Core Web Vitalsを改善したらAIによる引用は実際に増えたのか？6か月間のテストデータを公開

あなたの結果は業界の傾向と一致しています。理由は以下の通りです：

AIクローラーがパフォーマンスを重視する理由：

1. タイムアウト制限 - AIクローラーは厳しい時間予算があります。遅いページはスキップされます。

2. レンダー完了 - AIは完全にレンダリングされたコンテンツを必要とします。LCPが遅いと解析が不完全になります。

3. 品質シグナル - 高速なサイトは管理が行き届き、権威あるコンテンツと相関します。

研究データの裏付け：

2,138サイトの調査結果：

• CLS ≤ 0.1：AIでの言及が29.8%増加
• LCP ≤ 2.5秒：AI結果への掲載確率約50%増
• TTFB < 200ms：引用密度22%増
• 1MB超のページ：AIクローラーにより18%放棄

結論：

Core Web Vitalsはもはやユーザー体験だけのものではありません。AIシステムにとってのクロール性シグナルです。

私たちも似た実験をしましたが、特にPerplexityのクロールに注目しました。

Perplexity特有の発見：

Perplexityはリアルタイムでクエリに答えるため、パフォーマンスがより重要です：

• 3秒超のページ：引用率60%減
• レンダーブロッキングJSのページ：引用率40%減
• CDN利用ページ：オリジンのみ比で2.1倍引用

リアルタイム性の影響：

Google（事前インデックス）とは違い、Perplexityはクエリごとにページをライブ取得。ユーザーが待つので1ミリ秒単位で重要です。

優先した施策：

1. エッジCDN（Cloudflare）
2. JS依存を最小化
3. SSR/静的生成を優先
4. よく使うリソースへの事前接続

結果：Perplexity引用率が3か月で3.2倍に増加。

40以上のクライアントサイトで追跡しています。傾向は以下の通り：

パフォーマンスティアとAI引用：

最大の改善効果：

LCP最適化が最もROIが高いです。4秒→2秒にするだけで他を変えずともAI引用が倍増します。

おすすめクイックウィン：

1. 画像最適化（最も効果大・簡単）
2. 未使用CSS/JSの削除
3. 静的アセットのCDN利用
4. 重要リソースのプリロード

まずはLCPから。AI引用改善と最も強く相関します。

統計的にAI引用との関係を分析しました。結果は：

相関係数：

解釈：

LCPはバックリンクやドメイン年齢よりもAI引用と強く相関しています。これらは従来より重要と考えられてきた権威シグナルです。

注意点：

相関は因果ではありません。しかしパフォーマンス最適化はAI可視性戦略の中でもっと重視されるべきことを示唆します。

WordPress視点でコメントします。多くのWordPressサイトはデフォルトでCore Web Vitalsが悪いです。

WordPressでよくあるパフォーマンス低下要因：

1. 最適化されていないテーマ（肥大したCSS/JS）
2. プラグイン過多
3. キャッシュ未導入
4. フル解像度画像のアップロード
5. 共有サーバー

クライアント向け対応策：

1. 軽量テーマへ（GeneratePress, Kadence）
2. プラグインの見直し・削減
3. キャッシュ導入（WP Rocket, LiteSpeed）
4. 画像最適化プラグイン導入
5. 質の高いホスティングへ移行

主な成果：

• LCP：6秒→2秒
• CLS：0.25→0.05
• AI引用：2〜3倍に増加

WordPressサイトはしばしば最悪のパフォーマンスですが、改善余地も最大です。

エンタープライズの視点では、AI向けのパフォーマンス最適化は従来とは異なります。

従来の最適化：

• ユーザー向けページに注力
• 初回訪問の最適化
• リピーターも考慮

AIクローラー向け最適化：

• 全てのコンテンツページが重要（上位ページだけでなく）
• クローラーはブラウザのようにキャッシュしない
• ボットは短時間で多数のページにアクセス

エンタープライズ向けの推奨事項：

1. バーストトラフィックへのサーバー対応 - AIクローラーは一気にアクセスすることも
2. 全ページでの一貫したパフォーマンス - トップページだけでなく全体
3. API応答速度 - コンテンツがAPI経由の場合も最適化
4. クローラービヘイビアの監視 - ログ分析でAIクロールパターンを可視化

以前は軽視していたドキュメントページが、最適化後は最もAI引用されやすくなりました。

SEOツール開発者としてAIクローラーの挙動を分析しています。

興味深いパターン：

1. GPTBotはGooglebotより辛抱強くない - タイムアウトが早い
2. PerplexityBotはテキスト重視 - 重いインタラクティブ要素はスキップ
3. ClaudeBotはrobots.txtを厳密に守る - 非常に礼儀正しいクローラー

実務的な意味：

• 重要なコンテンツは素早くレンダリング
• 重要なテキストをクライアントサイドレンダリングに依存しない
• インタラクティブな機能は遅延読み込み可能
• Alt属性や構造化データが重要（テキスト中心の理解）

テストのコツ：

PuppeteerやPlaywrightでタイムアウト5秒の設定でAIクローラー挙動をシミュレーション。表示されなければAIクローラーも見逃す可能性大です。

このスレッドで私たちの知見が裏付けられ、貴重な文脈が加わりました。

主なポイント：

1. Core Web VitalsはAI引用に大きく影響
2. LCPが最優先指標（AI掲載50%増）
3. AIクローラーは従来より厳しいタイムアウト
4. 重いページ（1MB超）はAIクローラーに放棄される可能性
5. WordPressサイトは改善余地が大きい

私たちの最適化チェックリスト：

1. LCP2.5秒未満（理想は2秒未満）
2. CLS0.1未満
3. INP200ms未満
4. ページ容量1MB未満
5. 静的アセットはすべてCDN
6. 重要リソースのプリロード

モニタリング：

• Search ConsoleでCore Web Vitalsを追跡
• Am I CitedでAI引用を監視
• 改善と結果を相関分析

パフォーマンス最適化のROIはさらに高まりました。もはやユーザー体験だけでなく、AIでの可視性がかかっています。

皆さん、データと知見の共有ありがとうございました。