1．事業目標からSEOの役割を決める

最初に、SEOで支援する成果を決めます。認知を広げたいのか、問い合わせを増やしたいのか、既存顧客の疑問を解消したいのかで、狙う検索テーマとページの役割は変わります。問い合わせ獲得が目的なら、流入数だけではなく、記事からサービスページへの遷移、フォーム到達、商談化まで確認します。

例：「アクセス数を月1万にする」だけでは不十分です。「対象顧客の課題検索から月20件の相談につなげる」のように、事業成果までつなげて定義します。

2．キーワードではなく検索意図を整理する

同じ言葉でも、意味を知りたい人、方法を探す人、サービスを比較する人では必要な答えが違います。検索結果の上位ページ、関連質問、顧客へのヒアリングを使い、「どんな状況で、何を判断するために検索しているか」を整理します。似た意図は一つのページにまとめ、異なる意図はページを分けます。

分類例：情報収集＝「SEOとは」、課題解決＝「SEO 流入 増えない」、比較検討＝「SEO会社 比較」、行動＝「SEO相談」。

3．読後の行動と計測を先に設計する

良い記事でも、読んだ後の行動がなければ成果は見えません。次に読む解説、事例、テンプレート、相談など、検索意図に合う導線を置きます。Search Consoleでは表示回数・クリック・検索語句、GA4では記事閲覧後の遷移や問い合わせを確認し、検索評価と事業成果を分けて改善します。

重要：順位が上がっても相談が増えない場合、SEOだけでなく、訴求・サービスページ・フォームのズレを確認します。

Google検索で必要なのは、まず通常の検索対象になること

ページがクロール・インデックス可能で、検索結果にスニペットを表示できることが前提です。robots.txt、noindex、canonical、サイトマップ、内部リンクを確認し、重要な情報を画像だけでなく本文テキストとして掲載します。

AIが理解しやすい構成は、人にも分かりやすい構成

冒頭で質問への答えを示し、その後に理由、具体例、手順、注意点、FAQを続けます。主語や対象を省略しすぎず、専門用語を定義し、数値・事例・一次情報の出典と更新日を示します。構造化データは、画面に見える内容と一致させます。

llms.txtや特殊なAI用マークアップだけに頼らない

llms.txtは補助的な案内として利用できますが、GoogleのAI検索へ表示されるための必須条件でも、順位を保証する仕組みでもありません。内容の独自性、正確性、内部リンク、ページ体験、更新と計測を優先します。