レポート2026年6月

State of AI Visibility

ウェブはそもそもAI検索向けに作られていません。データがそれを裏付けています。WhoCanFindMeで実行された公開AI Readinessチェックからわかったこと、つまり誰が見つけられていて、誰が見えていないのか、そしてその理由をここにまとめました。

WhoCanFindMe · 2026年6月に公開

42件の公開監査に基づく

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プライバシー: すべての調査結果は集計・匿名データであり、公開されているチェックのみから算出されています。無料AIチェックの結果は、誰が実行したかにかかわらず既定で公開されます。ブランド名、会社名、ドメインURLはここには一切表示されません。個別の結果にこのページからアクセスすることはできません。詳しい手法を読む。

主な調査結果

ほとんどのウェブサイトはAI検索から見えていません。

監査対象サイト全体でのAI Readinessスコアの中央値は68/100で、「部分的に可視」の帯域にあります。平均値は61/100です。これらの指標から見て、ウェブの大部分には、十分に修正可能な重大なAI可視性のギャップが存在しています。

AI Readinessスコアの中央値

100点満点中: 「部分的に可視」

のサイトが少なくとも1つのAIクローラーをブロックしている

最も多い単一の重大な課題

29%

がFAQ構造化データを保有している

AI引用に対して最も強いページ内スキーマシグナル

86%

が直接的な回答を先頭に置いている

ChatGPTの引用の44%はページの最初の3分の1から来ている

60%

が鮮度シグナルを保有している

Perplexityが新しさによるフィルタリングに使用する日付メタデータ

36%

がJavaScriptへの依存度が高い

AIクローラーは生のHTMLを取得するため、JavaScript依存度の高いページはほぼ空白に見える

スコア分布

監査対象サイトが集中する範囲

この分布は状況を明確に物語っています。ほとんどのサイトは20から59の範囲に位置しており、良くても部分的に可視な状態です。最上位層に到達するための取り組みを行っているサイトはごくわずかです。

可視性が高い (80–100)

0% (0件のサイト)

注目され始めている (60–79)

60% (25件のサイト)

部分的に可視 (40–59)

31% (13件のサイト)

ほぼ見えない (20–39)

10% (4件のサイト)

見えない (0–19)

0% (0件のサイト)

シグナル別内訳

サイトが最も苦戦している部分

Readinessシグナル別の平均スコアから、一貫した弱点と、改善の余地が最も大きい部分が明らかになります。

AIクローラーアクセス98/100

技術的健全性75/100

鮮度65/100

抽出しやすさ60/100

権威性と事実密度40/100

構造化データ31/100

主な課題

最も多い、修正可能なギャップ

これらは、監査対象サイト全体で最も頻繁に見られる課題を、発生率順にランク付けしたものです。各パーセンテージは、その課題が見られる監査対象サイトの割合を示します。

warningNo FAQPage or Article schema detected67%

infoNo freshness signal detected40%

warningContent is heavily JavaScript-rendered36%

infoNo llms.txt found26%

warningThin content (fewer than 300 words)26%

warningPage does not lead with a direct answer14%

infoContent may read as generic or AI-generated12%

criticalChatgpt crawler blocked5%

パーセンテージ = この課題が見つかった監査対象サイトの割合。データは集計・匿名のものです。

分析

データが意味すること

クローラーのブロック解除は、単独で最も効果の大きい修正です。 サイトの5%が少なくとも1つのAIクローラーをブロックしており、これは最も多い重大な課題です。OpenAIの2つのボットは役割が異なり、robots.txtでは別々に制御します。OAI-SearchBotをブロックするとChatGPT Searchから見えなくなり、GPTBotをブロックすると学習データに使われなくなります。この2つで異なる判断をしたいサイトは少なくありません。修正には数分もかかりません。robots.txtを開き、どのDisallowルールを削除するか、あるいは範囲を狭めるかを、ボットごとに判断してください。

構造化データの導入率は低い状態です。 監査対象サイトのうち、AI引用に対して最も強いページ内構造化データシグナルであるFAQPageスキーマを保有しているのはわずか29%です。1,508件の不動産ウェブサイトを対象とした調査では、ChatGPTに表示されるサイトの6.2%でFAQPageスキーマが確認された一方、表示されないサイトではわずか0.8%でした。このギャップは実在するものです。

コンテンツ構造は過小評価されているレバーです。 監査対象サイトのうち、直接的な回答を先頭に置いているのはわずか86%ですが、ChatGPTの引用の44%はページの最初の3分の1のコンテンツから来ています。結論優先の文章は優れたUXであるだけでなく、AIエンジンにとって最も抽出しやすいシグナルでもあります。

鮮度シグナルはしばしば欠けています。 鮮度シグナル(JSON-LD内のdatePublished / dateModified、サイトマップのlastmod、またはHTMLのメタ日付)を保有しているサイトはわずか60%です。Perplexityの検索パイプラインは新しさを重視したフィルタリングを積極的に行っており、鮮度シグナルのないページは古い可能性があるものとして扱われます。

42件の公開・完了済み監査から算出したデータです。最終更新: 2026年9月14日 20:58。新しい公開監査が完了するたびに、数値はリアルタイムで更新されます。統計を表示するには、最低20件の公開監査が必要です(プライバシーの下限)。

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