本書は、生成AI時代におけるSEOの本質と実践方法を体系的に解説した1冊です。急速に進化するAI技術が検索体験やコンテンツ制作に与える影響を丁寧に整理し、SEO担当者がどのようにAIを取り入れ、業務の質と効率を高めるべきかを具体的に示します。検索アルゴリズムの仕組み、ユーザ行動データの重要性、高品質コンテンツの定義、そしてテクニカルSEOの基本までを網羅し、初心者から経験者まで実務で活かせる知識を提供します。また、AI活用によるコンテンツ開発のスケール手法やリスク管理、将来の検索動向についても踏み込み、今後のSEO戦略を構築するための指針となる内容が詰まっています。3部構成となっており、「第Ⅰ部　AIとSEOの基礎知識」では、生成AI時代におけるSEOと生成AIの背景について学び、「第Ⅱ部　AI活用の実践」では、組織で生成AIの導入を開始する方法と、コンテンツ開発およびテクニカルSEOの取り組みをどのように拡大できるかを学びます。最後に「第Ⅲ部　AIが導く次世代のSEO」では、生成AIとSEOの高度な活用事例、注意すべきAIのリスクと課題、そして生成AIとSEOの未来について考察します。

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はじめに

第I部　AIとSEOの基礎知識

1章　生成AI時代のSEO
    1.1　主要な用語
    1.2　なぜSEOが重要なのか？
        1.2.1　高いトラフィックの可能性
        1.2.2　高いコンバージョン率
        1.2.3　高いROI
    1.3　Google アルゴリズム
    1.4　Google が求めるもの
        1.4.1　質の高いコンテンツはSEOの成功に欠かせない
        1.4.2　サイト訪問者に優れたユーザ体験を提供する
        1.4.3　Google のアルゴリズムには限界がある
    1.5　知っておくべき一般的なテクニカルSEOの問題
        1.5.1　JavaScript、ECプラットフォーム、CMS
        1.5.2　その他のテクニカルSEO対策
    1.6　コンテンツSEOについて知っておくべきこと
    1.7　まとめ

2章　生成AIの重要な背景
    2.1　主要な用語
    2.2　生成AI 市場の概要
        2.2.1　AI 開発の年表
        2.2.2　生成AI のインパクトはすでに大きい
        2.2.3　重要なAI モデル
        2.2.4　プロジェクトに適したプラットフォームの選び方
        2.2.5　破壊的技術のインパクト
        2.2.6　生成AI はどのようなレバレッジを提供するのか
    2.3　生成AI の限界
        2.3.1　ツールは実際には何も「知らない」
        2.3.2　著作権に関する懸念
        2.3.3　あからさまなエラーを起こしやすい
        2.3.4　重大な欠落
        2.3.5　クエリの意図が十分に理解されていない
        2.3.6　Claude は古いデータで訓練されている
        2.3.7　不自然な言語表現
        2.3.8　論争とバイアスへの対処
        2.3.9　広く使われている言語ほど良い結果が得られる
        2.3.10　生成AI の限界がもたらす影響
    2.4　Google と生成AI について知っておくべきこと
        2.4.1　AI 生成コンテンツに関するGoogle のポリシー
        2.4.2　AI 生成コンテンツに備えたGoogle の取り組み
    2.5　AI をめぐる政府規制とその影響
    2.6　生成AI はSEOにどう影響するか
    2.7　生成AI は検索をどう変えるか
        2.7.1　Microsoft Copilot
        2.7.2　Google のAI Overviews
    2.8　まとめ

第II部　AI活用の実践

3章　生成AIを使い始める
    3.1　生成AI の使い方を学ぶ
        3.1.1　目的に最適なツールを決定する
        3.1.2　主要なビジネス要因を理解する
        3.1.3　組織の準備を整える
        3.1.4　インパクトへの期待を設定する
        3.1.5　優れたプロンプトの書き方を学ぶ
    3.2　AI 生成コンテンツの検出
        3.2.1　AI 検出ツール
        3.2.2　AI 検出の仕組み
    3.3　コンテンツの価値を高めるもの
    3.4　人間の関与の必要性
    3.5　まとめ

4章　AIを活用したコンテンツ開発の拡大
    4.1　SMEの役割
    4.2　生成AI を使用したコンテンツ作成と編集の支援
        4.2.1　トピックのリサーチ
        4.2.2　アウトラインの生成
        4.2.3　タイトル案の作成
        4.2.4　メタディスクリプション案の作成
        4.2.5　コンテンツギャップの特定
        4.2.6　データベース主導のコンテンツ生成
        4.2.7　FAQの生成
        4.2.8　データと統計の収集
        4.2.9　関連する質問リストの作成
        4.2.10　コンテンツの要約
        4.2.11　トレンドリストの作成
    4.3　コンテンツ開発プロセス全体におけるAI の活用
    4.4　まとめ

5章　AIを活用したテクニカルSEOの支援
    5.1　キーワードリサーチ
        5.1.1　キーワードの提案
        5.1.2　検索意図によるキーワードのグルーピング
        5.1.3　意味的関連性によるキーワードのグルーピング
    5.2　スキーママークアップ
        5.2.1　AggregateRating スキーママークアップの生成
        5.2.2　Q&AからFAQPage スキーママークアップを生成する
        5.2.3　コンテンツからFAQPage スキーママークアップを生成する
        5.2.4　hreflang
    5.3　.htaccess ファイル
        5.3.1　.htaccess の301 リダイレクト
        5.3.2　.htaccess によるIP アドレスのブロック
    5.4　まとめ

第III部　AIが導く次世代のSEO

6章　SEOにおける生成AIの高度な活用事例
    6.1　生成AI を大規模に使用する価値
    6.2　インスピレーションのためのAI 搭載SEOツール
    6.3　より精度の高いブランドコンテンツのためのカスタムGPT
        6.3.1　カスタムGPTの作成
        6.3.2　GPTの設定
    6.4　パーソナライズされた動的コンテンツ最適化
        6.4.1　RAGの紹介
        6.4.2　LLMのさまざまな種類
        6.4.3　RAGアーキテクチャの構築
        6.4.4　AI によるSEOタスクの自動化
    6.5　大規模プロジェクトにおけるエンタープライズプラットフォームの利用
    6.6　独自のAI ツールとプラグインの構築
    6.7　AI が支援するリンク集客とアウトリーチ
    6.8　AI による動画および音声の作成
    6.9　AI によるローカルSEOリスティングの管理と最適化
    6.10　SEOのためのAI による評判管理
    6.11　生成AI と他のマーケティングチャネルの統合
    6.12　生成AI を活用した自動化の導入
    6.13　まとめ

7章　AIのリスクと課題
    7.1　究極のリスク：低品質コンテンツ
    7.2　公開スピード：早ければ早いほどSEOに有利とは限らない
    7.3　著作権：独自のコンテンツでもあなたのものとは限らない
    7.4　盗用：このコンテンツは本当にあなたが書いたのか？
    7.5　自動化の罠：「セットして忘れる」は通用しない
    7.6　SEOの悪夢：検索エンジンランクの喪失またはGoogle ペナルティ
    7.7　コンプライアンスと規制の変更
    7.8　バイアスを取り除く：人間の感情は客観的ではない
    7.9　知的財産の窃盗
    7.10　AI の制限がSEOに与える影響
    7.11　まとめ

8章　生成AIとSEOの未来
    8.1　生成AI とSEOの進化する未来を見据えて
    8.2　生成AI 検索は検索エンジンを追い越すか、置き換えるか？
        8.2.1　AI Overviews が検索トラフィックに与える影響
        8.2.2　Google のAI モード
        8.2.3　生成エンジン最適化の理解
        8.2.4　クエリインテントの影響
        8.2.5　生成AI がビジネスモデルに与える影響
    8.3　ChatGPT search の導入
    8.4　生成AI 技術の進展
        8.4.1　まとめ：生成AI とSEOの未来への準備

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