［目次］
序章：はじめに3
第１部：ＡＩによる革命的変化の理解――なぜ今、ＡＩＯ（ＡＩ最適化）とＬＬＭＯが重要なのか15
第１章：検索の未来、Ｗｅｂマーケティングの運命16
１・１　検索行動の変化：キーワード検索から「対話」へ17
１・２　Google AI Overviewの衝撃とクリック率への影響20
１・３　Ｗｅｂ集客における新たなＫＰＩ：検索順位から「ＡＩによる参考」へ27
１・４　ＡＩモードの台頭31
第２章：概念の明確化――ＳＥＯとＡＩＯ、ＬＬＭＯ、ＧＥＯの関係性35
２・１　ＳＥＯ、ＡＩＯ、ＬＬＭＯ、ＧＥＯの定義と役割の整理36
２・２　SEO（Search Engine Optimization）：すべての基礎にして不動の土台37
２・３　AIO（AI Optimization）：ＡＩ時代に向けた包括的な新概念38
２・４　ＬＬＭＯとＧＥＯ：ＡＩＯを実現する戦略的アプローチ39
２・４・１　LLMO（Large Language Model Optimization）：ＡＩの「脳」への教育41
２・４・２　GEO（Generative Engine Optimization）：ＡＩ検索という「窓口」へのＰＲ42
２・５　４つの概念の比較と整理42
２・６　主要プラットフォームの「設計思想」と最適化の生存戦略44
２・７　ＳＥＯとＡＩＯ、ＬＬＭＯ、ＧＥＯの補完関係48
２・８　ＬＬＭの仕組み51
第２部：戦略の設計――ＡＩに選ばれるためのコンテンツとブランドの構築57
第３章：コンテンツ戦略の再定義――「模範解答」の作り方58
３・１　ユーザー検索意図の深掘り59
３・１・１　検索意図分析のフレームワーク：思考プロセスの４つのレベル61
３・１・２　階層的な情報構造の採用64
３・２　独自情報の組み込み65
３・２・１　独自情報の５つのカテゴリー66
３・２・２　独自情報を組み込むための戦略的アプローチ69
３・２・３　リスク管理と注意点71
３・３　ＡＩが好む「模範解答」のコンテンツ構造72
３・３・１　ＡＩに評価される「４つの柱」73
３・３・２　具体的なコンテンツ構成案76
第４章：ブランディングの土台――エンティティとＥ-Ｅ-Ａ-Ｔの強化78
４・１　エンティティベースのＳＥＯとＬＬＭＯの関連性79
４・１・１　「文字列」から「物事」へのパラダイムシフト79
４・１・２　なぜ、ＡＩに「エンティティ」として認識される必要があるのか80
４・１・３　エンティティ・ブランディングの４つの柱82
４・１・４　「構造化データ」の実装84
４・２　Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔの多角面での情報発信の強化85
４・２・１　Experience（経験）：ＡＩが持てない「一次体験」の価値86
４・２・２　Expertise（専門性）：知識の深さと鮮度88
４・２・３　Authoritativeness（権威性）：第三者からの「お墨付き」90
４・２・４　Trustworthiness（信頼性）：すべての土台92
４・３　被リンクの獲得：「数」から「文脈」への転換94
４・３・１　ＡＩ時代の「良いリンク」を定義する３つの条件95
４・３・２　効果的なリンク獲得のアプローチ98
４・３・３　避けるべき手法100
４・４　ナレッジパネルとエンティティの確立102
４・４・１　ナレッジパネルがもたらすビジネス価値103
４・４・２　ナレッジパネルを「出現」させるための戦略104
４・４・３　運用とメンテナンス：表示されてからが本番107
４・５　Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔが特に重要なＹＹＭＬ領域での課題と対策109
４・５・１　主なＹＹＭＬ領域と対策のポイント110
４・５・２　ＡＩ時代のＹＹＭＬコンテンツ作成３つの原則112
第３部：運用の実践――ＬＬＭＯｐｓフレームワークの導入115
第５章：ＬＬＭＯｐｓの全体像と導入メリット――
個人の「便利ツール」から、組織の「最強の武器」へ116
５・１　ＬＬＭＯｐｓとは何か？117
５・１・１　マーケターにとっての定義：「管理体制」へのパラダイムシフト118
５・１・２　現場で静かに進行する「３つの危機」119
５・２　なぜマーケティングにＬＬＭＯｐｓが必要か121
５・２・１　ＭＬＯｐｓとの決定的違い：「数値」から「言葉」へ121
５・２・２　マーケターが主導権を握るべき３つの領域125
５・３　マーケティングを支える３つの柱――
ＬＬＭＯｐｓの構成要素を「ビジネス用語」で理解する128
５・３・１　ブランドボイスの統一と資産化
（技術用語：プロンプトエンジニアリング・管理層）129
５・３・２　Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔを担保する「カンニングペーパー」の整備
（技術用語：データ管理）131
５・３・３　コスト対効果の最適化とリスク管理
（技術用語：モデル管理・モニタリング）133
５・４　ＬＬＭＯｐｓがもたらすビジネス価値――
「効率化」の先にある「戦略の再現性」134
第６章：主要な技術要素と実践――自社に最適な「ＡＩの脳みそ」の作り方・選び方137
６・１　プロンプトエンジニアリング――「個人の裏技」から「組織の標準指示書」へ137
６・１・１　「80点の回答」を引き出す６つの構成要素138
６・２　ファインチューニング vs RAG（Retrieval-Augmented Generation）――
「ブランディング」と「信頼性」を両立する技術選定142
６・２・１　ファインチューニング：「ブランディング」のための教育
（イメージ：新入社員への『企業文化』研修）142
６・２・２　ＲＡＧ（検索拡張生成）：「信頼性（Ｅ-Ｅ-Ａ-Ｔ）」のための参照
（イメージ：試験中の『カンニングペーパー』持ち込み）146
６・２・３　どう使い分けるべきか？150
６・３　実装戦略：自社開発か、ツール活用か151
６・３・１　要件１　面倒なＲＡＧ構築の「代行」152
６・３・２　要件２　「思考プロセス」の自動化（プロンプトのパッケージ化）153
６・３・３　要件３　実務プロセスへの「直結」155
６・３・４　結論　重要なのは「ビジネスを加速させること」156
第４部：ＡＩＯ／ＬＬＭＯの対策方法と未来展望157
第７章：業界別に見るＡＩＯ／ＬＬＭＯの対策方法158
７・１　不動産業界の事例158
７・１・１　検索行動の変化と「コンシェルジュ」の必要性160
７・１・２　「住むイメージ」をＡＩに学習させる160
７・１・３　「相談の質」が変わる162
７・２　金融業界の事例163
７・２・１　金融業界におけるＡＩＯ164
７・２・２　専門性と透明性が「指名」を生む165
７・３　製造業の事例166
７・３・１　口コミのデジタル化167
７・３・２　「技術ノウハウ」を公開する勇気168
７・３・３　技術力による「脱・価格競争」169
第８章：課題と未来への提言172
８・１　ＬＬＭ／ＡＩＯが抱える倫理的・法的な課題――
「知らなかった」では済まされない３つのリスク領域173
８・１・１　知的財産権と権利保護173
８・１・２　プライバシーとデータ保護175
８・１・３　リスク管理を「企業の社会的責任」へ昇華させる177
８・２　数字の先にあるもの――真の成功の定義179
８・２・１　業界の「第一人者」になること180
８・２・２　「ファン」としての顧客基盤の確立181
８・２・３　「情報の資産化」による自動集客エンジンの完成181
８・２・４　社会的価値の創出182
８・２・５　成功へのロードマップ（３つのフェーズ）183
８・３　ＡＩ時代を生き抜くために必要な組織と個人のスキル――
ＡＩＯ戦略を「実行・継続」するためのチーム体制185
８・３・１　適応的学習のルーチン化186
８・３・２　データドリブンな意思決定と「一次情報」への執着187
８・３・４　クロスファンクショナルな協働体制188
８・３・４　技術は「人」を拡張する189
第５部：株式会社デジタルトレンズ 代表 姫野慎太郎が語る、ＡＩ時代の伴走者としての使命191
０．Ｗｅｂマーケティングの先頭を走る姫野の経歴192
１．ＡＩ時代におけるデジタルトレンズの目指す先とは194
２．読者の皆様へのメッセージ197
３．ＡＩ時代を生き抜くためのデジライト（Digi-Write）とは199
著者略歴216