この資料でわかること
- LLMOの基本概念と、従来のSEOとの違い
- ChatGPT・Perplexity・GeminiなどのAIアシスタントが情報を取得する仕組み
- 自社サイトをAI検索結果に表示させるための具体的な実装手順
- llms.txt・構造化データ・E-E-A-T強化の実践方法
資料の概要
AI検索の普及により、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。ChatGPTやPerplexityで質問し、その回答から情報源にアクセスする——この新しい導線を獲得するために必要な施策体系が「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。
本ガイドブックでは、LLMOの基礎知識から具体的な実装手順までを42ページで体系的に解説します。構造化データの正しいマークアップ方法、llms.txtの設置手順、AIに引用されやすいコンテンツ構造の設計方法を、実際のコード例とともに紹介しています。
SEOの延長ではなく、AI検索に特化した施策として何をすべきかを明確にします。既存のSEO施策を活かしつつ、AIからの流入を新たに獲得するためのロードマップとしてご活用ください。
こんな内容が読めます
こんな課題を抱えている方へ
- AI検索からの流入を増やしたいが、何から始めればよいかわからない
- 構造化データやllms.txtの実装方法を具体的に知りたい
- SEO施策は行っているが、AI検索への対応が手つかずになっている
- 競合がAI検索結果に表示されているのに、自社は表示されない
資料に含まれるもの
- LLMO施策の全体設計フレームワーク
- 構造化データの実装コードサンプル（JSON-LD）
- llms.txt テンプレート
- E-E-A-T強化チェックリスト（20項目）
- 主要AIプラットフォーム別の最適化ポイント一覧
- 今すぐ始められるアクションリスト
