# local hack

> local hack は、AI相談を起点に、広告運用・HP/CMS制作・SEO/コンテンツ・業務改善を必要な順番で支援するB2Bサービスカンパニーです。

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## Core Pages

- [Home](https://local-hack-hp.vercel.app/): AI-native B2B services overview.
- [Services](https://local-hack-hp.vercel.app/b#services): Ads, Build, Content/SEO, and internal Ops services.
- [Knowledge](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge): AIO, LLMO, SEO, AI operations, and case-study articles.
- [Company](https://local-hack-hp.vercel.app/b/company): Company profile and careers.
- [Sitemap](https://local-hack-hp.vercel.app/sitemap.xml): XML sitemap for all public pages.
- [Knowledge JSON](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/index.json): Machine-readable article index.

## Knowledge Articles

- [AIサイト運用で「更新依頼を止めない」CMS運用設計と実装ログ](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/internal-ai-cms-no-stop-requests): 短く答え：AIを使った公開前チェック、自動デプロイ検証、生成画像の差し替え、記事一覧に次アクションを表示するUIを組み合わせれば、更新依頼の滞留を減らし現場の運用負荷を下げられる可能性が高い。検証が必要な指標は「編集から公開までの平均時間」「承認ラウンド数」「滞留中の依頼件数」「編集者の作業時間」。本稿は制作ログに基づく実装手順と、今後の検証計画を提示するため、実成果の確度向上は計測フェーズで判断する必要があります。
- [AI時代のCMS：LLMO対応コンテンツ設計を実装ログで学ぶ（実務ハンドブック）](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/aio-cms-llmo-implementation-playbook): LLMO時代のCMSは「質問と直接回答」「構造化データ」「公開前チェック項目」「公開後の引用・利用モニタリング」を記事単位で必須にすることで、AIに引用されやすく運用が回る設計になります。まずは記事テンプレートを整備し、3本の公開で検証を始めてください。
- [AI検索 引用されるサイトで成果につなげる実装ガイド](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/aio-six-traits-playbook): AI検索に引用されるサイトを作るには、質問に直接答える本文、公開できる一次情報、本文と一致した構造化データ、内部リンク、画像alt、更新履歴をCMSの運用に組み込みます。画像や公開作業は本文と根拠が固まった後に行うのが安全です。
- [ChatGPT・Perplexityに引用される企業サイトの、共通点6つ。](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/aio-six-traits): AI回答エンジンに引用されやすい企業サイトは、質問起点の見出し、著者と組織の明示、FAQや定義型の本文、Article・FAQPage・Organizationの構造化データ、更新履歴、そしてAIが読みやすいサイト案内を揃えています。
- [AIに引用される構造化データ実装、最初の6ステップ](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/structured-data-six-steps): 最初はOrganization、BreadcrumbList、BlogPosting、FAQPageの4種類を優先します。ページ上に実際に表示されている情報とJSON-LDの内容を一致させることが、SEOとLLMOの両方で重要です。
- [AIエージェント運用で広告コストを1/3にする3つの分岐点](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/ai-agent-ad-ops): 広告運用でAIに任せやすいのは、配信レポートの要約、クリエイティブ案の量産、入札調整の仮説出しです。人はブランド判断、予算配分、学習データの品質管理に集中します。
- [「人が書くSEO」と「AIが書くSEO」の境界はどこにあるか](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/human-ai-seo-boundary): SEO記事でAIを使うこと自体は問題ではありません。重要なのは、独自経験、専門判断、編集責任を人が担い、AIを調査・構成・下書き・要約に使うことです。
- [業務改善ツールは「作らずに使う」より「使って作り直す」](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/internal-ai-tools-rebuild): まずSaaSで業務の型を試し、定着しない部分や独自業務だけをAI内製ツールで作り直すのが現実的です。最初から全て内製せず、使って学んでから作ります。
- [[事例] BtoB製造業のサイト改修で、AIO引用率が3倍に](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/b2b-manufacturing-aio-case): BtoB製造業では、製品名だけでなく用途、比較条件、導入判断、FAQ、技術仕様を質問形式で整理することで、AI回答に引用されやすくなります。
- [llms.txt 実装ガイド — AIクローラーへの最初の自己紹介](https://local-hack-hp.vercel.app/b/knowledge/llms-txt-guide): llms.txtには、サイトの要約、重要ページ、引用方針、AIが読み始めるべきURLを書きます。ランキング要因として過信せず、robots.txt、sitemap、構造化データと合わせた案内ファイルとして扱います。

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