2025年8月20日、Search Engine Landが「Technical SEO for GenAI」というテーマで公開した記事は、従来のGoogleのような検索エンジンとは異なる GenAI（生成AI）検索 の仕組みを解説している。
LLM（大規模言語モデル）やAIエージェントは単にインデックスするのではなく、解釈・要約・ランキング を行うため、SEO監査の従来手法では検出できない課題が浮上している。
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まとめ記事：Technical SEO for GenAI – ボットがサイトを見てクロールし、ブランドを評価する仕組み
主なポイント
1. GenAIボットのクロールの違い
- LLMベースのボットは従来の検索エンジンのような単純クロールではなく、文脈や意味を「理解」しながらコンテンツを解釈。
- そのため、情報の構造化や意味的整合性 がより重要となる。
2. レンダリングの問題と可視性への影響
- レンダリング失敗やリソースの欠落 はAIにとって重大なブロッカー。
- 表示上の不具合があると、AIはコンテンツを正しく解釈できず、ランキングから排除される可能性がある。
3. モバイルUXの重要性
- タップ領域（tap targets）やCore Web Vitals といったモバイル体験の細部は、AIのランキング評価において従来以上に重視される。
- ユーザー視点で快適な体験が、AIにとっても「質の高いサイト」と認識されやすい。
4. 新しいテクニカルSEO KPI
- GenAI時代では、従来の指標（インデックス数やクローラビリティ）に加え、AI理解度・マルチモーダル検索対応度 が新たなKPIとなる。
- AIが要約に使うか、ランキングに反映させるかが新たな可視性の基準になる。
5. 実例と課題
- 隠れたブロッカー（例えば壊れたリソースや誤った構造化データ）が、AIによる コンテンツの理解や発見 を阻害するケースが確認されている。
専門家の見解
- Myriam Jessier（PRAGM創業者）：CMOから信頼されるSEO・AI戦略の専門家で、複雑な概念を実務に落とし込む手腕を持つ。
- Gerald Murphy（Semrushエバンジェリスト）：データ主導のインサイトを企業成長に結びつけるデジタル戦略家。
両者は、GenAI対応のテクニカルSEOがブランドの発見性と成長の新しい基盤になる と強調している。
まとめ
GenAIによる検索は「意味理解型」であり、従来のSEO監査だけでは不十分。
中小企業から大企業まで、レンダリングの安定性、モバイルUXの改善、AI特化KPIの導入といった 新時代のテクニカルSEO を取り入れることで、AI主導の検索環境に適応することが求められている。
