メンション追跡ではなく、引用準備度の診断
研究

30 個のホームページをスキャンし、A 評価はゼロだった

この調査には誰もが引用する数字が 1 つあり、ほとんど語られない数字が 4 つあります。この記事ではその背後にある分布を、ページをまったく返さなかった 9 行も含めて説明します。

著者 Alex Xu(英語)更新日 2026-10-249 分で読めます

2026 年 10 月 3 日、私たちはスキャナで 30 の有名サイトのホームページに 1 回ずつリクエストを送り、その時点で存在していた 38 件のルールに照らして応答を採点しました。A 評価に到達したサイトは 1 つもありません。最高は 83、応答したサイトの平均は 62、そして最大のグループである 30 サイト中 16 サイト(53%)が F 評価でした。

この結果はどちらの方向にも過剰に読まれやすいものです。平均的なウェブサイトがひどく作られているという意味ではありません。これらは平均的なウェブサイトではありません。AI 検索がすべての人にとって壊れているという意味でもありません。以下で示すのは、見出しの数字の背後にある分布です。ページをまったく返さなかった 9 行も含まれます。発見は分布の形にあり、単一の平均にはないからです。

30 サイトは実際に何点だったのか?

B に到達したのは 2 サイト、C が 4、D が 8、F が 16 でした。90 点台に到達したサイトはなく、その帯がこのスキャナの言う A です。

評価スコア帯サイト数30 サイトに占める割合
A90–10000%
B80–8927%
C70–79413%
D60–69827%
F60 未満1653%

上位 5 サイトは順に、salesforce.com が 83、siemens.com が 80、vercel.com が 79、cloudflare.com が 77、stripe.com が 75 です。応答した中で最下位は sap.com の 41 で、それでもレンダリングされたページであり、それを測ったスコアです。

なぜ上限は B で、A が欠けているのではないのか?

得点が 12 の加重ディメンションに分散しており、A にはほぼすべてのディメンションが必要だからです。サンプルで最良のページは、1 つの大きなルールではなく、互いに関係のない複数のルールで合計 7〜9 点を失っていました。

これが単一の数字の隠している部分です。ページを読めないエンジンは一度にスコアの 16% を奪います。エンティティの欠落は 12%、引用と出典のルールはさらに 11% です。コンテンツが優れていても、マークアップ、鮮度、そして誰も見たことのない 2〜3 のルールで A を逃すことがあります。

ディメンション重み問いかけていること
AI クローラーアクセス16%クローラーはそもそもページを取得できるか?
機械可読性12%マークアップは解析可能か、エンティティは宣言されているか?
コンテンツの深さ11%本文は十分か、構造は明確か?
引用可能性と根拠11%数字、引用、外部ソースはあるか?
回答準備性10%見出しは問いの形で、その下に短い回答があるか?
信頼と権威10%著者、連絡先、sameAs、そして表示された日付。
セマンティック構造8%見出しの階層、ランドマーク、単一の H1。
メタデータと発見可能性7%title、description、canonical、Open Graph。
AI コンテキストファイル5%robots.txt のシグナルと llms.txt。
鮮度5%機械可読で、十分に新しい日付。
国際対応3%言語と hreflang の宣言。
配信とモバイル2%viewport、ペイロード、JavaScript への依存なし。

9 つのエラー応答を 0 点として数えたらどうなりますか?

平均は 62 から 44 に下がりますが、その 2 つ目の数字は測定ではなく算術です。403 はひどく作られたページではありません。サイトが応答を拒否しているのであり、それを 0 点として採点することは、その拒否をコンテンツの問題として描写することになります。

そこでこの調査はその 9 行を平均から除外し、表には残しています。30 回のリクエストのうち、21 回(70%)は採点可能なページを返しました。残りの 9 回(30%)は 401、403、429、202、520 のいずれかを返しています。この区別が重要なのは、2 つの失敗が逆の対応を必要とするからです。自分が返したページの低いスコアは修正リストであり、403 は誰を入れるかという決定です。それは別記事の主題で、下にリンクしています。

30 のホームページだけの調査は、どこまで信頼できるのか?

固定サンプルで、各サイト 1 ページ、1 回だけ読み取り、ホームページの背後のページについては何も言えません。ウェブ全体の推定ではなく、実際のサイトでチェックがどう振る舞うかの例として扱ってください。

  • サンプルはランダムではありません。 15 カテゴリにまたがる 30 の知名サイトを選んでおり、これは「見てわかる」ことには役立ちますが、統計には役立ちません。
  • 各サイト 1 ページ。 ホームページはサイト上で最も代表的なページではないことが多く、スキャナは渡された URL だけを採点します。
  • ルールセットは変わっています。 これらの行は 38 件のルールの下で収集されました。スキャナは現在 40 件を提供しており、調査ページは履歴を静かに再採点するのではなく、そのことを明記しています。
  • 9 行はエラー応答です。 それらは公開され、印を付けられ、平均から除外されています。削除すれば、このデータの中で最も興味深い発見が隠れてしまうからです。

自分のサイトがどこに位置するかを知るには?

スキャンを実行してください。1 回のリクエストで済み、アカウントも不要で、この調査が使ったのと同じチェックを、数字だけでなく各結果を生んだ根拠とともに返します。

有用な比較対象は 83 ではありません。あなたのページが失敗したルールの一覧です。その一覧は実行可能で、83 はそうではないからです。まず全行を見たい場合は、30 行すべてが 調査データエンドポイント(英語)に公開されており、スコアの背後にある手法は 方法論ページにあります。

この調査についての質問

60 点台だと引用されないという意味ですか?

いいえ。スコアは、そのページが引用を可能にする状態にあるか(クロール可能、解析可能、抽出可能)を測るものです。現在いずれかのエンジンがあなたを引用しているかは測っていませんし、それを保証できるスコアもありません。

なぜこの 30 サイトなのか?

カテゴリをまたいだ知名度で選ばれたもので、無作為抽出ではありません。そのため分布は例として有用で、ウェブ全体の推定としては役に立ちません。調査ページにもそう書かれています。

この実行は再現できますか?

はい。すべての行は /study/data/ に公開されており、公開 API を通じて再スキャンできます。異議は同じリクエストを実行することで決着できます。

根拠と出典

GEO can boost visibility by up to 40% overall in generative engine responses, and in the paper's Table 1 the best of the tested methods improve on the no-optimization baseline by 41% and 28%. — Generative Engine Optimization, KDD 2024

この記事のすべての数字は、公開された調査か、スキャナが実際に実行するルールセットから来ています。どちらもリンクされており、再実行できます。

Primary sources

Alex Xu — LLMention の維持管理者

私は LLMention を構築し、維持しています。スキャナ、ルールセット、そしてその背後の調査です。作業はソースコードとして公開されているため、手法は信頼するしかないものではなく、検証できるものになっています。

このサイトがどのように書かれ、資金提供されているか(英語) →

続けて読む