① ページに schema.org（JSON-LD）を自動挿入
- データ源： SQL Server の
pages/faq - 出力：
Service / FAQPage / Articleの JSON-LD をストアドで生成 - 差し込み：LLMO Server が描画時に
<script type="application/ld+json">を自動挿入
人手のコピペなし。更新＝保存で常に最新の構造化が反映。
緊急：いま現場で起きている「クリック蒸発」
検索は「リンクを並べる場所」から「AIが答えを返す場所」へ。結果、あなたのSEO予算は次の穴に消えています。
AI要約・コパイロットが“最初の答え”を奪う
- AIの一発回答で、従来の「10件の青いリンク」を見に行かない
- クリック前に満足 → CTRがじわじわ減る
キーワードが“会話”に溶けていく
- ロングテールが会話指示に吸収され、従来の記事群が当たりにくい
- “○○とは？”型の量産が差別化にならない
供給過多：生成コンテンツの洪水
- 誰でも同レベルの解説文を量産 → 価値の源泉が希薄化
- アップデート追従コストが右肩上がり
指標がズレる：順位≠売上
- 上位でも、AI要約に引用されなければ流入は来ない
- 「順位だけ見て安心」が、最も危険
「SEOの終わり」を加速させる 7つの構造変化
01｜答えは“検索前”に届く
AIアシスタントやコパイロットが、ユーザーの文脈から先回りして提案。検索という行為自体が省略される。
02｜SERPは“要約のUI”に
従来の10リンクは上部の要約に圧縮。クリックは“選ばれた一握り”に集中し、他は蒸発。
03｜会話化でロングテール崩壊
細切れのクエリが会話指示に置き換わり、記事の細分化戦略が機能不全に。
04｜量より“引用される要約”
AIは「引用しやすい構造」を好む。未構造の長文は学習・推薦で不利に。
05｜E-E-A-Tは“圧縮”される
AIは“誰を代表事例として出すか”を少数に絞る。Top10の時代からTop1〜3の時代へ。
06｜コアアップデートの振れ幅増
アルゴリズム追従コストが膨張。守りの最適化は費用対効果が急落。
07｜トラッキング制限で検証難化
Cookie制限・計測の不確実性で、SEOの“改善学習”が回りにくい。
結論：「順位を上げる」より、「AIに引用され、推薦される」設計へ。——それが LLMO。
あなたのSEO、すでに手遅れサイン出てませんか？
赤信号（要即対応）
- 順位は維持なのに、自然流入のCVが目減りしている
- “○○とは？”記事を量産しても反応が伸びない
- 上位なのに、サマリーやAI回答に引⽤されていない
- 記事更新より、要約とFAQ整備が後回しになっている
- レポートが“順位とPV”中心（引用率・採用率が無い）
黄信号（3ヶ月以内に転換）
- 構造化データが最小限（Breadcrumb程度）
- FAQ/HowToのマークアップが未整備
- 要約（150–300字）が全主要ページに無い
- 著者情報・専門性の“根拠”が薄い
- LLMOという言葉を社内で一度も議題にしていない
いますぐ“やめる費用”と、“残す費用”
やめる（削る）べき
- キーワード穴埋め型の量産記事費
- 順位だけを改善する外部リンク施策
- アップデート追従の焼け石運用
残す（増やす）べき
- 要約・FAQ・Q&Aの整備（引用される単位）
- schema.org（Service/FAQ/Article/LocalBusiness等）の実装
- AIに拾われるコンテンツ設計と計測（引用率・採用率）
LLMO（Large Language Model Optimization）とは？
“検索エンジン対策”ではなく、“AI推薦対策”。AIが学習・要約・回答するときに取り上げられやすい構造に作り替えること。
やること（最低ライン）
- 各ページに150–300字の高品質な要約を付与
- FAQ/Q&Aを見出し構造と共に明確化
<script type="application/ld+json">でschema.org実装- 著者・実績・根拠データを明文化（E-E-A-Tの“圧縮版”）
計測（SEOと違うKPI）
- AI要約への“引用率/採用率”（観測プロキシ）
- 要約 → CTA のCTR / CVR（会話導線）
- ABテスト：要約文/FAQ順序/見出しの勝敗
つくるん連携： 要約自動生成、schema.org自動出力、ABテスト、引用率の疑似指標まで一元化。
つくるん式 LLMO（AI検索最適化）
いま重要なのは、順位を上げる作業ではなく、AIに引用・推薦される設計です。つくるんは schema.org（Service/FAQ/Article 等）のJSON-LD自動挿入、 AI要約（150–300字）の生成・保存、 AI検索用インデックスOrgページ（/index-org）の自動生成を常時運転し、AIに読ませやすい情報構造を保ちます。
② AIが150–300字の要約を生成・保存
- 本文上部： ページ冒頭に要約を表示（主語明確・数値/比較を含める）
- 構造化： JSON-LD の
description（必要に応じてabstract）に同要約を反映 - 検証： 要約文／見出し／FAQの並びを AB テスト → 勝ち案を全ページに横展開
“AIに取り出しやすい要約”が引用率を押し上げる鍵。
③ 「インデックスOrgページ」を自動生成（/index-org）
- Organizationグラフ： 主要 Service / Article / FAQ を
hasPart/itemListElementで列挙 - 目的： サイトの骨子を AI に一発提示 → 学習・推薦の入口を確保
- 運用： 主要資産フラグ（
is_core=1）と優先度で自動更新
サイト全体の意味関係を明示し、AIからの入口を増やす。
どう効くか（効果の芯）
- 引用可能性↑： 要約・FAQ・構造化が“取り出しやすい単位”で揃う
- 学習の入口↑： Orgグラフ＋ItemListでサイトの意味関係を提示
- 改善速度↑： 要約→CTA、FAQクリック率が可視化 → ABで高速改善
KPI（順位ではなくAI推薦の指標へ）
- 要約→CTA の CTR / CVR（会話導線の中間指標）
- FAQクリック率 と FAQ→CTA遷移率
- 構造化カバレッジ： エラー0件／対象比95%以上
- 引用/採用の疑似指標： 要約・FAQの採用頻度（観測プロキシ）
AB観点（まず効く3点）
- 要約文： 150–300字／主語明確／数字・比較・具体
- FAQの並び： 価格→導入→効果→根拠（or 逆順）
- 見出し構造： H2を“質問文”に寄せ、抽出性を高める
運用ルール（壊さない・止めない）
- 自動挿入： 保存時に JSON-LD を更新（手動貼り替え禁止）
- キャッシュ：
/index-orgは1hキャッシュ、更新時にバスト - 検証： CIで構造化エラー検出（JSONパース＋型チェック）
- 横展開： 勝ち要約・FAQ順は 48h以内 に全ページへ適用
よくある誤解
SEOは完全に無意味？
いいえ。ゼロではありません。ただし「主戦場」はAI推薦へ移りました。順位だけ追う運用の費用対効果が急落しているのが問題。
コンテンツはもう不要？
いいえ。必要です。ただし“AIに引用される単位”で作る——要約・FAQ・根拠の構造化が前提。
今、動けば間に合う。半年後、差は“溝”になる。
順位のレポートではなく、引用率と要約→CTAの改善を指標に。つくるんが、その全部を一元化します。