METHODOLOGY
方法論
AI Visibility Index は、公開Webサイト上の情報が検索エンジンやAIに理解されやすい状態かを、4軸・100点満点で評価する診断サービスです。構造化データだけを唯一の根拠とはせず、クロール可能性、基本メタ情報、構造化データ、記述整合性をあわせて評価します。
評価対象
- 対象は公開Webサイトのトップページまたは指定URLです。
- ログインが必要なページ、会員限定ページ、robots や noindex で制限されたページは評価対象外または減点対象になる場合があります。
- 診断はスキャン時点で取得可能な公開情報に基づきます。
4つの評価軸
| クロール可能性 | 公開性、HTTP 応答、noindex、canonical、基本的な取得可否を確認します。 |
|---|---|
| 基本メタ情報 | title、meta description、OGP など、ページの基本的な説明情報を確認します。 |
| 構造化データ | JSON-LD や schema.org の実装状況を確認します。スキーマ型の適合性とフィールド充実度は、この軸の内訳として扱います。掲載を保証するものではなく、理解しやすさを高める要素として扱います。 |
| 記述整合性 | 企業名、業種、住所、営業時間など、サイト上の主要情報が一貫しているかを確認します。 |
スコアの考え方
総合スコアは 100 点満点です。現時点の配点は以下です。
| クロール可能性 | 30点 |
|---|---|
| 基本メタ情報 | 25点 |
| 構造化データ | 25点 |
| 記述整合性 | 20点 |
クロール可能性を重く見るのは、検索エンジンやAIが情報を参照する前提条件だからです。構造化データの内訳として、スキーマ型の適合性とフィールド充実度を確認しますが、独立した4軸にはしていません。
減点条件の例
- クロール可能性: noindex、主要URLの取得失敗、canonical の不整合、クロール阻害要因
- 基本メタ情報: title 欠落、meta description 欠落、OGP の主要項目不足
- 構造化データ: JSON-LD 未実装、schema 型の不適合、必須または主要フィールドの欠落、構文エラー
- 記述整合性: 企業名、住所、営業時間、問い合わせ先、業種表記の不一致
主な確認項目
| クロール可能性 | HTTP 応答、主要URLの取得可否、robots、noindex、canonical、クロール阻害要因 |
|---|---|
| 基本メタ情報 | title、meta description、OGP、共有時の主要メタ情報 |
| 構造化データ | JSON-LD の有無、スキーマ型の適合性、主要フィールドの充実度、構文エラー |
| 記述整合性 | 企業名、住所、営業時間、業種、問い合わせ先など主要情報の一貫性 |
業界平均と比較
- 業界平均は、同一カテゴリ内で診断した対象群から算出します。
- 対象件数、除外条件、計測時点によって変動します。
- 比較対象数が少ない場合は、業界平均を表示しないことがあります。
- 対象件数、評価時点、対象URL範囲はレポート内に明記する方針です。
- 比較指標は参考情報であり、順位や露出を保証するものではありません。
再現性のための前提
- 診断はスキャン実行時点の公開Web情報をもとにしたスナップショット評価です。
- 同一URLでも、サイト更新、robots 設定、構造化データ変更、外部仕様変更によって結果は変わります。
- 同一条件で再診断した場合は同じ評価観点で比較できるよう、4軸と配点は継続診断でも固定します。
- 継続診断では、前回との差分と改善優先順位の更新を重視します。
保証しないこと
- 特定のAIサービスでの掲載、引用、順位、流入、問い合わせ増加、売上増加
- 検索エンジンやAIの仕様変更後も同じ結果が続くこと
- 構造化データの実装のみで成果が出ること
更新と再診断
Starter β では、オンデマンドまたは週次の再診断とスコア推移の把握を通じて、改善の優先順位を継続的に更新します。方法論を更新する場合は、更新日と変更点をレポートまたは案内ページで明示します。