AIに選ばれる企業へ－SEO崩壊時代のAIO・LLMO戦略 [単行本]

AIに選ばれる企業へ－SEO崩壊時代のAIO・LLMO戦略 の 商品概要

• 目次

  ［目次］
  序章：はじめに 3
  第１部：ＡＩによる革命的変化の理解――なぜ今、ＡＩＯ（ＡＩ最適化）とＬＬＭＯが重要なのか 15
  第１章：検索の未来、Ｗｅｂマーケティングの運命 16
  １・１　検索行動の変化：キーワード検索から「対話」へ 17
  １・２　Google AI Overviewの衝撃とクリック率への影響 20
  １・３　Ｗｅｂ集客における新たなＫＰＩ：検索順位から「ＡＩによる参考」へ 27
  １・４　ＡＩモードの台頭 31
  第２章：概念の明確化――ＳＥＯとＡＩＯ、ＬＬＭＯ、ＧＥＯの関係性 35
  ２・１　ＳＥＯ、ＡＩＯ、ＬＬＭＯ、ＧＥＯの定義と役割の整理 36
  ２・２　SEO（Search Engine Optimization）：すべての基礎にして不動の土台 37
  ２・３　AIO（AI Optimization）：ＡＩ時代に向けた包括的な新概念 38
  ２・４　ＬＬＭＯとＧＥＯ：ＡＩＯを実現する戦略的アプローチ 39
  ２・４・１　LLMO（Large Language Model Optimization）：ＡＩの「脳」への教育 41
  ２・４・２　GEO（Generative Engine Optimization）：ＡＩ検索という「窓口」へのＰＲ 42
  ２・５　４つの概念の比較と整理 42
  ２・６　主要プラットフォームの「設計思想」と最適化の生存戦略 44
  ２・７　ＳＥＯとＡＩＯ、ＬＬＭＯ、ＧＥＯの補完関係 48
  ２・８　ＬＬＭの仕組み 51
  第２部：戦略の設計――ＡＩに選ばれるためのコンテンツとブランドの構築 57
  第３章：コンテンツ戦略の再定義――「模範解答」の作り方 58
  ３・１　ユーザー検索意図の深掘り 59
  ３・１・１　検索意図分析のフレームワーク：思考プロセスの４つのレベル 61
  ３・１・２　階層的な情報構造の採用 64
  ３・２　独自情報の組み込み 65
  ３・２・１　独自情報の５つのカテゴリー 66
  ３・２・２　独自情報を組み込むための戦略的アプローチ 69
  ３・２・３　リスク管理と注意点 71
  ３・３　ＡＩが好む「模範解答」のコンテンツ構造 72
  ３・３・１　ＡＩに評価される「４つの柱」 73
  ３・３・２　具体的なコンテンツ構成案 76
  第４章：ブランディングの土台――エンティティとＥ-Ｅ-Ａ-Ｔの強化 78
  ４・１　エンティティベースのＳＥＯとＬＬＭＯの関連性 79
  ４・１・１　「文字列」から「物事」へのパラダイムシフト 79
  ４・１・２　なぜ、ＡＩに「エンティティ」として認識される必要があるのか 80
  ４・１・３　エンティティ・ブランディングの４つの柱 82
  ４・１・４　「構造化データ」の実装 84
  ４・２　Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔの多角面での情報発信の強化 85
  ４・２・１　Experience（経験）：ＡＩが持てない「一次体験」の価値 86
  ４・２・２　Expertise（専門性）：知識の深さと鮮度 88
  ４・２・３　Authoritativeness（権威性）：第三者からの「お墨付き」 90
  ４・２・４　Trustworthiness（信頼性）：すべての土台 92
  ４・３　被リンクの獲得：「数」から「文脈」への転換 94
  ４・３・１　ＡＩ時代の「良いリンク」を定義する３つの条件 95
  ４・３・２　効果的なリンク獲得のアプローチ 98
  ４・３・３　避けるべき手法 100
  ４・４　ナレッジパネルとエンティティの確立 102
  ４・４・１　ナレッジパネルがもたらすビジネス価値 103
  ４・４・２　ナレッジパネルを「出現」させるための戦略 104
  ４・４・３　運用とメンテナンス：表示されてからが本番 107
  ４・５　Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔが特に重要なＹＹＭＬ領域での課題と対策 109
  ４・５・１　主なＹＹＭＬ領域と対策のポイント 110
  ４・５・２　ＡＩ時代のＹＹＭＬコンテンツ作成３つの原則 112
  第３部：運用の実践――ＬＬＭＯｐｓフレームワークの導入 115
  第５章：ＬＬＭＯｐｓの全体像と導入メリット――
  個人の「便利ツール」から、組織の「最強の武器」へ 116
  ５・１　ＬＬＭＯｐｓとは何か？ 117
  ５・１・１　マーケターにとっての定義：「管理体制」へのパラダイムシフト 118
  ５・１・２　現場で静かに進行する「３つの危機」 119
  ５・２　なぜマーケティングにＬＬＭＯｐｓが必要か 121
  ５・２・１　ＭＬＯｐｓとの決定的違い：「数値」から「言葉」へ 121
  ５・２・２　マーケターが主導権を握るべき３つの領域 125
  ５・３　マーケティングを支える３つの柱――
  ＬＬＭＯｐｓの構成要素を「ビジネス用語」で理解する 128
  ５・３・１　ブランドボイスの統一と資産化
  （技術用語：プロンプトエンジニアリング・管理層） 129
  ５・３・２　Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔを担保する「カンニングペーパー」の整備
  （技術用語：データ管理） 131
  ５・３・３　コスト対効果の最適化とリスク管理
  （技術用語：モデル管理・モニタリング） 133
  ５・４　ＬＬＭＯｐｓがもたらすビジネス価値――
  「効率化」の先にある「戦略の再現性」 134
  第６章：主要な技術要素と実践――自社に最適な「ＡＩの脳みそ」の作り方・選び方 137
  ６・１　プロンプトエンジニアリング――「個人の裏技」から「組織の標準指示書」へ 137
  ６・１・１　「80点の回答」を引き出す６つの構成要素 138
  ６・２　ファインチューニング vs RAG（Retrieval-Augmented Generation）――
  「ブランディング」と「信頼性」を両立する技術選定 142
  ６・２・１　ファインチューニング：「ブランディング」のための教育
  （イメージ：新入社員への『企業文化』研修） 142
  ６・２・２　ＲＡＧ（検索拡張生成）：「信頼性（Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔ）」のための参照
  （イメージ：試験中の『カンニングペーパー』持ち込み） 146
  ６・２・３　どう使い分けるべきか？ 150
  ６・３　実装戦略：自社開発か、ツール活用か 151
  ６・３・１　要件１　面倒なＲＡＧ構築の「代行」 152
  ６・３・２　要件２　「思考プロセス」の自動化（プロンプトのパッケージ化） 153
  ６・３・３　要件３　実務プロセスへの「直結」 155
  ６・３・４　結論　重要なのは「ビジネスを加速させること」 156
  第４部：ＡＩＯ／ＬＬＭＯの対策方法と未来展望 157
  第７章：業界別に見るＡＩＯ／ＬＬＭＯの対策方法 158
  ７・１　不動産業界の事例 158
  ７・１・１　検索行動の変化と「コンシェルジュ」の必要性 160
  ７・１・２　「住むイメージ」をＡＩに学習させる 160
  ７・１・３　「相談の質」が変わる 162
  ７・２　金融業界の事例 163
  ７・２・１　金融業界におけるＡＩＯ 164
  ７・２・２　専門性と透明性が「指名」を生む 165
  ７・３　製造業の事例 166
  ７・３・１　口コミのデジタル化 167
  ７・３・２　「技術ノウハウ」を公開する勇気 168
  ７・３・３　技術力による「脱・価格競争」 169
  第８章：課題と未来への提言 172
  ８・１　ＬＬＭ／ＡＩＯが抱える倫理的・法的な課題――
  「知らなかった」では済まされない３つのリスク領域 173
  ８・１・１　知的財産権と権利保護 173
  ８・１・２　プライバシーとデータ保護 175
  ８・１・３　リスク管理を「企業の社会的責任」へ昇華させる 177
  ８・２　数字の先にあるもの――真の成功の定義 179
  ８・２・１　業界の「第一人者」になること 180
  ８・２・２　「ファン」としての顧客基盤の確立 181
  ８・２・３　「情報の資産化」による自動集客エンジンの完成 181
  ８・２・４　社会的価値の創出 182
  ８・２・５　成功へのロードマップ（３つのフェーズ） 183
  ８・３　ＡＩ時代を生き抜くために必要な組織と個人のスキル――
  ＡＩＯ戦略を「実行・継続」するためのチーム体制 185
  ８・３・１　適応的学習のルーチン化 186
  ８・３・２　データドリブンな意思決定と「一次情報」への執着 187
  ８・３・４　クロスファンクショナルな協働体制 188
  ８・３・４　技術は「人」を拡張する 189
  第５部：株式会社デジタルトレンズ 代表 姫野慎太郎が語る、ＡＩ時代の伴走者としての使命 191
  ０．Ｗｅｂマーケティングの先頭を走る姫野の経歴 192
  １．ＡＩ時代におけるデジタルトレンズの目指す先とは 194
  ２．読者の皆様へのメッセージ 197
  ３．ＡＩ時代を生き抜くためのデジライト（Digi-Write）とは 199
  著者略歴 216

• 出版社からのコメント

  時代の変化に伴い何かが変わっていると感じながらも、何から手をつければいいのか。そんなWeb担当者・経営者のための一冊

• 内容紹介

  ―20年以上にわたりWebマーケティングの最前線で戦ってきた著者が解き明かす「AI時代の検索の本質」―
  
  検索順位は上位なのに、クリックが減っている。自社サイトに人が来ない。
  ChatGPTやAI Overviewに、自社の情報が引用されない。
  ――時代の変化に伴い何かが変わっていると感じながらも、何から手をつければいいのか分からない。
  本書は、そんなWeb担当者・経営者・マーケターのための一冊である。
  
  検索が「キーワード入力」から「対話」へ移行した背景、大規模言語モデルがどのように情報を理解し、どの情報を“選ぶ”のか。
  そして従来のSEOがどこまで通用し、どこから通用しなくなっているのか――。
  表面的なテクニックではなく、検索の構造そのものを捉え直す。
  さらに本書では、AIに引用される情報の共通点、E-E-A-Tやエンティティ設計の本当の意味、独自情報や一次データが持つ決定的な価値を具体例を交えながら解説。
  SEOとAIO、LLMO、GEOの関係性を整理し、何を捨て、何を積み上げるべきかという“戦略の地図”を提示する。
  
  読み終えたとき、あなたの「不安」は「判断基準」に変わる。迷いながら施策を打つのではなく、構造を理解した上で選択できるようになる。
  AIに振り回される側ではなく、AIに“選ばれる側”へ。
  その転換点に立つための、今こそ読むべき一冊。

• 著者について

  姫野　慎太郎 (ヒメノ　シンタロウ)
  姫野　慎太郎（ひめの　しんたろう）
  
  2009年、京都大学経済学部を卒業し、株式会社イトクロに入社。
  メディア事業部責任者やSEO対策チームの副責任者などを歴任。
  海外拠点の立ち上げにも携わるなど、国内外を問わずウェブマーケティングに従事する。
  2012年に退社後、株式会社デジタルトレンズを創業。

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