アドテク
LINE広告を完全に削除することはできる？その方法を解説
2026-01
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【どこまで自動化できる？】CX自動最適化の現在地と限界ライン
生成AIでCXをどこまで自動最適化できる？「ルール＋モデル＋人」の現実的な運用を前提に、自動化に向く領域／限界ライン（高リスク・例外・解釈）と、承認・頻度制限・停止スイッチ等のガードレール設計を整理
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【最短でリード化】記事→計測→商談の“迷子を消す”導線設計
記事は読まれるのに商談につながらない原因は“導線の迷子”。記事→計測→商談を同じ地図でつなぎ、状態別の分岐導線と「前進」の定義で最短リード化する実務手順を解説
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略 【差がつく一次情報】競合が真似できない“独自データ/調査”の作り方
競合が真似できない一次情報（独自データ/調査）の作り方を、企画→収集→編集→公開→更新まで一気通貫で解説。現場ログ・アンケート・検証の型で説得力と引用力を高めます
SEO 【2026年SEO】検索UIが変わっても流入を落とさない“設計”戦略
2026年のSEOは「順位」だけでは不十分。要約・比較・Q&Aなど検索UIの変化を前提に、入口設計／部品化（定義・比較表・FAQ）／更新運用で流入を落としにくくする実務ガイド
AI関連 【既存記事が資産化】LLMOコンテンツ監査：AI向けに直す手順チェックリスト
既存記事を“書き直し”ではなく“資産の再編集”へ。LLMO視点で構造・根拠（前提/例外）・FAQ・更新性を棚卸しし、直す順番をチェックリストで整理。監査→修正→運用まで一気通貫で解説
AI関連 【AIに刺さる】“読まれる記事”の設計図：見出し×根拠×FAQの最適解
AI検索で要点が拾われる時代に、“読まれる記事”を作る設計図を解説。見出しで理解の順番を作り、根拠（前提・判断軸・例外）を置き、FAQで誤解と不安を処理する実務テンプレを紹介
AI関連 【引用される側へ】AI検索に拾われる“出典設計”と一次情報の作り方（3ステップ）
AI検索で“引用される側（出典）”になるための出典設計を解説。一次情報を集める→定義・比較・FAQ・手順で構造化→更新運用で信頼を積む、3ステップの実務テンプレを紹介
AI関連 【何が見える？】LLMO ANALYZERの読み方：指標設計→運用まで一気通貫
LLMO ANALYZERで「LLM経由の接点」「引用されやすい構造」「成果に近い行動」を読み解く方法を解説。指標設計→観測点→改善優先順位→週次・月次運用まで一気通貫で整理
AI関連 【脱クリック】生成AI時代の成果指標設計（“効いた”を証明するKPI5つ）
生成AIでクリックが減る時代に、“効いた”を説明できるKPI設計へ。露出・想起・理解・進捗・運用品質の5観点で、定義→計測→運用まで実務手順を解説
AI関連 【30秒で整理】AIO/GEO/LLMOの違いと“今すぐ使える”使い分け表
生成AIを活用するため、AIO・GEO・LLMOの違いと実務での使い分けを解説します。マーケティング施策の最適化を目指します