サイトのAI可視性を改善する方法

拡張機能の「Actions」タブは、測定結果とサイトの公開ファイルを確認し、次の手順を最大3つ表示します。それぞれに等級が付いています。

• A：AIエンジンまたは検索エンジン自身のドキュメント、もしくは査読付き論文が、直接裏付けています。
• B：公式ドキュメントが、一般的なベストプラクティスとして挙げています。
• M：当社独自の引用ベンチマークで確認されています (ページ比較を参照)。実際の測定全体で、それを備えたページは、備えていないページよりも、偶然を上回る頻度で引用されています。
• O：お客様の測定で観測されたもの (たとえば、お客様にページのない質問で競合のページが引用された場合)。一般的な主張ではなく、個別の発見です。

パネルに表示するのは、等級A、B、M、Oの項目だけです。このページでは、実施する価値はあるもののサイトの外からは検出できない項目と、よく推奨されているもののどのエンジン自身のドキュメントでも確認されていない項目も取り上げます。

サイトで確認する内容

• AIクローラーのアクセス：robots.txtが、OpenAI、Perplexity、Anthropicがそれぞれのドキュメントで名前を挙げているクローラー (OAI-SearchBot、PerplexityBot、Claude-SearchBot)を許可しているか、ブロックしているか、またはすべてをブロックしているか。
• インデックスに関するシグナル：トップページのmeta robotsタグまたはX-Robots-Tagヘッダーに、noindex、nosnippet、noneのいずれかが指定されているか。これについては、AI機能に関するGoogle自身のドキュメントが直接取り上げています。
• HTMLでレンダリングされる本文：主要なコンテンツが、JavaScriptによるレンダリングを必要とせず、HTMLのレスポンス自体に含まれているか。JavaScript SEOのベストプラクティスに従うというGoogleのガイダンスに基づきます。
• canonicalタグ：トップページにcanonicalタグがあり、別のホストではなくそのページ自身を指しているか。

測定から分かること

• 競合が引用されお客様にページがない質問：測定に使った質問を、サイトマップと照らし合わせます。ある質問で競合のページが引用され、お客様のどのページもその質問に答えていない場合、それは観測された具体的なギャップです。
• 引用されたページの根拠の密度：Generative Engine Optimizationに関する2024年の論文 (Aggarwal et al., KDD 2024)は、ページに出典の明記、統計、引用文を加えると、AIが生成した回答でそのページが選ばれる頻度が測定可能な形で増加した一方、キーワードの詰め込みは逆効果だったことを明らかにしました。この論文の要旨は、これらの手法で可視性が最大40%向上したと報告しています。ただし、根拠はまちまちです。同じ論文では、すでに最初に引用されていたページが、こうした編集によって可視性を下げたことも示されており、2025年のベンチマーク (C-SEO Bench, NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks)では、54の設定のうち有意な順位の向上が見られたのは3つだけでした。そのため、お客様のページが引用されておらず、かつ競合の引用されたページがお客様のページよりも明らかに多くの数値と外部への参照を含んでいる場合にだけ、この項目を指摘します。
• エンジンがお客様の代わりに引用した第三者ページそのもの：AIの回答は、カテゴリごとに少数の場所に頼っています。コミュニティのスレッド、レビューサイトやディレクトリサイト、比較記事、動画、Wikipediaです。当社は、引用されたすべてのページのURLを保持し、その公開ページを読み取って、お客様の名前が挙がっているかを確認します。挙がっていない場合は、そのページと、場所を名指しして方法を示す手順を表示します。その手順は、AIが引用するスレッドのあるsubredditで、その質問に答えるスレッドを立てるか、そのスレッドに返信すること、引用されたQuoraまたはStack Overflowの質問に回答すること、引用されたレビューサイトでお客様のプロフィールの管理権限を申請すること、引用された記事の発行元にお客様を含めるよう依頼すること、その質問に答えるYouTube動画を公開すること、お客様のブランドに関する質問に答えるサイトで顧客レビューを集めること、または、お客様のカテゴリに関する回答がWikipediaに頼っていてお客様の記事がない場合は、Articles for Creationを通じて記事を投稿することです。ページを読み取れない場合 (多くのコミュニティは自動リクエストを拒否します)は、お客様が載っていないと断定するのではなく、言及を確認できなかったとお伝えします。
• 関係性を明かした参加のみ：当社は、お客様に代わっての投稿、関係性を明かさない投稿、作為的な言及を提案することは決してなく、それらを支援することもしません。GoogleのAI最適化ガイドは、Web上で本物ではない「言及」を求めることは「思ったほど役に立たない」と述べており、そのスパムポリシーは、生成AIの回答を操作しようとする行為を対象としています。エンジンがすでに引用している場所への本物の参加は、それとは別のものです。

ページ比較

競合のページが引用された質問ごとに、その質問に答えるお客様のサイトのページを探し、同じ基準で両者を比較します。引用されたページにあってお客様のページにないものがある場合、それはお客様のページを名指しした改善項目になります。たとえば「料金ガイドの主張の裏付けとなる出典を示す」といったものです。

基準

• 質問に直接答えている (B)。
• 出典を示している (A)、名前を挙げた人物や組織の発言を引用している (A)、具体的な数値を含んでいる (A)、出典へのリンクがある (A)。
• 実体験または独自のデータがある (B)、著者名が明記されている (B)。
• ページまたはセクションの冒頭で答えている、更新日を示している、単独で成り立つセクションがある、手法を説明しているかデータを公開している、比較表がある。これらはいずれも等級Cの助言であり、当社のベンチマークで確認された場合にだけ (等級M)、改善項目になります。
• 対照としてのキーワードの詰め込み。ページにとって不利に働くと想定しており、そうならなかった場合は、ベンチマークの欠陥として扱います。

ベンチマーク：測定のたびに、比較が追加されます。1つの質問について、エンジンが引用したページと、引用されなかったお客様のページの組です。これらの比較が実際の引用と十分な頻度で一致するまで、拡張機能のストア版はこれらの改善項目を表示しません。

改善項目の確認：改善項目を完了にすると、公開ファイルとページが再び読み取られます。ギャップが解消されていれば、その改善項目は検証済みになります。確認可能な項目がまだ見つかる場合は、その旨を表示します。変更が反映されるまでには、少し時間がかかることがあります。引用されたページは再び読み取りません。それらはお客様が変更できるものではないためです。確認のためにブラウザから新たに送信されるものはなく、送信されるのは、すべてのリクエストと同じく、ドメインと匿名の識別子だけです。

実施する価値はあるが外部からは確認できないもの

• 実体験に基づく専門性と独自の視点：GoogleのAI最適化ガイダンスは、使い回しの要約よりも、独自の取材やテスト、明示された著者情報を推奨しています。著者情報は、サイトの外からは測定できません。
• Google Search ConsoleのGenerative AIレポート：2026年8月31日から世界中で提供されており、AI OverviewsとAI Modeの表示回数を確認できますが、クエリ単位のデータは含まれません。この情報は、お客様だけがご自身のSearch Consoleアカウントで確認できます。
• Bing Webmaster ToolsのAI Performanceレポート：2026年2月からパブリックプレビューとして提供されており、「グラウンディングクエリ」、つまり引用されたコンテンツを取得するきっかけとなったフレーズが含まれます。対象はMicrosoft CopilotとBing AIで、ChatGPT、Perplexity、Google、Claudeは対象外です。
• IndexNow：コンテンツが変更されたことを検索エンジンに通知するための、実在し、仕様が公開されているプロトコルです。
• Google Preferred Sources：読者はお客様のサイトを優先ソースとして選べます。選んだ読者には、AI ModeとAI Overviewsで、お客様のコンテンツに「優先」バッジが表示されることがあります。ドメインとサブドメインは対象ですが、サブディレクトリは対象外です。
• Merchant CenterとBusiness Profileのデータ：AI機能に関するGoogleの基本事項に挙げられています。商品を販売している場合や、ローカルビジネスを運営している場合に関係します。
• 内部リンク・画像・動画：AI機能にも当てはまる、Googleの一般的な基本事項に挙げられています。

よく推奨されるがどのエンジンも確認していないもの

これらはGEOに関する助言でよく提案されていますが、AIによる引用に影響することを裏付ける公式ドキュメントや査読付きの出典は見つかりませんでした。当社が検証できる打ち手としてではなく、妥当な一般的慣行として扱ってください。

• 想定される質問への直接の回答で、セクションを始めること。
• 定期的なスケジュールで公開し、見える形で「最終更新日」を保つこと。
• 単独で成り立ち、独立して引用できるセクションを書くこと。
• 必要に応じて比較表を使うこと。
• 結論とあわせて、生データや手法を説明するページを公開すること。
• 通常のアクセシビリティ対応を超えて、セマンティックHTMLとARIAロールを使うこと。

公式情報で役に立たないとされていること

• AI機能のためだけに構造化データを追加すること：Google自身のドキュメントには、AI機能のために特別な構造化データは必要ないと明記されています。既存の構造化データを正確に保つことは、引き続き一般的な基本事項ですが、この目的で新しいスキーマを追加しても、意味のある変化にはつながりません。
• llms.txt：Googleは、これらのファイルは「Google検索には必要ない」と述べており、Google検索自体もこれらを使用していないとしています。
• リッチリザルト向けのFAQスキーマ：Googleは2026年5月7日にFAQリッチリザルトの表示を終了し、2026年6月にそのドキュメントを削除しました。
• セクションの長さを固定すること：Googleは、理想的なページの長さというものはないと述べています。
• 作為的な言及：GoogleのAI最適化ガイドは、Web上で本物ではない「言及」を求めることは「思ったほど役に立たない」と述べており、Googleのスパムポリシーには、Google検索で生成AIの回答を操作しようとする行為が含まれます。
• AIシステムを狙った隠しテキスト：これは、クローキングと隠しテキストに関するGoogleのスパムポリシーの対象です。

検証の方法

検証は2つの層で行われ、それぞれ動く速さが異なります。

検出結果の変化は数分で反映されます 「Actions」タブが指摘した点 (クローラーの許可、noindexタグの削除、canonicalの追加) を修正し、完了にします。公開ファイルはすぐに再び読み取られ、修正が効いていれば、その改善項目は検証済みになります。

引用の変化には数週間と複数回の測定が必要です AIエンジンは独自のスケジュールで再クロールするため、変更の前後を1回だけ比べても信頼できません。変更の前に複数回測定し、一度に1つだけ変更し、変更から約7日後、14日後、28日後に再測定することをお勧めします。結果は、1回のスコアの値ではなく、スコアが複数回の測定で動き続けているかどうか、そして同じ質問について特定の競合との引用の差が縮まったかどうかで判断してください。改善項目がそれだけでスコアを変えることはありません。変えられるのは、サイトの変更と、それに続く新しい測定だけです。

この比較はコンソールが行います 追跡しているサイトでは、完了にしたすべての改善項目について、実施前の3週間と実施後の3週間を、同じ市場でそれを実施しなかったサイトと比較します。そのため、その月にエンジンがすべてのサイトに与えた影響は差し引かれます。お客様の変更がそのノイズから際立っているときは、今日の動きに、その改善項目が検証されたと表示されます。参加しているすべてのサイトについて、同じ比較が改善項目ごとに集計され、ベンチマークとして公開されます。効果があったサイトの数、その効果の大きさ、各エンジンが反映するまでにかかった時間です。30サイト未満の場合は傾向として表示し、5サイト未満の場合はまったく表示しません。

出典

• OpenAIのクローラー：https://platform.openai.com/docs/bots
• Perplexityのクローラー：https://docs.perplexity.ai/docs/resources/perplexity-crawlers
• Anthropicのクローラー：https://support.anthropic.com/en/articles/8896518
• Google検索：robots.txtとGoogle-Extended：https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/robots/intro
• Google：AI機能とご自身のWebサイト：https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
• Google：AI最適化ガイド：https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
• Google：スパムポリシー：https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies
• Google Search Central：最新の更新情報 (llms.txt、FAQリッチリザルト)：https://developers.google.com/search/updates
• Google：Preferred Sources：https://developers.google.com/search/docs/appearance/preferred-sources
• Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」、KDD 2024：https://arxiv.org/abs/2311.09735
• C-SEO Bench, NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks：https://arxiv.org/abs/2506.11097
• Wikipedia：Articles for Creation：https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Articles_for_creation
• Bing Webmaster Tools：AI Performance (パブリックプレビュー)：https://blogs.bing.com/webmaster/February-2026/Introducing-AI-Performance-in-Bing-Webmaster-Tools-Public-Preview
• IndexNowのドキュメント：https://www.indexnow.org/documentation