LLMO対策とは？やること・SEOとの違い・始め方を完全ガイド【2026年版】
LLMO対策とは、ChatGPTやGemini、AI Overviews等のAI回答で自社が引用・推薦される状態をつくる施策。SEOとの違い、技術基盤・エンティティ・コンテンツ・被引用の4領域、出現率での効果測定と始め方を解説。
AIに自社が出てこない — 原因と今すぐできる対処法【チェックリスト付き】
ChatGPTやGeminiに自社が出てこない原因は「未認識」「情報の古さ・矛盾」「クロール不可」「言及不足」の4系統。現状確認の手順と原因別の対処法、今すぐ使えるチェックリストを解説します。
ChatGPTに引用されるには — 情報設計と記事の作り方【実践ガイド】
ChatGPTに引用される記事の条件は「質問に直接答える・結論が先・抽出しやすい構造・一次データ・鮮度」。query fan-outに合わせた見出し設計から出現率の計測まで、実践手順を解説します。
llms.txtとは？書き方とサンプル — AIに読ませる公式説明の作り方
llms.txtとは、AIに読ませたい公式の自社説明をドメイン直下に置くテキストファイル。設置場所、書き方の4要素、llms-full.txtとの違い、構成サンプル、注意点までを、効果の現在地も含めて正直に解説。
Google AI Overviewsに載るには — 仕組みと対策【2026年】
Google AI Overviews（AIによる概要）に載る条件と対策を解説。特別な登録方法はなく、インデックスとSEOが土台。query fan-outの仕組み、E-E-A-T、構造化データ、実SERPでの計測方法まで。
LLMO・AIO・GEO・AEOの違い — 乱立する用語を整理する
LLMO・AIO・GEO・AEO・AI SEOの定義と由来を表で整理。実務上はほぼ同義で、やることは「AIに引用・推薦される情報設計」で共通しています。用語が固まっていない現状と、どの用語を使うべきかを解説します。