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強いLLMO : AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド

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強いLLMO : AI検索で選ばれるためのマーケティングガイド

国立国会図書館請求記号
DH411-R253
国立国会図書館書誌ID
034306714
資料種別
図書
著者
竹内渓太 著
出版者
エムディエヌコーポレーション
出版年
2025.10
資料形態
紙
ページ数・大きさ等
239p ; 21cm
NDC
675
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紙

資料種別
図書
ISBN
978-4-295-20806-8
タイトルよみ
ツヨイ エルエルエムオー : エーアイ ケンサク デ エラバレル タメ ノ マーケティング ガイド
著者・編者
竹内渓太 著
著者標目
著者 : 竹内, 渓太 タケウチ, ケイタ ( 033807737 )典拠
出版年月日等
2025.10
出版年(W3CDTF)
2025
数量
239p
大きさ
21cm
出版地(国名コード)
JP
本文の言語コード
jpn
表現種別
テキスト
機器種別
機器不用
キャリア種別
冊子
件名標目
eマーケティング eマーケティング ( 00982373 )典拠
生成AI セイセイ AI ( 033296281 )典拠
NDLC
対象利用者
一般
一般注記
資料ダウンロード
入手条件・定価
2000円
所蔵機関
国立国会図書館
請求記号
DH411-R253
連携機関・データベース
国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書
書誌ID(NDLBibID)
034306714
全国書誌番号
24173863
トーハンMARC番号
34785407
目録規則
日本目録規則2018年版
整理区分コード
111

デジタル

要約等
〈電子書籍版について〉本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なります。【AIに“推される”商品・ブランドになろう!】LLMO(大規模言語モデル最適化)を体系的に理解し、実践するための本。本書は、AIでの検索時「自社の製品やサービスがAIに推薦される」状態を目指して、そのための戦略と戦術(施策)を解説したものです。Chapter1で、生成AIがユーザーの検索行動や購買行動を変える背景を、Chapter2で、LLMOと従来のSEOの違いやLLMの基本的な仕組みを紹介します。Chapter3では、CEP・KBF・RTBという3つの構成要素を軸に、LLMO戦略の全体像を解説します。Chapter4では、従来のSEOやWeb解析の指標とは異なるLLMOの成果を、可視化して捉える方法を伝えます。Chapter5では、LLMOの具体的な戦術(施策)を、情報構造・コンテンツ設計・外部の接点づくりといった観点から解説します。Chapter6では、LLMOを4ステップで「今すぐ」実行する方法を紹介しています。「自社の商品やサービスの価値を、必要とする人に届ける」--そのカギは、AI検索で「選ばれるブランド」になることだと考えます。本書には、それを実現するためのヒントとノウハウが詰まっています!〈こんな方にオススメ〉・SEOやコンテンツマーケティングの次の一手を知りたい。・自社製品・サービスのブランディング施策に悩んでいる。・AI検索を活用して、製品・サービスの認知や売上げを拡大したい。〈本書の特長〉○LLMO(大規模言語モデルへの最適化)について体系的に解説。○検索連動型AIと対話型AI、タイプ別の施策がわかる。○できる限り再現可能な、実践的なノウハウを伝える。〈本書の章構成〉■Chapter1 AIが変える検索と購買行動■Chapter2 LLMOの基本を知る■Chapter3 LLMOの戦略を策定する■Chapter4 LLMOのKPIを設計する■Chapter5 LLMOの戦術を組み立てる■Chapter6 LLMO実践ガイド〈著者プロフィール〉竹内渓太(たけうち・けいた)株式会社LANY 代表取締役。株式会社リクルートホールディングスにデジタルマーケティング職で新卒入社。3年間デジタルマーケティングに従事。大規模サイトのSEOを中心に、デジタル広告運用やBtoBマーケティングなど多種多様な業務を経験。その後、株式会社LANYを創業し、Webメディア・サービスサイト・データベース型サイトなど幅広いモデルのSEO改善をプレイヤーとしてサポート。著作に『強いSEO “SEOおたく”が1000のサイトを検証してわかった成果を上げるルール』『強いBtoBマーケティング 起業から5年、アウトバウンド営業なしで年平均成長率185%を達成した手法』(いずれもMdN刊)。
一般注記(コンテンツ)
電子書籍
製作者
インプレス(MdN)
製作年(W3CDTF)
2025-09-26
記録形式
EPUB
フィックス
連携機関・データベース
出版情報登録センター : 出版情報登録センター(JPRO)
JP-eコード
2952080611000000000P