態へ変える方法とSearch Consoleを使った計測方法を整理します。

「ChatGPTやGoogleのAI検索に、自社の情報が出てこない…」そんな悩みを抱える方向けに、GEO（生成AI検索最適化）の基本と、今日から始められる3つのポイントをわかりやすく解説します。