LLMO研修(GEO研修)【AI時代の戦略を】

検索連動AIに引用されるための手法やノウハウを学ぶ

本研修は、LLM時代の構造的な検索行動の変化を捉え、AIに自社情報を確実に引用・露出させるスキルを習得するものです。 検索連動型AIに引用されやすい明確性、構造性、信頼性(E-E-A-T)AI露出率の向上を目指し、ブランドの権威性を高めることで、企業のデジタルプレゼンスを確立できます。

リスキル研修の3つの特徴

すべての研修が料金一律

すべての研修が料金一律

「もっと研修を」をコンセプトとしたリスキルでは、研修を実施しやすい環境づくりのために、明瞭価格で研修をご提供しています。

実践的で高品質な研修

実践的で高品質な研修

講師陣は豊富なビジネス経験と講師経験を併せ持っており、一社研修での講師満足度は5段階中、平均4.75という高水準を実現しています。

安心の研修準備フルサポート

安心の研修準備フルサポート

研修日の運用のみではなく、研修準備のサポートも受けることができます。例えば、研修で使う教材・備品は一式郵送で手元に届きます。そのため、研修の準備時間を減らしながらも良質な研修が実施できます。

LLMO研修(GEO研修)はオンライン研修に対応しています

研修コード:101648   更新日:

LLMO研修(GEO研修)の目的

本研修は、LLM時代の検索行動変化を理解し、検索連動型AIに引用されるための情報設計スキルを習得することが狙いです。

本研修の対象

若手社員 中堅社員 管理職

基本的な研修対象は以下のとおりです。研修により調整できるため、まずはお問い合わせください

Webマーケティング担当

LLMO研修(GEO研修)を実施すると

  1. SEOからLLMOへの構造的な変化を理解できます
  2. 曖昧さを排除した明確性の高い情報設計ができます
  3. 信頼性を示すE-E-A-T強化の実践方法を習得できます

リスキル LLMO研修(GEO研修)の概要

本研修では、LLMO(LLM Optimization)とは何かを定義し、検索の主役が変わりつつある背景や、上位表示してもクリックされないSEOの限界を理解します。オープニングワークを通じて、参加者自身の検索行動の変化を実感し、LLMが情報を学習・参照する仕組みを深く掘り下げます。

検索連動型AIに自社コンテンツを適切に引用してもらうための具体的な対策を学びます。特に、AIが引用しやすい「明確性」「構造性」「信頼性(E-E-A-T)」を確保するための情報設計スキルを習得し、結論ファーストやFAQ形式の設計ポイントを実践します。

さらに、対話型AIに自社情報を露出・引用させるために、ブランド名の戦略的露出経路やナレッジベース化の推進、サイト構造の再設計について指導します。AI経由のコンバージョントラッキングといったLLM時代の新しいKPI設定のスキルが身に付きます

本研修 3つの特徴

1. SEOからLLMOへの構造的な変化を理解する

検索の主役が変わった背景や、上位表示してもクリックされないSEOの限界といった構造的な変化を学びます。

2. 曖昧さを排除した明確性の高い情報設計をする

AIが好む機械可読性の高いフォーマットや、質問に対する明確な回答を提示するための情報設計技術を習得します。

3. 信頼性を示すE-E-A-T強化の実践方法を習得する

経験、専門性、権威性、信頼性(E-E-A-T)の各要素をどのようにコンテンツで可視化するか、具体的な実践ポイントを学習します。

想定研修時間

3時間 (変更が可能です)

LLMO研修(GEO研修)カリキュラム

下記、研修カリキュラムを元に、企業ごとのカスタマイズにも対応しています。別途料金もかかりませんので、安心してご相談ください。

1. LLM時代の検索行動変化を理解する 【ゴール】SEOからLLMOへの構造的な変化を理解する
  • 【オープニングワーク】検索行動の変化を実感する
  • 検索の主役が変わった背景 [検索行動の変化/利便性/企業にとっての影響]
  • SEOの限界とクリックされない現実 [上位表示してもクリックされない時代/SEO投資のROI低下]
  • 今後の流れ [対話型インターフェースの普及/ユーザー期待値の変化]
  • LLMOとは何か [LLMOの定義と目的/LLMO時代の成功指標]
  • 【ワーク】自社コンテンツのLLMO診断
  • LLMが学習・参照する情報の仕組み [大規模言語モデルの学習プロセス/回答生成時の参照メカニズム]
2. 検索連動型AIへの対策 【ゴール】検索連動型AIに引用されるための情報設計スキルを学ぶ
  • 【ワーク】どのようなサイトが引用されやすいか
  • 前提となる考え方 [ユーザー中心の情報設計/ユーザーの“問い”を理解する姿勢/情報発信の倫理と誠実性/情報発信の目的転換]
  • AIが引用しやすい情報とは [明確性:曖昧さを排除した情報設計/構造性:機械可読性の高いフォーマット/信頼性:権威性と検証可能性の確保]
  • 明確性:明確性の強化 [質問に対する明確な回答/明確性と具体性/事実ベースの記述/文脈の提供]
  • 構造性:LLMが好むデータの作り方 [結論ファースト/FAQ形式の設計ポイント/適切な構造化]
  • 信頼性:E-E-A-T [Experience(経験)/Expertise(専門性)/Authoritativeness(権威性)/Trustworthiness(信頼性)]
  • クエリファンアウトへの対応 [仕組み/対応]
  • 【ワーク】検索連動型AI対策の確認
3. 対話型AIへの対策 【ゴール】自社情報を露出・引用してもらう方法を理解する
  • 対話型AIへの対応 [文中引用/AIに覚えてもらう]
  • LLM時代のブランド構築 [ブランド名の戦略的露出/実績と権威性の可視化/引用元としての存在感]
  • AIに学習される露出経路 [プレスリリースの活用/外部メディアへの露出/ホワイトペーパー・資料公開/学術・専門機関との連携]
  • サイト構造の再設計 [ナレッジベース化の推進/構造化データの実装]
  • エンティティの一貫性 [エンティティの一貫性とは/一貫性を保つための実践ポイント]
  • 新しいKPI:トラフィックからAI露出率へ [AI露出率の測定方法/AI経由のコンバージョントラッキング]
  • 【ケーススタディ】AI露出に成功している企業の分析
  • 【ワーク】研修の振り返りと行動計画

研修金額

「料金一律」の明瞭価格で一社研修を実施することができます。想定研修時間と概算人数の情報のみで見積りをすぐにお送りします。

  • 後からの人数変更も無料で対応しています
  • 研修カスタマイズにも追加料金はかかりません
  • オンライン研修でも追加料金無し。急遽変更でも料金変わらず対応可能です

LLMO研修(GEO研修)参加者の必須条件

特になし

講師派遣が可能な地域

日本全国およびオンラインで研修を提供中
北海道,青森県,岩手県,宮城県,秋田県,山形県,福島県,茨城県,栃木県,群馬県,埼玉県,千葉県,東京都,神奈川県,新潟県,富山県,石川県,福井県,山梨県,長野県,岐阜県,静岡県,愛知県,三重県,滋賀県,京都府,大阪府,兵庫県,奈良県,和歌山県,鳥取県,島根県,岡山県,広島県,山口県,徳島県,香川県,愛媛県,高知県,福岡県,佐賀県,長崎県,熊本県,大分県,宮崎県,鹿児島県,沖縄県

LLMO研修(GEO研修)のよくあるご質問

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