AEO対策室
ChatGPTやPerplexityで自社が出るか、実際に測ってみました ― 分かったことと、まだ測れていないこと
AI検索で自社が引用元として出るのかを、Playwrightで実際に測定しました。個社サイトは引用されていました。ただし構造化データは効かず、測定そのものが極めて不安定という結果も出ています。
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対策
AI検索対策（AEO）の実務 — AEO対策室
ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviews に自社を見つけさせ、正しく説明させるための実務。手順・判断基準と、自社サイトで実際に測った数字を置く。効果が測れていないことは「測れていない」と書く。
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llms.txt を主要25サイトで探したら、5サイトにしかありませんでした
AI向けの案内ファイル「llms.txt」を、日本と海外の主要25サイトで実際に探しました。あったのは5サイト。日本の大手メディアはゼロで、入れていたのは海外のテック企業でした。
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主要25サイトのrobots.txtで、AIクローラは拒否されているか許可されているか
ChatGPTやClaudeなどのAIが記事を読みに来るクローラを、主要サイトは許可しているのか拒否しているのか。25サイトのrobots.txtを実際に取得して数えました。拒否していたのは主に新聞社でした。
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AEOとは何か？ SEOと何が違い、AI検索時代に何をすればいいのか
ChatGPTやPerplexityが答えの中で自社を「出典」として挙げるように働きかけるのがAEOです。従来のSEO（検索順位を上げる）と何が違い、いま何をすべきかを、確認できる範囲だけで整理します。効果の数値は測っていないものは書きません。
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AIに引用されやすい記事は、どんな構造をしているのか
AI検索が答えの根拠にページを選ぶとき、拾いやすい構造かどうかが効きます。結論先出し・表・見出しの型・FAQという、引用されやすいとされる4つの型を、確認できる仕組みの理由とともに整理します。効果の測定値は測っていないものは書きません。
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自社がAIにどう説明されているかを、30分で調べる手順（無料・ツール不要）
AI検索対策を考える前に、まず現状を測ります。ChatGPT・Perplexity・Geminiに4種類の質問を投げ、返ってきた説明と根拠サイトを記録するだけの手順です。費用はかかりません。当社が同じ手順で自社を測ったときは100点中10点でした。
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構造化データ（schema.org）は、AI検索に効くのか
FAQ PageやArticleといった構造化データ（schema.org）を入れれば、AI検索に引用されやすくなるのか。仕組みと、当社が実際に測った範囲での結果を正直に整理します。効いたと断言できない部分は、断言できないと書きます。
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AI検索対策は何から始めるか — 中小企業の最初の90日
AI検索対策（AEO）を、順番を間違えずに進めるための90日の工程表です。最初の30日は測定と名乗りの固定、次の30日は自社サイトの記述、最後の30日は外部での言及。効果を保証する数字は当社も持っていないので、書きません。
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FAQ・Q&A形式は、なぜAI検索に取り上げられやすいのか
想定質問と短い答えを並べるFAQ形式は、AI検索に引用される材料として相性がよいとされます。その理由を仕組みから説明し、実際にどう作れば効きやすいかの型を整理します。効果の測定値は測っていないものは書きません。
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AIが別の会社の説明を返してくるとき、何をすればいいのか（同名・類似名の対処）
社名や商品名が他と重なっていると、AIは自社ではなく別の会社を説明します。記事を増やしても解決しません。当社自身がこの状態で、AI認知スコアは100点中10点でした。その日のうちに直した3か所と、判断の順序を公開します。
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ChatGPT検索・Perplexity・Google AI Overviewsは、出典をどう選んで表示するのか
AI検索と一口に言っても、出典の選び方も見せ方もエンジンごとに違います。ChatGPT検索・Perplexity・Google AI Overviews・Geminiが出典をどう扱うかを、公開されている仕組みと画面で確認できる範囲だけで整理します。順位や引用率などの測定値は書きません。
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AIが読む「会社概要ページ」の書き方 — 45社の実測から分かった7項目
福岡県の金属加工業45社を実測したところ、AIが説明の根拠にできていた項目とできていなかった項目がはっきり分かれました。ほぼ全社が満たしていた6項目と、31%しか満たしていなかった1項目。会社概要ページに何を書くべきかを、その実測から逆算します。
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一次情報や独自データは、なぜAI検索で強いとされるのか
AI検索は答えの根拠を欲しがります。他所の焼き直しより、そのページにしかない一次情報や独自データのほうが引用されやすいと言われる理由を、仕組みから整理します。中小企業が出せる一次情報の作り方も。効果の測定値は測っていないものは書きません。
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発注クエリで引用される製品・サービスページの書き方 — 引用された箇所を12サイト分読んで分かったこと
「アルミの切削加工を小ロットで頼める工場を福岡県で」のような発注クエリで、AIが引用したのは材質・板厚・数量・工程が書かれた箇所でした。抽象的なキャッチコピーの箇所は引用されていません。実測で引用された文の型を並べます。
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自社サイトの外側でやること — AIが語れる材料を増やす現実的な手順
45社の実測で唯一大きく落ちた項目が「報道・業界メディアで取り上げられている」の31%でした。ここは自社サイトの記述では動きません。中小企業が現実的に打てる手を、費用と難易度つきで並べます。当社自身は他媒体からのリンクが0本でした。
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AIクローラは許可すべきか拒否すべきか — 判断基準と robots.txt の書き方
主要25サイトを実測したところ、AIクローラを拒否していたのは6サイト、うち3つが新聞社でした。拒否すべきか許可すべきかは立場で変わります。判断の分かれ目と、実際の robots.txt の書き方、確認方法を並べます。
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llms.txt には何を書き、何を書かないのか — 当サイトの実物を公開します
主要25サイトで置いていたのは5サイト、AI企業自身も置いていませんでした。効果は測れていません。それでも当サイトが置いている理由と、実際に書いている中身（同名サービスとの区別を含む）をそのまま公開します。
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AEOの効果はどう測るか — 測れる指標と、測ってはいけない指標
同じ質問を繰り返しても同じブランドが再現される確率は100回に1回未満、という調査があります。この前提だと「引用回数が先月より2回増えた」は成果ではありません。測ってよいものと、数えても意味がないものを分けます。当サイト自身の数字も出します。
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AEO業者・ツールを発注する前のチェックリスト12項目 — 自社が売る側だから書けること
「構造化データで引用2〜3倍」という数字の出典をたどったら、業者ブログでした。当社の社内設計書にも書いてあり、撤回しています。AI検索対策を発注する前に確認すべき12項目を、売る側の立場から公開します。
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AIが自社について誤ったことを答えたとき、どう直すのか — 削除依頼より先にやること
AIに間違った説明をされても、その回答を直接消すことはできません。できるのは、AIが根拠にしている情報を変えることだけです。誤りの出所を特定する手順と、出所別の対処を整理しました。BtoB購買担当者の51%がAIで誤情報に遭遇したという調査もあります。
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AI経由で来た訪問者をどう受けるか — 説明済みの人が最初に開くページを設計する
AI検索経由の訪問者は、すでにAIから説明を受けた状態で来ます。会社紹介から読ませる構成は、その人には遅い。当サイトの実測では、記事でもニュースでもなくコーナー一覧ページのCTRが14.55%で最も高く、クリックの32%を占めていました。受け皿の作り方を整理します。
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福岡県の金属加工業45社をAIに聞いたら、42社は説明できた。差がついたのは別のところだった
福岡県の金属加工業45社について、検索連携型の生成AIに「この会社は何をしている会社か」を尋ねました。公式サイトを根拠に説明できたのは42社（93%）。「中小企業はAIに認識されていない」という想定は外れました。差がついたのは報道・業界メディアで取り上げられているで、14社（31%）にとどまりました。
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御社でもAIを使ってみませんか
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