検索の変化、SEO と GEO(LLMO) の差、AI が引用する条件、GEO(LLMO) Writing の実装、KPI の測り方。Ascent が日々のクライアントワークから抽出した知見を、リサーチノートとして公開する。
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2026年2月時点で、日本のAI検索利用率は37.0%。アメリカ・イギリス・韓国と比較しながら、日本のAI検索利用の実態と今後の展望を解説します。
LLMは1つの質問に対し複数の検索クエリを実行し、RRF（Reciprocal Rank Fusion）で結果を統合しています。ChatGPTの実装例やスコア計算、トピッククラスターが効果的な理由まで解説。
LLMO（大規模言語モデル最適化）の意味、SEO・AIO・AEO・GEOとの違い、具体的な対策5ステップ、KPI測定方法までを完全解説。
クエリファンアウトとは、AIが検索クエリを複数のサブクエリに分解し統合して回答を生成する技術です。GEO・LLMO対策への活用方法も紹介します。
ChatGPT・Gemini・Perplexity・Copilotなどの主要AIモデルに自社サイトはどれだけ引用されるかのセルフチェック方法を分かりやすく解説します。
GEO・LLMO対策ツール16個を料金プラン・対応AIモデル数・機能などの観点から徹底比較。失敗しない選び方から具体的な対策プロセスまで解説。
Google SEOとChatGPT最適化（AEO/GEO）は、ユーザー行動も施策の単位も異なる。両者の違いと、両立させるための統合戦略を解説する。
同じ質問を投げても推薦されるブランドはAIごとに異なる。モデル別の引用方式の違いと、GEO Watcherを使った追跡方法を解説する。
ユーザーがAIにショップや商品のおすすめを尋ねたとき、自社ブランドが回答に言及される可能性を高める取り組み。実務の優先順位まで解説する。
AIに引用されやすいコンテンツの特徴や設計ポイントを独自調査データ（52件の引用分析）を交えながら7つのポイントに絞って解説。
エンティティを基礎知識から解説。AI検索に引用されるための仕組みやEEATとの関係、自社で可能な対策まで網羅。独自調査：5つのAIエンジンでブランド認識がどれだけ揃うかを検証。
LLMOではE-E-A-TがAIに引用・推薦されるための信頼シグナルになる。Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthinessを実務でどう設計するかを整理する。
AIが購買を代行する時代の全体像。自動化6段階・OpenAI/Google/Shopifyのプロトコル競争・エコシステム14領域まで体系的に解説。
1兆件超の訪問データが示す変化。リテール+393%、旅行+233%など業界別AI訪問増加率と、コンバージョン・エンゲージメントへの影響をグラフで報告。
画面画像・構造読み取り・組み合わせの3方式を解説。セマンティックHTML・ラベル設計・SSRの実装ポイントまで、AI対応サイト設計の基本を整理します。
消費者がAIに状況を話しかける時代、ブランド競争の本質はキーワード順位からCEP（カテゴリーエントリーポイント）の占有へ移行している。GEO戦略の核心を解説する。
