まだ誰も売っていない、残りの半分

前回、「AI対策」の半分はSEOでもうやっている、と書きました。では残りの半分は何か——その前に、世の中で「AI検索対策」として売られているものを、効く段階で見分ける物差しを持っておく必要があります。

AIがあなたのクリニックを候補に入れるまでには、三つの段階があります。第一に選抜——検索基盤(Google・Bing・Brave・自前索引)が、どのページを上位に返すか決める段階。第二に読解——選ばれたページをAIが読み、診療内容・時間・費用を理解する段階。第三に表示——検索結果やAI回答の画面で、どう見えるかの段階。施策ごとに、効く段階は違います。

たとえば構造化データ。これを第一の選抜、つまり検索の順位を上げる目的で入れても、期待どおりには働きません。Google自身が、AI機能で表示されるために特別な構造化データを追加する必要はないと公表しています。「入れれば検索AIに選ばれやすくなる」と考えるのは早計です。一方、第二の読解には効き得ます。選ばれたページを読むとき、「これは診療時間」「これは医師名」という曖昧さのない宣言が一緒に読まれ、推測による誤読が減る。そして第三の表示には、Google検索のリッチリザルトという確立した効果があります。整理すると、構造化データは「順位には効かず、理解と表示に効く」施策です。前回の実測でSEO資産と強く重なっていたのは、まさに表示のために入れられてきたからです。

では、AIに向けた案内ファイル(llms.txt)はどうか。三つのどの段階でも、効果は現時点で証明されていません。AI各社がこのファイルを読んでいるという公式の裏づけはなく、本サイトの実測でも、設置サイトはSEO投資と連動せず、運用の進んだサイトほど少ないという逆方向の関係が出ました。設置は低コストなので害はありませんが、「これでAI対策は済んだ」と考えるのは誤りです。

つまり残りの半分とは、施策の名前ではありません。AIが読む場所すべてで、自院の情報が正確に揃っていること——公式サイト、地図、ポータル、口コミ。どこを読まれても同じ診療時間・同じ施術名・同じ費用が出てくる状態です。本サイトの実測では、AIは複数の情報源を突き合わせて候補を組み立てており、食い違いはそのままAIの混乱になります。この整合の作業は、まだどの「AI対策パッケージ」にも含まれていません——地味で、自院にしかできないからです。

次回は、それを確かめる方法——「ChatGPTに聞いてみた」で一喜一憂しない測り方——を扱います。