ai-overviewsの記事

TOPIC NOTE

AI Overviewsで流入が減ったときの原因切り分け

AI Overviewsの表示後に流入が減ったとき、生成AI面の露出、順位、CTR、検索需要、技術問題、計測差を混同せず、Search ConsoleとGA4で原因候補を絞る手順を整理します。

LLMOの施策は何を変えたか。引用の変化と改修を記録する

LLMOの変更管理では、改修内容と観測条件を分けて台帳に残します。引用や検索表示の変化を同じ条件で比較し、効果を断定せず、継続・追加改修・保留を選ぶ記録方法を解説します。

AI検索に古いサービス情報が出る｜終了ページの扱いを決める

AI検索に古い情報が残る場合は、終了ページを一律に消さず、後継先と履歴需要、誤公開かを確かめて、更新・恒久転送・削除を選びます。再確認まで迷わない判断表を紹介します。

AI検索向け調査レポートの書き方｜引用時の条件欠落に備える

AI検索の調査レポートでは、結果の直近に対象・方法・有効回答・期間・設問・限界をまとめ、引用箇所から解釈条件を追える公開票と、可視本文を正本にする手順を解説します。

AI検索向けFAQの作り方｜検索機能の対象条件と混同しない

AI検索向けFAQは、顧客の疑問に答える本文と検索機能向けの構造化データを分けて判断します。責任者や更新契機まで結ぶ作成表で、誤解のない実装手順を具体的に解説します。

Google AI ModeとAI Overviewsの違い｜SEO・計測を比較

Google AI Mode SEOで必要な対応を、AI Overviewsとの表示・リンク・Search Console計測の違いから整理。専用施策ではなく、共通のSEO基盤と測定上の注意点を示します。

nosnippetとは？AI検索・通常検索への影響と設定方法

nosnippetとは、Google検索のスニペットとAI機能への直接利用を止める指示です。data-nosnippetとの違い、HTML・HTTPヘッダーでの設定、ChatGPTとの制御の違い、本番確認手順を解説します。

LLMO診断チェックリスト｜技術・情報・計測を順番に監査

LLMO診断チェックリストを、技術アクセス、企業・サービス情報、計測環境の3層に分け、引用や順位の保証を点数化せず、公式資料で確認できる監査手順として整理します。

LLMOの効果測定｜引用・流入・問い合わせを混ぜないKPI設計

LLMOの効果測定で引用、Search Consoleの表示・クリック、GA4のAI Assistant流入、問い合わせを混同せず、継続判断に使えるKPIを設計する考え方を整理します。

LLMO対策の料金｜診断・実装・運用を分けて比べる

LLMO対策の費用を診断・実装支援・継続運用に分け、2026年7月時点の公開料金と成果物、責任範囲、引用・順位など保証されない項目を、依頼前に比較できる形で整理します。

AI Overviewsに引用されるには｜Google公式情報から対策を整理

AI Overviewsの引用・リンク表示を目指すサイト運営者向けに、Google公式ガイドから掲載条件、コンテンツ、技術要件、避ける施策、測定方法を整理します。