この記事の対象: 「AIO対策しませんか」という営業を受けて判断に迷っているWeb担当者・経営者、AI検索への対応をクライアントに説明する必要がある制作会社のディレクター
読了時間: 約28分
「AIO対策、そろそろやったほうがいいですよ」——この営業電話やメールが、2026年に入ってから急に増えていないでしょうか。
提案書を開くと、たいてい似たようなことが書いてあります。llms.txt を設置します。構造化データを入れます。AI検索で1位を取りましょう。月額○万円です。
困るのは、それが妥当なのかを判断する材料が手元に無いことです。SEOなら順位という分かりやすい物差しがありましたが、AI検索には順位表がありません。何をどう評価すればいいのか分からないまま、金額だけが提示される。
この記事は、その判断材料を渡すために書きました。制作会社のディレクターとして案件でAI検索の話に向き合い、さらに自社サイトを自社開発の診断ツールで実測した結果——83点と、その内訳、落とした17点の中身——まで開示します。良いことだけでなく、自社の弱点も数字で出します。
読み終えたときに持ち帰れるのは2つです。自分でやるための優先順位と、業者の提案が妥当かを見抜く視点。
結論を先に言うと、やることは3つしかない
長い記事なので、先に着地点を置きます。この記事で扱う内容は、突き詰めると次の3つに収束します。
1と2は技術で満点まで持っていける。難しいのは常に3。
1と2は、やり方さえ分かれば数日〜数週間で片が付く作業です。厄介なのは3で、ここは技術ではなく発信の話になるため、お金で一瞬で解決できません。
そして多くの「AIO対策」の提案は、1と2だけを売っています。それが悪いわけではありませんが、1と2を満点にしても、3が空っぽなら引用はされません。この記事の後半で自社の実測結果を出しますが、まさにその形になっていました。
以下、根拠を順に回収していきます。
AIO・AEO・GEO・LLMO——用語は4つあるが、やることは同じ
この章の要点：用語の違いに時間を使う必要はありません。営業資料で用語を使い分けている業者がいても、それは差別化のための言い換えであることがほとんどです。
4つの言葉の由来
| 用語 | 正式名称 | 由来 |
|---|---|---|
| AIO | AI Optimization | AI最適化の総称。日本の広告・制作業界で広く使われる |
| AEO | Answer Engine Optimization | 「答えを返すエンジン」への最適化という発想から |
| GEO | Generative Engine Optimization | 学術系の研究論文が出典。研究文脈で使われる |
| LLMO | LLM Optimization | 日本市場で普及した語。国内の記事・サービス名で最も多い |
出自は違いますが、指しているものは生成AIに引用・推薦されるための最適化で共通しています。実務上はほぼ同義と考えて差し支えありません。
強いて分けるなら、こう分かれる
厳密に区別する立場もあるので、その説明だけ置いておきます。
- AEO＝AIに自社のことを正確に理解・提示してもらうための最適化。「この会社は何をしている会社か」を間違えられないようにする方向
- GEO＝AIに発見され、信頼されるブランドとして認識してもらうための最適化。そもそも候補に挙がるようにする方向
この分け方は理解の助けにはなりますが、実装の手順が変わるわけではありません。構造化データを入れるのも、引用されやすい見出しを作るのも、両方に効きます。
見極めの視点：用語論を長く語る提案は疑ってよい
提案書の冒頭で「AEOとGEOの違い」に何ページも割いている資料を見たら、その先に何が書いてあるかを確認してください。用語の解説が厚く、実装項目が薄い提案は、売るものが用語しか無い可能性があります。
判断すべきは「何を、いつまでに、どういう状態にするか」であって、用語の定義ではありません。
何が起きているか：数字で見るAI検索の現在地
この章の要点：AI検索は無視できない規模になっていますが、「SEOが終わった」も「順位を取れば引用される」も、どちらも数字が否定しています。
AI検索の広がり（2026年）
各社・各調査が出している数字を並べます。いずれも出典と時点が違うため、単独の数字で意思決定しないでください。
| 指標 | 数字 | 出典・時点 |
|---|---|---|
| Google AI Mode の利用規模 | 月間ユーザー10億人超、クエリ数は四半期ごとに2倍以上のペースで増加 | Google I/O 2026 での発表 |
| 日本の検索行動におけるAIモード利用率 | 21.0%（10代は33.5%） | 2026年4月・国内調査 |
| AI Overviews の出現率 | Google検索の 25.11% | Conductor（2026年） |
| 日本のGoogle検索シェア | 依然として 約94% | 各種トラフィック調査 |
| 日本企業のAI導入率 | 20.4% | 2026年3月時点 |
読み取ってほしいのは2つの数字の並びです。AIモードの利用が21.0%まで来ている一方で、日本のGoogle検索シェアは約94%のまま。つまり、検索の入口そのものは今もGoogleで、その中にAIの回答が挟まったというのが2026年9月時点の実態です。
AI Mode の日本語提供が始まったのは2025年9月で、2026年2月のUI更新で参照リンクがより目立つ形になりました。提供開始から約1か月時点のPLAN-B調査でも、認知・利用経験率はChatGPTに次ぐ2位で、3割が利用と出ています。この1年で一気に一般化した領域です。
一方、企業側のAI導入率は20.4%（2026年3月時点）にとどまります。使う側の普及に、企業側の対応が追いついていない局面だと言えます。これは焦る理由ではなく、まだ差がつけられる余地があるという意味です。
クリック数はどうなったか——ここは数字が割れる
「AI Overviews が出ると click が減る」という話は広く知られていますが、どのくらい減るのかは調査によって大きく違います。単一の数字を根拠に断言している記事があれば、その時点で少し警戒してください。
| 調査の種類 | 測っているもの | 報告されている低下幅 |
|---|---|---|
| Ahrefs | AI Overviews 表示時の検索1位ページのCTR | 約58%低下 |
| Pew Research Center | AI Overviews の有無別のクリック率 | 15% → 8%（相対で約47%減） |
| Seer Interactive（53ブランド・24.3億インプレッションの長期追跡） | AI Overviews が出るクエリのオーガニックCTR | 1.76%（2024年6月）→ 0.61%（2025年9月・65%低下）→ 2.4%（2026年2月・回復） |
| Similarweb | ゼロクリック検索の割合 | 56% → 69%（2024年5月→2025年5月） |
| Gartner（予測） | 2026年末までのオーガニックCTR | 25%低下 |
| 国内調査 | AI Overviews 表示時の検索1位のクリック率 | 約37.8%低下 |
低下幅は、小さいものでは15%、大きいものでは89%と、調査によって6倍近い開きがあります。測定方法・対象クエリの種類・測定期間が違えば、当然結果は変わります。「AI検索でクリックが90%減ります、だから対策が必要です」という営業トークは、幅の上端だけを切り出したものだと思ってください。
さらに注目すべきは、Seer Interactive の長期追跡で一度0.61%まで落ちたCTRが、2026年2月には2.4%まで回復していることです。これは一方向の崩壊ではなく、AI側のUI変更（参照リンクの見せ方）や利用者の慣れで揺れ動く現象だということを示しています。
社内で説明するときは、「減っている、ただし幅は調査で割れており、回復の観測もある」と正確に伝えるのが誠実です。幅を隠して1つの数字で怖がらせる説明は、後で自分の信用を削ります。
AI引用の大半は、検索1ページ目の外から来ている
ここが、この記事で最も重要な論点です。
複数のAI引用分析で共通して報告されているのは、AIツールが引用したURLのうち、Googleオーガニック上位10位と重なるのは12%にとどまるという結果です。残る88%は、検索1ページ目に載っていないページから引かれています。
AI引用の実態
- Google上位10位と重なる：12%
- 残る88%は1ページ目の外から
- 上位15ドメインで全引用の68%
- 英語圏はReddit単独で約40%
よくある誤解
- 「検索1位を取ればAIも引用する」
- 「SEOをやっていれば自動的にAIO対策になる」
- 「AI検索は既存の順位の延長線上にある」
SEOは土台として必要だが、それだけでは大半の引用元に届かない。
この傾向が意味することは2つあります。
ひとつめ。「SEOは終わった」は誤りです。 日本のGoogle検索シェアは約94%のままで、AI Overviews が出るクエリも全体の25.11%——裏を返せば4分の3のクエリでは従来型の検索結果が主役です。SEOをやめる理由はどこにもありません。
ふたつめ。「順位さえ取れば引用される」も誤りです。 12%しか重ならないという結果は、AI側が検索順位とは別の物差しで引用元を選んでいることを示しています。この2つを両方否定するのが、2026年のAIO対策の出発点です。
AIはどこから引用しているか
引用元の分析で一貫して見えるのは、AI引用がごく少数のドメインに集中していることです。ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexity・Google AI Overviews を横断した分析では、上位15ドメインが全AI引用の68%を占めています。その顔ぶれは、SEOの常識とはかなり違います。
英語圏では、掲示板型のコミュニティサイトである Reddit が単独で約40%を占めて突出しており、続いて Wikipedia、YouTube、LinkedIn、Forbes が並びます。
つまり、AIは企業の公式サイトよりも、第三者が語っている場所を強く参照しているということです。
そしてもうひとつ、実務に直結する傾向があります。ソフトウェアレビューサイト（G2 / Capterra / Trustpilot / Yelp など）への掲載があるブランドは、無いブランドと比べて約3倍引用されるという分析が出ています。自社が何を言っているかより、他人が何を言っているかのほうが重く見られています。
日本語圏だとどうなるか
英語圏のRedditの数字をそのまま日本に持ち込むと判断を誤ります。日本語圏の引用元は、順位の顔ぶれが違います。
出典は Ahrefs Brand Radar（5大AI横断・2026年3月時点）の引用元ランキングです。
| 順位 | 引用元 | 引用件数 | 位置づけ |
|---|---|---|---|
| 1 | YouTube | 331万件 | 日本語圏で突出した1位。2位に3倍以上の差 |
| 2 | Wikipedia日本語版 | 97.8万件 | 参照は多いが自分では書けない |
| 3 | Google（自社サービス群） | 90.6万件 | 制御の余地が小さい |
| 4 | note | 38.4万件 | 複数のLLMが横断して参照する数少ないテキスト媒体 |
| — | PR TIMES | 9.6万件 | ChatGPTが参照する数少ないPR経路 |
日本語圏の1位はYouTubeの331万件で、2位のWikipedia日本語版（97.8万件）に3倍以上の差をつけています。動画を作ることが、日本語圏でのAI引用対策として最も効率がいい可能性がある——これは多くの「AIO対策」提案に書かれていない事実です。
もうひとつ重要なのはSNSの扱いです。ChatGPT は X・Instagram・Facebook などのUGC引用が0.5%未満で、そもそもほとんど参照していません。「AIに引用されるためにSNSを強化しましょう」という提案は、少なくともChatGPT向けには根拠が薄いことになります。noteは複数のLLMが参照しているので、テキストで発信するならXよりnoteのほうが期待値が高い、という順序になります。
補足すると、この順位は日本語のコンテンツが「どこに集まっているか」の写しでもあります。日本語で解説を探すとYouTubeにしか無い、という状況が実際に多い。だから引用も動画に集まる。この構造は、しばらく変わらないと見ています。
AI側の仕様は変動する。一方向の変化として説明しない
もうひとつ、提案を受ける側が知っておくべきことがあります。
ChatGPT は2026年3月に外部引用の量を大きく減らし、5月には元の水準へ戻すという動きを見せました。背景には、ユーザーからは見えない内部の検索パイプライン（Labrador・Bright・Oxylabs・SERP といった内部名で呼ばれるもの）の切り替えがあると見られています。
つまり、AI側の都合で引用の出方は数か月単位で変わります。「先月まで引用されていたのに今月ゼロになった」は、施策の失敗ではなくAI側の仕様変更かもしれない。この可能性を最初から説明に織り込んでいる業者は信頼できます。逆に「必ず引用させます」と言い切る業者は、この構造を知らないか、知っていて言っていないかのどちらかです。
実務上の対処はひとつです。単月の増減で施策を評価しない。 最低でも3か月、できれば半年の傾向で見る設計にしておくと、AI側の揺れに振り回されずに済みます。
llms.txt は置くべきか——記事の9割が間違えている論点
この章の要点：2026年9月時点で、llms.txt に検索可視性への効果はほぼありません。置くコストは低いので置いてもいいですが、これを主要施策として売る業者は疑ってよい、というのが結論です。
llms.txt とは何か
llms.txt は、サイトのルートに置くマークダウン形式のテキストファイルです。「このサイトはこういう内容で、重要なページはここです」とAIに伝える目的で提案されました。robots.txt のAI版、というイメージで説明されることが多い仕組みです。
発想は理にかなっています。だから多くの記事が「まず llms.txt を置きましょう」と書いている。問題は、主要なAI側がそれを読んでいないことです。
AI各社の公式な立場
| 提供元 | llms.txt への対応 |
|---|---|
| 非対応。対応予定もない。 検索向けのAI最適化ガイドで「Google検索に出るために新しい機械可読ファイル・AIテキストファイル・マークアップ・Markdownを作る必要はない」と明記 | |
| OpenAI | クローラー文書で llms.txt に言及せず、サイト運営者には robots.txt を案内 |
| Anthropic / Meta / Mistral | 本番の検索・回答面でシグナルとして使うと公表していない |
| Perplexity | 例外。ファイルを取得してページの優先付けに使うと表明 |
Googleの記述は特に明確です。2026年6月15日に更新されたAI最適化ガイドで「新しいファイルを作る必要はない」と否定されている施策を、有料の主要メニューとして売るのは無理があります。
実測データ：ほとんどのドメインでリクエストがゼロ
公式見解だけでなく、実際のアクセスログを分析した調査もあります。
- Ahrefs が137,000ドメインを分析した結果、2026年5月に llms.txt へのリクエストが1件も来なかったドメインが97%。届いたリクエストのうち、AI取得ボットによるものは1.1%
- 5億1,538万件のLLMボットトラフィックを分析した別調査でも、/llms.txt に触れたリクエストの割合は統計的に無視できる水準
大多数のサイトで、置いたファイルが1回も読まれていない。これが2026年時点の実態です。
では置かなくていいのか——「置くな」ではない
ここを誤読しないでください。この記事の立場は「置くな」ではありません。
- 設置コストは極めて低い（テキストファイル1枚で、慣れていれば30分もかからない）
- Perplexity は実際に使っている
- IDEのコーディングエージェントやMCPサーバーなど、エージェント側からの取得は常時発生しており、この層は急速に伸びている
最後の項目が重要です。llms.txt は「検索経由でAIに引用されるための施策」としては効いていませんが、エージェント（開発ツールやAIアシスタントが直接サイトを読みに来る経路）向けには実際に読まれています。今後この層が主流になれば、評価が変わる可能性は十分あります。
だから判断は「置くか置かないか」ではなく、「どの順番で置くか」になります。この記事の優先順位では最後です。先にやることが9つあります。
見極めの視点：提案書での扱われ方を見る
妥当な扱い
- 「低コストなので一応置く」程度の位置づけ
- Perplexity向け・エージェント向けと限定して説明
- Googleが非対応であることに触れている
- 効果測定の指標に入れていない
疑ってよい扱い
- 提案の目玉・第一項目になっている
- 「AIに読まれるための必須ファイル」と説明
- Google非対応の事実に触れていない
- これ単体で月額費用が発生している
判断の基準はシンプルです。llms.txt が提案書の1ページ目にあったら、その提案の中身を疑ってください。2026年時点で、これは「ついでにやる作業」であって、主役ではありません。
技術で何をやるか——ここは満点まで持っていける
この章の要点：AIに読ませる・理解させるための技術的な実装は、やることが確定していて、正解があり、満点が取れます。しかも一度やれば持続します。
全体像：AIから見たサイトの通過点
① 読めるか（アクセスの関門）
- AIクローラーがrobots.txtで許可されているか
- JavaScriptなしで本文が読めるか
- ページの本文量が十分か
② 理解できるか（意味の関門）
- 構造化データが入っているか
- 運営者が誰か明示されているか
- 「◯◯は△△です」の定義文が一貫しているか
③ 引用しやすいか（形の関門）
- 見出し階層が正しいか
- 問いと答えのセットになっているか
- 情報が新しいか（日付が入っているか）
①で落ちると②以降は全部無意味になる。順番に効く。
①で落ちているサイトは、②③をどれだけ整えても引用されません。チェックの順番を間違えないでください。
① AIクローラーを許可する
robots.txt で、AI各社のクローラーを許可します。ここで押さえておくべきなのは、AIクローラーには2種類あって、それぞれ役割が違うことです。
| 種類 | 代表的なUser-Agent | 役割 |
|---|---|---|
| 検索用（引用に直結） | OAI-SearchBot、ChatGPT-User、PerplexityBot、Claude-SearchBot、ClaudeBot、Google-Extended | ユーザーの質問に答えるとき、リアルタイムまたは検索インデックス経由で参照する |
| 学習用 | GPTBot、CCBot、anthropic-ai など | モデルの学習データ収集に使われる |
引用されたいなら、許可すべきは検索用のほうです。 学習用クローラーを塞いでいても、引用には直接影響しません。
「学習には使われたくないが、引用はされたい」という要望は実務でよく出ます。この2つは分けられます。検索用だけ許可して学習用を塞ぐ、という選択は成立します。この区別を説明せずに「AIクローラーを全部許可しましょう」と言ってくる業者には、その理由を聞き返してください。
なお、User-Agentの名前は各社が変えることがあります。robots.txt は一度書いて終わりではなく、半年に1度は各社のクローラー一覧を見に行って追記する運用にしてください。新しく登場した検索用ボットが、古い robots.txt の記述から漏れて拒否されているケースは実際にあります。
② JavaScriptなしで本文が読める状態にする
これが技術面で最も落とし穴になりやすいポイントです。
近年のフレームワークで作られたサイトは、JavaScriptが実行されて初めて本文が表示される構造になっていることがあります。ブラウザで見れば普通に読めるので、担当者は問題に気づけません。しかしAIのクローラーの多くは、JavaScriptを実行しないか、実行しても不完全です。
確認方法は簡単です。ブラウザでページを開き、右クリック→「ページのソースを表示」を選びます。そこに本文のテキストが入っていれば大丈夫。<div id="root"></div> だけで中身が空なら、AIから見てそのページは白紙です。
対策は、SSR（サーバーサイドレンダリング）またはSSG（静的生成）に切り替えることです。フレームワークの設定変更で済む場合もあれば、実装をやり直す必要がある場合もあります。リニューアルの見積もりを取るタイミングなら、この点を要件に入れておくと後の手戻りが防げます。
同じ罠は、記事の本文を後から読み込む形のCMS、無限スクロールで続きを出す一覧ページ、タブやアコーディオンの中身をクリック後に生成する実装にもあります。「ソース表示で読めるか」を、トップだけでなく主要なページ種別ごとに1枚ずつ確認してください。
リニューアルの判断そのものについては、こちらで整理しています。
③ 構造化データを入れる
構造化データとは、ページの内容を機械が読める形式（JSON-LD）で書いたメタ情報のことです。「この文字列は会社名」「この部分は質問と回答」といったラベルを、HTMLの中に埋め込みます。
入れるべき種類は次のとおりです。
| 種類 | 用途 | 優先度 |
|---|---|---|
| Organization | 運営組織の情報 | 必須 |
| BreadcrumbList | パンくずリスト（サイト内の位置） | 必須 |
| FAQPage | よくある質問 | 必須・最も効く |
| HowTo | 手順の説明 | 手順ものがあるなら最も効く |
| Article | 記事・コラム | オウンドメディアがあるなら必須 |
| Product | 商品情報 | ECなら必須 |
AI引用に対して最も効くのは FAQPage と HowTo の2つです。理由は単純で、AIが引用しやすい「問いと答えのセット」をそのまま渡せるからです。AIは質問に答えるために情報を探しているので、すでに問いと答えの形になっているコンテンツは、加工せずそのまま使えます。
逆に言えば、FAQを持っていないサイトは、AIにとって使いにくい素材です。この記事の末尾にFAQを置いているのも同じ理由です。
実装で気をつける点がひとつあります。構造化データに書いた内容と、ページに表示されている内容を一致させること。 画面に無いFAQを構造化データにだけ書くのは規約違反であり、そもそもAIに対しても矛盾したシグナルを渡すことになります。JSON-LDは「隠し場所」ではなく「翻訳」です。
④ エンティティ定義——表記ゆれは敵
構造化データと並んで重要なのが、「この会社/サービスは何者か」を一貫した文で書くことです。
具体的には、[ブランド名] は [カテゴリ] です という構文を、サイト内の複数箇所で崩さずに使います。
- Aboutページの冒頭
- フッターの会社説明
- meta description
- 構造化データの
description - 各ページの導入文
ここで表記ゆれを起こさないことが決定的に重要です。「Web制作会社」「ホームページ制作会社」「デジタルパートナー」を場所によって使い分けると、AIは「この会社が何なのか」の確信を持てなくなります。かっこいい言い換えより、同じ言葉を繰り返すほうが効きます。
社内で複数人がサイトを更新している場合、この定義文を書式として文書化して共有してください。担当者が変わると必ずブレます。
同じことは、社外の媒体でも守ってください。会社案内、プレスリリース、noteのプロフィール、採用媒体の会社紹介——ここで別の言い回しを使うと、AIが照合する材料がバラバラになります。定義文は「サイトの中のルール」ではなく「社名の一部」として扱うくらいがちょうどいい。
⑤ 見出し階層とSEOの土台
- h1はページに1つだけ。h1→h2→h3 の順に飛ばさず下がる
- 疑問形の見出しを使う（「〜とは」「〜はいくら」「〜はどう選ぶか」）。AIが質問と対応づけやすくなる
- 見出しの直後に結論の1文を置く。AIは見出しとその直後を対応づけて抜き出すため、前置きから入ると引用先が定まらない
- title / meta description / canonical / 画像のALT / sitemap.xml / モバイル対応——従来のSEOの基本項目は全部そのまま必要
最後の項目を軽視しないでください。AI最適化はSEOの置き換えではなく、SEOの上に積む拡張です。
正しい理解：積み上げ
- 土台：title / description / canonical / ALT / sitemap
- その上に：構造化データ・FAQ・エンティティ定義
- さらに上に：外部での発信
- 土台が崩れると上も効かない
よくある誤解：置き換え
- 「SEOはもう古い」
- 「これからはAIO対策だけでいい」
- 「llms.txtを置けばSEOは不要」
- → 土台が無いので何も積めない
「SEOはもういいのでAIO対策だけお願いします」という依頼を受けることがありますが、それは屋根だけ発注するのと同じです。
自社サイトを実測したら83点だった——落とした17点の中身
この章の要点：ここが本記事で唯一の一次情報です。自社で開発したAIO診断ツールで自社サイトを測った結果を、良い点も悪い点も全部出します。
測定の条件
TSURATSURA が自社開発したAIO診断ツールで、自社サイト tsuratsura.com を実測しました。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 実施日 | 2026年9月9日 |
| 対象 | sitemap から取得した25ページ |
| 評価項目 | 16項目・100点満点 |
| 結果 | 83点 / 100点 |
83点という数字だけ見ると悪くありません。問題は内訳です。
5分類の配点設計
まず、この診断ツールがどういう配点になっているかを開示します。配点そのものが、AIO対策で何を重視すべきかの設計図になっているためです。
誰なのか分かるか（30点）
- 構造化データ 12
- Organizationの中身 8
- 運営者情報 6
- 定義文 4
AIが読めるか（24点）
- AIクローラーの許可 10
- JSなしで本文が読めるか 10
- llms.txt 4
引用できる形か（18点）
- 見出し階層 7
- 問いと答えの形 7
- 情報の鮮度 4
検索の土台（SEO）（16点）
- title / description 6
- canonical 3
- 画像のALT 3
- sitemap.xml 2
- モバイル対応 2
裏が取れるか（12点）
- YouTube 4 / note 3 / PR TIMES 3 / X 1 / Instagram 1
llms.txt はあえて4点に抑えてある。効果の実測が伴っていないため。
配点で意図的に選んだ判断が3つあります。
ひとつめ。llms.txt を4点に留めました。 置くコストが低いので加点対象にはしていますが、前章で見たとおり効果の実測が伴っていません。ここを10点や20点にすると、実態と合わない診断結果になります。
ふたつめ。学習用クローラーを塞いでいても減点しません。 GPTBot・CCBot・anthropic-ai などを拒否していても点は引かない設計です。「学習には使われたくないが引用はされたい」という要望が実務で多く、これは両立できる要望だからです。採点対象は検索用クローラーだけに絞っています。
みっつめ。Wikipedia を満点の条件にしていません。 日本語圏のAI引用元で上位という重要な場所ですが、Wikipediaの記事は第三者が書くもので、自分で作れば規約違反になります。満点は、自分で手を動かせば届くものだけで構成する——これが設計方針です。「頑張れば100点が取れる」形になっていない診断は、受け取った側が動けません。
実測結果の内訳
では、自社サイトの結果です。
| 分類 | 得点 | 中身 |
|---|---|---|
| AIが読めるか | 24 / 24 | 検索用クローラー6種すべて許可。JSなしで本文が読める（25ページの中央値4,250字）。llms.txt あり |
| 誰なのか分かるか | 29 / 30 | 構造化データは25ページ全部に入っており18種類。Organization は7項目中6項目（欠けは contactPoint）。定義文は7箇所で一貫 |
| 引用できる形か | 16 / 18 | FAQPage あり、疑問形の見出しが54本。ただし見出し階層が正しいのは25ページ中18ページ（72%）で、h1が5個あるページが残っていた |
| 検索の土台（SEO） | 13 / 16 | title は25ページ中24ページで適正。しかし description は8ページしか入っていなかった。画像のALTは92枚中82枚（89%） |
| 裏が取れるか | 1 / 12 | YouTube・note・PR TIMES のいずれにもアカウントや発信が無く、X のみ |
| 合計 | 83 / 100 | — |
最大の失点は「裏が取れるか」の1/12だった
技術面はほぼ満点です。「AIが読めるか」は24点満点、「誰なのか分かるか」も29/30。構造化データは25ページ全部に18種類入っていて、クローラーも6種すべて許可済み。ここは自信を持って良い水準です。
その一方で、「裏が取れるか」が12点満点の1点。
日本語圏のAI引用元1位のYouTube、4位のnote、ChatGPTが参照する数少ないPR経路であるPR TIMES——このどれにも、発信が存在しませんでした。取れた1点は X のアカウントがある分だけです。しかも前述のとおり、ChatGPT は X の引用がごくわずか。実質的にゼロに近い。
自社は制作会社です。技術的な実装は本業なので、そこは満点近くまで行きます。行かなかったのは、本業ではない側でした。 ここが構造として面白いところで、多くの企業は逆——SNSや発信はやっているが技術実装が空、という形になっているはずです。どちらが欠けていても天井にぶつかるという点は同じです。
この実測から分かったこと
これが、記事の冒頭で置いた結論の根拠です。
技術的な実装（構造化データ・クローラー許可・エンティティ定義）は、ほぼ満点まで持っていけます。 実際、5分類のうち上位2つで53/54点を取っています。やり方が確定していて、正解があり、一度やれば持続する領域だからです。
そして、最後に残るのは技術ではありませんでした。「AIが引用している場所に自分がいるかどうか」——100点満点のうち12点、単一項目としては最大の配点がそこにあり、そこで11点を落としていた。
技術を極めても、外部での発信がゼロなら、そこが天井になります。「AIO対策」を技術メニューだけで売る提案が抱えている構造的な限界が、自社を測って初めて数字で見えました。
残った小さな失点も正直に書いておく
技術面でも取りこぼしはありました。参考になると思うので出しておきます。
- description が25ページ中8ページしか入っていなかった。title は24ページで適正なのに、descriptionが放置されていた。これは典型的な運用の抜けです
- h1が5個あるページが残っていた。見出し階層が正しいのは25ページ中18ページ（72%）。デザイン上の強調でh1を使ってしまうパターンです
- Organization の contactPoint が欠けていた。7項目中6項目は入っているのに、問い合わせ先の構造化データだけ抜けていた
- 画像のALTが92枚中82枚（89%）。10枚が空のまま
どれも1時間もかからず直せるものです。「技術は満点まで持っていける」というのは、こういう単純作業の積み重ねという意味でもあります。逆に言えば、放置されている企業サイトはこの4項目でごっそり落としているはずです。
そして、この4項目に共通するのは「作ったときは合っていたのに、運用で崩れた」という性質です。ページを足すたびに description を書き忘れ、装飾でh1を使い、画像を差し替えてALTが空になる。技術実装が一度で終わる作業だとしても、その状態を保つ仕組みは別に要ります。 四半期に1回、同じ項目を数え直す運用にしてください。
自社サイトの状態を数字で把握する話は、アクセス解析の考え方と地続きです。
技術の外で何をやるか——ここが本当の勝負どころ
この章の要点：AI引用の勝負は「AIが見ている場所に自分の情報があるか」で決まります。技術は前提条件であって、勝ち筋ではありません。
優先順位は引用実績で決まる
前章で見た日本語圏の引用元ランキングを、そのまま施策の優先順位に読み替えます。
| 優先度 | 場所 | 根拠 | 実行難度 |
|---|---|---|---|
| 最優先 | YouTube | 日本語圏の引用元1位。2位に大差 | 高（動画制作の負荷） |
| 高 | note | 上位常連。複数のLLMが横断して参照 | 低（テキストのみ） |
| 高 | PR TIMES | ChatGPTが参照する数少ないPR経路 | 中（費用と発表ネタが要る） |
| 中 | レビューサイト（G2 / Capterra / Trustpilot / Yelp など） | 掲載があると明確に引用されやすい | 中（業種による） |
| 低 | Wikipedia | 引用元上位だが自分では書けない | 制御不能 |
| 最低 | X / Instagram / Facebook | ChatGPTの引用がごくわずか | 低 |
費用対効果で最初に手を付けるべきなのは note です。 テキストを書くだけで、動画制作も広報費も要らず、それでいて複数のLLMが参照している。既にオウンドメディアの記事があるなら、要点を再構成してnoteにも置くだけで着手できます。
ここで実務上の注意がひとつ。自社サイトの記事をnoteに丸ごとコピーしないでください。 重複コンテンツとして自社サイト側の評価を削る可能性がある上、そもそも読み物として成立しません。noteには「その記事の結論と、書ききれなかった現場の判断」を1,500〜3,000字で置く——この形が、手間の割に効きます。
インパクトが最大なのは YouTube です。 引用元1位という位置は他を圧倒しています。ただし動画制作の負荷が高いので、いきなり本格的な映像を作ろうとすると止まります。まずは既存の記事や資料を画面共有で解説する形の動画から始めるのが現実的です。
YouTubeで効かせるには、文字起こし（字幕）を必ず入れてください。AIが参照しているのは映像そのものではなく、そこに付随するテキスト情報です。自動生成字幕を放置せず、固有名詞とサービス名だけでも手で直すと精度が変わります。動画の説明欄も、記事の導入文と同じ密度で書くのが正しい扱いです。
そして、SNSの優先度は低いというのが数字の示すところです。「AI時代だからSNSを頑張りましょう」という提案は、少なくともChatGPTへの引用を目的とするなら根拠が薄い。SNSには別の価値（既存顧客との接点、採用、ブランド接触）があるので、やるなとは言いません。ただし「AI対策として」売られているなら、その根拠を聞いてください。
レビューは、B2Bなら最優先候補
レビュー掲載があるブランドは、無いブランドより明確に引用されやすい——この傾向は、施策としての効率が非常に良い部類です。
自社で記事を100本書くより、既存顧客に10件レビューを書いてもらうほうが速く効く可能性がある。SaaSやB2Bサービスを扱っているなら、ここは真っ先に検討する価値があります。
注意点は、レビューは依頼はできても内容は操作できないことです。低評価が集まるリスクを含めて、それでも透明性を取る判断になります。加えて、謝礼と引き換えの投稿依頼は多くのレビューサイトで規約違反です。掲載媒体のガイドラインを読んでから動いてください。
依頼の形として現実的なのは、納品直後やサポート対応の直後に、担当者から1通で頼むやり方です。時間が空くほど書いてもらえる確率は落ちます。
やらないことを決める
限られた予算と時間で全部はやれません。やらないことを先に決めるほうが、実行率が上がります。
SNSの新規強化とWikipediaへの働きかけは、この3つが回ってから考える。
どう測るか——「AI検索で1位」が原理的に成立しない理由
この章の要点：AI検索には順位が存在しません。KPIは従来型と別に立てる必要があります。
同じ質問を繰り返しても、同じ答えは返ってこない
生成AIの回答の再現性を調べた調査があります。SparkToro が2026年1月に報告した結果では、ChatGPT に同じ質問を100回投げて、まったく同じブランドのリストが返ってくる確率は1%未満でした。
つまり、AIの回答には安定した「1位」が存在しません。生成のたびに揺れます。
これが意味することは明快です。「AI検索で1位を取ります」という約束は、達成できないのではなく、原理的に成立しません。順位という概念が無いものに順位をコミットしているからです。
提案書に「AI検索1位保証」「LLMOで上位表示」と書いてあったら、その業者は仕組みを理解していません。 ここは業者を見極める最も簡単なチェックポイントです。
では何を測るのか——KPIは二本立てにする
| 種別 | 指標 | 性質 | コミットできるか |
|---|---|---|---|
| 実装の達成度 | 構造化データの実装率、クローラー許可、JSなし本文の可否、description充足率、ALT充足率、外部媒体の開設・投稿本数 | 100%まで自力で持っていける。検証可能 | できる |
| 引用の傾向 | Citation Rate（指定した質問群に対して自社が言及される割合）、AI経由の流入セッション数、AI経由の滞在時間・CVR | AI側の仕様変動で揺れる | できない。傾向として見る |
上段はコミットできる指標です。 「構造化データを全ページに入れる」「description の充足率を100%にする」は、やれば達成できます。業者への発注も、本来はここに対して行うべきです。
下段はコミットできません。 Citation Rate は傾向を見る指標であって、約束する指標ではない。同じ質問で1%未満しか再現しない以上、月次で上下するのは当たり前です。
社内で予算を取るときは、この二本立てで説明してください。「実装は責任を持って100%にする。引用率は追跡するが数字は保証しない」——これが誠実で、かつ後から揉めない立て方です。
測り方の実務
Citation Rate を測るときは、次の形にします。
- 自社に関わる質問を10〜20問決める（「○○業界でおすすめの会社は」「○○の費用相場は」など、実際に見込み客が聞きそうな形）
- 主要なAI（ChatGPT / Gemini / Perplexity / Claude など）に、それぞれ複数回投げる
- 自社名が言及された割合を記録する
- 同じ質問セットで、月次で追う
複数回投げるのが必須です。 1回だけ聞いて「出た/出なかった」を判定すると、揺れをそのまま結果として記録することになります。同じ質問を3回投げて平均を取る、といった設計にしてください。
3つ、運用上の注意があります。質問文を途中で変えないこと（変えたらその月から別の指標になります）。ログインした状態で測らないこと（過去の会話が回答に影響します）。言及されたかどうかだけでなく、どう言及されたかを記録すること——社名が出ても事業内容を誤って説明されているなら、それは修正すべき課題であって成果ではありません。
AI経由の流入は「増えない」前提で見る
もうひとつ、期待値を正しく設定しておくべき点があります。
AIO対策をしても、総流入は増えない可能性が高いです。 むしろ減る前提で考えるべきです。AI Overviews が答えを返してしまえば、ユーザーはクリックしません。増えるのは引用と認知であって、セッション数ではない。
ただし、AI経由で来た訪問者については別の傾向が報告されています。SE Ranking と Semrush の調査で、AI経由の訪問者は滞在時間が68%長く、CVRは平均4.4倍という結果が出ています。
この数字は魅力的ですが、他社のデータであり、個別のサイトで再現する保証はありません。社内の稟議や提案に使うときは、必ず「他社調査の数字であり、自社での再現は未検証」と添えてください。ここを隠して使うと、あとで数字が合わなかったときに全部が疑われます。
自社で確かめるなら、GA4で参照元にAIサービスのドメインを含むセッションを切り出して、直帰率・滞在時間・CVを通常の検索流入と比べるのが最短です。数か月分をまとめて見れば、自社での傾向は自分の数字で言えるようになります。
業者の提案を見極める7つの視点
この章の要点：AIO対策の提案は、ここに挙げる7点で妥当性がほぼ判定できます。そのまま社内のチェックリストとして使えます。
チェックリスト
| # | 確認すること | 危険な回答 | 妥当な回答 |
|---|---|---|---|
| 1 | 「AI検索で1位」を約束していないか | 「上位表示を保証します」 | 「順位という概念が無いので保証はできません」 |
| 2 | llms.txt の位置づけ | 提案の目玉になっている | 「低コストなので置きますが主役ではありません」 |
| 3 | SEOをどう扱っているか | 「SEOはもう不要です」 | 「SEOが土台。その上にAI最適化を積みます」 |
| 4 | 外部発信の話が入っているか | サイト内の技術施策だけ | YouTube / note / レビューまで含む |
| 5 | 数字の幅を示しているか | 「CTRが90%減ります」と断定 | 「調査によって幅が大きく開いています」 |
| 6 | KPIの立て方 | 引用率にコミットしている | 実装達成度と引用傾向を分けている |
| 7 | AI側の仕様変動に触れているか | 触れていない | 「引用の出方は数か月で変わる前提です」 |
特に効く3つの質問
商談の場で聞くなら、この3つで十分見えます。
「引用率を保証していただけますか」
→ 「保証します」と答えたら、その時点で判断がつきます。同じ質問への回答は1%未満しか再現しません。保証できると言うなら、どうやって再現性を確保するのかを聞き返してください。
「llms.txt はGoogleが非対応と公式に言っていますが、御社の見解は」
→ 事実を知っているかが分かります。「Perplexityとエージェント向けです」と答えられれば、ちゃんと追っている業者です。
「サイトの外でやることは提案に入っていますか」
→ 入っていなければ、その提案は最大配点の領域を丸ごと扱っていません。「弊社はサイト内が専門なので」と正直に言う業者は、むしろ信頼できます。問題は、サイト内だけの施策を『AIO対策一式』として売る場合です。
費用の考え方
AIO対策の費用について、条件を分けて整理します。金額は要件によって変わるので、何にいくらかかるかの構造として読んでください。
| 施策 | 作業の性質 | 費用の考え方 |
|---|---|---|
| robots.txt のAIクローラー設定 | 1ファイルの編集 | ほぼ工数ゼロ。単体で請求されるなら疑問 |
| 構造化データの実装 | ページ種別ごとにテンプレート設計＋展開 | ページ数と種別数で見積もる。既存CMSの改修が伴うと増える |
| JSなしで本文が読める状態への改修 | フレームワーク設定の変更〜実装のやり直し | 幅が最も大きい。設定変更で済むか実装し直しかで桁が変わる |
| description / ALT の一括整備 | ページ数に比例した単純作業 | ページ数×単価で計算できる。相見積もりで比較しやすい |
| 外部発信（note / YouTube / PR） | 継続的な制作・運用 | 月額の運用費。単発の施策ではない |
見積もりを比較するときは、この5つに分けて出してもらってください。 「AIO対策一式 月額○万円」という出し方では、何をやっているのか比較できません。特に3番目の改修は幅が最も大きい項目なので、現状のサイトがどちらのケースかを先に診断してもらうべきです。
もうひとつ、契約の形で確認すべき点があります。初期費用と月額の切り分けです。技術実装は初期費用に、外部発信の運用は月額に——この形になっていれば妥当です。技術実装まで月額に溶かし込まれている契約は、終わった作業に払い続けることになります。
見積もりの読み方と予算の立て方については、こちらで詳しく扱っています。
日本のLLMO市場はまだ形成期——それが意味すること
この章の要点：手法と効果測定の標準がまだ確立していません。だから業者ごとに言うことが違います。
市場の状況
| 項目 | 状況 |
|---|---|
| LLMO単独の公的な市場統計 | まだ存在しない |
| 民間予測 | 日本のGEO市場は2026年 約68億円 → 2034年 約586億円（CAGR 約31%）。予測主体によって数字は大きく異なる |
| デジタルマーケティング担当者の関心度 | 51.45% が検証・PoC以上の段階に入っているという調査結果 |
注目してほしいのは1行目です。公的な市場統計がまだ無い。これは、市場としての定義がまだ固まっていないという意味です。
一方で、担当者の51.45%が検証・PoC以上に入っている。関心は高いが、標準は無い——これが2026年9月の状態です。
形成期であることの実務上の意味
この状況で有利なこと
- まだ対応企業が少ない（企業のAI導入率は20.4%）
- 技術面をやり切るだけで差がつく
- 実装は正解が確定していて再現できる
この状況で不利なこと
- 業者ごとに言うことが違う
- 効果測定の標準が無く比較できない
- 「実績あり」の中身を検証しにくい
有利な側を取りにいくのが合理的です。 技術面の実装は正解が確定していて、自社の実測でも54点満点中53点まで取れました。ここは自分でやるか、明確な作業項目として発注するかのどちらでもいい領域です。
不利な側については、判断を業者に委ねないことで対処します。 この記事のチェックリストを持って商談に臨めば、少なくとも根拠の無い提案は弾けます。
「継続運用」への移り変わり
国内のLLMO市場は、診断・PoCから継続運用へ移り始めた段階です。ここで発注側が気をつけるべきことがひとつあります。
技術実装は継続案件ではありません。 構造化データを入れる、クローラーを許可する、descriptionを埋める——これらは一度やれば終わる作業です。それを月額で払い続ける契約になっていないか確認してください。
継続すべきなのは外部発信のほうです。 note を書き続ける、YouTube を更新する、レビューを集め続ける。ここは止めれば効果も止まります。
月額契約の中身が、技術実装なのか外部発信なのか——ここを分けて確認するのが、この市場での発注の勘所です。
もうひとつ、月額で払う価値がある技術的な仕事もあります。新しく追加されたページが基準を満たしているかの点検と、AIクローラー一覧の更新追従です。これは「一度やって終わり」ではありません。ただし、それは新規実装ではなく点検の費用なので、金額の水準は当然違います。混ぜて請求されていないか見てください。
サイトの継続的な維持にかかる費用の全体像は、こちらで項目別に分解しています。
明日からやることの優先順位
この章の要点：上から順にやってください。無料でできて効果が確定しているものから並べています。
第1週：無料で、その日のうちに確認できること
| # | やること | 確認方法 |
|---|---|---|
| 1 | AIクローラーが許可されているか確認 | 自社ドメイン/robots.txt をブラウザで開く。検索用6種（OAI-SearchBot / ChatGPT-User / PerplexityBot / Claude-SearchBot / ClaudeBot / Google-Extended）が Disallow されていないか見る |
| 2 | JSなしで本文が読めるか確認 | 主要ページで右クリック→「ページのソースを表示」。本文テキストが入っているか見る |
| 3 | h1が1個になっているか確認 | 同じくソース表示で <h1 を検索。2個以上あれば要修正 |
| 4 | description の充足率を確認 | 全ページを一覧にして、meta description が入っているか数える |
この4つは無料で、その日のうちに終わります。 そして、業者に依頼する前にここを見ておけば、提案書の妥当性が判断できます。自社の実測でも、2番目と4番目で失点していました。
第1〜2か月：技術実装をやり切る
| # | やること | 優先度の根拠 |
|---|---|---|
| 5 | JSなしで本文が読める状態にする | ここが落ちていると他が全部無意味になる |
| 6 | Organization / BreadcrumbList の構造化データを全ページに | 「誰なのか分かるか」は配点30点の最大分類 |
| 7 | FAQPage を作る（FAQが無ければFAQごと作る） | AI引用に最も効く。問いと答えのセットをそのまま渡せる |
| 8 | エンティティ定義文を統一して5箇所以上に配置 | 表記ゆれを潰す。文書化して社内共有まで |
| 9 | description / ALT / canonical を全ページ充足 | SEOの土台。ここが崩れると上が積めない |
| 10 | llms.txt を置く | 最後でいい。コストは低いが効果の実測が伴っていない |
10番目の位置に注目してください。多くの記事で1番目に置かれている llms.txt を、最後に置いています。 理由は前述のとおりです。
第3か月以降：外部発信を始める（ここから先が本番）
| # | やること | 根拠 |
|---|---|---|
| 11 | note で発信を始める | 日本語圏の引用元上位。複数のLLMが参照。費用ゼロで着手できる |
| 12 | レビュー掲載を取りに行く（B2Bなら特に） | 掲載があると明確に引用されやすい |
| 13 | YouTube を立てる | 日本語圏引用元1位。2位に大差 |
| 14 | PR TIMES を発表の受け皿にする | ChatGPTが参照する数少ないPR経路 |
| 15 | Citation Rate の月次測定を始める | 質問10〜20問を固定して複数回投げる。傾向として見る |
11番以降が本番です。 自社の実測で最大の失点だったのがここで、12点満点の1点でした。技術を満点にしても、ここが空なら天井にぶつかります。
やらなくていいこと
最後に、優先度が低いものも明示しておきます。限られたリソースを守るためです。
- X / Instagram / Facebook の新規強化を「AI対策として」やること。ChatGPT の引用はごくわずかです。別の目的でやるのは自由です
- Wikipedia への働きかけ。引用元では上位ですが第三者が書くものです。自分で書けば規約違反になります
- 学習用クローラー（GPTBot / CCBot / anthropic-ai）の許可。引用には直接影響しません。塞ぐ判断は成立します
- llms.txt を主要施策として予算化すること。置くのは構いませんが、予算の中心にはなりません
- AI向けだけに書いた、人が読まない文章を量産すること。AIが評価しているのは結局のところ人に読まれている情報です。順序を逆にすると、どちらにも届きません
よくある質問
LLMO対策とSEOは、どちらを先にやるべきですか
SEOが先です。日本のGoogle検索シェアは今も約94%あり、AI最適化の評価項目にも title / description / canonical / sitemap といったSEOの基本項目が含まれています。SEOは土台で、AI最適化はその上に積む拡張という関係です。「SEOはもう不要」と説明する業者がいたら、屋根だけ発注させようとしていると考えてください。
llms.txt は置いた方がいいですか
置いてもいいですが、主要施策にはなりません。Googleは公式ガイドで「新しい機械可読ファイルを作る必要はない」と明記しており、OpenAIもクローラー文書で言及していません。Ahrefs が137,000ドメインを対象に行ったアクセスログ分析でも、llms.txt へのリクエストが1件も来なかったドメインが97%でした。例外はPerplexityと、IDEのコーディングエージェントなどエージェント側からの取得で、この層は伸びています。設置コストが低いので置くのは合理的ですが、これを提案の目玉にしている業者は疑ってよいと考えます。
AI検索で1位は取れますか
取れません。順位という概念自体が存在しないためです。生成AIの再現性を調べた調査では、ChatGPTに同じ質問を100回投げて同じブランドのリストが返る確率は1%未満と報告されています。生成のたびに答えが揺れる仕組みなので、安定した1位が存在しません。「AI検索1位保証」と書かれた提案書を見たら、その業者は仕組みを理解していないと判断して構いません。
効果はどのくらいで出ますか
技術実装の達成度は着手した月内に100%まで持っていけますが、引用の傾向が動くかどうかは別の話で、しかも保証できません。AI側の仕様も変動します。ChatGPTは2026年前半に外部引用を大きく減らし、その後もとの水準へ戻りました。この構造上、KPIは「実装達成度（コミットできる）」と「引用傾向（傾向として見る）」の二本立てにするのが現実的です。評価は単月ではなく、最低3か月の傾向で見てください。なお、AIO対策をしても総流入は増えない前提で見てください。増えるのは引用と認知であって、セッション数ではありません。
自分のサイトが対応できているか、どう確かめますか
無料で、その日のうちに4つ確認できます。1つめは 自社ドメイン/robots.txt を開いて検索用AIクローラー（OAI-SearchBot / ChatGPT-User / PerplexityBot / Claude-SearchBot / ClaudeBot / Google-Extended）が拒否されていないか見ること。2つめは主要ページで右クリック→「ページのソースを表示」を選び、JavaScriptなしで本文テキストが読めるか確認すること。3つめは同じソース表示で <h1 を検索してh1が1個かどうか見ること。4つめは全ページの meta description が埋まっているかを数えることです。この4つで落ちている項目があれば、業者に相談する前に自分で直せます。
中小企業でも、外部発信までやる必要がありますか
必要です。ただし全部を同時に始める必要はありません。最初の一歩は note で、費用ゼロ・テキストのみで着手できます。既存のオウンドメディア記事があるなら、その結論と現場の判断を再構成して置くだけで成立します。B2Bならレビュー掲載の依頼が次点で、既存顧客に頼むだけなので制作コストがかかりません。YouTubeは負荷が高いので、この2つが回ってから考えてください。リソースが限られているほど、着手順を守ることが効きます。
まとめ
長い記事になったので、持ち帰るべきものを整理します。
用語は気にしなくていい。 AIO / AEO / GEO / LLMO は出自が違うだけで、やることは同じです。用語論に紙面を割いている提案は、売るものが用語しか無い可能性を疑ってください。
「SEOは終わった」も「順位を取れば引用される」も、どちらも誤りです。 日本のGoogle検索シェアは約94%のままでSEOは土台として必要。同時に、AI引用の大半はGoogle上位10位の外から来ています。両方を否定するところから始めてください。
llms.txt は主役ではありません。 Googleは公式に非対応と明言し、Ahrefs の137,000ドメイン調査では97%でリクエストがゼロでした。置くのは構いませんが、提案の1ページ目にあったら中身を疑うサインです。
技術実装は満点まで持っていけます。 自社サイトを実測した結果、「AIが読めるか」24/24、「誰なのか分かるか」29/30。ここはやり方が確定していて、正解があり、一度やれば持続します。
最後に残るのは技術ではありませんでした。 自社の総合83点のうち、最大の失点は「裏が取れるか」の12点満点中1点。日本語圏の引用元1位のYouTube、4位のnote、PR TIMES——どこにも発信がありませんでした。技術を極めても、AIが見ている場所にいなければ、そこが天井になります。
明日やることは、robots.txt を開く・ページのソースを表示して本文が読めるか見る・h1の数を数える・descriptionの充足率を数える。この4つです。全部無料で、その日のうちに終わります。そして、この4つを済ませてから商談に臨めば、提案書の妥当性を自分の目で判断できます。
AIO対策は、まだ標準の無い領域です。だからこそ、判断を業者に丸投げしないための材料を持っておくことが、そのまま防御になります。
