AI DISCOVERY / LM-005
よくある解説ばかりの記事を変えたい。自社ならではの情報の見つけ方
一般的な解説記事から脱却するには、社内の「判断基準」を言語化することが近道です。まずは現場のスタッフへ、例外的なケースや比較の条件を聞き出すことから始めましょう。
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AI DISCOVERY / LM-006
お客様の導入事例を記事にしたい。聞くことと公開前の確認事項
導入事例は成果の数字だけでなく、導入前の課題や実施した役割、比較条件を揃えることが重要です。顧客への適切なヒアリング方法から、掲載範囲の確認、公開前の最終判断基準まで、信頼される事例記事を作るための手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-007
会社のブログで何を書けばいい？お客様の疑問から記事を決める方法
検索キーワードだけで記事を書くのではなく、お客様が「何を決めたいのか」という目的から逆算してテーマを決める手法を解説します。営業現場の質問や検索結果の不足部分を見つける手順を知ることで、読者の役に立ち、次の行動へつながるブログ運営が可能になります。
AI DISCOVERY / LM-008
記事は読まれるのに問い合わせが来ない。次の行動へのつなぎ方
記事を読んだ読者が問い合わせに至らない原因は、記事の内容と次の提案の「ズレ」にあります。読者の疑問に合わせた診断ツールや、スムーズな相談への導線設計を行うことで、自然な問い合わせへとつなげる具体的な手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-009
問い合わせフォームで離脱される。入力から受付までの見直し方
フォームの離脱を防ぐには、項目の絞り込み、エラー表示の改善、そしてデータ保存の確実性が重要です。お客様が迷わず、安心して入力を完了できる仕組みを作るための具体的な点検手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-010
ホームページが売上につながっているか分からない。相談までの計測方法
閲覧数（PV）だけでは、ホームページが売上に貢献しているかは判断できません。記事から診断、そして問い合わせの保存に至るまでの「一連の流れ」を細かく分けて計測することで、どこでお客様が離脱しているのかを正確に把握し、改善につなげる方法を解説します。
AI DISCOVERY / LM-011
AI検索で自社がどう紹介されるか知りたい。確認と記録の始め方
AI検索（AIが情報をまとめて回答する仕組み）で自社がどう扱われているかを知るには、質問内容や日時、利用ツールをセットで記録することが重要です。一度の回答で判断せず、継続的に観測するための具体的な手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-012
AI検索の対策は効果が出ている？毎月確認したい数字と相談内容
AIの検索・回答で自社情報を見つけてもらうための整備（LLMO）が、実際の相談に繋がっているかを判断する方法を解説します。引用回数だけでなく、情報の更新履歴や問い合わせの質を確認し、次の一手を決めるための月次レビューの手順をまとめました。
AI DISCOVERY / LM-013
構造化データを入れるとAIに紹介される？仕組みと確認したい限界
構造化データはAIにサイト内容を正しく伝えるための補助的な仕組みです。本文の内容とデータの不一致を防ぐことが重要であり、AIへの引用を保証するものではない点に注意が必要です。実装の進め方と確認すべきポイントを解説します。
AI DISCOVERY / LM-014
記事を公開したのに検索に出ない。最初に確認する設定と順番
公開した記事が検索結果に表示されない場合、まずは「URLにアクセスできるか」「ロボットの侵入を拒否していないか」「掲載を禁止していないか」の3段階で確認します。設定のミスを切り分ける手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-015
記事が増えて探しにくい。関連記事のつなぎ方と整理の方法
記事が増えても読者が迷わないための、内部リンク（記事同士の結びつけ）の設計方法を解説します。キーワードの一致ではなく、読者の「次の疑問」に応えるための整理手順と、具体的な判断基準をまとめました。
AI DISCOVERY / LM-016
似た記事がいくつもある。まとめる記事と残す記事の決め方
似た内容の記事が増えると更新が困難になります。統合すべきか判断する基準は、タイトルではなく「誰が、何を解決したいか」という読者の目的が一致しているかです。まずは既存記事の読者層と解決したい疑問を書き出し、比較することから始めましょう。