ID EO 図表関係総図七大法則が核心、五つの構成軸がフレームワーク、九要素が構成要素屋根は核心と理論　｜　五本の柱は五つの構成軸　｜　土台は計測ソースと実測第1版・総図表図 36 点　データ時点 2026/10/8 本書の第 0 章へ核心IDAEOとは何か顧客がAIに聞くようになったら、店舗のマーケティングはどうすればよいのでしょうか？ 図 0-1 マーケティング三世代進化図図 0-1マーケティング三世代進化図マーケティング学の三つの時代を示し、マーケティング・オーディエンスの拡大を表します 図 8-3 IDAEOの七大法則の全体図図 8-3IDAEOの七大法則の全体図IDAEOの七大法則は本書全体の核心です 図 0-2 IDAEO理論フレームワーク全景図：五つの構成軸と九要素図 0-2IDAEO理論フレームワーク全景図：五つの構成軸と九要素IDAEOマーケティングの五つの構成軸がフレームワークであり、IDAEOフレームワークの九要素が構成要素です関連：図 2-2・図 5-2・図 7-1 この図の読み方1屋根から始める：図 0-1、0-2、8-32図 0-2 が下へ五本の柱に展開する3各柱は上から下へ読む4土台は計測ソースと実測5ドラッグで移動、拡大縮小で細部を見る6どの図をクリックしても、つながる図が見られる 本書の第 8 章へAI可視性と理論完全なジャーニーに戻し、学理と対応させるAI可視性はジャーニーのどの区間に位置し、IDAEOの理論的根拠は何ですか？ 図 8-1 AI可視性の位置づけ図：完全なジャーニーにおける可視性の位置図 8-1AI可視性の位置づけ図：完全なジャーニーにおける可視性の位置AI可視性の指標と完全なジャーニーを相互に対照し、基本は S1–S4 であることを強調します 図 8-2 IDAEO 理論的基礎の対応図図 8-2IDAEO 理論的基礎の対応図17の既存理論を五つの構成軸に沿って並べ、各マスに出典と応用を記載します関連：図 2-4・図 6-6 本書の第 1 章へ1オーディエンス戦略誰に対して行うか各マーケティング・オーディエンスは何をしに来て、どの最適化領域に対応するのか？ 図 1-1 五つのマーケティング・オーディエンス全景図：機能、最適化領域、実測成果図 1-1五つのマーケティング・オーディエンス全景図：機能、最適化領域、実測成果五つのマーケティング・オーディエンスの機能、最適化領域、実測成果をまとめて示します関連：図 1-3・図 1-4・図 2-1・図 5-1・図 7-3 図 1-2 AIトラフィック判別ツリー：あるAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するか？図 1-2AIトラフィック判別ツリー：あるAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するか？一つのAIのリクエストが、どの種類のAIトラフィックに属するかをどう判断するのか？ 図 1-3 AIプラットフォームとクローラーの系譜：機能ごとにどの企業の、どのクローラーがあるか図 1-3AIプラットフォームとクローラーの系譜：機能ごとにどの企業の、どのクローラーがあるか各機能に対応するAIプラットフォームとクローラー関連：図 1-1 図 1-4 IDAEOトラフィック図鑑：五つの分類、各ファミリー、すべてのクローラー図 1-4IDAEOトラフィック図鑑：五つの分類、各ファミリー、すべてのクローラー「AIクローラーにはどんな種類があるか」に答え、すべての流入元を一度に示します：五つの分類それぞれにどの企業があり、各社がどのクローラーを送り、それぞれ何回来たか関連：図 1-1 本書の第 2 章へ2ジャーニー設計どのステップを進むか顧客がAIを通じて店を探すとき、四つのフェーズと十のステップはどうつながるのか？ 図 2-1 AIカスタマージャーニーマップ：四つのフェーズと十のステップ図 2-1AIカスタマージャーニーマップ：四つのフェーズと十のステップAIカスタマージャーニー：四つのフェーズと十のステップを、マーケティング・オーディエンスとジャーニー診断に対照させます関連：図 1-1・図 5-1 図 2-3 五つのマーケティング・オーディエンスのジャーニー・スイムレーン図図 2-3五つのマーケティング・オーディエンスのジャーニー・スイムレーン図五つのマーケティング・オーディエンスが S1 から S10 までをどう通るか 図 2-2 ジャーニー診断ゲート図：十のステップ、十のゲート図 2-2ジャーニー診断ゲート図：十のステップ、十のゲート十のステップと十の診断ゲート：各ステップに一つのゲートがあり、それぞれに診断の問いが一つあります関連：図 0-2・図 5-2 図 2-4 AIプラットフォームのジャーニー・カバレッジ図：各社が到達した最も遠いステップ図 2-4AIプラットフォームのジャーニー・カバレッジ図：各社が到達した最も遠いステップS1–S10 を共通の尺度として、各社の通過範囲と最も遠いステップを比較します関連：図 8-2 図 2-5 AIに言及される4つの道＋最後の関門図 2-5AIに言及される4つの道＋最後の関門AIに言及される4つの道と最後の関門を、S1–S10 と対応させた図 本書の第 4 章へ3信頼と検証何を根拠に信じるか店舗の主張は、どのようにしてAIが引用できる信頼できる事実になるのですか？ 図 4-1 IDAEO 検証モデル：三者による検証と信頼できる事実図 4-1IDAEO 検証モデル：三者による検証と信頼できる事実IDAEO 検証モデルは公的情報源、当事者情報源、第三者情報源の証拠を組み合わせ、信頼できる事実を支えます 本書の第 5 章へ4サービス階層どの階層まで行うか各サービス階層はどのジャーニーステップをカバーし、成果指標はどのように選びますか？ 図 5-1 サービス階層ステップ図：AEO露出、AEO+ 口コミ、IDAブランドPR図 5-1サービス階層ステップ図：AEO露出、AEO+ 口コミ、IDAブランドPR十のステップに対応するサービス階層、戦略、検証関連：図 1-1・図 2-1 図 5-2 成果指標対照マトリクス図 5-2成果指標対照マトリクス九つの成果指標がジャーニーステップ、診断の問い、IDAEOソリューション、データに対応します関連：図 0-2・図 2-2 本書の第 6 章へ5成果測定成果をどう数えるかAIインプレッション、AIによるコンテンツ利用、来訪はそれぞれどのような成果を表しますか？ 図 6-1 ジャーニー全体の成果ダッシュボード：八つの実測数字とファーストパーティデータ図 6-1ジャーニー全体の成果ダッシュボード：八つの実測数字とファーストパーティデータ三種類の成果指標を、それぞれの測定対象に対応させる関連：図 3-1・図 6-6 図 6-4 ジャーニー全体の成果フロー図：AI露出から顧客の来店まで図 6-4ジャーニー全体の成果フロー図：AI露出から顧客の来店までサイト全体のトラフィックをAIプラットフォームと用途ごとに分け、最後に自然流入へつなぎます 図 6-6 コールドスタートのタイムライン：AIプラットフォームの順次来訪と先行者利益図 6-6コールドスタートのタイムライン：AIプラットフォームの順次来訪と先行者利益コールドスタートと初期の恩恵：AIプラットフォームが順に到来するリズムを示す関連：図 6-1・図 8-2 図 6-2 十のステップの成果総覧図 6-2十のステップの成果総覧十のステップの全体像で、各ステップの測定成果を示します 図 6-5 九社のAIプラットフォームのジャーニー成果比較図 6-5九社のAIプラットフォームのジャーニー成果比較各社のクロール数と送客成果を同じ尺度で比較 図 6-3 AI来訪構造図：誰が来て、何をしに来るか図 6-3AI来訪構造図：誰が来て、何をしに来るかトラフィックはマーケティング・オーディエンスと機能ごとに分布します関連：図 3-2 線の意味展開前の図の1マスを、この図で詳しく説明拡張本書が明示する拡張図接続／対照図または本文で照らし合わせるよう明記順序章内で基礎から応用へ並べる順 本書の第 3 章へ計測ソースとAIブラックボックス成果測定のデータ基盤各ステップの数値は誰が提供し、AIブラックボックスはどう計測するのか？ 図 3-1 IDAEO計測サービス・ブループリント図 3-1IDAEO計測サービス・ブループリントウェブサイト、クローラー、AIプラットフォームのバックエンド、AIプラットフォームのフロントエンド、人関連：図 6-1 図 3-2 コンテンツ・ジャーニーマップとAIブラックボックス図 3-2コンテンツ・ジャーニーマップとAIブラックボックスジャーニーの各フェーズの計測成果とAIブラックボックス関連：図 6-3 図 3-3 AIプラットフォームのジャーニー成果マトリクス図 3-3AIプラットフォームのジャーニー成果マトリクス各AIプラットフォームの S1–S10における記録一覧表 図 3-6 AIに引用されたとどう分かるか？ブラックボックスの両端を計測する図 3-6AIに引用されたとどう分かるか？ブラックボックスの両端を計測する「AIに引用されたとどう分かるか」に答えます関連：図 3-5 図 3-4 Google：検索表示 7,410,298 回｜全行程の数字が最も揃っているプラットフォーム図 3-4Google：検索表示7,410,298 回｜全行程の数字が最も揃っているプラットフォームGoogle のクロール、検索表示、顧客の来訪は、ジャーニーに沿って連続して対照できます関連：図 3-5・図 3-7 図 3-7 OpenAI：学習用途の読み取り 10,602,782 回｜九割近くが学習用途のリクエストで、リアルタイム取得も最多のプラットフォーム図 3-7OpenAI：学習用途の読み取り 10,602,782 回｜九割近くが学習用途のリクエストで、リアルタイム取得も最多のプラットフォームOpenAI は学習用に取り込み、リアルタイムの質問にはその場で取得します関連：図 3-4・図 3-8 図 3-5 Microsoft：検索クローラーの読み取り 12,050,061 回｜現在AI回答の引用数を提供しているプラットフォーム図 3-5Microsoft：検索クローラーの読み取り12,050,061 回｜現在AI回答の引用数を提供しているプラットフォームMicrosoft のデータは、検索インデックス登録、回答での引用、顧客の来訪をつなげられます関連：図 3-4・図 3-6 図 3-8 Anthropic：学習用途のリクエスト 24,479,305 回｜学習用途のリクエストは各社の首位図 3-8Anthropic：学習用途のリクエスト 24,479,305回｜学習用途のリクエストは各社の首位Anthropic の読み取りは大半が学習用の取り込みで、その規模を示します関連：図 3-7 図 3-9 Apple：インデックスリクエスト 24,615,429 回｜インデックス量は各社の首位図 3-9Apple：インデックスリクエスト 24,615,429回｜インデックス量は各社の首位Apple の読み取りはインデックス作成用の取り込みに集中しています 図 3-10 Meta：学習用途のリクエスト 11,583,411 回｜読み取りはすべて学習用途図 3-10Meta：学習用途のリクエスト 11,583,411 回｜読み取りはすべて学習用途Meta のクロール記録は学習用途に対応し、顧客の来訪は自然流入として読みます 本書の第 7 章へIDAEO 実測自社サイトと早期実測店舗IDAEOの自社サイトは、どのようにゼロから一億回のリクエストに達したのでしょうか？第一期の共同実測店舗は、実測に参加した期間にどんな変化があったのでしょうか？ 図 7-1 IDAEO成長のマイルストーン：ゼロから一億回のリクエストへ図 7-1IDAEO成長のマイルストーン：ゼロから一億回のリクエストへ八つのマイルストーンと累積曲線で、サイトがゼロから一億回のリクエストに達した実績を示します関連：図 0-2・図 7-3 図 7-2 AIプラットフォーム月間順位の推移図図 7-2AIプラットフォーム月間順位の推移図各プラットフォームのクロール数による月間順位の推移 図 7-3 早期実測店舗の成果：実測に参加した期間の変化図 7-3早期実測店舗の成果：実測に参加した期間の変化早期実測店舗でもあわせて検証関連：図 1-1・図 7-1 『IDAEO：AI時代のマーケティング』第1版　｜　著者 林毅祥（TK Lin）　｜　発行 株式会社和心（IDAEO）接続五つの構成軸に展開拡張拡張接続接続拡張接続図 5-1 に接続図 2-1 へ続く拡張データ基盤累積量を対照各社1枚ずつ