非エンジニアの広報・マーケ担当者が、AI検索（LLMO）に選ばれる技術ブログを作るための視覚ガイド。読者の悩みから逆算し、やさしい言葉とシンプルな運営ルールで成果を出す手順をまとめました。

AI検索に選ばれる技術ブログは、冒頭で結論を伝え、専門用語にやさしい補足を添え、月2回の小さな改善を続けるだけで整えられます。非エンジニアでも実行できる3つの習慣をこのガイドが支えます。

「技術ブログをどう書けばいいか分からない」「AI検索で表示されるイメージがつかめない」という声に応えるため、初心者目線に徹したロードマップを用意しました。

🎯AI検索で選ばれるブログの必須要素

POINT 01

冒頭で主役級の答えを示す

TL;DRと導入で読者の疑問を先に解決。AIも人も「時間を無駄にしない記事」と判断し、引用されやすくなる。POINT 02

専門用語はやさしく翻訳

例え話や図解イメージを添えることで、非エンジニア読者が理解しやすくなり、AIの文章解析も正確さが増す。POINT 03

更新日と一次情報を提示

発表日・担当者・最新データを明記し、「信頼できる一次情報源」であることをアピールする。

📈継続しやすい運営ルール

• 1

  社内ヒアリングの型を統一
  「課題 → 解決策 → 効果」の3質問テンプレを配布し、誰が聞いても同じ情報が揃うようにする。

• 2

  週次30分の共有タイムを固定
  Notionやスプレッドシートに次回テーマ・担当・締切を記録。予定を可視化すると抜け漏れが減る。

• 3

  成果を数字で見える化
  GoogleサーチコンソールとPerplexityの引用を月1でチェックし、よく読まれる質問を把握する。

🛠実践ステップ（約115分）

1

準備：テーマと読者を決める（30分）

問い合わせが増えた話題を3つメモし、想定読者の悩みを1文で言語化。参考にする競合記事を2本ピックアップする。2

構成づくり：逆三角形で骨組み（45分）

TL;DR→導入→H2×3→実践→FAQ→まとめの順でアウトライン化。各見出しに答えとなる1文を先に書き、専門用語には補足を添える。3

公開と改善：運用を回す（40分）

LLMO診断ツール や関連記事へ内部リンクを設定し、公開日と担当者を明記。公開後1週間でAI検索やSNSの反応を確認し、FAQを追記する。

LLMO診断ツールで記事の見え方をチェックする

❓よくある質問

テーマ選びに迷います。最初に書くべきトピックは？社内で最近よく出る質問や、営業・サポートに寄せられた相談をリスト化しましょう。読者が検索しそうな言い換えを考え、数字や事例が語れるものから優先的に記事化するのがおすすめです。専門用語を減らしすぎると正確さが損なわれませんか？用語そのものは残し、「API（ソフト同士が会話する窓口）」のように短い補足を括弧内に添えてください。正確さと分かりやすさを両立できます。AI検索での露出状況をどう確認する？Perplexityで記事タイトルを検索し、Sources欄をチェックしましょう。Googleサーチコンソールのクエリレポートと合わせると、どんな質問に応えられているかが簡単にわかります。

5行まとめ

• 疑問に即答できる構成と最新情報でAIに好まれる記事を作る

• 専門用語には例えと補足を付けて初心者でも理解できるようにする

• 社内ヒアリングの型と公開サイクルを決めて継続しやすくする

• 無料ツールで成果を記録し、AI検索での露出を定期チェックする

• 既存記事に更新日とFAQを足し、小さな改善を積み重ねる