判断基準を読む順番
SILVE の記事は独立した読み物ではなく、一続きの判断基準です。どの記事がどの問いに答えるのかを、読む順に並べています。
SILVE Methodology とは
SILVE が公開している判断基準の総称です。 版は2 つあります。
- Methodology 2026.08 第224版
- 調査・判断・記事を含む判断体系全体の改訂番号。記事の冒頭に出ます
- 診断基準 v◯◯
- 実際に何を数えるかと、その判定の版。診断結果に出ます
記事だけを直した回は Methodology の版だけが進み、測り方は変わりません。逆に、測り方を変えた回は診断基準の版も上がります。過去の診断は、実行した時点の診断基準の版のまま保持されます。
公開した版は書き換えません。自分たちの誤りも、新しい版での訂正として履歴に残します。
用語を分けるところから始まり、最後は「その施策は本当に効いたのか」に行き着きます。 各記事に付けているのは題名ではなくその記事が答える問いです。いま手元にある問いから読み始めてください。
全 24 本 / Methodology 2026.08 第224版·基準の変更履歴·記事の一覧から探す
1. 全体像を持つ
AI に見つかってから取引されるまでを段階に分ける。以降の記事が「どの段階の話か」を言えるようにするための地図。
2. 用語を分ける
定義が割れている用語について、唯一の正解を作らない。提唱者の主張・独立した確認・現在の業界用法・SILVE の操作的定義を分けて読む。
「回答に答えとして使われること」を最適化するとは、何を指すのか？
AEO（Answer Engine Optimization）とは — 意味・歴史・SEO との違い・実践方法を一次資料から整理
生成エンジン最適化はどこから来た言葉で、何が実証されているのか？
GEO（Generative Engine Optimization）とは — 意味・起源・SEO との違い・「最大40%改善」の正しい読み方
同じ略語が複数の意味で使われている。どれのことか？
AIO とは — 何の略かに正解がない用語と、AI Overviews との略称衝突を整理
AI エンジン最適化は、既存の用語と何が違うのか？
AIEO（AI Assistive Engine Optimization）とは — 「回答」から「推薦」への変化と、枠組みへの依存を切り分ける
大規模言語モデル最適化という言い方は、何を対象にしているのか？
LLMO（Large Language Model Optimization）とは — 意味・起源・GEO との違いと「AI に覚えさせる」の誤解
エージェントが「使える」ことの最適化は、検索の最適化と何が違うのか？
AAO とは — AI エージェントに「選ばれ、実行される」ための最適化と、2 つの起源系統
会話や取引まで含めた最適化を名乗る用語は、どこまで確認できるのか？
ACO とは — 商品が AI に「選ばれる」ための最適化と、命名日が反証された用語史
3. 読まれる前提を整える
決定論的に評価できる領域。ここは観測値ではなく、サイト側の状態で決まる。 SILVE の診断が扱うのはこの層。
GPTBot と OAI-SearchBot と Google-Extended は、何がどう違うのか？
AI クローラーを「用途」で分ける — GPTBot・OAI-SearchBot・ClaudeBot・Google-Extended の違い
AI 検索のために、特別なファイルやマークアップは要るのか？
AI 検索のための特別な対策は要るのか — 提供元自身が書いていること
構造化データは AI 検索に本当に必要なのか？
構造化データは AI 検索に本当に必要か — Schema.org・フィード・API を混同しない
Google は使わないと言い、Chrome は監査項目にしている。矛盾なのか？
llms.txt は必要か — Google は使わないのに Chrome は監査する
AI は企業やブランドを、どうやって同じものだと判断しているのか？
エンティティとは何か — AI は企業・ブランドをどう識別するのか
AI エージェントが「使える」サイトとは、どういう状態か？
AI エージェントに使える Web サイトとは — Semantic HTML・アクセシビリティツリー・WebMCP
4. どこで何が決まるかを分ける
取得・再ランキング・生成・引用は別の段階である。段階を混ぜると、施策の効く場所を取り違える。
5. 測る
準備状態（状態）と可視性（観測値）と成果（事業の結果）を 1 つの数に混ぜない。 そして観測値は固定値ではなく推定値である。
6. 条件で結果が変わることを知る
同じ施策でも、エンジン・時点・情報源が変われば結果が変わる。平均は差を消す。
7. 効いたのかを判定する
成長を成果と呼ぶ前に、増分を問う。 ここまでの 6 段すべてが動く世界で、施策そのものの効果をどう分離するか。
この順路について
これは SILVE の整理であって、業界標準の学習順ではありません。各記事も、業界標準の手順ではなく SILVE の操作モデルとして書いています。
記事の本文・根拠・評価の規則は、それぞれ分けて管理し、変更の履歴を残しています。
この順路は、1 冊にもまとまっています
書籍『AI検索の設計術』（SILVE 編集部）は、ここに並ぶ記事と同じ判断基準を、序章から終章までの通しの構成でまとめたものです。通しで読むなら本、最新の版で測るならこのサイトです。記事は全文を無料で読めます。先に読んでから決めてください。
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