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

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商品説明
「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
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