当サイトでAI検索対応度監査を実施したので、チェックリストと発見事項を共有します

素晴らしいフレームワークですね。各カテゴリの詳細なチェックリストを追加します：

コンテンツ構造監査（30%）：

• 主要ページに明確なQ&A形式
• 最初の2-3文で直接的な回答
• 論理的な見出し階層（H1-H2-H3）
• 主要情報は箇条書きやリストで
• 比較データはテーブルで提示
• 関連ページにFAQセクション
• 読みやすい中学生～高校生レベル
• トピック網羅性

技術基盤監査（25%）：

• FAQスキーマ実装済み
• ブログ記事にArticleスキーマ
• 著者スキーマ（資格情報あり）
• 組織スキーマ
• AIクローラーがrobots.txtで許可
• WAFでAIボットをブロックしていない
• Core Web Vitalsクリア
• モバイル対応
• サーバーサイドレンダリング（SPAの場合）

権威シグナル監査（25%）：

• 著者プロフィール（資格情報あり）
• 外部ソースへの引用
• 独自データ・リサーチ
• 公開日表示
• 「最終更新」タイムスタンプ
• 会社の概要ページ
• 信頼の証（認証・受賞歴）
• サードパーティからの言及

現時点の可視性監査（20%）：

• AI引用トラッキング設定
• 競合のシェア把握
• プラットフォームカバレッジの記録
• ベースライン指標の確立
• 優先クエリの特定

テクニカル監査の深掘り――AI可視性を阻害する主な課題：

クリティカルなブロッカー（最優先で修正）：

高優先度（早期に修正）：

テクニカル監査プロセス：

1. robots.txtレビュー: AIユーザーエージェント確認
2. ファイアウォール監査: ボット遮断なし確認
3. スキーマバリデーション: 主要ページ検証
4. レンダリング確認: ソースとHTML比較
5. パフォーマンステスト: Core Web Vitals
6. モバイルテスト: レスポンシブ＋高速

使用ツール：

• Screaming Frog（クロール）
• Schema.orgバリデータ
• Googleリッチリザルトテスト
• PageSpeed Insights
• サーバーログ分析

E-E-A-T監査は最も弱い領域になりがち。チェック項目をまとめます：

経験シグナル：

• 実体験がコンテンツに表れている
• ケーススタディ・実例
• 専門的なプロセス説明
• 「実際にこうした」内容

専門性シグナル：

• 著者資格表示
• 全コンテンツにプロフェッショナルなバイオ
• 資格証明可能
• 深い専門性

権威性シグナル：

• 業界での認知
• メディア掲載
• 講演実績
• 独自リサーチ・データ
• 他から引用されている

信頼性シグナル：

• 連絡先明記
• 住所（該当時）
• プライバシーポリシー
• 利用規約
• HTTPS（安全なサイト）
• プロフェッショナルなデザイン

E-E-A-Tスコアリング：

E-E-A-Tが弱いと、AIは十分信頼せず引用しません。

現時点の可視性監査――ベースラインの確立が重要です：

測定項目：

可視性監査プロセス：

1. 優先クエリ特定（所有したい20～50クエリ）
2. 各クエリをテスト（ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI）
3. 結果記録：
   • 引用されているか
   • 何番目か
   • 正確性
   • 競合はどこか

可視性スコアカード：

監査からのインサイト：

可視性はプラットフォームごとに大きく異なる。ChatGPTでは強くてもPerplexityでは見えない場合も。

全プラットフォームを監査し、ギャップを最適化しましょう。

監査後の優先順位付けがROIを決めます。

優先順位付けフレームワーク：

優先スコア ＝ インパクト － 労力

典型的な優先順：

1. AIクローラーのブロック解除 ― クリティカルで簡単
2. FAQスキーマ追加 ― 高インパクト、中労力
3. 上位10ページの再構築 ― 高インパクト、中労力
4. 著者バイオ追加 ― 中インパクト、低労力
5. トラッキング導入 ― 中インパクト、低労力
6. コンテンツ拡充 ― 高インパクト、高労力（後回し）

30日間のアクションプラン：

• 1週目：クリティカル対策（クローラー、スキーマ）
• 2週目：クイックウィン（バイオ、書式）
• 3週目：高インパクト再構築
• 4週目：計測体制構築

想定成果タイムライン：

• 2～4週目：AIクロールが正常化
• 4～8週目：引用が出始める
• 8～12週目：大きな可視性改善

AI対応度監査のためのツール：

無料ツール：

有料ツール：

監査のテックスタック：

1. Screaming Frog ― サイトクロール＆スキーマ課題発見
2. Am I Cited ― AI可視性のベースライン計測
3. カスタムスプレッドシート ― 結果管理
4. リッチリザルトテスト ― 修正検証
5. サーバーログ ― AIクローラー挙動確認

DIYと代理店の使い分け：

大規模サイトは手作業監査がスケールしません。

実際の監査結果と成果：

クライアントA（B2B SaaS）：

監査前の可視性：月8件AI引用 発見課題：47件（うちクリティカル12件） 実装期間：6週間 監査後の可視性：月34件AI引用 改善率：325%

クライアントB（EC）：

監査前の可視性：月3件商品引用 発見課題：62件（クリティカル18件） 実装期間：8週間 監査後の可視性：月28件商品引用 改善率：833%

クライアントC（士業系）：

監査前の可視性：月15件AI引用 発見課題：23件（クリティカル5件） 実装期間：4週間 監査後の可視性：月42件AI引用 改善率：180%

傾向：

課題が多いサイトほど改善余地が大きい クリティカル課題（クローラー、スキーマ）は修正効果大 E-E-A-T改善の効果発現は比較的遅い

ROI計算：

監査費用：$5,000～$15,000 実装費用：$10,000～$30,000 可視性改善：200～800% 投資回収：通常3～6か月

このディスカッションで監査フレームワークをさらに洗練できました。最新版チェックリスト：

AI対応度監査チェックリスト v2：

1. 技術基盤（クリティカル）

• AIクローラーがrobots.txtで許可
• WAFでAIボットをブロックしていない
• Q&AコンテンツにFAQスキーマ
• ブログ記事にArticleスキーマ
• 著者スキーマ（資格情報あり）
• Core Web Vitalsクリア
• コンテンツはHTML内（JSのみ不可）

2. コンテンツ構造（高優先度）

• 主要ページにQ&A形式
• 冒頭で直接的な回答
• 明確な見出し階層
• データはリスト・テーブルで
• 読みやすさ（中学生～高校生レベル）
• トピック網羅性

3. 権威シグナル（高優先度）

• 著者バイオ表示
• 資格情報明示
• 外部引用あり
• 独自リサーチ/データ
• 公開日表示
• サードパーティ言及

4. 可視性ベースライン（必須）

• AI引用トラッキング導入
• 優先クエリ記録
• 競合ポジション把握
• プラットフォームカバレッジ評価

スコアリング：

• 各項目：0（なし）、0.5（部分）、1（完了）
• カテゴリスコア：合計／項目数
• 総合スコア：重み付き平均

優先度マトリクス：

インパクト（1-10）－労力（1-10）＝優先スコア

皆さんの詳細な追加に感謝します。このスレッドは完全な監査リソースになりました。