当社が公開できる導入事例は、自社サイト1件だけです。 匿名の顧客事例を数多く並べることもできますが、読む側に検証する手段がない事例は判断材料になりません。この記事では、当社サイト（500ページ超）で実際に何を実装し、何が測れたかを、数字の小ささも含めてそのまま公開します。
この事例の前提
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象 | 当社サイト 0120.co.jp（500ページ超・記事600本超） |
| 実施主体 | 当社（クライアントは当社自身） |
| 検証方法 | URLを開けば実装内容を確認できます |
| 計測 | Google Search Console / GA4（いずれも継続記録） |
| 公開頻度 | 毎月更新 |
この事例の価値は「規模」ではなく「検証できること」です。 構造化データもllms.txtも、ブラウザの開発者ツールで実際に見ていただけます。
実施した内容
1. 構造化データ（JSON-LD）の全ページ実装
| スキーマ | 適用範囲 |
|---|---|
| Article | 全記事（600本超） |
| FAQPage | 全記事（FAQを全記事に設置） |
| BreadcrumbList | 全ページ |
| Organization / LocalBusiness | サイト全体（法人番号・所在地・sameAs付き） |
| Service | 事業ページ（AIO・AI研修・AI開発・MEO・動画） |
Person schema には knowsAbout を付与し、著者が何の専門家かをAIが判断できる形にしています。
なお2026年8月に、事業ページのスキーマを Product から Service に変更しました。当社が提供しているのは役務であり物販ではないためです。Product型はレビュー情報の併記を前提とした型で、レビューを持たない状態で使うと不整合が生じます。
2. llms.txt の設置
AIクローラー向けにサイト情報を整理したテキストファイルを設置しています。サービス名・URL・一言概要・料金の4点を各項目に記載しました。
料金を伏せないことが重要です。 料金が書かれていないと、AIは「料金は要問い合わせ」としか答えられず、比較検討の対象から外れやすくなります。
3. 記事構成の統一
AI検索の引用は、コンテンツの前方に集中します（AIVOの調査では引用の44.2%が最初の30%から抽出）。そこで全記事を次の形に統一しました。
- 冒頭に太字の直接回答を置く（見出しの前）
- 定義文を「◯◯とは、△△です」の形で書く
- FAQ を frontmatter に持ち、FAQPage schema として出力する
- 表と箇条書きを多用し、抽出しやすい形にする
4. 記事の自動公開パイプライン
記事の生成から公開・インデックス送信までをAIで自動化しています。更新から本番反映まで約15分です。
この開発の詳細は自社サイトの開発事例にまとめています。
測れた結果
AI検索経由の流入
2026年7月時点で、週58〜75ユーザー・検索流入全体の約3%です。
正直に申し上げると、この数字は小さいです。 「AI検索がGoogle検索を置き換えた」という段階ではまったくありません。それでも公開しているのは、この規模感を知らずに投資判断をすると期待外れになるからです。
最新値はAI検索経由の集客 実測レポートで毎月更新しています。
AI生成クエリでの表示
Search Console の検索クエリには、AIが生成した会話型のクエリが含まれます。question: を含む条件で抽出したところ、次の記録が得られました。
| 期間 | 件数 | 表示 | 平均掲載順位 | クリック |
|---|---|---|---|---|
| 2026-06-25〜07-24 | 46件 | 219 | 3.5 | 0 |
クリック0件は異常ではありません。 AIがページを読んで回答を生成し、利用者はAIの回答を読んで終わるためです。
ただし限界があります。「表示された」ことは分かっても、「AIの回答に実際に引用されたか」は判別できません。 候補として読まれただけの可能性を含みます。この点を伏せて「引用されました」と説明する会社があれば、根拠を確認してください。
技術面の実測値
| 指標 | 実測値 |
|---|---|
| モバイル LCP | 1.4秒 |
| CLS | 0 |
| 更新から本番反映まで | 約15分 |
計測時点は2026年7月です。表示速度はAI検索の直接の評価軸ではありませんが、クロールと解析の前提として整えています。
この事例から言えること・言えないこと
言えること:
- 構造化データ・llms.txt・記事構成の統一は、特別なツールなしで実装できる
- AI生成クエリでの表示は Search Console で観測できる
- 技術実装は数週間、流入の観測は数ヶ月かかる
言えないこと:
- これをやれば問い合わせが増える、とは言えません。 当社の実測でもAI検索経由は検索流入の約3%です
- 他社サイトで同じ結果が出るとは限りません。業種・競合状況・既存の資産で変わります
- 「引用された回数」は正確には測定できません
1件の事例から一般化はできないという前提で読んでください。
当社が合わないケース
「導入事例をたくさん見せてほしい」というご要望には応えられません。 検証できる事例は自社サイト1件だけだからです。
匿名の顧客事例を並べることは技術的には可能ですが、読む側が確認できない情報を判断材料として提示するのは適切でないと考えています。実際、当社は2026年8月に、それまで掲載していた匿名の顧客事例をすべて撤去しました。
数の多さで安心したい場合は、他社をご検討ください。 検証できる1件で判断したい場合は、お役に立てると思います。
自社で試すなら
この事例の実装は、記事として手順を公開しています。
- GEO対策とは｜7日で始める実践手順 — 診断から実装までの7日間プラン
- AIO診断のやり方｜40項目チェックリスト — 現状の点検
- AIO対策ツールの比較｜無料でどこまで測れるか — 計測の設定
まず自分でやってみて、続けられそうかを確かめてください。 続けられないと判断した場合に、外注を検討する順序が無駄がありません。判断材料はAIO対策を外注すべきかにまとめています。
初回30分の相談は無料・オンライン対応・秘密厳守です。「この事例の中身を詳しく聞きたい」だけでもお受けします。
まとめ
- 当社が公開できる事例は自社サイト1件。理由は検証できるから
- 実施内容は構造化データ・llms.txt・記事構成の統一・自動公開の4点
- 結果はAI検索経由 週58〜75ユーザー・検索流入の約3%（2026年7月時点）
- AI生成クエリで46件・219表示・平均掲載順位3.5、クリックは0件
- 「表示された」と「引用された」は区別できない。この限界を前提に評価する
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