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。
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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。
AI DISCOVERY / LM-017
記事のタイトルはどう付ける？お客様に内容が伝わる言葉の選び方
記事が読まれない原因は、タイトルと中身のズレにあります。読者が求める情報を正確に伝えるための、タイトルの範囲設定や説明文の書き方、担当者への具体的な指示手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-018
ホームページの「よくある質問」には何を書く？質問と回答の整理方法
FAQは実際に多い疑問に絞り、結論・条件・詳細への案内をセットにすることが重要です。架空の質問を並べるのではなく、営業現場の記録から「生の声」を抽出し、読者が迷わない構成で整理する具体的な手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-019
会社の記事を信頼してもらうには？著者・運営者情報の整え方
記事の信頼性を高めるには、肩書きを並べるだけでなく「誰が、どのような方法で、どの情報を参照して書いたか」を明らかにすることが重要です。実在する責任の所在と、情報の訂正窓口を整える具体的な手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-020
古い記事はどこから直す？更新の優先順位と確認する情報
古い記事の更新に迷ったら、まずは「情報の正確性」と「集客への貢献度」で優先順位を決めましょう。誤った重要情報の修正、アクセスが多い主要ページの点検、読者の疑問が残る記事の改善の順に進めるのが効率的です。