{"type":"blog","slug":"prtimes-ai-citation-experiment","title":"PR Timesで配信したプレスリリースはAI検索に引用されるのか？ -- 1,056回の実験レポート","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/prtimes-ai-citation-experiment","publishedAt":"2026-06-18","updatedAt":"2026-06-30","description":"全7実験・1,056回のAI検索テストを実施。「数値密度が高いほど引用される」という初期仮説を撤回。テーマ選び・クエリの聞き方・記事構造タイプが引用を左右する。企業規模別の戦略をデータで解説。"}
{"type":"knowledge","slug":"chatgpt-user-query-analysis","title":"Almost Nobody Asks ChatGPT for \"Recommendations\" — A Quantitative Analysis of 11,349 Real Logs","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/chatgpt-user-query-analysis","publishedAt":"2026-06-25T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"We analyzed 11,349 real ChatGPT conversation logs (including 2,500 Japanese queries) across 7 dimensions. 'Best' and 'top' appear in only 2.6% of queries. This article reveals the gap between how users actually talk to AI and how businesses assume they do."}
{"type":"knowledge","slug":"chatgpt-user-query-analysis","title":"ChatGPTに「おすすめ教えて」と聞く人はほぼいない — 実ログ1万件の定量分析","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/chatgpt-user-query-analysis","publishedAt":"2026-06-25T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"ChatGPT実ログ11,349件（日本語2,500件含む）を7軸で定量分析。「おすすめ」の出現率はわずか0.28%。ユーザーが実際に使う文言と、企業が想定する文言のギャップを数値で示す。"}
{"type":"blog","slug":"aeo-measurement-blind-spot","title":"「AI検索で1位です」-- その質問、誰がしてるんですか？","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/aeo-measurement-blind-spot","publishedAt":"2026-06-18","updatedAt":null,"description":"AEO計測の盲点: 自分で考えた質問で自社を測っても意味がない。ユーザーの質問空間の定義と統計的に有意な観測の必要性を、3,419回の実験データとともに解説。"}
{"type":"knowledge","slug":"aeo-measurement-problem","title":"AEO施策、効果測定してますか？ — 施策100個やっても測れなければ意味がない","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/aeo-measurement-problem","publishedAt":"2026-06-17T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AEO・GEO施策の効果測定が業界全体で欠落している構造的問題を指摘し、統計的に有意な計測に必要な3要素を実験データとともに解説する。"}
{"type":"blog","slug":"aeo-guide-2026","title":"AEOとは？AI時代の「見つけてもらう」を図書館と司書で理解する【2026年版】","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/aeo-guide-2026","publishedAt":"2026-02-01","updatedAt":"2026-06-17","description":"AEO（Answer Engine Optimization）の意味と対策方法を、図書館と司書のメタファーで分かりやすく解説。3,400以上の観測データに基づく、AIに推薦されるための4フェーズ実践手順。"}
{"type":"knowledge","slug":"aeo-cost-effectiveness","title":"AEO対策の費用と効果 — 料金相場・ROI計算式・業種別の投資目安","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/aeo-cost-effectiveness","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AEO対策にかかる費用の相場、期待できる効果、ROIの計算方法を解説します。自社で行う場合と外注する場合の費用感、業種別の投資対効果の目安を、実データに基づいて提示します。"}
{"type":"knowledge","slug":"aeo-optimization-methods","title":"AEO対策の方法 — AI検索で自社名が推薦されるまでの実践手順","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/aeo-optimization-methods","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AEO対策の具体的な方法を、優先度順にステップバイステップで解説します。SEO基盤の整備からコンテンツ構造化、外部シグナル獲得まで、実測データに基づいた実践手順を紹介します。"}
{"type":"knowledge","slug":"ai-cognition-guide","title":"What is AI Cognition? — How AI Perceives Your Company","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-cognition-guide","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AI Cognition refers to how AI search engines like ChatGPT, Perplexity, and Google Gemini recognize, understand, and recommend your company, brand, or service to users. This guide explains the new marketing paradigm using the Library & Librarian metaphor."}
{"type":"knowledge","slug":"ai-cognition-guide","title":"AI認知とは？ — AIはあなたの会社を何だと思っているか","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-cognition-guide","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AI認知とは、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索エンジンがあなたの会社・ブランド・サービスをどのように認識し、ユーザーに推薦しているかを指す概念です。図書館と司書のメタファーで、AI時代のマーケティングの新しい前提を解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"ai-librarian-recommendation","title":"The AI Librarian's Recommendation List — AEO, GEO, and LLMO Are Different Librarians in the Same Library","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-librarian-recommendation","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AEO, GEO, LLMO, and MEO are different terms, but they reference the same data. They're simply different AI librarians recommending books from the same Google-organized library. This unified framework simplifies AI-era marketing strategy."}
{"type":"knowledge","slug":"ai-librarian-recommendation","title":"AI司書の推薦リスト — AEO・GEO・LLMOは同じ図書館の違う司書である","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-librarian-recommendation","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AEO、GEO、LLMO、MEOは異なる用語ですが、参照するデータは同じです。Googleが整理した図書館を、異なるAI司書がどう推薦するかの違いにすぎません。この統一フレームワークで、AI時代のマーケティング戦略をシンプルに理解できます。"}
{"type":"knowledge","slug":"ai-search-not-cited-causes","title":"AI検索で引用されない5つの原因と対策 — 社名が出ない構造的理由を解説","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-search-not-cited-causes","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"ChatGPTやPerplexityで自社名が出てこない原因を、3,400以上の観測データに基づいて解説します。ドメイン信頼性、コンテンツ構造、外部シグナルなど、5つの構造的原因とその対策を具体的に示します。"}
{"type":"knowledge","slug":"ai-visibility-competitive-analysis-framework","title":"AI可視性の競合分析フレームワーク -- 質問空間ベースの競合ポジション評価手法","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-visibility-competitive-analysis-framework","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AI検索における競合ポジションを質問空間の重複分析、Citation率比較、Response Share推移で評価するフレームワーク。テンプレート付き。"}
{"type":"knowledge","slug":"ai-visibility-maturity-model","title":"AI可視性成熟度モデル -- 不可視から不可欠へ、5段階の評価フレームワーク","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-visibility-maturity-model","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AI検索における自社の現在地を5段階で評価するフレームワーク。各段階の定量閾値、段階ごとの改善アクション、競合との相対評価の方法を解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"ai-visibility-reporting-kpi-guide","title":"AI可視性レポーティングガイド -- KPI設計・ダッシュボード構成・ステークホルダー報告の実践手法","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-visibility-reporting-kpi-guide","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AI可視性の計測結果を経営層・マーケチーム・代理店向けに報告するためのKPI設計、ダッシュボード構成、レポートテンプレートを解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"personal-ai-cognition-guide","title":"How to Check Your Personal AI Cognition — Does ChatGPT Know Who You Are?","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/personal-ai-cognition-guide","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"From freelancers and executives to experts and job seekers — learn how to check how AI perceives you as an individual, and practical actions to improve your personal AI Cognition."}
{"type":"knowledge","slug":"personal-ai-cognition-guide","title":"個人のAI認知を調べる方法 — ChatGPTはあなたを知っているか","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/personal-ai-cognition-guide","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"フリーランス、経営者、専門家、就活生まで。AIがあなた個人をどう認識しているかを確認する具体的な手順と、AI認知を高めるための実践的なアクションを解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"why-some-companies-get-ai-recommended","title":"なぜあの会社はAIに推薦されて、あなたの会社はされないのか","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/why-some-companies-get-ai-recommended","publishedAt":"2026-06-16T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"AI検索で引用される企業とされない企業の差を、GPR実験データと実例分析で解明します。CINC、アネマなど実際にAIに引用される企業のパターンを逆算し、引用される側に回るための条件を具体的に解説します。"}
{"type":"blog","slug":"open-methodology-ai-visibility-standards","title":"なぜ手法を公開するのか -- AI可視性のオープンスタンダードという戦略","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/open-methodology-ai-visibility-standards","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"Sightedがメソドロジーを公開する戦略的理由。Google AnalyticsやPageRankの先例に学ぶ「標準を公開して市場を作る」アプローチ。"}
{"type":"blog","slug":"sighted-methodology-ai-visibility-optimization","title":"Sightedメソドロジー -- AI可視性最適化の体系的アプローチ完全ガイド","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/sighted-methodology-ai-visibility-optimization","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"Measure→Diagnose→Optimize→Monitor→Iterateの5フェーズでAI可視性を体系的に改善するSightedの方法論。"}
{"type":"blog","slug":"ai-citation-content-patterns-research","title":"4,365件のAI引用を分析して見えた、推薦されるコンテンツの構造パターン","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/ai-citation-content-patterns-research","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"GPR実験の引用URLを構造レベルで分析。AIに引用されるページに共通する6つの構造パターンと実践テンプレート。"}
{"type":"blog","slug":"sighted-ai-visibility-growth-case-study","title":"Citation率0%から45%へ -- Sighted自身の120日間AI可視性改善の全記録","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/sighted-ai-visibility-growth-case-study","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"Sightedが自社ドメインを対象に120日間実践したAI可視性改善の全記録。施策→計測→結果の因果関係をタイムラインで公開。"}
{"type":"blog","slug":"ai-visibility-industry-benchmarks-2026","title":"AI可視性ベンチマークレポート 2026 -- 日本10業界のCitation率・Mention率比較","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/ai-visibility-industry-benchmarks-2026","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"日本市場10業界のAI可視性ベンチマーク。Mention率・Citation率・Response Shareの業界別基準値を初公開。"}
{"type":"blog","slug":"question-space-url-first-measurement","title":"質問空間(Question Space)とは -- URL起点の計測がAI可視性の理解を変える理由","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/question-space-url-first-measurement","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"質問空間（Question Space）の定義と、クエリ起点vsURL起点の計測パラダイムの比較。AIの認知構造から逆算して自社の可視性を把握するSightedの計測方法論を解説。"}
{"type":"blog","slug":"ai-visibility-measurement-stack","title":"AI可視性の計測スタック -- Mentions・Citations・Response Share・Placements・AEO Scoreの定義と使い分け","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/ai-visibility-measurement-stack","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"AI可視性を構成する5つの指標の定義、計算式、解釈ガイド、よくある誤読を標準リファレンスとして整理。"}
{"type":"blog","slug":"ai-visibility-market-definition","title":"AI可視性とは何か -- 検索マーケティングの次の主戦場を定義する","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/ai-visibility-market-definition","publishedAt":"2026-06-16","updatedAt":null,"description":"AI可視性（AI Visibility）の定義、SEOとの違い、4つの計測次元（Mentions・Citations・Response Share・Placements）、改善の始め方を解説。"}
{"type":"knowledge","slug":"aeo-monitoring-tools-guide","title":"AI回答モニタリングツール おすすめ比較【2026年版】— 引用状況の計測と選び方","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/aeo-monitoring-tools-guide","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":"2026-06-15T00:00:00.000Z","description":"AI回答の引用モニタリングツールを比較。ChatGPT・Perplexity・GeminiでのAI回答における自社の引用・言及状況を計測するツールの選定基準、Sighted・Otterly・Peec等の機能比較と指標の解釈方法を解説します。"}
{"type":"blog","slug":"ai-citation-conditions-109-queries","title":"109質問 x 439観測で分かった、AIに引用されるサイトの条件","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/ai-citation-conditions-109-queries","publishedAt":"2026-06-10","updatedAt":null,"description":"GPR実験で109の質問をAI検索に投げ、439回の応答を観測。4,365件の引用URLと440ドメインを分析して見えた「AIに引用されるサイトの5つの条件」を定量データで解説。"}
{"type":"blog","slug":"aeo-vs-seo","title":"AEOとSEOの違いとは？AI検索時代に必要な最適化戦略を解説","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/aeo-vs-seo","publishedAt":"2026-06-09","updatedAt":null,"description":"AEO（Answer Engine Optimization）とSEO（Search Engine Optimization）の目的・指標・施策の違いを体系的に比較。AI検索が普及する2026年に、両方を組み合わせて可視性を最大化する方法を解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"free-diagnosis-report-guide","title":"無料診断結果の見方と改善手順 — AEOスコアを実行可能なタスクに変換する","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/free-diagnosis-report-guide","publishedAt":"2026-04-18T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"Sighted の無料診断レポートを受け取ったあと、AEOスコアと課題一覧を解釈し、重大度順に改善タスクを実行するための手順書。各チェック項目の詳細記事へリンクします。"}
{"type":"knowledge","slug":"sighted-scoring-algorithm","title":"Sightedのスコアリングアルゴリズム解説: 回答リンクに対する質問空間の特定","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/sighted-scoring-algorithm","publishedAt":"2026-03-19T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"SightedのAEOスコアリングを支える独自アルゴリズム「回答リンクに対する質問空間の特定」の仕組みと、他社ツールとの違いを解説。"}
{"type":"knowledge","slug":"aeo-content-first-framework","title":"AEO実行フレームワーク — コンテンツから逆算するAI可視性の獲得手順","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/aeo-content-first-framework","publishedAt":"2026-03-12T00:00:00.000Z","updatedAt":"2026-03-18T00:00:00.000Z","description":"AEOの施策順序を定義するフレームワーク。技術要件の整備→コンテンツ作成→質問の逆算→計測→境界拡張の5ステップで、AI検索での引用を体系的に獲得する手順を解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"sighted-aeo-measurement-case-study","title":"Sighted自社AEO計測ケーススタディ: 109質問 x 30回観測で見えた質問空間の実態","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/sighted-aeo-measurement-case-study","publishedAt":"2026-02-28T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"SightedがSighted自身のドメインを対象に実施したAEO計測実験の全データ。109質問・30回反復観測・697競合ドメインの分析結果から、AI検索における可視性の実態と施策優先度を解説する。"}
{"type":"blog","slug":"ai-ready-site","title":"AI-Ready な企業サイトとは","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/ai-ready-site","publishedAt":"2025-02-06","updatedAt":"2026-02-28","description":"LLM・AI検索・AEOに最適化された企業サイトの設計ポイントと、当サイトで実装している具体例を解説します。構造化データ、メタ情報、クローラビリティ、llms.txt、セキュリティヘッダー。"}
{"type":"knowledge","slug":"ga4-seo-analysis","title":"GA4をSEO分析に使う方法 — 流入経路、イベント設計、AIトラフィックの分離","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ga4-seo-analysis","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":"2026-02-26T00:00:00.000Z","description":"Google Analytics 4をSEO分析に活用する方法を解説します。オーガニック流入の計測、イベント設計、AI経由トラフィックの分離の考え方を紹介します。"}
{"type":"knowledge","slug":"eeat-framework-guide","title":"E-E-A-Tフレームワーク完全ガイド — 2025年12月コアアップデート対応","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/eeat-framework-guide","publishedAt":"2026-02-20T00:00:00.000Z","updatedAt":"2026-02-25T00:00:00.000Z","description":"GoogleのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）評価基準を、2025年12月コアアップデートの変更点を含めて網羅的に解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"geo-optimization-guide","title":"GEOとは？生成エンジン最適化の実践方法 — AI検索で引用されるための対策【完全ガイド】","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/geo-optimization-guide","publishedAt":"2026-02-20T00:00:00.000Z","updatedAt":"2026-02-25T00:00:00.000Z","description":"Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexityなどの生成AI検索で自社コンテンツが引用されるための最適化手法を、データと実践に基づいて解説します。"}
{"type":"blog","slug":"ontology-aeo-content-editing","title":"オントロジーを前提にしたAEOコンテンツ編集 — エンティティ設計からSchema.orgまで","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/blog/ontology-aeo-content-editing","publishedAt":"2026-02-25","updatedAt":null,"description":"コンテンツをAIに正確に引用させるには、スキーマの前段階として「エンティティと関係の明示」が必要です。オントロジー設計の考え方、Schema.orgとの紐付け、Sightedスコアへの影響を上級者向けに解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"ai-seo-analysis-guide","title":"AIでSEO分析する方法 — Claude、ChatGPT、Geminiのプロンプトとワークフロー","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ai-seo-analysis-guide","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"Claude、ChatGPT、Geminiなどの生成AIをSEO分析に活用する方法を解説します。プロンプト例、ワークフロー、テクニカル診断との補完関係を紹介します。"}
{"type":"knowledge","slug":"ecommerce-seo-improvement","title":"EコマースのSEO/AEO改善ガイド — 分析結果に基づく業界特化のアクション","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/ecommerce-seo-improvement","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"Eコマースサイトが診断結果を踏まえて実施すべき改善アクションを解説します。Productスキーマ、カテゴリページのユニークコンテンツ、商品ページのAI引用最適化を業界別に整理します。"}
{"type":"knowledge","slug":"local-seo-improvement","title":"ローカルビジネスのSEO/AEO改善ガイド — 分析結果に基づく業界特化のアクション","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/local-seo-improvement","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"ローカルサービス企業が診断結果を踏まえて実施すべき改善アクションを解説します。LocalBusinessスキーマ、ロケーションページの品質ゲート、Googleビジネスプロフィールとの連携を業界別に整理します。"}
{"type":"knowledge","slug":"pagespeed-cwv-monitoring-guide","title":"PageSpeed Insights・CWV計測ガイド — 指標の読み方とツールの使い分け","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/pagespeed-cwv-monitoring-guide","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"PageSpeed Insights、Chrome User Experience Report、Search Console CWVレポートの概要、フィールドデータとラボデータの違い、TTFBとAIクローラーの関係を解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"publisher-seo-improvement","title":"パブリッシャーのSEO/AEO改善ガイド — 分析結果に基づく業界特化のアクション","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/publisher-seo-improvement","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"メディア・パブリッシャーが診断結果を踏まえて実施すべき改善アクションを解説します。Articleスキーマ、著者E-E-A-T、トピカルオーソリティの構築を業界別に整理します。"}
{"type":"knowledge","slug":"saas-seo-improvement","title":"SaaSのSEO/AEO改善ガイド — 分析結果に基づく業界特化のアクション","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/saas-seo-improvement","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"SaaS企業が診断結果を踏まえて実施すべき改善アクションを解説します。SoftwareApplicationスキーマ、ドキュメント・比較ページの最適化、AI引用に適したコンテンツ構造を業界別に整理します。"}
{"type":"knowledge","slug":"search-console-guide","title":"Search Console活用法 — インデックス・パフォーマンス・CWVレポートの読み方","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/search-console-guide","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"Google Search Consoleの主要レポートの見方、インデックス状況の確認、パフォーマンスデータの解釈、Core Web Vitalsレポートとの連携を解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"seo-audit-tools-guide","title":"SEO監査ツール比較ガイド — Screaming Frog、Ahrefs、Semrushの使い分けとAEO診断","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/seo-audit-tools-guide","publishedAt":"2026-02-23T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"Screaming Frog、Ahrefs、Semrushの役割と使い分け、各ツールで何を分析できるかを解説します。AEO特化の軽量診断としてSightedの位置づけも紹介します。"}
{"type":"knowledge","slug":"aeo-domain-analyzer-tool","title":"AEOドメイン分析ツール — 無料でテクニカルスコアを診断","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/aeo-domain-analyzer-tool","publishedAt":"2026-02-20T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"Sighted LPで提供する無料診断ツールの概要。ドメイン入力のみで18項目のAEO/SEOテクニカルチェックを実行し、スコアと改善ポイントを表示します。"}
{"type":"knowledge","slug":"content-quality-guide","title":"コンテンツ品質ガイド — ページタイプ別品質基準とAI引用最適化","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/content-quality-guide","publishedAt":"2026-02-20T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"ページタイプごとの品質基準（最低文字数、ユニーク率）、タイトルタグ・メタディスクリプションの要件、ロケーションページのクオリティゲートを解説します。"}
{"type":"knowledge","slug":"core-web-vitals-guide","title":"コアウェブバイタルとは？LCP・INP・CLSの閾値と改善方法【2026年版】","url":"https://lp.sighted-aeo.com/ja/knowledge/core-web-vitals-guide","publishedAt":"2026-02-20T00:00:00.000Z","updatedAt":null,"description":"2026年2月時点のCore Web Vitals（LCP、INP、CLS）の閾値、測定方法、一般的なボトルネックと改善方法を解説します。"}