ChatGPTやGoogleのAI Overviewsといった生成AIの普及にともない、LLMO（大規模言語モデル最適化）への注目が高まっている。一方で、多くのマーケティング担当者が「LLMOの重要性は理解していても、自社の現状やその効果をどう判断すればよいかわからない」という課題に直面しているのではないか。従来のSEOは検索順位や流入数といった明確な指標があったが、AI検索ではユーザー行動が可視化されにくく、成果の捉え方が不透明になりつつある。今求められているのは、この新しい検索環境において何を基準に成果を判断するかという視点だ。本記事では、AI検索時代における「効果測定」の考え方について、ナイルが実践する4つの指標軸をもとに、ナイルのSEO相談室編集長・金子が解説する。
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金子 光（カネコ ヒカル）
ナイル株式会社 ナイルのSEO相談室 編集長
新卒で楽天グループ株式会社に入社。営業管理として40人規模のチームをマネジメント。その後社員3人のベンチャー企業に入社し新規事業立ち上げを経験。現在はナイルのSEO相談室編集長として、Webマーケティングに従事している。
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