AI Search Volume を測る方法 — ChatGPT/Perplexity の実検索量を実測する 3 アプローチ
ChatGPT・Perplexity に流れたユーザーの「実際の検索量」をどう測るか。DataForSEO の AI Keyword Data API、Profound の Prompt Volumes、独自スクレイピング、それぞれの精度と限界、実装手順を整理する。
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ChatGPT・Perplexity に流れたユーザーの「実際の検索量」をどう測るか。DataForSEO の AI Keyword Data API、Profound の Prompt Volumes、独自スクレイピング、それぞれの精度と限界、実装手順を整理する。
無料 LLMO 診断で何が分かり、何が分からないか。レポートの読み方、改善優先 3 件をどう実行するか、買い切り版・月額版へのステップアップ判断軸を提示する。
歯科クリニック、士業(司法書士・税理士)、EC事業者で、LLMO 改善の打ち手は同じではない。業種固有の規制(医療広告ガイドライン等)と JSON-LD 設計、引用されやすい一次情報の作り方を業種別に整理する。
国内外の LLMO 計測ツールは「実問合せ型」「シミュレーション型」「スクレイピング型」の 3 方式に分かれる。それぞれの精度・コスト・限界を整理し、自社の投資判断に必要な観点を提示する。
Share of Voice(SoV)は元々マス広告の指標だったが、AI 検索時代には「LLM 応答テキスト内での言及シェア」として再定義されている。Tufe SoV と海外 SaaS(Brand UP/Profound)の算出ロジックの違い、自社実装ガイドまでをまとめる。
Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 の使い分け、Prompt Caching でコスト90%削減、業務適用5シーン、士業・EC・SaaS の月額試算まで。Anthropic 公式一次出典で構成した Tufe Company の Claude 導入完全ガイド。
Claude を業務に入れる側と Claude に引用される側を統合して語る、唯一無二の実装ガイド。llms.txt / 構造化データ / E-E-A-T / 業種別 SOP まで、47本の権威性監査実績と 17 エージェント運用知見から書きおろし。
SEO/AI/MEO業界に流通する根拠不明な数字 30件を、政府統計・公式ドキュメント・一次調査で訂正する。SNS MAU、API価格、Map Pack CTR、IS自動化率、HBR コスト比など、誰もが見たことのある俗説を出典付きで正します。
ChatGPT / Perplexity / Claude に引用される確率を 8 軸 100 点満点で採点する Citation Readiness Score の算出方法と、各軸の改善方向を解説。
llms.txt の正しい書き方、AI 検索に引用されるための構造、placement 失敗パターンを実例で解説。基本版テンプレと完成版生成ツールも紹介。
ChatGPT / Perplexity / Claude / Google AI Overview に対応するための、SMB 向け 30 日アクションプラン。週次のタスク・必要な投資・成果指標まで実行レベルで提示。
LLMO/GEO対策を自社でやるか外注するか。それぞれのメリット・デメリットと、外注が向いている企業の特徴を正直に整理しました。
LLMO対策の前と後で、ChatGPTやPerplexityの回答がどう変わるのか。実際のクライアント企業の表示事例をビフォーアフターで見せます。
LLMO対策を導入した3社の事例。ChatGPTやPerplexityからの流入がどう変化し、問い合わせ数にどう影響したのか。具体的な数字で報告します。
LLMO/GEO対策を外注する際、何を基準に業者を選べばいいのか。サービスの種類、費用相場、選定基準を整理しました。
LLMO対策は業種によってアプローチが変わります。士業、医療機関、実店舗の3業種について、具体的な対策内容と実際の表示事例を紹介します。
LLMO対策は大企業だけのもの?違います。むしろ中小企業こそAI検索最適化で大きなリターンが得られます。その理由を3つ、データとともに説明します。
構造化データはGoogleだけでなくAI検索にも効きます。JSON-LDとllms.txtを組み合わせて、検索エンジンとAIの両方から評価されるサイトの作り方を解説します。
ChatGPTやPerplexityが回答を生成するとき、引用するサイトには共通パターンがあります。AI検索に選ばれるコンテンツの特徴と、その作り方を実例つきで解説します。
ChatGPTやPerplexityで検索する人が急増する2026年。従来のGoogle SEOだけでは不十分な時代に、マーケティング戦略をどう再設計すべきかを解説します。
ChatGPTやPerplexityに自社を表示させるためのLLMO対策。概念はわかったけど何をすればいいのか。技術的な実装手順をステップバイステップで解説します。
AIがあなたのサイトを正しく理解するための新しい標準、llms.txt。robots.txtのAI版とも言えるこのファイルの書き方と設置手順をステップバイステップで解説します。
AI検索で自社が紹介される企業と、まったく出てこない企業の違いは何か。Perplexity、Gemini、ChatGPTの3つのAI検索で実際に検証して見えた共通パターンを解説します。
ChatGPTやPerplexityに「おすすめの会社は?」と聞いたとき、紹介される側に立つための実践的なLLMO対策を、自社の経験をもとに解説します。
LLMO(大規模言語モデル最適化)とGEO(生成エンジン最適化)。この2つの概念を混同している人が多いので、違いと使い分けを整理します。
従来のSEOだけではAI検索に対応できない時代が来ました。LLMO(大規模言語モデル最適化)とGEO(生成エンジン最適化)を加えた三位一体の戦略を、実践レベルで解説します。