これからはじめるAIO AI最適化の教科書 AEO・GEO・LLMOがこれ1冊でわかる（技術評論社） [電子書籍]

これからはじめるAIO AI最適化の教科書 AEO・GEO・LLMOがこれ1冊でわかる（技術評論社） の 商品概要

• 「SEOだけでは，もう勝てない。」
  GoogleのAI OverviewsやAIモードの登場により，ユーザーは「検索結果を見る」のではなく「AIの答えだけを見る」流れが加速しています。
  本書は，こうした生成AI時代のWeb集客とコンテンツ戦略を体系的に解説した1冊です。AIO（AI Optimization）を大きな枠組みとして，その中核となるAEO（Answer Engine Optimization），GEO（Generative Engine Optimization），LLMO（Large Language Model Optimization）を，SEOとの違いから丁寧に整理しながら解説します。
  単なる概念紹介にとどまらず，実際にAIが好むコンテンツ構成（PREP・FAQ・HowToの型），E-E-A-TとE-T-Rによる信頼性設計，schema.org／JSON-LDによる構造化データ実装，llms.txtなど，現場ですぐに使えるテンプレートとサンプルを豊富に掲載しました。
  中小企業サイト，オウンドメディア，ブログ，店舗ビジネス，BtoBリード獲得など，どのようなビジネスでもすぐに応用できるよう，架空サイトを題材に，AI検索で上位に出るための文章設計を段階的に解説しています。
  さらに，2026年以降にAI検索が本格的に普及し，Google検索と併存・競合していくシナリオを踏まえ，「今，何から着手すべきか」「既存のSEO施策はどう見直すべきか」を，AIO×PDCAのフレームワークとして提示します。
  マーケティング担当者，Webディレクター，ライター，コンサルタント，経営者など，「生成AI時代でも成果を出し続けたい」すべての人に向けた，実践的AIO／AEO／GEO／LLMOの入門かつ実務ガイドです。
  

• 目次

  Chapter0 本書を読みはじめる前に
  
  【基本】Chapter1 AIO「AI最適化」の基本を知る
  1-1 「SEOからAIOへの変化」を理解する
  1-2 「AEO／GEO／LLMO」の三層構造モデリング
  1-3 「Query→Intent→Answer」AIが理解する情報構造
  1-4 E-E-A-T再定義 E:根拠×T:追跡性×R:定着性
  1-5 AIOピラミッド「理解→引用→学習対象化→運用」の循環構造
  
  【文章構成】Chapter2 AIが理解しやすい「文章構成」を作る
  2-1 「PREP→FAQ→HowTo」で文章構成を整える
  2-2 「PREP+FAQ（Q&A）」で引用される最小単位を設計する
  2-3 「FAQ+HowTo」で知識として採用してもらう
  2-4 「meta情報+llms.txt+著者情報」で最初の文脈を与える
  2-5 「E-E-A-T」で信頼を可視化する
  
  【文書構造】Chapter3 AIが引用しやすい「文書構造」を設計する
  3-1 「HTML構造」を整理する
  3-2 FAQPageスキーマ（JSON-LD）を実装する
  3-3 「Evidence+Reference」を追加する
  3-4 「SEOとAIO」を連携させる
  3-5 HowToスキーマ（JSON-LD）を実装する
  
  【運用管理】Chapter4 AIに選ばれ続けるためのPDCAサイクル
  4-1 運用管理の全体像とFAQのPDCAサイクル
  4-2 AI引用状況の定期確認とスプレッドシート管理
  4-3 ページ別・セクション別パフォーマンス分析
  4-4 運用スケジュールとチェックリスト管理
  4-5 運用でよくあるトラブルと対処法
  
  【学習】Chapter5 AIに学ばれる情報資産を育てる
  5-1 RAG処理理解とWeb全体検索型AIの引用構造分析
  5-2 llms.txt/robots.txt/knowledge.jsonの設定
  5-3 AIツール別の最適化戦略
  5-4 更新頻度と一貫性の維持戦略
  5-5 Evidence層・Reference層の深化実装
  

これからはじめるAIO AI最適化の教科書 AEO・GEO・LLMOがこれ1冊でわかる（技術評論社） の商品スペック