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生成 AI 時代のクローラー対策。ChatGPT に自社を選んでもらうための準備を徹底解説

2025/05/03 作成
生成 AI 時代のクローラー対策。ChatGPT に自社を選んでもらうための準備を徹底解説

AI クローラーへの最適化方法

近年、GPT ベースの検索や AI チャットボット（ChatGPT、Claude、Perplexity など）が台頭し、従来の SEO（検索エンジン最適化）だけでなく AIO（AI 最適化） が重要性を増しています。AIO とは、AI クローラーや生成 AI がウェブサイトのコンテンツを正しく理解・利用できるよう最適化することです。まずは代表的な AI クローラーへの対応策として、 robots.txt と新提案の llms.txt の活用、および主要な AI クローラーの特徴と適切な許可・ブロック設定について解説します。

robots.txt による AI クローラー制御

従来の検索エンジン同様、AI 企業各社のクローラーもまず robots.txt を参照してクロール可否を判断します。例えば OpenAI の GPTBot（ChatGPT の学習データ収集用）や Anthropic の ClaudeBot（Claude の学習用）は robots.txt の指示を基本的に遵守します。また、 Common Crawl (CCBot) も大規模データセット収集のために動いており、これも従来通り robots.txt ルールに従います。一方で ByteDance（TikTok）の ByteSpider は非常に攻撃的にクロールを行い robots.txt を無視する 例も報告されています。Perplexity AI の PerplexityBot も通常クロール時は robots.txt を守るものの、ユーザーからの質問に応じてリアルタイムに Web ページを取得する際には別の一般ブラウザのふりをしてアクセスする ケースがあると指摘されています。このようにクローラーによって挙動が異なるため、それぞれの特徴に合わせた対策が必要です。

基本方針 として、自社コンテンツを AI に積極的に提供したい場合 は原則としてこれら AI クローラーをブロックしない（許可する）設定とします。特に GPTBot や ClaudeBot は良識的に振る舞う（過剰な負荷を避ける）よう設計されており、クロール間隔の調整（Anthropic の ClaudeBot は Crawl-delay に対応）なども可能です。逆に、負荷対策やポリシー上ブロックしたい場合 は、robots.txt で明示的にディレクティブを追加します。以下はその一例です：

# OpenAI GPTBotを全ページ禁止する設定
User-agent: GPTBot
Disallow: /

# Anthropic ClaudeBotを全ページ禁止
User-agent: ClaudeBot
Disallow: /

# ByteSpiderを全ページ禁止（robots.txtを無視する可能性あり）
User-agent: ByteSpider
Disallow: /

上記のように記述することで、対象のクローラーに対しサイト全体のクロール禁止を表明できます。Anthropic 社は「クロール拒否のサイトは将来のモデル学習データセットから除外する」方針を明言しています。特定のディレクトリだけ許可・禁止したい場合は Allow やパス指定を組み合わせて調整できます（OpenAI もディレクトリ単位の許可設定例を公開しています）。なお、ByteSpider のように robots.txt 無視が報告されているクローラーには、サーバーレベルの FW 設定や CDN の Bot 管理機能でブロック する必要があります（Cloudflare は主要 AI クローラーを一括ブロックする機能を提供しています）。

Google など既存検索エンジン由来の AI システムにも配慮が必要です。Google は 2023 年、「Google-Extended」という User-Agent トークンを導入し、これを robots.txt で Disallow 指定すると通常の Google 検索インデックスには影響させずに、Bard や Vertex AI など生成 AI モデルの学習データとしてサイト内容を利用しないよう選択できるようにしました。例えば次のように記述します：

# Googleの生成AI（Bard等）へのデータ提供を拒否
User-agent: Google-Extended
Disallow: /

この設定により Googlebot でのクロール・インデックスは継続しつつ、AI モデルへの利用だけを制限できます。自社コンテンツの扱い方針（広く AI に学習・利用してほしいか、一部は制限したいか）に応じて、これら User-Agent 別の許可/拒否を適切に組み合わせましょう。特に GPTBot や ClaudeBot については現在多くのサイト運営者が robots.txt で明示的に記載し対応を始めており、自社でも方針を決めて設定することが重要です。

llms.txt の活用と最適な記述

従来の robots.txt は 「クロールの可否」を示すだけ でしたが、AIO では 「どのようにサイト内容を理解し活用してほしいか」 を AI に伝えることも重要です。そこで登場したのが llms.txt という新しい提案です。これは 「AI 向けのサイト概要リスト」 のようなもので、Markdown 形式でサイトの重要情報を整理し、AI（LLM）が理解しやすい形で提供するファイルです。

llms.txt 記述の 基本フォーマット は以下のとおりです：

  • 先頭行にサイトやプロジェクトの 名称 を H1（# タイトル）で記載
  • 2 行目にサイト概要を引用ブロック（> で始まる行）で記載（1 ～ 3 文程度で要約）
  • 以降、主要なコンテンツのグループごとに H2（##）見出しを付け、その配下に該当ページへのリンクと説明を列挙

llms.txt はサイトルート（例: https://example.com/llms.txt）に配置します。作成後はブラウザで該当 URL にアクセスするか、curl -I https://example.com/llms.txt などで ステータス 200 で取得できること を確認しましょう。万一アクセス不可の場合はパーミッションやアップロード先を確認してください。

たとえばマクドナルドで llms.txt を用意すると以下のようになります。

# マクドナルド株式会社

> マクドナルドは、世界中で展開するファストフードチェーンであり、美味しいハンバーガーや多様なメニュー、快適なサービスを提供しています。（2025年5月現在）

## Main Documents

- [会社概要](https://www.mcdonalds.co.jp/company/)
  - 会社のミッション、事業内容、沿革など
- [プライバシーポリシー](https://www.mcdonalds.co.jp/privacy/)
- [利用規約](https://www.mcdonalds.co.jp/terms/)

## Services

- [サービス紹介](https://www.mcdonalds.co.jp/menu/)
  - メニュー、デリバリー、モバイルオーダー、店舗検索など
- [お問い合わせ](https://www.mcdonalds.co.jp/contact/)

## Blog

- [ブログ一覧](https://www.mcdonalds.co.jp/news/)
- [新メニューのご紹介](https://www.mcdonalds.co.jp/news/new-menu/)
- [キャンペーン情報](https://www.mcdonalds.co.jp/news/campaign/)

## Resources

- [栄養情報ガイド](https://www.mcdonalds.co.jp/quality/nutrition/)

llms.txt を実装するメリット ：

  • AI プラットフォームからの注目度向上: ChatGPT や Claude、Perplexity などのチャットボットが回答の際にあなたのサイトを参照・リンクしてくれる可能性が高まります。
  • 高速かつ正確な内容把握: ガイドとなる llms.txt のおかげで、AI が必要なコンテンツへ素早く到達し、内容を正しく解釈できるようになります。複雑なナビゲーションや不要な広告・スクリプトに邪魔されないため、AI による要約精度が向上し誤答が減る 効果も期待できます。
  • サーバー負荷の軽減: llms.txt で指定した重要ページのみを優先的に読みに行くことで、AI クローラーがサイト全体を無駄にクロールする頻度が下がり、帯域消費やリソース負荷が減る可能性があります。

このように、llms.txt はサイト運営者が 能動的に AI への情報提供を最適化 するための手段です。まさに「AI 時代の sitemap/robots.txt」と言える位置付けであり、今後 LLM がウェブを利用する上で普及が予想されます。現時点の推奨戦略としては、AI 検索・生成回答が黎明期の今はサイト内容へのアクセスを広く許可し、積極的に情報を提供すること が有益だとされています。「将来ユーザーは"ググる"代わりに AI に質問するようになる」とも言われる中、llms.txt を整備しておくことは早めに手を打つべき必須施策になりつつあります。

llms.txt は必須なのか？

結論から言えば、llms.txt がなくても、LLM に自社サイトが引用されるケースは多く存在します。その背景には、以下のような理由があります。

  1. LLM は複数の情報源を参照している AI が回答を生成する際には、公式サイトだけでなく Wikipedia やメディアなどの第三者サイトも参照します。つまり、自社の情報が他サイトを通じて露出していれば、llms.txt がなくとも AI に情報が渡る可能性は十分あるのです。

  2. すでにクロール・学習済みである AI モデルは、過去にクロールした情報や学習済みのデータをベースに回答を生成することが多いため、llms.txt を設置する前にすでに情報が取得されていた場合、それが使われ続けることもあります。

  3. robots.txt で AI クローラーを許可している 現時点では、AI クローラーの多く（例：GPTBot）は llms.txt と併せて robots.txt も確認しています。つまり、robots.txt でクロールを明示的に許可していれば、llms.txt がなくてもクロールされる可能性があるのです。

llms.txt の最大のメリットは、AI クローラーへの意思表示を明確にできるという点にあります。AI に見てほしいページ、見てほしくないページを個別に指定することができるため、AIO の精度を高めるうえで非常に有効です。

しかし、現時点では以下のような限界も存在します。

  • 標準化が進んでおらず、全 AI クローラーが厳密に従うとは限らない
  • 従来の robots.txt との兼ね合いが未定義の部分も多い
  • 設置してもすぐに反映されるとは限らない（クロール頻度に依存）

そのため、**万能な解決策ではなく、あくまで"今後重要性が高まる補助的対策"**と捉えるのが現実的です。

サイト技術面での最適化

AIO を進める上では、サイトの技術的な作り込みも重要です。AI クローラーは必ずしも高度なレンダリング能力を持たず、人間の閲覧環境とは異なる前提で設計されているため、Web サイト自体を高速かつシンプルで機械が理解しやすい構造に最適化 する必要があります。ここでは 表示速度・パフォーマンス と、セマンティック HTML・構造化データ という 2 つの観点から具体策を述べます。

表示速度向上と Core Web Vitals への対応

ページの表示速度 や パフォーマンス指標（Core Web Vitals） は、従来 SEO で重視されてきたように AIO の観点でも無視できません。例えば OpenAI の GPTBot や Anthropic の ClaudeBot は短時間に大量のリクエストをサイトに送る傾向があり、共有サーバー環境では 月に 30TB もの帯域を消費した例 すら報告されています。このような急増トラフィックに耐えられないと、サイトの応答が遅延し ユーザー体験の低下や通常の SEO 評価の悪化 を招く恐れがあります。そのため、まずは基本施策として 高速なホスティング環境 や CDN の活用、キャッシュ最適化 によって大規模クローラー流入にも耐えうる基盤を整えましょう（場合によっては共有環境から専用サーバーへの移行も検討します）。

具体的なフロントエンド最適化としては、画像や動画の圧縮、不要なスクリプトの削減、HTTP/2+TLS の有効化、リソースの遅延読み込み など一般的な Web 高速化手法を適用します。また、Google が提唱する Core Web Vitals（LCP・FID・CLS） にも配慮しましょう。これらはページの表示完了までの時間、インタラクティブになるまでの応答、レイアウトの安定性を測る指標で、SEO のランキング要因としても導入されています。特に Largest Contentful Paint (LCP) はユーザー視点での主コンテンツ読み込み速度を示すため、テキストコンテンツ主体のページでも見出しや段落が素早くレンダリングされるよう最適化してください。AI クローラー自体はこうした UX 指標を直接評価しないかもしれませんが、サイトが軽量高速であることは AI によるクロール効率を高め、結果的にコンテンツが確実に取得・利用されることにつながります。逆に極端にスローペースなサイトは、AI プラットフォーム側でタイムアウトやスキップの対象となり得ます。したがって、AIO においてもパフォーマンス改善は"やって損なし"の重要施策です。

セマンティック HTML と構造化データの活用

AI クローラーは、人間のようにリッチなブラウザ環境で JavaScript を実行してページを操作する、というところまでは想定されていない場合が多いです。そのため 「とにかく HTML のソース上に情報が存在していること」 が極めて重要です。具体的には以下のポイントに留意します：

  • セマンティックな HTML 構造: 見出しタグ（<h1>～<h6>）を論理的な階層で正しく配置し、段落（<p>）やリスト（<ul>/<ol>）、テーブル（<table>）などを意味に沿って用います。例えば Q&A 形式の内容は <h2>質問</h2><p>回答</p> のようにマークアップし、箇条書きにすべき箇所は <ul><li>… でマークアップします。こうすることで AI は HTML 構造からコンテンツの論理的なまとまりを把握しやすくなる のです。実際、LLM 向け最適化の調査では「AI クローラーは構造化データを解釈できず、生の HTML コンテンツに依存して情報を取得している」という指摘があります。つまり、見た目だけ整えて裏側で JSON-LD を埋め込んでも AI クローラーには伝わらず、HTML 上のテキスト構造こそが命 となります。

  • JavaScript への依存を減らす: SPA 的なサイトや、主要コンテンツを Ajax で後から読み込む構成は避けるか、サーバーサイドレンダリング（SSR） やプリレンダリングでフォローしてください。AI クローラーは Googlebot ほど高度にレンダリングしない前提で、JavaScript 未実行でも主要なテキスト・リンクが取得できる状態 にしておく必要があります。例えば製品一覧や記事本文などは HTML ソース内に直書き、もしくはノスクリプト対応を検討します。

  • 構造化データ（Schema.org 等）の併用: 現状の AI クローラーは Schema マークアップ（JSON-LD 等）を直接活用しないという見解があります。しかし 検索エンジン由来の AI（Google SGE や Bing Chat など）は従来の検索インデックス情報を参照して回答を生成するため、構造化データは間接的に AIO にも役立ちます。例えば FAQ ページに FAQ Schema を入れておけば、Google のナレッジグラフや検索結果強調スニペットに反映され、そのデータが AI 回答に活用される可能性があります。また、構造化データでエンティティ（人物・組織・製品など）を明確にタグ付けしておくことは、AI に内容を理解させる上でプラスに働きます。AI 自身は Schema を読めなくとも、検索エンジンが構築した知識グラフを介してあなたのサイト情報を理解・評価する ケースが増えてくるからです。

  • サイトの技術的信頼性: これは直接 AIO に関係する項目ではありませんが、HTTPS 化や適切なセキュリティヘッダの設定、モバイル対応など 基本的なウェブ標準遵守 も怠らないようにしましょう。AI クローラーも Googlebot 等と同様に HTTPS ページを優先的にクロールするはずですし、将来的に安全性やモバイル最適化などの要素が AI からの評価に繋がる可能性もあります。

以上のように、サイトを構造的かつシンプルに保つことは、人間ユーザーだけでなく AI にとっても理解しやすい土台を提供することになります。実際、Bing の AI チャット（Copilot）や Google の SGE では、「直接回答 + 出典サイトのリンク」 という形式が取られており、マシンが理解した内容を人間が検証できる形でソース表示しています。元となるサイトの構造がしっかりしていれば、そのリンク先にユーザーが訪れた際も情報を素早く把握でき、結果的に AI プラットフォーム上で信頼される情報源になることができます。

コンテンツ面での最適化

最後に、サイト内コンテンツそのものを 「AI が理解しやすく、信頼できる」と感じる形に最適化する方法 について探ります。これは従来のコンテンツ SEO と通じる部分も多いですが、AI 特有の観点も存在します。具体的には、コンテンツ記述の工夫、ナレッジグラフやトピッククラスター戦略、そして SEO との違いと補完関係 に分けて説明します。

AI に理解されやすく信頼されやすいコンテンツの特徴

まず、AI が情報を正しく把握しやすいコンテンツ とはどのようなものかを考えてみましょう。キーワードは「明確さ」「網羅性」「信頼性」です。

  • ユーザーの質問に直接答える明確さ: AI はユーザーからの質問に回答を生成する際にウェブ上の文章を参照します。このとき、質問に対する 明確な回答部分が本文中に存在する コンテンツは採用されやすくなります。例えば「AI クローラー 最適化 方法」という疑問に対し、「AI クローラーを最適化する方法は 3 つあります…」といった形で本文中に問いに対する結論や要点がはっきり書かれていれば、AI はその部分を抽出し回答に利用しやすくなります。したがって、想定問答を意識しつつ Q&A 形式や結論ファーストの記述 を取り入れるのが効果的です。

  • コンテンツの網羅性と構成: 人間向けには長大な網羅的記事が SEO 上有利な場合がありますが、AI は必ずしも全体を読むわけではなく、質問に関連する部分だけをピックアップ します。しかしその部分だけで完結した回答ができるよう、前後の文脈も含め 一貫性のある説明 を心掛けましょう。言い換えれば、一つのトピックについてはできるだけ一ページの中で自己完結する記述を行い、他ページへの過度な誘導や断片的な記述は避けます。これはユーザーにとっても理解しやすく、AI にとっても切り出しやすいコンテンツになります。また、重要なポイントは見出しやリストで整理し、AI が構造を把握しやすい形で提供します（箇条書きの内容は AI 回答でもリストとして引用される傾向があります）。

  • 正確性と信頼性の担保: AI があるサイトの情報を「信頼できる」と判断する明確な基準は内部的には不明ですが、一般論として 誤情報が少なく権威ある内容 であることが重要です。医学や金融など専門性の高い分野では、著者の資格や実績が示されているコンテンツや、外部の信頼できるデータに基づくコンテンツが評価されやすいでしょう。可能であれば 権威ある第三者研究や公式データへの引用・参照を本文中に含める ことで、モデルの学習段階でも信頼度の高い情報として重み付けられる可能性があります。少なくとも Bing のように出典を表示するタイプの AI では、出典先がさらに参照を含むとユーザーからの信頼感は向上します。また 最新性 も重要です。LLM の学習データは定期更新されるとはいえ頻度は限られるため、更新日や「この情報は 2025 年現在のものです」と明示するなどして、モデルや AI 検索システムに新しい情報であることを示す工夫も考えられます。

  • E-E-A-T の発揮: Google の掲げる E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）は AI 時代にも指針となります。コンテンツ内で筆者の専門性や経験を示し、内容の裏付けやレビューを充実させることは、人間読者だけでなく AI モデルの評価にもつながると考えられます。信頼できるサイトとして知られていれば、たとえ AI が厳密にその場で評価できなくとも、学習コーパス全体で高い評価を得ているドメインの情報は回答に取り入れよう とするはずです。実際、ChatGPT や Bing Chat でも有名サイトの情報が引用・要約されるケースが多いことが報告されています。

ナレッジグラフ構築やトピッククラスターの活用

「サイト全体で見たときに、どれだけ体系立った知識を提供しているか」 も AIO では重要です。検索エンジンがナレッジグラフ（知識グラフ）を用いて関連情報を整理するように、サイト運営者側でもコンテンツ同士の関係性を構築しておくと効果的です。

具体的には、トピッククラスター戦略 が挙げられます。ある主要テーマ（トピック）に関する ピラーコンテンツ（柱となる総論ページ） を用意し、その下位に関連サブトピックの記事群を内部リンクで網の目状に関連付ける方法です。こうすることで、サイト内に一種の「知識グラフ」が形成され、AI がクローリングした際にも 関連知識を辿りやすく なります。例えば「AI 最適化(AIO)」をテーマにしたピラーページを作り、「AI クローラー対策」「構造化データ活用」「コンテンツ最適化事例」といった詳細ページを内部リンクでつなげておけば、モデルがそのドメインを学習する際に「AIO に関する包括的知識源」として認識しやすくなるでしょう。実際、検索エンジン最適化も近年は キーワード単位ではなくトピック・エンティティ単位で評価する方向 に進化しており、この手法は SEO と AIO の双方に有効です。

また、ナレッジグラフや知識パネルへの露出 も狙いましょう。自社や製品、扱う専門分野の用語が Wikipedia や Wikidata に項目として存在するなら、サイト内でそれらへのリンク（例えば構造化データの sameAs 属性で公式ページと Wiki 項目を紐付けるなど）を行います。これにより検索エンジンの知識グラフとサイト情報が関連づけられ、AI が回答生成時に参照する知識ベースへあなたのサイト内容が組み込まれる可能性が高まります。加えて、サイト独自の用語集やデータベースを構築し公開することも有益です（例えば API を提供して自社データを機械が取得できるようにするなど）。LLM は公開データセットも学習対象にしますので、構造化されたデータ提供は長期的に見てプラスになります。

AIO の視点から見た SEO との違いと補完関係

AIO について議論するとき、気になるのは従来の SEO との関係でしょう。結論から言えば、AIO と SEO は目的や手法に違いがあるものの互いに強く補完し合う関係 にあります。

違いの例 として、Google 検索を念頭に比べてみます。SEO では検索結果で上位表示させるためにキーワード戦略やメタタグ最適化、被リンク獲得などを行います。一方、AIO（特に Google の AI 概要=SGE での掲載を狙う場合）では ユーザーの具体的な質問に対し即座に役立つ回答コンテンツを提供できるか が重視されます。そのため、AIO 向けコンテンツはよりピンポイントな疑問解消型 になり、場合によっては SEO 向けコンテンツより短く簡潔であっても構いません。実際、Google の AI 概要では長文記事のごく一部（数文）が抽出され要約表示されるため、ページ全体の長さよりも内容の濃さや要点の明確さ が物を言います。

また、更新頻度 にも違いがあります。SEO では一度上位を獲得した記事はその後大きく書き換えない限り比較的長期間トラフィックを稼ぐことがあります。しかし、AI 概要での表示は検索クエリや直近の情報に応じて刻一刻と変化します。したがって、AIO では コンテンツを定期的に見直し、最新の情報やユーザーの関心に合わせて微調整する ことが求められます。例えば昨日までは AI 回答に引用されていた自社ページが、競合の新しいデータ発表により今日は引用されなくなる、といったことが起こり得ます。このような変化に対応するため、重要キーワードで実際に AI がどのような回答を返しているかをウォッチし、自社が再び取り上げられるには何を追記・改善すべきかを考える運用が必要です。

一方で 共通点や補完関係 も数多く存在します。まず、従来の検索エンジンで上位にあるコンテンツほど AI による引用元に選ばれやすい という傾向があります。Bing ベースの ChatGPT ブラウジング機能や Perplexity、Google の SGE など、多くの AI システムはウェブ検索インデックスを土台にして情報抽出を行います。つまり、SEO で高評価＝ AIO でも有利 となるケースが多いのです。実際の分析でも、「ChatGPT の引用には Bing 最適化されたコンテンツが多く、Gemini（Google AI）の回答には Google ランキング上位のサイトが使われる」と報告されています。したがって、従来の SEO 施策（高品質なコンテンツ作成、適切なキーワード選定、被リンク獲得など）をおろそかにして AIO だけを追求しても効果は限定的です。まずは SEO できちんと評価される土台を作った上で、AIO 特有の最適化を上乗せする のが望ましいアプローチです。

逆に、AIO の視点を取り入れることは SEO コンテンツの価値をさらに高める ことにもつながります。前述したように、AI に引用されるコンテンツは明瞭で簡潔な回答を含むものです。これは人間の読者にとっても有益な特性であり、結果として直帰率の低下やエンゲージメント向上など SEO 評価の間接的な改善も期待できます。また、llms.txt の整備や内部リンク強化（トピッククラスタリング）は、検索クローラビリティやサイト構造の論理性向上にも寄与します。さらに、AI プラットフォーム上で自社の情報が提示されること自体が 新たなトラフィック導線 や ブランディング機会 になります。例えば、ユーザーが Bing Chat で質問した際に自社サイトが出典として提示されれば、直接のクリックがなくとも企業名やサイト名が認知される効果があります。長期的にはこのような露出が専門領域におけるオーソリティ（権威）形成につながり、それがまた SEO 評価にも好影響を及ぼすでしょう。

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