AIO / LLMO REFERENCE
AI検索の実績と、AIが公式情報を読み取るための工夫。
出典から確かめられる5つの見本を集めました。
実績は企業公表、対応内容は公式資料で確認。「mikke.の見どころ」は、制作に活かすための編集コメントです。
01 — RESULTS & PRACTICE
新規登録に占めるAI経由の割合
2% 8%2024年10月 → 2025年6月 / Webflow公表
質問への明確な回答、見出しによる整理、独自のデータや事例を重視。既存記事の更新にAIを使い、人が内容を確認する運用を紹介しています。
「どんな疑問に答えるページか」を先に決め、実例と根拠を添える情報設計。
数値は公表時点の登録構成比。個々の施策の効果を切り分けた実験結果ではありません。
公式の取り組み・数値を見る自社の成長レポートで公表
AI検索が2026年4月15日公表 / 登録時アンケートなどに基づく自社報告
登録時に「どこで知ったか」を質問。AIで使った質問や検索語などを聞き、紹介・口コミとあわせて流入の背景を把握しています。
アクセス解析に加えて、ユーザーの声からAI経由の発見を確かめる方法。
AI検索からの発見を報告した事例。特定の対策による因果関係や、現在の引用率は未確認です。
公式の成長レポートを見る02 — CONTENT FOR AI
ここでは情報の公開方法を紹介します。検索での掲載実績とは別の観点です。
各ページのMarkdown版と、製品ごとに整理した文書の索引を提供しています。
製品やテーマごとに本文と参照先を整理し、必要な情報へたどり着けるようにする。
AIツールからドキュメントやサポート記事を検索するための接続口（MCP）を提供しています。
製品説明とサポート情報を蓄積し、質問に合う公式情報を取り出せるようにする。
文書の索引となるllms.txt、各ページのMarkdown版、文書取得用のMCPを提供しています。
ページの目的、条件、具体例を明記し、内容が変わったときに文書も更新する。
このメニューでは、AI検索や生成AIに自社の情報を伝える工夫を「AIO・LLMO参考」として扱っています。公式記事で確認できた事実と、mikke.の参考ポイントを分けて掲載しています。
Googleは、AI OverviewsやAI Modeにも通常のSEOの基本が有効で、専用のAIファイルや特別な構造化データは不要と説明しています。重要な本文をテキストで公開し、内部リンクで見つけやすくすることなどが基本です。llms.txtやMCPの導入だけで、検索への掲載や順位が決まるわけではありません。
Googleの公式ガイドを読む ↗掲載元を確認した日：2026年9月16日。実績の対象期間は各カードに記載しています。