BingのTopics Portfolioを、LLMO対策のテーマ選びにどう使う？

BingのTopics Portfolioは、AIの回答で扱われるテーマから、次に調べる記事候補を探すために使えます。

候補が見つかったら、自社が答えられる問いか、今あるページで答えられるかを確かめます。

新しい記事を書くか、既存記事を直すかまで決めて、初めて編集の予定にできます。

以下は2026年10月14日時点の公式発表に基づく解説です。

画面の日本語表示や、日本の実アカウントでの提供状況は未確認です。

後半の選定表や記録方法は当社の編集提案であり、Bingが定めた手順ではありません。

BingのTopics Portfolioで、LLMO対策のテーマ選びはどう変わるか

次に書くテーマを、すでにある自社の引用と、その周辺の候補から考えられます。

Microsoft Bingは2026年10月13日、Topics Portfolioをベータ機能として発表しました。[1]

掲載先は、サイト管理者向けのBing Webmaster ToolsにあるAI Performanceです。

AI Performanceは、AIの回答に自社の情報が引用される状況を調べるレポートです。

LLMO対策は、生成AIに自社の情報を見つけてもらうための取り組みを指します。

テーマ選びでは、記事の本数を先に決めるより、読者へ追加できる答えを探します。

例えば、サービスの比較記事があっても、導入時に移せるデータの説明は不足しているかもしれません。

その不足を見つけ、書く根拠を確かめるまでが、ここで扱う編集作業です。

6月のTopicsと、今回のTopics Portfolioの違い

6月のTopicsはテーマ単位で引用を見る機能、今回のTopics Portfolioは次の編集候補を考える入口として読み分けます。[1][2]

関連する検索語をまとめて見る考え方自体を、10月に初めて登場したものとは扱いません。

編集会議では、以前からある機能の説明と、新たに調べたいことを分けると議論が進みます。

発表	今回の記事での役割
2026年6月のTopics	引用をテーマで見るという背景
2026年10月のTopics Portfolio	テーマの規模と未対応の候補を読む入口
当社が提案する選定表	候補を新規・更新・見送りへ分ける作業

すでに引用を調べている担当者なら、まず既存の記録を手元に置きます。

候補に関係するページが分かれば、そのページで何を説明済みかを読み直せます。

登録や引用済みページの確認から始める場合は、Bing AI Performanceの基本ガイドが入口になります。

同じ基本操作を最初からやり直すのではなく、今回追加された候補をどう判断するかへ進みます。

対象はBingのAI引用データ。全AIの需要調査にはしない

Topics Portfolioの候補は、自サイトの活動に応じて示されるものです。[1]

この一覧だけで、GoogleやChatGPTを含む全AIの人気テーマを決めることはできません。

社内へ渡す資料には「どこで見つけた候補か」を書きます。

「AIで人気のテーマ」とだけ書くと、調べた範囲が伝わりません。

「Bingの対象サイトで、選択期間に表示された候補」と書けば、次の担当者も確認先へ戻れます。

例えば、同じ語を営業への問い合わせでも見かけた場合は、別の欄にその記録を置きます。

問い合わせで聞かれたことと、画面に現れた語が同じ意味かを読むためです。

単語が一致していても、導入前の比較と、契約後の操作相談では必要な答えが違います。

候補の元の表記を残し、その隣に「どんな人が何を決めたいか」を短く書きます。

この問いの言い換えは編集担当者の仮説です。

実際の質問記録がない段階では、顧客がそう尋ねた事実として紹介しません。

自社の顧客に関係するかを判断する材料として、観測した語と想定した問いを並べます。

Topics Portfolioが表示されない場合の考え方

Topics Portfolioが見当たらない場合は、利用できるデータがあるかも含めて確認します。

公式発表は、サイトの引用や周辺の活動が十分でないと表示されない場合があると説明しています。[1]

まず公式のBing Webmaster Toolsで、対象サイトのAI Performanceを確認します。

別のサイトを選んでいないか、目的のサイトを閲覧できる権限かを確かめるのは、当社が勧める切り分けです。

タブがないことだけで、関係する質問や引用がすべてゼロだとは記録しません。

残すのは、対象サイト、確認日、開いた画面、実際に表示された状態です。

エラーが出た場合は、その文言も控えます。

「タブがない」「タブはあるが内容がない」「画面自体を開けない」を分けると、再確認する場所が明確になります。

表示されるまで記事企画をすべて止める必要はありません。

既存ページと公開できる資料の整理は先に進め、Bing由来の候補欄だけ未確認として残します。

日本語のボタン名や日本での利用可否は、本稿で実測したものとして案内しません。

Topics Portfolioの一覧で、テーマの規模を読む

テーマの数字は、選択期間と指標名を一組にして読みます。

一覧にはTopic Size、Sites Cited、Queriesがあり、いずれも概数として案内されています。[1]

編集用のメモを作る場合は、まず元の英語名を列名に残します。

その隣に日本語の意味を添えると、転記する担当者が変わっても取り違えを減らせます。

最初から数字の大きい順に執筆予定を埋めず、何を調べる価値があるかを見ます。

同じテーマでも、自社のサービスに近い問いと、説明できない問いが混ざることを想定しておきます。

一覧を見る作業の成果は、記事タイトルの完成ではありません。

対象テーマ、期間、表示された指標、詳しく読む候補が一つの記録にそろえば、次の確認へ進めます。

Topic Sizeは、選んだ期間の引用規模を見る指標

Topic Sizeは、そのテーマで全サイトに生じた引用総数の概数です。[1]

Googleの月間検索数と同じ欄へ転記せず、選んだ期間も添えます。

例えば、編集表の「需要」という一列へ複数の数字を集めると、何を数えた値か分からなくなります。

当社の提案は、「Bingの引用規模」と「Googleの推定検索数」を別々の列にする方法です。

元のレポートを見ていない担当者にも、それぞれの単位が伝わるようにします。

記録欄	書く内容
テーマ	画面に表示された名称
指標	Topic Sizeという元の名称
対象期間	画面で選択した開始・終了の範囲
表示値	表示された精度のまま転記
編集上の問い	このテーマで自社が追加できる説明

期間を変えて読み直した場合は、以前の行を上書きせず別の観測として残します。

後から数字の違いを見つけたとき、期間の違いか内容の変化かを調べるためです。

テーマの規模は、候補へ目を向けるきっかけになります。

どのページを書くかは、候補の意味と手元の資料を見てから決めます。

Sites Citedから読み取れることと、読み取れないこと

Sites Citedは、そのテーマの検索語で現れるサイト数の概数です。[1]

サイト数の大小だけで、自社が引用を獲得しやすいかは判断しません。

記事を作る側が知りたいのは、その中へ入るために何を書けばよいかです。

その答えを得るには、候補が求める説明と、自社が提供できる説明を比べる必要があります。

例えば、勤怠管理サービスの編集担当者を考えます。

以下の例は選定方法を示す仮の場面で、Bingの実データではありません。

候補が「勤怠データの移行」なら、自社で扱えるファイルや移行対象の資料を調べられます。

候補が他社製品だけの操作なら、自社には正確に答える材料がないかもしれません。

どちらも同じ程度のサイト数に見えても、制作に必要な調査は異なります。

数が少ないことを採用理由にする前に、「公開できる答えは何か」を一文で書きます。

書けなければ、執筆ではなく資料確認を次の作業にします。

競合を調べたと報告する場合も、サイト数を見たことと、各社のページを読んだことを区別して残します。

Queriesと利用者の質問文を混同しない

Queriesは、テーマ内にある異なるgrounding queryの数を概数で示すものです。[1]

grounding queryは、AIが回答の根拠を探す際の検索語として読みます。[2]

利用者の人数や、顧客が入力した質問全文の一覧として扱いません。

候補から記事を考えるときは、検索語をそのまま見出しにせず、答える問いへ言い換えます。

先ほどの仮の勤怠管理サービスなら、「データ移行」だけでは説明する範囲が広すぎます。

「今の勤怠データを、新しいサービスへ移せるか」なら、対象データと移せる条件が必要になります。

「移行後に過去の勤務記録を確認できるか」なら、閲覧方法と保存される内容が中心です。

一つの語から複数の問いが考えられるため、最初の言い換えを確定した需要とみなしません。

社内に実際の問い合わせがあれば、どの意味に近いかを照らし合わせます。

記録がなければ、担当部署に確認する問いを残します。

元の検索語、想定した質問、確認に使った資料を分けておくと、推測が途中で事実へ変わるのを防げます。

Opportunity Queriesから、調べる候補を拾う

Opportunity Queriesは、記事化を決める一覧ではなく、詳しく調べる候補の入口です。

公式説明では、他サイトが現れ、自サイトは現れていない検索語を示します。[1]

当社の選定手順では、まず事業に関係しそうな語だけを手元の編集表へ移します。

表計算でも共有文書でもよく、Bingに新しい入力欄を作る作業ではありません。

候補の表記を変えずに残し、テーマ名と期間を添えます。

言い換えた記事案は別の欄へ置き、元の候補をたどれるようにします。

候補をすべて拾うことより、一つの問いを最後まで判断できることを優先します。

一括出力など、公式資料で確認していない操作は前提にしません。

手元に記録できた候補から、既存ページと根拠資料の確認へ進めます。

Top Opportunity Queriesでテーマを横断して見る

Top Opportunity Queriesは、複数のテーマをまたいで候補を見るための一覧です。[1]

最初の読み方として、事業の担当範囲に近い語を選び、調査メモを作る方法を勧めます。

元の順番を、必ず執筆する順番へ置き換える必要はありません。

まず、自社が提供する商品やサービスに関係するかを読みます。

次に、誰が何を決めたいときの語なのかを考えます。

最後に、関係しそうな既存ページのURLを添えます。

先ほどの勤怠管理サービスの例なら、データ移行の語に対して移行案内のページを探します。

その時点で本文を読めていなければ、「候補URL・本文未確認」と記録します。

ページが存在するだけで回答済みとは判断しません。

一方、候補が給与計算の法的な判断を求めているように見える場合は、担当範囲を改めて確認します。

勤怠を扱うサービスだから、その周辺の疑問へすべて答えられるとは限らないためです。

最初の一覧から残すのは、採用済みタイトルではなく、読むべきページと確かめたい問いです。

その形なら、調査担当者へ渡す作業が具体的になります。

テーマ詳細で既存の引用と未獲得の候補を比べる

テーマ詳細では、Your Grounding QueriesとOpportunity Queriesを見比べます。

前者は自サイトが現れる語、後者は自サイトが現れない候補として説明されています。[1]

編集上は、既存ページが答えている問いと、追加で調べる問いを分けるために使います。

勤怠管理の例で、比較に関する説明と、移行に関する説明を並べて考えます。

サービスの選び方を説明できていても、移行できる項目まで説明できているとは限りません。

そこで既存の比較記事と移行案内を開き、問いへの答えが本文のどこにあるかを読みます。

答えが見つかれば、その見出しとURLを候補メモへ追加します。

足りなければ、「移せる項目が分からない」など不足を具体的な言葉で残します。

この照合から、既存ページの追記で済むか、別の説明が必要かを検討できます。

同じテーマの中にあるという理由だけで、すべてを一つの記事へ詰め込む必要はありません。

逆に、語が少し違うだけなら、同じ回答を別ページへ増やさないようにします。

判断の基準は、候補同士の文字の違いより、読者が必要とする答えの違いです。

幅で示された引用数は、その幅のまま記録する

候補の引用数が範囲で示されている場合は、その表示を保って記録します。[1]

中間の値を計算し、観測された正確な件数として表に入れません。

表示の幅を消すと、元の資料より細かな比較ができるように見えてしまいます。

企画を比較する際も、幅の重なる候補へ無理に順位を付ける必要はありません。

先に、読者に渡せる答えや根拠の準備状況を比べます。

手元の編集表には、表示値と編集担当者の判断を別々に書きます。

欄	記録の仕方
引用数の表示	元の範囲表記を転記
期間	その表示を確認した期間
候補に残す理由	既存記事で答えていない問い
次に調べる資料	答えを確認できる担当部署や資料

社内向けの説明で短縮する場合も、「概数」「範囲表示」の情報を落としません。

表示が後から変わったら、確認日を添えて新しい行を作ります。

差が出た理由をまだ調べていない段階では、需要が増えた、記事の効果が出たとは結論づけません。

表示の精度に合わせて判断することが、後から記録を読み直す際の助けになります。

LLMO対策として取り組む価値がある候補を選ぶ

候補は、事業との関係、読者へ渡す答え、公開できる根拠で絞ります。

ここから使う採否の基準は、当社が提案する編集方法です。

画面に現れたことだけを理由に、すべての記事を制作する必要はありません。

例えば、勤怠管理サービスの資料で答えられる移行条件なら、担当者への確認へ進めます。

事業とは関係していても、必要な資料がそろわなければ保留にします。

自社で答える理由がない候補は、見送りとして残せます。

採用と見送りの間に保留を置くと、今は不明なことを無理に結論づけずに済みます。

ただし、保留には次に確かめることを添えます。

「様子を見る」だけで終えず、何が分かれば採否を決められるかを一文にします。

資料確認を頼む相手も、同じ記録に添えておきます。

他社ブランドの検索語は、そのまま狙わない

他社のブランド名を含む候補は、何を探している語かを確かめてから扱います。

Bingも、ブランド名を含む検索語が候補に現れることを注意点に挙げています。[1]

編集判断では、名前の一致より、求められる答えを読みます。

他社のログイン画面を探す意図なら、自社の記事で置き換える理由は乏しくなります。

一方、移行条件や比較を知りたい問いなら、公開資料で答えられる範囲があるか調べられます。

ここでも、候補に出たブランド名を見出しへ足すだけでは企画になりません。

比較するなら、対応するデータ、必要な準備、確認時点など、比べる項目を先に決めます。

相手の非公開仕様を推測したり、自社が必ず優れている結論へ合わせたりしません。

資料が不足する場合は、どの項目を確認できていないかを残します。

自社と関係しない指名検索は、「他社への移動を求める問いのため見送り」と説明できます。

この理由があれば、別の担当者が同じ候補を見つけても、以前の判断を読み直せます。

見送りは調査の失敗ではなく、書く対象を選んだ結果として扱います。

AIによるテーマ分類を、実際の問いに照らして読む

テーマ名だけで意味を決めず、その中の候補語を読みます。

Topics Portfolioの分類はAIによるもので、適切でない場合もあると公式に説明されています。[1]

例えば、データ移行という語でも、勤怠記録、顧客名簿、写真では必要な説明が異なります。

この例は言葉の読み分けを示すもので、実際の分類ミスを報告したものではありません。

候補が自社の想定と違うテーマへ入っていても、その分類に合わせて記事の中身を広げません。

先に、候補が指す対象と作業を文章で書きます。

勤怠管理の例なら、「勤務記録を別のサービスへ移す際、何を準備するか」と具体化します。

その問いなら、既存の移行案内と担当部署の資料を調べる目的が分かります。

表示されたテーマ名は元の情報として残し、編集上の分類は別欄にします。

これにより、次回表示された名前が変わっても、以前の問いを見失いにくくなります。

分類が違うと感じた理由も、単に「誤り」とせず、対象がどこで食い違うかを残します。

ラベルを直す議論より先に、読者へ必要な説明を確かめます。

自社に答えの根拠があるテーマを優先する

優先するのは、答えを確認でき、公開してよい資料があるテーマです。

候補の需要だけでは、記事に何を書けるかまでは決まりません。

勤怠管理サービスの移行条件なら、対応するデータ形式や対象項目の資料を探します。

資料が見つかったら、現在の仕様か、一般に公開できる内容かを担当部署へ確認します。

社内で使える情報が、そのまま記事へ載せられるとは限りません。

確認依頼は「移行について教えてください」だけでなく、記事の問いを添える形にします。

例えば、「移せる項目と移せない項目を説明したいので、現行資料と例外条件を確認したい」と伝えます。

返ってきた答えは、対応する資料と一緒に保存します。

担当者の記憶だけで確定しにくい項目は、確認待ちに残します。

実績を紹介する場合も、会社名を出せるか、期間や結果を確認できるかを別に確かめます。

実績資料がなければ、体験談を作って説明を補いません。

代わりに、公開できる仕様や条件だけで読者の問いへ答えられるかを考えます。

答えを支える材料がそろった候補から、既存ページとの比較へ進めます。

既存ページを読んで、新規・更新・見送りを決める

候補の問いへ、今あるページで答えられるかを先に読みます。

検索語が見つかるたびに新規記事を作るのではなく、答えを置く場所を決める作業です。

本文の追記で解決するなら、更新候補として対象URLを残します。

別の問いに答える必要があるなら、新しい記事の役割を考えます。

すでに必要な説明があり、追加する根拠もなければ、今回の記事化を見送れます。

この章の判断は、Bingの表示から自動的に決まるものではありません。

サイト内の公開記事に加え、確認待ちの原稿や制作予定も担当者が照合します。

公開前の似た企画を見落とすと、同じ説明を別々に準備してしまいます。

まず候補と近いページを探し、タイトルではなく回答内容の違いを読み取ります。

タイトルだけでなく、本文・見出し・FAQまで比べる

既存ページの確認では、候補の問いに答える文章があるかを読みます。

タイトルが違っていても、結論や具体例が同じなら、新しい記事の役割は重なります。

候補に関係しそうなURLを集めたら、導入、見出し、本文、FAQを順に確認します。

FAQは、よくある質問と答えをまとめた部分です。

本文になくても、そこに必要な条件が書かれている場合があるため、一緒に読みます。

比較する箇所	読む内容
導入と見出し	誰のどの疑問を扱うか
本文の答え	何ができ、どんな条件が付くか
具体例と資料	何を根拠に説明しているか
FAQと案内先	残る疑問と次に進む場所

勤怠管理の例なら、比較記事の中にデータ移行の条件まで説明されていないかを探します。

答えが見つかった箇所は、URLと見出し名をメモします。

見つからなかった場合も、「情報が薄い」で済ませず、欠けている条件を具体化します。

読者が移行できるか判断できないなら、何を確かめれば判断できるようになるかを追記候補にします。

答えが同じで説明が足りない場合は更新にする

既存ページと同じ問いに答え、条件の追記で不足を埋められるなら、更新を検討します。

先ほどの例で、移行案内に手順はあるものの、移せない項目が書かれていない場合を考えます。

現行資料で対象外の項目を確認できれば、その案内に説明を加える方法があります。

新しい記事へ同じ手順を複製する前に、元のページで読者の判断が完結するかを見ます。

更新案には、対象URL、追記する見出し、追加する答え、根拠資料を残します。

「詳しくする」という依頼では、どこまで書けば終わるかが決まりません。

「移行対象の説明に、対象外の項目と確認先を加える」なら、修正後に確認できます。

古い条件と新しい条件が混ざる場合は、追記だけでなく該当箇所の置き換えも検討します。

変更前の文章を残しておくと、何を直したかを後から説明できます。

料金や契約条件など別の主題まで、今回の追記へ広げる必要はありません。

一つの問いに必要な不足を埋め、実際のページで答えが読める状態を、更新作業の完了条件にします。

問いと結論が異なる場合だけ新規記事を検討する

新規記事は、既存ページとは違う問いと答えを説明できる場合に検討します。

同じ大きなテーマに属することだけで、新規か更新かは決まりません。

勤怠管理サービスを選ぶ記事と、契約後のデータ移行を準備する記事では、読者の作業が異なります。

前者は選定条件、後者は移行する内容や準備の順序が中心です。

この違いが実際の構成にも表れるなら、別の記事として役割を持たせられます。

新しい企画には、「既存記事ではここまで、新規記事ではここから」と境目を書きます。

記事のタイトルだけを疑問形に変えたり、同じ説明を別の順序に並べたりすることは、差分の説明にはなりません。

比較記事から移行準備の記事へ案内するなど、読者が次に進めるリンクも考えます。

ただし、必要な答えをすべてリンク先へ送らず、それぞれの主な問いには本文で答えます。

BtoBサービスで比較・連携・導入条件をどう説明するかは、BtoB SaaSのAIO対策も参考になります。

企画を分ける理由は、検索語の表記より、読者が行う判断の違いに置きます。

Google検索の需要とAI引用の観測を組み合わせる

Googleの推定検索数とBingの引用データを、別々の材料として企画に添えます。

両方の数字を足して、一つの需要や予想アクセス数を作ることはしません。

この章では、すでに保存してある検索需要のデータを使う想定です。

検索数の取得自体が必要なら、まず利用する取得元と対象市場を確認します。

引用の候補を見つけた後で検索需要を読む目的は、読者が使う言葉や、その問いへの関心を別の角度から考えることです。

数字の大きい一般語へ記事の題材を変えるためではありません。

自社が答えられる問いを保ったまま、使う言葉と説明の範囲を見直します。

編集表には、それぞれの取得元と条件を残し、分からない項目は空欄の理由まで記します。

検索ボリュームは市場・言語・取得日と一緒に読む

検索ボリュームは、どの市場と言語について、いつ取得した値かを添えて読みます。

月間の推定検索数を使う場合も、「月間」という言葉だけで対象期間を省かないようにします。

取得元が示す指標名と、対象年月が分かる資料を一緒に残します。

日本向けの企画に別の市場の値を使うなら、その違いが判断にどう影響するかを説明します。

英語というだけで、すべての国に共通する需要として扱いません。

保存する項目	後から確かめたいこと
検索語の原文	どの表記について調べた値か
国・地域と言語	対象読者と一致しているか
指標名と対象期間	何をどの期間について推定したか
取得元と取得日	どの資料の、いつの値か
今回の参照日	編集担当者がいつ利用したか

保存済みの値を今日読んだとしても、今日取得した新しいデータとは書きません。

市場や言語が違う値を並べる場合は、その違いが分かる列を保ちます。

比較できる条件がそろわなければ、無理に増減を計算せず、参考情報として残します。

新機能名の検索数が未取得なら、未取得のまま残す

Topics Portfolioのような新しい名称の検索数が手元にない場合は、未取得と書きます。

空欄をゼロへ置き換えて、誰も関心を持っていないと結論づけません。

同時に、広い関連語の検索数を、その新機能だけの需要として紹介しないようにします。

例えば、LLMO対策について調べる人がいることと、その全員がTopics Portfolioを探していることは別です。

編集上は、新機能が広い疑問のどこに答えるかを文章で示します。

この企画なら、LLMO対策の中でも「次にどの内容を追加するか」という判断に絞れます。

その関係が説明できれば、新機能名に数値がなくても、記事で答える範囲は定まります。

データの状態は、未照会、照会したが数値なし、数値を取得済み、取得済みのゼロに分けて残します。

後から再調査するとき、何が不足していたかを読み違えないためです。

需要を確認できた語があっても、その疑問に本文が答えないなら採用しません。

主題を広げず、記事で説明できる内容と自然につながる言葉を選びます。

需要・事業との関係・書ける根拠で優先順位を付ける

優先順位は、数字だけでなく、今書ける理由を短い文で残して決めます。

異なる指標を一つの点数へまとめるより、採用理由を読める形にする方法を提案します。

勤怠管理の例なら、公開できる移行資料があり、既存ページに不足する条件がある候補から着手できます。

関心がありそうでも担当資料を確認できない候補は、先に調査を割り当てます。

候補の状態	次の作業を選ぶ理由
関係する問いと根拠があり、既存説明が不足	更新案を作れる
関係する問いはあるが、根拠を確認できない	資料確認を先に行う
根拠はあるが、既存記事で十分に答えている	追加制作の必要性を見直す
自社の担当範囲から外れる	今回は見送る

需要の数値が近い場合でも、必要な資料や更新箇所が分かれば作業を決められます。

担当者が変わっても分かるよう、採用理由には対象URLや不足する答えを添えます。

この表は引用獲得の予測式ではありません。

どの候補を、どの根拠で制作へ進めたかを説明するための表です。

選んだテーマを、担当者が判断できる記事企画にする

記事企画には、読者の問い、答え、根拠、既存記事との差を一緒に残します。

候補語だけを渡すと、受け取った担当者が別の意味に解釈することがあります。

そこで、記事を読んだ後に何を判断できるようにするかまで書きます。

勤怠データの移行なら、移せる情報を確かめ、準備する資料を選べることが一つの到達点です。

その到達点を支える資料がない場合は、執筆前の確認事項として残します。

この章の企画欄は、当社が提案する記録様式です。

Bingの画面に同じ欄があるという説明ではありません。

社内の共有文書や企画台帳へ一件ずつ記録し、候補の発見、採否の判断、執筆の承認を区別します。

何を書くかがそろってから、担当者と制作日程を決めます。

一つの記事が答える質問と、読後の行動を決める

記事の構成は、検索語の列挙ではなく、一つの主な問いへの答えから作ります。

勤怠データの移行なら、「今の記録を移す前に、何を確かめて用意すればよいか」と定められます。

この問いを支えるのは、移行できる項目、必要な準備、移行後に確かめる内容です。

それぞれの節に何を書くかを、根拠資料と対応させます。

たとえば対象項目の一覧があれば、移せる内容を説明する節に使います。

資料が準備までしか説明していなければ、その先の操作を推測で埋めません。

別の資料を確認するか、記事が案内する到達点を準備の範囲へ定めます。

企画書には、読者が記事を閉じた後に行えることを一文で書きます。

「移行について理解する」より、「移したい項目を一覧と照合し、不明な条件を担当部署へ確認できる」と具体化します。

その一文を読むと、必要な表や案内先も選びやすくなります。

本文を書く担当者は、各節が主な問いを解くために必要かを見直します。

関連する語でも、読後の判断に不要なら、別の記事へ案内する候補にします。

公式情報と自社の提案を分けて出典を付ける

機能の説明には一次資料を付け、編集上の選定方法は自社の提案として書きます。

例えば、Topics Portfolioの指標名と、社内の企画表の列名は出所が異なります。

同じ表に載せる場合も、Bingの表示と編集担当者が加えた判断を区別します。

出典を確認するときは、URLが開くことだけで終えません。

書こうとしている意味や条件が、その資料のどの箇所にあるかを読みます。

資料にない成果や提供地域を、記事の分かりやすさのために追加しないようにします。

仮の例には、説明用であることを最初に示します。

前から使っている勤怠管理サービスの例も、Bingの実画面や顧客の成果を報告したものではありません。

数字のない作例で判断を説明できるなら、架空の引用数を作る必要はありません。

企画書には「説明する事実」「根拠資料」「当社が提案する作業」の欄を用意します。

執筆後は、本文の出典番号と資料を照らし合わせます。

その確認で、自社の提案が公式の推奨手順に見える箇所や、事実より強く言い切った箇所を直します。

採否・担当・次の確認日を企画台帳に残す

企画台帳には、採否と理由に加え、誰が何をいつ確認するかを残します。

保留の候補も、再開する条件が分かれば引き継げます。

当社が提案する一件分の記録は、次の形です。

欄	記入する内容
元の候補	テーマ、検索語、画面の期間、確認日
読者の問い	この記事で答える具体的な疑問
既存URL	同じ問いを扱うページと不足箇所
根拠	現行資料、確認する部署、未確認事項
制作判断	新規・更新・見送り、または調査待ちの保留
担当と確認日	次の確認をする人と予定日
承認状態	企画のみ、執筆可、公開可など社内の区分

「保留」の理由には、何が分かれば判断を変えるかを書きます。

移行項目の資料待ちなら、資料を確認してから更新案を決めると残せます。

担当者を決めていない状態を、確認作業が始まったことにはしません。

また、候補を台帳へ追加しただけで、本文制作や公開まで承認されたとは扱いません。

社内で使う承認区分をそろえ、制作する人と確認する人が同じ状態を読めるようにします。

企画を実施した後に、LLMO対策を見直す

記事の変更内容と、その後に観測した変化を別々に残します。

引用が増えたとしても、記事の更新だけが原因だとは、その数字だけでは分かりません。

公式のCompareの説明でも、引用の変化には複数の要因があるとされています。[2]

編集作業では、変更前の記録と、変更後に見る項目を先に決めておきます。

記事が公開されたこと、引用されたこと、訪問や問い合わせが生じたことを分けます。

それぞれの状態が分かると、次に本文を直すのか、観測を続けるのかを考えられます。

この章は、Topics Portfolioを使えば成果が出ると保証するものではありません。

選んだテーマと採用理由を振り返り、次の企画を決めるための当社の運用提案です。

対象テーマ・URL・期間を変更前に残す

変更前には、対象テーマ、ページURL、観測期間、採用した理由を保存します。

新規記事なら、公開前のページがないこともそのまま記録します。

過去の数字を取っていなければ、後から推測して開始値を埋めません。

勤怠管理の例で既存の移行案内を直すなら、追記前の本文と、足りなかった条件を残します。

実施後には、変更日、追記箇所、参照した資料、公開ページの確認結果を添えます。

「LLMO対策を実施」とだけ書くより、何を変えたかを具体的にたどれます。

次回の観測担当者には、どのテーマとどのURLを見るかを渡します。

期間の長さや対象が違う記録を比べる場合は、その差を先に確かめます。

表示された値がなければ、データなしの状態と確認日を残します。

公開前に決めた問いへ本文が答えているかは、数字の変化を待たずに確認できます。

移せない項目の追記が目的なら、実際のページでその説明が読めるかを見ます。

文章の修正を完了した確認と、その修正後に引用がどう変わったかの観測を分けて進めます。

引用の変化と、訪問・問い合わせの変化を分ける

引用、訪問、問い合わせは、別々の欄に記録します。

BingのCitation Shareも、訪問の割合を示す指標ではありません。[2]

引用の記録が増えた場合は、まず引用に関する変化として報告します。

サイトへの訪問や問い合わせまで確認できた場合に、その結果を別に添えます。

確認するもの	記録する結果
引用	対象レポート、テーマや語、期間、表示値
訪問	利用する解析で確認できた訪問と計測条件
問い合わせ	送信完了など社内で定めた成果と対象期間
記事の変更	対象URL、変更日、追加・修正した内容

訪問が増えても、問い合わせをまだ測っていなければ、その欄は未計測です。

逆に問い合わせが増えていても、どの経路から来たか分からなければ、AI経由の成果と決めません。

比較する前に、計測方法や対象ページが途中で変わっていないかを読み直します。

Compareの一般的な見方は、Bing AI Performanceの基本ガイドへ進めます。

今回選んだテーマの評価では、記事の採用理由に照らして、次に必要な確認を決めます。

続ける・直す・保留する条件を決める

振り返りでは、データが足りないのか、説明が足りないのか、事業に合わないのかを分けます。

数字が動かないという理由だけで、記事全体を書き直す必要はありません。

まず、予定した説明が公開ページへ正しく反映されているかを確認します。

欠けていれば、本文や図、案内先を修正します。

説明はそろっているものの、比較できるデータがなければ、結論を保留して次の確認条件を残します。

候補の意味を読み直し、自社の担当範囲と違うことが分かった場合は、制作方針そのものを見直します。

状態	次の判断
必要な説明が欠けている	不足箇所を直す
比較の条件やデータが不足	条件をそろえて再確認する
読者の問いと事業が合わない	優先順位を下げ、採否を見直す
説明と確認条件がそろっている	観測を続け、次の企画へ反映する

ベータの表示変更と記事施策の影響を、確認せず結び付けないようにします。[1][2]

Topics Portfolioで候補を見つけたら、問い、既存URL、根拠、制作判断を一件につなぎます。

その記録を残すことで、次に何を書くかを、担当者同士で具体的に検討できます。