擴大到全國 7,643 家機構加以查證——美容相關診所的網站，是否處於 AI 可讀的狀態
我們將大阪 400 家機構的機器可讀性調查擴大到全國，對 7,643 家美容相關診所的機器可讀性進行了全數調查。AI 爬蟲全部允許 88.7%、llms.txt 9.1%、結構化資料 40.0%。而且登記 URL 中約有一成無法連通。
分類
LLMO
LLM 最佳化（Large Language Model Optimization）的原則。整理易於被引用的文件結構、entity 設計、E-E-A-T、明示出處的實務。
相關 entity: LLMO / LLM最適化 / 引用最適化 / E-E-A-T
大阪的美容相關診所 400 家，是否處於 AI 可讀狀態？——機器可讀性調查
針對大阪府標榜美容外科、美容皮膚科、整形外科、皮膚科的 400 家機構進行機器可讀性調查。AI 爬蟲全部允許 89%、llms.txt 設置 10%、結構化資料 52%。醫療機構端「準備」的現況位置。
解說 LLMO 的網站本身，是否處於 AI 可讀的狀態？——67 個網站的機器可讀性調查
我們對解說 AI 搜尋最佳化的 67 個國內網站進行了機器可讀性調查。全面允許 AI 爬蟲者佔 93%、設置 llms.txt 者佔 27%。解說一方「準備狀況」的實態，以及與醫療機構一方的比較。
只靠內容品質就能被 AI 介紹嗎
以「寫出好文章就會被 AI 介紹嗎」這個問題為起點，整理除了內容品質之外，外部參照資訊、SEO 資產、評論、反向連結、指名搜尋、品牌認知等信任線索，可能如何影響醫療機構在 AI 搜尋中被對待的方式。
LLMO 入門：被 AI 引用的條件
整理美容（自費診療）診所的資訊在 ChatGPT Search / Perplexity / Google AI Overviews 中如何被處理，並說明為了被引用該如何撰寫文件與統一表記。