seo-geo

AI 検索／GEO 最適化（2026年2月）

共有データキャッシュ

ステップ 0 -- 共有データキャッシュを確認する：

情報を収集する前に、関連する SEO スキルから再利用できるコンテキストが .seo-cache/ にないか確認します。 スキーマと依存関係マップについては、../seo/references/shared-data-cache.md を参照してください。

次のキャッシュファイルがある場合は確認します：

• .seo-cache/site-meta.json：ドメイン、ビジネスタイプ、業界、クロールコンテキストを確認します

• .seo-cache/audit-scores.json：過去の全体監査における優先事項を確認します

• .seo-cache/pages/{url-slug}/page-analysis.json：URL が指定されている場合、ページ単位のコンテキストを確認します

• 見つかった場合：明らかに有効なフィールドを解析して使用します（「[日付]の[X]をキャッシュから使用」と記録します）

• 見つからない、破損している、または関連性がない場合：新しいエビデンスを使って続行します

• ユーザーが「refresh」または「re-run」と言った場合：キャッシュの読み込みを無視し、書き込み時に上書きします

主な統計

指標	値	出典
AI Overviews のリーチ	200 以上の国で月間 15 億人のユーザー	Google
AI Overviews のクエリカバレッジ	全クエリの 50% 以上	業界データ
AI 経由のセッション増加率	527%（2025年1月～5月）	SparkToro
ChatGPT の週間アクティブユーザー数	9 億人	OpenAI
Perplexity の月間クエリ数	5 億件以上	Perplexity

重要な洞察：被リンクよりブランドへの言及

ブランドへの言及は、AI での可視性との相関が被リンクの 3 倍強いです。 （75,000 ブランドを対象とした Ahrefs の2025年12月の調査）

シグナル	AI による引用との相関
YouTube での言及	約 0.737（最も強い）
Reddit での言及	高い
Wikipedia での存在	高い
LinkedIn での存在	中程度
ドメイン評価（被リンク）	約 0.266（弱い）

ChatGPT と Google AI Overviews の両方から同じクエリで引用されるドメインはわずか 11% であるため、プラットフォームごとの最適化が不可欠です。

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GEO 分析基準（更新）

1. 引用可能性スコア（25%）

AI に引用されるのに最適な文章の長さ：134～167 語。

強いシグナル：

• 具体的な事実や統計を含む、明確で引用しやすい文
• 文脈なしで抽出できる、自己完結型の回答ブロック
• セクションの最初の 40～60 語で直接回答している
• 主張に具体的な出典が明記されている
• 「X is...」または「X refers to...」の形式に従った定義
• 他では見つからない独自のデータポイント

弱いシグナル：

• 曖昧で一般的な記述
• 根拠のない意見
• 結論が埋もれている
• 具体的なデータポイントがない

2. 構造の読みやすさ（20%）

AI Overview の引用の 92% は検索順位トップ 10 のページから取得されていますが、47% は 5 位以下のページから取得されており、選定ロジックが異なることを示しています。

強いシグナル：

• 明確な H1->H2->H3 の見出し階層
• クエリのパターンに合致する、質問形式の見出し
• 短い段落（2～4 文）
• 比較データに表を使用
• 手順や複数項目のコンテンツに順序付き／順序なしリストを使用
• 質問と回答が明確な形式の FAQ セクション

弱いシグナル：

• 構造のない長文
• 一貫性のない見出し階層
• リストや表がない
• 情報が段落の中に埋もれている

3. マルチモーダルコンテンツ（15%）

マルチモーダル要素を含むコンテンツは、選定率が 156% 高くなります。

確認項目：

• テキスト＋関連画像
• 動画コンテンツ（埋め込みまたはリンク）
• インフォグラフィックやグラフ
• インタラクティブ要素（計算ツール、ツール）
• メディアを補完する構造化データ

4. 権威性とブランドシグナル（20%）

強いシグナル：

• 資格情報を含む著者名
• 公開日と最終更新日
• 一次情報源（研究、公式ドキュメント、データ）への引用
• 組織の資格情報と所属
• 出典が明記された専門家の引用
• Wikipedia、Wikidata でのエンティティの存在
• Reddit、YouTube、LinkedIn での言及

弱いシグナル：

• 著者が匿名
• 日付がない
• 出典の引用がない
• プラットフォーム全体でブランドの存在感がない

5. 技術的なアクセシビリティ（20%）

AI クローラーは JavaScript を実行しません。 サーバーサイドレンダリングが重要です。

確認項目：

• サーバーサイドレンダリング（SSR）とクライアントのみのコンテンツの違い
• robots.txt での AI クローラーのアクセス可否
• llms.txt ファイルの有無と設定
• RSL 1.0 のライセンス条項

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AI クローラーの検出

robots.txt で以下の AI クローラーを確認します。

クローラー	運営元	目的
GPTBot	OpenAI	ChatGPT のウェブ検索
OAI-SearchBot	OpenAI	OpenAI の検索機能
ChatGPT-User	OpenAI	ChatGPT のブラウジング
ClaudeBot	Anthropic	Claude のウェブ機能
PerplexityBot	Perplexity	Perplexity AI の検索
CCBot	Common Crawl	トレーニングデータ（ブロックされていることがよくあります）
anthropic-ai	Anthropic	Claude のトレーニング
Bytespider	ByteDance	TikTok/Douyin の AI
cohere-ai	Cohere	Cohere のモデル

推奨事項： AI 検索での可視性を高めるには、GPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot、PerplexityBot を許可します。必要に応じて、CCBot とトレーニング用クローラーをブロックします。

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llms.txt 標準

新たに登場した llms.txt 標準は、AI クローラーに構造化されたコンテンツのガイダンスを提供します。

場所： ドメインのルートにある /llms.txt

形式：

# Title of site
> Brief description

## Main sections
- [Page title](url): Description
- [Another page](url): Description

## Optional: Key facts
- Fact 1
- Fact 2

確認項目：

• /llms.txt の有無
• 構造化されたコンテンツのガイダンス
• 主要ページのハイライト
• 連絡先／権威情報

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RSL 1.0（Really Simple Licensing）

機械可読な AI ライセンス条項のための新しい標準（2025 年 12 月）。

後援： Reddit、Yahoo、Medium、Quora、Cloudflare、Akamai、Creative Commons

確認項目： RSL の導入状況と適切なライセンス条項。

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プラットフォーム別の最適化

プラットフォーム	主な引用元	最適化の重点
Google AI Overviews	検索順位トップ 10 のページ（92%）	従来の SEO ＋ パッセージの最適化
ChatGPT	Wikipedia（47.9%）、Reddit（11.3%）	エンティティの存在感、信頼性の高い情報源
Perplexity	Reddit（46.7%）、Wikipedia	コミュニティによる検証、ディスカッション
Bing Copilot	Bing のインデックス、信頼性の高いサイト	Bing SEO、IndexNow

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出力

以下を含む GEO-ANALYSIS.md を生成します。

1. GEO 対応スコア：XX/100
2. プラットフォーム別の内訳（Google AIO、ChatGPT、Perplexity のスコア）
3. AI クローラーのアクセス状況（許可／ブロックされているクローラー）
4. llms.txt の状況（あり、なし、推奨事項）
5. ブランド言及の分析（Wikipedia、Reddit、YouTube、LinkedIn での存在状況）
6. パッセージ単位の引用可能性（最適な 134～167 語のブロックを特定）
7. サーバーサイドレンダリングの確認（JavaScript 依存の分析）
8. 影響度の高い変更トップ 5
9. スキーマの推奨事項（AI による発見可能性を高めるためのもの）
10. コンテンツの再構成に関する提案（書き換えが必要な具体的なパッセージ）

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すぐにできる改善

1. 最初の 60 語以内に「[トピック] とは？」という定義を追加する
2. 134～167 語の自己完結型の回答ブロックを作成する
3. 質問形式の H2/H3 見出しを追加する
4. 出典付きの具体的な統計を含める
5. 公開日／更新日を追加する
6. 作成者に Person スキーマを実装する
7. robots.txt で主要な AI クローラーを許可する

中程度の工数

1. /llms.txt ファイルを作成する
2. 経歴と資格、および Wikipedia／LinkedIn へのリンクを含む作成者紹介を追加する
3. 主要なコンテンツでサーバーサイドレンダリングを確保する
4. Reddit、YouTube でのエンティティの存在感を高める
5. データを含む比較表を追加する
6. FAQ セクションを実装する（商用サイトではスキーマではなく、構造化された形式にする）

影響大

1. 独自調査／アンケートを実施する（独自の引用可能性）
2. ブランド／主要人物の Wikipedia での存在感を高める
3. コンテンツ内で言及される YouTube チャンネルを確立する
4. 包括的なエンティティリンクを実装する（各プラットフォームで sameAs を使用）
5. 独自のツールや計算機を開発する

DataForSEO の統合（任意）

DataForSEO MCP ツールが利用可能な場合は、ai_optimization_chat_gpt_scraper を使用して、対象のクエリに対する ChatGPT のウェブ検索結果（実際の GEO 可視性チェック）を確認します。また、ai_opt_llm_ment_top_domains とともに ai_opt_llm_ment_search を使用して、AI プラットフォーム全体での LLM による言及を追跡します。

エラー処理

シナリオ	対応
URL に到達できない（DNS の失敗、接続拒否）	エラーを明確に報告します。サイトの内容を推測してはいけません。URL を確認して再試行するようユーザーに提案します。
AI クローラーが robots.txt によってブロックされている	どのクローラーがブロックされ、どのクローラーが許可されているかを正確に報告します。AI 検索での可視性を高めるために追加すべき robots.txt の具体的なディレクティブを提示します。
llms.txt が見つからない	ファイルがないことを伝え、サイトのコンテンツ構造に基づく、すぐに使える llms.txt のテンプレートを提示します。
構造化データが検出されない	不足していることを報告し、AI による発見性を高めるための具体的なスキーマ（Article、Organization、Person）を提案します。

FLOW フレームワークとの統合

プロンプトで誘導する AI コンテンツの最適化には、/seo flow optimize <url> を使用します。FLOW の 21 個の最適化ステージ向けプロンプトは、GEO の引用可能性と構造の分析を、根拠に基づく AI プロンプトで補完します。

共有データキャッシュへの書き込み

すべての作業が完了した後、ワークフローで永続的な調査結果が得られた場合は、簡潔な JSON の要約を .seo-cache/ に書き込みます。 ../seo/references/shared-data-cache.md のスキーマと命名規則を使用し、少なくとも cache_type、analyzed_at、ソース URL／ドメイン、主な調査結果、問題点、推奨事項、ツールの制限を含めます。.gitignore に .seo-cache/ がない場合は追加します。