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海外の一次情報を全文翻訳ではなく「要約+独自解説+日本企業への示唆」の形でまとめています。

各行の左の数字は、判断基準を読む順番です。順路に入っていない記事には付きません。

用語・診断基準の記事は一続きの判断基準として書いています。はじめての方は 判断基準を読む順番 から、どの記事がどの問いに答えるのかを見てください。

何を知りたいですかいま直せることを知りたい測り方の考え方を知りたいAI 検索に出ない理由を知りたい施策の効果を確かめたい診断していない領域を知りたい

7 件条件をクリア

サイトを直す122026/8/27

robots.txt は、誰が書いているのか — 観測が正しくても、直し方は変わる

robots.txt に何が書いてあるかは読めば分かりますが、どこを直せば書き換わるかは、そのファイルを誰が生成しているかで変わります。観測と改善手順は別の証拠問題であることを、Cloudflare の Bot Preference Sync と RFC 9309 から整理します(SILVE の運用方針。業界標準ではありません)

robots.txtクローラーCloudflare+2

サイトを直す132026/8/14 ・ SILVE 編集部

AI 検索のための特別な対策は要るのか — 提供元自身が書いていること

「AI 検索のために新しいファイルやマークアップを作る必要はない」と、提供元自身が書いています。ただし「追加の技術要件は無い」であって「要件が無い」ではありません。Google と OpenAI の公式資料から、提供元が何を要ると言い、何を要らないと言っているのかを集めます(まとめ方は SILVE の読みです)

GoogleOpenAIAEO+4

サイトを直す192026/8/11 ・ SILVE 編集部

「AI に引用されやすい文章」が逆効果になる — 取得と引用を分ける

「AI に引用されやすい文章」に書き換えると、上流の取得が悪化して引用まで減る場合があります。GEO 研究の「最大 40%」が何を測っていたのか、取得から測り直すと何が起きるのかを一次資料から整理します(SILVE の操作モデル。業界標準ではありません)

GEORetrievalCitation+3

サイトを直す142026/8/11 ・ SILVE 編集部

構造化データは AI 検索に本当に必要か — Schema.org・フィード・API を混同しない

Schema.org・JSON-LD・商品フィード・API・アクションプロトコルを 5 層に分け、Google が「生成 AI 検索に構造化データは必須ではない」と明記する一方でコマースではフィードが重要になる理由を一次資料から整理します(SILVE の操作モデル。業界標準ではありません)

構造化データSchema.orgJSON-LD+3

サイトを直す172026/8/11 ・ SILVE 編集部

AI エージェントに使える Web サイトとは — Semantic HTML・アクセシビリティツリー・WebMCP

AI エージェントがサイトを「使える」とはどういう状態か。セマンティック HTML・アクセシビリティツリー・WebMCP を公式資料から整理し、AI 検索のランキング要因と混同しないための線を引きます(SILVE の操作モデル。業界標準ではありません)

Agent ReadinessアクセシビリティSemantic HTML+2