第２回研修
実践編の最初のセッションでは、AIに選ばれやすいサイトを構築するための「技術的土台」を理解します。 AI検索は従来のSEOよりも、さらに 「情報の取り出しやすさ」 を重視する傾向があり、サイト構造やページの設計ミスがあると、どれだけ良い情報を書いてもAIが参照してくれないケースが増えています。
ここでは、
・AIが情報を読み取りやすいHTML構造
・GoogleのAIモードが好むページレイアウトの傾向
・見出し構造（H1〜H4）の整理とAIが理解しやすい章立て
・Technical AIOの基本（内部リンク設計、サイト速度、モバイル最適化、構造化データの重要度）
・AIに誤解されないためのテキスト配置・表記ルール
など、実務でそのまま使える技術的ポイントを体系的に整理します。 「AIが読めるサイト」になれば、後のコンテンツ改善の効果も一気に上がります。
2つ目のセッションでは、AIから引用されやすい「文章の中身」に焦点を当てます。 AIは単に文章の質を見るだけでなく、
・誰が書いたのか
・どんな経験に基づいているのか
・どの程度専門性があるのか
・信頼性を裏付ける情報があるか
といった E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性） を総合的に評価しています。
この講座では、
・AIが文章の何を重要と見ているのか
・引用される文章構造（結論 → 根拠 → 具体例 → まとめ）の型
・テーマの深掘り度・網羅性の基準
・AIに「このサイトの情報は信頼できる」と思わせる書き方
・ブログ・LP・サービスページごとの文章戦略の違い
などを事例を使いながら解説します。 「どう書けばAIに評価されるのか」が明確になり、すぐに自社サイトへ反映できる内容です。
AI検索においては、サイト内部の努力だけでは十分ではありません。
AIはネット全体を横断して、企業やブランドの「存在感」を読み取りながら評価を行っているため、
外部から見た信頼性（外部シグナル） が欠かせない要素となっています。
このセッションでは、
・AIは「ブランドの認知度」をどのように判断しているのか
・SNS・口コミ・第三者メディアでの言及がなぜ重要なのか
・被リンクの質がAI検索でなぜ再び注目されているのか
・業界ポータル・専門誌・自治体サイトの役割
・「ネット上での存在感」を戦略的に高める方法
など、外部要因の仕組みと改善の方向性を体系的に学びます。
「AIに信頼される企業になるために何をすべきか」が明確になる時間です。
最後のセッションでは、実際にAIが「選びたくなる文章」をどう作るのかを具体的に解説します。
ここまで学んだ 技術・コンテンツ・外部要因 を踏まえ、AIに引用される文章にはどのような共通点があるのかを、実例を交えながら深く理解していきます。
AIが好むリード文の書き方
・「質問（クエリ）に正確に答える文章」の作り方
・AIが参照しやすい段落構成
・AIが抽出しやすい見出しとキーワードの設計
・LP（ランディングページ）でAIに取り上げられるためのストーリー設計
・初心者でも真似できる「AI引用型コンテンツ」のテンプレート
講師と一緒に文章を分析しながら、「AIに取り上げられる文章には再現性がある」ということを体感していただきます。
研修後すぐに実務で活かせるノウハウばかりを凝縮した、最も実践的な授業です。