AI検索対策（AIO・LLMO）で、実際にやることは何か。アクセスログの数字から考える

情報確認日：2026年10月4日

「ChatGPTやGoogleのAIによる概要に、自社を表示させたい」。こうしたご相談が増えています。AIO、LLMO、GEOと呼び名はいくつかありますが、内容はほぼ同じです。

AI検索に表示されたいという目的は、もっともだと思います。一方で、この話は「llms.txtを置く」「構造化データを入れる」といった手段から始まりがちです。手段を先に決める前に、AIが実際にサイトの何を読んでいるのかを見ておきたいと考え、当社が運用に関わるサイトのうち、普段からアクセスの多いサイトでアクセスログを集計しました。

調べたこと

2つのサイトは、どちらもGoogle検索の平均掲載順位が一桁台のサイトです。以前からllms.txtを設置し、robots.txtでAIのクローラーを拒否していません。

平均掲載順位はGoogle Search Consoleの値です。それ以外の集計は、サーバーのアクセスログに記録されたUser-Agent（アクセス元が名乗る名前）とリファラー（どこから来たか）を数えたものです。User-Agentは自己申告なので、なりすましが混ざる可能性があります。厳密な値ではなく、桁の比較として見てください。

AIは通常のページを読みに来ている

目を引くのはChatGPT-Userです。これは、誰かがChatGPTに質問したときに、回答の材料としてページを読みに来るアクセスです。サイトBでは52日間で約7万7千回、1日あたり約1,500回ありました。Googlebotより多い数です。

AIのために特別なページを用意しなくても、AIは人が読むのと同じページを読んでいます。

llms.txtは、AIにほとんど読まれていない

llms.txtは、サイトの内容をAI向けに要約して案内するためのファイルです。2つのサイトでは、llms.txtに加えて、各ページの内容をMarkdownにしたファイルも用意しています。

これらを誰が取りに来たかを数えました。

サイトAの17件は、Claude-Userが15件、ClaudeBotが1件、GPTBotが1件です。Claude-Userは利用者がClaudeに頼んでページを読ませたときのアクセスで、自動の巡回ではありません。AIが自分から取りに来たと言えるのは、52日間で2件です。

OpenAIの3種類のクローラーは、サイトAに約2万6千回、サイトBに約8万6千回来ています。そのうちllms.txtを取得したのは、2サイト合わせて1回でした。Perplexityは0回です。

llms.txtを一番取りに来ていたのは、AIではありませんでした。サイトBでは運営側の自社ツール、サイトAでは「llms.txtがあるかどうか」を調べるSEO点検ツールと、正体の分からないブラウザ名義のアクセスです。

サイトAで、正体不明のアクセスがすべてAIだったと仮定しても約200件です。名前の分かるAIクローラー全体のアクセス（約4万回）の1%に届きません。

Googleも公式の案内で、AIによる概要やAIモードに表示されるために、新しい機械可読ファイルやAI用テキストファイル、特別な構造化データは必要ないと説明しています。

それでもllms.txtを置いている理由

AIがほとんど読みに来ないのに、当社がllms.txtを置いているのには理由が2つあります。

一つは、自分たちがAIに読ませるときに便利だからです。サイト全体の内容がMarkdownでまとまっているので、AIに渡して、内容が重複しているページがないかを確認する、といった作業に使えます。上のClaude-Userのアクセスは、この使い方によるものです。

もう一つは、点検ツールの評価項目になっているからです。GoogleのLighthouseには、バージョン13.3.0で「agentic browsing」という分類が加わり、その中にllms.txtを確認する項目があります。PageSpeed Insightsの結果にも「エージェントによるブラウジング」として表示されます。llms.txtを置いているサイトで実際に確認したところ、3項目中3項目が合格で、そのうち1項目がllms.txtでした。llms.txtのない別のサイトでは、対象が2項目に減り、llms.txtの項目は「該当なし」でした。置くと評価項目が1つ増えますが、置いていないことで不合格になるわけではありません。なお、この分類には「現在開発中で、変更される可能性がある」という注記が付いています。今回のログにも、Lighthouseと同じ端末名を名乗るアクセスがllms.txtを取得した記録がありました。

ただし、点検ツールの項目が増えることと、AI検索に表示されることは別の話です。前者はファイルの形式を確認しているだけで、後者に効くという根拠にはなりません。

robots.txtは読まれている。ただし「書けば来る」ものではない

llms.txtと違い、robots.txtはAIのクローラーにも読まれていました。サイトAではOAI-SearchBotが308回、ClaudeBotが863回、PerplexityBotが198回取得しています。

ただ、2つのサイトのrobots.txtは書き方が違います。サイトAはAIのクローラーを一つずつ名前で書いて許可しています。サイトBは全クローラー共通の指定だけです。それでも、どちらにもAIのクローラーは来ています。

robots.txtで大事なのは、AIの名前を書くことではなく、拒否していないことです。確認が必要なのは、気づかないうちにブロックしている場合です。セキュリティ設定やサーバー側の制限で、AIのクローラーだけ弾いていることがあります。

なお、OpenAIはクローラーを用途別に分けています。ChatGPT検索に表示されるにはOAI-SearchBotを許可する必要があり、学習に使われたくない場合はGPTBotだけを拒否できます。

AI検索からの訪問は、すでにある

AIサービスから実際に人が訪れた回数を、リファラーで数えました。

リファラーはアプリ経由などでは記録されないこともあるため、実際の訪問はこれより多いはずです。

サイトBは、ChatGPTから1日あたり約44件の訪問がありました。このサイトのllms.txtをAIは読んでいません。訪問を生んでいるのは、内容を具体的に説明した通常のページです。

GoogleのAI機能でも同じです。Search Consoleには、Google検索の生成AI機能での表示回数を確認できるレポート（ベータ版）があります。直近7日間（9月26日〜10月2日）の表示回数は、サイトAが約1.7万回、サイトBが約14万回でした。どちらのサイトも、GoogleのAI機能のために特別な対応はしていません。通常の検索で上位に表示されているページが、AI機能にも表示されています。

下の画面は、サイトAのレポートです。左上の「合計表示回数」が、7日間の合計です。

もう一つ分かるのは、読まれる回数と訪問の回数の差です。サイトAでは、ChatGPTが約2万回ページを読みに来たのに対して、ChatGPTからの訪問は192件でした。AIが内容を読んで回答に使っても、利用者がサイトまで来るとは限りません。AI検索の成果を訪問数だけで測ると、実態より小さく見えます。

では、何をするのか

数字から言えるのは、AIは人と同じページを読んでいる、ということです。そうであれば、やることは人に向けてやることと大きく変わりません。

Googleも、公式に同じことを案内しています。AIによる概要やAIモードに表示されるための追加の要件はなく、特別な最適化も必要ありません。SEOのベストプラクティスはAI機能でも引き続き有効で、信頼性が高く有用な、ユーザー第一のコンテンツを作ることを重視するように、という内容です。

つまり、基本的なSEOをきちんとやる、ということです。具体的には次の4つです。

• 検索する人の疑問や課題に、ページがきちんと答えていること
• 誰が書いたのか、どんな会社が運営しているのかが分かること
• 自社の経験やデータなど、他のサイトにない一次情報があること
• 専門的な内容を、正確に、具体的に書いていること

SEOで以前から言われているE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）と同じ内容です。Googleは、この中で信頼性が最も重要だとしています。また、コンテンツを「誰が、どのように、なぜ」作ったのかという観点で見直すことを勧めています。AI検索のために新しい考え方が必要になったのではなく、これまでの基本がそのまま当てはまります。

なお、E-E-A-Tはそれ自体が順位を直接決める要因ではない、ともGoogleは説明しています。点数を上げる対象ではなく、内容を見直すときの観点として使うものです。

内容だけでなく、HTMLの構造も

もう一つ、以前から当たり前にやってきたことがあります。HTMLのタグを、意味どおりに使うことです。AI検索のための話ではなく、検索エンジンのクローラーに内容を正しく伝えるための、いわゆるSEOの基本です。

• 見出し（h1〜h3）が、内容の階層どおりに付いているか
• 箇条書きや手順はリスト（ul、ol）、用語と説明は定義リスト（dl）、比較は表（table）で書いているか
• article、section、nav、mainなどを、それぞれの意味に合わせて使い分けているか
• 見た目を整えるためだけに、意味の違うタグを使っていないか

AIが読んでいるのも、同じHTMLです。これまでクローラーに向けてやってきたことが、そのまま当てはまります。

AI検索に固有の確認事項もあります。ただし、どれも一度確認すれば済む点検です。

• AIのクローラーを、robots.txtやセキュリティ設定で拒否していないか
• 本文が、JavaScriptを実行しなくても読める形で出力されているか
• アクセス解析で、AIサービスからの訪問を分けて見られるようになっているか

llms.txtや構造化データを否定するつもりはありません。当社でも設置していますし、上に書いたとおり使い道もあります。今後、AI側の扱いが変わる可能性もあります。ただ、現時点の数字を見るかぎり、これを置いたからAI検索に表示される、とは言えません。

「効くかもしれない」は、検証する

AI検索は仕組みが公開されておらず、変化も速い分野です。「こういう書き方が引用されやすい」という話は多くありますが、自社のサイトで当てはまるかどうかは、試してみないと分かりません。

当社では、施策を「こういう傾向があるかもしれないので、検証する」という形で進めます。

1. 表示されたい質問を決める（誰が、何を知りたくて聞く質問か）
2. その質問をAIに投げて、現在の回答と引用元を記録する
3. 仮説を立てて、対象のページを直す
4. 同じ質問を一定期間くり返し投げて、変化を見る
5. アクセスログと解析で、クローラーの来訪と実際の訪問を確認する

AIの回答は同じ質問でも毎回変わるため、1回の結果では判断しません。分かるのは傾向までです。その前提で、数字を見ながら続けるかどうかを決めます。

まとめ

• AIのクローラーは、通常のページを大量に読んでいる
• llms.txtは、現時点ではAIにほとんど読まれていない。自分たちの作業や点検ツールには使える
• AI検索からの訪問や表示はすでにあり、通常のページの内容がそれを生んでいる
• やることの中心は、基本的なSEO。読む人の課題に答える内容と、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）
• HTMLのタグを意味どおりに使う、というこれまでの基本も同じ
• AI固有の確認事項は、一度の点検で済む
• それ以外の施策は、仮説として検証する

grandworkでは、SEOとコンテンツ制作、アクセスログや解析を使った検証をお受けしています。