AI検索時代のWeb技術を学ぶ、
専門ナレッジ・ハブ。

インフラ・構造化データ・メタデータ・コンテンツ質の4つのLayer（4層構造）で整理する、AI検索時代の完全基礎マニュアル。robots.txtからllms.txt、JSON-LD、E-E-A-Tまで、Before/Afterコード付きで完全解説。

生成AIベースの検索エンジンは従来のGoogleとどう違うのか。引用（Citation）されるためのライティングテクニックや、自社データの提供戦略を解説する、本ライブラリの核となる戦略ガイド。

AI検索エンジン（ChatGPT Search・Gemini等）とAI開発ツール（Cursor・Claude Code等）の両方にサイトを正しく理解させる「llms.txt」の書き方から実装・運用まで体系的に学べるオンライン技術書。

経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trustworthiness）をWebサイトで技術的に証明する方法。AI検索時代にGoogleとAIの両方から信頼される情報源になるための実践ガイド。

単なるSEOの枠を超えた、AIへの直接的なデータ提供技術。OrganizationやFAQPageから、Next.jsでの動的生成、AIOGeoScanを用いたエラー解消法までを網羅。

robots.txtによるクローラー制御、sitemap.xmlによるインデックス促進、llms.txtとの使い分けまでを体系化。AIクローラー時代に適切なアクセス制御設計ができるようになるための実践ガイド。

title・H1・JSON-LD・見出し階層の矛盾は、AIに「信頼できない情報源」と判断されます。カテゴリ横断の整合性がAI Overviewsや生成AIの引用可否を左右する仕組みと、診断レポートを使った矛盾検出・修正フローを体系的に解説。