AI Overview / ChatGPT / AI検索 対応チェック
URLからAI検索対応力を100項目で診断。
LPだけでなく、主要下層ページ、FAQ、構造化データ、信頼材料、CV導線、外部掲載との整合性まで診断対象にします。 結果はスクロールを抑えた要約レポートとして表示します。
100項目のAI検索シグナル
- 一次情報: 公式サイト・サービス説明・会社情報
- 回答性: FAQ・料金・比較軸・導入事例
- 技術: JSON-LD・見出し・内部リンク・スマホ品質
- 導線: 問い合わせ・資料請求・予約・相談
AI Search Audit
URLを入れて業種を選ぶだけ。
業種に合わせて、BtoBは導入検討、士業は相談前比較、クリニックは受診前不安、店舗系は来店前質問の軸で診断します。
Generating Report
AI検索シグナルを解析中
URLとページ種別を解析中
本格版ではクロール対象が増えるため、段階表示で待ち時間を可視化します。
0/100
要整備
100項目
改善インパクト予測
改善余地 中
不足項目と入力URLから伸びしろを推定します。
カテゴリ上位
Priority Findings
重要指摘
100 Point Audit
100項目カテゴリ診断
1/10 エンティティ認識
解析対象範囲・URL監査・改善計画を開く
解析対象範囲
想定AI質問
URL監査
| 種別 | URL | AI検索上の役割 |
|---|
改善ロードマップ
30/60/90日 実行計画
Recommended Services / Advertisement
診断後の次の打ち手
広告: このセクションにはアフィリエイト広告を含みます。レポート確認後に、改善アクションとして表示します。
AI Search Blog
AI検索まわりの調査メモ
AI OverviewやChatGPTでサイトがどう見られるのか、実際に調べながら気づいたことをブログ形式で残しています。
広告: 当サイトには、今後もしもアフィリエイト等のアフィリエイト広告を掲載する場合があります。
AI検索最適化を調べ始めて、最初に分かったこと
AI OverviewやChatGPTがどのページを見て回答しているのか気になり、まずはSEOとの違いから整理してみました。
続きを読むFAQを書き直すだけでもAI検索対策になりそうだと思った話
FAQはおまけだと思っていましたが、AIが質問に答える材料として見るとかなり重要そうです。
続きを読むJSON-LDは難しそうだけど、AI検索では避けて通れなさそう
構造化データは難しい印象がありますが、検索エンジンにページの意味を伝える補助線として見直しました。
続きを読むBtoBサイトは「導入前の疑問」に答えるほどAIに強くなりそう
導入検討者が知りたい料金、事例、比較軸、資料請求導線をページにどう置くかを考えました。
続きを読む店舗サイトはGoogleマップと公式情報のズレをなくすのが大事そう
営業時間や住所、予約方法が媒体ごとに違うと、ユーザーだけでなくAIも迷いそうだと感じました。
続きを読むAI検索で信頼されるには、実績や運営者情報を隠さない方がいい
サービス説明だけでなく、誰が運営しているのか、どんな実績があるのかを見せる大切さを整理しました。
続きを読むサービスページは「誰向けか」を先に書いた方が分かりやすい
対象者、課題、料金、FAQを整理すると、人にもAIにも読みやすいページになりそうです。
続きを読むAI検索診断で見る項目を100個に分けて考えてみた
AI検索対策を感覚で終わらせないために、100項目を10カテゴリに分けて考えることにしました。
続きを読む