AI検索最適化診断ツール比較｜無料5サービスで点数が割れた理由

同じURLを5つの無料AI検索最適化診断ツールにかけたところ、スコアは65〜100点に分かれ、最大35点差が出ました。対象ページも実行時間帯もそろえたため、差の主因はサイトの状態ではなく、各ツールが「AI検索対応」として何を検出し、何点を配るかの違いです。

結論は明快です。AIEOチェッカーの点数を横並びにして優劣を決めるのではなく、クロール可否、HTML構造、構造化データ、AI回答上の言及・引用を分けて確認してください。無料ツールは改善候補を見つける入口として有用ですが、100点でもChatGPTやGoogleのAI機能への表示・引用は保証されません。

• ページの技術的な読み取りやすさを知りたいなら、URL取得型の診断が向いています。
• 実際のAI回答で自社がどう扱われるかを知りたいなら、固定クエリによる回答・出典の観測が必要です。
• 改善の前後を比較するなら、同じツール、同じURL、同じ条件を使い、総合点ではなく項目別の変化を残します。

定義：AI検索最適化診断ツールとは、公開URLやブランド情報を入力し、AI検索に関係するクロール可否、ページ構造、メタ情報、構造化データ、情報源の明確さ、またはAI回答上の言及・引用を点検するサービスです。本稿では、このうち自動判定を行うサービスを便宜上「AIEOチェッカー」と総称します。

測れるもの：ツールごとに、HTMLやrobots.txtなどから外部確認できる実装状態、または特定条件で取得したAI回答の観測結果を測れます。

測れないもの：全ユーザー・全クエリ・全地域での将来の表示、引用、順位、問い合わせ増加を確定することはできません。

実測結果：無料5サービスの点数は65〜100点に分かれた

比較条件は次のとおりです。

• 実施日時：2026年8月28日 10:24〜10:26 JST
• 対象URL：LLMO診断チェックリスト
• 選定条件：無料、アカウント不要、メールアドレス不要、公開URLだけで結果を確認できる
• 実行方法：各サービスの公式画面が使用する診断処理へ、同じ対象URLを1回ずつ送信
• 比較範囲：初回の総合点、検出項目、改善提案、判定の食い違い
• 対象外：会員登録、無料トライアル開始、メールレポート申請、有料機能、実際の公開・更新操作

結果は次のようになりました。点数は各社独自基準であり、100点満点という表記が同じでも尺度は共通ではありません。

各サービスの公式情報は、AEO Check、Digital SalesのAEO診断、AEO ToolsのAEO Checker、TRILIAのLLMO診断ツール、GeoPageScanで確認できます。

この表から「100点のツールが優秀」「65点のツールが厳密」とは判断できません。重要なのは、同じ実装を違うロジックがどう読んだかです。むしろ35点差が出たことで、単一スコアに依存する危険が見えました。

35点差の中身を3つの矛盾から読む

スコア差を生んだのは、単なる配点の大小だけではありません。検出した事実そのものが食い違っています。

矛盾1：FAQは「なし」「6問」「30組」に分かれた

対象ページにはFAQPage構造化データとQ&A本文があります。AEO CheckはFAQ見出しを6問検出し、Digital Salesは質問形見出しを7個、AEO ToolsはQ&Aペアを30組と判定しました。一方、GeoPageScanは「FAQ / Q&Aコンテンツなし」としました。

この違いは、FAQの数が突然変わったのではありません。見出し階層だけを見るのか、FAQPageを読むのか、疑問符や英語のWhat・Howを探すのか、本文の定義文までQ&Aとして数えるのかが異なると考えられます。実装判断では、次の3点を分けて確認します。

• 読者に見えるQ&A本文が存在するか。
• 構造化データが見える本文と一致しているか。
• ツールが日本語の質問表現と見出し階層を正しく拾っているか。

構造化データが検出されたからといって、AI回答への採用が決まるわけではありません。Googleの構造化データ一般ガイドラインも、正しく実装しても検索結果での表示を保証しないこと、マークアップが読者に見える本文を正しく表す必要があることを説明しています。

矛盾2：本文量は148語、10,308文字、約21,390文字に分かれた

AEO Checkは10,308文字、TRILIAは約21,390文字と報告し、GeoPageScanは148語としました。日本語は英語のように空白で単語を区切らないため、英語向けの単語分割をそのまま使うと本文量が小さく見える場合があります。また、本文だけを数えるか、ナビゲーション、関連記事、FAQ、構造化データ由来の文字列まで含めるかでも差が出ます。

文字数は「AIが理解できた量」そのものではありません。次を実ページで確認した方が確実です。

• JavaScriptを無効にしても主要本文がHTMLに含まれているか。
• ページソースにH1、H2、本文、リンクが存在するか。
• モバイル表示とサーバー応答で本文が欠落していないか。
• 外部ツールが取得した最終URLとHTTPステータスが正しいか。

JavaScript描画やSPAで本文取得に差が出る場合は、クローラーが来ても本文が空になるケースの点検手順も併せて確認してください。

矛盾3：同じ設定が加点にも減点にもなった

58文字のmeta descriptionはAEO Checkでは短いとされ、Digital SalesとTRILIAでは合格でした。Organization構造化データはAEO CheckとGeoPageScanでは検出されましたが、TRILIAでは未検出でした。TRILIAはmeta keywordsの欠落を注意項目に含めましたが、Googleはmeta keywordsをインデックスや順位に使わないと明記しています。

したがって、減点を埋めるためだけにタグやスキーマを追加してはいけません。Googleは2026年の生成AI検索向け公式ガイドで、AI OverviewやAIモードに特別な構造化データは不要で、llms.txtもGoogle検索の表示や順位には影響しないと説明しています。実装は「点が戻るか」ではなく、「読者に見える事実を正しく機械可読化するか」で決めます。

AIEOチェッカーとは：4種類の測定器を混同しない

「AIEOチェッカー」「AEO診断」「LLMO診断」「GEOスコア」は統一規格の名称ではありません。AIEOも、AI Engine OptimizationやAI検索最適化を指す補助語として使われますが、サービスごとに測定対象が違います。少なくとも次の4種類に分けると、選定を誤りにくくなります。

今回実測した5サービスは、主に最初の2種類です。GeoPageScanは権威性や本文明瞭性まで広く評価しますが、返却された結果はヒューリスティック判定と明記されていました。5つとも、無料結果だけで主要AIすべての実回答と引用元を継続観測したわけではありません。

継続的な引用元分析や有料計測サービスを比較したい場合は、AIO対策ツール7選と引用元分析の選び方が対象です。無料のURL診断と、固定クエリを使う可視性モニタリングは別の道具として扱ってください。

無料5サービスの結果を一つずつ検証する

AEO Check：項目別の根拠と改善案を日本語で読みたい場合

AEO Checkは、今回の1ページ診断で90点でした。Googlebot、OAI-SearchBot、Claude-User、Claude-SearchBot、PerplexityBot、noindex、スニペット制御を分けて表示し、7カテゴリの内訳まで確認できました。本文量、内部リンク数、外部リンク数、FAQ、llms.txtも項目別に出るため、減点箇所を追いやすい構成です。

良かった点は、llms.txtに「提案段階・影響未確認」という注記が付いていたことです。一方、Organizationスキーマや外部リンクに関する改善案には、AIでの評価や引用への効果を強く連想させる説明も含まれます。実装前にGoogleや各AIサービスの公式情報と照合し、因果関係が公開されていない部分は仮説として扱う必要があります。

1ページだけでなく複数ページの選択肢が画面にあるため、トップページと記事ページの差を見たい担当者には使いやすいでしょう。ただし、ページ種別が違えば必要なスキーマや本文構造も違うため、点数の単純平均は避けます。

Digital Sales AEO診断：技術基盤を17項目で素早く確認したい場合

Digital SalesのAEO診断は100点でした。6種のAIクローラー、robots.txt内のサイトマップ、llms.txt、sitemap.xml、noindex、title、description、H1、見出し、質問形見出し、構造化データ、FAQ、日付、発信者、OGP、HTTPS、応答速度を確認します。

今回のページでは17項目がすべて合格し、4分野の配点も満点でした。報告用テキストを画面内で作れるため、制作会社や社内担当へ結果を渡しやすい設計です。公式ページ自身が「取得HTMLと設定ファイルに基づく機械判定で、AI検索での引用を保証しない」と明示している点も重要です。

注意点は、満点が「改善不要」を意味しないことです。このツールが見る17項目の外に、ブランド説明の正確性、競合文脈、第三者情報との不一致、AI回答の出典は残ります。まず技術的な入口を塞いでいないか確認する道具として使うと、役割が明確です。

AEO Tools AEO Checker：記事単位の抽出しやすさを簡潔に見る場合

AEO ToolsのAEO Checkerも100点でした。Q&A構造、H1の明瞭さ、段落の抽出しやすさ、構造化データの有無・種類・主要項目、viewport、HTML容量、公開日、著者・発信者の10項目を判定します。

公式説明では、ライブの順位、言及、引用頻度は測らないと明示されています。ページ公開前の構造確認と、その後のモニタリングを分ける思想は分かりやすいものです。URL取得に失敗した場合はHTMLソース貼り付けモードも案内されています。

今回の結果ではQ&Aを30組と判定しました。対象ページ上で読者向けに整理されたFAQ数より多いため、何をQ&Aペアとして数えたかは別途確認が必要です。英語のレポートに抵抗がなく、少数の明確なチェックで記事単位を確認したい場合に向いています。

TRILIA LLMO診断ツール：画像やヘッダーまで広く棚卸ししたい場合

TRILIAは89点でした。公式ページは10カテゴリ・65項目と案内していますが、今回の診断レスポンスでは合計66項目、合格58、注意7、不合格1と返りました。運用中の更新で項目数が変わる可能性があるため、比較記事では実施日を残す必要があります。

診断範囲は広く、OGP、画像形式、lazy loading、セキュリティヘッダーまで含みます。AI検索固有の検査と、一般的なWeb品質・SEO・表示速度の検査を一度に棚卸ししたい時には便利です。

ただし、今回のページに存在するOrganizationを未検出とし、Google検索が使わないmeta keywordsの欠落を注意、ページ内容に必須とは限らないHowToスキーマの欠落も注意としました。点数を上げるためだけにmeta keywordsや不適切なHowToを追加するのではなく、本文との整合と利用目的を優先してください。

GeoPageScan：別の解析系統で検出漏れをあぶり出したい場合

GeoPageScanは65点で、5サービス中もっとも低い結果でした。構造化データ82点、llms.txt 80点、AIクロール70点に対し、本文明瞭性50点、権威性31点と評価しました。sameAs、著者・創業者、レビュー、直接的な定義文など、ブランドの外部照合や権威性に関する改善案が多い点が特徴です。

一方で、今回のページを148語、FAQなし、直接回答文なし、薄いコンテンツと判定しました。他のツールは1万文字以上とFAQを検出しており、ページにもFAQPageが存在します。したがって、この65点をそのままサイト評価として採用するのではなく、日本語本文の抽出や判定ルールに差があるという警報として使うのが安全です。

別系統のツールで低い点が出た時は、ページを直す前に「本当に欠けているか」をソース、レンダリング結果、別ツールで再確認します。誤検出を見抜く作業も、AI検索最適化診断の一部です。

診断結果を実装へ変える二段階判定

無料ツールの結果は、機械監査と実回答監査の二段階に分けると扱いやすくなります。

第一段階：公開ページの土台を確認する

ここでは、ツールが得意な外部取得可能項目を確認します。

• 対象URLが200を返し、意図したcanonicalへ到達する。
• robots.txt、noindex、nosnippet、WAFが公開意図と一致する。
• title、H1、本文、著者、公開日・更新日がHTML上で読める。
• 構造化データが可視本文と矛盾せず、ページ種別に合っている。
• sitemapと内部リンクから重要ページへ到達できる。
• JavaScriptを実行しない取得でも、主要情報が空にならない。

OpenAIは出版社・開発者向けFAQで、ChatGPT検索の発見・要約に関係するOAI-SearchBotと、学習用のGPTBotを分けています。AnthropicもClaudeBot、Claude-User、Claude-SearchBotの役割を分け、PerplexityもPerplexityBotとPerplexity-Userを区別しています。「GPTBotを許可した」「ClaudeBotが来た」だけで検索面への到達性を判断しないでください。

第二段階：AI回答と情報源の一致を確認する

技術点検が通っても、回答の正確性は別問題です。社名、サービス名、比較、料金、対象者、向かないケースなどの質問を固定し、検索面ごとに次を記録します。

• 実施日時、モデル・検索面、地域・言語条件
• 入力した質問文
• 回答の要約と正誤判定
• 表示された出典URL
• 公式、第三者、旧ページ、競合、出典不明の分類
• 修正すべき正本ページと担当者

この方法は、無料チェッカーの点数では埋まらない部分を補います。詳しい記録項目はLLMO診断チェックリスト、継続観測の設計はAI検索の引用を定点観測する実務で確認できます。

目的別の判断表：どの無料ツールを選ぶか

「一番良いツール」を決めるより、未確認の論点を埋める組み合わせを選びます。

GoogleのAI機能については、Google公式が「追加の技術要件や特別な最適化はない」と説明しています。チェッカーの独自点数はGoogle公式スコアではありません。インデックス可能性、スニペット適格性、役立つ一次情報、内部リンクなど、通常検索の基盤を先に確認します。

AI検索最適化診断の実装チェックリスト

診断を改善作業につなげるためのチェック項目です。全部を一度に満点にする表ではなく、誤検出と本当の問題を切り分ける順序として使ってください。

• 診断目的を「ページ準備度」「クローラー到達性」「実回答」「継続観測」のどれかに定めた。
• 対象URL、実施日時、ツール名、無料・有料条件、ログイン有無を記録した。
• 複数ツールを比べる時は同じURLを使い、ページ単位とドメイン単位を混ぜていない。
• 総合点だけでなく、合格・注意・不合格の項目名と検出根拠を保存した。
• title、description、H1、本文、著者、日付、canonicalをページソースで確認した。
• robots.txtとnoindexを別の制御として確認し、検索用・学習用・ユーザー起点のボットを混同していない。
• 構造化データが本文にない事実を追加しておらず、ページ種別に合っている。
• llms.txtを権限設定や順位要因とみなさず、採用状況を公式情報で確認した。
• meta keywords、不要なHowTo、実在しないレビューなど、点数目的の実装を追加していない。
• JavaScript描画、日本語の単語分割、WAF、リダイレクトによる誤検出を確認した。
• 固定クエリで実際のAI回答と出典URLを確認し、チェッカーの点数と別列に記録した。
• 修正後は同じツール・同じURLで再実行し、変化した項目と実装差分を対応づけた。

llms.txtは2026年8月に更新されたllms.txtの提案仕様が存在しますが、すべてのAI検索サービスに共通する強制規格ではありません。設置や更新の判断は、WordPressでllms.txtを設置する前に確認すべきことも参考にしてください。

よくある失敗例

失敗例1：100点を「AIに引用される状態」と報告する

今回、2サービスで100点が出ましたが、確認できたのは各ツールが定めた項目を満たしたことです。ChatGPT、Gemini、Perplexity、GoogleのAI機能で全クエリに引用されることを意味しません。社内報告では「技術チェック17項目は合格」「対象ツールの10項目は合格」のように範囲を明記します。

失敗例2：減点を埋めるために不要な実装を足す

meta keywords、ページ内容に合わないHowTo、実在しないAggregateRatingを追加して点数を上げても、読者と検索サービスに誤った情報を渡すだけです。構造化データは可視本文の正確な表現に限定し、独自スコアより公式ガイドラインを優先します。

失敗例3：学習用ボットだけを見て検索可否を決める

GPTBot、ClaudeBotは学習との関係が中心です。検索やユーザー起点取得には別のボットが案内されています。チェッカーがどのUser-Agentを検査したかを確認し、「主要AIボット許可」という一行だけで判断しないことが重要です。

失敗例4：トップページの点数をサイト全体へ広げる

トップページ、サービスページ、記事、FAQ、採用、EC商品ページでは、必要な情報と構造が違います。1ページの満点を「サイト全体が対応済み」と言い換えず、重要なページ種別を分けて診断します。

失敗例5：非公開URLや顧客情報を外部チェッカーへ入力する

無料診断は外部サービスへURLを送信します。公開前のステージング、限定公開資料、顧客名を含む管理画面、推測されにくい共有URLを入力しないでください。各サービスの利用規約・プライバシーポリシーを確認し、公開情報だけで試すのが基本です。

失敗例6：一度のAI回答を固定結果として扱う

AI回答はモデル、検索面、地域、言語、時点、質問文で変わります。一度出なかったから未対応、一度出たから対策完了とは言えません。同じ質問と正答条件を残し、出典と回答品質を分けて観測します。LLMOの効果測定でも、順位だけでなく誤解と引用状態を分けて整理しています。

よくある質問

AI検索最適化診断ツールは無料だけで十分ですか？

技術的な初期点検には役立ちますが、実際のAI回答、引用元、競合との扱われ方、古い外部情報までは不足します。無料チェッカーで問題候補を絞り、ページソースの確認と固定クエリの回答監査を追加してください。

5サービスのうち、結局どれが一番おすすめですか？

単一の一番はありません。記事単位の簡潔な確認、サイト周辺の広い棚卸し、日本語解析、別パーサーによる再確認では向くツールが異なります。目的別判断表で未確認の論点を埋める組み合わせを選ぶ方が実務的です。

スコアは何点あれば合格ですか？

共通の合格点はありません。各社が独自に配点しているため、別ツールの80点同士も同じ状態を表しません。同一ツール内で、修正前後にどの項目が変わったかを見る用途に限定すると誤解を減らせます。

100点ならAI OverviewやChatGPTに表示されますか？

表示は保証されません。Googleも、要件やベストプラクティスを満たしてもクロール、インデックス、表示は保証されないと説明しています。ChatGPTなど他サービスも回答生成や検索結果の内部基準を全面公開していません。

AIEO、AEO、LLMO、GEOの違いでツール選びは変わりますか？

名称より測定対象を見てください。ページ構造を診るのか、AIクローラーを診るのか、ライブ回答を診るのか、時系列で言及・引用を追うのかが重要です。AIEOという名前でも、実際は一般的なSEO項目が中心のサービスがあります。

llms.txtがないと大きく不利になりますか？

一律には言えません。llms.txtは提案仕様として発展していますが、Google検索は表示や順位に影響しないと明記しています。他サービスでの利用状況も個別確認が必要です。本文、クロール可否、正本ページ、内部リンクを先に整えます。

診断結果が食い違ったら、どちらを信じればよいですか？

点数ではなく検出対象を確認します。FAQがないと言われたら、可視本文、FAQPage、ページソースを確認します。Organizationがないと言われたら、JSON-LDの存在、型、必須項目、本文との一致を検証します。事実確認できる項目は手動で決着させ、影響度が非公開の項目は仮説として残します。

要点の整理

同じページを5つの無料AI検索最適化診断ツールで測ると、65〜100点の35点差が出ました。差の原因は、FAQ、本文量、Organization、meta descriptionなどの検出・配点ルールが統一されていないことです。

• 無料AIEOチェッカーは、ページ準備度とクロール到達性の問題候補を見つける入口として使えます。
• 総合点をツール間で比較せず、項目別の根拠と実ページを照合します。
• AI検索での実際の見え方は、固定クエリ、回答本文、出典URL、正答条件を別に記録します。
• Googleや各AIサービスの公式情報と合わない減点項目は、点数目的で実装しません。
• 修正前後の評価には、同じツール、同じURL、同じ条件を使います。

無料ツールの判定が食い違い、技術設定、正本情報、実際のAI回答のどこに原因があるか切り分けられない場合は、AI検索診断・情報源設計支援で確認範囲を整理できます。相談前に、対象URL、利用した診断ツール、項目別結果、確認したい質問文をそろえておくと、過剰な施策を増やさずに改善対象を絞れます。