aeo-ready

Google はページをクロールして順位を付けます。AI エンジンは、すでに取り込んだソースから回答を生成します。引用されるために必要なのは別の対策です。構造、権威性、アクセス、そして質問に直接答えるコンテンツが重要です。

このスキルでは、この4つすべてを監査して改善します。

仕組み

AI クローラーには3つの種類があります。robots.txt を変更する前に違いを把握してください。

• トレーニングクローラー（GPTBot、ClaudeBot、CCBot） — モデルトレーニング用データセットのために、コンテンツを一度インデックスします。これらをブロックすると、今後のモデルバージョンはあなたの情報を知らないままになります。
• 検索クローラー（PerplexityBot、OAI-SearchBot） — 特定のユーザークエリに答えるため、リアルタイムでページを取得します。これらをブロックするとすぐに影響が出ます。数時間以内に、ページが回答に表示されなくなります。
• ライブブラウジングエージェント（ChatGPT-User） — ユーザーがモデルに URL へのアクセスを求めたときに、必要に応じて単一のページを取得します。

フェーズ 1：コードベースを調査する

何かを生成する前に、プロジェクトを確認してください。

• フレームワーク：Next.js／Astro／Remix／静的 HTML のどれですか？
• 既存のメタタグ：<head>、layout.tsx、_document.tsx、または相当するファイルを確認します
• 既存の構造化データ：application/ld+json スクリプトを検索します
• コンテンツページ：ブログ、ドキュメント、ランディングページ、FAQ セクション
• robots.txt：存在しますか？何かをブロックしていますか？
• sitemap.xml：存在し、送信済みですか？

変更を加える前に、不足している項目を報告してください。

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フェーズ 2：スキーママークアップ

スキーマは、コンテンツが何を意味するのかを AI エンジンに正確に伝えます。スキーマがなければ、AI エンジンは推測します。

プロジェクトの種類に応じてスキーマタイプを選ぶ

プロジェクトの種類	スキーマタイプ
SaaS／ウェブアプリ	SoftwareApplication + FAQPage + HowTo
ブログ／コンテンツサイト	Article (BlogPosting) + FAQPage + BreadcrumbList
ドキュメント	TechArticle + HowTo + FAQPage
ポートフォリオ	Person + CreativeWork

SoftwareApplication スキーマ

メインレイアウトの <head> に挿入します。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "[Product Name]",
  "description": "[One sentence — what it does and who it's for]",
  "applicationCategory": "[BusinessApplication / DeveloperApplication / etc.]",
  "operatingSystem": "Web",
  "url": "[Homepage URL]",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "[0 for free tier]",
    "priceCurrency": "USD",
    "description": "[Free tier / pricing summary]"
  },
  "creator": {
    "@type": "Person",
    "name": "[Your Name]",
    "url": "[Your website]"
  }
}
</script>

FAQPage スキーマ

AI エンジンにとって最も価値の高いスキーマです。AI エンジンは、ユーザーのクエリに回答するため、FAQ の回答を直接引用します。各回答は40～60語にしてください。短すぎると無視され、長すぎると途中で切られます。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "What is [Product]?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Product] is a [category] tool that helps [target user] [achieve outcome]. [How it works in one sentence]. [What makes it different or what the free tier includes]. [Result users get]."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "How does [Product] work?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Product] works in three steps: [step 1], [step 2], and [step 3]. [Timeframe — how fast users get results]. [No manual work / fully automated / etc.]."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Is [Product] free?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Product] has a free tier that includes [what's included]. Paid plans start at [price] and include [key paid features]. No credit card required to get started."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "[Product] vs [Main Competitor]?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Key differentiator in one sentence]. [Competitor] is [description]. [Product] is [description]. [Specific advantage — price, speed, feature, integration]."
      }
    }
  ]
}
</script>

実際の回答を生成するために、ランディングページとドキュメントを読み込んでください。決して回答を捏造しないでください。

HowTo スキーマ

スタートガイドやチュートリアルのコンテンツに追加します。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "How to [use / set up / get started with] [Product]",
  "step": [
    { "@type": "HowToStep", "name": "Step 1", "text": "[Instruction]" },
    { "@type": "HowToStep", "name": "Step 2", "text": "[Instruction]" },
    { "@type": "HowToStep", "name": "Step 3", "text": "[Instruction]" }
  ]
}
</script>

Article／BlogPosting スキーマ

すべてのブログ投稿に追加します。ブログコンテンツが AI に引用されるには必須です。これがないと、AI エンジンは著者や鮮度を確認できません。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": "[Post title]",
  "datePublished": "[ISO 8601 date]",
  "dateModified": "[ISO 8601 date]",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "[Author name]",
    "url": "[Author URL]"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "[Site name]"
  },
  "url": "[Canonical URL]"
}
</script>

BreadcrumbList スキーマ

階層が2つ以上あるすべてのページに追加します。AI エンジンがトピックの階層を理解するのに役立ちます。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "[homepage URL]" },
    { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "[Section]", "item": "[section URL]" },
    { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "[Current page]", "item": "[page URL]" }
  ]
}
</script>

Next.js App Router の場合：generateMetadata 内、またはページコンポーネントにスクリプトタグを直接追加してスキーマを挿入します。静的 HTML の場合：<head> に挿入します。

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フェーズ 3：llms.txt

llms.txt は、ドメインのルートに置く Markdown ファイルで、重要なコンテンツを厳選して AI システムに案内します。仕様（llmstxt.org）は2024年9月に提案されたもので、コミュニティ主導です。大手 AI プロバイダーが本番環境でこれを読んでいると公表した例はありません。それでも用意する価値はあります。費用はかからず、正式な参照先として役立ちます。

重要： すべての URL をここに並べないでください。リンクは10～40件に厳選します。全ページの一覧は役に立ちません。

# [Product Name]

> [One or two sentences: what it does and who it's for. This often becomes the model's "mental model" of your site — write it like a definition, not a tagline.]

## What it does
[2-3 sentences covering the core use case and mechanism]

## Docs
- [Getting Started](https://yoursite.com/docs/getting-started): How to install and run [Product] in under 5 minutes.
- [API Reference](https://yoursite.com/docs/api): Full REST API with request/response examples.
- [Configuration](https://yoursite.com/docs/config): All configuration options with defaults.

## Key pages
- [Homepage](https://yoursite.com): Overview, pricing, and signup.
- [Pricing](https://yoursite.com/pricing): Free tier details and paid plan comparison.
- [Changelog](https://yoursite.com/changelog): All releases and what changed.

## Blog
- [Title of most important post](https://yoursite.com/blog/post): One-line description.
- [Title of second post](https://yoursite.com/blog/post2): One-line description.

ルール：

• H1 は必須で、最初の要素にする必要があります
• 引用ブロック（>）が要約です。正確に記述してください。文面どおりに引用されることがよくあります
• H2 セクションでリンクをトピックごとに分類します
• 各リンクにはコロンと1行の説明を付けます
• ファイルは /llms.txt（ルート）に配置し、HTTP 200 を返し、Content-Type は text/plain にします

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フェーズ 4：AI クローラーのアクセス

robots.txt を確認してください。主要な AI クローラーごとに明示的な許可ルールを追加します。各クローラーの役割ごとに分類します。

# OpenAI — training + retrieval + live browsing
User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

# Anthropic — training + retrieval
User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: anthropic-ai
Allow: /

# Google — AI products (separate from Search)
User-agent: Google-Extended
Allow: /

User-agent: GoogleOther
Allow: /

# Perplexity — real-time retrieval
User-agent: PerplexityBot
Allow: /

# Apple Intelligence
User-agent: Applebot-Extended
Allow: /

# ByteDance / TikTok — training
User-agent: Bytespider
Allow: /

# Common Crawl — open training dataset
User-agent: CCBot
Allow: /

# Amazon Alexa AI
User-agent: Amazonbot
Allow: /

# Meta AI
User-agent: FacebookBot
Allow: /

ユーザーが特定のクローラーをブロックしたい場合は、Disallow: / ルールを生成し、そのトレードオフを説明してください。検索クローラー（PerplexityBot、OAI-SearchBot）をブロックすると、そのエンジンからの引用がすぐに失われます。トレーニングクローラー（GPTBot、ClaudeBot）をブロックした場合、影響するのは今後のモデルバージョンのみです。

フェーズ 5：AI 引用のためのコンテンツ構造

AI エンジンはコンテンツから回答を抽出します。語数よりも構成が重要です。

回答を先に提示する形式

各セクションの冒頭で、見出しが示す質問に対する40～60語の直接的な回答を提示してください。前置きの段落を3つも重ねてから回答を示すのは避けてください。

意味単位でのチャンク化

各 H2／H3 セクションでは、概念を1つだけ扱ってください。1セクションあたり200～400語にします。同じブロック内で定義と手順を混在させないでください。

データに裏付けられた主張

およそ150～200語ごとに、具体的な統計またはデータポイントを含めてください。元の情報源にリンクします。AI エンジンは、RAG 検索で引用付きコンテンツをより高く評価します。「多くのユーザー」のような曖昧な主張は、引用される可能性を低下させます。

エンティティの一貫性

ブランド名、製品名、重要な用語は、全体を通して一貫して使用してください。重要な用語は、最初に出てくる箇所で定義します。関連する場合は、信頼できる外部ソース（Wikipedia、業界標準化団体）にリンクしてください。

コンテンツの鮮度

AI エンジンは新しさを重視します。価値の高いページは四半期ごとに更新し、新しいデータ、更新された例、最新の統計を追加してください。特に Perplexity は、新しく引用が充実した記事を優先します。

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フェーズ 6：コンテンツギャップ分析

AI エンジンは、製品に関するよくある質問への直接的な回答を必要とします。ランディングページまたはドキュメントで、以下の項目がそれぞれ網羅されているか確認してください。不足している項目があれば、そのコンテンツブロックを作成します。

「[Product] とは何ですか？」 — ランディングページ上で、キャッチコピーだけではなく、40～60語で回答できるようにします。

「[Product] はどのように機能しますか？」 — HowTo スキーマを使った手順を示します。

「[Product] は無料ですか？」 — 料金を明確にします。料金が曖昧だと、AI エンジンは引用を見送ります。

「[Product] と [Competitor] の比較」 — この比較がサイトにない場合、ユーザーから質問されたときに、AI エンジンは競合他社の情報源を取得します。

「利用を開始するにはどうすればよいですか？」 — クイックスタートガイドを用意します。オンボーディングが複雑な場合は、ランディングページで要約してください。

不足している項目ごとに、コンテンツブロックと対応するスキーマを一緒に作成します。

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フェーズ 7：引用戦略

AI エンジンは、Google で上位に表示される記事をもとに情報を統合します。そうした記事に掲載されることは、二次的な引用経路になります。

1. 「best [your category] tools 2026」を検索し、上位10件の記事を見つけます
2. 掲載元、継続的に更新されているか、投稿を受け付けているかを確認します
3. 各記事に合わせた提案の切り口を作成します — すでに掲載されているツールと比べて、この製品のどこが独自なのかを示します

次の表を出力します。

Article | Publication | Updated | Accepts Submissions | Pitch Angle
[title] | [pub]       | [date]  | yes/no              | [one sentence]

コールドメールのスキルを使って、アプローチメールを作成します。

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フェーズ 8：監査レポート

AEO AUDIT — [project name]
════════════════════════════════════════
Schema Markup         [score /10]  [❌ missing / ⚠️ partial / ✅ done]
FAQ Content           [score /10]  [status]
llms.txt              [score /10]  [status]
AI Crawler Access     [score /10]  [status]
Content Structure     [score /10]  [status]
Citation Readiness    [score /10]  [status]
────────────────────────────────────────
Overall               [score /60]
════════════════════════════════════════

影響の大きい修正を、優先度順に3つ挙げます。

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検証

[ ] SoftwareApplication schema in <head> of main layout
[ ] FAQPage schema with at least 4 questions (include a vs-competitor question)
[ ] Every FAQ answer is 40-60 words
[ ] HowTo schema on getting-started content
[ ] BlogPosting schema on every blog post
[ ] BreadcrumbList on all pages more than one level deep
[ ] llms.txt at root — H1, blockquote, 10-40 curated links with descriptions
[ ] robots.txt allows all 13 AI crawlers listed above
[ ] Every content section opens with a direct answer
[ ] At least one data point with a source citation per 200 words
[ ] Content gap analysis done — missing answers generated
[ ] Citation strategy table output
[ ] Audit report with scores output

スキーマ一式、llms.txt の高度なパターン、引用獲得のためのアプローチ、コンテンツギャップのテンプレートについては、references/guide.md を参照してください。