検索結果

医療福祉6サイトでのAI流入強化を目的に、生成AI向けファイル「llms.txt」を実装しました。設置方法や検証方法に試行錯誤しつつ、AI Overviewでの表示率と流入数に一定の成果を感じています。今後も継続的に改善を進めてまいります。

「志望動機」クエリのSERPsを毎日観察し、AI Overviewの順位変動やリンク構造、自然検索との相関を分析しました。日々の変化から、AIO対策にはサイト全体の網羅性が重要だと感じました。

マーケティングイベント参加を通じ、AI時代でもSEOは役割を変えて存続し、選ばれる理由の言語化と高速なPDCAが重要だと実感しました。AIは加速装置であり、思考を止めないことが価値につながると整理しました。

生成AIによる自社サービスの言及状況を調査しました。特に20代向けとして認識されている傾向や、比較記事が情報源となっている点が明らかになりました。今後の施策に活かしていきたいです。

Difyで企業のネガティブニュース確認アプリを試作し、設計は要件通りに進まず試行錯誤が必要だと実感しました。AIは補助になる一方、構造設計や妥当性判断は人が担う重要性を学びました。

監修者追加によるAIO表示への影響を検証しましたが、引用件数はむしろ減少し有効性は確認できませんでした。AIO対策には構造化や簡潔な記述など複合的な工夫が重要だと感じました。

8月28日に開催した看護師向けAI活用セミナーの開催報告です。若手ナースの関心検証を目的に、ハンズオン形式で実施し、多くの参加や感想を得るなど、コミュニティ活性化に繋がる成果が得られました。

検索結果画面の変化を2週間モニタリングし、AIO掲載傾向やデバイス差異を分析しました。自然検索順位とAIO掲載は必ずしも一致せず、サイト全体の網羅性が影響する可能性を感じました。

WEBプランニング部とAI戦略室が連携し、AB・多変量テスト用の検定シートを共同開発しました。部門横断の協業で、検証精度と業務効率を高めた好事例です。

校正・校閲の質を上げ、作業時間を削減できないかと考え、校正・校閲のCopilotエージェント「校正エディター」を使用してみました。校正・校閲ツールとして実践レベルで使えるものとなりましたので、今回はその作り方と結果を紹介します。