外部要因を知る242026/8/27
優先ソースのボタンは、付けるべきか — 読者が選ぶ導線と、サイトが機械に伝える情報は別
読者が優先ソースに選んだサイトは、Top Stories ではその読者に表示されやすくなり、AI Mode と AI Overviews では印で強調されることがあります。ボタンを付けるかは事業の判断ですが、なぜ診断項目にしないのかを一次資料から整理します（SILVE の運用方針。業界標準ではありません）
記事
海外の一次情報を全文翻訳ではなく「要約＋独自解説＋日本企業への示唆」の形でまとめています。
各行の左の数字は、判断基準を読む順番です。順路に入っていない記事には付きません。
用語・診断基準の記事は一続きの判断基準として書いています。はじめての方は 判断基準を読む順番 から、どの記事がどの問いに答えるのかを見てください。
何を知りたいですかいま直せることを知りたい測り方の考え方を知りたいAI 検索に出ない理由を知りたい施策の効果を確かめたい診断していない領域を知りたい
9 件 / 診断していない領域を知りたい条件をクリア
測り方を知る282026/8/12 ・ SILVE 編集部
GEO 施策は本当に効いたのか — 前後比較で判断してはいけない理由
施策後に 6.1 倍。しかし何もしていないページも 3.5 倍伸びていました。対照群・事前トレンド・置換検定を通すと何が残るのか。2026 年の自然実験を原典から追い、効果検証の設計を整理します（SILVE の測定モデル。業界標準ではありません）
外部要因を知る272026/8/12 ・ SILVE 編集部
AI に見つけてもらうには、自社サイトだけ直せばいいのか — 情報環境という考え方
AI が企業について語るとき、参照するのは公式サイトだけではありません。情報源を Owned / Platform / Earned / Community の 4 層に分け、言及数を増やすのではなく事実の不整合を減らす、という考え方を一次資料と 2026 年の研究から整理します（SILVE の測定モデル。業界標準ではありません）
測り方を知る262026/8/11 ・ SILVE 編集部
AI 検索は「新しい記事」を優遇するのか — 新しさと有効性は別物である
Google は「新しい方が有利」も「古い方が重い」も同じページで否定しています。引用ページの半減期 39 日をどう読むべきか、なぜ一律の Freshness 加点を作らないのかを、SIGIR 2026 の本番検索研究と一次資料から整理します（SILVE の測定モデル。業界標準ではありません）
サイトを直す152026/8/11 ・ SILVE 編集部
llms.txt は必要か — Google は使わないのに Chrome は監査する
Google Search は llms.txt を使わないと明記する一方、Chrome の Lighthouse は監査項目として扱っています。矛盾ではなく見ているシステムが違うためで、この違いを一次資料から整理します（SILVE の運用方針。llms.txt 自体は提案段階の慣習です）
測り方を知る202026/8/11 ・ SILVE 編集部
AI 検索は 1 回の質問で何回検索するのか — Query Fan-out の正しい読み方
AI 検索は 1 つの質問から複数の関連クエリを生成します。ただし検索回数は公開されておらず、Google 自身が「fan-out クエリごとにページを作ること」をスパムポリシー違反になり得ると名指しで警告しています（SILVE の解釈モデル。Query Fan-out 自体は Google 公式の技術です）
用語を知る162026/8/11 ・ SILVE 編集部
エンティティとは何か — AI は企業・ブランドをどう識別するのか
AI は企業やブランドをどう識別するのか。Knowledge Graph・sameAs・外部言及・共起を一次資料で整理し、「エンティティを強くする」ではなく「曖昧でなくする」ために測れるものを示します（SILVE の操作モデル。業界標準ではありません）
サイトを直す142026/8/11 ・ SILVE 編集部
構造化データは AI 検索に本当に必要か — Schema.org・フィード・API を混同しない
Schema.org・JSON-LD・商品フィード・API・アクションプロトコルを 5 層に分け、Google が「生成 AI 検索に構造化データは必須ではない」と明記する一方でコマースではフィードが重要になる理由を一次資料から整理します（SILVE の操作モデル。業界標準ではありません）
用語を知る102026/8/11 ・ SILVE 編集部
ACO とは — 商品が AI に「選ばれる」ための最適化と、命名日が反証された用語史
AI を介した商品探索・比較・選択・取引の環境において、商品やオファーが正確に識別・取得・理解・比較され、必要に応じて安全に取引可能な状態を整える取り組み。（SILVE の操作的定義。業界標準ではありません）