GUIDES
ガイド一覧
SEO・AI検索から広告・LP改善・AI活用まで、実験した数字とともに解説する実務ガイドを、カテゴリ別にまとめています。
SEO・AI検索
検索とコンテンツで集客する実務。SEOからAI検索対応まで
- SEOキーワード選定は「勝てるか」で決める｜検索意図と競合実査の実務手順 SEOキーワード選定を「勝てるか」基準で進める実務手順を解説。種キーワードの洗い出しから検索意図の分類、SERP1ページ目の競合実査、選定シートの作り方まで、ひとりマーケターがそのまま実務に使える形で整理します。
- コンテンツSEO完全ガイド｜少人数でも資産になる自社メディアの作り方 コンテンツSEOの基礎から実務までを解説する完全ガイド。広告との違い、Pillar／Cluster設計、一次情報とE-E-A-T、GSCでの効果測定、AI下書き→人承認の運用ループまで、少人数の自社メディアで成果を出す手順を整理します。
- SEO記事の書き方｜読まれる構成テンプレートとAI時代の3ループ運用 SEO記事の書き方を、検索意図の確定→構成テンプレート→PREPでの本文→公開後のリライトまで手順で解説。構成・下書き・推敲の3ループでAIと書く実プロンプトと、人が握る工程まで具体的にまとめます。
- SEO内部対策（オンページSEO）とは？伸びない記事を直す順番とチェックリスト SEO内部対策（オンページSEO）の基本と直す順番を解説。タイトル改善・見出し設計・内部リンク・表示速度、表示100超×CTR2％未満から始める優先度付け、AIで改善ループを回す判定ルールとプロンプト例までチェックリスト付きで整理。
- ひとりマーケターのSEO完全ガイド｜90日で回す実践手順 ひとりマーケターがSEOを90日で立ち上げる手順を解説。顧客質問の収集、キーワード選定、PillarとCluster、記事制作、内部リンク、計測まで優先順位つきで整理します。
- SEO×AIのループ設計｜HerdrとAPIで改善を続ける方法 Search Console、Ahrefs、Herdrをつなぎ、改善候補の発見から記事の修正、確認、効果測定までを繰り返す方法を解説します。少人数でも無理なく始められる実践ガイドです。
- LLMOとは — AI検索時代にマーケターが押さえる最適化の基礎【2026年】 LLMOとは何か、AIO・GEO・AEOとの違い、従来SEOとの相違点をマーケター向けに整理します。最初に確認すべき現状把握の手順も解説します。
広告運用
少額予算・1人運用でも回る広告の設計・運用・改善
LP・CVR改善
ランディングページと成約率（CVR）を高める実務
AI仕事術
1人でマーケを回すための生成AI・エージェント活用とワークフロー
- ChatGPT・Claudeの業務活用｜翌週も使われる仕組みの作り方【2026年】 ChatGPTとClaudeの業務活用を、翌週も使われる仕組みにする方法を解説。リサーチ・文章作成・データ整理・議事録・表計算の所要時間の目安と使い分け表、テンプレ化など定着のコツを実務目線でまとめます。
- 生成AI研修は外注か内製か｜定着する研修で教えるべき「業務の回し方の設計」 生成AI研修は外注と内製のどちらを選ぶべきか。判断表と、自社で教えるべき「業務の回し方の設計」を5ステップで解説。業務棚卸しからループ設計、2週間の試行、採用率などの計測まで、翌週から現場で使われる研修の作り方を整理します。
- 生成AI導入が現場で使われ続ける進め方｜社内AIを定着させる5ステップ 生成AI導入が「配って終わり」「PoC止まり」で失敗する原因と、現場で使われ続けるための5ステップを解説。対象業務の選定から検証・承認の線引き、計測と横展開まで、担当者が代わっても回る運用の型を具体例つきで整理します。
- ループエンジニアリングとは？AIに業務を任せて回すWEB事業者の実践入門 プロンプトを工夫しても成果が安定しない理由は、指示ではなく仕事の回し方にあります。ループエンジニアリング＝AIに業務を繰り返させる設計技術を、WEB事業者の実例5つとともに解説します。
- Claude Code徹底解説｜非エンジニアのマーケターが業務で使うための完全ガイド【2026年】 Claude Codeはエンジニア専用ではありません。記事制作、LP改修、データ集計、レポート作成まで、マーケターが実務で使うための始め方・料金の選び方・活用例を、非エンジニア向けに解説します。
- Grok Build完全解説｜xAIのAIコーディングエージェントは何ができるのか【2026年7月】 xAIが公開したGrok Buildを、WEB事業者・マーケター向けに解説します。何ができるのか、料金、Claude Codeとの違い、現時点で分かっていることと不明な点を、公式情報ベースで整理しました。
- マーケターのAI技術スタック｜API・エージェントの選び方【2026年】 マーケターがAIを実務で使うための技術スタックを5層で解説。データ、API、AIエージェント、検証、人の承認をどう組み合わせるか、少人数チーム向けに具体化します。
- マーケティングのデータ分析とAI — 何を任せ、何を人が判断するか マーケティングのデータ分析でAIに任せられる工程と、人が判断すべき工程を整理します。実務の手順、個人データの扱いなど注意点も解説します。
- 生成AIでマーケティング業務はどう変わるか — 実務で使える領域と任せてはいけない領域 生成AIが実務で使えるマーケティング業務と、人が判断すべき領域を整理します。導入手順、成果の測り方、社内ルールの決め方まで解説します。
実験データ
自分たちで試した施策の結果を、数字とスクショで公開
- 【実話】AIで作った採用系SEOメディアを、数十万円で売却した話｜作る技術より「売れる資産」にする条件 生成AIでゼロから作った採用系SEOメディアを、コワーキングで知り合った会社に数十万円で譲渡しました。21記事・週182クリックまで育てた実データと、売却で初めて分かった「売れるサイト」と「ただ動くサイト」の違いを、包み隠さず書きます。
- 【実データ公開】AIとcronでSEOを回した7週間｜週32クリックが182になるまでの記録 自社サイトでAIにSEO業務を任せる実験をしました。週32クリックが7週間で182に、表示回数は5,554から72,795になりました。Search Consoleの実測値、実際のcronログ、失敗の記録まで、そのまま公開します。