seo-geo

AI 検索／GEO 最適化（2026 年 2 月）

使用するタイミング

• AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、または類似の AI 検索システムでの可視性を高める場合に使用します。
• llms.txt の準備状況、AI クローラーのアクセス、引用を重視したコンテンツ構成を評価する場合に使用します。
• GEO、AI SEO、LLM の可視性、AI による引用についてユーザーから質問された場合に使用します。

エビデンスの範囲

日付を明記したクエリ／プラットフォームのサンプルと、実際の引用／参照流入のエビデンスを使用します。市場シェア、相関、文章の長さ、向上率に関する数値は、このファイルでは確立されていません。相関関係は、最適化によって引用が生じることを証明するものではありません。以下のスコアは、公開された定性的な評価基準であり、プロバイダーのランキング指標ではありません。

GEO 分析基準（更新）

1. 引用可能性スコア（25％）

トピックに適した長さで、単独で意味が通じる文章を使用します。引用に最適な文字数に関する普遍的な基準は確立されていません。

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章
• 文脈がなくても抜き出して利用できる、単独で意味が通じる回答ブロック
• セクションの最初の 40〜60 語以内にある直接的な回答
• 具体的な出典を明記した主張
• 「X は…です」「X とは…を指します」という形式に沿った定義
• 他では見られ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
• エビデンスのない意見
• 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％）

普遍的な検索順位の分布を仮定せず、定義した最新のサンプルに基づいて引用元を評価します。

強いシグナル：

• 整然とした H1→H2→H3 の見出し階層
• クエリのパターンに合った、質問形式の見出し
• 短い段落（2〜4 文）
• 比較データに使用された表
• 手順や複数項目を示す順序付き／順序なしリスト
• 質問と回答が明確な形式の FAQ セクション

弱いシグナル：

• 構造のない長文のかたまり
• 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％）

読者の役に立つ場合は関連メディアを使用し、一定の向上を約束するのではなく、引用への影響を測定します。

確認項目：

• テキストと関連画像
• 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）
• メディアを補足する構造化データ

4. 権威性とブランドのシグナル（20％）

強いシグナル：

• 著者の資格を記載した署名
• 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
• 組織の実績と所属
• 出典を明記した専門家の引用
• Wikipedia、Wikidata におけるエンティティの存在
• Reddit、YouTube、LinkedIn での言及

弱いシグナル：

• 匿名での執筆
• 日付の記載がない
• 出典の引用がない
• 複数のプラットフォームでブランドの存在感がない

5. 技術的なアクセス性（20％）

クローラーによってコンテンツのレンダリング能力は異なります。実際の対象システムで初期状態とレンダリング後のコンテンツを確認してください。サーバー側で重要なコンテンツをレンダリングすると、幅広いアクセス性が向上します。

確認項目：

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

---

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	モデルのトレーニングに使用される可能性があるコンテンツ
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 検索
CCBot	Common Crawl	トレーニングデータ（ブロックされることが多い）
anthropic-ai	Anthropic	Claude のトレーニング
Bytespider	ByteDance	TikTok／Douyin AI
cohere-ai	Cohere	Cohere のモデル

推奨事項： 検索とトレーニングへのアクセスは個別に選択してください。OpenAI のクローラーに関するガイダンスでは、OAI-SearchBot と GPTBot を区別しています。検索での可視性を得るために、トレーニングを有効にする必要はありません。

llms.txt の提案

llms.txt の提案は、エージェントに適したナビゲーションを提供します。存在していても、インデックス登録や引用が保証されるわけではありません。

場所： /llms.txt（ドメインのルート）

形式：

# Title of site
> Brief description

## Main sections
- `Page title -> https://example.com/page`: Description
- `Another page -> https://example.com/another-page`: Description

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

確認項目：

• /llms.txt の有無
• 構造化コンテンツに関するガイダンス
• 主要ページの要点
• 連絡先／権威性に関する情報

---

RSL 1.0（Really Simple Licensing）

機械可読なライセンス提案は、検索順位やクローラーによる適用の保証とは別のものです。実装を推奨する前に、最新の仕様と公開者による採用状況を確認してください。このガイドは、法的強制力や推奨を定めるものではありません。

---

プラットフォーム固有の最適化

プラットフォーム	主な引用元	最適化の重点
Google AI Overviews	現在の引用元を測定	従来の SEO ＋ パッセージの最適化
ChatGPT	現在の引用元を測定	エンティティの存在感、権威ある情報源
Perplexity	現在の引用元を測定	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、権威あるサイト	Bing SEO、IndexNow

---

出力

以下を含む GEO-ANALYSIS.md を生成します。

1. GEO 対応度スコア：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（存在、未検出、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（自己完結していて、出典に裏付けられたパッセージの特定）
7. サーバーサイドレンダリングの確認（JavaScript への依存度の分析）
8. 影響度の高い変更トップ 5
9. スキーマの推奨事項（AI による発見性の向上）
10. コンテンツの再構成案（書き換える具体的なパッセージ）

---

すぐにできる改善

1. 最初の 60 語以内に「[トピック]とは何ですか？」という定義を追加する
2. 簡潔で自己完結した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. 著者向けに 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

中程度の労力

1. /llms.txt ファイルを作成する
2. 資格情報と Wikipedia／LinkedIn へのリンクを含む著者略歴を追加する
3. 主要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）

影響度が高い改善

1. 独自調査／アンケートを実施する（独自の引用可能性を高める）
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する 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にわたる sameAs）
5. 独自のツールや計算ツールを開発する

DataForSEO との連携（任意）

DataForSEO MCP ツールを利用できる場合は、ai_optimization_chat_gpt_scraper を使って、対象のクエリに対する ChatGPT のウェブ検索結果を確認し（GEO の実際の可視性を確認）、ai_opt_llm_ment_search と ai_opt_llm_ment_top_domains を使って、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

状況	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ないでください。ユーザーに URL を確認して再試行するよう案内します。
robots.txt で AI クローラーがブロックされている	ブロックされているクローラーと許可されているクローラーを正確に報告します。AI 検索での可視性を有効にするために追加すべき robots.txt のディレクティブを具体的に提示します。
llms.txt が見つからない	不在を明記し、サイトのコンテンツ構造に基づく、そのまま使える 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	不足している点を報告し、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）を推奨します。

制限事項

• このスキルは、タスクが上記のスコープに明確に一致する場合にのみ使用してください。
• 出力を、環境固有の検証、テスト、専門家によるレビューの代替として扱わないでください。
• 必要な入力、権限、安全境界、成功基準が欠けている場合は、作業を中断して確認を求めてください。