ドメインオーソリティはAI検索でも依然として重要なのか、それとも全く別の視点が必要？

あなたの直感は正しいです。AIは従来の検索とは根本的に異なる方法でオーソリティを評価しています。

従来検索のオーソリティ：

• 主に被リンクベース
• ドメインレベルのシグナル
• PageRank由来の指標
• リンク＝信頼の投票

AIシステムのオーソリティ評価：

• 複数シグナルの分析
• コンテンツ＋エンティティ＋コンテキスト
• トレーニングデータの関連性
• 実証された専門性のシグナル

AIシステムが実際に使う5つのオーソリティシグナル：

DAは相関します（高DAサイトはこれらのシグナルも持つことが多い）が、AIの主要なドライバーではありません。

トピカルオーソリティは小規模プレイヤーが勝てるポイントです：

ドメインオーソリティの課題：

DAを30から60に上げるには3～5年と莫大な投資が必要です。

トピカルオーソリティのチャンス：

特定トピックでの権威になるのは、集中すれば6～12ヶ月で可能です。

事例：

クライアント：小規模フィンテックスタートアップ（DA:25） 競合：大手銀行（DA:80）

一般的な「ベストバンキングアプリ」→銀行が勝つ 「フリーランサーの税務向けバンキングアプリ」→クライアントが勝つ

なぜか？クライアントがフリーランサー向けバンキングの決定版リソースを作成したから：

• 30本以上の相互リンク記事
• 独自のフリーランサー調査データ
• 会計士への専門家インタビュー
• テンプレートやツール

AIは、その交差点でのトピカルオーソリティとして彼らを認識。

戦略：

広いオーソリティで競うのではなく、狭い領域を徹底的に制しましょう。

AIクローラーがサイトをどう評価するか、技術的な視点を追加します：

AIクローラーが特に見るポイント：

1. 構造化データの有無 - Schema.orgマークアップ
2. コンテンツ構成 - 明確な階層、論理的構造
3. 情報の新鮮さ - 定期更新、タイムスタンプ
4. 情報源の明示 - 引用、参考文献、透明性
5. 著者シグナル - バイライン、資格、プロフィール

技術的オーソリティシグナル：

• HTTPS（基本的信頼）
• 高速表示（効率的なクロール）
• モバイル対応（現代的・保守状態良好）
• クリーンなコード（プロ品質の開発）
• サイトマップ・robots.txt（クローラーフレンドリー）

見落とされがち：

llms.txtファイル。AIシステム用robots.txtのようなもので、どのコンテンツを引用候補にするか伝えられます。

技術的基盤は重要です。どんなに優れた記事でも、遅くて乱雑なサイトではマイナス評価になります。

PRの観点から、重視すべきオーソリティの種類が変化しています：

以前重要だったもの：

• 権威サイトからのどんなリンクでも良い
• バックリンクの数
• リンク元サイトのDA

AIで今重要なこと：

1. 専門家として引用されること > 単なる言及より重視
2. 自社データが参照されること > ブランド名だけの登場より重視
3. AIが参照するプラットフォームでの存在感 > 無関係なメディア掲載より重視

AIシステムが実際に情報を取得するプラットフォーム：

PR戦略の転換：

AIが実際に参照するプラットフォームで引用されることを重視し、単なるメディア露出を追いかけないこと。

DAなしで競争するスタートアップの視点：

我々の状況：

• DA：18（設立1年）
• 業界リーダー：DA 60～80
• AIでの可視性が必要

実践したこと：

1. 徹底的な集中 - 1つのトピックに絞って支配
2. 広さより深さ - そのトピックで100記事、他はゼロ
3. 独自調査 - 他にない調査データ
4. コミュニティでの存在感 - 関連するサブレディットで積極活動
5. 専門家としての位置づけ - 創業者が30以上のポッドキャストに出演

8ヶ月後の結果：

• 依然DAは25（ほぼ変化なし）
• だがChatGPTが特定トピックで我々を引用
• Perplexityでも業界大手と並んで掲載
• Google AI Overviewにも自社データが登場

得られた教訓：

全体的なドメインオーソリティは近道できないが、トピカルオーソリティとAIでの可視性はDAなしでも築ける。

エンタープライズでの観察です：

私たちはDA80以上という巨大なオーソリティを持っていますが、それがAIで必ず引用されるとは限りません。

分かったこと：

• DAは扉を開きますが、引用を保証しません
• コンテンツ品質はドメインシグナルと同じくらい重要
• トピック構成がAIの理解に影響
• 高DAでも古いコンテンツは陳腐化で無視される

実施した施策：

1. コンテンツ統合 - 薄いページを包括的リソースに統合
2. トピックハブ構築 - AIが理解しやすい明確なトピック構成
3. 鮮度プログラム - 新データで計画的なコンテンツ更新
4. 全ページでスキーマ実装 - 全ページで構造化データを徹底

強いDAがあってもAI向けの最適化は必須でした。

DAはスタート地点に過ぎず、保証にはなりません。

AI特有のオーソリティを実際にどう追跡するか：

重要な指標：

注目ポイント：

• 引用率の推移（増加/減少傾向）
• どのコンテンツが引用されるか（パターン把握）
• 競合動向（誰が伸びているか/落ちているか）
• プラットフォームごとの差異（ChatGPTで強いがPerplexityで弱い？）

DAは依然1つの入力ですが、AI可視性の主な指標ではありません。実際に意味のあるものをトラッキングしましょう。

このスレッドは本当に目から鱗でした。自分なりにまとめます：

大きなパラダイムシフト：

従来SEO：オーソリティは主に被リンクから流れる AI検索：オーソリティは多次元（エンティティ、トピック、コンテンツ、信頼）

新しいオーソリティフレームワーク：

1. エンティティオーソリティ - ブランドが明確に認識・理解されているか？
2. トピカルオーソリティ - 特定分野のエキスパートか？
3. コンテンツオーソリティ - コンテンツが包括的・新鮮・構造化されているか？
4. 信頼オーソリティ - 専門性シグナルや第三者評価があるか？

アクション項目：

1. エンティティ認識の監査（スキーマ、ナレッジグラフ、一貫性）
2. 支配できるトピカルオーソリティの機会を特定
3. コンテンツを明確なトピックハブに再構築
4. AIが参照するプラットフォームでの存在感構築
5. AI特有のトラッキング指標を導入

マインドセットの転換：

「どうやってDAを上げるか？」ではなく 「AIにとって引用すべき明白なオーソリティになるには？」と考え始めましょう。

皆さんありがとうございました。SEO歴15年でも、まだまだ学びがあります。