AIの可視性に実際に影響するテクニカルSEO要因は？Googleでの順位は高いのにAIからの引用がゼロ

Googleで良い順位でもAIでの可視性は保証されません。その理由は以下です。

AIクローラーとGooglebotの違い：

Googleが隠しAIが露呈するもの：

1. 権威性による補正 - GoogleはDAや被リンクを重視するが、AIはリンクを無視し、コンテンツの質とアクセス性だけを見る。
2. JavaScriptレンダリング - Googlebotは初回クロール後にJSを実行。AIクローラーは生HTMLしか見ない。
3. モバイルファースト - 両者重視だが、AIクローラーはモバイル対応が不十分だとすぐ失敗することも。
4. 速度への寛容度 - Googleは速度を考慮しつつ権威性で補正するが、AIは遅いサイトを単純にスキップ。

考えられる主因：

Google順位は良いのにAI引用がない場合は、下記を確認：

1. 重要コンテンツのJavaScriptレンダリング
2. robots.txtによるAIユーザーエージェントのブロック
3. CDNやCloudflareによるAIボットのブロック
4. コンテンツ構造（機械可読vs人間可読）

ページ速度の観点では、AIの方がGoogle以上に重要です：

なぜAIの方が速度に厳しいのか：

AIプラットフォームは、膨大な計算資源を使って数十億ページをクロールします。OpenAIの拡張だけでも10ギガワットの電力が必要。遅いページはリソースの浪費になります。

数式：

• サイトが遅い = クロール資源増
• 資源増 = コスト増
• コスト増 = 優先度低下
• 結果 = AI引用が減少

AI向け速度ベンチマーク：

「オールグリーン」のコアウェブバイタル：

Googleの基準は緩めです。AIの場合：

• Googleの「良い」= LCP 2.5秒
• AI好み = LCP 1.5秒未満

Google基準を満たしてもAIには「遅い」場合があります。

速度最適化の優先順位：

1. サーバーレスポンス時間（TTFB）
2. 画像最適化（WebP/AVIF, レイジーロード）
3. JavaScript削減（バンドル数・容量減）
4. CDNキャッシュ（エッジ配信）
5. レンダーブロッキングリソース排除

スキーママークアップと構造化データは、高順位サイトで意外と抜けがちです：

なぜスキーマがAIでより重要なのか：

Googleはスキーマ以外にも（被リンクや権威性、エンゲージメント等）を見ますが、AIシステムは構造化データに大きく依存します：

• コンテンツタイプの理解
• 情報の自信ある抽出
• エンティティ情報の検証
• 曖昧性の軽減

AIに影響する主なスキーマ（Perplexity順位の約10%）：

1. Article/TechArticle - コンテンツタイプ識別
2. FAQPage - QA抽出
3. HowTo - 手順の明示
4. Organization - エンティティ認識
5. Product/Service - 商用意図の明確化
6. BreadcrumbList - サイト階層の把握

実装チェックリスト：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Your Page Title",
  "datePublished": "2026-01-06",
  "dateModified": "2026-01-06",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Author Name",
    "url": "https://yoursite.com/author"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Your Company"
  }
}

よくあるミス：

• 表示内容と一致しないスキーマ
• 古いdateModified値
• 著者や発行元情報（E-E-A-Tシグナル）がない
• FAQセクションにFAQPageスキーマ未設定

GoogleリッチリザルトテストとSchema Markup Validator両方で検証を。

コンテンツ構造の視点 - AIが必要とするものと人間が見るものの違い：

人間と機械の読み取りギャップ：

人間：

• 視覚的にスキャン
• 文脈を解釈
• 不足を補う
• 直感的にナビゲート

AIクローラー：

• HTMLを順番にパース
• 明示的な文脈が必要
• 意味を推測できない
• 構造を厳格に追従

重要な構造要素：

1. 見出し階層

H1（1ページ1つ）
  H2（主要セクション）
    H3（サブセクション）

レベル飛ばしはNG。各見出しが内容の境界。

2. URL構造 良い例: /features/sso-configuration 悪い例: /page?id=12345

記述的URLは解析前から内容を示唆。

3. 内部リンク

• 双方向リンクで関連性を示す
• 記述的アンカーテキストで理解促進
• トピッククラスターで権威性シグナル

4. コンテンツのチャンク化

• 2～3文の短い段落
• セルフコンテインドなセクション
• リストで情報スキャン性アップ
• 表で比較を明示

可視性テスト：

全てのスタイルを外した状態でも、ページ構造が論理的で理解できるか？それがAIクローラーの見ている世界です。

Cloudflareを確認したら、AIボットがデフォルトでブロックされていました。これが全ての原因だったようです。

監査で判明したこと：

1. Cloudflareによるブロック - AIボットがブロックされていた（今は修正済み）
2. JavaScriptコンテンツ - 一部重要コンテンツがJSレンダリング
3. スキーマの抜け - FAQPageスキーマなし、不完全なArticleスキーマ
4. 速度 - LCP 2.3秒（Google基準は通過だが理想的ではない）

技術的アクションプラン：

即時（本日中）：

• CloudflareでAIクローラーのアクセス許可（完了）
• curlでアクセス検証

1週目：

• 上位50ページのJSレンダリング監査
• 重要コンテンツのSSR実装
• 全FAQにFAQPageスキーマ追加

2～4週目：

• 著者情報付きArticleスキーマ完成
• 速度最適化（LCP 1.5秒目指す）
• 見出し階層監査

継続的：

• Am I CitedでAI引用をモニター
• 施策と可視性の相関を追跡
• 定期的にインフラ監査

重要な気付き：

1. Google順位は技術的負債を隠す - AIはGoogleが補正する問題を露呈する
2. サードパーティインフラも重要 - Cloudflareが知らないうちに大きな障害に
3. クローラーごとに要件が違う - Googlebotで成功＝AIでも成功とは限らない
4. スキーマはAIでより重要 - もはや任意ではない

謙虚な実感：

Googleで技術的SEOは完璧だと思っていましたが、AIクローラーは全く違う現実を見せてくれました。

皆さん、診断のご協力ありがとうございました！