LLMOの技術対策とは？クロール・robots.txt・構造化データ・内部リンクを2026年版で解説
LLMOの技術対策では何を優先すべき？クロール・インデックス、robots.txt、構造化データ、サイト構造、内部リンク、llms.txtの現在の位置づけまで、2026年9月時点の公式情報をもとにBtoBサイトで確認したい技術項目を整理します。
SEO・AI検索対策
LLMOのコンテンツ監査方法｜既存記事を残す・統合・更新する判断基準
LLMOのコンテンツ監査とは、既存記事を残す・更新する・統合する・削除候補にする判断を整理する作業です。検索意図、Search Console、一次情報、記事同士の重複から既存コンテンツを棚卸しする方法を、IMMNの整理例と監査表付きで解説します。
LLMOの効果測定方法｜AI検索時代に見るべきKPIと計測方法
LLMOの効果測定方法を実務向けに解説。Search Consoleの生成AIパフォーマンス、AI回答内の引用・ブランド言及、指名検索、GA4のAIアシスタント流入、Webinar・問い合わせまで、どのKPIをどのツールで計測し改善へつなげるかをテンプレート付きで整理します。
ChatGPTで自社・企業名が出ない5つの原因｜AIに認識されるための改善策
ChatGPTで自社・企業名が出ないのはなぜ？検索条件、自社情報不足、カテゴリとの関係、第三者情報、ブランド情報の不一致という5つの観点から原因を整理。BtoB企業がAI検索上の現在地を確認し、企業・サービス・専門領域の情報設計を改善する手順を解説します。
ChatGPTに引用されるには？一次情報・構造・外部評価から考える7つの対策
ChatGPTに引用されるには何をすべきかを2026年9月時点の情報で解説。ChatGPT Searchの引用の仕組み、OAI-SearchBot、一次情報、明確な回答構造、外部評価、引用状況の確認方法、避けたい対策まで、BtoB企業向けに7つの実践ポイントで整理します。
BtoB企業のAEO対策とは？AI検索で比較候補に入るコンテンツ設計
BtoB企業のAEO対策を実務視点で解説。AEOとは何かを整理したうえで、顧客の購買プロセスから質問を洗い出し、定義記事・FAQ・比較表・導入事例・一次情報をどう設計するか、2026年のAI検索動向と実践チェックリストを交えて紹介します。
LLMO時代のE-E-A-Tとは？AI検索で一次情報・専門性が重要になる理由
LLMO時代のE-E-A-Tとは何かを解説。AI検索で一次情報・専門性・著者情報がなぜ重要になるのか、E-E-A-TとLLMOの関係、BtoB企業が整備すべき発信者・企業情報、一次情報の作り方、実務チェックリストまで2026年9月時点の情報をもとに整理します。
AI検索に強い比較記事とは？比較表・評価軸・一次情報の設計ポイント
AI検索に強い比較記事は、比較表を置くだけでは作れません。比較対象の選定基準、評価軸、事実と編集評価の分離、一次情報・根拠、向いている条件、更新日の示し方まで、LLMO・SEO・AI検索を意識した比較コンテンツの作り方を実務向けに解説します。
LLMOを意識した記事リライトとは？SEO記事をAI検索向けに見直す手順
LLMOを意識した記事リライトの方法を解説。既存SEO記事を残しながら、質問への直接回答、一次情報、比較表、FAQ、内部リンク、最新情報をどう追加するか、AI検索・AEO視点での改善手順、優先記事の選び方、公開後の効果測定まで整理します。
AEOで構造化データは必要？AI検索対策での役割と優先順位を整理
AEOで構造化データは必要なのかを2026年8月時点のGoogle公式情報をもとに解説。AI Overviews・AI Modeとschemaの関係、Article・Breadcrumb・Organization等の使い分け、FAQ schemaの現在、JSON-LDの実装、優先順位と確認方法を整理します。