エージェンティックWeb実装ガイド 第2回:サイトが自分を名乗る ― 構造化データとllms.txtで、意味と全体像を伝える
AIエージェントに操作させる前に、まずサイトの意味を正しく読ませる。構造化データ(Schema.org)とllms.txtで、サイトは自分を名乗る。連載「エージェンティックWeb実装ガイド」第2回。Google検索が無視するファイルを、なぜ今置くのか。
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AIエージェントに操作させる前に、まずサイトの意味を正しく読ませる。構造化データ(Schema.org)とllms.txtで、サイトは自分を名乗る。連載「エージェンティックWeb実装ガイド」第2回。Google検索が無視するファイルを、なぜ今置くのか。
AIに見つけてもらう“外部報酬”は驚くほど不安定。手元で確定できる“内部報酬”と、構造化=「伝える」という仕事へ。連載の終章で、AI時代のWebに本当に必要なことを問う。
日経225からくじ引きで選んだ5社を、Claude・ChatGPT・Gemini・Perplexityの4つのAIに聞いてみました。同じ企業でもAIごとに評価は10点以上違う——実測データから見えた「AIに正しく読まれる文章」の条件を解説します。
AIエージェントに「見つけてもらえる」Webサイトとは。robots.txt・llms.txt・Agent Card・Schema.orgの4層スタックと、今すぐ確認できる5項目チェックリストを解説。
NLWebの回答品質はSchema.orgの品質で決まる。エンティティの相互接続、sameAsリンク、プロパティの充実度、@idによる安定識別、動的更新。5つの原則をビフォー/アフターのJSON-LDコード例で解説。
SEOは「見つけてもらう」、GEOは「引用してもらう」、エージェンティックSEOは「使ってもらう」。WebMCPがもたらす「発見可能性→実行可能性」の転換と、Schema.org・llms.txtとの三層戦略を解説。
AIエージェントはスクリーンショットで推測クリックしている——GoogleのWebMCPはこの非効率を根本から変える。「構造化データ以来最大のSEO変革」と評される新プロトコルの背景とMCP補完構造を解説します。
セマンティックHTML、llms.txt、WebMCP。AIエージェントがWebサイトを「読み」「理解し」「操作する」ための三層構造を解説。2026年2月発表のWebMCPがもたらすWebの構造的転換点とは。
llms.txtとは何か? Googleの否定的見解、94,000件超の調査データ、主要企業の実装状況を踏まえ、現時点での限界と「それでも対応すべき理由」を誠実に解説します。実装手順も紹介。
エージェンティックコマース時代にEC事業者が取るべき具体的アクションを、2026〜2028年の3フェーズで解説。商品データ整備、構造化データ実装、プロトコル対応まで、プラットフォーム別の実践チェックリスト付き。
AI駆動型検索エンジン向けのジェネレーティブエンジン最適化(GEO)が、オンラインでの情報検索とインタラクションの方法を大きく変えようとしています。これからのAI検索時代に必要不可欠なGEO戦略を効果的に実装するための具体的なステップとベストプラクティスについて解説します。
検索エンジン最適化(SEO)は依然として重要な戦略です。しかし、AI技術の進化により、従来のSEO戦略だけでは不十分です。SEO戦略の基盤となるSERP分析の重要性、SERPの種類と機能、分析手法を解説し、さらにGEO(Generative Engine Optimization)戦略について考察します。
生成AI時代のSEO戦略「GEO(Generative Engine Optimization)」を紹介し、最新のデジタルマーケティング手法とその重要性について解説します。
GPT-4o・Claude・Geminiなど主要AIエージェントから見た
御社サイトの可読性を、W3C・Schema.org準拠の39項目で自動測定。