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検索・集客 / 2ページ目
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。
AI DISCOVERY / LM-021
AI検索の対策を外注したい。支援会社の提案と費用を比べるポイント
AIの回答に自社情報が表示されるよう整える「LLMO」の外注を検討する際、引用率の高さだけで判断するのは避けてください。業務範囲、計測の条件、成果物の権利関係を具体的に確認することが、失敗を防ぐ鍵となります。
AI DISCOVERY / LM-022
地域のお客様にAI検索で見つけてもらうには？対応地域と会社情報の書き方
AIの検索・回答で自社を見つけてもらうためには、拠点と対応地域の正確な整理が重要です。地域名だけの羅列を避け、訪問条件や提供方法を具体的に記載する手順を解説します。
AI DISCOVERY / LM-023
商品やサービスの比較記事を作りたい。お客様が選べる説明の作り方
BtoBの比較記事で大切なのは、製品の機能一覧を作ることではなく、お客様が「自社に合うか」を判断できる基準を示すことです。まずは、想定する利用シーンや業務内容を明確にし、比較の軸を揃えることから始めましょう。
AI DISCOVERY / LM-024
ホームページが画像ばかりでも大丈夫？読める記事に直す方法
画像だけで構成されたサイトは検索エンジンに内容が伝わりにくいため、文字情報をHTML形式で書き出す作業が必要です。まずは画像内のテキストを抽出し、見出しと本文に分けて整理することから始めましょう。