自社ページの読み取りと本文の読み取りやすさの診断

何を診断するのか

AIがページを読んで引用の根拠にするには、まず本文を正しく取り出せる必要があります。JavaScriptを実行しないと本文が出ないページや、見出しの階層が壊れているページは、内容が良くても取り出しの段階で落ちます。

この診断（正式には抽出可能性・被発見性診断）は、その取り出しやすさを見ます。内容の良し悪しは見ません。

コンテンツ最適化の画面で「自社ページの読み取りを始める」を押し、URLを1つ入れると始まります。

6つの軸

軸	配点	見ているもの
本文領域と見出し階層	25	本文の領域が特定でき、見出しの階層をたどれるか
機械可読な構造化データ	20	JSON-LDがJSONとして解釈できる形か
表・リストによる構造化	15	事実が表や箇条書きで区切られているか
キーワード反復の陰性	15	同じ語の反復が過剰でないか
冒頭での結論提示	15	冒頭で結論を示し、根拠が後に続くか
段落単体での自己完結	10	各段落が前後の文脈なしで意味が通るか

上の4軸は機械で判定します。AIを使いません。同じページを何度測っても同じ点になります。

下の2軸(冒頭での結論提示、段落単体での自己完結)はAIに採点させた参考値です。多少揺れます。

点数の読み方

合計は0〜100です。ただし、配点は運営側が設定した設計値で、「この軸を上げれば引用が増える」という効果を保証するものではありません。以前は論文の改善率をそのまま重みに使っていましたが、根拠として弱いと判断してやめました。

AIの採点が失敗したときは、機械の4軸だけで結果を出します(状態は machine_only と表示)。測れなかった軸は分母から外すので、0点扱いで全体が薄まることはありません。

特に見るべき軸

本文領域と見出し階層が低いページは、他の軸をいくら直しても効きにくいです。本文がどこか分からなければ、その先の判定に進めないからです。サーバー側で本文を生成しているか（SSR）についてはSSRが必要な理由とAIクローラーのJS非実行を読んでください。

構造化データの軸は、JSON-LDがあるかではなく、JSONとして壊れていないかを見ています。JSON-LDの有無だけで結果を語る主張はしていません。詳しくは構造化データ(JSON-LD)はGEOに効くのかへ。

次の工程

診断結果から改善提案が出ます。それをもとにコンテンツ最適化を作り、AI最適化ページとして配信するまでが一連の流れです。コンテンツ最適化からAI最適化ページ生成までに続きます。