○AIからの読み取りは許可されています
見つかったこと — 引用に関わるクローラを robots.txt で拒否していません。
なぜ困るのか — AIが回答をつくるときに、御社サイトを参照できる状態です。
【観察】遮断するサイトが増えているため、開放しているサイトの引用機会は相対的に増えます
○Bingのクローラは許可されています
見つかったこと — Bingbot を拒否していません。
なぜ困るのか — Copilot の土台となる索引に載る前提が整っています。
【事実】Copilot は Bing の索引を利用する
×本文がJavaScriptで描画されている可能性があります
見つかったこと — 16ページ中14ページで、HTMLは大きいのに本文がほとんど取得できませんでした。
なぜ困るのか — 生成AIのクローラはJavaScriptを実行しません。ブラウザでは見えていても、AIには内容が無いページとして扱われます。
【実証】GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBot はJavaScriptを実行しない(Vercel×MERJ実測)。例外は Gemini と Applebot
×ページ一覧(sitemap.xml)がありません
見つかったこと — sitemap.xml を確認できませんでした。
なぜ困るのか — AIのクローラは存在しないURLを踏む割合が高く、リンクを辿るだけでは主要ページに到達しないことがあります。
【実証】ChatGPTのクローラの404率は34.8%(Googlebotは8.2%)。正確なページ一覧の価値が大きい
×冒頭に結論・定義がないページが多いです
見つかったこと — 15ページ中4ページ(27%)が、冒頭に説明の段落を置いています(ヘッダーとメニューは除いて判定)。
なぜ困るのか — AIは冒頭を優先して読みます。先に結論・定義を置いているページのほうが、回答の材料として使われやすくなります。
【観察】引用の44.2%は本文の冒頭30%から発生(Superlines)。明確な要約があるページの引用率は+32.8%(Semrush 1億引用分析)
- /plan/
- /achievements/
- /company/
△選ばれる条件が一部しか書かれていません
見つかったこと — 5項目のうち2項目が書かれています(体制・有資格者・得意な条件)。 見つからなかったもの: 所在地・対応エリア・実績の数値・料金の入口。
なぜ困るのか — AIは「◯◯なら、△△に強いこの会社」という条件つきの形で会社をすすめます。所在地・実績・料金・体制・得意な条件が書かれていないと、AIがすすめる理由を組み立てられません。
【観察】日本語のAI回答36,706件の分析で、推薦は平均4.15個の条件に分かれており、企業規模・知名度を理由にした推薦は7.1%(GMO TECH)。【実測】2026-07-27に当社がGoogle AIモードで確認した地域+業種の回答では、各社が自社サイトに書いている所在地・実績・料金・体制がそのまま推薦の理由として使われていました
- 所在地・対応エリア:所在地(都道府県・市区町村)と、対応できる範囲を書く
- 実績の数値:「実績多数」ではなく「創業◯年」「累計◯件」と数値で書く
- 料金の入口:総額でなくてよい。開始価格・無料の範囲・料金の決まり方のどれかを書く
△質問に答える形の見出しが一部にあります
見つかったこと — 質問の形の見出しがあるページ 4/15。よくある質問の構造化データがあるページ 0。
なぜ困るのか — AIは「問いと答え」の形を取り出して回答に使います。見出しが質問形になっていると、そのまま答えとして拾われやすくなります。
【観察】Q&A形式のページは引用率+25.5%(Semrush)。質問形の見出しは平叙文の3.4倍(ベンダー調査のため確度は中)
○数値と出典が書かれています
見つかったこと — 具体的な数値があるページ 2/15。外部の情報源へのリンクがあるページ 15。
なぜ困るのか — AIは数値と出典のある記述を優先して使います。「実績多数」より「◯年で◯件」のほうが引用されやすくなります。
【実証】統計データの追加+33〜34%・出典明記+30%(Princeton GEO論文)。【反証】系統的ベンチマークでは効果なしとの報告もあり、関連性の高い内容の磨き上げとして使うのが妥当
×90日以内に更新されたページがありません
見つかったこと — 日付が書かれているページ 15/15。うち90日以内の更新は 0ページ。
なぜ困るのか — AIは新しい情報を優先します。更新日が書かれていないと、いつの情報か判断できず、選ばれにくくなります。
【観察・強一致】AIが引用するページは検索上位より25.7%新しい。90日以内に更新されたページは約2倍引用されやすい(13週ルール)
○会社情報の構造化データがあります
見つかったこと — Organization もしくは LocalBusiness の記述を確認しました。
なぜ困るのか — 会社名・所在地・事業内容を機械が誤解しない形で書いておくと、AIが「どの会社の話か」を取り違えにくくなります。
【効果の証拠は弱い】構造化データの追加とAI引用の変化は誤差範囲との実測があります(Ahrefs 1,885ページ)。検索順位を通じた間接的な効果と、会社の同定のために実施する位置づけです
—AI経由の流入を計測できていません(GA4が未接続)
見つかったこと — GA4に接続できていないため、AIからの訪問を確認できません。
なぜ困るのか — AI経由の流入は量は少ないものの、問い合わせに至る割合が高い傾向があります。分けて数えないと、その価値が見えません。
【観察】AI経由の訪問はWeb全体の0.14%だが、コンバージョン率は通常の検索流入の4倍前後(業種差が大きい)
—Bingでの状況を確認できていません(未接続)
見つかったこと — Bing Webmaster Tools に接続していません。
なぜ困るのか — Microsoft Copilot は Bing の索引を土台にしています。ここが見えないと、Copilotでの状況が分かりません。
【事実】Copilot は Bing の索引を利用する