I-11 WEBMARKSも実践中:AIO着手の考え方
自社サイトでAIOにどう向き合っているか、着手の考え方として紹介する
このレッスンの狙い:自社の取り組み方を切り口に、AIO対応に着手するときの考え方の順番をイメージできる
最終更新: 2026-07-23
この記事の要点
- 自社の取り組み方を切り口に、AIO対応に着手するときの考え方の順番をイメージできる
- 診断の仕組みを、まず自分たちにも向ける
- 技術基盤の点検を最初に置く理由
ここからは少し目線を変えて、私たちWEBMARKS自身の話をします。派手な成果を誇るためではなく、AIOに実際に取り組む会社が、どんな順番で手を動かしているのかを、隠さずそのまま見ていただくためです。WEBMARKS社内には、AIO診断を人力の勘ではなく仕組みとして回すための自動化ツールが実際に稼働しています。この回では、その仕組みが実際にどんな順番でチェックを進めているかを、そのまま種明かしします。
診断の仕組みを、まず自分たちにも向ける
WEBMARKS社内には、企業のURLを1つ入れるだけでAIO診断を全自動で行う仕組み(社内では「aio-scan」と呼んでいます)があります。
- 技術クロール
- Ahrefs外部データ取得
- AI検索可視性プローブ
- 競合比較
- 7軸100点満点のスコアリング
本来は見込み客や商談前診断のための仕組みですが、同じ考え方をもとに、自社サイト(webmarks.co.jp)の月次点検も別途組み立てています。商談用の仕組みと自社向けの点検が、同じ「実測から入る」という土台を共有している、という点が着手の一貫性を支えています。
技術基盤の点検を最初に置く理由
I-07で整理した技術基盤→コンテンツ→信頼性→計測という4つの打ち手のうち、この仕組みが最初に手をつけるのは技術基盤です。robots.txtで主要なAIクローラーの巡回を許可しているか、llms.txtや構造化データが入っているか、ページがJavaScriptに強く依存していないかを確認します。
注意
スコアリングの設計上、JavaScript依存度が高いと判定されたサイトは、他の項目がどれだけ良くても総合60点が上限になるという足切りが組み込まれています。AIに技術的に読めない状態では、どれだけ良い文章を書いても評価のしようがない、という順番の思想がここに表れています。
取得は対象サイトへのGETのみ・最大10ページに絞り、ログインやフォーム送信は一切行いません。
「たぶん大丈夫」で終わらせず、実測から入る
次に行うのは、思い込みではなく実測です。業種やサービス内容から、見込み客がAIに聞きそうな日本語の質問を10問ほど用意し、実際に検索した結果に自社が登場するか、代わりに誰が登場するかを1つずつ記録します。
ポイント
ここで得られるのは「検索が参照するインデックス上の露出」の実測であり、ChatGPTの回答そのものを保証するものではありません。この違いを曖昧にしないことを、社内でも徹底しています。
一度きりで終わらせず、月次のループに乗せる
自社の月次点検は、実測と改善を毎月回す設計になっています。
- Ahrefs Brand Radarで言及量・SoV・引用ページを追跡
- curlでllms.txt・構造化データの実態を確認
- 改善アクションを3点に優先度づけ
- 社内承認を経て記録
curlでの確認は取得がGETのみで、本番サイトへの書き込みは一切行いません。
数字を作らないという約束も、そのまま実装になっている
I-01で約束した「数字や実績には出典と時期を添える」という姿勢は、この仕組みの中にもそのまま組み込まれています。診断の途中で企業プロフィールを推定する場面はありますが、推測の実績数字を作ることは禁止されており、データが取得できなかった項目は「※データ欠損」と明記したまま診断を続けるルールになっています。ここでお見せしたのは仕組みの中身であって、自社の点数そのものではありません。皆さんに持ち帰ってほしいのは点数の中身よりも「どの順番で手をつけるか」という考え方です。
実践ステップ
- 自社(または担当先)のrobots.txtを開き、主要なAIクローラーの記載がどうなっているかを確認する
- 主要ページのHTMLソースを開き、構造化データ(JSON-LD)が入っているかをざっと確認する
- ページの本文がJavaScriptなしでもソース上にそのまま存在するかを確認する
- 自社名や主要サービス名についてAIに聞かれそうな質問を3つ書き出し、実際に検索して自社が登場するか記録する
- 同じ質問を月1回振り返る日を、先にカレンダーへ入れておく
まとめ
WEBMARKSがAIOに着手するときの順番は、技術基盤の点検→実測→月次のループという3段階に集約されます。特別な発想ではなく、診断ツールの設計そのものに組み込まれた優先順位です。派手な成果を語るための事例ではなく、同じ物差しを自分たちにも例外なく当てるという姿勢こそが、この回で持ち帰ってほしい考え方です。次のI-12では、序編全体を振り返りながら、ここまでによくある疑問にまとめて答えていきます。
このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。
確認テスト
選択肢をクリックすると、その場で正誤と解説が表示されます。
Q1. aio-scanのスコアリングでは、JavaScript依存度が高いと判定されたサイトは、他の項目がどれだけ良くても総合60点が上限になる。
スコアリングの設計上、JavaScript依存度が高いサイトは総合60点が上限になる足切りが組み込まれていると本文にある。
Q2. aio-scanの診断フローで最初に行われる工程はどれか。
診断フローは技術クロール→Ahrefs外部データ取得→AI検索可視性プローブ→競合比較→スコアリングの順で進む。
Q3. aio-scanのデータ取得方法について本文が述べているのはどれか。
取得は対象サイトへのGETのみ・最大10ページに絞り、ログインやフォーム送信は一切行わないと明記されている。
このレッスンのFAQ
Q. WEBMARKSは自社にもAIO診断を行っていますか?
はい、行っています。商談用のaio-scanと同じ「実測から入る」考え方をもとに、自社サイトの月次点検も別途組み立てています。
Q. 診断でデータが取得できなかった場合はどう扱われますか?
推測で実績数字を作ることはせず、「※データ欠損」と明記したまま診断を続けるルールになっています。
Q. なぜ技術基盤の点検を最初に行うのですか?
AIに技術的に読めない状態では、どれだけ良い文章を書いても評価のしようがないためです。この順番の思想はJavaScript依存度による60点上限の足切りにも表れています。