出てくるLP研究所 所長

「検索しても出てこない」を卒業する。サロン・治療院の予約LPを、AEO対策とドタキャン防止まで設計して作っています。制作の実録と、AI副業まわりのファクトチェックを発信。制作実績はプロフィールのリンクから。香港在住。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

@TaikiMinowa 更新作業で一つだけ気をつけているのが、修正が公開サイトに反映されたかの確認経路です。編集画面のプレビューだと反映済みに見えるのに、公開URLではCDNのキャッシュで古い表示のまま、ということが起きます。「直りました」と伝える前に、公開URLに?cb=日付を付けて開くと切り分けられます。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

@mottu_yurufuwa 判定の前に、着手時の合意をどこに残したかで揉めることが多いですよね。私は制作前にAIに構成案を文章で先に書かせて、それに合意してから設計に入るようにしています。「最初に何を含めると言ったか」が文章で残っていると、月額内か別案件かの線も引きやすくなります。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

@kidaweb ノーコードだと「直したのに公開サイトに反映されていない」で詰まることがありますよね。編集画面のプレビューと公開URLで見えているものが違うのが原因だったりします。公開URLに毎回違うクエリ（?cb=日付）を付けて開くと、キャッシュか本当の未反映かを切り分けられます。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

「公開URLで確認しました」という報告を、私はそのまま信じていました。

実際に見ていたのは編集画面のプレビューだった、ということが起きます。

LP制作で「確認した」と言うとき、経路は3つあります。見えている範囲が全部違います。

1. 編集画面のプレビュー
まだ公開していない下書きの状態が見えます。公開サイトに反映されたかは、ここでは分かりません。

2. ブラウザで公開URLを開く
公開されたページが見えます。ただしCDNやブラウザにキャッシュが残っていると、古い表示のままになります。

3. 公開URLのHTMLを直接取得する
サーバーが今返しているHTMLそのものが見えます。キャッシュの影響を切り分けられます。

CDNというのは、サイトを世界中に配って速く表示するための仕組みです。手元に古いコピーが残ることがあります。

やること。
修正が反映されたか確かめるときは、どの経路で見たかを一言添える。

「プレビューで確認」と「公開URLで確認」は、別の報告として扱う。

自分で見るときも、AIに確認させるときも、ここを分けるだけで手戻りが減ります。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

背景にあるリスク：
実験段階のAIエージェントが、単なる危険な指示の生成を超えて「システムの脆弱性を発見する」「システム境界を越える」「第三者のインフラにアクセスする」といった具体的なサイバーセキュリティ上のリスクを示し始めたこと。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

米ホワイトハウス、主要AI企業を集め「AI安全基準」協議へ

米政権がOpenAI、Google、Anthropicなどのトップ幹部を召集し、高度な生成AIモデルに関する自主的な安全性評価枠組みを協議。

開発のスピードを優先すべきか、それとも規制でブレーキをかけるべきか？ 人類はAIの進化に追いつけていると思いますか？

[AFA Channel @AFAChannel805]

The United States is beginning to build something AI companies have largely resisted:
An external test before the most powerful models are released.
The White House has finalised a voluntary framework for government cybersecurity assessments of advanced AI systems.

OpenAI, Anthropic, Google and Meta have been called in to discuss how it will work.

The timing is not accidental.
Recent cybersecurity evaluations reportedly showed experimental AI agents doing more than generating dangerous instructions.

They found vulnerabilities.
Crossed system boundaries.
Used credentials.
Accessed third-party infrastructure.
That changes the governance question.
Until now, frontier-model safety has largely depended on companies:
Testing their own systems.
Selecting their own evaluators.
Defining their own risk thresholds.
Deciding what findings to publish.
And ultimately determining whether a model is safe enough to release.
But industries involving high-consequence systems usually operate differently.
Aircraft manufacturers do not independently grant final airworthiness certification.
Drug companies do not approve their own medicines.
Banks do not define all of their own capital requirements.
The developer builds the product.
An independent institution tests whether the risk is acceptable.
AI may now be moving toward the same principle.
Not because government necessarily understands the technology better.
But because the organisation racing to release a system should not be the only organisation deciding whether that system is safe.
The frontier-AI race has reached a governance threshold.
The company that builds the model may no longer be considered sufficient to certify it.

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

外部による事前テストの導入：
従来のように「AI開発企業が自社で安全性をテストしてリリースする」のではなく、第三者（政府・外部機関）による安全評価の仕組み（枠組み）をホワイトハウスが取りまとめた点。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

@sho1nakagawa スキルを増やすときに一緒に効いたのが、完了確認をスキル側に書いておくことでした。「保存しました」と返ってきても実際は保存されていないことがあったので、対象をもう一度開いて確かめるまでを手順に含めています。自己申告ではなく成果物を見る、という一行です。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

@ryu_vpro 求人票をLPとして見る視点、参考になりました。ペルソナを想像で置くと外れても気づけないので、候補者が実際に打ち込む言葉を検索窓のサジェストで確認してから見出しを決めると、書き出しの方向が変わりそうです。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

@KENTA0zero ChatGPTで候補を出したあと、その言葉をPinterestやAmazonの検索窓に実際に入れて、サジェストと絞り込みタグを見るのを足すと精度が上がりました。生成された候補は、実際に人が打ち込んでいる言葉とはズレることがあるので。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

ニッチを決めるとき、私は想像で決めていました。

「コーヒー器具を探す人は、味や抽出性能を気にしているはずだ」と。

実際にPinterestの検索窓に「コーヒー器具」と入れてみました。検索結果の上に並んだ絞り込みキーワードは、これです。

ディスプレイ / イラスト / 収納 / おしゃれ

味も、抽出も、豆も入っていません。並んでいたのは、置き場所と見た目の言葉でした。

絞り込みキーワードは、そのプラットフォームで実際に検索している人の行動から出てきます。私の頭の中の「読者像」より、こちらのほうが手がかりとして強い。

LPの見出しも同じです。「最高の一杯を」と書くか「棚に置いても散らからない」と書くかで、届く相手が変わります。

今日からできること。

扱いたいテーマの言葉を、Pinterest・YouTube・Amazonの検索窓に入れる。サジェストと絞り込みタグをそのまま書き出す。複数の検索窓に共通して出てくる言葉が、その分野で人が実際に打ち込んでいる言葉です。

想像で決めた切り口は、外れていても外れたことに気づけません。検索窓に入れるだけなら無料です。

このアカウントでは、こうやって「そう思い込んでいたことを実際に確かめた結果」を1件ずつ出しています。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

同感です。今日試しにPerplexityで検索したとき気づいたのですが、引用元として並ぶのは「その質問にピンポイントで答えている記事」で、会社の公式ページや一次情報そのものではないことも多いです。引用元が付いていても、そのページ自体が別の記事の孫引きだったりするので、結局リンク先を自分で開いて確認する一手間は省けないなと感じました。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

この視点は重要だと思います。ChatGPTやPerplexityの回答からリンクをクリックした場合、noreferrerでリファラーが渡らないことが多く、アクセス解析上は「直接流入」に紛れ込んでいる可能性があります。「AI経由がゼロ」に見えても、実際には計測から漏れているだけかもしれないので、直接流入の増減もあわせて見ると実態に近づきそうです。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

今日ちょうど別ジャンルでPerplexityに聞いてみたら、引用元は会社のトップページではなく、その質問にピンポイントで答えている記事ばかりでした。「会社概要」的なページは一つも出てきませんでした。採用LLMOも、社員の声や代表の想いを会社概要の一項目としてではなく、独立した記事として置いた方が拾われやすそうだと感じました。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

「良いLPを作れる」ことと「そのLPが見つかる」ことは、別の能力です。

さっき『サロン 予約 キャンセルポリシー 書き方』でPerplexityに聞いてみました。

回答の引用元に並んでいたのは、会社のトップページではなく、『キャンセルポリシーの作り方』『キャンセルポリシー文例集』のような、その質問にピンポイントで答えている記事ばかりでした。

『会社概要』のようなページは、一つも引用されていません。

AIが選ぶのは「信頼できそうな会社」ではなく「その質問の答えがそのまま書いてあるページ」だということです。

だから制作に入る前に、このページが「どんな検索・どんな質問から見つかるか」を1つ具体的に決めてから着手しています。作ってから考えると、後から直しようがない設計になっていることが多いからです。

同じ検索を他の業種でも試してみるつもりです。トップページが引用される業種があれば、それも含めて共有します。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

「売上じゃなくて改善した数を追う」への切り替え、すごく実用的だと思いました。自分もLP制作の記事を書くとき、売上や成約率のような自己申告になりがちな指標より、公開URLを開き直して実際にどう表示されているかとか、フォームが本当に動くかとか、自分の目で確かめられるものを優先するようにしています。追える指標を選ぶこと自体が発信の信頼性に直結する気がします。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

公開おめでとうございます。ネイティブアプリ初めてでここまで作り込めているのはすごいです。自分はLPを公開したあと、必ずストア側のページを直接開き直して表示を確認するようにしています。ビルドは通っても、ストア側の反映が遅れていたり画像が古いままだったりすることがあるので、審査後の見え方チェックだけは省かないほうが安心かもです。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

わかります。自分もLPの公開後チェックで、直したはずの箇所が古い表示のままだったことがありました。原因はCDNのエッジキャッシュで、URLに?cb=日付のようなクエリを付けて開き直すと本当の最新状態が見えました。プロモーションテキストも同じで、公開時点で満足して終わりにせず、定期的に開き直す習慣が効きそうです。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

このアカウントを運用していて、地味だけど欠かせない確認があります。

投稿ボタンを押したあと、必ずプロフィールを開き直して、投稿数が実際に1件増えているかを見ることです。

理由は単純です。ツールが「成功しました」と表示しても、実際には反映されていないことがあるからです。

これはLP制作でも同じことが起きます。

CLIが「保存成功」と返してきても、実際にファイルを開いてみたら中身は古いままだった、ということがありました。

「公開しました」という報告を受けてプロジェクト一覧を全件見てみたら、該当のサイトがどこにも存在しなかったこともあります。

自己申告や画面上の成功メッセージだけを信じてしまうと、ズレに気づかないまま次の作業に進んでしまいます。

防ぎ方は特別なことではありません。

何かを「直した」「消した」「公開した」と誰かに報告する前に、対象をもう一度、自分の目で開いて確かめる。

やることはそれだけです。

このアカウントでは、こういう「成功表示と実際のズレ」を、実物のスクリーンショット付きで記録しています。

次に「成功」という表示を見たときは、一度立ち止まって、実物を確認してみてください。

[出てくるLP研究所 所長 @deteru_lp]

「読んでるような読んでないような」、わかります。自分も「保存成功」と表示されたのに実際は保存されていなかったことがあって、それ以来AIの自己申告は信じずに、公開URLや一覧画面で成果物を直接見るようにしています。デザインシステムの反映漏れも、指示より最終出力を1要素ずつ照合するのが結局早い気がします。