Answerank チーム
•GEO実戦ノート01：ブラックボックスからホワイトボックスへ—大規模モデルのブランド「好感度」を定量化する方法
大規模言語モデルがブランドをどう認識しているかを体系的に測定・定量化する方法。Promptマトリックス、NLP感情分析、引用追跡を使用して、AIマーケティングを推測からデータサイエンスに変える実践的フレームワーク。
リサーチ
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•実戦復盤：GEO（生成エンジン最適化）で新興コーヒーブランドの豆包月商1万元突破を実現
有料広告なしで新興コーヒーブランドが豆包AIで画期的な収益を達成するGEO活用の実践的なプレイブック。0から月商1万元への3段階戦略を学びます。
Answerank チーム
•Agency実戦手記：AIプラットフォーム効果測定のために、コア方法論をツール化した話
AI Marketing Agencyの責任者が、llmoai.netを構築してExcel地獄から脱出—ChatGPT、Claude、Perplexityでのブランド監視を自動化した実践的なストーリー。Agency課題を自動化に変えた記録。
Answerank チーム
•AI検索コンテンツ最適化：データ駆動型GEO戦略2026
ChatGPT、Perplexity、Google AIのコンテンツ最適化についてデータが教えてくれること。技術SEO、コンテンツ構造、可読性、E-E-A-T、新鮮度、意味的関連性の6つのコア要因を学びます。
Answerank チーム
•2026年 LLMO 戦略指南：TOP 5 大模型優化対策分析ツール深度評測
ChatGPT、Perplexity、Gemini などの AI 検索エンジンの台頭により、従来の SEO は LLMO へと急速に進化しています。2026年のトップ5ツールを発見し、AI可視性で先行しましょう。
Josh Blyskal
•LLMO対策を理解する：SEO戦略の次の進化
大規模言語モデル最適化（LLMO対策）は、ブランドがAI駆動の検索結果でどのように表示されるかを変革しています。AIファースト時代に戦略を適応させる方法を学びましょう。