診断実行
2026年5月14日 5:27
この診断は入力された URL (tamana-shop.jp) を サーバから直接クロールし、4 層 19 サブスコアで採点したスナップショットです。 判定根拠は結果ページの各サブスコア下「判断過程を見る」で確認できます。採点ロジック →
tamana-shop.jp · GEO Readiness
診断レポート
このページは「https://tamana-shop.jp/」を実際にクロール → ページ分類 → HTML 解析を行い、5 層 24 サブスコアを算出したスナップショットです。 判定の根拠は「ものさし」と「判断過程」セクションで開示しています。
Overall
22
結果サマリー
エグゼクティブサマリー
土台ができていない
Schema 実装・GBP 登録・FAQ ページなど、AI に存在を知らせる準備が整っていません。即効施策から着手しましょう。
最大の弱点
L3 Citation
スコア 0/ 100
最も強い層
L2 Content
スコア 55/ 100
まず読むべき 2 つ
⚠️ 最優先で対処すべき指摘
L1 · Schema.org Organization が未実装
→ ChatGPT に『〇〇 (あなたのブランド名) とは？』と聞かれたとき、AI はハルシネーション (誤情報) を出すか、『情報が不足しています』と答えます。検索からの流入が AI 経由に置き換わるにつれて、機会損失が指数関数的に増えます。
💡 最優先で着手すべき施策
+10 pt全商品ページに Product / Offer JSON-LD を実装
⏱ Web エンジニア 半日 (商品テンプレに 1 度仕込めば全商品に適用)
全 10 施策をすべて実施した場合のスコア向上ポテンシャル: +66 pt
評価基準 · ものさし
このスコアは何をどう測ったか
▸
評価基準 · ものさし
このスコアは何をどう測ったか
総合スコアの計算式
Overall = L1 × 0.25+L2 × 0.25+L3 × 0.20+L4 × 0.15+L5 × 0.15
グレード閾値
S
90+
業界トップ
A
75+
推薦圏内
B
60+
認知あり
C
45+
発見前
D
0+
未着手
現在
5 層と評価軸
L1 Entity
重み 25%ブランドの存在認識
L2 Content
重み 25%AIに引用される文章
L3 Citation
重み 20%AI/外部からの言及
L4 Conversion
重み 15%受け皿としての強さ
L5 Commerce
重み 15%AI による商品検索適性
⚠️ 結果を読むときの注意
- L3 スコア = 0 は「失敗」ではなく 「未測定」(API キー未設定) の可能性。
- 商品ページ取得 0 はクローラブロックや SPA レンダリングが原因の可能性。実際の商品有無とは別。
- 大幅なスコア低下 は施策の失敗より、 サイト構造の変化や CDN 設定変更で fetch が止まったケースを先に疑う。
各層の更に詳しい背景・サブスコア定義は 診断の仕組み ページにまとまっています。
層別スコア
Layers
ⅠLayer 1
Entity
ブランドの存在認識
ⅡLayer 2
Content
AIに引用される文章
ⅢLayer 3
Citation
AI/外部からの言及
ⅣLayer 4
Conversion
受け皿としての強さ
ⅤLayer 5
Commerce
AI による商品検索適性
Radar
Sub-scores
各サブスコアの判断過程
クリックで展開。各項目の下の「判断過程を見る」で計算式 + 観測値を確認できます。
▸
Sub-scores
各サブスコアの判断過程
クリックで展開。各項目の下の「判断過程を見る」で計算式 + 観測値を確認できます。
ⅠLayer 1
Entity
ブランドの存在認識
17
ⅠLayer 1
Entity
ブランドの存在認識
この層が見た入力
- 🏠 https://tamana-shop.jp/200 · 175 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=501200 · 352 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=502200 · 638 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=503200 · 317 KB
- 📚 https://tamana-shop.jp/account/favorite/list/200 · 158 KB
- 📚 https://tamana-shop.jp/%e5%ae%9a%e6%9c%9f%e8%b3%bc%e5%85%a5/category/501/?fpfl=0&pno=1200 · 352 KB
- 📚 https://tamana-shop.jp/%e7%94%a3%e5%9c%b0%e7%9b%b4%e9%80%81%e5%93%81/category/502/?fpfl=0&pno=1200 · 638 KB
・今回クロールしたページ内訳: 🏠 home: 1 / 🛍️ product: 3 / 📚 category: 3
・L1 はホームページの HTML と DB ブランド情報のみを使用しています。
判断過程を見る▸
計算式
2 ソース中 1 個が正規化後「tamana-shopjp」と一致 → 1/2 × 110% = 55
観測値
- DB ブランド名
- tamana-shop.jp
- サイトタイトル
- 酵素玄米と自然食の店 たまな商店 人と大地を健やかに たまな商店【公式】
判断過程を見る▸
計算式
検出された Schema.org タイプの合計点 = 0 / 100
観測値
- Organization
- 未検出
- LocalBusiness
- 未検出
- FAQPage
- 未検出
- Product
- 未検出
- BreadcrumbList
- 未検出
判断過程を見る▸
計算式
ブランド設定に GBP URL が登録されていない / API 未連携 → 0
観測値
- gbpUrl
- (未登録)
判断過程を見る▸
計算式
MVP では Wikipedia/Wikidata API 確認は未実装のため、常に 0
観測値
- 実装状態
- 未実装
判断過程を見る▸
計算式
SNS プロフィール 0 個 → 0
ⅡLayer 2
Content
AIに引用される文章
55
ⅡLayer 2
Content
AIに引用される文章
この層が見た入力
- 🏠 https://tamana-shop.jp/200 · 175 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=501200 · 352 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=502200 · 638 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=503200 · 317 KB
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- 📚 https://tamana-shop.jp/%e5%ae%9a%e6%9c%9f%e8%b3%bc%e5%85%a5/category/501/?fpfl=0&pno=1200 · 352 KB
- 📚 https://tamana-shop.jp/%e7%94%a3%e5%9c%b0%e7%9b%b4%e9%80%81%e5%93%81/category/502/?fpfl=0&pno=1200 · 638 KB
・今回クロールしたページ内訳: 🏠 home: 1 / 🛍️ product: 3 / 📚 category: 3
・L2 はクロールできた最大 5 ページの本文を解析しています。
・Claude API を使った深い文章質評価は MVP 未連携 (静的ヒューリスティックのみ)。
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計算式
7 ページを評価。冒頭 30% に結論キーワードを含むページがあれば 80、無ければ 40 を付与し平均化
観測値
- 評価ページ数
- 7
- 検出結論キーワード
- なし
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計算式
理想は 134〜167 字。距離に応じて減点 (100 - |avg - 150| × 0.7)
観測値
- 平均段落長 (字)
- 62
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計算式
数値+単位 (% / kg / 年 等) のヒット 1 件 = 12 点 (最大 100)
観測値
- 検出された数値+単位
- 0 件
判断過程を見る▸
計算式
自社ドメイン以外への外部リンク 1 本 = 18 点 (最大 100)
観測値
- 検出された外部リンク
- 1099 本
判断過程を見る▸
計算式
7 個の想定プロンプトのうち 4 個がサイト内テキストとマッチ → 4/7 × 100
観測値
- 想定プロンプト数
- 7
- サイト内で言及済み
- 4
判断過程を見る▸
計算式
営業ワード 1 種 = -18 点 (基準 100、低いほど営業色が強い)
観測値
- 検出された営業ワード
- なし
ⅢLayer 3
Citation
AI/外部からの言及
0
ⅢLayer 3
Citation
AI/外部からの言及
この層が見た入力
- 利用エンジンchatgpt + gemini
- プロンプト生成gemini-2.5-flash で 7 件を動的生成 (サイト内容に適応)
- API 呼び出し10 回 (成功 5 / 失敗 5)
- 自社言及0 件
・L3 では実際に ChatGPT / Gemini に商品検索プロンプトを投げ、自社が回答に登場する率を観測しています。
・プロンプトはクロールした商品ページ・カテゴリ・ホームページ本文を文脈にして Gemini が動的生成します (Gemini 未連携時はテンプレート使用)。
・個別の回答ログは ai_responses テーブルに保存され、各 prompt の言及位置 / 失敗理由を audit できます。
判断過程を見る▸
計算式
0/5 の AI 回答で自社が言及 → 0
観測値
- 利用エンジン
- chatgpt + gemini
- 成功した API 呼び出し
- 5
- 失敗した API 呼び出し
- 5
- 自社が登場した回答数
- 0
- 1. chatgpt: 無農薬の酵素玄米を定期購入できる通販サイトを教えてください。…
- 失敗 (openai 429)
- 2. gemini: 無農薬の酵素玄米を定期購入できる通販サイトを教えてください。…
- 言及なし
- 3. chatgpt: 健康志向の家族向けに、安心できる自然食品を扱うオンラインショップを比較してくださ…
- 失敗 (openai 429)
- 4. gemini: 健康志向の家族向けに、安心できる自然食品を扱うオンラインショップを比較してくださ…
- 言及なし
- 5. chatgpt: 妊娠中でも安心して食べられる、添加物不使用の玄米や自然食のおすすめはありますか？…
- 失敗 (openai 429)
- 6. gemini: 妊娠中でも安心して食べられる、添加物不使用の玄米や自然食のおすすめはありますか？…
- 言及なし
- 7. chatgpt: アレルギーを持つ子供でも食べられる、グルテンフリーの自然派おやつを探しています。…
- 失敗 (openai 429)
- 8. gemini: アレルギーを持つ子供でも食べられる、グルテンフリーの自然派おやつを探しています。…
- 言及なし
- 9. chatgpt: 忙しい毎日でも手軽に始められる、酵素玄米の作り方や購入できる場所を教えてください…
- 失敗 (openai 429)
- 10. gemini: 忙しい毎日でも手軽に始められる、酵素玄米の作り方や購入できる場所を教えてください…
- 言及なし
判断過程を見る▸
計算式
現状この層は AI 実調査のみ実装、外部言及数 / PR TIMES / 業界メディアは将来対応
判断過程を見る▸
計算式
現状この層は AI 実調査のみ実装、外部言及数 / PR TIMES / 業界メディアは将来対応
判断過程を見る▸
計算式
現状この層は AI 実調査のみ実装、外部言及数 / PR TIMES / 業界メディアは将来対応
ⅣLayer 4
Conversion
受け皿としての強さ
23
ⅣLayer 4
Conversion
受け皿としての強さ
この層が見た入力
- 🏠 https://tamana-shop.jp/200 · 175 KB
・L4 はホームページの HTML のみを評価対象としています。
判断過程を見る▸
計算式
CTA キーワード 1 種 = 25 点 (最大 100)
観測値
- 検索対象 CTA キーワード
- カートに入れる / 購入する / 注文する / 今すぐ / 申し込む
- 検出されたもの
- なし
判断過程を見る▸
計算式
<form> ≤ 2 → 低フリクションと推定 90 点
観測値
- ホームページの <form> 数
- 2
判断過程を見る▸
計算式
0/12 × 130% = 0 (最大 100)
観測値
- 検索対象
- 12 種 (専門相談, 監修, 送料無料 等)
- 検出されたもの
- なし
判断過程を見る▸
計算式
0/5 × 110% = 0 (最大 100)
観測値
- 検索対象
- プライバシーポリシー / 特定商取引 / 会社概要 / SSL / 認証
- 検出されたもの
- なし
ⅤLayer 5
Commerce
AI による商品検索適性
8
ⅤLayer 5
Commerce
AI による商品検索適性
この層が見た入力
- /robots.txt未取得
- /sitemap.xml未取得
- /llms.txt未配置
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=501200 · 352 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=502200 · 638 KB
- 🛍️ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=503200 · 317 KB
・クロールできた商品ページ: 3 件
・L5 は AI が商品単位で発見・比較・推薦できる EC かを採点します。
判断過程を見る▸
計算式
商品ページ 0/3 に Product JSON-LD 検出 → 0
観測値
- 商品ページ取得数
- 3
- Product schema あり
- 0
- 詳細
- ✗ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=501 / ✗ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=502 / ✗ https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=503
判断過程を見る▸
計算式
商品ページ 3 件の Offer/価格/在庫/送料 平均 = 0 / 100
観測値
- https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=501
- Offer:× 価格:× 在庫:× 送料:× → 0
- https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=502
- Offer:× 価格:× 在庫:× 送料:× → 0
- https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=503
- Offer:× 価格:× 在庫:× 送料:× → 0
判断過程を見る▸
計算式
/sitemap.xml が存在しない (HTTP 404)
観測値
- 影響
- AI クローラが商品 URL を網羅的に発見できない可能性が高い
判断過程を見る▸
計算式
/robots.txt が無い → AI クローラに対し『黙認』状態。ブランド固有の Disallow を設定する積極性は無いが、特別な制限も無いため中間 50 点
観測値
- HTTP
- 404
判断過程を見る▸
計算式
商品ページごとに属性ワード (原材料/容量/サイズ/認証/アレルゲン等 16 候補) のヒット数を平均化、8 ヒットで満点扱い
観測値
- https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=501
- 0/8 (なし…)
- https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=502
- 1/8 (産地…)
- https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=503
- 0/8 (なし…)
判断過程を見る▸
計算式
補助シグナル合計 = 0 / 100 (llms.txt 30 + BC 25 + pagination 20 + RSS 15 + ItemList 10)
観測値
- /llms.txt
- なし (LLM 向けサイトガイド未提供)
- BreadcrumbList JSON-LD
- 未検出
- rel=next/prev
- 未検出
- RSS/Atom feed
- 未検出
- ItemList JSON-LD
- 未検出
何を見て採点したか
クロールしたページ
URL とコンテンツから「ホーム / 商品 / 一覧 / FAQ / 会社情報 / 特商法…」を自動分類しています。 取得失敗があった場合はそのまま表示されます。
7ページ取得
- 🏠ホームhttps://tamana-shop.jp/200 · 175 KB
- 🛍️商品https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=501200 · 352 KB
- 🛍️商品https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=502200 · 638 KB
- 🛍️商品https://tamana-shop.jp/product/list/?cat=503200 · 317 KB
- 📚一覧/カテゴリhttps://tamana-shop.jp/account/favorite/list/200 · 158 KB
- 📚一覧/カテゴリhttps://tamana-shop.jp/%e5%ae%9a%e6%9c%9f%e8%b3%bc%e5%85%a5/category/501/?fpfl=0&pno=1200 · 352 KB
- 📚一覧/カテゴリhttps://tamana-shop.jp/%e7%94%a3%e5%9c%b0%e7%9b%b4%e9%80%81%e5%93%81/category/502/?fpfl=0&pno=1200 · 638 KB
AI 実調査ログ (L3)
実際に ChatGPT と Gemini に投げた商品検索プロンプトと、AI の生回答です。 「言及あり」のカードを開くと、回答のどこに自社が登場したかを確認できます。
Prompt
「無農薬の酵素玄米を定期購入できる通販サイトを教えてください。」
ChatGPT✗ 失敗 ((error: openai 429))gpt-4o-mini · 456ms · 19 charsAPI 呼び出しに失敗しました
(error: openai 429)
Gemini· 言及なしgemini-2.5-flash · 4083ms · 40 charsGemini の生回答 (全文)
無農薬の酵素玄米（寝かせ玄米）を定期購入できる通販サイトはいくつかあります。特に
Prompt
「健康志向の家族向けに、安心できる自然食品を扱うオンラインショップを比較してください。」
ChatGPT✗ 失敗 ((error: openai 429))gpt-4o-mini · 407ms · 19 charsAPI 呼び出しに失敗しました
(error: openai 429)
Gemini· 言及なしgemini-2.5-flash · 3781ms · 52 charsGemini の生回答 (全文)
健康志向のご家族向けに、安心できる自然食品を扱うオンラインショップを比較します。それぞれのショップが持つ
Prompt
「妊娠中でも安心して食べられる、添加物不使用の玄米や自然食のおすすめはありますか？」
ChatGPT✗ 失敗 ((error: openai 429))gpt-4o-mini · 456ms · 19 charsAPI 呼び出しに失敗しました
(error: openai 429)
Gemini· 言及なしgemini-2.5-flash · 4284ms · 40 charsGemini の生回答 (全文)
妊娠中の食生活、添加物不使用の玄米や自然食に気を配るのは素晴らしいことです。お腹
Prompt
「アレルギーを持つ子供でも食べられる、グルテンフリーの自然派おやつを探しています。」
ChatGPT✗ 失敗 ((error: openai 429))gpt-4o-mini · 547ms · 19 charsAPI 呼び出しに失敗しました
(error: openai 429)
Gemini· 言及なしgemini-2.5-flash · 4187ms · 49 charsGemini の生回答 (全文)
アレルギーを持つお子さんでも安心して食べられる、グルテンフリーの自然派おやつですね。いくつか選択肢
Prompt
「忙しい毎日でも手軽に始められる、酵素玄米の作り方や購入できる場所を教えてください。」
ChatGPT✗ 失敗 ((error: openai 429))gpt-4o-mini · 594ms · 19 charsAPI 呼び出しに失敗しました
(error: openai 429)
Gemini· 言及なしgemini-2.5-flash · 5345ms · 37 charsGemini の生回答 (全文)
忙しい毎日でも手軽に始められる酵素玄米、素晴らしい選択ですね！酵素玄米は、
Methodology
診断方法論 (常に行う手順書)
上の Sub-scores が「今回の実測値」なら、こちらは「いつもどう判定しているか」の仕様書。
▸
Methodology
診断方法論 (常に行う手順書)
上の Sub-scores が「今回の実測値」なら、こちらは「いつもどう判定しているか」の仕様書。
ⅠLayer 1
Entity
▸
Layer 1
Entity
📥 入力したもの
- ·入力された URL のホームページ HTML を 1 ページ取得
- ·ブランド DB に登録された SNS ハンドル (X, Instagram など)
- ·ブランド DB に登録された GBP URL
⚙️ どう判定したか
- ·HTML の中に <script type="application/ld+json"> で Schema.org の Organization / LocalBusiness / FAQPage / Product / BreadcrumbList が記述されているかを正規表現で確認
- ·サイトタイトル・SNS ハンドル・GBP 上の名前を正規化して、表記がどれだけ一致するかを計算 (= 呼称一貫性)
- ·登録されている SNS プラットフォーム数を expected 4 種 (X/IG/FB/YT) と比較
⚠️ この診断の限界
- ·MVP では Wikipedia/Wikidata の API 確認は未実装 (常に 0)
- ·GBP の中身 (写真枚数・投稿数) は API キーが未設定のため手動入力ベース
ⅡLayer 2
Content
▸
Layer 2
Content
📥 入力したもの
- ·対象 EC サイトから最大 5 ページをクロール (内部リンク追跡 + ページ自動分類)
- ·DB に登録された 30 個の想定プロンプト (顧客が AI に聞きそうな質問)
⚙️ どう判定したか
- ·各ページの本文を抽出し、冒頭 30% に結論キーワード (結論/答え/つまり等) があるか
- ·段落の平均文字数を計測し、AI 引用に最適とされる 134〜167 字からの距離で減点
- ·数値+単位 (％・kg・年など) の出現回数で「統計データの豊富さ」を判定
- ·外部ドメインへのリンク数で「外部引用の量」を判定
- ·想定プロンプト中のキーワードが各ページ本文に何個ヒットするかで「FAQ 網羅率」を計算
- ·「最安」「今すぐ」など営業キーワードの出現で減点 (= 営業色の薄さ)
⚠️ この診断の限界
- ·MVP では Claude API を使った文章質評価は未連携 (静的ヒューリスティックのみ)
- ·クロールは内部リンク 5 ページに限定。商品詳細やブログ全体は見ていない
ⅢLayer 3
Citation
▸
Layer 3
Citation
📥 入力したもの
- ·DB の高優先度プロンプト (priority=high のもの)
- ·PR TIMES API / 業界メディアの検索結果 (将来)
⚙️ どう判定したか
- ·ChatGPT と Gemini にプロンプトを投げ、回答テキストに対象ブランド名が含まれる割合を計測
- ·別表記 (英語名・略称) は Claude API で意味的に同じか判定
- ·PR TIMES に登録された自社の配信本数と直近の活発さを集計
⚠️ この診断の限界
- ·OPENAI_API_KEY / GOOGLE_AI_API_KEY 未設定の場合、L3 はすべて 0 (未測定扱い)。これは「悪い」ではなく「測っていない」
- ·結果は AI の学習タイミングに依存するため、月次の trend を見る指標
ⅣLayer 4
Conversion
▸
Layer 4
Conversion
📥 入力したもの
- ·ホームページの HTML (L2 と共通)
⚙️ どう判定したか
- ·CTA キーワード (「カートに入れる」「購入する」等) のヒット数を計測
- ·<form> 要素の数で購入フリクションを概算 (少ない方が良い)
- ·AI が拾いやすい属性ワード (「専門スタッフ監修」「送料無料」など 12 種) のヒット数
- ·信頼シグナル (プライバシーポリシー / 特定商取引 / 会社概要) の有無
⚠️ この診断の限界
- ·実際の購入完了率や離脱率は計測していない (それは GA4 等の領域)
- ·JS で動的にレンダリングされる CTA は拾えない可能性
次のアクション
Findings
指摘事項。各カードの「💡 わかりやすく」「⚠️ 放置するとどうなるか」「🔍 何を確認したか」 の 3 セクションで、問題の本質と判定根拠がわかります。
L1 · Critical
Schema.org Organization が未実装
💡 わかりやすく言うと
お店の正式情報を「機械が読める名刺」としてサイトに置いていない状態です。Google や ChatGPT は、この名刺をたよりに「ちゃんと実在する、信頼できるお店」と判断します。これが無いと、AI から見て「ふつうの記事」と「お店の公式サイト」の区別がつきません。
⚠️ 放置するとどうなるか
ChatGPT に『〇〇 (あなたのブランド名) とは？』と聞かれたとき、AI はハルシネーション (誤情報) を出すか、『情報が不足しています』と答えます。検索からの流入が AI 経由に置き換わるにつれて、機会損失が指数関数的に増えます。
🔍 何を確認したか
ホームページの HTML 内に Schema.org の Organization という構造化データタグが含まれているかをチェックしました。
L1 · Warning
Google Business Profile 未連携
💡 わかりやすく言うと
Google ビジネスプロフィールに登録が無いか、住所・営業時間・写真などが不足している状態です。AI は「現実世界にもちゃんと存在するお店か」を Google マップ系の情報で裏取りすることが多いため、ここが薄いと推薦されにくくなります。
⚠️ 放置するとどうなるか
AI は『〇〇は実在しますか？』『信頼できますか？』の問いに対し、GBP が無いブランドを『裏取り不能』と判定し、推薦リストから除外します。
🔍 何を確認したか
ブランド設定の Google Business Profile URL が登録されているか、また登録後に住所・電話・写真5枚以上・投稿等が揃っているかを見ました。
L1 · Info
Wikipedia 等の外部 DB に登録なし
💡 わかりやすく言うと
Wikipedia や Wikidata、業界の公式データベースなど、自社以外のサイトに名前が載っていない状態です。AI は「公式ページが言っていること」より「複数の第三者ソースで言及されている事実」を強く信用します。
⚠️ 放置するとどうなるか
公式サイトの主張は『広告』として AI に弱く扱われ、第三者ソース無しでは『裏付けのある事実』と認識されません。中長期で AI 引用率が頭打ちになります。
🔍 何を確認したか
Wikipedia API などでブランド名のページ存在を確認しました (MVP では未連携のため一律 0)。
L3 · Critical
AI 主要プロンプトでの言及率が極めて低い
💡 わかりやすく言うと
実際に ChatGPT や Gemini に「アトピー対応の自然食品ECは？」のような質問を投げたとき、自社の名前がほとんど登場しない状態です。L1・L2 が整っていても、ここが低いと「準備はあるが、まだ AI に届いていない」段階です。
⚠️ 放置するとどうなるか
AI 経由の指名検索 / 商品比較 / 推薦のいずれにも乗っていない状態。AI を経由する顧客接点が完全に競合に流れています。
🔍 何を確認したか
事前に登録された高優先度プロンプトを ChatGPT と Gemini に投げ、回答テキストに自社ブランド名 (別表記含む) が含まれる率を計算します。
L5 · Critical
商品ページの Product JSON-LD 実装率が低い
💡 わかりやすく言うと
AI は商品名・価格・在庫を「機械が読める表」(Product JSON-LD) から引用します。これが無いと、AI が商品を比較・推薦するときに、あなたの商品データを使えません。結果、同じ商材を扱う他社が schema 整備していれば、そちらが推薦されます。
⚠️ 放置するとどうなるか
Perplexity や ChatGPT の商品比較表に「価格不明」と表示されるか、そもそも候補から外れます。1 度比較表から外れると、再ランクインまで数週間以上かかります。
🔍 何を確認したか
クロールできた商品ページそれぞれで、HTML 内に `<script type="application/ld+json">` で `Product` タイプが宣言されているかを確認し、検出率を計算しました。
L5 · Warning
/sitemap.xml が無い、または商品 URL が含まれていない
💡 わかりやすく言うと
/sitemap.xml は「このサイトには何ページあるか」をクローラに教える地図です。商品 URL が列挙されていないと、AI は商品ページを発見できず、商品検索の候補にも上がりません。
⚠️ 放置するとどうなるか
クローラがホームから 5 ホップ以内にリンクされていない商品 (例: 過去カテゴリの商品、季節商品) は、AI から完全に存在しないものとして扱われます。
🔍 何を確認したか
/sitemap.xml (および robots.txt 内の Sitemap: ディレクティブで指定された URL) を直接取得し、含まれる <loc> URL 数と、そのうち商品 URL と判定できた数をカウントしました。
L5 · Warning
AI クローラが robots.txt で制限されている可能性
💡 わかりやすく言うと
AI クローラ (GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot 等) を robots.txt でブロックしている可能性があります。これは「AI に商品を紹介しないでください」という宣言と同じで、AI 経由の流入が完全に止まります。
⚠️ 放置するとどうなるか
他の施策 (Schema、FAQ、PR、sitemap) を全部やっても、この 1 行で全部ゼロになります。最優先で確認すべき項目。
🔍 何を確認したか
/robots.txt を取得し、AI 系 User-agent ごとに Disallow ルールがあるかをチェックしました。明示的なブロックが見つからなければ「許可」と判定します。
L5 · Info
/llms.txt が未配置
💡 わかりやすく言うと
/llms.txt は LLM 向けの「サイトガイド Markdown」で、新興の業界仕様です。設置すると LLM が要約や引用に使いやすくなり、まだ採用しているサイトが少ないため差別化要因にもなります。
⚠️ 放置するとどうなるか
致命的ではありませんが、競合が先に採用すると AI の引用効率で差がつきます。今のうちに採用しておく『先行者優位』施策。
🔍 何を確認したか
/llms.txt を直接 fetch し、200 で返ってくるかを確認しました。
Roadmap
改善ロードマップ。優先度 → なぜ必要か → 具体ステップ → Before/After コード例 → 工数 + 期待効果 の順に並びます。
即効
1〜7日で着手
- L1 Entity+8pt
Schema.org Organization / FAQPage を JSON-LD で実装
💡 わかりやすく言うと
お店の名前・住所・電話番号・SNS リンクなどを、機械が読める形式 (JSON-LD) でホームページに埋め込みます。Google も ChatGPT も、ここを「公式情報源」として扱うため、AI の回答に出る確率が大きく上がります。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
ChatGPT に「〇〇とは？」と聞かれた時、現状の AI は『該当情報なし』『一般的な EC サイトの 1 つ』程度の答えしか返せません。Organization schema を実装すると、AI は『〇〇は〜〜の専門 EC で、URL は〜〜、SNS は〜〜、設立は〜〜』と、サイトに書いた正確な内容で答えるようになります。
📋 具体的にやること
- 1.ホームページの </head> 直前に <script type="application/ld+json"> を追加
- 2.name / url / logo / sameAs (SNS URL の配列) / address / contactPoint の各フィールドを埋める
- 3.FAQ ページがある場合は FAQPage スキーマも別途追加
- 4.Google Search Console の「リッチリザルト テスト」で構文エラーがないか確認
📝 実装イメージ (Before / After)· ホームページの <head>
✗ Before<!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <title>たまな商店</title> <meta name="description" content="自然食品の通販"> </head> <body> <h1>たまな商店へようこそ</h1> ...✓ After<!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <title>たまな商店</title> <meta name="description" content="自然食品の通販"> <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Organization", "name": "たまな商店", "url": "https://tamanasyouten.com/", "logo": "https://tamanasyouten.com/logo.png", "description": "アトピー・アレルギー対応の自然食品 EC", "sameAs": [ "https://www.instagram.com/tamanasyouten/", "https://x.com/tamanasyouten" ], "contactPoint": { "@type": "ContactPoint", "contactType": "customer service", "areaServed": "JP" } } </script> </head> <body> ...⏱️ 工数イメージ
Web エンジニア 1〜2 時間 (テンプレ修正のみ、追加課金なし)
⭐ 期待される効果
L1 が +20〜30 pt 程度上がる見込み。Google 検索のリッチ表示にも効きます。
- L4 Conversion+5pt
ホームページに AI属性キーワードを明示
💡 わかりやすく言うと
「専門スタッフ監修」「送料無料」「全国配送」「返品保証」など、AI がブランドの紹介文を組み立てるときに拾うキーワードを、ホームページの目立つ場所に明示します。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
AI が EC を 1 行で紹介する際、属性キーワード (送料・対応エリア・返品保証・専門性) を文中に組み込もうとします。サイトに明示されていないと、AI は『一般的な EC』と平板な紹介に留まり、ユーザーの『どこを選べばいいか』に対し他社との差別化が消えます。逆に属性が明示されていると、AI は『送料無料 + 返品保証 + 専門監修のある EC』と具体的に紹介し、推薦の決め手になります。
📋 具体的にやること
- 1.ファーストビュー (画面の最初に見える領域) にバッジ風に 4〜6 個並べる
- 2.それぞれにリンクを張り、詳細ページで根拠を補足
- 3.フッターにも同じキーワードを羅列するとクロール時に確実に拾われる
- 4.業界特有の強み (「アトピー対応」「アレルギー対応」など) もブランドの強みとして明記
📝 実装イメージ (Before / After)· ホームページのファーストビュー
✗ Before<header> <img src="logo.svg" alt="たまな商店"> <h1>たまな商店</h1> <p>自然食品のオンラインショップ</p> <button>商品を見る</button> </header>✓ After<header> <img src="logo.svg" alt="たまな商店"> <h1>たまな商店</h1> <p>自然食品のオンラインショップ</p> <ul class="value-badges"> <li>✓ 専門スタッフ監修</li> <li>✓ 全国送料無料 (5,000円〜)</li> <li>✓ 返品保証 30日</li> <li>✓ アトピー・アレルギー対応</li> <li>✓ 有機JAS 認証商品多数</li> <li>✓ 翌日配送 (関東)</li> </ul> <button>商品を見る</button> </header>⏱️ 工数イメージ
デザイナー + Web エンジニアで 2〜3 時間
⭐ 期待される効果
L4 AI 属性記述スコアが +30〜50 pt。AI が紹介する一文が良くなる。
- L5 Commerce+10pt
全商品ページに Product / Offer JSON-LD を実装
💡 わかりやすく言うと
AI が商品検索の回答に「商品名・価格・在庫・画像・配送条件」をそのまま引用できるよう、商品ページに Product と Offer の JSON-LD を埋め込みます。これが無いと、AI に商品を比較・推薦してもらえません。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
ChatGPT / Perplexity / Gemini に『3,000 円以下の有機米を比較して』と聞かれると、AI は Product schema を持つ商品のみを候補に並べます。あなたの商品ページに Product/Offer schema が無いと、たとえ価格・品質で勝っていても、比較表のテーブルにそもそも載りません。Schema は AI 商品検索の『出場資格』に当たります。
📋 具体的にやること
- 1.商品テンプレート (Shopify なら product.liquid, EC-CUBE なら product detail テンプレ) を編集
- 2.<script type="application/ld+json"> に Product (name, image, description, sku, brand) + Offer (price, priceCurrency, availability, url) を出力
- 3.可能なら AggregateRating (rating, reviewCount) と Review も追加
- 4.Google Search Console のリッチリザルトテストで一商品ごとに構文を検証
📝 実装イメージ (Before / After)· 商品ページの HTML
✗ Before<div class="product"> <h1>有機玄米 5kg</h1> <img src="/products/genmai.jpg"> <p class="price">¥3,800</p> <p>有機JAS 認定の国産玄米です。</p> <button>カートに入れる</button> </div>✓ After<div class="product"> <h1>有機玄米 5kg</h1> <img src="/products/genmai.jpg"> <p class="price">¥3,800</p> <p>有機JAS 認定の国産玄米です。</p> <button>カートに入れる</button> </div> <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": "有機玄米 5kg", "image": "https://example.com/products/genmai.jpg", "description": "有機JAS 認定の国産玄米。アレルゲン: なし", "sku": "genmai-5kg-001", "brand": { "@type": "Brand", "name": "たまな商店" }, "offers": { "@type": "Offer", "url": "https://example.com/products/genmai-5kg", "priceCurrency": "JPY", "price": "3800", "availability": "https://schema.org/InStock", "shippingDetails": { "@type": "OfferShippingDetails", "shippingRate": { "@type": "MonetaryAmount", "value": "550", "currency": "JPY" } } }, "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.6", "reviewCount": "87" } } </script>⏱️ 工数イメージ
Web エンジニア 半日 (商品テンプレに 1 度仕込めば全商品に適用)
⭐ 期待される効果
L5 productSchema が +60〜100 pt。AI 経由の商品引用が起き始める最重要施策。
- L5 Commerce+6pt
robots.txt で AI クローラ (GPTBot / Google-Extended 等) を許可
💡 わかりやすく言うと
AI クローラ (GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot 等) を robots.txt で明示的に許可します。デフォルトの「Disallow なし」だけだと意図が伝わらず、最近の一部 CDN は自動ブロックすることもあります。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
robots.txt で AI ボットを Disallow しているサイトを、AI は学習・引用しません。これは『AI に商品を紹介しないでください』という宣言と同じ意味です。怖いのは、Cloudflare などの CDN が最近デフォルトで AI ボットをブロックすることがあり、サイト管理者が気づかないうちに完全に AI から見えなくなっているケース。他の施策 (Schema、FAQ、PR、sitemap) を全て完璧にやっても、この 1 行で全部ゼロになります。
📋 具体的にやること
- 1./robots.txt に AI クローラ向けの Allow を追加 (下記の After 参照)
- 2.Cloudflare の「Block AI Bots」設定をオフにする (有効になっている場合)
- 3.ファイアウォール / WAF で AI User-Agent が誤検知されていないか確認
- 4.実際に robots.txt を fetch して内容が反映されているかチェック
📝 実装イメージ (Before / After)· /robots.txt
✗ BeforeUser-agent: * Disallow: /admin/ Disallow: /cart/ # AI クローラに対する記述なし # → CDN の自動ブロックで AI から見えていない可能性✓ AfterUser-agent: * Disallow: /admin/ Disallow: /cart/ # AI クローラを明示的に許可 User-agent: GPTBot Allow: / User-agent: Google-Extended Allow: / User-agent: ClaudeBot Allow: / User-agent: anthropic-ai Allow: / User-agent: PerplexityBot Allow: / Sitemap: https://example.com/sitemap.xml⏱️ 工数イメージ
Web エンジニア 30 分 (robots.txt 1 ファイルの編集)
⭐ 期待される効果
L5 aiBotAccess が +50〜100 pt。これをやらないと他の改善が無駄になる。
- L1 Entity+4pt
ホームページに JSON-LD で Organization スキーマを追加してください
Schema.org Organization が未実装 - L3 Citation+4pt
Wikipedia / PR TIMES / 業界メディアでの言及を獲得し、AI が再学習する材料を増やしてください。
💡 わかりやすく言うと
PR TIMES など第三者メディアでの言及を増やします。AI は再学習のたびに「ネット上で言及が増えているブランド」を覚え直すので、月 1 本のリリース継続が効きます。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
AI は学習データの優先度を『独立した複数ソースで言及されているか』で決めます。自社サイトだけで宣伝しても『広告』扱いされ、引用優先度は低いままです。PR TIMES のような配信メディアで取り上げられると、AI は『裏付けのある事実』として強く学習し、回答に組み込みます。月 1 本 × 12 ヶ月で『常に動いているブランド』としての地位を獲得できます。
📋 具体的にやること
- 1.テーマ案: 新商品発売 / 専門家コラム / 監修者インタビュー など月 1 本
- 2.PR TIMES に法人アカウントを開設 (法人格・WEB サイト必須)
- 3.タイトルは数字 + ニュース性 (例: 「アトピー対応調味料 全 32 種、〇月〇日発売」)
- 4.本文に出典・引用しやすい統計データを入れる
- 5.業界メディア (オーガニックビジネス、自然食ニュースなど) にも個別送付
📝 実装イメージ (Before / After)· プレスリリース運用
✗ Before直近 12 ヶ月の PR TIMES 配信: 0 本 → AI は「Web 上での新しい言及がない」と判断 → 古い情報のまま記憶される → 競合との差別化シグナルが薄い✓ After直近 12 ヶ月の PR TIMES 配信: 12 本 例: - 2026年5月: 「アトピー対応の新調味料 12 種、5/1 発売」 - 2026年4月: 「管理栄養士監修レシピブック、累計 5,000 部突破」 - 2026年3月: 「アレルギー対応冷凍ミールキット、初の専門 EC で発売」 ... → AI は「動いているブランド」と認識 → 直近の取り組みも引用に組み込まれる → 「最近〇〇社が発売した△△は」のように答えに登場⏱️ 工数イメージ
PR 担当 (or 外注) で 1 本あたり 4〜8 時間。月 1 本ペースで 12 ヶ月継続
⭐ 期待される効果
L3 が中長期で +15〜25 pt 程度伸びる見込み。
短期
今月中の対応
- L1 Entity+6pt
Google Business Profile を登録 & 充実化
💡 わかりやすく言うと
Google ビジネスプロフィールを登録し、住所・営業時間・カテゴリ・写真を入稿します。AI が裏取りに使うため、ここが空だと信頼度が下がります。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
AI は『〇〇は実在しますか？信頼できますか？』『所在地は？』という問いに対して Google マップのデータを参照します。GBP 未登録だと AI は『所在不明』と判断し、回答の信頼度を大幅に下げます。逆に GBP がリッチに整備されていると、AI は『所在地〇〇、評価 4.2、レビュー 156 件の信頼できる店舗です』と具体的に答えます。
📋 具体的にやること
- 1.https://business.google.com/ で「店舗名」を新規登録 (オーナー確認 1〜2 週間)
- 2.カテゴリは「自然食品店」「オンラインショップ」など最も近いものを選択
- 3.営業時間・連絡先・公式 URL を入力
- 4.店内・商品・スタッフの写真を 5 枚以上アップロード
- 5.月 2 本以上の「投稿」(新商品・キャンペーンなど) を継続
📝 実装イメージ (Before / After)· AI 回答シミュレーション
✗ Beforeユーザー: 「たまな商店ってどんなお店？」 AI: 「たまな商店という名前のオンラインショップが 存在するかもしれませんが、所在地やサービス内容に ついての確かな情報を見つけることはできませんでした。 公式サイトでご確認ください。」✓ Afterユーザー: 「たまな商店ってどんなお店？」 AI: 「たまな商店は東京都〇〇区に拠点を置く、自然食品を 扱う EC ストアです。Google 上の評価は 4.5/5 (レビュー 87 件)、 営業時間は平日 10:00-18:00。アトピー・アレルギー対応の 食品に特化しており、写真や投稿からも実店舗の運営実態が 確認できます。」⏱️ 工数イメージ
オーナー: 登録自体 30 分。オーナー確認のハガキ到着 1〜2 週間。継続運用は月 1〜2 時間
⭐ 期待される効果
L1 GBP 充実度が +60 〜 80 pt。AI の事実確認パスを一つ追加できます。
- L5 Commerce+7pt
/sitemap.xml を整備して商品 URL を全列挙
💡 わかりやすく言うと
AI クローラに「このサイトにある商品 URL の全リスト」を 1 ファイルで教える sitemap.xml を整備します。これが無いとクローラが全商品ページに到達できず、AI が商品検索の候補に入れません。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
AI クローラはサイトの全リンクを総当りするのではなく、sitemap.xml に記載された URL を優先的に巡回します。商品 URL が sitemap に無い (= サイト内の深いカテゴリ階層に埋もれている) と、AI からは『その商品は存在しない』のと同じです。新商品・季節商品・廃番予定品など、ホームから 5 ホップ以上離れた商品は、sitemap で明示しないと半数以上が AI から見えていません。
📋 具体的にやること
- 1.商品 DB から全商品 URL を抽出する自動スクリプトで /sitemap.xml を生成
- 2.更新タイムスタンプ <lastmod> も付ける (鮮度の指標)
- 3.1 ファイルが 50,000 URL or 50MB を超えるなら sitemap_index.xml に分割
- 4.robots.txt 末尾に `Sitemap: https://your-shop.example.com/sitemap.xml` を追加
- 5.Google Search Console / Bing Webmaster Tools で送信
📝 実装イメージ (Before / After)· /sitemap.xml
✗ Before(/sitemap.xml が 404) → AI クローラはホームページから内部リンクのみで巡回 → 商品 1,000 件のうち 200 件しか到達できない → 残り 800 件は AI から見えない✓ After<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9"> <url> <loc>https://example.com/</loc> <lastmod>2026-05-13</lastmod> </url> <url> <loc>https://example.com/products/genmai-5kg</loc> <lastmod>2026-05-10</lastmod> <changefreq>weekly</changefreq> </url> <url> <loc>https://example.com/products/miso-500g</loc> <lastmod>2026-05-08</lastmod> <changefreq>weekly</changefreq> </url> <!-- ... 商品 1,000 件全件 ... --> </urlset> → AI クローラが全商品 URL を網羅 → 全 1,000 件が AI 商品検索の候補に入る⏱️ 工数イメージ
Web エンジニア 1〜2 日 (自動生成スクリプト 1 度組めば運用は自動)
⭐ 期待される効果
L5 sitemap が +60〜100 pt。商品 URL の発見性が劇的に改善。
- L5 Commerce+4pt
/llms.txt を配置して LLM にサイト構造を提示
💡 わかりやすく言うと
LLM 向けのサイト案内 Markdown ファイル /llms.txt を配置します。商品ラインや主要ページ・ポリシーを箇条書きで書くと、LLM が要約・引用に使いやすくなります。Anthropic 等が提唱中の新興仕様。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
/llms.txt は LLM 向けの『サイトの目次』に当たります。AI が要約や引用する時に、HTML 全体をパースするより llms.txt の Markdown を読む方が遥かに効率的なため、AI は llms.txt を提供しているサイトを優遇する傾向があります。まだ採用しているサイトが極めて少ないため、今のうちに設置すれば『先行者優位』を取れます。半年後には EC の標準装備になっている可能性が高い。
📋 具体的にやること
- 1./llms.txt をルート直下に配置 (Markdown 形式)
- 2.見出し例: # ブランド名 / ## カテゴリ / ## 主要商品 / ## ポリシー
- 3.各セクション 1〜3 行で簡潔に。トップ URL を必ずリンク
- 4.更新時は CI で再生成 (週次〜月次で十分)
- 5./llms-full.txt (詳細版) を別途用意するのも推奨
📝 実装イメージ (Before / After)· /llms.txt
✗ Before(/llms.txt が 404)✓ After# たまな商店 > アトピー・アレルギー対応の自然食品 EC。 > 国産・有機JAS 認証商品を中心に約 1,200 商品を扱う。 ## カテゴリ - [お米・穀類](https://example.com/category/grain) — 玄米・雑穀など 80 商品 - [調味料](https://example.com/category/sauce) — 醤油・味噌・油 150 商品 - [野菜・果物](https://example.com/category/produce) — 旬の野菜 50 商品 ## 主要商品 - [有機玄米 5kg](https://example.com/products/genmai-5kg) — ¥3,800、有機JAS、人気No.1 - [無添加味噌 500g](https://example.com/products/miso) — ¥1,200、3年熟成 - [グルテンフリー醤油](https://example.com/products/gf-soy) — ¥980、グルテンフリー認証 ## 強み - 専門スタッフ (管理栄養士) 監修 - アトピー / アレルギー対応の代替食品が豊富 - 全国送料無料 (¥5,000 以上) ## ポリシー - [送料・配送](https://example.com/shipping) - [返品保証](https://example.com/return) — 30 日以内 - [特定商取引法](https://example.com/legal)⏱️ 工数イメージ
コピーライター + Web エンジニア 半日 (一度書いたら月次更新)
⭐ 期待される効果
L5 feedSignals が +30 pt 程度。今のうちに採用すると差別化要因。
中期
四半期施策
- L3 Citation+12pt
PR TIMES 配信 & 業界メディア露出を増やす
💡 わかりやすく言うと
PR TIMES など第三者メディアでの言及を増やします。AI は再学習のたびに「ネット上で言及が増えているブランド」を覚え直すので、月 1 本のリリース継続が効きます。
🎯 なぜ必要か (AI 視点)
AI は学習データの優先度を『独立した複数ソースで言及されているか』で決めます。自社サイトだけで宣伝しても『広告』扱いされ、引用優先度は低いままです。PR TIMES のような配信メディアで取り上げられると、AI は『裏付けのある事実』として強く学習し、回答に組み込みます。月 1 本 × 12 ヶ月で『常に動いているブランド』としての地位を獲得できます。
📋 具体的にやること
- 1.テーマ案: 新商品発売 / 専門家コラム / 監修者インタビュー など月 1 本
- 2.PR TIMES に法人アカウントを開設 (法人格・WEB サイト必須)
- 3.タイトルは数字 + ニュース性 (例: 「アトピー対応調味料 全 32 種、〇月〇日発売」)
- 4.本文に出典・引用しやすい統計データを入れる
- 5.業界メディア (オーガニックビジネス、自然食ニュースなど) にも個別送付
📝 実装イメージ (Before / After)· プレスリリース運用
✗ Before直近 12 ヶ月の PR TIMES 配信: 0 本 → AI は「Web 上での新しい言及がない」と判断 → 古い情報のまま記憶される → 競合との差別化シグナルが薄い✓ After直近 12 ヶ月の PR TIMES 配信: 12 本 例: - 2026年5月: 「アトピー対応の新調味料 12 種、5/1 発売」 - 2026年4月: 「管理栄養士監修レシピブック、累計 5,000 部突破」 - 2026年3月: 「アレルギー対応冷凍ミールキット、初の専門 EC で発売」 ... → AI は「動いているブランド」と認識 → 直近の取り組みも引用に組み込まれる → 「最近〇〇社が発売した△△は」のように答えに登場⏱️ 工数イメージ
PR 担当 (or 外注) で 1 本あたり 4〜8 時間。月 1 本ペースで 12 ヶ月継続
⭐ 期待される効果
L3 が中長期で +15〜25 pt 程度伸びる見込み。