検索の入口に、判断できる材料を置く。
私たちは広告を出すのではなく、オウンドメディアそのものを立ち上げます。領域の需要調査からサイト設計、コンテンツSEOを踏まえた記事制作、公開後の運用代行までを一貫して自社で行っています。これまでに構築してきたサイトは、優に100を超えます。扱うのは、検索ボリュームは大きくないけれど、当事者にとってはその瞬間いちばん知りたい問いです。
検索の前提はこの数年で変わりました。検索結果の上にAIの回答が出て、調べものがその場で完結する場面が増えています。どの問いなら記事が読まれ続けるのか。そこを見極めたうえで作ります。
検索結果の上部に AI Overviews（AIによる概要）が表示されると、答えがその場で片づき、クリックが発生しにくくなります。検索順位だけを追いかけても、読まれる記事にはならなくなってきています。
調べものの入口が検索エンジンだけではなくなりました。生成AIに参照される情報になっているかどうかが、これからの見つけられ方を左右します。
メディアは公開してからが本番です。判断基準と手順が形になっていないと、担当者が変わった時点で更新が止まります。
RESEARCH
月間検索数・難易度・競合サイトの実データを取り、その領域に一定の需要が続いているかを先に確かめます。看板になる大きな語だけでなく、競合が手を付けていない具体的な語から積み上げる設計にします。
- 月間検索数・SEO難易度・競合性の実測
- Google／Amazon／楽天のサジェストから購買意図の語を抽出
- カニバリ（似た記事同士が順位を奪い合う状態）を避けた役割分担
SEO
サイト構造・内部リンク・見出し設計といった内部対策の土台を整えたうえで、検索意図に対する精度でコンテンツを書きます。テクニカルSEOの調整だけで検索順位が動く時代ではないので、何を書くかの設計に時間をかけます。
- サイト構造・内部リンクなどの内部対策
- 検索意図に沿った記事構成と見出し設計（コンテンツSEO）
- 表示速度・構造化データなどのテクニカルSEO
LLMO / AIO
生成AIに引用される書き方（LLMO）と、検索結果に出るAI Overviews への対応（AIO）は、やることが少し違います。AI Overviews や AIモードに答えを取られやすい問いと、そうでない問いは分かれます。私たちの実測では、用語の意味を問う記事は上位表示できても流入がほぼ立たず、比較・おすすめ・手順のように「読んで決める」記事は残りました。この線引きを踏まえて設計します。
- AI Overviews に答えを取られやすいキーワードの切り分け
- 比較・体験・一次情報など、要約されにくい中身を厚くする
- ChatGPTなどの生成AIに引用されうる記述と、出典の明示
OPERATION
検索順位と流入を見ながら、リライト・内部リンク・カテゴリ構造の見直しを続けます。伸びない記事は原因を切り分けたうえで、統合するか捨てるかを決めます。
- 検索順位・流入の定点観測
- 共起語と検索意図に沿ったリライト
- 内部リンク・カテゴリ構造の見直しと、記事の統合・削除の判断
- 運用手順のドキュメント化
実データで市場の大きさと継続性を確認し、参入する領域を決めます。
カテゴリ構造と記事一覧を作り、それぞれの記事の役割を定義します。
裏取りをしながら執筆し、品質チェックを通したものだけを公開します。
順位と流入を見て、伸ばす・直す・統合するの判断を続けます。
大きな市場ではないけれど、その人にとってはいまいちばん知りたいこと。こうした検索の一つひとつに答えています。