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GEO/AEOの基礎、設計、観測、実務を扱うカテゴリ。

26件の記事

QueryLiftは自社に合う？主な機能・料金と注意点を読む
QueryLiftの機能・料金・適合条件を表す抽象シンボル

QueryLiftは自社に合う？主な機能・料金と注意点

QueryLiftの主な機能とLite・Business・Proの料金、運用上限、導入前の注意点を公式情報から整理。既存SEO資産や運用体制との相性、Optyinoとの違いを比較し、自社に合うか判断するための確認軸を解説します。

Brand UP LLMOとは？機能・料金と導入前の注意点を読む
Brand UPの機能・料金と導入判断を象徴する、2つの柱を小さなブリッジで結んだ抽象イラスト

Brand UP LLMOとは？機能・料金と導入前の注意点

Brand UP LLMOの機能、料金、対応AIを公式情報から整理。ベーシックとプロの違い、Optyinoとの比較、導入前に確認したい運用体制と支援範囲を解説します。

Profound AI Searchは自社向き？機能と料金を解説を読む
Profoundの小規模導入から複数市場への拡張を表す抽象シンボル

Profound AI Searchは自社向き？機能と料金を解説

対象AI、言語・地域、企業・ブランド数、契約期間と運用体制を先に決めると、StarterやGrowthで足りるか、Enterpriseの商談が必要かを判断しやすくなります。Starterは月額99米ドル相当、Growthは月額399米ドル。

ミエルカGEOとは？主な機能・料金と導入前の注意点を読む
AI検索ツールの観測範囲と導入条件の比較を示す抽象シンボル

ミエルカGEOとは？主な機能・料金と導入前の注意点

ミエルカGEOは、Google AIOの引用状況、AI検索からの流入とCV、ChatGPT・Gemini上の言及・引用、競合との露出差を確認するサービスです。単一サイトは月額49,800円、複数サイトは月額99,800円で、いずれも税抜・。

AKARUMIとは？主な機能・料金と導入前の注意点を解説を読む
AKARUMIの機能・料金・導入条件の比較を表す抽象シンボル

AKARUMIとは？主な機能・料金と導入前の注意点を解説

AKARUMIは、複数の生成AIにおけるブランドの言及割合や順位、引用元、競合との差、回答履歴を継続して確認するためのツールです。ライト、スタンダード、エキスパートでは、対象モデルやプロンプト、ユーザー、競合などの条件が異なります。

ホテル・旅館業のGEO対策！構造化データと商品データ整備の4ステップを読む
ホテルの商品データ4層が整合する様子を象徴する抽象イメージ

ホテル・旅館業のGEO対策！構造化データと商品データ整備の4ステップ

ホテル・旅館の客室、食事、設備、料金、空室、キャンセル条件を、AIが比較しやすいデータとして整える方法を解説。公式サイトや予約システム、OTAで情報をそろえ、更新方法や不一致の見直し方を実務目線で整理します。

主要GEOツール比較：タイプ別の選び方を読む
主要GEOツール比較の選定軸を象徴する抽象シンボルのアイキャッチ

主要GEOツール比較：タイプ別の選び方

主要なGEOツールを対応AIモデル、更新頻度、料金、日本語対応の軸で比較します。SaaS型と伴走支援型とコンサル型の違いを整理し、比較特集の観測データとあわせて選定シナリオ別の見方がわかる、導入検討向けの内容です。

インハウスGEOの始め方：体制・スキル・工数の判断軸を読む
インハウスGEOの始め方：体制・スキル・工数の判断軸のテーマを象徴するアイキャッチ

インハウスGEOの始め方：体制・スキル・工数の判断軸

GEO対策を自社内製で進めるために必要な体制、スキル、工数、ツール選定、運用サイクルを整理します。外注との比較判断の基準もあわせて、内製化を検討するマーケ責任者や担当者の判断材料として使える内容です。

GEO/LLMO分析ツールの選び方｜おすすめツールと後悔しない4つの判断軸を読む
GEO/LLMO分析ツールの比較観点を象徴する抽象アイキャッチ

GEO/LLMO分析ツールの選び方｜おすすめツールと後悔しない4つの判断軸

GEO/LLMO分析ツールの選び方を4つの判断軸で整理。目的別のおすすめ候補、後悔しやすいツールの特徴、導入前にデモで確認すべき項目を、検索意図に沿ってわかりやすく解説します。失敗しない比較軸も確認できます。

llms.txtとは？GEOでの価値と限界を読む
llms.txtとは？GEOでの価値と限界のテーマを象徴するアイキャッチ

llms.txtとは？GEOでの価値と限界

llms.txtの役割を短く確認し、GEOで設置する価値と限界を整理します。robots.txtやsitemap、構造化データ、本文整備との違いも、期待しすぎない判断軸として扱い、導入判断に使えます。

B2B SaaS企業のGEO初動優先順位と進め方を読む
B2B SaaSのGEO初動優先順位を表す抽象シンボル

B2B SaaS企業のGEO初動優先順位と進め方

B2B SaaS企業がGEOに着手する順番を、公式情報、料金・機能・比較、FAQ、事例、外部文脈、計測の実装難度で整理します。限られた体制で優先順位を決める実務向けの確認軸と進め方を具体化します。初動にも使えます。

AIに引用されない原因と誤認識の見つけ方を読む
AIに引用されない原因と誤認識の診断を象徴する抽象シンボル

AIに引用されない原因と誤認識の見つけ方

生成AIに引用されない、または誤って説明される原因を、情報構造・信頼性・外部文脈から診断する方法を整理します。引用されない問題は、クロール拒否だけでなく、取得失敗、問いとの不一致、根拠不足、外部文脈のズレでも起きる。