【まとめ】サイトのクロール最適化でAI検索はどう反応したか

了解です！記事「How AI search responds when you make a site more crawlable」の要点を、実務に落とし込みやすい形でまとめました。

【まとめ】サイトのクロール最適化でAI検索はどう反応したか

TL;DR

• サイトマップとIAの整理（=クロール無駄の排除）で、AI検索の可視性が最大+10*向上。
• Google系（AI Overviews / Gemini）を含む主要AIプラットフォームの可視性が90%超へ。
• ChatGPTのみ−4.1%（既存情報の反映がやや遅れた可能性）。
• 総合では+3.5%の上昇。「伝統的SEOに効く施策はAI検索にも効く」という仮説を裏づけ。

背景：Crawl waste（クロールの無駄）とは

インデックス対象外のページが大量にクロール可能領域に混在し、検索エンジンやAIが重要コンテンツに到達しづらくなる状態。

• 対象サイト（保育関連クライアント）：インデックス済み2,000ページに対し、非インデックス約45,000ページ。
• サイトマップに重複／リダイレクトURLが約4,000件混入（＝サイトマップは正規URLのみが原則）。
• 低品質なディレクトリ型リスティングも多数。

施策：Crawl waste cleanup（やったこと）

1. サイトマップ衛生管理
   • 重複／リダイレクトURLを4,000超 → 200未満に削減。
   • 正規URLのみを掲載。
2. インデックス戦略の見直し
   • 低品質・意図外ページを除外し、高品質・意図整合コンテンツへのクロール集中を促進。
3. IA（情報アーキテクチャ）の明確化
   • 重要ページへの導線・内部リンクを整理。

目的：検索エンジン／AIが「価値の高いページを優先的に理解・参照」できる状態をつくる。

測定方法

• Profound を用いてAI検索可視性を算出：

可視性 =（該当プロンプトでブランドが登場した回数）/（関連プロンプト総数）

結果：AI検索プラットフォーム別の反応

• Perplexity / AI Mode / AI Overviews / Gemini / Grok / Meta AI
  • 可視性が軒並み上昇（最大+10%）、90%超の水準に。
• ChatGPT
  • −4.1%。考察：Webアクセス有効化やブラウズ前提でない場合、最新の技術的調整（インデックス／サイトマップ変更）の反映がやや遅れがち。
• 総合
  • +3.5%の上昇。Geminiでは長らく先行していた競合を逆転。
• 示唆
  • Google系は強く反応。「伝統的SEOで効くことはAI検索にも効く」というGoogleのメッセージと整合。

※単一サイトの事例のため、更なる検証が前提だが、方向性として有望。

考察：なぜ効いたのか

• サイトマップ正規化 × IA明確化で、クロール効率と評価対象の純度が上がり、
  AIの参照候補集合（コーパス）における「良いページの比率」が上昇。
• Google系はクロール／インデックス品質の改善に敏感。
• ChatGPTはユーザー側のブラウズ設定や取得タイミングに依存し、技術的刷新の反映が相対的に遅延しうる。

すぐできる「Quick Wins」チェックリスト

サイトマップ & インデックス

•  正規URLのみをサイトマップに掲載（重複／リダイレクト／noindex／パラメータ付URLは除外）。
•  正規化（canonical）の一貫性を確認。
•  リダイレクトチェーン／ループを解消。

IA & 内部リンク

•  トピックごとのピラー構造を定義（ピラー → クラスター → 相互リンク）。
•  重要URLの浅層化（クリック深度短縮）。
•  一覧／タグ／検索結果などの薄い集合ページを整理。

クロール制御

•  robots.txtで不要パスを適切にブロック。
•  faceted navigationやURLパラメータの増殖を抑制（Search Consoleのパラメータ設定含む）。
•  低品質ディレクトリ系ページの整理・統合・noindex化。

品質シグナル

•  構造化データ（Article/FAQ/HowTo/Product/Organization/SiteNavigationElement）。
•  E-E-A-T（著者情報・最終更新日・一次ソース参照）。
•  ページ速度のボトルネック（巨大画像・未使用JS/CSS）を最小化。

施策後のKPI設計（AI検索向け）

• AI可視性率：プラットフォーム別（Perplexity / Gemini / AI Overviews / Copilot / ChatGPT / Grok / Meta AI）
• プラットフォーム偏差：ChatGPTとGoogle系の差分トレンドをウォッチ
• ブランド想起間接指標：ブランド名検索の推移（露出増の副次効果）
• CVにつながる着地品質：引用ページのコンバージョン率／回遊
• 検証ループ：2.0分析（再クローリング後の追測・セグメント別AB）

次アクション（推奨ロードマップ）

1. 30日：サイトマップ衛生管理の徹底（重複・リダイレクト・noindex一掃）
2. 60日：ピラーIA再設計と内部リンク網の最適化（重要URLの浅層化）
3. 90日：プラットフォーム別可視性ダッシュボード整備 → 差分が大きい面（例：ChatGPT）に対策
   • 例：**外部好意的シグナル（Reddit等LLM参照ソース）**からのリンク整備
   • 更新頻度の最適化でAIへの再取り込みを促進

まとめ

• クロールの無駄を徹底的に削るだけで、AI検索の可視性は上がる。
• Google系の反応が特に強い一方、ChatGPTは反映にラグが出ることも。
• 「SEOの基本」はAI検索最適化の土台。まずはサイトマップとIAの衛生管理から着手し、プラットフォーム別に効果検証→打ち手を増幅していくのが近道です。