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出版社内容情報
「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
内容説明
「Ｇｏｏｇｌｅで１位」を目指す時代は終わりました。今、ＡＩは複数のＷｅｂサイトから情報を集め、引用し、ユーザーに「最適な答え」を提示します。重要なのは「検索順位」ではなく、「ＡＩに発見され、引用されること」です。本書は、ＡＩＯ（ＡＩ最適化）という新しい考え方を軸に、ＡＥＯ・ＧＥＯ・ＬＬＭＯの実践手法を体系的に解説。ＡＩが答えを生成する時代に、自社サイトやコンテンツを「選ばれる情報源」に変える具体的な戦略と実装方法を示します。ＡＩに”見つけてもらう”コンテンツ戦略のすべてがここにあります。
目次
０ 本書を読みはじめる前に
１ 基本 ＡＩＯ「ＡＩ最適化」の基本を知る（「ＳＥＯからＡＩＯへの変化」を理解する；「ＡＥＯ／ＧＥＯ／ＬＬＭＯ」の三層構造モデリング ほか）
２ 文章構成 ＡＩが理解しやすい「文章構成」を作る（「ＰＲＥＰ→ＦＡＱ→ＨｏｗＴｏ」で文章構成を整える；「ＰＲＥＰ＋ＦＡＱ（Ｑ＆Ａ）」で引用される最小単位を設計する ほか）
３ 文章構造 ＡＩが引用しやすい「文書構造」を設計する（「ＨＴＭＬ構造」を整理する；「ＦＡＱＰａｇｅスキーマ（ＪＳＯＮ‐ＬＤ）」を実装する ほか）
４ 運用管理 ＡＩに選ばれ続けるためのＰＤＣＡサイクル（運用管理の全体像とＦＡＱのＰＤＣＡサイクル；ＡＩ引用状況の定期確認とスプレッドシート管理 ほか）
５ 学習 ＡＩに学ばれる情報資産を育てる（Ｗｅｂ全体検索型ＡＩの処理理解と引用構造分析；ｌｌｍｓ．ｔｘｔ／ｒｏｂｏｔｓ．ｔｘｔの設定 ほか）
著者等紹介
瀧内賢［タキウチサトシ］
株式会社セブンアイズ代表取締役（本社：福岡市／サテライト：長崎市）。ＳＥＯ×ＡＩ戦略コンサルタント。ＳＥＯ黎明期から約２０年にわたり検索アルゴリズムの検証と実践を続け、企業のＷｅｂ集客・検索戦略を支援。ＳＥＯとＡＩの両領域を知る数少ない専門家。一般的なＡＩ活用で語られる業務効率化や生産性向上だけでなく、マーケティング・集客・売上拡大といった「攻めのＡＩ活用」を軸に企業支援を行っている点を強みとする。Ａｌｌ Ａｂｏｕｔ ＡＩ・ＡＩＯ・ＳＥＯガイド、宣伝会議Ｗｅｂライティング講師、Ｓｃｈｏｏ講師などを歴任。福岡を拠点に東京鹿児島まで広域で活動し、２０以上の公的機関専門家も務める。月間コンサルティング実績は１２０件以上、登壇セミナーは月１０回以上にのぼる。これまでのコンサルティング件数は累計１．２万件以上（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
