士業(例)
「熊本の相続に強い税理士を教えて」という質問に対し、当社クライアントのサイトが引用されました。
(掲載イメージです。実際の許諾取得済み事例に順次差し替えます。)
AIO実装ショールーム
AIO実装ショールーム
AIO対応を名乗る会社は多いが、自社サイトのAIO実装の中身と過程を公開している会社はほぼない。私たちはこのサイトを実験台に、実装の中身と過程をそのまま公開します。引用事例は出た段階で順次公開していきます。
論より証拠
下の表はこのサイトで実装中の項目です。
右のコードからリアルタイムに検証できます。
| 実装項目 | 当サイト | 一般的な制作会社 |
|---|---|---|
| 構造化データ(JSON-LD) | ✓ Organization / LocalBusiness / Service / FAQPage / BreadcrumbList を全ページ実装 | ▲ 未実装または部分的 |
| llms.txt | ✓ /llms.txt でAIに要約を直接提供 | ▲ ほぼ未対応 |
| FAQ構造(質問→答え→根拠) | ✓ <details>/<summary>+FAQPage構造化データで実装。 AIに引用されやすい形式 | ▲ 見た目のみ。構造化されていない |
| E-E-A-T(専門性・信頼性の明示) | ✓ 会社情報・所在地・サービス根拠をマークアップ済み | ▲ 断片的・構造化なし |
| AI可読な見出し階層(セマンティックHTML) | ✓ H1〜H4を意味的に正しく構造化。AIが文書を正確に理解できる | ▲ 見た目優先でh2/h3が飾り用途 |
| 高速・軽量(外部JS最小) | ✓ Astro製・ゼロランタイムJS。完成HTMLで配信しAIクローラーに即提供 | ▲ 重いJSフレームワーク。 AIが本文を取得しにくい |
構造化データはGoogleの無料ツールで誰でも検証できます。
このページのURLをGoogleの リッチリザルトテスト に入力すると、実装されている構造化データの種類・内容を確認できます。「口コミ」ではなく、コードで証明します。
※掲載しているスクリーンショットは当サイトのテスト結果です。
なぜ引用されるのか
AIに引用されるのは運ではありません。構造の設計によって再現できます。
AIは人間と違い、ページ全体を「構造」で把握します。見出し階層・構造化データ・セマンティックHTMLが正しく実装されていると、AIはページの意味を正確に理解し、引用候補としてインデックスします。
AIは「ユーザーの質問に最も的確に答えるコンテンツ」を引用します。FAQ形式・見出し付き回答・出典明示という構造は、AIが引用文を切り出しやすい形です。このページのFAQもその設計です。
AIの回答に会社名・サービス名が含まれると、ユーザーが指名検索や直接問い合わせをしやすくなります。SEOとは異なり「クリック率」でなく「信頼の移転」が起きやすいため、問い合わせの質が高まる傾向があります。
第三者ツールで今すぐ検証可能
私たちの言葉を信じる必要はありません。
無料の第三者ツールで、今すぐ確かめてください。
今すぐChatGPTを開いて「あなたの事務所名・会社名 はどんな会社?」と聞いてみてください。 AIがどのように回答するか、あるいは全く出てこないかで、現状の「AIへの浸透度」がわかります。
出てこない場合、AIO対策の余地があります。まずは診断から。
Googleの
リッチリザルトテスト
にこのページのURL(https://site-more.com/showroom/)を入力すると、
実装済みの構造化データをすべて確認できます。構造は隠しません。
当サイトの /llms.txt にアクセスすると、AIに向けた要約情報を直接確認できます。 AI向け情報提供の最新仕様です。
実証の公開について
お客様のサイトがAIに引用された事例を、許諾を得たものから順次公開していきます。
AIOの実績は、制作直後ではなく数ヶ月の運用を経て積み上がるものです。
「今すぐ公開できる事例はない」というのが正直なところです。
代わりに、現時点では自社サイトの構造そのものを証拠として公開しています。
引用実績(順次公開予定)
士業(例)
「熊本の相続に強い税理士を教えて」という質問に対し、当社クライアントのサイトが引用されました。
(掲載イメージです。実際の許諾取得済み事例に順次差し替えます。)
建設・リフォーム(例)
「熊本 外壁塗装 評判 会社」という検索で、AIO対応後3ヶ月でAI引用を確認しました。
(掲載イメージです。実際の許諾取得済み事例に順次差し替えます。)
※更新時期は未定です。許諾取得を優先し、確認次第公開します。掲載を急ぐよりも正確な情報を優先します。
無料AIO診断で、今のサイトがAIにどう見えているかを可視化します。
構造の問題点と改善の優先順位をお伝えします。