SEOをやっているサイトは、AI対応もしているのか——6,590施設のクロス集計
構造化データの地域差はSEO投資の差なのか。全国調査の保存HTMLから SEO投資の代理指標を抽出し、AI検索対応との連動を実測した。半分は連動し、半分は連動していなかった。
#LLMO
「LLMO」タグが付与された記事の一覧です。
自分の都道府県の状況を見る——美容関連クリニックAI可読性調査、県別データを公開しました
全国7,643施設の外形調査を47都道府県別に集計し、データベースとして公開した。自分の地域の施設数と機械可読性の分布を、全国値と並べて確認できる。
東京2,159施設の実測——美容関連クリニックのAI可読性は、全国とどう違うか
全国調査7,643施設のうち東京は2,159施設と最大の集積である。AIクローラー全許可89.7%、llms.txt 11.2%、構造化データ47.1%。全国値との差と、その読み方を整理する。
AIはFAQをそのまま引用するのか——150回の実測
「FAQを書けばAIにそのまま引用される」という通説を、30問×5つのAI検索環境・150応答で実測した。逐語一致はゼロ。そして検索自体が起きないことが多いという、より重要な事実。
全国7,643施設に広げて確かめた——美容関連クリニックのサイトは、AIに読める状態か
大阪400施設の外形調査を全国に拡大し、美容関連クリニック7,643施設の機械可読性を全数調査した。AIクローラー全許可88.7%、llms.txt 9.1%、構造化データ40.0%。そして登録URLの約1割が到達不能だった。
大阪の美容関連クリニック400施設は、AIに読める状態か——外形調査
大阪府で美容外科・美容皮膚科・形成外科・皮膚科を標榜する400施設の機械可読性を外形調査した。AIクローラー全許可89%、llms.txt設置10%、構造化データ52%。医療機関側の「備え」の現在地。
自院がAIにどう見えるか、自分で確かめる方法
特別なツールなしで、自院がAI検索上でどう扱われているかを観察する手順。質問の作り方、試すべき環境、記録の付け方、そして1回の結果で判断してはいけない理由。
AIに引用されるための施策に、学術的な裏づけはあるか——GEO研究を医療の文脈で読む
生成エンジン最適化（GEO）には実測に基づく研究が存在する。代表的な2つの研究の知見を整理し、医療機関の情報発信にどう翻訳できるかを検討する。
LLMOを解説するサイト自身は、AIに読める状態か——67サイトの外形調査
AI検索最適化を解説する国内67サイトの機械可読性を外形調査した。AIクローラー全許可93%、llms.txt設置27%。解説する側の「備え」の実態と、医療機関側との比較。
AIのおすすめに、新しいサイトは出てこない——公開2日目からの定点観測
公開直後のサイトはAIの推薦リストに現れない。可読性と推薦の間にある距離を、本サイト自身を被験体として定点観測していく記録の第1回。
AI検索に反映されるまで、どれくらい待つべきか
AI検索への反映は、公開直後に安定するとは限りません。公開後すぐに判断せず、いつ観察し、いつ技術的な問題を疑うべきかを整理します。
AIに、あなたのクリニックはどう紹介されているか
患者がAIに医療機関を相談したとき、クリニックや医師はどのように比較されるのか。AIに自院の情報が正しく伝わるよう、ホームページ・医師情報・口コミ・症例・FAQで整えておきたい情報を整理します。
内容の質だけでAIに紹介されるのか
「良い記事を書けばAIに紹介されるのか」という問いを起点に、内容の質に加えて、外部参照情報・SEO資産・口コミ・被リンク・指名検索・ブランド認知といった信頼の手がかりが、医療機関のAI検索での扱われ方にどう影響し得るかを整理します。
自院のAI検索対策を、一度AIに聞いただけで終わらせてはいけない理由
AIに一度質問すれば、自院の見え方や改善点はある程度分かります。しかしAIの回答は、質問文・モデル・会話の流れ・時期によって変わります。一度の回答だけで対策を判断するのは危険です。医療機関がAI検索でどう扱われるかを継続的に観察するための前提を整理します。
AI回答に登場する条件
GEOの基礎と、LLMO・SEOとの関係を整理。医療機関が生成AIの回答に登場するための文書づくりを解説します。
LLMO入門：AIに引用される条件
ChatGPT Search / Perplexity / Google AI Overviewsで、自由診療クリニックの情報がどう扱われるかを整理し、引用されるための文書づくりと表記の揃え方を解説します。