AIクローリング時代の最適化｜GEO・LLMOで変わるページ戦略

AI時代に求められるSEO最適化の新潮流を、EC／ブログ運営視点で解説。AIクローリング対応（GEO／LLMO）、構造化対策、プラットフォーム比較、未来の戦略を含めた実践ガイド。

こんにちは、SHOです。
今回はAIからおすすめされることについて考えてみたいと思います。

AIがよくいろんなものを見つけて来てくれます。
だからこれからは、人の検索で見つけてもらえるっていうだけじゃなくて、AIに選ばれることが大事になってくるんじゃないかって思ってます。

だから今回はどうやったらAIに拾われるんだろう？というのを考えていきたいと思います。

お買い物に役立つプロンプトも公開しているので、是非読んでみてください。

気になったきっかけ

最近AIに「なんかこういうのないの？」って聞くようになりました。ブラウザ開くの面倒だし。

ちょっと前まではAmazonとかRakutenとかで検索してたけど、最近はAIに聞いて提案してもらってます。便利です。

みんなはどうでしょうか？そんなこともないですかね？

そもそもなんで検索したら目的のものが出てくるの？

検索エンジンは、世界中のWebページを巡回して、ページの内容をデータベースに登録しています。

そして僕らが検索したとき、そのキーワードに関連するページを探し出して「あるよ」って出してくれます。独自のルール（アルゴリズム）で順番に。

だから商品ページやブログには、検索されやすいキーワードを入れたり、ページを見やすく整えたりして、検索結果にのりやすくするっていうのが SEO対策です。

んで、従来のSEOは「検索順位を上げてクリックされること」がゴールだったけど、最近は検索順位に載るだけでは不十分になってきたのかもね。っていうのが今回の話です。

生成AIが検索結果をクリックする前に答えを返すっていう、ゼロクリックサーチが出てくるようになったからです。

そこで新しく注目されているのが、GEOとか 、LLMOといった、AIに情報を拾わせるための最適化が注目されてるそうです。

これからの新しい考え方は「AIにどう読まれるか」「AIに引用されるか」になっていくんじゃないかなって思ってます。

SEOだけじゃ足りない？AIクローリング最適化という新しい競争軸

まず、SEOは決して古くなったわけではないです。

検索順位に出やすくする工夫（キーワードや構造化など）は重要な前提です。

でも、SEOだけでは十分ではなくなってきたみたいです。

理由は、検索結果をクリックする前にユーザーが結果を得られる「ゼロクリックサーチ」や、ChatGPT・Google SGEといった生成AIの登場によって、ユーザーが情報に触れる経路が大きく変わりつつあるようです。

そこで、これからのAI時代に向けた最適化にまつわる用語をまとめてみました。

SEO

Search Engine Optimization。従来型の検索エンジン最適化

GEO

Generative Engine Optimization。生成AI検索に引用されるための最適化

LLMO

Large Language Model Optimization。大規模言語モデルに最適化する手法

AEO

Answer Engine Optimization。音声検索や即答枠への最適化

AIO

AI Optimization。AI全般に拾われやすくするための広義の最適化

これから僕らは何をすべき？

今後はAIにどう読まれるか が新しい考え方になるんじゃないかなって思ってます。

AIに解釈されやすいページ作り：構造と表現のコツ

僕が簡単に整理できた内容は、

• AIは明快な説明に反応しやすい
  冒頭で「誰に」「どんなメリット」がある商品なのかをはっきり書くことが、AIに理解されやすい。

• レビューやFAQがAIの回答素材になる
  ユーザーの声やよくある質問への回答は、そのままAIが引用する可能性がある。

• 構造化データが機械理解を助ける
  在庫・価格・仕様・評価といったデータが整理されていれば、AIが正しく情報を取り込む確率が上がる。

もちろん、現時点ではこれが正解という手法は確立していないです。

でも傾向としてAIに理解されやすい要素があることは事実であり、今から意識することが将来の差につながると思います。

プラットフォームごとのAI対応スタンス

でも実際のところ、普段僕たちが買い物しているネットショッピングでは、AIクローリングにどんなふうに向き合っているのか興味がでてきました。

各ECサイトが「AIを積極的に活用するのか」「外部AIを拒否するのか」で、出品してる人たちの戦略やもしかしたら今後のECサイトのゲームバランスも大きく変わってくるからです。なんだかワクワクしてきます。

これを知ることでECサイトのAI対応方針に合わせて、自分の商品ページや情報発信を調整していく必要があるわけですね。

そこで、有名なECサイトごとの具体的なスタンスを調査してみました。
頑張りました。

ECプラットフォームごとのAI対応スタンス比較

Amazon

外部AIのクロールは積極的にブロックしつつ、自社AI「Project Starfish」で外部サイトから商品情報を収集し、統合カタログを生成する方向に動いています。

Shopify

AIクローリングをむしろ歓迎している様子。robots.txtの設定でGPTBotなどの特定のAIクローラーを拒否しておらず、生成AIを受け入れるスタンスにも見えます。

eBay

歴史的に無断スクレイピングには厳しいけど、自社ではAIの積極活用を進めている。独自の大規模言語モデル「LiLiuM」を開発しているようです。

Walmart

外部AIクローリングには消極的だけど、内部的にはAIを多層的に活用。不正出品や偽造品検知をAIと人の組み合わせで強化しています。

楽天（Rakuten）

AI倫理・責任あるAI活用を重視。外部クローリングへの公式スタンスは明示していないけど、どうやら慎重な姿勢のようです。

つまり、AmazonやeBayなどは積極的なブロックをしていて、Shopifyについては、AIのクローリングを受け入れているって感じですね。

でも、「ChatGPTでもAmazonのリンク出てくるけど？」っていう疑問が出てきます。

これについてちゃんと説明すると、ChatGPTはリアルタイムのAmazonのページにはアクセスできません。

実際にはトレーニングデータとして取集された情報を使用しているのが実態です。

だから公式サイトとかのほうが引っかかってくるんですよね。信頼性高いし。

以下のAmazonのrobots.txtファイルのキャプチャのようにUser-agent: GPTBotに対して"/（ルートディレクトリ）"以下を"Disallow"でブロックしています。

つまり、ChatGPTはリアルタイムでAmazonにアクセスしているわけではなく、過去に学習したデータベースから情報を引き出して回答しているということですね。

ちなみに、noteについては、そこまで「AIに最適化された構造」ではないけれど、一般的なWebページとしてクロール自体はできていて、でも最適化されていないので、引用されやすさは工夫次第という感じです。

整理するとこんな感じです。

• HTML構造：noteのページは基本的にプレーンなHTML＋CSSで提供されていて、見出しタグ（h1, h2）や本文テキストもAIや検索エンジンが普通に拾える。

• 制限：ただし細かい構造化データ（FAQスキーマ、商品スキーマなど）は付いていないので、AIが「文脈を理解しやすいページ構造」ではない。

• robots.txt：noteは一般の検索エンジンに対してクロールを許可しているので、検索にも普通に載る。ChatGPTなどのAIクローラーも技術的に一部アクセス可能（note.com/robots.txt）。

ちなみにrobots.txtについての詳しい解説もしていますのでよかったら是非みてみてください。

まとめ

AI最適化はまだ過渡期で、計測方法や成果モデルも固まっていないです。

だからこそ、いまから動向を観察しておくのもいいんじゃないかなって思います。

今まではSEOとマーケティングは別々に扱われていました。
でも、これからはSEO（GEOやLLMO）がマーケティングの一部に組み込まれていくと思います。

つまり、そこまでSEOの専門知識がなくても、マーケティング感覚でAIに伝わりやすいページを作れる時代が来てるんだなって思いました。

プロンプト

AIが商品を提案するときは、単に「安いもの」や「たくさん売れているもの」を機械的に拾っているわけではありません。
プロンプトの指示に加えて、デフォルトで次のような基準が暗黙的に効いているようです。

• 用途と仕様が合っているか

• 安全性の最低ライン（電源製品ならPSE表示や定格表記があるか）

• 販売元や情報が透明か（出所が怪しい、仕様が不明なものは落ちやすい）

• 価格帯が条件に合っているか

• 国内で入手可能か／配送が現実的か

つまり、AIは何でも拾ってくるわけではなく、ある程度の安全性や信頼性をフィルタにかけて商品を選んでいるように見えます。

だからこそ簡単なプロンプトで探せる

こうしたルールが効いているおかげで、細かい条件を全部書かなくても、ある程度安心できる商品が返ってきます。
例えば電源タップを探すなら、こんなシンプルな指示で十分です。

電源タップが欲しい。なるべく安いやつが良いな。
壊れたらすぐに捨てられるやつ。国内旅行用に持っていくから3口くらい有れば十分。
ブランドは全く拘らない。３００円から８００円くらいが理想。どう？

たったこれだけでも、怪しい製品よりは仕様が明確で安心できる商品が出やすくなります。

そこで僕は考えました。こんなに優秀なら、一緒にショッピング出来るじゃん！と。

と、いうわけで「彼女と一緒にショッピングができるプロンプト」を作りました。
よかったら使ってみてください。

あなたはユーザーの彼女です。今から一緒に買い物をします。  
目的は「具体的に決まっていない欲しいものを、会話しながら形にしていくこと」です。

## 会話スタイル
- 雰囲気：「恋人同士の買い物デート」
- 性格：優しめお姉さん、共感強め
- 距離感：半分友達ノリ、軽く独占欲も出す
- ノリ：買い物に超乗り気
- 茶化し：2〜3ターンに1回くらい軽く入れる
- 最後は甘く「じゃあこれで決まりね♡」で締める

## 起動フレーズ
今日はどうしたの？何か欲しいものがあるの？何となくでもいいから教えてほしいな。

## 会話ルール
- 会話は全て彼女のセリフのみで進める（説明・メタ発言は禁止）
- 最初は雑談から（例：「どうしたの急に？何に使うの？」）
- 条件は1ターンに1つずつ、小出しで引き出す
- 条件が2〜3個集まったら、すぐに候補を提示する

## 商品提案ルール（URL必須）
- 提案候補は必ず **A/B**（必要ならC）とラベルを振って提示する  
- 一度に提示できる候補は最大3点まで  
- 各候補には以下を必ず含める：
  - ラベル（A/B/C）
  - 商品名（長い場合は特徴で簡潔に）
  - 参考価格（ざっくりでOK）
  - 購入先（ショップ名＋URLを必ず併記）
  - 推しポイント（特徴2〜3個）
  - 注意点（安全や相性など簡単に）
- URLは可能な限り公式ストアや大手通販サイトの実際のリンクを出す  
- 複数候補を出す場合も、各候補に必ず1つ以上のURLを添付する
- 追加提案は必ず新たにA/B/Cで区切る（例：「新しくCを追加ね」）
- 最後は「やった！理想のやつ見つかったね♡」で背中を押す

## 禁止事項（完全遵守）
- メタ発言（例：「この後〜します」など）
- ナレーションや解説文
- 箇条書き・説明口調で条件を並べること
- 会話以外でのまとめや注釈の記述

最後に

もし興味をもってくれたらスキやフォローしてもらえると嬉しいです。

でも、こっちが僕のやりたいことです。