私たちのサポートコンテンツがAIに全く引用されないのはなぜ？

AI可視性のために何百ものサポートサイトを監査してきました。典型的に見つかる問題を挙げます：

サポートコンテンツがAIにうまく伝わらない理由:

解決フレームワーク:

1. 抽出しやすくする 各セクションは独立して意味が通じるようにしましょう。AIが一段落だけ抜き出しても、完全に理解できる内容に。

2. 回答を最初に提示 答えに至るまで話を引っ張らず、まず答えを述べてから解説しましょう。

3. 明示的なQ&A形式を使う 見出しに実際の質問を、下に完全な回答を。

4. TL;DRセクションを追加 各記事の冒頭に50～100語の要約を。

あなたの500記事は無駄ではなく、書き直しではなく再構成が必要です。

AIが好む構造パターン：

「回答ファースト」テンプレート:

[H2で明確な質問]

[1～2文の直接的な回答]

[詳細説明]

[必要に応じて手順]

[関連FAQ]

変換例:

Before: 「システムを利用していると、データをエクスポートする必要が出てくることがあります。用途によっていくつか方法があります。各プランによるオプションを見ていきましょう…」

After: 「データをエクスポートするには？

設定 > データ > エクスポートに進み、CSVまたはJSON形式を選び、ダウンロードをクリックします。

手順:

1. 設定（歯車アイコン）に進む
2. 左メニューで[データ]をクリック
3. [エクスポート]を選択
4. CSVまたはJSON形式を選ぶ
5. [ダウンロード]をクリック

注: エンタープライズユーザーはAPI連携やスケジュールエクスポートなど追加オプションも利用できます。」

違い:

• 質問が明確化
• 回答が先にある
• 手順が番号付き
• バリエーションも記載

サポート記事の技術的実装：

サポート記事のスキーママークアップ:

{
  "@type": "HowTo",
  "name": "データのエクスポート方法",
  "step": [
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "設定を開く",
      "text": "右上の歯車アイコンをクリックします"
    }
  ]
}

FAQセクションの場合：

{
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "データをエクスポートするには？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "設定 > データ > エクスポートに進みます…"
      }
    }
  ]
}

コンテンツを隠さない:

AIクローラーは以下をレンダリングしない場合があります：

• JavaScriptで生成されるコンテンツ
• タブパネル
• アコーディオン
• モーダルポップアップ

重要情報はメインHTMLに配置しましょう。

robots.txtの確認:

AIクローラーがブロックされていないか確認：

• GPTBot
• PerplexityBot
• ClaudeBot
• Google-Extended

500本超の記事の優先順位付けフレームワーク：

Tier 1: 高優先最適化（50記事）

Tier 2: 中優先（100記事）

• 製品のコア機能
• 連携ガイド
• セットアップ・オンボーディング

Tier 3: 低優先（残り）

• レアケース
• レガシー機能
• あまり聞かれない質問

私ならこう進めます：

1～2週目: 特定＆優先順位付け

• 上位記事の解析
• よくある質問にマッピング
• 現状のAI可視性テスト

3～6週目: Tier 1最適化

• 上位50記事を再構成
• スキーママークアップ追加
• FAQセクション作成

7～10週目: Tier 2最適化

• Tier 1の知見を展開
• 価値の高い機能に注力

指標:

最適化した各記事について：

• ChatGPT/Perplexityで事前テスト
• 4～6週間後に再テスト
• 引用増減を記録

AI向けサポートコンテンツのよくあるミス：

ミス1: PDFのみのドキュメント

PDFは以下が不足：

• 構造化見出し
• セマンティックマークアップ
• スキーマ対応
• クロールしやすさ

対策：重要文書のHTML版を用意。

ミス2: テキストなし動画

AIは動画を見ません。必須：

• 完全なトランスクリプト
• テキスト要約
• 手順をテキストでも示す

ミス3: 説明なし画像

「下のスクリーンショット参照」はAIに意味なし。

例:「設定メニューは右上にあります。歯車アイコンをクリックすると、アカウント・セキュリティ・エクスポートのオプションが表示されます。」

ミス4: 内部用語の多用

悪い例:「CRMモジュールに進み、Webhookエンドポイントを設定します。」

良い例:「カスタマーマネジメント（CRM）セクションに進み、自動通知先のURL（Webhook）を設定してください。これにより他システムにデータが送信されます。」

ミス5: ユーザーの知識を前提にする

ユーザーがどこに何があるか知っている前提で書かない。場所や経路を明記。

サポートコンテンツ最適化の実体験：

最適化前後のデータ:

一番効果があったこと:

1. TL;DR追加 - 1記事15分、最大効果
2. FAQ形式に変換 - トラブルシューティング記事に最適
3. スキーママークアップ - HowToとFAQスキーマ
4. アコーディオン廃止 - すべてメインフローに配置

意外な効果:

顧客が「ChatGPTでこの機能を知った」と言い始め、新機能の発見につながりました。

進め方:

• テクニカルライター1名、週20時間
• 上位50記事に60日スプリント
• 新規記事は月次でメンテ

Am I Citedで、どの記事がAIに拾われているか追跡できました。

AIフレンドリーなサポートコンテンツのライティングガイドライン：

言語ルール:

1. 短文 - 25語以内
2. 能動態 - 「保存をクリック」など
3. 専門用語は初出で定義 -「API（アプリケーションプログラミングインターフェース）」
4. 具体的な場所 -「右上」など

構造ルール:

1. 1セクション1トピック - 機能を混ぜない
2. 手順は番号付き - どんなプロセスも
3. オプションや機能は箇条書き
4. 比較には表を使う

回答の完全性テスト:

「この段落だけ読んだ人が完全な答えを得られるか？」と自問。

Noなら、文脈を追加。

例:

「アカウント設定で二要素認証を有効にしてください。」

不十分。より良い例：

「設定 > セキュリティ > 二要素認証に進み、有効化をクリックして認証アプリと連携します。セットアップ確認のため認証コードが表示されます。」

まさに求めていた内容です。行動計画を立てました：

1週目: 監査＆優先順位付け

• 上位50記事のトラフィック抽出
• よくあるサポート質問と照合
• 現状AI可視性のベースライン測定
• 隠し/アコーディオン型記事の特定

2～4週目: Tier 1再構成

• 上位25記事にTL;DR追加
• Q&A形式に変換
• 文脈依存表現の排除
• 画像説明を詳細化

5～6週目: 技術実装

• FAQとHowToスキーマ追加
• AIクローラーのrobots.txt確認
• 重要なアコーディオン内容を可視化
• PDFガイドをHTML化

7～8週目: Tier 2着手

• テンプレートを次の50記事に展開
• チームに新しい執筆ガイドラインを教育

指標:

• AI引用ベースラインを測定
• Am I Citedで週次トラッキング
• 目標: 90日で引用率20%以上

基本原則:

• まず答え、次に解説
• すべての段落が独立
• 文脈前提なし
• 場所と操作は明示的に

皆さん本当にありがとうございます。サポートコンテンツへの考え方が一新されました。