🔑 このサービスでしか実現できないこと
一般的なSEOライティングサービスとの決定的な違いを最初にお伝えします
このサービスは「記事を書いて納品する」だけのライティング代行ではありません。自社開発の5段階自動制作パイプラインにより、1記事の制作に5つの独立した工程を通過させ、各工程で異なるAIモデル・データソース・品質チェックが稼働します。以下は、一般的なライティングサービスでは技術的に提供できない、当社独自の機能です。
3層引用エンジン（自社開発）
Google Scholar（国際学術論文）・CiNii（国内学術論文）・e-Stat（政府統計API）の3つのデータベースに対し、キーワード×H2テーマのクロスクエリで並列検索を実行。収集した引用は適合率を自動スコアリングし、50%未満の場合はクエリを自動修正して再検索するフィードバックループが作動します。引用には著者名・発行年・原題を付与し、<cite>タグで構造化。一般的なサービスでは引用ゼロか、ライターの手動検索で1〜2件が限界です。
4箇所のCV（成約）導線設計
記事冒頭に画像バナー型CTA、本文中盤（H2-3〜H2-4間）にモーションアニメーション付きCTA、記事末尾にボックス装飾CTA、さらにH2が8個以上の長文記事では追加の文中CTAを自動挿入。計最大4箇所にCVポイントを配置し、読者がどの時点で「問い合わせたい」と思っても即座に行動できる導線を構築します。一般的なライティングサービスでは記事末尾にテキストリンクを1つ置くだけです。
SERP実データに基づく最適文字数決定
一般的なライティングの「1文字○円」という文字単価制では、文字数を増やすほどコストが上がるため、必要な情報量が確保できません。当社はキーワードごとにSERP上位10記事のHTML本文を実際にスクレイピングし、平均文字数・トピック網羅率・見出し構成を数値で分析。「このキーワードで上位表示するために必要な情報量」をデータから算出します。文字単価という概念が存在せず、必要な情報量を過不足なくお届けします。
一次情報の収集・蓄積・自動統合基盤
SEO記事の独自性を決めるのは御社固有の一次情報（現場事例・顧客の声・業界ノウハウ）です。しかし一般的なサービスでは「一次情報をください」と依頼するだけで、多くのクライアントが提供できずに一般論の記事になります。当社はLINE連携の一次情報収集システムを標準装備。写真・音声・テキストを日常のLINE操作で送るだけで、AIが自動分類・構造化し、ベクトルデータベースに蓄積。記事制作時にH2テーマとの関連性を自動分析し、最適な位置に自然な形で統合します。
CSS装飾済み・構造化データ付きで完成状態で納品
テキスト納品ではなく、ハイライト・吹き出し・比較表・ステップフロー・ボックス表示・数値ハイライトのCSS装飾、監修者プロフィール・筆者情報、FAQ・アンサーカード、FAQPage・HowTo・BreadcrumbList JSON-LD、目次（アンカーリンク付き）、リード文、まとめ——すべてが適用された完成記事として納品します。CMSに貼り付けるだけで即公開可能です。
記事ごとにAI生成オリジナル画像を制作
Google Gemini 3 Pro（Googleの最上位画像生成モデル）を使用し、12構図×4タイプ×6アングル×28デザインシステム×6業種カラーの組み合わせから、記事テーマ・セクション内容に最適なオリジナル画像を自動生成。使用履歴を追跡して同じスタイルの重複を回避し、サイト全体で多様性を保証。WebP変換・width/height指定・fetchpriority制御でCore Web Vitalsもクリアします。フリー素材は一切使用しません。
以下では、これらの機能がなぜ必要なのか、市場の一般的なサービスとの具体的な違い、そして制作プロセスの詳細をご説明します。
⚡ なぜ今、記事の"質"が問われるのか
検索の仕組みが根本から変わりつつあります
これまでは、Googleで検索したときにホームページが上の方に出てくるよう対策すること——それが「SEO対策」でした。ところが今、検索そのもののあり方が大きく変わり始めています。
「近くの美容院は？」とスマホに話しかけたり、ChatGPTに「おすすめの税理士を教えて」と聞いたり。こうしたAIに直接質問して答えを得る人が急増しています。AIが「この会社がおすすめです」と答えたとき、その引用元に選ばれる記事を持っているかどうかが、集客の明暗を分ける時代になりました。
さらに、Googleの検索結果でもAIが回答を表示する「ゼロクリック検索」が広がっています。これは検索結果の1位を取っても、ユーザーがAIの回答だけで満足してクリックしないという現象です。米国では検索の約60%がクリックなしで終了しているというデータもあります。
つまり、これからの記事には3つの役割が求められます：
1. Googleに評価される
従来のSEO対策。検索結果で上位に表示されること。これは依然として重要です。
2. AIに引用される
ChatGPTやPerplexityが回答を生成するとき、「信頼できる情報源」として引用されること。
3. 読者が行動する
記事を読んだ人が「問い合わせしよう」「申し込もう」と行動に移すこと（SXO）。
4. 検索結果で目立つ
FAQや手順が検索結果に直接展開され、他のサイトより大きな面積で表示されること。
私たちが制作する記事は、この4つの役割すべてに対応しています。以下で、具体的に何が含まれているかをご説明します。
🔄 市場の記事制作サービスと何が違うのか
低価格帯・一般的なSEO会社・当社の3段階で比較します
| 項目 | 低価格帯 （1〜3千円） | 一般的なSEO会社 （2〜5万円） | 当社の記事 |
|---|---|---|---|
| 文字数の決め方 | 一律2,000〜3,000文字 | 文字単価制（1文字○円） | SERP上位10記事の平均文字数を算出し、そのキーワードで上位表示に必要な最適文字数を自動決定。文字単価制ではない |
| 構成設計 | テンプレート流用 | ライター判断 | 競合上位10記事のトピック・見出し構成を自動分析し、不足領域と差別化ポイントを特定した上で設計 |
| 引用・出典 | なし | なし or 手動で数件 | Google Scholar・CiNii・e-Statから自動収集。適合率50%未満は自動再検索。引用数バッジで可視化 |
| 一次情報 | なし | クライアントに依頼（多くは未提供のまま） | LINE収集システムで写真・音声・テキストをリアルタイム蓄積。AIが自動分類し記事に統合 |
| 画像 | フリー素材 | フリー素材 or 有料素材 | 12構図×28デザイン×6業種カラーからAIがオリジナル画像を自動生成。alt属性も自動付与 |
| AI検索対策（LLMO） | 非対応 | 非対応 | 結論ファースト・dfn定義文・cite引用タグ・数値ハイライト構造を全記事に標準適用 |
| 構造化データ | なし | なし or FAQのみ | FAQPage・HowTo・BreadcrumbList・Organization JSON-LDを自動組み込み。SERP表示面積を拡大 |
| CV（成約）設計 | なし | 記事末尾にCTAのみ | 記事冒頭CTA＋文中CTA（H2-3〜H2-4間に自動挿入）＋末尾CTA。読者の離脱ポイントごとにCV導線を配置 |
| 表示速度（CWV） | 未対策 | 未対策 | 画像width/height指定・WebP変換・fetchpriority制御・loading属性最適化でCore Web Vitalsをクリア |
| 読了率・回遊率 | なし | なし | プログレスバー・関連記事カード・スムーズスクロール・公開日/読了時間表示 |
| 品質の一貫性 | ばらつき大 | ライターにより差がある | 自社開発エンジンで40項目以上を自動チェック。全記事で同一品質基準を担保 |
| 記事構成パターン | 1パターン | ライター判断 | 検索意図を分析し7パターン（共感・緊急・比較・事例・手順・Q&A・権威）から自動選択 |
上記の通り、当社の記事には一般的なSEO会社が提供する記事には含まれない機能（AI検索対策・CV導線設計・CWV最適化・構造化データ・一次情報統合・オリジナル画像生成）がすべて標準搭載されています。
🏆 一般的なライティングサービスにはないもの
「記事を書いて納品する」だけのサービスとは、根本的に異なります
多くのライティングサービスは「テキストを書いて納品する」までが範囲です。しかし実際に記事で成果を出すには、テキスト以外にも多くの作業が必要になります。以下はすべて、一般的なライティングサービスではクライアント側の作業とされているか、そもそも提供されていないものです。当社ではこれらをすべて自動で処理し、記事に含めた状態で納品します。
内部リンク構造の自動設計・挿入
一般的なサービスでは、記事内の内部リンクはクライアントが手動で設定します。当社では構成案の段階で35〜40記事分のピラー・クラスタ構造を設計し、記事間の内部リンクを自動で挿入します。公開後にクライアントがリンクを貼り直す作業は不要です。
CSS装飾済みの完成記事として納品
テキストだけの納品ではなく、ハイライト・ボックス表示・吹き出し・数値ハイライト・比較表・ステップフローなどのCSS装飾がすべて適用された状態で納品します。CMSに貼り付けるだけで、デザイン済みの記事がそのまま公開できます。
監修者・筆者プロフィールの自動挿入
多くのサービスでは監修者情報の設置はクライアント任せです。当社では監修者プロフィール・肩書き・コメント吹き出しを記事内に自動挿入。GoogleのE-E-A-T評価に直結する「誰が書いたか」「誰が監修したか」を記事構造として標準搭載します。
最高品質のAI画像生成
Googleの最上位画像生成モデル「Gemini 3 Pro」を使用し、記事テーマ・業種・セクション内容に最適化されたオリジナル画像を自動生成します。フリー素材や汎用イラストではなく、記事ごとに固有のビジュアルを制作。アイキャッチから本文画像・インフォグラフィックまで、すべてAI生成のオリジナルです。
FAQ・アンサーカードの自動生成
記事テーマに関連する「よくある質問」をAIが自動生成し、記事末尾にFAQセクションとして配置。同時にFAQPage JSON-LDも自動組み込みするため、Googleの検索結果にFAQが直接展開表示されます。アンサーカード（記事冒頭の要点まとめ）も自動で挿入し、読者の即時理解とAI引用の両方を実現します。
リード文・目次・まとめの自動構成
リード文（記事冒頭の導入文）、目次（H2見出しからの自動生成・アンカーリンク付き）、まとめセクションを自動で構成・配置します。ライターが書き忘れたり品質にばらつきが出る要素を、システムが一貫した品質で自動処理します。
🔍 対策の有無で、こんなに変わります
同じキーワードで記事を作っても、品質の差がそのまま成果の差になります
従来のSEO記事だけだと…
- AIに引用されず、ChatGPTの推薦候補にも入らない
- 検索1位を取ってもAI回答に埋もれてクリックされない
- フリー素材・テンプレ記事では読者の信頼を得にくい
- 構造化データがなく、検索結果での表示が地味
- ページ表示が遅く、スマホユーザーが離脱
- 対策を始めた競合に差をつけられ続ける
SEO + AI対策 + SXOで作ると
- AIが「信頼できる情報源」として引用・推薦してくれる
- 検索結果でFAQや手順が展開され、圧倒的に目立つ
- 学術引用・監修者情報付きで読者もAIも信頼する
- 構造化データで検索結果の表示面積が2〜3倍に
- 表示速度・読了率が改善し、問い合わせ率が向上
- 最新対策で競合に先行し、差を広げられる
📦 1つの記事に、ここまで含まれています
以下すべてが標準で含まれます。専門知識は不要です。
Googleの検索結果で上位に表示されるための対策です。「検索したときに見つけてもらえる」ための基本的な品質を担保します。キーワードに応じた最適な文字数・構成を自動で設計し、検索エンジンが高く評価する記事を作成します。
ChatGPT・Perplexity・GeminiなどのAIが回答を生成するとき、引用元として選ばれる記事にするための対策です。AIは「根拠がある」「構造が明確」「信頼できる著者がいる」記事を優先的に引用します。この条件を満たす記事構造を自動で実現します。
SXOとは「Search Experience Optimization（検索体験最適化）」の略です。検索して記事を見つけた人が最後まで読み、実際に行動（問い合わせ・申し込み等）するための対策です。せっかく上位表示されても、読者が途中で離脱したら意味がありません。読みやすさ・表示速度・導線設計まで最適化します。
フリー素材の使い回しではなく、記事の内容・業種・テーマに合わせたオリジナル画像をAIで生成します。アイキャッチ画像から本文内の図解まで、視覚的にも「この記事は質が違う」と感じてもらえるビジュアルをお届けします。
🔬 品質を支える仕組み
「AIが書いただけの記事」ではありません。独自のシステムで品質を担保しています。
AIで記事を生成するサービスは数多くありますが、多くは「AIに書かせただけ」の記事です。私たちのシステムは、記事生成の前後に独自の分析・品質チェック・最適化プロセスを挟むことで、人が書いた以上の品質を実現しています。
最高性能AIモデルで生成
文脈理解・論理構成・事実精度において最も優れたAIモデル（Claude Opus）を使用。コピペ感のない、読み応えのある自然な文章を実現します。
競合上位10記事を自動分析
キーワードごとに検索上位10記事の内容・構成を自動分析。不足しているトピックと差別化できるポイントを特定してから記事を設計します。
3層の学術引用エンジン
Google Scholar（学術論文）・CiNii（国内論文）・e-Stat（政府統計）の3つのデータベースから、記事テーマに関連する引用を自動で収集・配置します。
引用品質の自動評価
収集した引用の適合率を自動評価し、50%未満の場合は検索条件を変えて再収集。常に高品質な引用だけが記事に入ります。
AIに引用される記事構造
ChatGPT・Perplexity等が回答生成時に引用しやすい「結論ファースト・定義文・数値ハイライト」構造を全記事に標準搭載します。
検索体験の全方位改善（SXO）
タイトルのクリック率・ページ表示速度・読了率・サイト回遊率まで、検索後のユーザー体験を総合的に最適化します。
検索結果での表示面積を拡大
FAQや手順がGoogleの検索結果に直接展開されるJSON-LDを自動組み込み。他の記事より目立つ表示を実現し、クリック率を高めます。
筆者ペルソナ・口調の指定
「親しみやすい」「専門的」「フランク」など、御社のブランドに合った口調・キャラクターを設定。全記事で一貫したトーンを維持します。
CV（成約）に直結する導線設計
記事冒頭・本文中盤・末尾の3箇所にCTA（行動喚起）を自動配置。読者が「問い合わせたい」と思った瞬間を逃さない設計です。H2が8個以上の長文記事では中盤にもCTAを追加し、途中離脱ユーザーのCV機会も確保します。
SERP実データに基づく競合分析と最適文字数
各キーワードで検索上位10記事のHTML本文を実際に取得し、トピック網羅率・文字数・見出し構成・引用数を数値で比較分析。上位10記事の平均文字数から「このキーワードで上位表示するために必要な情報量」を算出します。一般的な「1文字○円」の文字単価制では文字数を増やすほどコストが上がりますが、当社は最適文字数をシステムが自動決定するため、文字単価という概念自体が存在しません。必要な情報量を必要なだけ、過不足なくお届けします。
⚙ 1記事ができるまで — 5段階の自動制作パイプライン
「AIに書かせただけ」ではない。5段階のプロセスが品質を作ります
多くのAI記事制作サービスは「キーワードを入れる → AIが記事を出力する」という1ステップです。私たちのシステムは、1記事の制作に5段階の独立したプロセスを経由させます。各段階で異なるAIモデル・データソース・品質チェックが稼働し、段階ごとに出力を検証・最適化してから次に進みます。
構成案設計 — キーワード分析・検索意図分類・競合分析
キーワードの検索ボリューム・競合難易度（KD）を取得し、SERP上位10記事のHTML本文を実際にスクレイピング。各記事のH2見出し・トピック・文字数を数値化し、不足トピックと差別化可能領域を特定します。同時にキーワードの検索意図を「情報収集型」「比較検討型」「行動意図型」等に分類し、7つの記事構成パターンから最適なものを自動選択。35〜40記事分の構成案では、記事間のピラー・クラスタ構造と内部リンク設計も同時に行います。
構成案ブラッシュアップ — AI検索対策度の評価・LLMO最適化
第1段階で作成した構成案に対し、上位モデル（Claude Opus）がレビューを実施。「この構成でAIに引用されるか」「E-E-A-Tの各要素が満たされるか」「検索意図に対する回答の網羅性は十分か」を評価し、構成を自動修正します。ここで記事タイプ（共感・緊急・比較・事例・手順・Q&A・権威）の最終決定、見出しごとのAI対策優先度の設定、一次情報の挿入ポイントの計画も行います。
本文生成 + 引用収集 — 3層引用エンジン・品質評価フィードバックループ
ブラッシュアップ済みの構成案をもとに、Claude Opusが本文を生成。同時に3層の引用エンジンが並列稼働します。第1層：Google Scholarで学術論文を検索（キーワード×H2テーマのクロスクエリ）。第2層：CiNiiで日本語論文を検索。第3層：e-Stat APIで政府統計データを検索。収集した引用は適合率を自動評価し、50%未満の場合は検索条件を変更して再収集するフィードバックループが作動します。各引用にはタイトル・著者名・発行年・原題を付与し、記事の該当H2セクションに配置します。
記事装飾 + 構造化データ — CSS装飾・JSON-LD・メタデータ生成
生成された本文に対し、装飾エンジンが以下を自動処理します。CTR最適化タイトル（30文字前後、数字・ベネフィット・感情語を含む）の生成とH1への反映。メタディスクリプションの自動生成。監修者プロフィール・吹き出しコメントの挿入。引用数バッジ（「学術論文X件・政府統計Y件」）の生成。ハイライト・ボックス・比較表・ステップフローのCSS装飾。FAQの自動生成とFAQPage JSON-LDの組み込み。手順系記事のHowTo JSON-LD追加。BreadcrumbList JSON-LDの追加。CTA（冒頭・文中・末尾）の自動配置。リード文・目次（アンカーリンク付き）・アンサーカード・まとめの構成。内部リンクの自動挿入。dfn定義タグ・cite引用タグの付与。公開日・読了時間の計算と表示。
画像生成 + 最終出力 — AI画像・CWV最適化・CMS入稿
記事内容をもとに、各H2セクションに最適な画像仕様を決定。12構図×4タイプ×6アングルの組み合わせから、業種カテゴリ・セクション内容・前後画像との多様性を考慮して自動選択します。28種のデザインシステムから業種・トーンに合ったスタイルを選び、使用履歴を追跡して重複を回避。Gemini 3 Pro（Googleの最上位画像生成モデル）でオリジナル画像を生成し、WebP変換・width/height指定・fetchpriority制御・loading属性最適化を適用してCore Web Vitalsをクリア。alt属性をH2テーマ+画像タイプから自動生成（15〜40文字）。最終的にWebflow・WordPress・Google Docsなど指定のCMS形式に整形し、ドラフト状態で入稿します。
この5段階のパイプラインにより、構成の論理性・引用の信頼性・装飾の完成度・画像の品質・技術的SEOのすべてが、人間のばらつきではなくシステムによって一貫した水準で担保されます。一般的なライティングサービスでは、これらの工程のうち1〜2つしか実施されず、残りはクライアントの作業か、そもそも省略されています。
💎 一次情報 × AI で「その会社にしか書けない記事」を実現
学術引用だけでは足りない。Googleが最も評価するのは「現場の経験」です
Googleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の中で、競合と最も差がつくのが「経験（Experience）」——つまり、御社が現場で積み重ねてきた実績・事例・ノウハウです。学術引用は私たちのシステムが自動で担保しますが、この「経験」だけは御社固有のものであり、どんなAIにも生成できません。
だからこそ私たちは、記事制作の基盤に一次情報の収集・蓄積・活用を組み込んだ運用体制を確立しています。これにより、一般的なSEO記事では実現できない「その会社にしか書けない専門コンテンツ」を継続的に生み出します。
LINE一次情報収集システムを標準装備
いつもお使いのLINEで現場写真・お客様の声・施工事例・成功体験を送信するだけで、AIが自動で内容を構造化・分類。テキスト・音声・画像すべてに対応しており、「記事を書くために文章をまとめる」という負担を完全に排除しています。
初回ヒアリングで独自の強みを体系化
20,000文字の独自執筆ルールとして、御社の強み・業界知見・成功パターンを体系化。「うちの場合は…」という現場の声が、記事のすべてに反映される差別化の土台になります。
一次情報を記事の文脈に自然に統合
収集した情報は、各記事のH2テーマとの関連性をAIが自動で分析し、最適な位置に自然な形で挿入。取ってつけた引用ではなく、記事の論旨を補強する「根拠としての実体験」として機能します。
ナレッジベースに蓄積し、記事が進化し続ける
送っていただいた情報はすべてベクトルデータベースに蓄積。記事を重ねるほど御社の知見が充実し、過去の事例を新しい記事にも横展開できるようになります。3ヶ月後、半年後の記事は、初月とはまったく異なる深みを持つようになります。
この仕組みによって、私たちが制作する記事は3つの層で独自性を担保しています：
第1層：学術引用・統計データ
Google Scholar・CiNii・e-Statから自動収集。記事の客観的な信頼性を担保します。この層はシステムが自動で処理するため、すべての記事に標準で適用されます。
第2層：業界知見・専門家コメント
ヒアリングで体系化した御社の業界知見と、監修者の専門家コメントを全記事に反映。E-E-A-Tの「専門性」「権威性」を強化します。
第3層：御社固有の一次情報
現場写真・成功事例・顧客の声・独自ノウハウなど、競合が絶対に持っていない情報。この層が記事を「一般論」から「その企業にしか書けないコンテンツ」に変えます。
サンプル記事では、第1層（学術引用・統計データ）と記事構造の品質（SEO/AI対策/SXO）をご確認いただけます。第2層・第3層は御社固有の情報を反映するため、ご契約後のヒアリング・LINE収集を経て本格的に適用されます。つまりサンプル記事は品質の「ベースライン」であり、実際の納品記事はここからさらに御社だけの独自性が加わった、より強力な記事になります。
🎨 オリジナル画像を自動生成
フリー素材ではない、記事内容に最適化されたビジュアルを作成します
🧩 7つの記事構成パターン
キーワードの検索意図に応じて、最適な構成を自動で選びます
「悩みを解決したい人」と「商品を比較したい人」では、求めている記事の構成が異なります。私たちのシステムはキーワードの検索意図を分析し、7つの構成パターンから最適なものを自動で選択します。
共感型
共感リード → 問題提起 → 解説 → まとめ
「〇〇 悩み」「〇〇 不安」読者の悩みに寄り添いながら解決策を提示。感情に訴えかけ、信頼関係を構築します。
緊急型
衝撃的事実 →「このままだと…」→ 解決策
「〇〇 費用」「〇〇 リスク」危機感を持っている読者に、即座に解決策を提示。行動を促す構成です。
比較型
選び方基準 → 比較表 → 各解説 → おすすめ
「〇〇 比較」「〇〇 違い」複数の選択肢を客観的に比較。読者の判断材料を整理し、最適な選択をサポートします。
事例型
Before/After → 成功要因 → 再現性
「〇〇 事例」「〇〇 導入」実際の成功事例を軸に、読者が「自分にもできそう」と感じる構成です。
手順型
ゴール提示 → ステップ解説 → よくある失敗
「〇〇 方法」「〇〇 やり方」手順をステップで解説。HowTo構造化データ付きで検索結果にもステップ表示されます。
Q&A型
結論 → 詳細解説 → 関連疑問
「〇〇とは」「〇〇 意味」疑問に対する明確な回答を冒頭に配置。AIが定義として引用しやすい構造です。
権威型
専門家見解 → データ → 具体的アドバイス
「〇〇 最新」「〇〇 動向」専門性の高いテーマに対し、データと専門家の見解で権威ある記事を構築します。
このページに出てくる用語の解説
- SEO（Search Engine Optimization）
- Googleなどの検索エンジンで上位に表示されるための対策。検索結果の上の方に出れば出るほど、多くの人にサイトを見てもらえます。
- LLMO（Large Language Model Optimization）
- ChatGPT・Perplexity・GeminiなどのAIが、御社の情報を正しく理解し、ユーザーに推薦・引用してくれるよう最適化すること。AI時代の新しいSEOとも言えます。
- SXO（Search Experience Optimization）
- 検索体験の最適化。検索して記事を見つけた人が「最後まで読み、行動する」ためのUX改善。表示速度・読みやすさ・導線設計を含みます。
- 構造化データ（JSON-LD）
- 記事の情報をGoogleやAIが理解しやすい形式で記述したもの。これがあると、検索結果にFAQや手順が直接表示され、記事がより目立ちます。
- Core Web Vitals
- Googleが定めたページ表示品質の指標。表示速度・操作への反応速度・レイアウトの安定性の3つを測定。検索順位にも影響します。
- E-E-A-T
- Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の略。Googleが記事の品質を判断する基準です。監修者情報や実体験の記載で強化できます。
📋 ご利用の流れ
3ステップで完了します。専門知識は一切不要です。
キーワードをお伝えください
「こういうキーワードで記事を書いてほしい」とご連絡いただくだけでOKです。どんなキーワードが良いか分からない場合は、業種や目的をお伝えいただければ、こちらでキーワード選定からご提案します。複数記事の一括発注や、サイト全体の構成案設計も承ります。
記事を制作します
競合分析・構成設計・本文生成・引用収集・画像生成・構造化データ組み込みまで、すべて自動で処理します。御社にお手間をかけることはありません。初回のみ、記事のトーン（堅め・親しみやすい等）や筆者のキャラクター設定をお伺いする場合があります。
ご希望の形式で納品します
Webflow・WordPress・Google Docs・HTMLなど、御社の環境に合わせた形式で納品します。そのままCMSに入稿できる状態でお渡しするため、公開までの手間を最小限に抑えられます。納品後の修正・フィードバックにも対応いたします。
❓ よくある質問
初めての方からよくいただくご質問にお答えします
まずは無料でサンプル記事をお作りします
御社のキーワードをお送りいただければ、無料でサンプル記事を1本お作りします。
学術引用・オリジナル画像・構造化データまで含めた実際の品質をご確認ください。
品質にご納得いただけた場合のみ、継続をご検討ください。無理な営業は一切いたしません。