他人が作ったGoogle頼みのブログを、AI検索（GEO）で伸ばせるか——それを全部公開する実験を始めた。買ったのはミニマリスト・一人暮らしのブログ『ゆるマリスト』（yurumalist.com）、価格は¥10,000。サイト売買の激安帯を時系列で100件以上ふるいにかけ、9割の『打ち上げ花火』を避けて残した1件だ。なぜこのサイトだったのか、いくらで何を手に入れたのか、仕入れの目を全部出す。第1話は仕入れ編。
¥1万で買ったブログ『ゆるマリスト』（yurumalist.com）の、対策前の数字を全部公開する。クリックは6か月で44→882へ加速、でも流入の約92%はGoogleの自然検索ひとつ。BingとAIからの流入はほぼゼロ、収益化はまだ入っていない。これは『入口が片側しか開いていない』状態で、VEILや土俵の目撃者を伸ばす前とまったく同じ病だ。ここから何をどう動かすのか、その出発点として、いじる前の素のベースラインを丸ごと出す。第2話は対策前編。
¥1万で買ったブログ『ゆるマリスト』（yurumalist.com）。納品されて最初にやったのは、派手な施策ではなく地ならしだった。サーバーをXserverへ移して管理を一本化し、robots.txtをWordPressのデフォルトからAIクローラー全許可へ書き換える——つまりAIに『ここに入って、答えを読んでいい』と伝えた。まだ結果は1ミリも出ていない。出発点と、最初の一手の中身、なぜそれを最初に置くのかを正直に書く。第3話は最初の一手編。
サイトを買って育てようと、サイト売買の激安帯（数千〜10万円）を片っ端から時系列データで解剖した。結果、ほとんどが「直近1〜2か月だけ跳ねた新規ドメイン（花火）」「右肩下がりのオワコン」「直近の流入ゼロの死にサイト」のいずれか。一覧に並ぶDRやPVといった“肩書き”は過去の遺産で、まるで当てにならない。肩書きではなく時系列を読む——これはサイトを買う人だけでなく、AI時代に「どのデータが本物か」を見抜くすべての人の話だ。
Bing Webmaster ToolsのAI Performanceで、自社の占いメディアがCopilotなどのAIに引用された回数を実測した。3か月で約33,000回、346の問いで引用され、1日100回から3,000回へ30倍に伸びていた。一方で実際のクリックは桁が小さい。AI時代の「ゼロクリック」を、推測ではなく実数で見る。
前回見た「3か月で33,000回」の引用が、実際どのページから来ているのか。Bing Webmaster ToolsのAI Performanceで、自社の占いメディアが引用された433ページを実数で開いた。トップは「不成就日とは」1ページで2,500回。並んだURLを見ると、AIに引用される記事には共通の型があった。推測ではなく、引用URLの実数で分解する。
AIからの流入は2026年4月にスイッチが入ったように立ち上がった——前にそう書いたのは占いメディアの話だった。今回、まったく別業種の宿泊予約サイトのGA4を同じ条件で開いたら、同じ2026年4月に同じ形で立ち上がっていた。月1〜2だったAI流入が、4月に183、5月に936。2サイト・別業種・別運用なのに、同じ月。これは個別サイトの努力ではなく、AI検索側の地殻変動だと考えるほうが自然だ。実数で並べる。
サイト売買で「アドセンス収益化済み」「月◯万円発生」と書かれた実績サイトを、Search Consoleの時系列で片っ端から開いた。すると大半が、過去の稼ぎを看板にした流入9割減の減衰資産だった。実績ラベルでなく推移で判断する目を、実データで示します。
AI検索で月2万の流入を得た自社メディアが、実際にいくら稼いだか。AdSense収益は月5,089円、ページRPMは151円。集客と換金は別問題だった。流入の数字に浮かれず、その流入がいくらになるかを先に設計するための、正直な収益の話。
AI検索対策と一括りにされがちだが、実際に人を送ってくるAIには偏りがある。自社メディアのGA4で実測したら、AI流入の約92%がChatGPT、残りの大半がCopilot、PerplexityとGeminiはほぼゼロだった。優先順位を間違えないための、送客の実データ。
サイトを買うときも評価するときも、ドメインレーティングや記事数、『検索安定』の肩書きは当てにならない。実際にSearch Consoleの時系列を開いたら、DR19の優良そうな物件は1年で流入6割減、逆に1万円の新規ブログは右肩上がりだった。表の数字でなく推移で判断する話。
SEOも英語化もしていない自社の日本語メディアを国別に実測したら、海外30カ国から約8%の流入があった。シンガポール・中国・アメリカ…。AIと機械翻訳が言語の壁を溶かし、日本語コンテンツを海外の問いに当て始めている。多言語GEOを始める根拠を、実データで示します。
当社の占いメディアVEILは、Google経由の自然流入が月44。それがリブランド後の立ち上がりで、5月は約2.5万セッションまで伸びた。流入の8割はBingとAI。立ち上げ1〜2ヶ月の全データと、今後の月次推移を継続公開します。
自社の占いメディアのAI検索流入を、12か月分のGA4で振り返った。AI経由は長く月1〜4セッションのまま。それがサイトをAIに読める形へ作り替えた直後、月207、翌月2,030へ跳ねた。GEOの成果は直線ではなく、ある日スイッチが入る。実データで示します。
自社の占いメディアが実際に拾われている検索クエリを、GoogleとBingの両方で実測した。Googleでは平均掲載順位30〜50位に沈む『問い』が、Bingでは3か月で4,500クリックまで伸びていた。順位を追うより、問いに答えるほうが効く理由を、実データで示します。
当社が運営する4つのサイトのGA4を、同じ期間・同じ物差しで並べてAI検索流入を実測した。コンテンツ型メディアは流入の8割超がBingとAI、広告型D2Cはほぼゼロ。AIに見つけられるかどうかは、サイトの作り方で決まっていた。
AI検索に拾われるかどうかは、robots.txtの数行で決まる。立ち上がりの1ヶ月でAI・Bing流入が伸びた自社サイトが実際に使っている設定と、各AI企業の公式仕様で裏取りした2026年版のコピペ用テンプレートを公開します。検索表示用と学習用の違いまで、具体的に。
Ahrefsは当社の占いメディアを『月45訪問、トラフィック価値11ドル』と評価した。だがGA4の実測は月2万人。この乖離はツールの欠陥ではなく、SEOツールがGoogleの世界しか見ていないことの証明だった。ツールの数字で判断を誤らないための話。
自社の占いメディアで、ChatGPT・Bingが実際にどのページへ人を送っているかをGA4で実測した。AI流入の44%が集まっていたのは、読み物ではなく『計算ツール』のページ。AIに拾われるページの型を、実データで示します。
GEO（Generative Engine Optimization）は、ChatGPTやPerplexityなどのAIに引用される存在になるための最適化。Googleの順位を競うSEOとどう違うのか。自社メディアで流入の8割がBingとAIだった実体験から解説します。
GPTBotやClaudeBotをrobots.txtで弾くと、ChatGPTやPerplexityの回答に引用されなくなる。良かれと思った設定がAI検索の扉を閉じている。主要AIクローラー一覧と、コピペできる許可の書き方。
ChatGPTやCopilotが参照するのはBingのインデックス。Googleしか見ていないと、AI検索の入口を丸ごと見落とす。自社メディアで流入の77%がBing系だった実例と、無料10分の登録手順。
ChatGPTやAI Overviewは、ページから「抜き出せる答え」を引用する。だらだらした前置きは飛ばされる。結論先出し・定義文・Q&A・箇条書きで、AIに引用されやすい文章に変える具体的な書き方を、ビフォーアフターで解説。
AI検索対策といえば構造化データ、と語られがち。でも自社メディアは構造化データが薄くても月2万のAI流入を得ていた。実データから、構造化データの本当の優先順位を並べ替える。
Googleの検索結果に出るAI Overview（AIによる概要）。クリックが減る一方で、引用されれば新しい露出になる。奪われる側ではなく引用される側に回るために、何を整えるべきかを実証視点で整理します。
ChatGPTやAI Overviewに商品を見つけてもらえるか。中小EC・D2Cが最初に確認すべき10項目を、優先順位つきでチェックリスト化。Product構造化データやレビューの扱いまで、エンジニアがいなくても判断できる形で。
llms.txtは、AIに向けてサイトの要約と重要ページを伝える新しい慣習ファイル。書き方と設置場所を解説しつつ、自社の実データから見えた『今どれくらい効くのか』を正直に書きます。
Perplexityは回答に必ず出典リンクを示すAI検索。だからこそ引用されれば確実な流入になる。ソースとして選ばれるために何を整えるべきかを、実証視点で解説します。
検索順位は維持しているのに、クリックと流入だけ落ちる。AIの要約に答えを奪われるゼロクリックが原因かもしれない。原因を切り分け、打ち手を決めるために最初に見る3つの指標を解説します。
ChatGPTが回答時にウェブを参照し、出典リンクを示すようになった。ChatGPT検索に自社が引用されるための条件を、参照の仕組み（Bingインデックスとの関係）から実証視点で整理します。
AI検索からの流入や、AIの回答での自社の言及は、従来の順位ツールには映らない。GA4の参照元・Bing Webmaster Tools・AI可視性の計測を組み合わせて、自社のAIでの見え方を数字にする方法を解説します。
GoogleのAI Overview（AIによる概要）やAI Modeを動かすのはGemini。Google-Extendedの扱いや、Geminiに参照される条件を、ChatGPT・Perplexityとの違いも含めて整理します。
SEO、GEO、AEO、LLMO──似た略語が乱立して混乱しがち。それぞれが何を狙う最適化なのか、どう重なるのかを、実務でどう使い分けるかまで含めて一度で整理します。
WordPressサイトをAI検索に見つけてもらうための、現実的な設定とプラグインの使いどころ。robots.txt・構造化データ・サイトマップ・表示速度を、エンジニアでなくても進められる手順で整理します。
経験・専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）は、AIが引用するソースを選ぶ基準でもある。誰が書いたか、何に基づくか。AI検索に信頼される発信者になるための具体策を、自社の実体験から整理します。
AI検索では、人は単語ではなく文章で問いかける。だからキーワードも『単語の塊』から『質問』へ。問いベースでテーマを設計し、AIに引用されるコンテンツを作る方法を解説します。
「〇〇 比較」「おすすめ」はAIが要約しやすく、購買にも近い。だからこそ引用される比較記事を作れれば強い。公平性・一次情報・構造で、AIの回答に載る比較コンテンツの作り方を解説します。
Googleのコアアップデートで沈む記事と、AI検索に引用される記事。実は強くなる条件は同じ方向を向いている。一次情報・経験・誠実さで、アップデートにもAIにも強いコンテンツを作る考え方を解説します。
「AIに食われるから対策しても無駄」「構造化データを入れれば勝てる」「SEOは終わった」──GEOをめぐる誤解は多い。自社メディアの実データをもとに、よくある7つの勘違いを解いていきます。
「近くの〇〇でおすすめは？」とAIに聞く人が増えている。飲食・美容・クリニックなど店舗ビジネスが、ChatGPTやAI検索に名前を出してもらうために整えるべき点を、実務目線でまとめます。
BtoBの担当者は「〇〇 ツール おすすめ」をAIに聞いて検討を始める。SaaSがAIの回答で候補に挙がり、比較に残り、リードにつながるための設計を、実務の導線まで含めて解説します。
AIは画像や動画も理解し始めた。では商品写真やYouTubeはAI検索に効くのか。マルチモーダルなAI検索で見つけられるために、画像・動画をどう扱うべきかを整理します。
ユーザーに代わってAIが比較し、選び、推薦する。AIエージェント時代に、自社の商品がAIに選ばれるための条件とは。今から整えておくべきことを、現実的な範囲で整理します。
GEO、AIO、LLMO、AEO、ゼロクリック、被引用、AIクローラー──AI検索まわりの用語を、実務で使う意味でまとめて解説。それぞれが深掘り記事につながる用語集ハブです。
求職者は応募前にAIで会社を調べる。「〇〇社 評判」「△△業界 ホワイト 企業」。採用サイトや企業情報がAIにどう読まれ、語られるか。採用領域のGEOを実務目線で整理します。
被リンクやプレスリリースはGEOに効くのか。AIは『どれだけ他で言及・引用されているか』も信頼の手がかりにする。権威性（サイテーション）をどう積むかを、過度な期待を避けつつ整理します。
頑張って記事を書いているのに、ChatGPTやAI検索に出てこない。そういうサイトには共通点がある。自社メディアの実体験と診断の経験から、AIに見つけられないサイトの典型をチェックリストで示します。
AI検索対策の実装でつまずく定番を、コピペできるスニペットでまとめました。robots.txtのAIクローラー許可、FAQ・Article構造化データ、llms.txtの最小構成。コピーして自社用に調整してください。
AI検索やBingからの流入は、設定次第で見やすくなる。GA4の参照元の見方、ChatGPT・Perplexityなどを束ねるチャネルグループの作り方を、手順とともに解説します。
スマートスピーカーやAIアシスタントが、答えを読み上げる時代。Speakable構造化データと、音声で読み上げられやすい文章設計を、コード例つきで解説します。
海外向けや多言語のサイトで、AI検索に各言語で正しく見つけられるには。hreflangの設定、言語ごとの一次情報、各国の検索エンジン事情を、コード例とともに整理します。
製造業やメーカーのサイトは、型番・仕様・用途がAIに正確に伝わるかが鍵。技術情報をAIに引用される形で整える方法を、製品データの構造化まで含めて解説します。
「〇〇駅 ペット可 賃貸」「△△エリア 子育て 住みやすい」とAIに聞く人が増えている。不動産・賃貸サイトが物件情報と地域情報でAIに見つけられるための整え方を解説します。
AIが自社について語るとき、古い情報や誤情報を元にしていたら怖い。AIに正しいブランド情報を参照させ、間違いを減らすための整え方を、現実的な範囲で解説します。
新しく作る前に、今あるサイトを点検する。AIに見つけられているか、引用されやすいかをGEO観点でチェックする監査の手順を、優先順位つきの実務フローで解説します。
