# AEO/GEO 施策の型 — AI検索で自社を推薦・引用されやすくする

ChatGPT / Perplexity / Google AI Overview などのAI回答エンジンで、自社（`<自社名>` / `<自社サイト>` / `<主力製品>`）が
推薦・引用される状態を作るための実行手順一式。「順位を上げる」SEOではなく「AIに引用される構造を作る」のが目的。

## 全体像（3層 + 測定）
1. オンページ（サイト側の下地）… 構造化データ・llms.txt・AIクローラ許可
2. 外部発信（権威と被リンク）… 比較メディア掲載・プレスリリース
3. 投稿メディア→Yahoo!ニュース→取材誘発（本命エンジン）… 独立取材を生む
- 効果測定… 月次で「AIが自社を挙げるか」を無料で記録
- 独立取材が2〜3本たまったら → Wikidata → Wikipedia

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## 層1. オンページ（まず自社サイトを機械可読に）
AIは構造化データ(JSON-LD)を優先的に読む。各サイトに以下を設置：
- **JSON-LD**: `Organization`（name/url/founder/description/knowsAbout/sameAs）、`WebSite`、`Service`、`FAQPage` を `<head>` か `<body>` に出力。
  - 複数サイトを持つなら `Organization` の `@id` を1つ（例 `https://<主ドメイン>/#organization`）に統一し、各サイトから同じ@idを参照＝AIが同一企業だと認識。
  - WordPress は `wp-content/mu-plugins/` に1ファイル置くだけ（テーマ非依存・追加のみ・削除で原状復帰＝functions.php直編集より安全）。
  - EC-CUBE等カスタムは共通ヘッダーテンプレの `</head>` 直前に `<script type="application/ld+json">` を貼る。
- **llms.txt**: `/llms.txt` にAI向けの会社サマリ（事業・数字・URL）を置く。
- **robots**: 主要AIクローラを明示許可（`GPTBot` `OAI-SearchBot` `ChatGPT-User` `ClaudeBot` `Claude-User` `PerplexityBot` `Google-Extended`）+ sitemap。
- **引用用コンテンツ**: 「〇〇の選び方ガイド」等、費用相場テーブル+FAQ(FAQPage/Article JSON-LD)付きの記事を作る。AIが最も引用しやすい形。
- **検証**: 本番HTMLを `curl` → JSON-LDを `JSON.parse` して型/@id整合をassert（Node）。デプロイ後に必ず実測。

## 層2. 外部発信（権威・被リンク）
- **中立の比較ポータルへ掲載営業**（自社ブログ型の競合媒体は対象外）。多くは有料掲載枠 or 取材受付あり。差別化できる一次データ（独自の数字・実績）を武器に問い合わせる。
- **プレスリリース**: 自社の配信アカウントから。Yahoo!ニュースに直接載せる有料PR枠（例: 1掲載数万円/数日）もある。
- リリースは各社の定型フォーマットに合わせると社内ワークフローに乗せやすい。

## 層3. 投稿メディア→Yahoo!ニュース→取材誘発（本命）
一番効くのは「投稿/寄稿メディアに記事→Yahoo!ニュース転載→新聞・ラジオ等の取材依頼」。この取材記事が独立二次情報源になる。
- **地域経済系（最優先・無料）**: 「地域経済新聞ネットワーク」系の各紙は情報提供→記者が取材記事化→全記事がYahoo!ニュース配信。地域・novelなネタを情報提供する。
- **経営者名義の多媒体寄稿**: 代表者名義でノウハウ/オピニオン記事を、寄稿型メディア（承認制の権威ブログ、言論プラットフォーム、note、自社コラム）に多媒体展開＋SNS増幅。宣伝色を出すと拾われない＝「実務ノウハウ」の体裁にする。
- 掲載URLは効果測定台帳に記録し、より大きい媒体へ「◯◯で話題」と添えて取材打診（2段構え）。

## 効果測定（無料・自動）
- 台帳（スプレッドシート）に基準スナップショット（before）を記録。
- 月次のスケジュール実行（cloud cron等）で、狙うクエリを `WebSearch` し「自社が言及・引用されるか/順位/引用元」を判定→前月比を通知。
- 有料のAI可視化ツールは「測定専用」で高価。施策が動いた1〜2ヶ月後に答え合わせで検討、まずは無料の手動/自動チェックで足りる。

## Wikidata → Wikipedia（土台ができてから）
- **Wikidata は先に作れる**（Wikipedia本記事より特筆性の基準が桁違いに緩い・合法）。会社エンティティ+出典で登録＝ナレッジグラフ/AIに直接効く。
- **Wikipedia本記事は特筆性が厳しい**。プレスリリース/自社サイト/求人/転載ニュースは根拠にならない。**独立取材の二次情報源が2〜3本**必要。自作の宣伝記事・無開示の有料編集は削除・ブロックの元。層3で独立取材を積んでから、中立記述・COI開示・下書き経由で。

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## 落とし穴（実害ベース）
- **手順書をGoogle Docに変換するとHTMLタグ（`</head>` 等）が消える** → タグを見せる手順は必ず `text/plain`（変換無効）でアップし、read-backで検証。
- **成果物Docを「版の整理」でゴミ箱に送らない** → リンクを一度でも共有したファイルをtrashすると死にリンクになる。旧版は「(旧)」リネームで残す。削除は人手承認時のみ。
- **ハルシネーション禁止** → 会社概要・数字は確定事実のみ。未確定（金額・関与の粒度等）は【要確認】プレースホルダにして、断定表現を避ける。
- **本番サイトの改変は追加のみ・可逆に** → mu-plugin/スニペット方式で、削除すれば原状復帰できる形にする。ライブの主力サイトをFTPで直編集しない。

## 進め方（推奨順）
1. 層1（自社サイトにJSON-LD/llms.txt/robots）を全サイトに設置・curl+nodeで検証
2. 効果測定の基準スナップショット＋月次自動チェックを立てる（before を残す）
3. 層3の情報提供・寄稿を月1〜2本回す（Yahoo!ニュース掲載を狙う）
4. 層2のプレス・掲載営業を重ねる
5. 独立取材が2〜3本 → Wikidata作成 → Wikipedia検討

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<!-- 出典: マキモノ (AEO/GEO 施策の型 — AI検索で自社を推薦・引用されやすくする v1.0.0) https://makimono-md.vercel.app/md/aeo-geo-ai -->
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