2026年9月– date –

GA4でAI流入を確認する手順を3段階で解説。2026年5月に追加された「AI Assistant」チャネルの見方、Perplexityを拾うカスタムチャネルグループの作り方、探索レポートの設定までをGoogle公式ヘルプの記載に沿って整理しました。GA4では追えない3つの穴と、60日1,776回の実測データもあわせて紹介します。

ChatGPTやGeminiが自社について誤った情報を答えるとき、企業側にできることは3つです。日付つきの記録、元情報の修正、各AIの公式窓口への報告という手順を、60日間・1,776回の自社観測データとGoogle・OpenAIの公式案内をもとに解説します。

競合の社名はChatGPTに出るのに自社は出てこない。原因は2つに絞れます。60日間・1,776回の実測データをもとに、「競合だけ出ている質問」と「誰も出ない質問」の見分け方、AIにサイトを読ませる技術的な確認、一次情報で差を埋める手順を優先順位つきで解説します。

AIに引用される記事の書き方を、Google検索セントラルとOpenAIの公式ドキュメントで裏を取れる4つの条件に整理しました。コモディティでない一次情報、答えの単位になる見出し、根拠の明示、クローラー許可の4点です。53日1,566回の自社実測データつきで、やらなくていい施策もあわせて解説します。

E-E-A-TはAI検索のランキング要因そのものではありません。Google公式の見解を確認したうえで、自社サイトを53日間・1,566回観測した実測データと突き合わせ、中小企業が現実的に用意できる経験・専門性・権威性・信頼の根拠の作り方を具体的に解説します。

会社概要ページの書き方をAI検索の観点から解説。基本情報のテキスト化、事業内容の1文の型、代表者情報、Organization構造化データ、外部の表記ゆれ統一の5手順を、53日1,566回の実測データとGoogle公式ドキュメントをもとに整理しました。

llms.txtとは、サイトの要点と主要ページをMarkdownでまとめAIに案内する提案仕様です。Googleは検索で使っていないと明言しており、効果の裏付けは現時点でありません。仕様と2026年の対応状況を一次情報で確認し、53日1,566回の自社AI検索観測データとあわせて、中小企業がいま用意すべきかを判断軸つきで整理します。

構造化データはAI検索に効くのか。Googleは公式に「生成AI検索に特別なschema.orgマークアップは不要」と明言しています。ではなぜ入れるのか、中小企業が最低限入れるべき3種類は何か。53日1,566回の実測データとGoogle公式ドキュメントをもとに、優先順位まで整理しました。

税理士・行政書士がChatGPT・Gemini・Google AI Overviewsにどう紹介されているかを、53日間1,566回の実測データをもとに解説します。指名系では93.6％出るのに比較系の6設問は0.0％という構造の理由、自分で見え方を確かめる手順、今日からできる改善策5つをまとめました。