GMO AI検索ラボは、AI検索（AIO）領域に特化した研究機関です。日本語AI検索の精度・引用パターンを独自に研究し、AIO／LLMO／GEOの知見を発信します。 https://ai-lab.koukoku.jp/ 2026-08-20T00:00:00+09:00 https://ai-lab.koukoku.jp/columns/measurement/ai-search-measurement 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

AI検索（＝ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなど、生成AIが回答をまとめて返す検索）の成果は、従来のクリック順位だけでは測れません。引用されたか、流入したか、可視化されているか。GA4・サーチコンソール・リファラー・引用観測を組み合わせ、方法論としてKPIを設計する道筋を整理します。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/local-meo/meo-taisaku-guide 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

MEO対策（＝地図検索で店舗を上位に表示させる施策）は、Googleビジネスプロフィールの最適化・口コミ・NAP統一・ローカル引用の4本柱で成り立ちます。同じ土台がAI検索で「近くの店」を答えさせる根拠にもなります。店舗のWeb担当が最初に着手すべき手順を、概念図とともに整理します。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/mcp-agent/what-is-mcp 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

MCP（Model Context Protocol＝AIモデルと外部データ・ツールをつなぐ共通規格）は、AIエージェントが社内文書や検索、業務システムに安全につながるための「共通の差し込み口」です。仕組み・構成要素・活用と、AI検索対策における意義を整理します。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/technical-seo/technical-seo-for-ai 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

AI検索やそのクローラ（＝Webページを自動収集するプログラム）に自社サイトを正しく理解させるための技術基盤を、構造化データ・llms.txt・サイトマップ・インデックス性・表示速度の5点から整理します。良い文章を書く前段の「読み取られる土台」を固める実務ガイドです。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/content-seo/content-seo-eeat 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

AI検索に引用されるかどうかには、記事の「信頼できる度合い」が関わっていると考えられます。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を一次情報・監修・著者情報で具体的に示し、AIが根拠として選びやすいコンテンツを設計する方法を解説します。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/chatgpt/chatgpt-optimization 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

ChatGPTのWeb検索機能で自社の情報が引用・提示されるための最適化を、クローラー許可・出典明示・信頼性の担保という具体的な手順に分けて解説します。従来のSEOと重なる部分と、AI検索ならではの勘所を整理します。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/google-ai/ai-overview-taisaku 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

GoogleのAI Overviews（旧SGE=検索結果の上部に出る生成AIの要約回答）に自社ページが引用されるための対策を、仕組み・選ばれるページの条件・具体的な実装の打ち手まで整理します。特別な魔法はなく、質の高いコンテンツと機械が理解しやすい構造の積み上げが核心です。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/optimization/aio-taisaku-guide 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-28T00:00:00+09:00

生成AI検索に自社を引用・推奨させるためのAIO対策を、初めての担当者にも分かる実践手順で解説。結論先出し・一次情報・構造化・E-E-A-Tという4つの打ち手を軸に、着手から改善までの流れを示します。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/basics/what-is-ai-search 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-04T00:00:00+09:00

AI検索（＝AIが問いに答えそのものを返す検索）の仕組みと、ChatGPT検索・GoogleのAI Overviews・Perplexityなど主要サービスを、比較表とFAQで初めての人にも分かるよう整理します。

https://ai-lab.koukoku.jp/columns/engines/ai-search-engines-compared 2026-08-20T00:00:00+09:00 2026-07-03T00:00:00+09:00

主要6つのAI検索エンジンを情報源の扱い・無料範囲・得意用途で比較。日常の調べ物はChatGPTとGoogle、出典重視の調査はPerplexity、業務文書はCopilotとClaudeが向いています。

https://ai-lab.koukoku.jp/research/ai-search-observation-2026-07 2026-08-07T00:00:00+09:00 2026-08-05T00:00:00+09:00

主要なAI検索へ同じ日本語の質問を毎日投げ、通信キャリアの回答2,598件・延べ引用19,043回を1件ずつ調べた実態レポートです。引用と結びついていたのはサイトの強さではなく、そのサイトが持っているデータのほうでした。