AI検索の設計術

本とサイトで、読めるものが違います

本文が「刊行時点の 10 項目」として紹介している診断基準は、現在の版（v26）で読めます。基準が動いたときは、変更履歴にその理由を残しています。

目次

章と、サイトの記事の対応

同じ主題を扱う記事を、章ごとに並べています。記事のほうが細かいので、1 対 1 ではありません。 記事は無料で全文を読めます。先に読んでから、本が要るかを決めてください。

第1章

• AI に見つかってから取引されるまで — 7 段階で用語を整理する

第2章

• AI 検索の成果はどう測るか — 準備状態 / 可視性 / 実行 / 成果を混ぜない
• サイトを直すだけでは足りない条件がある — AI 検索の「掲載資格」はどこにあるのか

第3章

• AEO（Answer Engine Optimization）とは — 意味・歴史・SEO との違い・実践方法を一次資料から整理
• GEO（Generative Engine Optimization）とは — 意味・起源・SEO との違い・「最大40%改善」の正しい読み方
• AIO とは — 何の略かに正解がない用語と、AI Overviews との略称衝突を整理
• AIEO（AI Assistive Engine Optimization）とは — 「回答」から「推薦」への変化と、枠組みへの依存を切り分ける
• LLMO（Large Language Model Optimization）とは — 意味・起源・GEO との違いと「AI に覚えさせる」の誤解
• AAO とは — AI エージェントに「選ばれ、実行される」ための最適化と、2 つの起源系統
• 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

第4章

• AI クローラーを「用途」で分ける — GPTBot・OAI-SearchBot・ClaudeBot・Google-Extended の違い

第5章

• AI 検索のための特別な対策は要るのか — 提供元自身が書いていること
• 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
• llms.txt は必要か — Google は使わないのに Chrome は監査する
• AI エージェントに使える Web サイトとは — Semantic HTML・アクセシビリティツリー・WebMCP

第6章

• 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

第7章

• 引用される・推薦される・選ばれるは全部違う — AI 上の露出を分けて測る

第8章

• 「AI に引用されやすい文章」が逆効果になる — 取得と引用を分ける
• 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

第9章

• AI可視性 は何回測れば信頼できるのか — 1 回の検索を指標にしない

第10章

• AI 検索ごとに、情報源はどれだけ違うのか — 一つの GEO を全エンジンへ一般化しない

第11章

• 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

第12章

• 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

第13章

• 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

Web Companion

AI 検索の仕様は、刊行後も変わります。 本では変化の速い項目を紙面だけで固定せず、こちらで更新します。多くは、すでにサイトにあるページです。

• クローラー / ボット / 利用制御トークンの最新仕様

  一次資料まで調べた一覧と、最終確認日

• プラットフォーム別の公式文書更新

  提供元・製品・表示面ごとの取得能力と制御、資料へのアクセス状態

• SILVE 方法論の版変更

  どの版で何を、なぜ変えたか。公開済みの版は書き換えません

• 診断基準そのもの

  書籍が「刊行時点の 10 項目」として紹介した基準の、現在の版

• 本書で参照した研究・一次資料の更新

  各記事の末尾に、参照した資料と最終確認日を置いています

• 正誤表刊行後

  刊行後に置きます。訂正が出たときは、この場所に残します

正誤表

まだ刊行していないため、訂正はありません。 刊行後に誤りが見つかったときは、本文を書き換えたことにせず、ここに何をどう間違えたかを残します。 サイトの評価基準で「公開済みの版は編集しない」としているのと同じ扱いです。