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GEO入門:AI検索時代の露出戦略

SEOを超えてGEO(Generative Engine Optimization)がなぜ必要なのか、AIが回答を生成する過程で自分のコンテンツがどのように選ばれるのかを理解します。ツールや設定ではなく、まず概念と原理を押さえ、自分のサイトがAIの回答に引用されているかを直接確認する実践を通じて、GEOへの第一歩を踏み出します。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

SEO
SEO
Content Planning
Content Planning
geospatial
geospatial
Midjourney
Midjourney
AI SEO
AI SEO
SEO
SEO
Content Planning
Content Planning
geospatial
geospatial
Midjourney
Midjourney
AI SEO
AI SEO

受講後に得られること

  • SEOとGEOの本質的な違いとAI回答生成の4段階を理解する

  • GEOに関するよくある誤解の見分け方と、データに基づくアプローチの習得

  • 自社サイトのAI回答への引用有無を直接確認


変化した検索で
選ばれるコンテンツ




検索順位だけを上げればよいと思っていましたが、人工知能が回答を選ぶ基準はまた異なっていました。

私は20年以上にわたってサーバーを運用し、大規模な決済サービスのクラウド移行や数百台のインスタンス運用を担当してきました。

今すぐ、ご自身のサイトが人工知能の回答に引用されているか直接確認してみてください。
検索の変化から引用の根拠まで、漠然とした期待ではなくデータに基づいて最初の戦略を立てます。


この講義で得られること

AI検索で選ばれるコンテンツの原理を身につけます。

検索エンジン最適化と生成AI検索最適化の違いを明確に理解し、人工知能が回答を作成する4つの段階を通じて、コンテンツが選ばれる理由を把握します。, đồng thời nắm bắt lý do nội dung được lựa chọn thông qua bốn bước AI tạo ra câu trả lời., and learn why content is selected through the four steps AI uses to generate answers.

勘ではなく確認に基づいて戦略を立てます。自社サイトが人工知能の回答に引用されているかを直接確認し、漠然とした露出への悩みを具体的な課題に変えます。

20年以上にわたりサーバーとクラウドインフラを運用して培ったデータに基づく視点で、生成AI検索最適化に関する誤解と確認された事実を区別します。

受講後は、AI検索におけるコンテンツの露出機会を自ら診断できるようになります。
概念から実習まで、現場で判断できる基準を明確にお伝えします。


検索の答えが変われば、基準も改めて築く必要があります。


深夜の障害を追い続けたサーバー現場で、根拠の力を学びました。

20年以上にわたりLinuxサーバーを運用し、データセンターをアマゾン ウェブ サービスへ移行しました。数百台のインスタンスと大規模な決済インフラを扱う中で、まず数字と原因を確認する習慣を身につけました。

AI検索も同じです。勘ではなく、回答に引用される根拠を確認する必要があります。


検索露出の基準を改めて設定してみましょう。人工知能が答えを生成する流れを理解しましょう。自分のサイトが実際に引用されているか、直接確認しましょう。これからはまず根拠を点検しましょう。



学習構成

生成型検索での露出

セクション1

授業資料および学習案内

講義の学習に必要な授業資料を確認し、生成型検索エンジン最適化の基本的な学習方針を把握します。

セクション2

検索環境の変化と講義概要

従来の検索方式から、人工知能が回答を生成する方式へと変化した流れを見ていきます。今回の講義で扱う生成型検索エンジン最適化の主要なテーマと学習範囲を案内します。

セクション3

検索エンジン最適化と生成系検索エンジン最適化の理解

検索エンジン最適化の概念と役割を振り返り、生成型検索エンジン最適化とは何かを定義します。検索環境の変化が一時的な流行ではなく、データで確認できる変化であることを見ていきます。

セクション4

AIの回答生成プロセスと表示基準

検索エンジン最適化と生成型検索エンジン最適化の違いを一目で比較し、人工知能が情報を収集・評価・組み合わせて回答を作成する4つの段階を理解します。検索結果で単に1位になることよりも、回答の信頼できる3つの根拠の中に含まれることが重要だという露出戦略を学びます。

セクション5

生成系検索エンジン最適化の誤解と実践

生成型検索エンジン最適化に関してよく提起される3つの誤解を検討し、現時点で確かな事実と、まだ検証されていない仮説を区別します。実際にAIの回答で自社サイトが引用されているかを確認する実習を行います。

セクション6

要点のまとめと実践課題

今回の講義で学んだ検索環境の変化、検索エンジン最適化と生成型検索エンジン最適化の違い、人工知能による回答の生成原理を整理します。自社サイトの引用状況を確認する課題と、次の学習内容を案内して講義を締めくくります。




講義のおすすめ対象

このような方におすすめです

AI検索で自社コンテンツの引用状況を
自分で確認したいマーケター

検索の変化に合わせてホームページの露出戦略を
立てようとする事業者や起業家




受講前の注意事項


実習環境

  • 最新のウェブブラウザが必要です。
    OSはWindowsとMacのどちらでも利用できます。

  • 文書作成ツールとインターネット環境を準備してください。
    Midjourneyは任意で活用します。

前提知識および注意事項

  • コーディングの知識は必要ありません。
    検索エンジン最適化の基礎知識があるとよいでしょう。

  • コンテンツ企画とサイト運営の経験が役立ちます。
    人工知能の回答は検索ごとに異なる場合があります。

学習資料

  • 講義スライドのドキュメントを提供します。
    検索エンジン最適化と生成型エンジン最適化の
    違いをまとめた資料を活用します。

  • 自社サイトと検索クエリを用意してください。
    AIの回答に引用があるかどうかを記録しながら
    実習結果を比較できます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AI検索環境の変化に対応すべきマーケターおよびSEO担当者

  • ホームページ運営においてAIへの露出戦略が必要な事業者および起業家

  • GEOの概念を正確に理解したいデジタルマーケティング初心者

前提知識、
必要でしょうか?

  • ウェブサイトまたはオンラインコンテンツの運営経験

  • SEO(検索エンジン最適化)に関する基本概念の理解

  • ChatGPTなどの生成AIサービスの利用経験

こんにちは
jjangkbg7719です。

キャリア認証

877

受講生

66

受講レビュー

6

回答

4.7

講座評価

44

講座

こんにちは、フランクです。

20年以上サーバーと格闘してきたインフラエンジニアです。Linuxサーバーの運用から始まり、現在は大規模決済サービスのクラウドインフラを担当しています。データセンターからAWSへの移行、数百台規模のインスタンスの管理、深夜の障害原因の追跡などが私の日常です。

講義を作ることになったきっかけは単純です。

周りからこのような質問をよく受けました。"サーバーに接続はしたものの、何をすればいいのか分かりません。" "インスタンスタイプが多すぎて、どれを選べばいいのでしょうか?" 私も最初は同じように行き詰まった部分です。しかし、いざ探してみると、資料のほとんどはすでに知っている人のために書かれていました。

そこで、私が初めて学ぶ時にあったら良かったと思える講義を作ることにしました。

私の講義の原則は3つです。

一つ目、暗記させるのではなく理解させます。コマンドのリストを並べる代わりに、なぜこれを使うのかから説明します。

第二に、不要なものは思い切って省きます。入門者にとって今すぐ役に立たない内容を盛り込んで、ボリュームを増やすようなことはしません。

第三に、できないことも伝えます。メリットだけを並べるのではなく、どのような場合には適さないのかも明確に指摘します。現場で判断を下さなければならない人にとっては、その方がより重要だからです。

講義を聴いた後に「あ、ここから見ればいいんだな」という感覚を掴んでいただけたなら、私の目標は達成されたことになります。

気になる点はいつでもお気軽に質問を残してください。

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カリキュラム

全体

16件 ∙ (17分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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