Googleの10個の青いリンクを最適化するために何年も費やしてきました。しかし、今日、最も重要な訪問者は、あなたを読むか、信頼するか、そして推薦するかを決定するAIエージェントであることが多いです。今、ChatGPTがあなたのサイトをクロールした場合、コンテンツにアクセスし、価格を解析し、回答で引用することができるでしょうか？従来のSEO監査ではこれを教えてくれませんが、GEO監査なら可能です。このガイドでは、GEO監査の実施方法、チェックすべき項目、発見した問題の修正方法、そしてGEOlyの29項目のGEO監査が数分でAI対応度をスコア化する方法を紹介します。
最終的に、クロールアクセス、構造化データ、コンテンツの準備状況をチェックし、優先順位付けされた修正リストを作成することができます。
重要なポイント
- GEO監査は、AIクローラーがあなたのサイトにアクセスし、解析し、引用できるかどうかを測定します。これは、キーワードランキングやバックリンクとは異なる質問です。 - AIの可視性を最も妨げる4つの要因は、`robots.txt`でのクローラーアクセスの制限、構造化データの欠如または薄さ、低いセマンティック密度、そしてスクリプトの背後に埋もれたコンテンツです。 - `GPTBot`、`OAI-SearchBot`、`ClaudeBot`、`PerplexityBot`、`Google-Extended`などの実際のAIユーザーエージェントを名前で確認し、偶然ではなく意図的にアクセスを決定してください。 - `llms.txt`ファイルは、`robots.txt`を補完しながら、モデルに最も重要なコンテンツへのクリーンな地図を提供します。 - GEOlyは29項目のGEO監査を実行し、サイトとページのAI対応度を0から100 / AからFのスケールでスコア化します。無料の3日間トライアルはapp.geoly.aiで利用可能です。
ステップ1: SEO監査が十分でない理由を理解する
SEMrushやAhrefsはバックリンクやキーワードに優れていますが、AIモデルは異なるシグナルを重視します。彼らは、コアコンテンツがコンテキストウィンドウ内で適合し、クリーンに読めるかどうか、引用に値する十分な検証可能な事実が含まれているかどうか、クローラー規則が誤って彼らを締め出していないかどうか、そして構造化データを公開しているかどうかを気にします。
GEO監査はこれらのシグナルを直接チェックします。各ページについて「AIがこれだけを読んだ場合、あなたが何を販売しているのか理解し、それを信頼し、引用できるか？」と尋ねるようなものです。
注意点: LighthouseやSEO監査に合格しても、GEO監査に合格するとは限りません。高速で良いランキングのページでも、`GPTBot`をブロックしたり、JavaScriptが実行された後にのみコンテンツを提供したりすることがあります。
ステップ2: robots.txtでAIクローラーのアクセスを監査する
可視性が最も失われる場所から始めましょう: `robots.txt`。多くのサイトは、AI回答を提供するエージェントを意図せずにブロックしています。`yourdomain.com/robots.txt`を開き、AIユーザーエージェントの名前を探してください。
重要なものには、`GPTBot`や`OAI-SearchBot`（OpenAI）、`ClaudeBot`（Anthropic）、`PerplexityBot`（Perplexity）、`Google-Extended`（GoogleのAIトレーニングコントロール）、そして`CCBot`（Common Crawl、これが多くのモデルに供給されます）が含まれます。これらのいずれかに`Disallow: /`を設定したり、忘れていた広範なルールを適用すると、静かにこれらのシステムから除外されます。
意図的にアクセスを決定してください。AIの可視性を望む場合は、検索と回答クローラーを許可してください。トレーニング専用のボットを拒否することもできますが、それはデフォルトではなくポリシーの選択です。この監査を今行う理由については、[ブランドがAIクローラーアクセスを今監査すべき理由](/blog/why-brands-audit-ai-crawler-access-now)を読んでください。
注意点: `Google-Extended`はAIの使用を制御しますが、従来のGoogle検索インデックスには影響しません。それをブロックしても通常の検索ランキングには影響しませんが、一部のGoogle AIサーフェスから除外されます。
ステップ3: llms.txtでモデルに地図を提供する
`robots.txt`はクローラーが触れてはいけないものを指定します。一方、ルートに配置された`llms.txt`ファイルはその逆を行い、モデルに最も重要でクリーンなコンテンツをMarkdown形式で指し示します。これにより、ナビゲーションや定型文を通り抜けることなく、適切なページを読むことができます。
コア製品、価格、ドキュメント、重要な記事を短い説明とともにリストしてください。最新の状態を保つことが重要です。古い地図はないより悪い場合があります。完全な手順については、[GEO用のllms.txtファイルの作成方法](/blog/how-to-create-llms-txt-file-for-geo)をご覧ください。
注意点: `llms.txt`は新しい慣例であり、すべてのモデルがそれを読むことを保証するものではありません。クリーンなHTMLや良い構造化データと並んで役立つシグナルの1つとして扱い、万能薬とは見なさないでください。
ステップ4: 構造化データとセマンティックの明確さを確認する
AIモデルはキーワードだけでなくエンティティを識別します。通常`Organization`、`Product`、`FAQPage`、`Article`などのスキーマタイプに有効なJSON-LDを提供していることを確認してください。これらはモデルに明確な事実を提供します: あなたが誰であるか、製品の価格、回答する質問など。
次にセマンティック密度を確認してください。ホームページや会社概要ページで特に、自分が何者であるか、誰にサービスを提供しているかを自分の言葉で明確に述べてください。「[ブランド]は[カテゴリー]であり、[対象顧客]に[主要なメリット]を提供します」というような文は、モデルが回答にそのまま引用するのに適しています。
