AIO対策サービス

E-E-A-Tコンテンツの最適化

著者情報・専門性の明示、一次情報・体験談の付与、専門的知見の追加によってE-E-A-Tを強化します。AIが信頼できる情報源として認識するコンテンツの土台を作ります。

構造化データ（JSON-LD）の実装

FAQPage・Article・Organization・LocalBusiness・WebSiteなどの構造化データをJSON-LD形式で実装します。AIがコンテンツの意味を正確に理解するための機械可読な情報提供を行います。

FAQ・リスト形式コンテンツの充実

AI検索で引用されやすいFAQ形式・箇条書き・数字入りのコンテンツを拡充します。ユーザーが検索しそうな質問とその明確な回答を体系的に整備します。

会社情報・著者情報の構造化

会社概要ページの充実、代表者プロフィールの整備、連絡先・所在地の明示を行います。AIは運営者情報が明確なサイトの情報をより信頼しやすい傾向があります。

llms.txtの設置

大規模言語モデル向けのサイト情報ファイル（llms.txt）を設置します。サイトの概要・主要ページ・コンテンツカテゴリをAIクローラーに伝えることで、サイト全体の情報をAIが把握しやすくなります。

AIO効果の継続的な確認・改善

対象クエリでAI検索に自社情報が引用されているか定期的に確認し、引用されていない場合はコンテンツの改善・FAQ追加・構造化データの修正を実施します。

AIは単一の答えを提示する

Google検索は複数のリンクを並べるが、ChatGPT等は1つの回答を提示。上位に引用されないと存在しないも同然。

クリック率より引用率が重要

AIに回答の中で自社サービスが言及・引用されることが重要。クリックされる前段階で選別が完了している。

E-E-A-Tと専門性の明示が評価の核心

著者情報・会社情報・根拠の明示がAIに信頼できる情報源と判断させる。運営者が曖昧なサイトは引用されにくい。

構造化されたコンテンツが引用されやすい

見出し・箇条書き・FAQなど、AIが参照しやすい形式で書かれたコンテンツが選ばれる。長文の流し読みより要点の整理が効く。

llms.txtによるクローラー制御が有効

AI検索エンジン向けのllms.txtを設置することで、どのページを参照させるかを制御できる。重要ページを明示的にAIへ伝える手段として注目されている。

AI検索に自社が出てこない

E-E-A-Tの確立が不十分で、AIに「信頼できる情報源」と認識されていない状態です。著者情報・組織情報の整備から着手することで改善の土台を作れます。

ChatGPTに聞いても競合が紹介される

競合がAIO対策を先行して実施している可能性があります。競合の引用状況を調査し、差別化ポイントを明確にしたコンテンツを整備することが有効です。

AI検索の対策方法が分からない

AIOはSEOとは異なる評価軸を持つため、従来の知識だけでは対策が難しい領域です。E-E-A-T・構造化データ・llms.txtという3つの柱を軸に体系的に取り組む必要があります。

従来SEOだけでは不十分になってきた

AI Overviewの登場によりオーガニック流入の一部がAI回答に吸収されるケースが出てきています。SEOとAIOを並行して対策することで、変化する検索行動に対応できます。

E-E-A-Tの具体的な実装方法が分からない

E-E-A-Tは抽象的な概念に見えますが、著者ページの設置・資格・経歴の記載・監修者の明示・外部リンクの獲得など具体的な施策に落とし込めます。優先度を設計した上で実装を進めることが重要です。

構造化データを自分で実装できない

JSON-LDは技術的な知識が必要で、誤った実装は効果がないどころかエラーになる場合があります。サイプレスでは構造化データの設計から実装・テストまで一貫して対応しています。

llms.txtの設置方法が分からない

llms.txtはまだ新しい仕様で、正しい記述方法や設置場所についての情報が少ない状況です。サイプレスでは業種別のllms.txtテンプレートを活用して適切に設置します。

AI検索対策に専門家が必要か分からない

基本的なFAQ整備や著者情報追加は自社でも可能ですが、構造化データ実装・llms.txt設置・競合調査・継続モニタリングは専門知識を要します。スポット支援から始めることも可能です。

費用対効果が不明

AIO対策の効果はAI検索での引用回数やオーガニック流入で計測できます。初回の現状調査で改善余地を数値化し、投資対効果のイメージを共有した上で支援を開始します。

どのAI検索エンジンを優先すべきか分からない

利用者数はChatGPT・Gemini・Perplexityの順に多い傾向がありますが、業種や用途によって使われ方が異なります。まずGoogleのAI Overview対策を軸に据え、その後ChatGPT・Geminiへの引用拡大を図るアプローチが効率的です。

無料相談

現在のウェブサイト状況・AI検索での課題・ご予算・ゴールをヒアリングします。初回相談は完全無料で、具体的な改善の方向性をご提示します。

現状AI引用状況調査

ChatGPT・Gemini・Perplexityで主要キーワードを検索し、自社が引用されているかどうかを確認します。競合の引用状況と比較した現状レポートを作成します。

E-E-A-T診断

著者情報・会社情報・専門性の明示・コンテンツの信頼性・外部リンク状況をスコアリングし、改善すべき優先項目を明確にします。

AIO改善計画立案

診断結果をもとに、構造化データ実装・コンテンツ改善・llms.txt設置・著者情報整備のロードマップを作成します。短期・中期・長期に分けて優先順位を設計します。

構造化データ実装

FAQPage・Article・Organization・LocalBusinessなどのJSON-LDをページごとに実装し、Googleリッチリザルトテストで動作確認します。既存CMSやNext.jsサイトへの組み込みも対応します。

llms.txt設置

サイトのドメイン直下にllms.txtを設置し、AIクローラーに向けてサイトの概要・主要ページ・重要コンテンツの情報を記述します。業種に合わせた内容で設計します。

コンテンツAIO最適化

既存ページの見出し構造・FAQ・箇条書きを改善し、AIが引用しやすい形式に整えます。不足しているFAQページや専門解説コンテンツの新規制作も並行して実施します。

著者情報・組織データ整備

著者ページの設置・Person構造化データの実装・代表者プロフィールの強化・組織情報のOrganization構造化データ化を行います。

AI引用モニタリング設定

対象クエリのAI検索引用状況を定期確認するモニタリング体制を整えます。Google Search ConsoleのAI Overview引用確認と合わせて効果を継続追跡します。

月次改善サイクル

月次レポートで引用状況・オーガニック流入・リッチリザルト表示数を報告します。数値の変化に応じてコンテンツ追加・構造化データ修正・FAQ拡充を繰り返し改善します。

AI検索での自社言及回数

ChatGPT・Gemini・Perplexityで主要クエリを手動検索し確認。月次でスプレッドシートに記録します。

E-E-A-Tスコア

サードパーティのSEOツール（Semrush・Ahrefsなど）の信頼性・権威性スコアで確認。著者情報・被リンク数の改善と連動して変化します。

構造化データエラー数

Google Search ConsoleのリッチリザルトレポートとGoogleのリッチリザルトテストツールで確認します。エラーゼロを目標に管理します。

リッチリザルト表示回数

Google Search Console「検索での見え方」→FAQリッチリザルトの表示回数・クリック数で確認。構造化データ実装の直接効果です。

オーガニック流入数

Google Analytics 4のオーガニック検索チャネルで確認。AIO対策による信頼性向上がSEO評価にも好影響を与えるため、流入数の変化を追います。

AI Overview引用率

Google検索の対象クエリでAI Overviewが表示され自社が引用されているかを確認。Google Search Consoleで一定のデータが取得可能です。

問い合わせ数

Google Analytics 4のコンバージョン設定、またはフォームツールの送信数で計測。AIO対策→認知向上→問い合わせ増加の最終成果として追跡します。