AI Alchemy Lab

50代・非エンジニアのマーケターが、AIエージェント活用を実務で試す実験ログ。

Claude Code / Dify / Perplexityで、GEO時代の情報設計を観察・検証中。
失敗・迷走・設計の学びを記録中。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

「BtoBで、予算も工数も潤沢ではない現場で、 AI検索やGEOに何から手をつければいいのか」

これに答えを持っている人を、私はまだ知らない。 だから自分で、小さく試して、観察し、仮説として残しています。

専門家ではなく、現場で迷っている実務者の観察ノートです。
https://t.co/pCuNYHlU9T

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@geo_juku たしかに・・・！！！

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@yuhikimura_lab ありがとうございます。
たしかに「情報ガバナンス／資産化」と捉えると整理しやすいですね。
営業資料や技術マニュアルを、AI検索でも使われる形に整える取り組みは、BtoBでかなり広がりそうです。

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昔ながらのBtoB企業は、SEOメディアがないことも多いが、営業・技術・紙媒体に一次情報が大量に眠っている。

まずSEOからという考え方がよいのかもだが、こうした専門情報は、SEO記事を量産するより、AI検索で比較・要約・推薦される文脈の方が活きる気も。

いずれにせよ、まず情報資産化からかな。

[沖ケイタ｜FFFの主🐟 @namakemono0309]

https://t.co/K4hxcAri76

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@geo_juku ありがとうございます。
まさにこのあたりが、BtoBでは重要になりそうですね。
特に、実績や一次情報が社内にはあるのに、AIが評価・参照しやすい形で外に出ていないケースは多そうだと感じています。

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これ、自分の実験ログで見えたことと近いです。

ユニークな記事を書いてもまるで引用されず、
逆に特定の一語で引用が反転したことがありました。
AIは問いを細かいサブクエリに分解し、
素材を集めているのかもしれない。

GEOで見るべきは、キーワードより文脈の分解ですね。

[Koshi | AI検索最適化(GEO/LLMO) @koshi999991]

1つのプロンプトに対して30件以上のファンアウトクエリが発生するケースが確認されているとのこと。

AIがユーザーの質問を噛み砕いて30件もの具体的な追加検索をかけるなら、 無数の細かな検索条件に対して、AIに「この分野の専門家（エンティティ）」として正しく認識・紐付けされているかが重要になる。

つまり、点（キーワード）ではなく面（コンテキスト）でAIに評価される視点が大切。

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@Kein_28mar99G AI検索は刈り取りより前の、比較・理解・意思決定支援に入り込むのが大きい気がします。

ただ、「早くやらないと手遅れ」だけでは、予算がない企業ほど動きにくい。

購買検討プロセスのどこでAIが使われているのか。

その実態が見えると、必要な投資や情報整備も判断しやすくなるのかな。

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@yuhikimura_lab ありがとうございます。エンティティ戦略、そこまでやられているんですね。参考になります。

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@Kein_28mar99G SaaSだとそうなるんですね。勉強になります。

私が以前いた業界（BtoB製造業）では個人リードを追っても判断しづらいので、反応は個人単位で見つつ、次の営業アクションは企業単位のスコアで見る感じでした。独自設計なのでABMができていたのか怪しいですが・・・。

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@yuhikimura_lab 何気にこういうことは忘れがちなんですよね。こういうものこそ効率化・自動化しておきたいです。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

AI検索時代の301リダイレクトは、SEO以上に重要かもしれない。

AIで比較検討したユーザーが引用先をクリックする。でも、そこが404なら、熱量の高い貴重な見込み客を逃すことになる。

AI検索は古い情報を参照することもあるので、旧URLや古い記事を最新情報へ受け渡す設計は大事になりそう。

[Semrush @semrush]

Planning a site migration or consolidating AI-generated content?
A single redirect mistake can cost you rankings, traffic, and backlinks.

Here's how to use 301 redirects the right way 👇

https://t.co/tyKG5xsgFc.

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@cats_seo はい。私も何気に気になってましたが、現状はそのまま使っています。相当編集を加えると、CynthIDは消えますが、画像が改悪になることが多く、おまけにかえって時間がかかり本末転倒です(笑)。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

先日公開した記事の裏話。

実は最初、誰もがするような問いを投げて全然引用されず必死で構造をいじり倒そうとしていた。

でも原因は構造じゃなく、そもそも競合だらけの土俵に立っていただけだった。こういう失敗はきっとみんながやりがちかもしれない。

だから、この遠回りごと記事に残した。

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@yuhikimura_lab 私の周りではまだまだLLMOって何？という人が大多数です。知らないうちに世界が変わっている怖さを感じます。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

「GoogleがLLMO不要と公式に言った」が独り歩きしている件。

元はGoogle検索の中の話で、PerplexityやChatGPTは別パイプラインで動いている。

一言が文脈を切られて伝言ゲームになり、施策を止める判断まで出ているらしい。新しい領域ほど、これが起きる。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

@michishirube_x これは中小企業だけでなく、大企業でも起きる問題だと思いました。

中小企業では「社長確認待ち」。大企業では「稟議待ち」「関係部署調整待ち」。

見え方は違っても、根っこは同じで、誰が決めるのか、誰が進めるのか、どこまで現場で判断してよいのかが曖昧なんですよね。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

@michishirube_x ありがとうございます。まさにそうですね。

AIで問い合わせ文まで整理されるなら、企業側は「判断材料として何を渡すか」を明確にしておく必要がありそうです。

どうAIに拾われるかだけでなく、AI経由でどう整理・比較され、誤解なく伝わるかまで含めた情報設計が大事になりそうだと感じました。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

これはすごくありそう。

ただこれ、AIは問い合わせ前の「検索」だけでなく、問い合わせ文の整理・作成まで支援している可能性があるかも。

だとするとAI検索対策は、引用されることだけでなく、意思決定から問い合わせまでのプロセスにどう入るかが重要になりそう。

[バズ部 / ルーシー @BAZUBU]

最近、支援しているクライアントの方から「サイトの問い合わせの内容がガラッと変わった」という声をよく聞きます。

何が変わったかというと、”おそらく事前にAIで色々調べていることで、内容がとても具体的になっている”との事でした。

例えば相続を扱う事務所だと、家族構成や現在の状況、そしてなんと今想定している相続スキームまで具体的に書かれている。
そして、事業者に聞きたいポイントも従来よりはるかに具体的に記載されている様です。

「問い合わせへのメール返信が、すでに商談の場になっている感覚がある」というクライアントの一言が印象的でした。

AI検索によってユーザー側のリテラシーが上がり、「とりあえず問い合わせして話を聞く」という行動から「事前に自分で入念に調べた上で、最後に問い合わせして業者を決める」という変化を肌で感じた出来事でした。

[AI Alchemy Lab @AIAlchemyLab]

@michishirube_x 記事拝見しました。議事録の自動化でいちばん大事なのは、「記録を決定と行動につなげる仕組みをつくること」というのはその通りですね。人依存で回すといろんな弊害がありそうなので、この部分こそ自動化が必要かと思いました。