GEO Academy Curriculum
5 tracks → modules → lessons. Published lessons are marked; the rest is the planned structure.
GEO基礎
基礎ゼロからGEOリテラシーの基礎を構築—低コストでの導入。
M1.1GEO基本
8 lessonsGEOとは何か、その重要性、SEO/AEOとの違い、7ステップの流れ
M1.2AI検索エコシステム
6 lessonsChatGPT / Perplexity / Google AI Overviews / Claude / Gemini
M1.3GEOの基本概念
6 lessons引用率、AIGR、エンティティ、スキーマの基本
M1.4コンテンツの基本
5 lessonsAI対応の構造、タイトル、要約作成
M1.5技術の基本
5 lessonsrobots.txt、llms.txt、クローラータイプ、技術的健全性
M1.6ケーススタディ
5 lessonsB2B/eコマース/SaaSの成功と落とし穴
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GEO中級
中級コアコンテンツ—戦略、コンテンツ、データ、ツール、プラットフォーム。
M2.1戦略と方法論
8 lessons6層フレームワーク、優先順位マトリックス、SEO×GEO、戦略文書
M2.2深層コンテンツ最適化
8 lessonsセマンティック最適化、エンティティライティング、引用フレームワーク
M2.3実践におけるエンティティSEO
6 lessonsエンティティ認識、ナレッジグラフ、sameAs、監査
M2.4スキーマアプリケーション
6 lessonsスキーマ選択、JSON-LD実装、検証
M2.5AIクローラー管理
6 lessons高度なロボット、llms.txt設定、クローラーモニタリング
M2.6データ&アナリティクス
6 lessonsトラフィック帰属、引用追跡、レポート作成
M2.7ツール化
6 lessonsGEOlyプラットフォーム、モニタリング&分析ツール
M2.8プラットフォーム最適化
6 lessonsChatGPT / AI Mode / Perplexity / Claude tactics
M2.9競合分析
4 lessons可視性ベンチマーキング、ギャップ分析
M2.10ケース分析
4 lessonsB2B/B2C/eコマース事例
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GEOアドバンスト
高度エンタープライズプログラム、高度なアトリビューション、アルゴリズム。
M3.1高度な戦略
8 lessons複数ブランド、国際的GEO、企業統合
M3.2高度なアトリビューション
6 lessonsマルチタッチ帰属、増分性、ROIモデル
M3.3高度な技術
6 lessons動的スキーマ、API統合、エージェント準備
M3.4AIアルゴリズム
6 lessonsLLMの原則、リトリーバル、ランキング要因
M3.5高度なツール
6 lessonsAPI開発、自動化ワークフロー、カスタムレポート
M3.6エンタープライズ導入
6 lessonsチームコラボレーション、プロセス設計、QA
M3.7垂直最適化
6 lessons金融/ヘルスケア/EC/SaaS
M3.8高度なケース
4 lessonsエンタープライズの成功事例、事後分析、ベストプラクティス
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エージェンティックコマース
スペシャリストフロンティアトラック—AIショッピング、シェルフレイヤー、プロトコル、アトリビューション。
M4.1エージェンティックコマースの基本
6 lessons定義、AIエージェントショッピングフロー、5つのゲート
M4.2プラットフォーム統合
8 lessonsOpenAI Product Feed、Shopify MCP、ACP / UCP
M4.3製品データ最適化
6 lessonsフィード構造、SKU、バリアント、GTIN
M4.4信頼のシグナル
6 lessonsレビュー、信頼のシグナル、ブランドの権威
M4.5コンバージョンパス
6 lessonsチェックアウト準備、購入フロー、トラッキング
M4.6アトリビューション&ケース
4 lessonsDark traffic, webhooks, Measurement Protocol, cases
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Reddit GEOスペシャリティ
スペシャリストRedditは生成エンジンの主要な情報源です—引用可能なシグナルを構築しましょう。
M5.1AIソースとしてのReddit
4 lessonsソースの状態、LLMの引用、プラットフォームの重み、引用可能性
M5.2サブレディットとコンテンツ
4 lessonsサブレディットの選択、構造、Q&A、タイトルとエンティティ
M5.3コミュニティ運営&コンプライアンス
4 lessons本物のエンゲージメント、ルール、カルマ、ネガティブ
M5.4監視と引用追跡
4 lessonsブランドモニタリング、引用追跡、アトリビューション、ケース
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