Methodology · v0.1
AI に
選ばれる EC は、
設計でつくる。
EC GEO Studio は、ChatGPT・Gemini で EC サイトが推薦される状態にあるかを、
4 層 19 サブスコアで採点します。これはその設計書です。
Ⅰ–Ⅳ
Four Layers
Why now
検索の時代は終わりつつある。
01
検索から「相談」へ
ユーザーは Google で 10 サイトを比べるのではなく、ChatGPT に「おすすめは？」と聞いて 1 つの回答を受け取るようになりました。AI に名前が出るかどうかが、認知の入口を決めます。
02
AI は引用したブランドを優先する
AI は再学習のたびに、Web 上で引用や言及が増えたブランドを優先的に回答に組み込みます。一度推薦されると指名検索が増え、引用がさらに増える正のループが起きます。
03
専門特化型は AI と相性が良い
ニッチ専門の EC (アトピー対応・低糖質・無添加・サイズ特化など) は、AI が回答する候補が少なく、構造化と言及がそろえば真っ先に名前が挙がります。
The four layers
認知 → 引用 → 推薦 → 購入。
EC の AI 経由ジャーニーを 4 層に分解し、ボトルネックを「準備の話」と「結果の話」として明示します。
Ⅰ
Entity
AI に「実在する確かなお店」と認識されているか。
重み 25%
Ⅱ
Content
コンテンツが AI の回答に「そのまま」引用されやすいか。
重み 25%
Ⅲ
Citation
実際に AI が答えるか、第三者が言及しているか。
重み 20%
Ⅳ
Conversion
AI 経由で来た見込み顧客を、購入まで運べるか。
重み 15%
Ⅴ
Commerce
AI が商品単位で発見・比較・推薦できる EC か。
重み 15%
Formula
Overall = L1 × 0.25+L2 × 0.25+L3 × 0.20+L4 × 0.15+L5 × 0.15
総合 0〜100 を S (90+) / A (75+) / B (60+) / C (45+) / D の 5 段階で評価。L1・L2（準備）を重く、L3（結果）を中程度、L4・L5（受け皿 / 商品検索）を補完的にしています。 v0.2 で AI による商品検索を考慮した L5 Commerce 層を追加しました。
Layer 1 · 重み 25%
Entity
AI に「実在する確かなお店」と認識されているか。
AI は名前が一意に定まり、外部データベースで裏が取れるブランドを優先的に扱います。表記揺れや構造化データの欠落は、推薦候補から外される最も多い原因です。
呼称一貫性
30%公式サイト・SNS・GBP で同じ表記になっているか。日本語/英語/別表記が混在すると AI に別ブランド扱いされる。
Schema.org 実装
25%Organization / LocalBusiness / FAQPage / Product / BreadcrumbList の JSON-LD を実装しているか。AI のクローラがエンティティを構造的に理解する根拠になる。
GBP 充実度
20%Google Business Profile に住所・電話・営業時間・写真5枚以上・投稿が揃っているか。
外部DB登録
15%Wikipedia や Wikidata、業界DB など第三者ソースで言及されているか。AI が信頼の裏取りに使う。
SNS整合性
10%X / Instagram / Facebook / YouTube のアカウントが揃い、ハンドルがブランド名と整合しているか。
Layer 2 · 重み 25%
Content
コンテンツが AI の回答に「そのまま」引用されやすいか。
AI は長文を要約せず、引用しやすい単位 (パッセージ) で記事を切り出します。結論先出し・134-167字の段落・統計データ・外部引用を備えた文章は採用率が高いことが知られています。
結論先出し
20%本文の冒頭30%以内に結論や答えが書かれているか。AI は冒頭から要約していくため、後出しは拾われにくい。
段落長最適化
15%平均段落長が 134〜167 字に収まっているか。これはAI引用に最適とされるパッセージ長。
統計データ
15%数値+単位 (％・件・kg・年など) を含む具体的データが文中にあるか。AI は根拠ある記述を優先する。
外部引用
15%自社以外の権威ある一次ソースへリンクしているか。引用される記事は引用する記事でもあるという性質。
FAQ 網羅
20%想定されるユーザー質問 (=診断プロンプト) に対応する Q&A がサイト内にあるか。AI が質問→回答の対応を取りやすい。
営業色の薄さ
15%「最安」「今すぐ」「限定」のような営業ワードに偏っていないか。AI はプロモ色の強い文章を回避する。
Layer 3 · 重み 20%
Citation
実際に AI が答えるか、第三者が言及しているか。
L1・L2 は「準備の話」、L3 は「結果の話」です。ChatGPT/Gemini に主要プロンプトを投げ、自社が回答に登場する率を直接測ります。同時に PR TIMES や業界メディアの言及量から「AI が学習し続けているか」も評価します。
AI 言及率
35%高優先度プロンプト群を ChatGPT と Gemini に投げたとき、自社ブランドが回答に登場する割合。
外部言及数
25%Web 検索で確認できる外部ドメインからの言及件数。中長期で AI のリトレーニングに影響する。
PR TIMES 活動
20%プレスリリース配信の頻度と内容。AI が一次ソースとして拾いやすいフォーマット。
業界メディア露出
20%自然食品・ヘルスケア領域の専門メディアでの言及。ニッチ専門性のシグナル。
Layer 4 · 重み 15%
Conversion
AI 経由で来た見込み顧客を、購入まで運べるか。
AI に推薦されても、サイトが分かりにくい・購入導線が長い・信頼シグナルが薄いと離脱します。AI がブランドを説明するときに使う属性語 (専門相談・送料無料・返品保証など) が明示されていることも、推薦の決め手になります。
CTA 視認性
30%「カートに入れる」「購入する」など主要 CTA がファーストビューや要所に配置されているか。
予約 / 購入フリクション
25%購入導線のフォーム数・必須項目数の少なさ。離脱を最小化する設計か。
AI 属性記述
25%「専門スタッフ監修」「全国対応」「送料無料」「返品保証」など AI が拾う属性キーワードが明示されているか。
トラスト要素
20%プライバシーポリシー・特定商取引法表記・会社概要・SSL・認証の明示。
Layer 5 · 重み 15%
Commerce
AI が商品単位で発見・比較・推薦できる EC か。
ChatGPT・Perplexity・Gemini は『〇〇な商品を探して』に対し、構造化された商品データを引用して回答します。ブランドは L1〜L4 で AI に存在を覚えてもらえても、商品 schema が無いと『商品検索』の文脈で名前が挙がりません。EC として AI 経由の購入導線を作る最後のピース。
商品 schema 実装率
30%クロールできた商品ページに Product JSON-LD が入っている割合。AI が商品名・画像・価格を引用するための一次データ。
価格/在庫/送料の明示
20%Offer (price, availability, shippingDetails) が schema/本文に明示されているか。AI が比較に使う基本属性。
sitemap.xml 整備
15%/sitemap.xml に商品 URL が全列挙されているか。AI クローラの商品発見性を決める。
AI クローラ許可
15%robots.txt で GPTBot / Google-Extended / ClaudeBot / PerplexityBot を許可しているか。ブロックしていると他施策が全て無効化する。
商品属性の充実度
10%原材料・容量・サイズ・認証・アレルゲン・賞味期限など、AI が比較・推薦時に拾う属性が本文に書かれているか。
補助シグナル
10%/llms.txt / BreadcrumbList / rel=next/prev / RSS / ItemList の有無。AI のナビゲーション支援。
Grades
スコアの読み方。
S
90+ / 100
業界トップ
AI に第一想起される状態。指名検索が回り始め、引用→推薦の正ループに乗っている。
A
75+ / 100
推薦圏内
主要プロンプトの数本で名前が挙がる。L3 を強化して安定指名へ。
B
60+ / 100
認知あり
AI はブランドを認識しているが推薦には至らない。L2 の強化が効く。
C
45+ / 100
発見前
AI に正しく認識されていない。L1 のエンティティ整備が急務。
D
0+ / 100
未着手
土台が無い。Schema 実装・GBP・FAQ の不在から潰すフェーズ。
Operations
運用の目安。
01
月 1 回の定点観測
サイト改修・PR 配信・SNS 運用などの施策後にスコアが動いたかを確認します。AI の学習サイクルは早く、月次で十分な変化が見えます。
02
即効 → 短期 → 中期の順に消化
改善ロードマップは想定インパクトと工数で並んでいます。Schema 実装や AI 属性キーワード追加など即効施策から着手するのが最短ルートです。
03
差分で語る
単発のスコアより、前回比 +XX pt の方が意思決定に効きます。ダッシュボードの履歴テーブルから時系列の物語を作ってください。
Ready?
診断を実行する。
サイトのクロール・スコアリング・改善ロードマップの生成までを 2〜3 分で実行します。
診断スタート本ページは EC GEO Studio の方法論ドキュメントです。 スコアは GEO Readiness Score v0.1 (MVP) の定義に基づきます。 改訂時はリリースノートで通知します。