生成AI最適化対策（GEO/AEO）とは何ですか？

GEO（Generative Engine Optimization）やAEO（Answer Engine Optimization）は、検索エンジンだけでなくChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIにも、ウェブサイトの内容を正確に認識・推薦させるための施策です。llms.txt、構造化データ、FAQの整備などが主な対策です。

GEO/AEO対策をするとどんな効果がありますか？

検索エンジンの上位表示だけでなく、生成AIからの引用や推薦が増えることで、トラフィック増加や認知拡大が期待できます。特にFAQや構造化データの整備によって、信頼性の高い情報としてAIに取り上げられる可能性が高まります。

GEO/AEO対策として具体的に何をすればいいですか？

llms.txtの設置、構造化データ（schema.org等）の導入、FAQページの整備、コンテンツの一貫性保持、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）に基づいた情報発信が主な対策です。

GEO/AEOとSEOはどう違うのですか？

SEOは検索エンジン向けの最適化ですが、GEO/AEOは生成AIにも対応した最適化です。GEO/AEOでは、AIが情報をどう解釈し引用するかに焦点を当てる必要があります。

llms.txtとは何ですか？

llms.txtは、ウェブサイト運営者が生成AIに対してクロールの許可・不許可を指定するためのテキストファイルです。robots.txtの生成AI版と考えるとわかりやすいです。

GEO/AEO対策の支援を受けられますか？

はい、弊社ではGEO/AEO対策を含めた生成AI対応のコンサルティングや、FAQページの最適化、構造化データの実装支援を提供しています。お気軽にご相談ください。

生成AIとは何ですか？

生成AI（Generative AI）とは、文章や画像、音声などを自動的に生成できる人工知能のことです。ChatGPTやMidjourneyなどがその代表例で、業務効率化やコンテンツ作成に広く活用されています。

AEO（Answer Engine Optimization）とは何ですか？

AEOは、検索エンジンや音声アシスタントがユーザーに「直接回答」するための最適化手法です。FAQや構造化データを用いることで、Googleの「強調スニペット」や「ナレッジパネル」に表示されやすくなります。

どのようにしてFAQをAEO対応にすればよいですか？

質問と回答を明確に分けた形式で記述し、FAQPage構造化データ（JSON-LD）を使って検索エンジンに認識されやすくします。FAQページ内のコンテンツは簡潔かつ専門的に記述することが推奨されます。

構造化データの実装は必須ですか？

必須ではありませんが、FAQや商品レビューなどの構造化データをマークアップすることで、リッチリザルトとして表示されやすくなり、CTR（クリック率）の向上が期待できます。

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Q: GEO対策とは何ですか？

GEO対策とは、地域密着型のSEO（ローカルSEO）を指します。Googleマップやローカル検索で上位表示されるよう、ビジネス情報の最適化や口コミの管理などを行います。

AIが常識を変える今、検索エンジンの未来に対応した戦略が必要です。
私たちは、従来の検索エンジン対策であるSEO対策に加え、生成AI最適化対策であるSEO、AEO、GEO、LLMO、AIO等言い方は様々ですが、生成AIを駆使し、貴社のビジネスを圧倒的な成果へ導きます。

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検索エンジンの進化とAIの台頭

GoogleはAIを検索結果に深く統合し、従来のキーワードマッチングだけでなく、ユーザーの意図をより深く理解するようになりました。AIによる検索結果の「要約」機能（AI Overview）の登場は、Webサイトへの流入経路を大きく変えつつあります。

地図のアイコン

GEO/AEO対策の重要性

AIが情報を要約して答える生成AI検索（SGEなど）が本格化し、Webサイトの役割が変わりつつあります。AIの回答に情報源として引用されるための「GEO対策（生成エンジン最適化）」は、サイトの信頼性や専門性を示す上で不可欠です。クリックされる前から選ばれるための取り組みが重要になります。

戦略のアイコン

Webマーケティングの複雑化

SEO、リスティング広告、SNS、コンテンツマーケティングなど、Web集客の手法は多岐にわたり、それぞれが複雑に絡み合っています。これらを統合的に、かつ効率的に運用するには、最新の知見と戦略が必要です。

SEO対策：AI時代に「選ばれる」コンテンツとは？

生成AI（ChatGPTなど）は、記事作成やキーワード選定など、SEO関連の作業を効率化する便利なツールです。しかし、AIが作っただけで検索上位になれるわけではありません。Googleは、AIが作ったかどうかではなく、コンテンツがどれだけ質が高く、読者にとって役立つかを重視しています。

1.1. 生成AIを活用したSEO対策のポイント

ユーザーファーストを徹底する:
- 読者が何を調べたいのかを深く理解し、その疑問や悩みを解決する情報を提供しましょう。
- AIはあくまで下書き作成の補助として使い、最終的には人間が内容を確認・修正して、読者に「本当に役立った」と思ってもらえるコンテンツにすることが大切です。
E-E-A-Tを高める:
- Googleは「経験 (Experience)」「専門性 (Expertise)」「権威性 (Authoritativeness)」「信頼性 (Trustworthiness)」を重視します。
- AIでは出せない「あなたの経験談」や「専門知識」、信頼できる情報源を盛り込みましょう。
- 情報の正確性を確認し、常に最新の情報を提供することが重要です。
オリジナリティと独自性:
- AIは学習したデータから情報を生成するため、似たような内容になりがちです。
- 独自調査、インタビュー、アンケートなど、他にはない情報や視点を加えることで、コンテンツの価値を高めます。
スパム行為は避ける:
- 検索順位を不正に上げようと、低品質なAIコンテンツを大量に作ることは、Googleのルール違反となり、サイトが検索結果に表示されなくなる可能性があります。

AEO/GEO対策：次世代の検索エンジン最適化

SEOがWebサイトの検索順位向上を目指すのに対し、AEOとGEOはより進化した、あるいは特定のニーズに特化した最適化戦略です。

2.1. AEO (Algorithm Engine Optimization) とは？

AEOは、従来のキーワード中心のSEOに加え、AIによる検索アルゴリズムの変化に対応するための最適化です。音声検索やビジュアル検索、AIが直接回答を生成する「AI Overview」など、多様な検索行動にWebサイトが適応するための戦略を指します。

音声検索最適化: 自然な会話形式のクエリに対応
AI Overview対策: AIが要約しやすい構造や情報提供
パーソナライズ対応: ユーザーの過去の行動や位置情報に応じた表示最適化

2.2. GEO (Geographic Engine Optimization) とは？

GEO (Generative Engine Optimization) │ AIの「情報源」として選ばれる最適化GEOは、AEOの概念をさらに発展させ、SGEのようにAIが複数の情報を組み合わせて、独自の文章を生成することを前提とした最適化です。特定の「答えの枠」を狙うだけでなく、AIが文章を構成する際の、信頼できる「情報源」や「参考文献」として引用・参照されることを目指します。

目的: AIが生成する文章の文脈の中に、自社の情報が組み込まれ、信頼性の証としてリンクが表示されること。
主な手法:
- E-E-A-Tの圧倒的な強化: 誰が書いたのか（専門性・経験）、そのサイトは信頼できるのか（権威性・信頼性）といった根拠を明確にし、AIに「この情報源は信頼に足る」と判断させる。
- 一次情報と網羅性: 独自の調査データや詳細な事例、深い考察など、他にはないオリジナルの情報を提供し、トピック全体を網羅的に解説する。
- 文脈の整合性: サイト全体で一貫したテーマを扱い、コンテンツ同士が内部リンクで適切に結びついていることで、AIに専門分野を深く理解させる。

SEO/AEO/GEOの統合戦略で、Web集客を次のレベルへ！

弊社は、これらの多角的な最適化戦略を組み合わせ、貴社のWebサイトが検索エンジンのあらゆる変化に対応し、常に最高の集客成果を出すためのコンサルティングを提供します。

まとめ：AEOからGEOへ – 変化する最適化の焦点

	AEO (アンサーエンジン最適化)	GEO (生成エンジン最適化)
ターゲット	検索結果の「答えの枠」（強調スニペット等）	AIが生成する「文章そのもの」
役割	簡潔な「答え」の提供者	信頼できる「情報源」「参考文献」
評価軸	質問への直接的な回答、分かりやすさ	情報の信頼性(E-E-A-T)、独自性、網羅性

生成AI対策：ビジネスにAIをどう組み込むか

生成AIは、SEOだけでなく、日々の業務、顧客対応、アイデア出しなど、ビジネスの様々な場面で役立ちます。この新しい技術を上手に取り入れることが、「生成AI対策」です。

3.1. 生成AI導入のメリットと注意点

メリット:

生産性向上: 繰り返し作業の自動化、資料作成の時間短縮。
コスト削減: 人件費や外注費を抑えられる場合も。
新たな価値創造: 大量のデータから新しいアイデアや傾向を見つけられる。
素早い意思決定: 情報収集や分析が速くなることで、判断も早くできる。

注意点（リスク）:

誤情報（ハルシネーション）: AIが事実ではない情報を生成することがあります。必ず人間が内容を確認しましょう。
倫理的な問題: 著作権侵害やプライバシーの問題、AIの「偏見」に注意が必要です。
セキュリティ: 重要な情報をAIに入力する際は、情報漏洩のリスクがないか確認しましょう。
使い方（プロンプト）の難しさ: AIの力を最大限に引き出すには、適切な質問（プロンプト）の仕方を学ぶ必要があります。

3.2. 生成AI導入のためのステップ

目的の明確化: AIを使って何を達成したいのか、具体的に目標を決めましょう。
現状分析と課題特定: どんな業務がAIで効率化できそうか、課題を見つけます。
ツール選定とテスト: 目標に合ったAIツールを選び、まずは小さく試してみます。
社内体制の構築: AIを安全に使うためのガイドラインを作り、担当者を決め、セキュリティ対策を強化します。
段階的な導入と改善: まずは一部の業務からAIを導入し、効果を見ながら改善を繰り返しましょう。

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項目	ドリーマン株式会社	A社	B社	C社
GEO構造化	◎	△	×	○
SEOコンサル	◎	○	△	◎
LP制作	◎（無料）	×	×	△
記事SEO支援	◎	△	×	○
価格帯	10〜60万円	30〜120万円	20〜80万円	10〜60万円

※上記は一般的なサービス提供内容と価格帯を比較したものです。具体的な内容は各社の公式サイトでご確認ください。

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単なるツール導入だけでなく、貴社のビジネスに合わせた最適な生成AI活用法を提案。プロンプトエンジニアリングのノウハウで成果にコミットします。

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お客様に寄り添うサポート

一方的な提案ではなく、貴社の課題に深く寄り添い、共に成長を目指すパートナーとして伴走いたします。

お客様の声

「以前はSEO対策をしてもなかなか成果が出ませんでしたが、ドリーマンさんに依頼してから劇的に検索順位が改善しました。特にAIを使ったコンテンツ最適化の提案が素晴らしかったです。」

– 株式会社A 代表取締役山田様

「地域密着型のビジネスなのでGEO対策は必須でしたが、Googleビジネスプロフィールの最適化からレビュー対策まで、手厚くサポートしていただき、来店客数が大幅に増えました。感謝しています。」

– B商店店主鈴木様

よくある質問

Q. AIが作ったコンテンツでもSEOに効果はありますか？
+

A. はい、AIが作ったコンテンツでもSEOに効果は期待できます。ただし、GoogleはAIで作成したかどうかではなく、コンテンツの「質」と「ユーザーにとっての有用性」を重視します。そのため、AIが作成したものをそのまま使うのではなく、人間が監修し、正確性、独自性、専門性、信頼性を加えることが非常に重要です。

Q. GEO対策とは何ですか？
+

A. 「GEO対策」とは、**「Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）」**の略称です。GoogleのSGE（Search Generative Experience）に代表される、生成AIが検索結果を文章で生成する仕組みに対応するための最適化施策を指します。これは、AIによる「答えの生成」に焦点を当てた**「AEO（Answer Engine Optimization）」**から、さらに一歩進んだ概念です。

Q. 生成AI最適化対策スクールは、どのような人におすすめですか？
+

A. マーケター、経営者、コンテンツクリエイター、Web担当者など、生成AIをビジネスで効果的に活用したい全ての方におすすめです。特に、AIの基本的な使い方だけでなく、プロンプトエンジニアリングのスキルを習得し、業務効率化や新たな価値創造に繋げたいと考えている方に最適です。

■ 生成AI最適化対策スクール：プロンプトエンジニアリングと実践スキルを学ぶ ■

生成AIをビジネスで最大限に活用し、効果を「最適化」するためには、AIの特性を理解し、適切な指示（プロンプト）を与える「プロンプトエンジニアリング」のスキルが不可欠です。また、単なる操作方法だけでなく、ビジネスにどう応用し、成果を出すかという視点も重要になります。

4.1. 生成AI最適化対策スクールで学べること

生成AIの基礎知識: 大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIなど、AIの仕組みと原理。
プロンプトエンジニアリング: 効果的なプロンプトの作成方法、応用テクニック、より高度な指示出し。
実践的なビジネス活用方法:
- コンテンツ作成（ブログ記事、SNS投稿、メールなど）の効率化と品質向上
- データ分析からのインサイト抽出とレポート作成の自動化
- カスタマーサポートの自動化と顧客体験向上
- アイデア出し、ブレインストーミング、新規事業立案への応用
- プログラミングコードの生成とデバッグ補助
- マーケティング戦略立案や市場分析への活用
倫理とセキュリティ: AI利用における注意点、リスク管理、企業コンプライアンス。
最新ツールの動向: ChatGPT, Gemini, Claude, Midjourneyなど、主要な最新ツールの実践的な使い方と最適な活用法。

スクール学習【マスター】コンテンツ

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	要件タイトル	学習目的	要約概要	コンテンツ
1	現状の状態を診断し、何が不足しているかを判定する初期診断	生成AIにおける自社サイトの認識度や課題を把握し、最適化の方針を明確にすること。	生成AI最適化の第一歩として、自社サイトの現状を診断し、課題と改善策を明確化する方法を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
2	robots.txtにAIアクセス設定を追記	AIクローラーのアクセス制御を学び、自社コンテンツの利用範囲を戦略的にコントロールするため。	robots.txtを活用し、生成AIクローラーへのアクセス制御方法と設定手順を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
3	モバイル最適化の確認	モバイル表示の最適化とAIに伝わりやすいコンテンツ構造の整備方法が学べる。	モバイル最適化によるユーザー体験向上と生成AIへの認識強化の方法を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
4	サイトのクロール許可範囲の整理	生成AIクローラー向けにrobots.txtとllms.txtを最適化し、情報提供とセキュリティを両立する方法を学べる。	AIクローラー制御のためのrobots.txtとllms.txt設定法を解説し、情報提供の最適化とサイト保護を目指す内容。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
5	FAQ構造化データの作成 JSON-LD形式でのFAQ実装	FAQをJSON-LDで構造化し、検索結果での表示強化と生成AIによる情報理解を最適化する方法を学べる。	FAQをJSON-LD形式で実装し、検索結果でのリッチ表示や生成AIの理解精度を高める手法を解説。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）
9	Bing Webmaster Toolsの設定	この教材では、Bing Webmaster Toolsを用いたBing検索とAIへの最適化手法を学び、SEOとAI検索時代に対応するスキルを習得できます。	Bing Webmaster Toolsの設定と活用法を学び、検索と生成AIでのサイト可視性と信頼性を高める方法を習得。	概略教科書詳細版資料解説音声（6分台）

料金プラン

	プラン概要	料金（税別）	補足説明	キャンペーン料金（税別） ※2025/8/末まで	キャンペーン価格で購入
マスターコース	マスター学習内容パッケージ	7万円	全てのプランの基本となるプランです。プラン概要は上記スクール学習【マスター】コンテンツをご参照下さい。	5万円	今すぐ購入する
カスタムコース	マスター＋カスタム３コンテンツ	3万円	マスターコース購入者限定	2万円	今すぐ購入する
追加オプション	対策項目６９から希望の項目を単独購入可能	1万円/件	マスターコース購入者限定	ー	今すぐ購入する
メールサポート付き	購入から30日以内に5回メールで質問が可能	7,000円	マスターコース購入者限定。質問1回につきやりとり3回まで	ー
メールサポート/通	購入から90日以内にメールで質問が可能	3,000円	マスターコース購入者限定。質問1回につきやりとり3回まで	ー

生成AI最適化対策項目６９

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No.	作業タイトル	作業概要	作業種別	弊社対策	スクール
1	全体施策のレポート・進捗管理の整備	上記作業リスト全体を対象としたレポートテンプレート・運用表を作成	ー	◎	◎
2	モバイル最適化の確認	スマホでの表示・操作性に問題がないかを検証	コンテンツ改善	◎	◎
3	サイトのクロール許可範囲の整理	llms.txt／robots.txtの記述が過剰・不足になっていないか確認	ー	◎	◎
4	Google Search Consoleの確認	クローリング・表示状況・インデックスを定期確認	コンテンツ改善	◎	◎
5	FAQ構造化データの作成	Schema.orgのFAQPage形式で質問と回答を構造化する	コンテンツ改善	◎	◎
6	サービス別のQ&A強化リスト作成	商品・サービスごとに想定される質問を30件以上用意	ー	◎	◎
7	記事タイトルの自然文化	検索・AIが理解しやすいタイトル表現に見直す	構造設計	◎	◎
8	Bing Webmaster Toolsの設定	Bingにおけるインデックス・AI検索対策のための管理ツール登録	構造設計	◎	◎
9	Wikipedia記載の有無調査	自社名・サービスがWikipediaに掲載されているか調べる	コンテンツ改善
10	競合企業のAI表示状況調査	ChatGPTやGeminiで競合社名を検索し、出力される内容を調査する	内部対策
11	サービス説明の整備	サービス内容を簡潔かつ網羅的に説明するページを作成	コンテンツ改善
12	会社情報の構造化マークアップ	会社概要・所在地・連絡先を構造化データで提供	内部対策
13	コンテンツの最終更新日明示	ページに「最終更新日」を明示	コンテンツ改善
14	サイトマップ（XML）の最適化	クローラーが全ページを巡回できるように整理	内部対策
15	AI回答での自社情報露出の調査	ChatGPT・Gemini・Claudeに自社に関する質問を投げて調査	構造設計
16	事業者・著者の信頼情報の明示	会社概要・資格・受賞歴・経歴などを明記	コンテンツ改善
17	事例・導入実績ページの作成	実績・事例を紹介する専用ページを設け、信頼性・権威性を高める	コンテンツ改善
18	AIによる記事構造の診断	ChatGPT等を使ってコンテンツ構造を分析・改善点を洗い出す	内部対策
19	E-E-A-Tの強化	経験・専門性・権威性・信頼性の明記	構造設計	◎	◎
20	検索意図別のカテゴリ設計	Know/Do/Goに基づいた情報設計	コンテンツ改善
21	「○○とは？」用語記事の拡充	特定キーワードの定義を解説した単体記事を増やす	内部対策
22	構造化データの一括レビュー	すべてのページの構造化マークアップ状況を棚卸し・見直し	内部対策
23	ページ速度の改善（CoreWeb Vitals）	LCP・FID・CLSなどGoogleの指標でサイト速度を改善する	内部対策
24	検索意図に対応した見出し	Hタグ構成が検索意図と一致しているか再確認	コンテンツ改善
25	自社記事が引用される設計	引用されやすいQ&A構成・用語定義・データ付き文書を作成	構造設計
26	各ページにAIによる要約文を用意	各記事の上部に簡潔な要約を手動または自動で設置	ー
27	各LLMの情報取得方針の把握	GPT、Claude、Geminiなどがどう情報を取得・学習するか調査	ー
28	トピッククラスターモデルの導入	「メイントピック＋関連子記事」の構成に再設計	コンテンツ改善
29	ユーザー検索意図分析	検索キーワードごとの検索意図を調査する	内部対策
30	ナレッジパネル要素の調査	自社名でGoogle検索したときのナレッジパネルの内容を確認	構造設計
31	サイト全体のパンくず構造整理	パンくずリスト（Breadcrumb）を最適化し、構造化マークアップも設定	構造設計
32	AIに読まれやすい本文構造の最適化	結論→理由→詳細→補足のような論理構造で記事を整える	構造設計
33	ローカルワードの地名対応	サービスエリアに関する地域名をきちんと網羅する	ー
34	FAQ専用ページの設置	全ページのよくある質問を集約したFAQページを作成	コンテンツ改善	◎	◎
35	Google検索でのQA調査	「People Also Ask」に出てくる質問を抽出・分析	構造設計
36	E-E-A-Tに基づく自己診断	経験・専門性・信頼性の4観点から自社の強みをリスト化	コンテンツ改善
37	GMB（Googleビジネス）最適化	Googleビジネスプロフィールの情報を最新化・整備	内部対策
38	カスタマーレビューの掲載	顧客からの口コミや評価をページに表示	構造設計
39	引用・出典付きの情報提供	外部出典の明記で客観性と権威性を強化	内部対策
40	構造化済みQ&AのAI表示率チェック	構造化済みFAQが生成AIの回答に使われているかをチェックする	ー
41	FAQの定期更新	生成AIや検索トレンドに応じてFAQを更新	構造設計	◎	◎
42	AIに引用されやすいレイアウト確認	引用されやすい段落・見出し・表などの構造を再確認	ー
43	JSON-LD生成自動化ツールの導入	Schema.org形式のデータを自動生成するWordPressプラグイン等を導入	ー
44	コンテンツ更新頻度の最適化	ページごとに更新頻度を見直し、AIが「最新」と認識しやすくする	ー
45	author.urlの追加	構造化データに著者のプロフィールURLを指定	コンテンツ改善
46	Q&Aや構造化データのバリエーション生成	同じ内容の別表現パターンを複数用意（例：類義語・再構文）	ー
47	生成AIに自社が引用される要因分析	なぜ競合が引用され、自社がされていないか要因を探る	コンテンツ改善
48	LLM別の結果比較ログの作成	GPT、Claude、Geminiでの表示結果を比較・ログ保存する	ー
49	動画による事業紹介	自社紹介やサービス概要を動画で発信	内部対策	◎	◎
50	Wikipedia風ページの作成	中立的な文体で事業・商品を説明する紹介ページを作る	構造設計
51	競合FAQの分析と差別化	競合他社のFAQを調査し、差別化・補完できる内容を追加する	内部対策
52	データ付き記事の整備	統計・グラフなど客観データを活用した記事を用意	内部対策
53	音声検索対応用の質問設計	音声検索されやすい形式で質問ワードを再設計	構造設計
54	PDFなどダウンロード資料の整備	ホワイトペーパーや商品資料などをダウンロード可能にする	構造設計
55	SNSプロフィールの整備	SNSアカウントの説明・リンクなどを整備・統一する	コンテンツ改善
56	OGP/Twitter Cardの設定	SNSでシェアされる際のメタデータを設定	内部対策
57	検索意図の年齢・層別対応	ターゲットの年齢や職種などを意識した文体・語彙の再設計	ー
58	ターゲットペルソナの見直し	現在のコンテンツが誰向けかを見直し、AIにも伝わるようにする	コンテンツ改善
59	社内FAQマニュアルの作成	よくある質問と回答を社内でも共有・管理	ー
60	CTAとQ&Aの再設計	各ページに合ったCTA（行動喚起）を設ける	内部対策
61	BERT対策とAEOの融合	過去のSEO文脈（BERT対策）とAEO文脈の統一を図る	ー
62	多言語対応の確認と整備	サイトが必要に応じて英語等で表示できるように対応しているか確認	構造設計	◎	◎
63	AIトラフィックログの収集・分析体制整備	LLM系Botのアクセス履歴を一定期間保存し、解析に使えるようにする	ー
64	サイト内検索の設置・最適化	ユーザーが自社サイト内で自然に質問できるように検索機能を整備	内部対策
65	サイト外Q&A投稿の実施	QuoraやYahoo知恵袋に公式回答を投稿して露出を図る	構造設計
66	音声コンテンツの提供	インタビューや説明などの音声コンテンツを用意	コンテンツ改善	◎	◎
67	PDFや画像内のテキスト構造整理	埋め込みPDFや画像に含まれるテキストが正しく伝わるように整理	ー
68	ページごとのAI表示実験	ページ単位で内容を少しずつ変えた実験ページを用意	ー
69	AIによるフィードバック体制の構築	LLMで回答確認→改善→再確認のフィードバックループを運用に組み込む	ー