# ナギサコーポレーション > 中小企業・製造業のためのオウンドメディア構築（SEO・AIO）と、AIによる業務効率化の会社。自社で23のWebメディア・8,155ページを企画・運営しており、記事の中の数字は自社メディアの Google Search Console 実測値を使っている。 - 所在地：東京都渋谷区（打ち合わせから納品まで、メール・チャットで完結。全国対応） - 連絡先：nagisacorporation@gmail.com ／ 相談フォーム https://nagisacorporation.com/contact/ - 料金：オウンドメディア、AI活用ともに初期費用3万円から（内容と規模で変わる。見積もり無料） ## 中小企業・製造業のSEO - [中小企業・製造業のSEOとは？記事・サイト設計・計測をどう組み合わせるか](https://nagisacorporation.com/seo/): 中小企業・製造業のSEOとは、まだ社名を知らない人が困りごとを検索したときに、自社のページが答えとして見つかる状態を作ることです。記事・サイト設計・比較型ページ・計測の4つの関係と、読む順番をまとめました。 ### オウンドメディア - [オウンドメディアとは？中小企業・製造業が始める前に決めることと進め方](https://nagisacorporation.com/seo/owned-media/): オウンドメディアとは、会社が自分で持ち、中身を決められる情報発信の場のことです。会社案内と課題解決型の記事の違い、同じドメインに置くか、最初の記事の選び方、相談の入口までを中小企業・製造業向けにまとめました。 - [オウンドメディアとホームページの違いは？役割・読む人・作り方で比べる](https://nagisacorporation.com/column/1/): オウンドメディアとホームページの違いは、読む人が会社をすでに知っているかどうかです。ホームページは確かめに来る人、オウンドメディアは悩みを検索して出会う人のための場所。役割、中身、URLの置き方まで比べます。 - [オウンドメディアの費用は何で決まる？外注・内製・月額の内訳を作業ごとに分解](https://nagisacorporation.com/column/2/): オウンドメディアの費用は「誰がどの作業をやるか」と「記事の本数」で決まります。設計・聞き取り・執筆・サイト・計測の作業ごとに、外注と内製で何にお金と時間がかかるかを分解しました。 - [オウンドメディアが向いている会社・向かない会社｜BtoB・製造業の判断基準](https://nagisacorporation.com/column/3/): オウンドメディアが向いているのは、お客様が買う前に検索で調べていて、その答えを社内の人が持っている会社です。BtoB・製造業を中心に、向く会社と向かない会社を見分ける6つの問いと、向かない場合の代わりの手を整理しました。 - [社長・技術者への聞き取りから記事を作る手順｜ネタ切れしない質問の型](https://nagisacorporation.com/column/12/): オウンドメディアの記事ネタは、社長に「最近の問い合わせ10件の最初の一文」を思い出してもらうところから作ります。言葉を材質・加工・業界に分け、1つの問いを1ページにする手順と、聞き取りで使う質問をまとめました。 - [課題解決事例の書き方｜製造業の導入事例を相談につなげる7つの部品](https://nagisacorporation.com/column/13/): 課題解決事例は「〈材質・工法〉で〈部品名〉の〈何が良くなったか〉」という題と、要約カード・相談前・やったこと・結果・判断のポイント・事例ごとの相談ボタンで組みます。結果にはお客様が確認した数字だけを書きます。 - [製造業のオウンドメディアは「技術相談サイト」の型で作る：構成と入口](https://nagisacorporation.com/column/16/): 製造業のオウンドメディアは、困りごとの名前を付けた技術相談サイトとして作ると組み立てやすくなります。サイト名、材質・加工・業界の入口、事例とFAQの作り方、全ページ共通の相談口までを順に説明します。 - [BtoBサイトの問い合わせ導線の見直し方：フォーム・図面添付・資料DL](https://nagisacorporation.com/column/17/): BtoBサイトの問い合わせ導線は、フォームの項目、図面の添付、記事ごとの相談ボタン、資料ダウンロードの4つに分けて、問い合わせを妨げる点を見直します。誤送信を防ぐ仕掛けと、受信箱まで確かめる手順も説明します。 ### サイト設計 - [SEOのサイト設計とは？階層と内部リンクで専門性を伝える作り方](https://nagisacorporation.com/seo/structure/): SEOのサイト設計とは、記事を1本ずつ強くすることより、テーマごとの親ページ・記事・内部リンクで「何の専門サイトか」をGoogleに伝える作業です。階層の組み方とリンクの張り方を、自社メディアの実測とあわせて説明します。 - [トピカルオーソリティとは？中小企業のサイトで専門性を認めてもらう作り方](https://nagisacorporation.com/column/4/): トピカルオーソリティとは、1つのテーマを深く抜けなく書いたサイトが、その分野の専門的な情報源として検索エンジンに扱われる状態を指すSEO業界の言葉です。Googleの公式資料で言えることと言えないことを分け、作り方を説明します。 - [ハブページとは？サイトの階層構造とパンくずの作り方を製造業の例で](https://nagisacorporation.com/column/5/): ハブページとは、テーマの全体像を説明し、その下の分類や記事へ案内する親ページです。1つの一覧に並べただけの技術コラムを、ハブ→カテゴリ→記事に組み直す手順とパンくずリストの設定を説明します。 - [内部リンクとアンカーテキストの付け方：Googleの指針と張り忘れの防ぎ方](https://nagisacorporation.com/column/6/): アンカーテキストとは、リンクとしてクリックできる文字の部分です。内部リンクは「こちら」ではなく、リンク先の中身が分かる具体的で簡潔な言葉で張ります。Googleの公式な指針と、私たちが3回やった張り忘れの失敗、その防ぎ方を説明します。 - [ミドルワードとは？受け皿ページの作り方と見つけ方を樹脂メーカーの例で](https://nagisacorporation.com/column/7/): ミドルワードとは、検索数の多い1語のビッグワードと、3語以上の具体的な検索語の間にある、2語前後の検索語のことです。「エンプラとは」のような語に1枚で答える受け皿ページの作り方と見つけ方を、樹脂メーカーを例に説明します。 ### 比較サイト・データベース型 - [比較サイト・データベース型サイトのSEO｜型1つで多数のページを作る考え方](https://nagisacorporation.com/seo/database/): データベース型サイトとは、1つのページの型に多数のデータを流し込んでページを作るサイトです。比較サイトや材料・加工のデータベースが典型で、記事型とは効く手が違います。向く会社と、検索に出るページの条件を実測とあわせて説明します。 - [比較サイト（データベース型サイト）のSEOとは：記事型との違いと組み合わせ方](https://nagisacorporation.com/column/19/): データベース型サイトのSEOとは、1つの型に流し込むデータと項目を整え、名前＋条件で検索する人に答えるページを作ることです。記事型との違い、向くデータ、私たちが比較サイトで失敗したことを説明します。 - [一覧・絞り込みページを増やしても検索に出ない理由と、検索に出る一覧の条件](https://nagisacorporation.com/column/20/): 一覧や絞り込みのページは、データがあれば一気に増やせますが、検索には出にくいページです。自社の4サイトでは一覧の表示ページ率が3.6%でした。その数字の読み方と、Googleの説明、検索に出る一覧の条件を説明します。 - [公式情報を同じ基準で比べる比較ページの作り方：量産とスパムポリシーの境目](https://nagisacorporation.com/column/21/): 比較ページが量産スパムになるかどうかは、ページ数ではなく、1枚ごとに読者が判断できる材料があるかで決まります。同じ基準・公式の出典・確認日・分からないことの4つを書く作り方と、Googleのスパムポリシーの読み方を説明します。 ### 計測と改善 - [オウンドメディアの計測と改善：見るのは4つの数字だけでいい](https://nagisacorporation.com/seo/measure/): オウンドメディアの成果は、表示ページ率・10位以内のページの割合・月の問い合わせ数・問い合わせにつながった記事の4つで判断します。Search ConsoleとGA4のキーイベントでの測り方を実測つきで説明します。 - [Search Consoleで最初に見る4つの数字｜表示ページ率から始める見方](https://nagisacorporation.com/column/14/): Search Consoleで最初に見るのは、表示ページ率・表示回数・平均掲載順位・表示された検索語の数の4つです。1,077ページの自社メディアの実測と、URLの表記ゆれで率が100%を超える落とし穴を説明します。 - [作ったページが検索に出ない理由｜インデックスと表示ページ率で切り分ける](https://nagisacorporation.com/column/15/): ページが検索に出ないのは、Googleに見つかっていない、インデックス未登録、登録されても合う検索語が無い、のどれかです。1,024ページ作って2週間流入0だった実測と、切り分け方を説明します。 - [表示されているのにクリックされないページの直し方：リライトするかの判断](https://nagisacorporation.com/column/18/): 表示されているのにクリックされないページは、順位・検索語とのずれ・タイトルと説明文のどこに原因があるかを順に切り分けてから直します。Search Consoleの定義と、リライトするか・別ページにするか・待つかの判断を説明します。 ## LLMO（AIO・AEO・GEO） - [LLMO（AIO・AEO・GEO）：AIの答えで選ばれる会社になる](https://nagisacorporation.com/llmo/): LLMOとは、ChatGPTやGoogleのAI機能が答えを作るとき、自社が候補に挙がり、正しく説明される状態を作る取り組みです。AIO・AEO・GEOとの関係、Googleの公式な立場、自社サイト・第三者・SNS・計測の4つの進め方をまとめました。 ### 自社サイトの対策 - [自社サイトのLLMO対策：AIが判断の材料にできる事実を、自社の言葉で置く](https://nagisacorporation.com/llmo/own-site/): 自社サイトのLLMO対策とは、取引先が会社を選ぶときの判断材料を、AIが根拠にできる形でページに書くことです。判断基準ごとの事実、課題別のよくある質問、誰向けかの正確な書き方、構造化データ、クローラーの確認を順に説明します。 - [AIOとLLMOとは？AEO・GEOとの違いと、AI検索対策がSEOと違うところ](https://nagisacorporation.com/column/8/): AIO・LLMO・AEO・GEOは、AIが答えを作るときに自社の情報を根拠として選んでもらう取り組みを指す業界の呼び名で、指す範囲が少しずつ違うだけです。Googleは「SEOのまま」と説明しています。呼び名ごとの違いと、SEOと本当に違うGoogle以外のクローラーの話を一次情報で整理します。 - [llms.txtとは？書き方と、置いても検索順位は変わらないという事実](https://nagisacorporation.com/column/9/): llms.txtとは、サイトの概要と主なページをAI向けにまとめて、サイトの一番上に置くMarkdown形式のテキストファイルです。Googleは「Google検索は使っておらず、置いても順位に害も効果もない」と公式に書いています。書き方と、それでも置く理由・置かなくていい理由を整理します。 - [構造化データとは？AI検索での役割と、FAQ表示が終わった後の扱い方](https://nagisacorporation.com/column/10/): 構造化データとは、会社名や記事の公開日などページの中身を、検索エンジンが読み取れる決まった書式で書き添える注釈です。AI検索には必須ではなく、FAQのリッチリザルトは2026年5月に表示が終わりました。中小企業が入れる4種類と、画面に見えないことを書かない決まりを解説します。 - [AIに引用される文章の書き方：AI Overviewsに拾われるページの条件](https://nagisacorporation.com/column/11/): AIに引用されるための特別な書き方はありません。Googleは「生成AI検索のためだけに書き方を変える必要はない」としています。差がつくのは、検索の候補に入ること、問いに冒頭で答えること、自社にしかない情報を見える場所に書くことです。製造業の例文つきで解説します。 ### 比較サイト・口コミ・第三者メディア - [比較サイト・口コミ・第三者メディアとAI検索：自社の外の書かれ方にできること](https://nagisacorporation.com/llmo/third-party/): AI検索は自社サイトだけでなく、比較サイトや口コミ、業界メディアの記事も読んで答えを作ります。自社の外の紹介文がそのまま会社の説明になることがあるので、事実の誤りを直してもらう、正しい材料を渡す、やらせをしない、の3つが対策の中心です。 - [AIは自社サイトの外も読んでいる：比較サイト・口コミ・記事が会社の説明を変える](https://nagisacorporation.com/column/22/): AI検索は1つの質問に複数の検索をかけ、複数のサイトを根拠に答えを作ります。自社サイトは材料の1つで、比較サイトや口コミの書き方が会社の説明になることがあります。仕組みと、外の書かれ方を調べる手順を説明します。 - [比較サイトや紹介記事に、正しい情報を載せてもらう頼み方とファクトシート](https://nagisacorporation.com/column/23/): 比較サイトや紹介記事には、事実の誤りの訂正を根拠付きで頼めます。新規掲載も資料を渡して検討を頼めますが、掲載や評価を決めるのは相手です。相手が使いやすい事実の資料（ファクトシート）の項目と、訂正依頼の文面例を載せています。 - [自社で比較・ランキングを作るときの注意：ステルスマーケティング規制と比較広告](https://nagisacorporation.com/column/24/): 2023年10月1日から、広告であることを隠す表示はステマとして景品表示法の規制対象です。自社サイトの比較は通常は対象外ですが、中立な第三者に見える作りは対象です。自社を1位にする比較の危うさと代わりの作り方を説明します。 ### SNS・PR - [SNS・PRとAI検索：社名と紹介文をそろえ、引用できる事実を出す](https://nagisacorporation.com/llmo/sns/): SNSやプレスリリースがAI検索の答えにどこまで効くかは、公式にも分かっていない部分が多くあります。確かなのは、どこでも同じ社名と紹介文を使い、引用できる事実を出し、不自然な言及集めをしないことです。 - [社名と紹介文をどこでも同じにする：AIに同じ会社だと分かってもらう手順](https://nagisacorporation.com/column/25/): 社名や紹介文がサイト・SNS・求人サイトでばらばらだと、検索エンジンやAIは同じ会社だと判断しにくくなります。そろえる項目、長さ別の紹介文、構造化データのsameAsで公式アカウントを示す方法を、Googleの資料にもとづいて説明します。 - [SNS・noteの発信はAIの答えに効くのか：分かっていることと未確認のこと](https://nagisacorporation.com/column/26/): SNSやnoteの投稿がAI検索の答えにどれだけ効くかは、公式にも私たちの実測でもはっきりしていません。noteのリンクにnofollowが付いていること、各SNSの読まれ方は未確認であることを分けたうえで、発信するなら何を書くかを説明します。 - [プレスリリースとAI検索：何を書けば引用されるか、何を書いてはいけないか](https://nagisacorporation.com/column/27/): プレスリリースでAI検索に引用されうるのは、誰に向けた何か、いつから、数字と出典が1文で書かれた部分です。根拠の無い「業界初」は材料になりません。リンク目的の配信はGoogleのリンクスパムの例です。書く項目と書き換え例を載せています。 ### AIでの見え方の測り方 - [AIでの見え方の測り方：問いを決め、答えを記録し、事業の数字につなげる](https://nagisacorporation.com/llmo/measure/): AIでの見え方は、決めた問いへのAIの答えを毎月同じやり方で記録し、公式の計測画面と、知ったきっかけ・社名検索などの事業の数字と並べて見ます。何が測れて何が測れないかを、Google・Microsoft・OpenAIの公式情報で整理しました。 - [AIに聞かれる「問い」の決め方：相談段階と確認段階に分けて選ぶ](https://nagisacorporation.com/column/28/): LLMO対策で追う問いは、社名を知らない人が発注先を探す「相談段階」と、社名を知った人が確かめる「確認段階」に分けて決めます。問いの集め方、絞り方、製造業と私たち自身の例、やってはいけない決め方を説明します。 - [AIでの推薦を記録する：毎月の星取り表の作り方と、答えの揺れの扱い方](https://nagisacorporation.com/column/29/): AIでの推薦は、決めた問いを決めたAIに同じ条件で数回ずつ聞き、名前が出たか・正しく説明されたかを毎月同じ表に残して確かめます。どのAIを選ぶか、何を記録するか、答えの揺れをどう扱うかを、表の型つきで説明します。 - [AI経由の効果の見方：知ったきっかけ・社名検索・AIからの訪問を並べて読む](https://nagisacorporation.com/column/30/): AI経由の効果は1つの数字では測れません。相談フォームの「知ったきっかけ」、Search Consoleの社名を含む検索の推移、GA4のAIサービスからの訪問を並べて読みます。それぞれ何が分かり何が分からないかを公式情報で確かめ、私たちが足した欄も紹介します。 ## 自社メディアの事例（Search Console の実測） - [1,077ページの暦メディアで、検索に出るページの割合を追った記録（29.8%→最大59.6%→46.4%）](https://nagisacorporation.com/case/1/): 表示ページ率 29.8%→最大59.6%（その後46.4%）・平均順位 24.1位→19.3位 - [持っているデータの出し方を変えて、300ページにまとめて効かせた](https://nagisacorporation.com/case/2/): 5か所の直しで300・312・47・39ページと一覧すべてに反映 - [立ち上げ間もない4サイトで分かった、検索に出やすいページの種類](https://nagisacorporation.com/case/3/): 2026年8月22日時点でクリック合計0。3種類のページでは記事9.2%・一覧3.6% ## 会社とサービス - 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