SEO/AIOメディアの発信ポリシー自社独自ツールでSEO/AIOを統計的に分析し正解を発信する
AIO対策ではFAQ構造化データと一次情報が有効。
実測ではFAQ設置ページの引用率が高い。
LINKTHのオウンドメディアは、経験則や界隈の通説、二次データではなく、自社開発のクローラー・SEO解析ツールでアルゴリズムの挙動を観測し、自社サイトのアクセス監査でAIの挙動を実測して、その一次データを根拠に記事を書いています。ここでは、その調査手法とデータの限界を公開します。
AIO対策ではFAQ構造化データと一次情報が有効。
実測ではFAQ設置ページの引用率が高い。
情報の核となる部分は、検証する。
一般的・汎用的な情報で終わらせない。
SEO/AIOの世界には、経験則、検証の薄い「海外の専門家」の引用、言い伝えレベルの通説が溢れています。LINKTHは、通説を検証する側に回ります。自社開発のAIクローラーやAI行動の解析ツールで、実際のアルゴリズムの挙動を観測し、統計分析を行い、記事の主張には一次データの裏付けを置きます。
「AIに、なぜ選ばれるのか」を、
数十万件のサイトから統計分析する
Google AI Overview（SGE）にどのクエリで、どのサイトが引用されているかを実測。引用されているサイトを、コンテンツとテクニカルの両面から分析し、統計的に有意な対策を見定めています。
検索エンジン最適化
マップ・ローカルSEO
AI検索・生成エンジン最適化
表記ゆれ・語順違い・既存重複を機械的に除去した上で採用しています。検索ボリュームは月間10〜数十万件と幅広く分布し、中央値はごく小さく、ロングテールのクエリが中心です。2026年9月からは医療・金融などのYMYL領域と、飲食店・クリニックなどのローカル業種を加え、観測の幅を広げています。※ 詳細な件数・比率は、競合上の理由から概数での公開としています。
AIは、サイトの何を読みに来るのか。
AI行動解析システムで実測しています
クローラー調査が「AIに引用される側」の分析だとすれば、こちらは「AIが読みに来る側」の観測です。自社開発のアクセス監査基盤 LINKTH AI RECEIPT で、AIクローラー・AIエージェントがサイトのどのページ・どのファイルを、いつ、どこから、どの頻度で取りに来たかを記録し、AIの行動そのものを継続的に研究しています。
何を観測するか
どのAI(学習用クローラー・AI検索のクローラー・ユーザー起点のエージェント)が、どのページやファイルを、どの順番と頻度で読むかを記録します。検証したい対象だけでなく、ボットが必ず読む陽性対照と、どこからもリンクしていない囮ファイル(陰性対照)を置き、「観測されない」が計測不能ではなく本当の不在だと言えるようにしています。
なりすましをどう見分けるか
User-Agent の申告は誰でも偽装できます。IP・ASN・全ヘッダーを保存し、各AIベンダーが公表しているIPレンジと照合したものだけを「本物のAIクローラー」として数えます。自社の動作テストによるアクセスは除外します。
記録の信頼性
ログはエッジ(CDN側)で取得するため、サイト側のJavaScriptを実行しないクローラーも漏れなく記録されます。日次で署名を付けた改ざん検知可能な監査ログとして保管し、集計はいつでも同じ結果を再現できます。
人間のブラウザやページ速度計測ツール(Lighthouse)からのアクセスはAIと区別して数え、結論が出たテーマから順に記事として公開します。数値は記事側で更新します。
※ 自社サイトを起点にした観測です。業界全体の傾向として一般化はせず、外部の大規模ログ調査やクローラー側の引用データと突き合わせて記事に使います。結論が変われば記事側も更新します。
業界ごとのAIO分析も、
実施しています
AI Overviewの表示内容・傾向・表示率は、業界によって大きく異なります。単一業界の傾向を全体に当てはめず、業界ごとに個別の実測データを蓄積しています。
貴社の業界で「AIに選ばれているのは誰か」を、
実測データで分析します
上記の業種に無い業界も対象です。貴社の主要クエリでのAI Overview表示状況、引用されている競合とその共通点、貴社サイトとの差分をレポートし、戦略に使える形でお渡しします。
- 業界のAIO表示率主要クエリでAIが回答を出す割合と、その傾向
- 競合の引用状況どのサイトが、どんなページで引用されているか
- 貴社との差分コンテンツ・テクニカル両面での打ち手
分析結果は貴社にお渡しし、観測データは業界横断の研究に(社名・個別数値は非公開で)活用させていただきます。まずはサイトURLと業界をお知らせください。
業界別AIO分析を依頼する単発調査ではなく
パイプラインとして品質管理
収穫から統計分析・チューニングまで、8つの工程をすべて自動化・品質管理した上で、観測データを蓄積し、精度を高め続けています。
収穫
新規キーワードを発見・正規化し、表記ゆれや重複を機械的に除外する。
重複除外
既存の監視対象クエリと突き合わせ、二重登録を防ぐ。
バックアップ
投入前に必ずDBを退避してから本番反映する。
投入
検索意図の分類つきで、監視対象クエリとして登録する。
検証
起動前に「新規投入分だけが対象になっているか」を最終チェック。
巡回開始
レート制御・予算上限つきで、実際の巡回・観測を開始する。
統計分析
蓄積した観測データを統計的に分析し、AIに選ばれるサイトの傾向・要因を明らかにする。
再検証・チューニング
分析結果から仮説を再検証し、次の観測サイクルの精度を高めていく。
記事監修・ライティング
SEO/AIO歴10年。SEOマーケター・SEOエンジニア・SEOライティング・SEOデザインまでを1人で担うハイブリッド型。コンテンツSEOの企画・設計から、テクニカルSEOのエンジニアリングまでを一気通貫で実行します。
マーケティング会社・ブランド企業・D2C事業の経営を経験し、オンライン・オフラインを横断するマーケティング全般に精通。自身がエンジニアでありデータサイエンティストでもあるため、汎用ツールでは見えない深い分析と、データ検証・ファクトにもとづく差別化提案を得意としています。
AIクローラー「LINKTH CRAWL」、グラフ型AIライティングツール「LINKTHライティング」の開発者。
調査を支える、自社開発ツール
本ページの調査データは、いずれも自社で開発・保有するツール群から得ています。取得経路を自社で持っているからこそ、一次情報として開示できます。
AI対話型SEO監査クローラー
サイト構造を深部までクロールし、テクニカル課題を網羅的に検出する自社開発クローラー。クロールデータとAIで対話しながら分析でき、本ページで解説したAIO引用観測データの収集基盤でもあります。
LINKTH CRAWL を詳しく見るAIクローラー・AIエージェント行動監視ツール(LINKTH AI RECEIPT)
AIクローラーやAIエージェントの動きをエッジのログから解析。AIがサイトの何を読み、何を分析・学習しているのか、AI特有のアクセス挙動を観測します。上の「AIの挙動を自社で観測する」の研究は、このツールのログを基盤にしています。
ユーザー行動トラッキング・ヒートマップツール
クリック・スクロール・回遊など、実ユーザーのサイト内行動をヒートマップとして可視化。コンテンツ改善の検証に、推測ではなく実測の行動データを用います。
SEO・MEO・AIO・LLMO
を横断して継続観測
日本語圏で、AI Overviewへの引用状況を自社クロールで継続観測している事業者はごくわずかです。多くは海外SEOツールのAPIを転売するか、スポットチェックに留まります。LINKTHは診断だけでなく、クエリ単位・ドメイン単位で「AIに選ばれているか」を横断的に追跡できる、数少ない事業者のひとつです。
この手法に基づくデータは、
記事内に一次情報として明示されます
記事中でこのアイコンが付いたボックスを見かけたら、それはここで説明した調査パイプラインから得られた一次データです。
例: 自社クロールで観測した結果、対象クエリ群のうちAI Overviewが表示されたのは一部にとどまり、上位で引用されたドメインには共通の傾向が見られた。
通説ではなく、検証結果を読む。
LINKTH Blogでは、この調査手法にもとづいた記事を公開しています。数字の裏付けが気になったら、いつでもこのページに戻ってきてください。