発信領域
- GEO(Generative Engine Optimization:生成AI検索最適化)
- AEO(Answer Engine Optimization:回答エンジン最適化)
- LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)
- 主要 5 エンジン(ChatGPT / Perplexity / Gemini / Claude / Google AI Overviews)の引用ロジック
- schema.org JSON-LD の AI 検索向け実装
- llms.txt 仕様の解説と実装テンプレート
- 生成AI検索時代の SEO / コンテンツマーケティング戦略
編集方針
SaaS の運営側として 5 つの主要 AI 検索エンジンを毎日計測している立場から、次の方針で記事を制作しています。
- 運営側の一次情報を含める:他のメディアでは得られない、計測ツール運営側として観測している傾向値を匿名化して記事に反映。
- 実装可能な粒度で書く:「重要です」で終わらせず、コードスニペット・チェックリスト・具体的な手順まで踏み込んで解説。
- 事実と推測を明確に分ける:根拠のある事実、観測されている傾向、編集部の見解、を明示的に区別して記述。
- 競合の名指し比較は控えめに:法的安全性とフェアネスを重視し、競合スペックの断定的な比較は避け、事実ベースの整理に留めます。
- 四半期ごとに見直し更新:AI ベンダー側の仕様変更が頻繁な領域のため、各記事を四半期ごとに見直し更新します。更新時は
dateModifiedを必ず変更。
専門性の根拠
- 運営プロダクト:5 主要 AI 検索エンジン(ChatGPT / Perplexity / Gemini / Claude / Google AI Overviews)を毎日計測する SaaS「Sakyura」を運営
- 計測規模:日次で数千プロンプト × 5 エンジンの引用率を観測(数値は時期により変動)
- 顧客層:日本国内の SMB から大手企業まで、自社・競合の AI 引用率を計測したい事業者
- 提携:日本市場の GEO / AEO 領域での発信に注力
記事一覧
これまで公開した記事は ブログ一覧 からご覧いただけます。主要記事は以下:
- LLMOツール厳選ガイド — 海外主要 11 ツール + Sakyura(日本市場向け)の機能比較・選び方・料金(2026年版)
- AEO対策の完全実装ガイド — 12ステップ・5エンジン別・5業種別ロードマップ・ROI計算・効果測定(2026年版)
- LLMO対策の完全実装ガイド — 15施策・5モデル別・5業種別ロードマップ・ROI計算・効果測定まで(2026年版)
- GEO対策の完全実装ガイド — 12ステップ・5エンジン別・5業種別ロードマップ・ROI計算・効果測定まで(2026年版)
- ブランド mention を月次で増やす方法 — ChatGPT に自社名が出る確率を上げる 7 ステップ完全ガイド(2026年版)
- schema.org × AI 検索完全ガイド — 必須 4 種・プラスα 5 種・JSON-LD 実装例・検証方法・FAQ 15問(2026年版)
編集部へのご連絡
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