【Proxy（プロキシー）】無料で使える次世代AIエージェント！

Convergence AIが開発した次世代AIエージェント「Proxy」は、日常業務やビジネスの効率化を実現する革新的なツールです。ユーザーが自然言語で操作できるシンプルなインターフェースを備え、ドキュメント解析から情報収集、タスク自動化まで幅広い用途で活躍します。さらに、安全性や長期記憶機能を搭載しており、初心者からプロフェッショナルユーザーまで、無料で安心して利用可能です。

本記事では、Proxyの特徴や活用例などを解説します。

Proxyを使ってみる

Proxyの特徴

情報収集機能：最新の業界ニュースやトレンド、ウェブサイトや関連情報、研究論文。
　　　　　　　膨大な情報を収集し、整理・分析する。
ドキュメント処理機能：要約、データ抽出、翻訳など、多機能なドキュメント解析。
長期学習機能：過去の利用履歴を学習し、サービスの精度を向上。
多様なテンプレート：用意されたテンプレートを使用することで、簡単にタスクを自動化。
高度なセキュリティ：Cyber Essentials Plus認証やISO27001などの基準を満たしている。
　　　　　　　　　　ユーザーデータは、厳格な暗号化技術を用いて保存・処理。
コミュニティ連携：ユーザーからのフィードバックを活かし、常に進化する仕組み。

Proxyの料金プラン

無料プラン：1日あたり5セッションまで利用可能で、最大2つの同時タスクを処理可能
Proプラン：月額20ドルでセッション無制限で、最大20の同時タスクを処理可能

Proxyを使ってみた！

ブログ運営するにあたり、Googleに頼ったSEOだけでなく、AIに対応したLLMOについて、情報収集してもらい、まとめてもらいました。

日本語にも対応しているので、日本語テキストでのプロンプトが使えます。

AIエージェントが9ステップを考え、実行します。

洞察をまとめる
ブログ管理における LLMO と SEO に関する記事から戦略と洞察を要約します。

CAPTCHAの解決
記事の内容にアクセスするには、CAPTCHA を手動で解決してください。

CAPTCHAの解決
記事の内容にアクセスするために、もう一度 CAPTCHA を解決してみます。

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記事の内容にアクセスするために、もう一度 CAPTCHA を解決してみます。

重要な詳細の抽出
ブログ管理のための LLMO と SEO に関する記事から、重要な戦略と洞察を要約します。

CAPTCHAの解決
CAPTCHA を解決して記事の全内容にアクセスしてみます。

情報源の調査
大規模な言語モデルのコンテンツを最適化する詳細な戦略を収集するために、記事全体を読みます。

情報源の調査
詳細については、Ethinos Digital Marketing の LLM SEO または現在は LLMO に関する記事を確認してください。

ワークフローステージ
ブログ管理に LLMO と SEO を統合するための戦略ガイド、特定のツールの推奨事項、または段階的な方法をお探しですか? また、LLMO はコンテンツの作成と最適化に大規模言語モデルを使用する手法を指していますか?

AIエージェントが何をしているのかが分かります。

回答結果はこちらです。

LLMOとSEOを活用したブログ運営方法

大規模言語モデル最適化 (LLMO) と従来の SEO を使用してブログを効果的に管理するための重要な戦略と実用的な洞察を以下に示します。

LLMOを理解する

LLM 最適化 (LLMO):検索エンジンのランキングを重視する従来の SEO とは異なり、AI モデルによる処理とリコールを向上させるためのコンテンツの構造化に重点を置いています。
目標: ChatGPT、Google AI などの AI 生成の応答にコンテンツが表示されるようにします。
主な違い: 従来の SEO と LLMO
従来の SEO:キーワードの使用、メタタグ、バックリンク、技術的なサイト構造を優先します。
LLMO:コンテンツの明瞭性、シンプルさ、包括性、文脈の関連性を優先します。

LLM 最適化のベストプラクティス

コンテンツ構造の最適化

　明確なヘッダーと論理的なコンテンツ階層を使用します。
　情報を理解しやすいセクションに分割します。
　一貫した書式を維持します。

言語とキーワードの実装

自然言語パターンと意味キーワードを使用します。
用語の一貫性を維持し、明確な定義を提供します。

文脈的関連性と包括性

コンテンツをユーザーの意図に合わせて調整します。
包括的なカバレッジと関連する概念を提供します。
事実の正確性と独自の洞察力を確保します。

コンテンツ品質シグナル

信頼できるソースを含め、一貫した品質を維持します。
明確な階層と論理フローを実装します。

成功の測定

AI 応答包含率を監視します。
AI 応答におけるコンテンツの正確性とコンテキストの保持を評価します。
ユーザーエンゲージメント指標を追跡します。

これらの LLM 最適化手法を従来の SEO 手法と統合することで、ブログは人間の読者と AI システムの両方に効果的に対応し、デジタルの可視性とエンゲージメントを最大化できます。