全レッスン一覧

SEOの全体像 — AI時代に何が変わったか

SEOの3要素とAI Overviews時代の構造変化を理解する

AI検索時代の検索意図を30秒で分類する

AI検索にも効く4つの検索意図（Know/Do/Compare/Go）をAIツールで一括分類する

1人でもできるKW選定フレームワーク

検索ボリューム×難易度×自社適性でキーワードを選ぶ

タイトルタグの書き方｜文字数・検索結果の見え方・書き換えへの対応

記事の答えが伝わるタイトルを作り、SERPプレビューと実際の検索結果で確認。固定の文字数に頼らず、本文との一致と変更後のCTRを見ます。

メタディスクリプション — AIに書かせて人間が選ぶ

AIで3案生成→SERPプレビューで確認→CMSに反映

AIでコンテンツ品質を診断する

SEOスコア+LLMOスコアで品質を客観評価し、改善サイクルを回す

CTRで成果を測る — 上司を納得させるレポート術

CTRの読み方とシミュレーションで、SEOの成果を数値で語れるようになる

SEO施策の費用対効果を説明する

6タイプ分類と実データで、SEO投資の妥当性を社内に説明する

事例を作る — 小さな成功を社内で共有する方法

Before/Afterのケーススタディを作り、社内で信頼を積み上げる

SEOの社内共有の進め方｜他部署が判断できる報告と依頼の実例

SEOの数値を他部署の判断につなげる共有方法。自社Search Consoleの実数入りメモ、営業・CS・開発への依頼例を掲載。

プロトタイプで合意を取る — 完璧を求めず動かす技術

タイトル3案をSlackに投げる、下書きを見せて意見をもらう、のワークフロー

AI × SEOの運用設計 — 月次サイクルを回す

何をAIに任せ、何を自分で判断するか。月次カレンダーで仕組み化する

マーケターのためのAI入門 — ChatGPT/Claude/Geminiの使い分け

3大AIツールの特徴と、マーケ業務での使い分けを理解する

AIへの指示の出し方｜仕事が進むプロンプトと追加指示の実例

音声でも文章でも使えるAIへの依頼文。対象・条件・完成物を補う例と、検索実績の比較を確かめるテンプレートを掲載。

AIに読ませるインプット設計 — GSC/GA4データの食わせ方

GSC/GA4のデータをAIに効果的に渡して、分析と示唆を引き出す

AI記事作成パイプライン — 下書き→一次情報→編集の3ステップ

AIで下書き→人間が一次情報を追加→編集で仕上げる実践ワークフロー

AIライティングの品質管理 — ファクトチェック・E-E-A-T・独自性の担保

AI生成コンテンツの品質チェックポイントと、人間が加える価値

LLMO/GEO戦略 — AIに引用されるコンテンツの構造設計

ChatGPT・Gemini・Claudeに引用される構造設計と、GEOの実践手法

AI Overviewsの影響を調べる — 自社ページの診断実習

自社の1ページを選び、検索での表示・引用・来訪後を分けて記録する

AIエージェントで業務自動化 — 週次レポート・KW監視・競合分析

AIエージェントで繰り返し業務を自動化し、判断に集中する仕組みを作る

SNS運用にAIを使う方法｜自分の素材から投稿を作るプロンプト付き

実際の発言・記事・制作物からSNS投稿の下書きを作り、事実と文体を確認して公開する手順。媒体ごとの書き分けと投稿カレンダーのテンプレート付き。

AI画像生成 for マーケター — アイキャッチ・SNS素材・LP画像

Gemini/DALL-E/Midjourney の使い分けと、マーケ用途別プロンプトの型

AI × 競合分析 — 手動半日を30分に圧縮する

AIで競合サイトのコンテンツ・キーワード・構造を一括分析するワークフロー

AIで社内を動かす — 導入提案とROI説明の技術

AI導入の社内提案書テンプレート、経営層向けROI説明法、小さく始める導入ステップ

AI × SEO改善オペレーション

GSC・GA4・CTAで、次に直すページを決める

AI検索時代のSEO実践

自社の見え方を測り、引用される記事を作り、月次で回す

GSCデータをAIに読ませて、次に直す記事を決める

Search Consoleの数字から、今月直す記事を3本に絞る単体レッスン

GA4で読まれているのに動かないページを見つける

GA4のランディングページ、エンゲージメント、キーイベントから導線の漏れを見つける単体レッスン

記事からリードを獲るCTAと内部リンク設計

検索意図ごとに、講座、ツール、資料DL、相談導線への次の一手を設計する単体レッスン

ChatGPT・Geminiに自社がどう見えているか確認する

ChatGPTやGeminiに質問セットを投げ、自社の言及と競合比較を簡易監査する単体レッスン

AI検索に引用されやすい記事構造を作る

定義・手順・比較・FAQ・一次情報をAIが引用しやすい形に配置する単体レッスン

1人マーケターの月次SEO会議

GSC・GA4・制作ログを30分で確認し、来月やることを3つに絞る月次会議の型

コンテンツマーケティングとは — 広告費ゼロで顧客を呼ぶ仕組み

コンテンツマーケティングの定義・広告との違い・1-2人チームこそ向いている理由を理解する

ペルソナ設計 — 「全員向け」をやめると刺さり始める

検索データとインタビューからBtoBペルソナを作る実践ワークフロー

カスタマージャーニーマップ — コンテンツの「設計図」を描く

認知→検討→比較→決定の4フェーズで、各段階に最適なコンテンツを設計する

コンテンツカレンダー — 月4本を無理なく続ける計画術

KW選定→優先順位付け→月次カレンダー作成。テンプレート付きで即実践

読まれる記事の構成術 — 「3秒で離脱」を防ぐフレームワーク

PREP法・逆三角形・問題解決型。検索意図に合わせた記事テンプレートを使い分ける

一次情報の入れ方 — 「誰が書いても同じ」から抜け出す技術

社内データ・顧客インタビュー・独自調査を記事に組み込む実践テクニック

コンテンツリパーパス — 1本の記事をSNS・メルマガ・スライドに展開

記事→X投稿5本→メルマガ1本→スライド1枚。1素材マルチユースの実践法

コンテンツでリードを獲る — CTA設計とホワイトペーパー戦略

コンテンツ内CTA配置・ホワイトペーパー企画・CVR改善の実践ステップ

コンテンツの成果を測る — GA4×GSCで「効いてる記事」を見抜く

PV・セッション・CV・検索順位。4つの指標の読み方と改善アクションの決め方

リライト戦略 — 新規より「既存記事の改善」が10倍効率的な理由

順位停滞記事の診断→リライト判定基準→Before/After検証の実践サイクル

コンテンツマーケティングのROI — 上司に「続けてよかった」と言わせる

リード獲得単価・LTV貢献・広告費削減効果。3つの軸でROIを説明する方法

コンテンツ運用設計 — 1人チームの月次サイクルを回す

企画→制作→配信→計測→改善。月次サイクルのテンプレートで「仕組み」にする

Claude Codeとは — AIチャットと何が違うのか

claude.aiとClaude Codeの違い、「ファイルを直接触れるAI」の意味を理解する

インストール＆初期設定 — 5分で使えるようになる

Node.js確認→npmインストール→初回起動。つまずきポイントも解説

最初のタスクを投げてみよう — 「これやって」から始める

簡単なファイル作成・編集タスクで、Claude Codeの基本的な動き方を体感する

Claude CodeのGrep・Glob・Readの違い｜必要なファイルだけ探して読む

Globはファイル名、Grepは本文、Readは内容の確認。小さな練習用ファイルで使い分け、広い検索や読み飛ばしを防ぐ指示を紹介します。

CLAUDE.mdの書き方｜マーケティング業務で使う短い実例

CLAUDE.mdに何を書くかを、月次SEOメモの実例で解説。目的・資料・作業範囲・完成条件を記入したテンプレート付き。

Claude Codeのコンテキスト設計｜読む資料とルールの分け方

CLAUDE.md、.claude/rules、auto memory、参照資料の違いを整理。新旧の資料を混ぜず、根拠を確かめる教材と指示例を掲載。

Claude CodeとGoogle Driveを連携する方法｜MCP設定と接続確認

Google Driveの資料をClaude Codeから読むために、コネクターとMCPサーバーを選び、接続・権限・取得範囲を確認。GSC・GA4への応用も説明します。

スラッシュコマンドで業務を定型化する

繰り返す業務をスキルファイル化し、/コマンド一発で実行する仕組みを作る

Hooksで自動ワークフローを組む

セッション開始時・ツール実行時・終了時に自動で処理を走らせる仕組みを作る

サブエージェント — 複数タスクを並列処理する

Agentツールで調査・実装・レビューを並列実行。1人で3人分の作業を同時に回す

Claude Codeのチーム導入｜共有フォルダと最初の仕事の進め方

Claude Codeをチームで使うために、共有する資料・CLAUDE.md・確認役を揃えます。展開して試せる教材と引き継ぎチェック表付き。

実践プロジェクト — 自分だけのAIワークフローを作る

CLAUDE.md＋MCP＋Hooks＋スキルを組み合わせ、自分の業務に最適化されたAIアシスタントを構築する