AIO: AI Optimization で継続改善

時代はSEOからAIOへ ~ AIに選ばれるサイトへ

AI検索/サジェスト × 分析ダッシュボード × 改善提案をひとつに。ユーザー行動と満足度(Good/Bad・コメント)を取り込み、外部AIが要約・引用しやすい情報設計へ導きます。さらに、検索ログと満足度をもとにサジェスト/AI検索を自動最適化し、期待する情報への到達速度を継続的に改善します。

AI検索/サジェスト(1行設置)Good/Bad・コメント収集不足情報/更新提案の自動化外部AI取り込み最適化サジェスト自動最適化(検索ログ/満足度ベース)
AIサジェストのプレビュー
AI検索モーダルのプレビュー
Market Insight

なぜ今、AIO(AI Optimization)が必要か

AIからの直接検索やAIサマリー経由の情報探索が増加。順位とメタ情報中心の従来SEOだけでは、AIに引用・要約される条件(構造・鮮度・出典・網羅性・即答性)を満たしにくくなっています。必要なのは「AIが使いやすい形で情報を継続設計すること」です。

AI経由の探索が拡大単純なSEOだけでは不十分AIに引用される設計が鍵

起きている変化

  • AI回答 → 参照リンク経由の流入が増加
  • AIは構造化・鮮度・出典明示・網羅性を重視
  • 質問意図に即応できる本文設計が必要

AIOが解くこと

  • 構造化・正規URL・サイトマップで発見性を向上
  • 不足情報の補完と鮮度維持(提案に基づく更新)
  • 行動/主観データでサジェスト・AI検索を自動最適化

AIOを実現する3つのキーポイント

1

組み込みAI/サジェストを設置

スクリプト1行でAI検索・サジェストをサイト内に。ユーザーは迷わず探せる体験に。

2

フィードバックを集めるUX

検索結果にGood/Badと理由・コメントを簡単に。行動と主観の両方を自動収集。

3

ダッシュボードで分析・改善提案

不足情報や更新推奨ページを自動提示。提案どおりにメンテするだけでAIO(外部AI対応の最適化)が前進。

なぜ「サイト内AI検索の組み込み」が「サイト外のグローバルAI最適化」になるのか?

AIの回答とユーザーのフィードバック(Good/Bad・理由・コメント)を使ってコンテンツを継続改善することで、構造・鮮度・出典・網羅性が整い、AIにも人にも好かれやすい情報構造に最適化されていくからです。

1
AI検索を組み込む
意図を捉えた回答/候補を提供
2
Good/Bad・コメント収集
不足や誤解を可視化
3
ダッシュボードで改善
不足の補完・出典と鮮度を整備
4
AI/人に好かれる構造
要約/引用されやすくなる(AIO)

このループがAIO(AI Optimization)。内部の体験最適化が、外部AIへの引用・要約可能性を高める最短ルートです。

主要機能

クローラー管理

クローラー管理

サイトを自動巡回して最新コンテンツを収集・インデックス化します。

アナリティクス

アナリティクス & 改善提案(AIO)

検索キーワード、クリック、Good/Bad、Bad理由やコメントを可視化。AIがダッシュボードで「不足情報」や「更新推奨ページ」を提案します。

ユーザーフィードバックUI

ユーザーフィードバック

検索結果にGood/Badと理由・コメントを付与できるUIを提供。満足度と問い合わせの意図を直接把握します。

Bad コメント(最近)

Bad コメント

低評価のコメントを時系列で確認。改善のヒントを素早く抽出し、更新タスクに繋げられます。

ダッシュボード

AI総括

AI総括

期間の概況・重要指標の所感・優先アクションをAIが自動生成(キャッシュで低コスト)。

指標

指標

検索数、平均レイテンシ、ページビュー、Good/Badなどの主要KPIを可視化。

キーワード分析

キーワード分析

人気検索キーワードとBad上位クエリを表示し、ギャップを特定。

改善提案

改善提案

Bad/ゼロヒット/低CTRから、追加・更新すべきトピックと候補ページを自動提示。

使い方はかんたん

1

サイトを登録

クローラールールと開始URLを設定。自動で巡回が始まります。

2

スニペットを設置

スクリプト1行をコピー&ペースト。即座にサジェストと検索が有効化。

3

効果を分析/改善

ダッシュボードの提案を反映し、検索体験とコンテンツを継続最適化(AIO)。

AIO: AI Optimization の考え方

1

計測

検索・クリック・滞在/レイテンシを取得

2

主観収集

Good/Bad・理由・コメントで満足度を把握

3

可視化

ダッシュボードでKPI/Bad上位/理由内訳を表示

4

提案

AIが不足情報/更新推奨ページを提示

5

反映→検証

改善を実施し効果を追跡(ループ)

Suggestly で実現

AI検索/AIサジェスト(1行設置)イベント計測(検索/クリック/滞在)Good/Bad・理由・コメント収集Bad上位/理由内訳の可視化AI総括改善提案(不足情報/更新推奨ページ)安定サジェスト(個人履歴に依存しない)

外部AIに選ばれる情報基盤(Google AI Overview / ChatGPT)

発見されやすい構造
  • 構造化データ(JSON-LD / schema.org)で意味を明確化
  • サイトマップ・正規URL・重複排除でクロール効率を最適化
  • 404/古い情報の検知と更新提案で鮮度を維持
要約・引用されやすい本文
  • ページ先頭の要約・FAQ・箇条書きで回答抽出を容易に
  • 出典URL・日付・数値・用語を明示し、引用に強く
  • 検索ログから高需要トピックを抽出し不足を補完
クロール/評価の最適化
  • 内部リンクの最適化提案(到達性・回遊性を改善)
  • 人気×不満の高いトピックを優先拡充(効率的なCrawl budget)
  • robots/sitemapベストプラクティスに準拠

AIOは「ユーザー行動の最適化」と「外部AIが取り込みやすい情報設計」を両輪で実現。GoogleのAI OverviewやChatGPTの回答ソースとして選ばれやすいサイトへ継続的に導きます。

導入はスクリプト1行

1行スニペットの導入例

ユースケース

ヘルプセンター

FAQやガイドの自己解決率を高め、問い合わせ件数を削減。

プロダクトドキュメント

バージョンを跨いだドキュメントも横断検索。学習・調査を高速化。

EC・メディア

意図に沿った候補提示で回遊性を高め、CVと滞在時間を改善。

コーポレート/採用サイト

求人や会社情報への到達を短縮し、離脱を抑制。

オウンドメディア/ブログ

大量記事から関連性の高い記事を提示。回遊と滞在を向上。

コミュニティ/サポート

フォーラムやお問い合わせの重複を減らし、初回解決率を向上。

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