最近、検索順位が上位なのにもかかわらず、ユーザー検索からのPVが徐々に減っている。こうなるとオウンドメディア担当のあなたは、こう悩みます。
- SEOからの流入が減ってきている
- 検索上位なのにユーザーのクリック率が下がっている
- E-E-A-T対策以外にAI対策も求められるとキャパオーバーしそう
- AIの影響からSEO対策がオワコンにならないか不安になる
その背景にあるのは、Google検索画面のAI Overviews（AIO）の普及と対話型AIによる情報収集の浸透です。
検索結果にAIが要点をまとめて回答するようになり、ユーザーはノークリックでも疑問を解消できるケースが増えています。
さらに、悩みを対話型AIに質問するという手段を好むユーザーが存在するため、Google検索から離れていくユーザーもいます。
しかし、結論からいえばSEO対策が終わったわけではありません。少し戦略が変わるだけで、E-E-A-T対策はこれからも通用します。
これから重要になるのは、単なる順位取りではなく、AIフレンドリーを意識して「信頼できる情報源」として引用されることです。
本記事では、AI時代にPVが減った理由を整理したうえで、どう最適化するのか、さらに AIO対策とLLMO対策の観点も交えながら、これからの戦略と具体的な対策を解説します。
【結論】AIO対策と対話型AIとのLLMO対策が求められる！
結論からいいますが「上位サイトがクリックされない問題」に対しては、AIへの対策が必要です。しかし、AIが台頭したからといってSEO対策がオワコンというわけではありません。
なぜなら、SEOの評価基準であるE-E-A-Tの要素は、AIへの最適化と相関関係があるからです。
E-E-A-Tの定義とは、Googleが定めているWebコンテンツの評価基準を指しています。E-E-A-Tの評価要素は、以下の4つの要素で構成されています。
- Experience（経験）
- Expertise（専門性）
- Authoritativeness（権威性）
- Trustworthiness（信頼性）
E-E-A-T対策の詳細がわからない方は、以下の記事を参考にしてください。
したがって、SEO対策でランクインできれば生成AIに引用されて、一方で生成AIから引用されるとアクセス数が増えるといった相互メリットが期待できるのです。
生成AIから引用されるための対策が、本題のAIO対策とLLMO対策になります。次は、それぞれの概要をみていきましょう。
AIO対策とは？【Google検索のAI要約への最適化】
AIO対策とは、検索エンジンでの検索画面に表示されるAI要約文に対して最適化する手法を指します。たとえば、Googleでキーワード検索すると検索意図にあわせたAIの回答が表示されます。
実際の検索画面がこちらです。
引用元：Google
このAI要約文は、信頼性が高い情報を引用してまとめられています。上位サイトよりも上部に表示されるAI要約文に対して、自社情報を引用してもらうことがAIO対策の目的です。
AIO（AI検索最適化）が注目されている理由
AIOが注目されている背景には以下の理由が考えられます。
- 「AIO」の影響から上位サイトのクリック数が減少しているから
- 検索結果が「リンク一覧」から「AIの回答」へ変わった
- AIに自社サイトの情報が「引用・参照される」ことが重要だから
- AIを使用して情報収集する傾向にあるから
それぞれの項目について解説していきます。
「AIO」の影響から上位サイトのクリック数が減少しているから
AIO（AI Overviews）が注目される背景には、Google検索画面に表示されるAI要約文にあります。AIOが検索結果の最上部に表示されることで、ユーザーが解決策を得てしまい、サイトへのクリック率が大幅に減っているのです。
Google公式でも、AIOは検索結果の複数の情報を統合して提示し、ユーザーが「概要」をすぐ得られる形に設計したと述べています。
| 実際に、GrowthSRCの調査によると2024年から2025年にかけて、 Google検索画面でのクリックスルー率は、ランキング1位が28%から19%（32%減）にまで低下し、ランキング2位が20.83%から12.60%（39%減）に低下したというデータがあります。 6位から10位までのサイトのクリックスルー率は30.63%増加しました。 出典元：GrowthSRC（グロース・エスアールシー） |
その結果、検索画面にて上位1位を獲得してもクリック率が低下して、トラフィックが減少しているのです。
検索ユーザーは、サイトをクリックをしても飛ばし読みをする傾向があります。AIOが作成する要約文が適切であれば、読む労力を削減できるのです。
AIに自社サイトの情報が「引用・参照される」ことが重要だから
理由の2つ目は、AIOが作成した要約文に自社のサイトが引用されると新規ユーザーの獲得とクリック誘導につながる点です。
なぜなら、AIOは複数のサイトを集約して回答を生成して、複数の検索を介さずに回答を得られる設計であると明示されているからです。
実際のAIに関するGoogleのポリシーはこちらです。
| AIモードは、さらなる調査、根拠、複雑な比較が必要とされるクエリで特に便利な機能です。ユーザーは、新しい概念の理解やオプションの比較など、これまで複数回の検索を必要とした複雑な質問を一度に行えます。さらに、AIによる総合的な回答と、参考になるウェブサイトへのリンクを得られます。 引用元：Google SearchCentral（グーグル・サーチ・セントラル） |
つまり、参考サイトのリンクを得てからAIの回答が作られるため、参考サイトに選ばれることが重要になってきます。
参考サイトに選ばれるには、情報の信頼性が求められます。そのため、従来のE-E-A-TによるSEO対策が今後も重要といえます。
AIを使用して情報収集する傾向にあるから
理由の3つ目は、AIの浸透によりユーザーの情報収集スタイルが「サイトのクリック」から「AIから回答を得る」へと変化している点です。これからも、ユーザーのAIでの情報収集が一般化していき、傾向はさらに加速すると予測されます。
実際に、2024年の総務省の調査結果によると、個人の生成AI利用率が昨年度の9.1％から26.7％と使用率が増加しています。
さらにLLMのパラメーターも進化し続けているため、AIの性能は伸び続けています。LLMとは、Large Language Model（大規模言語モデル） の略です。大量のテキストデータを学習して、言語化できるAIのことです。
文章の意味を推測して、次に関連しそうな単語を高精度で予測する言語モデルを指します。
LLMのパラメーターの進化とは、テキストデータを学習、言語化するレベルが向上することをいいます。
したがって、AIの性能があがるほどにユーザーに良好な情報が届きやすくなるでしょう。
ただし、AIに質問するプロンプトの内容によって精度に差が出てきます。私が使用した感想としては、プロンプトで細かく指示さえできれば実用性は十分にあると感じました。
LLMO対策とは？【対話型AIへの最適化】
LLMO対策とは、大規模言語モデル（LLM）を搭載しているGeminiやChatGPTに悩みを相談した際に、あなたのサイト情報が引用されるように最適化する手法です。
一言にまとめると「対話型AIに気に入ってもらえるように書く」ことです。
もう少しかみ砕くと、「確定申告がメンドウです」と生成AIに質問したとして、自社の確定申告ソフトがAIから紹介されるように最適化していきます。
SEOとの違い
SEOとの違いは明白で、GoogleやYahoo!の検索エンジンに上位表示する手法がSEO対策です。一方でLLMO対策は、AIの回答に自社の情報を引用してもらうことが目的です。
したがって、2本のアクセス経路を確保しようという試みともいえます。主な対策の違いは下記表のとおりです。
| 比較項目 | LLMO対策 | SEO対策 |
| 主な露出先 | 対話型AIの回答文 | 検索エンジンの検索結果 |
| 目的 | AI回答での引用 | 検索画面の上位ランキングの獲得 |
| 流入形態 | 言及・引用情報の参照 | 検索画面からのクリック |
| 評価主体 | 言語モデルのLLM | 検索アルゴリズム |
| 重視構造 | FAQ・要約構造・簡潔さ | 見出しの階層・網羅性・E-E-A-T |
| 一次情報 | 重要 | 重要 |
| 書き手のスキル | 経験・専門性・信頼性・権威性・AIの傾向を分析したライティング | 経験・専門性・信頼性・権威性・SEOライティング |
| 成果指標 | ソースの引用・言及 | クリック数・CTR・上位表示 |
| 評価基準 | 事実性・自然な言語表現・意味のわかりやすさ | コンテンツの質・被リンク・E-E-A-T・網羅性 |
LLMO対策が注目されている理由
LLMO対策が注目されている背景には以下の理由があります。
- AIによる情報収集が急速に浸透しているから
- 検索エンジンでのゼロクリック検索が増えているから
- AI検索で引用されるために情報源の信頼性が問われるから
それぞれ詳しく解説していきます。
AIによる情報収集が急速に浸透しているから
LLMO対策が注目される主な理由は、AIによる情報収集する文化が浸透しはじめている背景があるからです。
一般消費者と企業の双方でAIツールの利用率・認知率が急増しており、特に検索や業務効率化の手段として活用されています。
矢野研究所の調査によると個人のAI利用率は、2023年度の9.1％から26.7％と使用率が上昇しています。
国内の企業では、矢野経済研究所が実施したアンケート調査によると対象の496社のうち43.4％の企業がAIの導入を進めているといわれています。
一方で活用を禁止している企業は3.0％と少数派です。
このように、AIを活用するユーザーが増加しているため、ビジネスチャンス獲得のためにLLMO対策を検討する方が増えてくるでしょう。
検索エンジンでのゼロクリック検索が増えているから
MMLO対策が注目される理由には、AIOの導入により、検索結果内での情報収集がゼロクリックで完結する行動の増加が背景にあります。
東京のウェブマーケティング支援を手掛けるSeedの全国1,500人を対象にした調査によると、AI活用をはじめた人のうち、検索エンジンの使用頻度が「減った人」は6％だったと報告されています。
さらに検索エンジンの利用頻度が「大幅に減った」、「やや減った」と答えた人をあわせると44.2％を超えたといわれています。
したがって、対話型AIに引用されやすくなるLLMO対策は、検索エンジンのクリック率低下や利用率低下をフォローできる代替策になり得るのです。
出典元：Seedによるオンライン検索におけるAI利用に関する調査【日本語版】
ただ、現状のAIOの回答は、当たり前な回答のまとめ文という印象です。そのため、検索意欲が高いユーザー向けに情報を深堀りできればゼロクリックを回避できます。
AI検索で引用されるために情報源の信頼性が問われるから
生成AIの信頼性は、出典元の一次情報や引用元の正確性に直結しています。
なぜなら、引用精度が低いとユーザーは裏取りの手間が増えてしまい、生成AIへの信頼が揺らぐからです。そのAIが引用する情報ソースの質を高めるためにも、LLMO対策が必須なのです。
引用情報が微妙だと、何度もユーザーが検索して情報収集することになるため、AI回答への信頼が揺らぎます。
コロンビア・ジャーナリズム・レビューでの研究によると、ニュース関連の引用精度に問題があったことが報告されています。
引用エラー率は、Perplexityでテストしたクエリの37%が誤情報だったといわれています。
ChatGPTは、クエリの記事の67%を誤って特定しました。続いてGrok3は、94%に及ぶエラー率だったと記述されています。
誤情報を抽出するツールと認識されると生成AIの信頼が落ちます。このような信用が地に落ちる事態を回避するためにも、LLMO対策が必要とされているのです。
LLMの言語モデルに引用されやすいコンテンツの特徴
大規模言語モデル（LLM）に引用されやすいコンテンツの特徴は以下のとおりです。
- 一次情報が明示されている
- 対話型AIがFAQ・比較表などが引用しやすく作られている
- 戦略的にAIに信頼性が高い情報を提供する
- E-E-A-Tの条件を満たしたSEO対策ができている
下記に、それぞれの具体的な特徴を解説します。
一次情報が明示されている
一次情報の明示が大規模言語モデル（LLM）に引用されやすいのは、言語モデルの信頼性につながるためです。事実確認が甘い情報提示は、AIユーザーの信頼をおとします。
LLMの信頼性の向上とハルシネーション防止のため、一次情報の引用が不可欠なのです。
ハルシネーションとは、誤情報を用いてAIが嘘をつくことです。
コーネル大学の研究では、言語モデルが回答を生成する際に「どのデータソースから知識を得たか」を引用できる能力を獲得させるトレーニングの実施により、引用精度があがると言及しています。
つまり、言語モデルの成長とともに引用精度が高まるほど、LLMO対策が効果を発揮する可能性が高まってくるのです。
出典元：コーネル大学|ソース認識トレーニングにより言語モデルにおける知識の帰属が可能に
ただ、一次情報が100％正しいわけではありません。2次情報よりも優先されるという意味で優先して引用されます。ですので、AIから提示された情報はファクトチェックを行いましょう。
対話型AIがFAQ・比較表などが引用しやすく作られている
LLMに引用されやすいコンテンツは、キーワードへの最適化ではなく、AIが理解しやすい文脈や構造を意識した作りになっています。
なぜならユーザーは、情報検索の手段に対話型AIを使用するからです。たとえば、AIが普及する前までは、悩みをGoogleやYahooのキーワード検索を通して解決していました。
ですが、現在のユーザーの検索行動は日常会話の感覚でAIに質問して情報を得るスタイルに変化しています。
ChatGPTに対して、人間と同じように「今日の夕飯はなにがいいかな？」と質問して回答を引き出します。FAQ形式は、この自然な会話に似ているのでAIが引用しやすいのです。
また、比較表はサービス毎の料金やメリットなどが要約されているため、AIが理解しやすいため引用されやすいと考えられます。
したがって、LLMが理解しやすいような簡潔さや要約力も重要になっています。
戦略的にAIと検索エンジン同士の補完関係ができている
これからは、検索エンジンにとってもAIにとってもお互いが補完関係になるコンテンツ作りが必要です。なぜなら、両方への取り組みから新たなサイトを露出する機会が増え続けるからです。
たとえば、MEO対策を成功させてアクセスが増えると、E-E-A-Tの基準からの評価もあがります。サイトの評価があがると、検索エンジンへのSEO対策にもつながります。
SEO上の評価が高まると、ユーザビリティの向上から専門性やブランド認知が強化されていくでしょう。その結果、今度は対話型AIからの引用が増えていき相互的なメリットが期待できるのです。
E-E-A-Tの条件を満たしたSEO対策ができている
従来のSEOの評価基準であるE-E-A-T対策もLMMO対策に関連してきます。4つの要素を満たす記事は、信頼性の担保になるからです。
下記図のようにE（経験）、E（専門性）、A（権威性）の3要素が重なると、中核の信頼性が高まります。
対話型AIに信頼性が高い情報と認知されることで、引用率があがります。
＞＞【無料診断】EEATチェッカーで自社記事のスコアを確認してみる
E-E-A-TによるSEO対策とAI対策が関連している理由
ここで「E-E-A-Tは検索エンジン向けだから、AI対策と関係ないのでは？」という疑問を抱かれると思いますのでお答えしていきます。
- 情報源が信頼されるほどAIに引用されやすいから
- 一次情報（経験）が対話型AIへの差別化になるから
以下に、それぞれの具体的な理由を解説します。
情報源が信頼されるほどAIに引用されやすいから
E-E-A-TへのSEO対策によってコンテンツが信頼されて検索エンジンに選ばれることは、生成AIのサイト認知においてもよい影響を与えます。
なぜなら、サイトの構造化によるユーザビリティの追求やストーリー性は、生成AIが信頼できる情報を抽出する判断材料になるからです。
生成AIが内容が薄い量産記事を提示して、ユーザーの信頼を失わないためにもE-E-A-Tを評価基準にすることが、AIにとっても引用しやすいポイントでもあるのです。
一次情報（経験）が対話型AIへの差別化になるから
一次情報が盛り込まれた記事は、SEO対策以外にも対話型AIへの差別化にもつながります。
理由は、生成AIで競合を模した類似記事を大量生産しやすい時代のため、「E」の「経験」があるだけでも差別化につながるからです。
たとえば、同じような競合情報を網羅したAサイト、Bサイトがあるとします。ただしBサイトには、体験談や商品使用後のビフォーアフターがあったら、どちらが有利でしょうか？
きっとBサイトには、「独自の経験」があるので、対話型AIが高く評価してくれます。
一次情報が相対的に希少になるため、より一層専門のライターの存在が必要不可欠になるでしょう。結論SEO対策は、時代遅れではなく互いに協力関係にあります。
具体的なE-E-A-TへのSEO対策は、以下の記事を参考にしてください。
LLMO対策とAIO対策につながる最短ルート
LLMO対策とAIO対策につながる最短ルートは以下のとおりです。
- 検索連動型AI（AI Overviews）に最適化する
- AIフレンドリーになるようにリライトする
- E-E-A-T対策によって対話型AIと検索連動型AIに引用される形に整える
それぞれのステップを具体的に解説します。
AIO（AI Overviews）に最適化する
AI Overviews（AIO）は、情報が信頼できる複数のサイトを参照・複合して結論を導きます。AIO対策には、検索画面に表示されるAIOの出した結論を分析する方法が有効です。
検索画面でAIOが表示されるキーワードの抽出ができたら、まずは分析してみましょう。
- 自社コンテンツがAIOの情報源になっているキーワードを探す
- なぜ、自社コンテンツが引用されているのか分析する
- 要約文に引用されていた部分を記録する
- 競合の引用先にもアクセスしてプラス要素を探す
- 自社のサイトにリライトして取り入れる
AIOの引用範囲は、上位20位までが多いといわれています。そのためAIO対策は、SEO対策でランクインすることが前提条件になるでしょう。
まずは、ランクインのためにE-E-A-Tの条件を満たせるSEO対策からはじめましょう。マッチングサイトでライターを揃えておくと、臨機応変に専門ライターに外注できます。
AIフレンドリーになるようにリライトする
LLMO対策とAIO対策のために、コンテンツのSEO上位を獲得かつ、アクセス流入がある記事をピックアップしましょう。ピックアップする理由は、読まれている記事をAIに最適化できるようリライトするためです。
リライト対象の記事に、以下の項目を取り入れましょう。
- 結論ファースト： 結論から簡潔にユーザーが理解できるように提示
- Q&A形式：想定される反論への回答の作成
- 構造化：箇条書きや表（テーブル）を活用し情報整理
- 比較表：サービスごとの有用性や料金を整理
- 言い換える：小学生でも理解できる言葉に変換
- 権威性の提示：経歴の誇張を回避
大切なポイントは、AIを脅威にするのではなく友人になることです。リライトは、いわばAIとの協力関係を築くプロセスなのです。
更新ばかりせずに、AIから引用されるように過去記事も見直してみましょう。リライトチームを確保しておくと、よりAI対策がスムーズです。
E-E-A-T対策によって対話型AIと検索連動型AIに引用される形に整える
E-E-A-T対策の改善もLLMO対策とAIO対策において重要です。
なぜなら、E-E-A-T対策によって情報の信頼性や一次情報が担保されるからです。
SEO対策によってクリック率があがるほど、信頼が積み重なっていき生成AIが引用するに値する情報と認識しはじめます。
具体的なAI対策とE-E-A-T対策の相関関係は、質の高いコンテンツ作成の部分が重なり、SEOとAI検索の両面で相関関係が観察されています。
| AIOのソースの52%が検索結果上位10位から来ていることから、E-E-A-TはSEO（従来のランキング）、GEO（AIオーバービューの引用）、LLMO（クロスプラットフォームAI言及）における可視性の基盤となっています。 引用元：clickpoint |
つまり、情報の正確性や透明性を示せる、従来のSEO対策は引き続き重要な成功ポイントなのです。
また、AIからの引用以外の「言及」も期待できます。
AIによる「言及」とは、ChatGPTやGoogleの「AIによる概要（AI Overviews）」などのAIツールが回答を生成するプロセスにおいて、自社ブランド、商品、サービス、ウェブサイトの名前を文中に含めることを指します。
言及を狙うには、検索キーワードでの上位表示と質の高いアクセスを集めるために以下の施策を行いましょう。
- 記事のブラッシュアップ
- SNSからの導線強化
- 広告を出稿
- 営業数の増加
- 商品ブランドの認知率向上
AIツールの回答に自社メディアの情報が言及されるとSEOの優位性を獲得できます。
検索エンジンやAIに最適化されないよくある失敗例
検索エンジンやAIに最適化されない失敗例を紹介します。
AI対策を意識しすぎてサイト滞在率が減少
AI対策を意識しすぎたあまりにページ内の文章を徹底的に簡潔化して、FAQや短文にリライトした失敗した事例があります。
検索結果でのAIOへの引用を追求した結果、クリック後の滞在時間が著しく低下してしまったのです。
原因は、 ページに到達した読者がコンテンツに触れる前に離脱するケースが増えたためです。AI向けに“AIが答えやすい文章”に極端に寄せた結果、人間の読み物としての価値が損なわれてしまいました。
一次情報がない
一次情報を入れたつもりが、そうではなかったという例です。一次情報は単なる専門家の主観的な意見とは異なります。
なぜなら「仕事への情熱」や「理念」、「自分語り」ばかりでは、一次情報とはいえないからです。
AIが判断材料に使いたいのは、具体的な根拠や独自のストーリー性です。似たり寄ったりの記事では、AIで誰でも作れる以上価値は低いといえます。
したがって、具体的な数値や根拠、独自のストーリーといった“AIが使いたくなるほど整った一次情報”が求められるでしょう。
書き手が未経験者で専門性がない
AI生成があれば記事ボリュームを増やせますが、書き手が未経験者ではSEOやLLMOに引用されるのは困難を抱えます。
なぜなら、生成AIで競合サイトをつなぎあわせたコンテンツ作りは容易なため、差別化要素として弱いからです。
未経験者が書いた競合リサーチ型の網羅情報では、単なるまとめ記事に終わります。
記事が検索エンジンやAIに「似たような情報サイト」と認識されると、AIからも引用されません。そのため、ライバル記事をつなぎあわせた記事では、専門性が薄いと認識されやすいでしょう。
今後も「実体験」、「専門家の監修」など、AIが模倣できないE-E-A-T（専門性・経験）に特化させる書き手選びが重要です。
AI対策もE-E-A-Tのように「誰が書くか」で勝敗が決まる
生成AIでの“圧倒的な情報の量”では差別化になりません。理由として質に差がつくのは、経験・専門性といった”書き手の質”が求められるからです。
「誰が書くか」を追求して、E-E-A-Tを満たして検索画面にランクインさせることが前提条件であり、AIO対策とLLMO対策は次の段階のステップなのです。
ただ、E-E-A-Tの条件を満たすには、内製では限界があります。一度、ジャンルにあわせた書き手が選べる体制作りを検討しましょう。
EEATを高めた記事作成ならミライトマッチ
AIO対策やLLMO対策が進むこれからの時代において、成果を出し続けるためには、一時的な施策ではなく、E-E-A-Tを継続的に高められるコンテンツ制作の基盤づくりが重要になります。
しかし多くの企業では、
・専門性や実務経験を持つライターの確保が難しい
・AI時代の評価構造を理解した書き方が社内に浸透していない
・監修体制や品質管理まで手が回らない
といった課題から、E-E-A-T対策が属人的・断片的になりがちです。
ミライトマッチは、
各業種で実務経験がある方や専門性の高いライターが3000~4000名在籍しており、
E-E-A-Tを高め続けられる制作体制そのものを構築することが可能です。
さらに、単に人材を紹介するだけでなく、
AIOやLLMOの評価構造を理解し、AIにも引用・参照されやすい記事の書き方を実践できるライターが多数在籍している点も強みです。
実体験に基づく一次情報の盛り込み方や、
専門性・信頼性が正しく伝わる構成設計まで含めて対応できるため、
検索順位だけでなく、AIに評価されるコンテンツ資産を継続的に蓄積できます。
企画・構成・執筆・監修・品質管理までワンストップで対応できるミライトマッチは、
E-E-A-T強化を軸としたSEO・AI対策の制作基盤として、多くの企業に活用されています。
専門性・経験のあるライターを領域別に紹介できる
E-E-A-Tを高めるうえでは、記事テーマに対して実務経験や専門知識を持つ執筆者が関与しているかどうかが重要になります。
検索品質評価の観点でも、専門性のある執筆者によるコンテンツは、信頼性や情報の正確性を判断する要素として重視されています。
ミライトマッチでは、ジャンル別にライターが登録されており、キーワード検索や条件の絞り込みを通じて、領域に適した人材を選定できます。
まとめ
検索順位が上位なのにもかかわらずPVが減少している要因には、Google検索におけるAI Overviews（AIO）の普及と、ChatGPTのような対話型AIによる情報収集の一般化が考えられます。
検索結果で生成AIが要約した回答を提示することで、ユーザーがノークリックで離脱する現象が起きているといわれています。ただ、検索エンジンへのSEO対策がオワコンになったわけではありません。
SEOの評価基準であるE-E-A-Tを基盤としつつ、生成AIに引用や言及されることが重要なのです。実は、検索画面にランクインさせるSEO対策と、ランクインしたサイトをAIに認識させるためにリライトするといったように相互が補完関係にあります。
AIフレンドリーにリライトすることで、AIOと対話型AIに情報を引用させるLLMO対策を並行することで、検索流入減少の事態を解消できるでしょう。
そのための、一次情報の明示やFAQによる引用されやすい設計などがメディアのブランド価値を向上・維持させるための鍵になるでしょう。
監修者プロフィール
-
ライター歴3年目のフリーランスWebライター。
依頼記事にてGoogle検索にて上位表示30件以上（AGA、ゲーム、アプリのライフハックなど多数）
恋愛系noteで初月1,000PV、5,700PVを達成した経験も。また、運営ブログにてGoogleアドセンス収益月3万円を達成。
20代は東京にて、通信業、IT企業、アパレル、民泊などの経験を経たあとに、アフィリエイトサイトの立ち上げをきっかけに、2021年の30代でフリーランスのWebライターとして独立。
具体的には、SEOライティングやnoteの記事制作代行、オウンドメディアの記事執筆、ブックライターなどを実施している。
執筆実績は、約1,000件以上でゲーム、婚活、恋愛、AGA、ヘルスケア、ガジェット系、副業、転職ジャンルなどの執筆を手掛けた実績がある。
最新の投稿
Follow me!
