LLMO診断ツール比較2026｜無料チェッカーから有料9選を徹底比較

LLMO診断ツール比較2026｜無料チェッカーから有料9選を徹底比較

この記事の結論: 「まず現状把握」ならURL入力だけで完結するTRILIA・aiseo-llmo・unomas.jpのAIOチェッカーが無料で試しやすい。診断結果を国内文脈の改善提案に落とし込みたいならDolphinX AIOかミエルカGEO、KWリサーチと診断を一画面で回したいならaiseo-llmoが選択肢に入る。なお「診断」と「モニタリング」は別物であり、ChatGPTやPerplexityの回答を継続的に定点観測したい場合はLLMモニタリングツール比較2026を参照してほしい。

最終更新日: 2026年7月4日

はじめに

「LLMO対策をしなければと思っているが、自社サイトが今どの程度AIに評価されているのか分からない」——そう感じている担当者は多いはずだ。ChatGPT Search・Perplexity・Google AI Overviewなど生成AIが検索の主役になりつつある2026年、施策を打つ前にまず「現在地」を数値で把握する必要がある。そのために使うのがLLMO診断ツールだ。

ところが「LLMO診断ツール」で検索すると、URLを入れるだけの無料チェッカーから月額10万円クラスの有料プラットフォームまで玉石混交で出てくる。しかも一部は「診断」ではなく「モニタリング」ツールで、そもそも役割が違う。本記事では国内外の主要なLLMO診断ツールを実際の診断項目数・料金・対応AIエンジンで横並び比較し、目的別の選び方と診断後の改善アクションまでを一気通貫でまとめる。

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LLMO診断ツールとは何か？モニタリングツールとの違い

LLMO診断ツールとは、URLを入力するだけでサイトの構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可設定などを自動チェックし、「AI検索エンジンにどれだけ引用されやすい状態か」をスコアや点数で可視化するツールを指す。健康診断のように、その時点のサイトの状態を一度（または定期的に）スキャンして数値化するのが役割だ。

これに対してLLMOモニタリングツール（Otterly AI・Peec AI・Profoundなど）は、実際にChatGPTやPerplexityにプロンプトを投げ続け、自社ブランドが回答文中に引用されているかを時系列で追跡するサービスだ。役割の違いを整理すると次のようになる。

「まず自社サイトの技術的な弱点を洗い出したい」なら診断ツール、「施策後にAI回答での露出がどう変化したかを追いたい」ならモニタリングツールと考えると迷いにくい。両方を使うケースも多く、診断ツールで弱点を直してからモニタリングツールで効果を追う、という順序が現実的だ。継続モニタリングの比較はLLMモニタリングツール比較2026に詳しい。

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LLMO診断ツール比較表【無料編・2026年版】

まず登録不要・無料で試せる診断ツールを一覧化する。いずれもURLを入力するだけで数十秒〜数分でスコアが返ってくるタイプだ。

無料枠は「今すぐ弱点を洗い出す」用途には十分だが、実行回数や項目数に上限があるため、継続的に使い込みたい場合は有料プランへの移行を検討することになる。

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LLMO診断ツール比較表【有料・詳細編】

診断結果をより詳しく分析したい、あるいは診断と併せてブランド言及の可視化まで求める場合は、以下の有料ツールが候補になる。料金は2026年7月時点の各社公開情報に基づく。

なお、Profound（月額$499〜）・Peec AI（月額€89〜）・Otterly AI（月額$29〜）は「診断」ではなく「継続モニタリング」に軸足を置くツールであり、日本語UIは限定的だ。詳細はOtterly・Peec・Profound 料金3社比較にまとめている。

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国産LLMO診断ツールの詳細解説

TRILIA：無料・登録不要で最速レベルの診断

TRILIAは65項目・10カテゴリという国内ツールの中でも項目数が多い部類の診断を、登録不要・約30秒で完了させる。技術基盤からAIボットアクセス（GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBotのアクセス許可状況）、レスポンスヘッダーまでカバーしており、「まず何が原因でAIに評価されていないか」の当たりをつける入口として使いやすい。

aiseo-llmo：診断とKWリサーチを一画面で回せる

aiseo-llmoはドメイン全体のLLMOスコアとページ単位のAI引用チェックを無料で確認でき、構造化データ・E-E-A-T・内部リンク網羅性を定量評価する。加えて検索ボリューム・競合難易度のリサーチ機能も同じ画面に統合されている点が特徴で、診断結果から次に書くべきキーワードの検討まで画面を行き来せずに進められる。継続観測が必要になった段階でStarterプランへ移行する設計だ。

unomas.jp・DolphinX AIO・ミエルカGEO・AKARUMI

unomas.jpのLLMOチェッカーは、AI引用可能性スコア65点・SEO基盤スコア35点の合計100点満点でA〜Eの5段階グレードを表示する。1日5回までの無料枠があり、PDFレポートを受け取ると1日10回まで拡張される。数値よりもまず現在地をA〜Eで把握したい人向けだ。

DolphinX AIO（メディアリーチ）・ミエルカGEO（Faber Company）・AKARUMIはいずれも国産で、無料の技術診断だけでなく「AI回答の中で自社ブランドがどう説明・言及されているか」まで踏み込んで可視化する点で共通する。料金は月額3万円台〜10万円と幅があり、対応LLM数・レポートの粒度・サポート体制で選ぶことになる。

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LLMO診断ツールの選び方：失敗しない5つの判断軸

1. まず無料枠で試せるか：いきなり有料契約せず、TRILIA・aiseo-llmo・unomas.jpなど無料で診断できるツールから着手し、自社サイトの弱点の傾向をつかむ。
2. 診断項目がAI引用に直結する要素をカバーしているか：構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可（robots.txt）の3点は最低限チェックしてくれるツールを選ぶ。
3. 日本語での改善提案があるか：スコアだけ出て終わりのツールと、「次に何を直せばいいか」まで日本語で提示してくれるツールでは、その後の改善スピードが大きく変わる。
4. 診断とモニタリングのどちらが今必要かを切り分ける：技術的な弱点を洗い出したいなら診断ツール、施策後の効果を追いたいならモニタリングツールと役割を混同しない。
5. 継続利用時のコストと運用体制：無料枠で満足できない場合、月額数万円クラスの有料プランに進むことになる。社内で運用するのか、レポートを外部に共有する必要があるのかを事前に決めておく。

いきなり比較表の上から選ぶのではなく、「無料で試す→自社の弱点カテゴリを特定する→そのカテゴリに強いツール・支援先を選ぶ」という順番で進めると、オーバースペックな契約を避けられる。

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診断結果を改善につなげる4ステップ

診断ツールはスコアを出して終わりではない。数値を実際の改善に落とし込む手順まで押さえておこう。

1. スコアの内訳で最も低いカテゴリを特定する：総合点だけでなく、構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可のどのカテゴリが足を引っ張っているかを確認する。
2. 構造化データが弱ければschema.orgのマークアップを優先実装する：Organization・Article・FAQPageなど、自社サイトの種類に合ったスキーマから着手する。
3. E-E-A-Tが弱ければ著者情報・公開日・一次情報へのリンクを追加する：診断ツールはこの3点の有無を機械的にチェックしていることが多く、追加するだけでスコアが動くケースがある。
4. AIクローラーの許可状況をrobots.txtで確認する：GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBotなどを意図せずブロックしていないかを確認し、必要に応じて許可設定に変更する。
5. 1〜2ヶ月後に再診断し、数値の変化を記録する：改善施策が効いているかを同じツールで再チェックし、変化がなければ別のカテゴリの改善に着手する。

このサイクルを回すことで、診断ツールは「一度きりのチェック」から「継続的な改善ルーティン」に変わる。施策の背景となる考え方はLLMO完全ガイドにまとめている。

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診断項目を実装レベルで深掘りする：構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可の作り込み方

診断ツールが返すスコアは、実際には「特定のマークアップやシグナルが存在するか」を機械的に判定した結果にすぎない。ここでは代表的な3カテゴリについて、スコアを動かす具体的な実装のポイントを深掘りする。

構造化データ：まずOrganizationとArticleから着手する

診断ツールの多くは、schema.orgのJSON-LDが実装されているかをまず確認する。企業サイトであれば以下の2種類から着手するのが定石だ。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "株式会社サンプル",
  "url": "https://example.co.jp",
  "logo": "https://example.co.jp/logo.png",
  "sameAs": ["https://twitter.com/example"]
}

記事ページにはArticleタイプで著者・公開日・更新日を明示する。authorをPersonタイプで記述し、実在する担当者名にリンクさせるとE-E-A-Tカテゴリのスコアが動きやすい。なおFAQPageスキーマについては、2026年5月にGoogleがFAQリッチリザルトの表示機能を廃止した経緯があり、「もう実装する意味がない」という誤解が広がっている。だが廃止されたのはSERP上の展開表示機能であり、FAQPageというスキーマタイプそのものはschema.orgのドキュメントに現在も残っている。AI検索エンジンはリッチリザルトの有無とは別の文脈でスキーマを解釈するため、診断ツールがFAQPageの有無を評価対象に含めているケースは多い。この論点の詳細はFAQリッチリザルト廃止後のスキーマ優先順位と構造化データの実装優先順位に譲る。

AIクローラー許可：一括Disallowではなく用途別に分ける

診断ツールのAIボットアクセス項目は、robots.txtで主要なAIクローラーをブロックしていないかを確認するものだ。ここで見落とされがちなのが、同じAI企業でも「学習用ボット」と「検索・回答用ボット」が別のUser-Agentで動いている点である。

「AIに学習されたくないが、AI検索の回答には引用されたい」という要望であれば、学習用ボットのみDisallowにし、検索・回答用ボットはAllowにする設定が現実的だ。逆に学習用・検索用を区別せず一律でDisallowすると、診断ツールのスコアが下がるだけでなくAI検索での引用機会そのものを失う。設定の具体例はrobots.txtでAIトレーニングと検索ボットを分離する戦略とrobots.txt完全ガイドを参照してほしい。

E-E-A-T：機械的にチェックされる3点をまず埋める

診断ツールがE-E-A-Tを機械判定する際に見ているのは、主に「著者情報の有無」「公開日・更新日の明示」「一次情報や外部の信頼できる情報源へのリンク」の3点だ。感覚的な「専門性の高さ」までは評価できないため、まずはこの3点を漏れなく実装することがスコアを底上げする近道になる。

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業種別に見る診断の重点ポイント：EC・BtoB・ローカルビジネス・採用サイト

同じLLMO診断ツールを使っても、業種によって「まず改善すべきカテゴリ」は異なる。代表的な4パターンを整理する。

ECサイト：商品情報のスキーマとレビューの網羅性

ECサイトでは、商品ページにProduct・Offer・AggregateRatingのスキーマが実装されているかが診断スコアに直結しやすい。価格・在庫状況・レビュー件数をAIが読み取れる形で提示できていないと、AI検索での商品推薦から漏れる。詳細な実装手順はECサイトのLLMO対策にまとめている。

BtoB SaaS・コーポレートサイト：導入事例の一次情報性

BtoB企業のコーポレートサイトでは、導入事例や実績ページがAIに「一次情報」として認識されるかが鍵になる。診断ツールはOrganizationスキーマと著者・代表者の実在性を中心にチェックするため、サイトリニューアルのタイミングでこれらを設計に組み込むと効率がよい。手順はコーポレートサイトリニューアル時のLLMO対策を参照してほしい。

ローカルビジネス（クリニック・学習塾・不動産）：地域名と専門性の掛け合わせ

クリニック・学習塾・不動産会社などのローカルビジネスは、LocalBusiness系スキーマと口コミの信頼性、地域名＋専門性を組み合わせたコンテンツ構造が診断スコアに影響しやすい。業種別の実装はクリニック・医院のLLMO対策・学習塾のLLMO対策・不動産会社のLLMO対策にそれぞれ詳しい。

採用サイト：HR部門特有のE-E-A-T設計

採用サイトは商品やサービスのページとは異なり、「働く人の実在性」がE-E-A-Tの中心になる。社員インタビューの著者情報や在籍年数の明示など、他業種とは異なるチェックポイントがある。詳細は人事・HR部門のLLMO戦略にまとめている。

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診断スコアはどう算出されているのか：仕組みと使い方の勘所

多くのLLMO診断ツールは、複数カテゴリに重み付けをして合計点を出す方式を採用している。ただしその重み付けのロジックは各社非公開であり、業界標準の算出式が存在するわけではない。この前提を理解しておかないと、スコアの数値そのものに一喜一憂してしまいがちだ。

実務上有効なのは、スコアの絶対値ではなく「同一ツールでの経時比較」と「同一ツールでの競合比較」に使うことだ。自社のスコアが先月より上がったか、競合サイトと比べてどのカテゴリが劣っているかを見るほうが、100点満点中何点かという絶対評価よりも意思決定に直結する。この考え方をさらに体系化したのが、6軸・100点満点で重み付けの根拠まで公開しているLLMOスコアの作り方だ。診断ツールが出したスコアの内訳をどう読み解くかはLLMOレポートのスコアの見方、社内レビュー用のチェック観点はLLMO監査チェックリスト32項目にまとめてあるので、ツール任せにせず自社基準を持ちたい場合はあわせて参照するとよい。

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LLMO診断でつまずきやすい8つのアンチパターン

診断ツールを導入しても成果につながらないケースには共通のパターンがある。原因と修正方法をセットで押さえておこう。

1. スコアを見て満足し、改善に着手しない：原因は診断を「一度きりのイベント」として扱ってしまうこと。修正には、スコアの内訳から改善タスクを最低1つ切り出し、担当と期限を決める運用ルールが必要だ。
2. 無料枠を使い切って再診断しない：原因は無料回数の上限を意識せずに使ってしまうこと。改善施策の実施後に再診断できるよう、実行回数を記録しておく。
3. JSON-LDの構文エラーに気づかない：原因は実装後に検証していないこと。リッチリザルトテストやスキーママークアップ検証ツールで構文エラーの有無を確認してから公開する。
4. AIクローラーを一括でDisallowしてしまう：原因は学習用ボットと検索・回答用ボットを区別していないこと。前述の表のとおり用途別に許可設定を分ける。
5. FAQPageスキーマを「もう無意味」と誤解して全削除する：原因はGoogleのFAQリッチリザルト廃止とスキーマタイプの廃止を混同していること。AI検索の文脈理解には引き続き有効なため、削除ではなく他スキーマとの優先順位の再設計で対応する。
6. 他社ツールのスコアと単純比較する：原因はツールごとにアルゴリズムが異なることを認識していないこと。比較するなら同一ツールで自社・競合を並べて相対評価する。
7. 診断だけで満足し、実際のAI引用有無を確認しない：原因は診断とモニタリングの役割を混同していること。技術的な弱点を直したら、ChatGPTで自社サイトの引用状況を確認する方法で実際の引用有無を確認する工程を必ず挟む。
8. 改善タスクを一人で抱え込む：原因は診断結果を共有する仕組みがないこと。カテゴリごとに担当を割り振り、月次で進捗を確認する体制を作る。外部に運用を任せる場合の選定基準はSEO広告代理店の選び方を参考にしてほしい。

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診断後の効果測定：スコア以外に見るべき指標

改善施策を実施したら、診断スコアの再測定だけでなく複数の指標を組み合わせて効果を判断したい。

• 診断スコアの推移：同一ツールで再診断し、カテゴリ別スコアがどれだけ動いたかを記録する。
• 実際のAI引用有無：ChatGPT・Perplexity・GeminiにブランドやサービスKWで質問し、回答文中に自社が引用されているかを個別に確認する。手順はAI引用率の計測方法に詳しい。
• GSCのクリック数・表示回数：構造化データやE-E-A-Tの改善は従来型SEOにも波及するため、Google Search Consoleの数値変化もあわせて追う。
• ブランド言及率：AKARUMIやDolphinX AIOのようなモニタリング機能を持つツールでは、「出現有無」「引用順位」「文脈」まで踏み込んで確認できる。

指標を継続的に回すPDCAの型はAI引用率の測定と改善サイクル、計測の始め方全般はLLMO計測の始め方にまとめてある。1回の診断で判断せず、月次〜隔月のサイクルで数値を積み上げることが、施策の効果を正しく評価する近道だ。

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診断ツールだけでは分からないこと：引用の「量」と「質」の違い

診断ツールが可視化するのは、あくまで「AIに引用されやすいサイト構造になっているか」という技術的な準備状態だ。実際にAIがどれだけの頻度で自社を引用し、どのような文脈・感情で言及しているかまでは、診断ツール単体では分からない。

この「量」と「質」の違いは見落とされがちな論点だ。引用「量」は引用率や引用順位で測れるが、引用「文脈」がポジティブかネガティブか、競合と並べてどう説明されているかという引用の「質」は、モニタリング系ツールの得意領域になる。両者の違いはAI検索の「引用」と「言及」の違いに整理されている。診断で技術的な土台を整えたら、モニタリングで実際の引用の量と質を追う、という2段構えで運用するのが2026年時点での現実的なアプローチだ。市場全体の動向はAI可視性ツール市場の資金調達と勢力図2026も参考になる。

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まとめ：LLMO診断ツール活用のロードマップ

最後に、本記事の要点を整理する。

• LLMO診断ツールは「現状把握」、モニタリングツールは「継続追跡」という役割の違いを理解したうえで使い分ける。
• まずはTRILIA・aiseo-llmo・unomas.jpなど無料ツールで自社の弱点カテゴリを特定する。
• 構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可の3点は、多くの診断ツールが共通してスコア化する基本要素であり、実装の優先度も高い。
• 業種によって重視すべきカテゴリは異なるため、自社の業態に近いケーススタディを参考に着手順を決める。
• 診断スコアは絶対値ではなく、経時比較・競合比較の物差しとして使うのが実務的だ。
• 改善後は診断スコアの再測定に加え、実際のAI引用有無・GSCの数値・ブランド言及率まで含めて効果を判断する。

次のアクションとしては、まず無料診断ツールで自社サイトを1本チェックし、スコアが最も低いカテゴリから優先的に改善へ着手することをおすすめする。改善が一巡したら、LLMモニタリングツール比較2026で継続観測の体制も検討してほしい。

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よくある質問

Q1. LLMO診断ツールでおすすめは何ですか？

まず無料で試すならTRILIA・aiseo-llmo・unomas.jpが候補になる。改善提案まで日本語で欲しい場合はaiseo-llmoが、より項目数の多い診断を求めるならTRILIA（65項目）が向いている。

いずれも無料でURLを入力するだけで診断できるため、まず複数を試して自社サイトの弱点傾向を比較するのが失敗しない進め方だ。

Q2. LLMO診断ツールとLLMOモニタリングツールの違いは何ですか？

診断ツールはサイトの技術要因をスキャンして現状をスコア化するもの、モニタリングツールはAI回答への引用状況を継続追跡するものだ。

前者は「今の弱点」を、後者は「施策後の変化」を見る用途に分かれる。両方を使い分けるのが理想的な運用で、詳細はLLMモニタリングツール比較2026を参照してほしい。

Q3. 無料で使えるLLMO診断ツールはありますか？

TRILIA・aiseo-llmo・unomas.jp（LLMOチェッカー）はいずれも登録不要または無料枠で利用できる。

TRILIAは約30秒で65項目を診断、unomas.jpは1日5回までの無料枠でA〜Eグレードを表示する。まずはこれらの無料ツールで現状を把握してから、有料ツールの必要性を判断すればよい。

Q4. LLMO診断ツールの診断項目にはどんなものがありますか？

構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可・メタタグ・コンテンツ構造などが共通して含まれる。

TRILIAは10カテゴリ65項目、unomas.jpは6カテゴリ100点満点で構成されており、いずれも「AIが引用しやすいサイト構造になっているか」を機械的にチェックする点で共通する。

Q5. LLMO診断ツールの料金相場はどれくらいですか？

無料〜月額10万円まで幅がある。

無料枠のあるTRILIA・aiseo-llmo・unomas.jpから始め、より詳しい分析やブランド言及の可視化が必要になった段階でDolphinX AIO（3万円〜）・ミエルカGEO（49,800円）・Brand UP（7,980円〜）などの有料プランを検討するのが現実的な進め方だ。

Q6. LLMO診断ツールは何回くらい使えばよいですか？

初回診断で弱点を洗い出し、改善施策の実施後1〜2ヶ月をめどに再診断するのが目安だ。

構造化データやE-E-A-Tの追加はすぐ反映されるが、AIの評価に反映されるまでには一定のタイムラグがあるため、月次程度の頻度で継続的に確認するのが現実的だ。

Q7. 診断結果のスコアが低い場合、何から直せばよいですか？

カテゴリ別スコアで最も低い項目から着手するのが効率的だ。

多くのツールで構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可の3カテゴリが低くなりやすい。診断結果の「改善優先度」表示があるツール（aiseo-llmo等）を使えば、優先順位を自分で判断する手間を省ける。

Q8. 海外製のLLMO診断ツールはありますか？

診断単体に特化した海外製ツールは少なく、Profound・Peec AI・Otterly AIなど海外主要ツールの多くはモニタリング寄りだ。

日本語UIも限定的なため、日本語サイトの診断であれば国産のTRILIA・aiseo-llmo・DolphinX AIO・ミエルカGEO・AKARUMIから検討するほうが運用に定着しやすい。

Q9. LLMO診断ツールとSEOツールは何が違いますか？

SEOツールは検索順位・被リンク・キーワード順位を計測するのに対し、LLMO診断ツールは構造化データ・E-E-A-T・AIクローラー許可などAIに引用されるための技術要因をスコア化する。

両者は補完関係にあり、aiseo-llmoのようにSEOのKWリサーチ機能とLLMO診断を一画面で扱えるツールも登場している。SEOツール全体との比較はSEOツール比較2026にまとめている。

Q10. 診断ツールで良いスコアが出れば、AIに必ず引用されますか？

保証はされない。診断スコアはあくまで技術的な条件が整っているかの指標であり、実際の引用可否はコンテンツの一次情報性や競合状況にも左右される。

診断ツールで技術要因を整えたうえで、実際にAI回答に引用されているかはチェックする方法で個別に確認するのが確実だ。

Q11. 診断ツールのスコアは競合他社と比較できますか？

ツールによって重み付けのアルゴリズムが異なるため、異なるツール間でのスコアの単純比較には意味がない。

比較したい場合は同一ツールで自社サイトと競合サイトを並べて診断し、相対的にどのカテゴリが劣っているかを見るのが実務的だ。考え方の詳細はLLMOスコアの作り方にまとめている。

Q12. FAQPageスキーマは2026年も実装する意味がありますか？

意味はある。2026年5月にGoogleが廃止したのはSERP上のFAQリッチリザルト表示機能であり、FAQPageというスキーマタイプ自体は現在もschema.orgのドキュメントに残っている。

AI検索エンジンはリッチリザルトの有無とは別の文脈でページ内容を解釈するため、診断ツールの評価対象に含まれ続けているケースが多い。詳細はFAQリッチリザルト廃止後のスキーマ優先順位を参照してほしい。

Q13. robots.txtでAIクローラーを許可すると、コンテンツを無断で学習に使われませんか？

AI企業のクローラーは、学習用（GPTBot・ClaudeBot・Google-Extended等）と検索・回答用（OAI-SearchBot・Claude-SearchBot・PerplexityBot等）でUser-Agentが分かれている。

学習に使われたくない場合は学習用ボットのみDisallowにし、AI検索での引用機会を残したい場合は検索・回答用ボットをAllowにする、という切り分けが可能だ。設定例はrobots.txtでAIトレーニングと検索ボットを分離する戦略にまとめている。

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関連用語

• LLMO — 生成AIに自社コンテンツを引用・推薦してもらうための最適化施策
• GEO — 生成AIエンジン上での表示を最適化する取り組み（LLMOとほぼ同義）
• 構造化データ — AIや検索エンジンにコンテンツの意味を伝えるマークアップ
• E-E-A-T — 経験・専門性・権威性・信頼性という品質評価の観点
• クローラー — GPTBot・ClaudeBotなどAIが情報収集に使う巡回プログラム
• GSC — Google Search Console。従来型SEOの計測に用いる公式ツール

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