Google E-E-A-T / GEO / LLMO 最新基準対応

あなたのサイトは
AIに見つけてもらえるか？

ChatGPT・Gemini・Perplexityなどの生成AI検索で
引用されるサイトの条件を5軸パイプラインで構造診断

URL

なぜAI検索偏差値が必要なのか

生成AI検索の普及により、従来のSEOだけでは不十分。AIに「引用される側」になるための構造的診断が必要です。

AI検索シフト

ChatGPT・Gemini・Perplexityの検索が急速に普及。従来のSEOだけではAIに引用されない時代に

5軸パイプライン診断

到達性・検索適合性・抽出容易性・根拠力・実測の5段階で、ボトルネックを特定

研究ベースのスコアリング

Google E-E-A-T、FirstPageSage社の影響度調査、LLMRefs研究データに基づく評価ロジック

即座にアクション

どのページを・なぜ・どう直すかまで具体的に提案。空疎な助言は一切なし

評価手法

Google Search Central (2025)、FirstPageSage社のAI検索ランキングファクター調査、LLMRefs GEOガイド、及びGeorgia Tech大学のGEO研究論文に基づいた5軸評価パイプライン

到達性

Reachability

AIクローラーがサイトに到達できるか

検索適合性

Relevance

クエリに対する情報の適合度

抽出容易性

Extractability

AIが情報を抽出しやすい構造か

根拠力

Authority

E-E-A-Tに基づく信頼性

実測

Measurement

実際のAI検索での引用可能性

よくある質問

SEOとGEO/LLMOの違いは？

SEOはGoogle検索での順位最適化、GEO (Generative Engine Optimization) はAI検索エンジンでの引用最適化です。LLMOはLLM (大規模言語モデル) に特化した最適化を指します。本ツールはSEO基盤の上にGEO/LLMO固有の評価軸を加えた総合診断を行います。

どのような研究データに基づいていますか？

Google Search Central (E-E-A-T / Helpful Content)、FirstPageSage社のAI検索ランキングファクター調査 (2025)、LLMRefsのGEO研究、Georgia Tech大学等のGEO学術研究論文のデータを根拠としています。

偏差値はどう算出されますか？

5軸（到達性・検索適合性・抽出容易性・根拠力・実測）の各スコアを、AIエンジン別の影響度ウェイトで重み付けし、偏差値として算出します。各軸の配点はFirstPageSage社の調査に基づいています。

あなたのサイトは AIに見つけてもらえるか？