無料の道具・登録なし

AI には、こう見える。LLMO 診断ツール

サイトの住所を入れると、AI クローラーが読む目で、御社の頁を 10 秒ほどで点検します。有料の道具として月額で売られている項目を、無料でその場に出します。

費用も登録も要りません。入力した住所と結果は保存しません。公開されている頁だけを一度取得します。

WHAT

LLMO 対策とは

LLMO 対策とは、ChatGPT・Gemini・Copilot・Google の AI モードが答えを作るときに、御社の頁を根拠として引くように整えることです。GEO や AI 検索対策とも呼ばれます。検索の順位が土台です。1 位の頁は 43〜58% の確率で引用され、順位が 1 つ下がるごとに約 24% 減ります。AI 向けの裏技はなく、従来の順位を取る行動と、AI が読める前提を整える行動の二つでできています。AI が引用をためらう最大の理由は、情報が無いことではなく、同じ問いに矛盾する答えが並んでいることです。

LLMO 診断ツールで kuon-rnd.com を点検した実際の画面。FAQPage の構造化データと事業者の型の数に直すところが出ている
当方の音の事業のサイト kuon-rnd.com を、この道具で点検した実際の画面(2026年9月21日)。自分のサイトでも「直すと効く」が出ます。隠さずに載せています。

STEPS

LLMO 対策のやり方(順番が大事)

  1. 矛盾を消す料金・住所・実績の数字を全頁で洗い出し、一つの正本に揃える。古い頁と終わった商品の後始末。
  2. 実体を一つにする会社・人・商品が「誰の何か」を機械に分かる形で一本化する。外部の名簿と結ぶ。
  3. 母数と根拠を公開する件数・期間・出典を数字の隣に置く。価格と更新日を商品頁に明記する。
  4. AI と検索の入口を整えるrobots.txt と Content-Signal、サイトマップの更新日、公開時の即時通知、表示の速さ。この道具が見ている範囲です。
  5. 毎月、同じ問いで確かめる主だった AI に同じ言葉で尋ね、名前が出たかを記録し、前の月と比べる。1 回の結果で決めつけない。

項目の全部(27 項目)は AI 検索対策の頁 にあります。

kotaroasahina.com の robots.txt の実物。AI の名乗りを並べて Allow と Disallow を書き、最後にサイトマップと Content-Signal がある
手順 04 の入口の実物。このサイトの robots.txt です(2026年9月21日)。AI の名乗りを並べて読ませ、最後に Content-Signal を書いています。

CHECKLIST

LLMO チェックリスト(この道具が見ている 16 項目)

AI に引かれる前提を、機械で読める範囲で並べたものです。画像の項目は画像がある頁だけに出ます。WordPress のサイトには土台の項目、医院のサイトには院内掲示の項目が加わります。直し方は下の詳しい説明にあります。

  • AI クローラーの受け入れrobots.txt で GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBot などの名乗りを閉じていないか。閉じていると内容がどれだけ良くても AI は根拠にできません。
  • Content-Signal内容を検索・AI の回答・学習に使ってよいかの意思表示。書かないと unknown の扱いです。
  • 構造化データ事業者・人・商品が機械の読める形で置かれているか。属性の入った Product と Review は引用率に効きます(引用率 61.7% 対 41.6%)。
  • FAQPage の残りGoogle は 2026 年 5 月 7 日に FAQPage の構造化データの扱いをやめました。本文の Q&A は残し、構造化データだけ外します。
  • 事業者の型の数Organization や LocalBusiness が二つあると、AI は同じ問いに二つの答えを見ます。一つに揃えます。
  • 言語の宣言html の lang。Bing と Copilot はここで言語を決めます。国コード付きは他の国の同じ言語の人が対象から外れます。
  • 正典の URLcanonical。同じ頁が複数の住所で見えると引用が割れます。
  • 説明文meta description。検索と AI が頁の要約に使います。
  • 題名title。固有名(会社名・製品名)が入っていないと、誰の頁か分かりません。
  • 文字として読める本文画像の中や、後から描かれる部品の中の文字は AI に読めません。
  • サイトマップの更新日lastmod が全部同じ日は、作り直しの時刻を入れている疑いです。実際に直した日だけにします。
  • 表示までの時間遅いと AI のクローラーも人も途中で離れます。当方が運営する 5 サイトの中央値は 98 ミリ秒です。
  • 最初に読み込む量開いた瞬間に届く HTML の重さ。120 KB を超えると組み立て方を見直す目安です。
  • スマートフォンの指定viewport の指定。無いとスマートフォンで文字が小さいまま表示されます。
  • 頁の見出し(h1)一つの頁に一つ。無いと何の頁かを機械が読み取れず、複数あると主題が決まりません。
  • 画像枚数と、あとから読む指定の有無。最初の画面に要らない画像まで一度に読むと遅くなります。

WHY

なぜこの 16 項目か

Google は、AI の機能に載るための追加の技術要件は無いと明言しています。索引されていること、本文が文字で読めること、構造化データが見える本文と一致していること、この三つが土台です。AI が引用をためらう最大の理由は情報が無いことではなく、同じ問いに矛盾する答えが並んでいることです。だから、足す前に矛盾を消す項目を先に置いています。項目の選び方は、自分の 6 サイトで AI の来訪を毎日数え、274 頁の対照実験を走らせながら決めています。

AI のクローラー自分の 6 サイトに 7 日で来た回数(2026年9月15日から9月21日・自前の記録)
  1. ClaudeBot1,817
  2. bingbot1,539
  3. Bytespider1,447
  4. PetalBot813
  5. Meta-ExternalAgent618
  6. Googlebot524
合計 10,008 回。AI の回答から来た人 27 人(ChatGPT 25・Gemini 1・Copilot 1)。推計ではありません。

DETAIL

16 項目の詳しい説明(何を見て、なぜ、どう直すか)

AI クローラーの受け入れ

何を見るか。robots.txt を読み、GPTBot・OAI-SearchBot・ClaudeBot・PerplexityBot・Google-Extended など 14 種の名乗りが Disallow: / になっていないかを見ます。

なぜ。読めない頁は、内容がどれだけ良くても根拠になりません。Cloudflare が管理する robots.txt は既定で学習を断っているため、知らないうちに閉じている例があります。

どう直すか。意図して閉じているのでなければ開きます。学習だけ断り、検索と回答の索引は開く、という分け方もできます。

Content-Signal

何を見るか。robots.txt に Content-Signal: の行があるか、search / ai-input / ai-train がどう書かれているかを見ます。

なぜ。書かないと「表明なし」で、意思が伝わりません。

どう直すか。一行足します。当方は三つとも yes です。

構造化データ(JSON-LD)

何を見るか。トップ頁の JSON-LD の数と型を見ます。

なぜ。事業者・人・商品が機械の読める形で置かれていると、AI は「誰の何か」を確かめられます。属性の入った Product と Review は引用率が 61.7% 対 41.6% で、汎用の Article や BreadcrumbList には効用が見られない、という研究があります。

どう直すか。事業者は Organization か LocalBusiness を一つ、人は Person、商品は Product に価格と仕様を入れます。本文と一致させます。

FAQPage の構造化データ

何を見るか。JSON-LD に FAQPage が残っていないかを見ます。

なぜ。Google は 2026 年 5 月 7 日に FAQPage の扱いをやめました。残っていても害は小さいですが、古い状態の目印になります。

どう直すか。本文の Q&A は残し、構造化データだけ外します。

事業者の型の数

何を見るか。Organization と LocalBusiness の数を数えます。

なぜ。二つあると、AI は同じ問いに二つの答えを見て、引用をためらいます。

どう直すか。一つに揃え、全頁が同じ @id を指すようにします。

言語の宣言(html lang)

何を見るか。html の lang 属性を見ます。

なぜ。Bing と Copilot はここで言語を決めます。国コード付き(ja-JP・en-US)は、他の国の同じ言語の人が対象から外れます。

どう直すか。言語だけ(ja・en)にします。言語版の頁ごとに正しい値を出します。

正典の URL(canonical)

何を見るか。link rel=canonical の有無と値を見ます。

なぜ。同じ頁が複数の住所(末尾の / の有無、www の有無、パラメータ)で見えると、引用が割れます。

どう直すか。一つの住所に決め、他は転送します。

説明文(meta description)

何を見るか。meta description の有無と字数を見ます。

なぜ。検索と AI が頁の要約に使います。無いと、検索する側が本文から勝手に抜き出します。

どう直すか。1〜2 文で、結論を先に。頁ごとに違う文にします。

題名(title)

何を見るか。title の有無と中身を見ます。

なぜ。題名に固有名(会社名・製品名)が無いと、AI は誰の頁か分かりません。見出しに検索語が入った頁は引用率が 41% 対 30% で高い、という研究があります。

どう直すか。「固有名 + 何の頁か」。検索される語を前に置きます。

文字として読める本文の量

何を見るか。HTML から script と style を除いた文字数を数えます。

なぜ。画像の中の文字や、後から描かれる部品の中の文字は AI に読めません。300 字を下回る頁は、読める本文が無い疑いです。

どう直すか。重要な本文を文字で置きます。要点は各節の先頭 120 字に。

サイトマップの更新日

何を見るか。sitemap.xml の lastmod が全部同じ日かを見ます。

なぜ。全部同じ日は、作り直しの時刻を入れている疑いです。本当の更新が伝わらず、クローラーの再訪が無駄になります。

どう直すか。実際に直した日だけを入れます。

表示までの時間

何を見るか。配信の網から頁を取得し、表示が始まるまでの時間を数えます。

なぜ。遅いと AI のクローラーも人も途中で離れます。この道具は 800 ミリ秒を超えると「直すと効く」、1,500 ミリ秒を超えると「いま損をしている」と出します。当方が運営する 5 サイトの中央値は 98 ミリ秒です。

どう直すか。画像の軽量化、不要な部品の除去、配信の網の利用。大掃除で最初に直すところです。

最初に読み込む量

何を見るか。開いた瞬間に届く HTML の重さを数えます。

なぜ。重いと、表示が始まるまでに時間がかかり、クローラーの取得も途中で打ち切られやすくなります。

どう直すか。120 KB を超えたら、組み立て方(部品の埋め込み、使っていない装飾)を見直します。

スマートフォンの指定(viewport)

何を見るか。meta viewport の有無を見ます。

なぜ。無いと、スマートフォンで開いたときに文字が小さいまま表示されます。検索の評価はスマートフォンで見た頁が基準です。

どう直すか。head に viewport の一行を置きます。

頁の見出し(h1)

何を見るか。h1 の数を数えます。

なぜ。0 個だと何の頁か機械が読み取れず、複数あると主題が決まりません。

どう直すか。一つの頁に一つ。固有名と、その頁が答える問いを入れます。

画像

何を見るか。画像の枚数と、あとから読む指定(loading=lazy)の数を見ます。画像がある頁だけに出ます。

なぜ。6 枚以上を開いた瞬間に全部読み込むと、最初の表示が遅れます。

どう直すか。最初の画面に要らない画像に、あとから読む指定を入れ、軽い形式(WebP など)にします。

LLMO 診断ツールで tango.blue を点検した結果の下半分。表示までの時間が 1623 ミリ秒で、いま損をしていると出ている
当方のタンゴの事業のサイト tango.blue の結果の下半分(2026年9月21日)。表示までの時間が「いま損をしている」と出ました。同じ日に 3 回試して 956〜2,250 ミリ秒でした。自分のサイトにも同じ基準で出します。

TERMS

用語(LLMO・GEO・AIO・AEO の違い)

  • LLMO(Large Language Model Optimization)大規模言語モデルに引かれるための最適化。日本では「LLMO 対策」の語が最も検索されています。
  • GEO(Generative Engine Optimization)生成 AI の検索エンジンに向けた最適化。学術の論文はこの語を使います。中身は LLMO と同じです。
  • AIO・AEOAI Optimization、Answer Engine Optimization。同じことの別の呼び方です。呼び方の違いに意味はありません。
  • AI 概要・AI モードGoogle の検索結果に出る AI の要約と、AI だけで答える画面。日本では取引を検討する語でも AI 概要が 71.9% 出ます。ただし引用元の 92.7% は 10 位以内の頁です。
  • Content-Signalrobots.txt に書く、内容の使い方の意思表示。上の robots.txt の道具で作れます。

NUMBERS

この頁の数字の根拠

  • 1 位の頁の引用率 43〜58%、1 順位で約 24% 減4 つの研究が一致した数字です。AI 対策は従来の順位を取る行動と同じ、という結論の根拠です。
  • Product / Review の引用率 61.7% 対 41.6%属性の入った構造化データの効用の研究。汎用の型には効用が見られませんでした。
  • 引用されるのは頁の上部 10〜20%最下部は引用の 2〜4%。結論と固有名を上に置く根拠です。
  • 同じ日の再実行で引用元が重なるのは 32〜43%1 回の結果で結論を出さない根拠です。当方は同じ語を同じ日に 3 回、毎日尋ねています。
  • 当方の 6 サイトの実測7 日間で AI クローラーが 10,008 回、Copilot と提携先の AI が 3 か月で 5 サイトを 1,207 回引用。274 頁を 2 群に分けた対照実験を実施中。数字は月に一度更新します。

研究の出典の一覧と、当方の掟の改定の記録は、AI 対策の頁の根拠として保管しています。個別の出典が必要な方は、無料診断の結果と一緒にお渡しします。

CHOOSE

LLMO 対策の会社の選び方(当方を選ばない場合も使える基準)

  • 自分のサイトで実験した数字を出しているか他社の研究の引用ではなく、自分のサイトで前と後を同じ方法で確かめた数字があるか。無ければ、その会社は結果を確かめていません。
  • 「何をして、その金額か」が項目で書いてあるか月 1 万〜5.5 万円の側では「月に一度の AI 引用の報告」「相談」「記事か FAQ の改善」が共通の型で、構造化データやサイトの改修は別料金か上の段、という例が多く見られます。実装が含まれるかを必ず確かめます。
  • 確かめ方に「API 経由か画面経由か」「何回のうち何回」が書いてあるかこの二つが無い報告は、1 回の結果を並べたものです。
  • やらないことが書いてあるか第三者を装った口コミ、AI 向けの別サイト、不自然な書き換え。Google のスパムポリシーは 2026 年 5 月から生成 AI の応答も対象です。
  • 最低契約期間と、途中でやめるときの扱い公開されている料金表には、6 か月〜や年契約の例があります。当方は最低契約期間なしです。

Q&A

よくある問い

  • 問題なしが並んでいれば、AI に出ますか出る「前提」が揃っただけです。出るかどうかは、検索の順位と、同じ問いに答える他の頁との比較で決まります。名前が出るかは、人が読む無料診断で確かめます。
  • 会員だけの頁や、ログインの中は見られますか見られません。公開の頁だけです。AI クローラーも同じで、ログインの中は読みません。
  • 何度も試して大丈夫ですか何度でも無料です。直したあとに確かめる使い方を想定しています。
  • 点検の対象が自分のサイトでなくてもよいですか公開されている頁なら、どのサイトでも点検できます。競合の頁を入れて、自分との差を見る使い方もできます。

HOW

使い方と、この道具でできないこと

  • 住所を入れるだけトップ頁と robots.txt と sitemap.xml を一度だけ取得します。会員だけの頁や、後から描かれる部品の中は読めません。
  • できないことAI に御社の名前が出るか、競合が先に出る理由、頁ごとの直し方。これは人が読んでお送りする無料診断の範囲です。
  • 直したあともう一度この道具で確かめられます。何度でも無料です。