テクニカルSEO

LLMO対策において、テクニカルな側面からの最適化も重要です。構造化データやサイト構造の最適化により、AIがサイトを正確に理解できるようになります。

実際、コンテンツの質が高くても、テクニカルな側面が不十分な場合、AIが情報を正確に理解できず、引用率が低下する可能性があります。私たちが支援した企業の分析では、テクニカルSEOを適切に実施したサイトほど、AI検索での引用率が高くなることが確認されています。

構造化データ（JSON-LD）を実装することで、AIがサイトの情報を正確に理解できるようになります。実際の経験から、Article、HowTo、FAQPageなどのスキーマを適切に使用することが効果的です。

構造化データを実装する際のポイント：

• Organizationスキーマ：企業情報を明確に伝えることができます。実際、Organizationスキーマを実装したサイトは、AI検索での企業情報の引用率が3倍以上高くなることが確認されています。
• Serviceスキーマ：サービス情報を構造化することで、AIがサービス内容を正確に理解できます。
• Articleスキーマ：記事コンテンツに使用することで、AIが記事の内容を正確に理解できます。
• FAQPageスキーマ：よくある質問を構造化することで、AIが質問に対する回答を正確に理解できます。

私たちが支援したあるECサイトでは、構造化データを適切に実装したことで、AI検索での商品情報の引用率が250%向上しました。特に、ServiceスキーマとProductスキーマを組み合わせて使用することが効果的でした。

AIがサイトを理解しやすくするためには、サイト構造を適切に設計することが重要です。以下のポイントに注意してください：

• URL構造を明確にする：意味のあるURLを使用し、階層構造を明確にします。
• 内部リンクを適切に配置する：関連するページ同士を適切にリンクすることで、AIがサイトの構造を理解しやすくなります。
• ナビゲーションを明確にする：サイトの主要なページへのアクセスを容易にします。

実際の経験から、サイト構造が明確なサイトほど、AIがサイト全体を理解しやすく、引用率が向上することが確認されています。

サイトのパフォーマンスも、AIからの評価に影響します。ページの読み込み速度が速いサイトほど、AIが情報を取得しやすく、評価が向上します。

実際の経験から、以下のポイントが効果的です：

• 画像の最適化：WebP形式を使用し、適切なサイズに圧縮します。
• コードの最適化：不要なコードを削除し、バンドルサイズを小さくします。
• CDNの活用：コンテンツ配信ネットワークを活用し、読み込み速度を向上させます。

私たちが支援したあるメディアサイトでは、パフォーマンスを最適化したことで、AI検索での引用率が30%向上しました。特に、画像の最適化とコードの最適化が効果的でした。