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改善対象と優先順位をデータで決め、次に更新するページや作成する記事を具体化します。
AI検索は従来のSEOと評価ロジックが異なり、成功パターンもまだ確立されていません。自社データに基づく判断材料がないと、一般論に頼らざるを得なくなります。
現状の把握から改善施策の実行、効果の振り返りまでを一つの流れで進めます。
AIに理解・引用されやすいサイト構造かを診断します。
既存コンテンツの不足情報と改善点を確認します。
分析、改善提案、施策実行、振り返りまでを継続的に進めます。
自社が出てこない質問と競合が優位なテーマを特定し、比較・おすすめ回答での候補入りを増やします。
誤情報とブランド毀損リスクを早期に発見し、修正すべき公式ページや一次情報を特定します。
専任担当者を置かずに、分析から施策実行、振り返りまでの改善サイクルを回します。
施策前後を同じKPIで比較し、稟議・役員会・クライアント報告に使えるレポートを作成します。
Brand UPなら現状の可視化から改善施策までワンストップで実現。 AI検索対策の第一歩を、ここから踏み出しましょう。
