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〜AIOGeoScanが「AI検索対策（AIO/GEO/LLMO）実態調査レポート【2026年8月度】」を公開〜




株式会社Bennu（本社：東京都渋谷区、代表取締役：高木啓太）は、AIO/GEO/SEO横断診断ツール「AIOGeoScan」（https://aiogeoscan.com/）で2026年8月に実行された診断ログ7,803件を解析した「AI検索対策（AIO/GEO/LLMO）実態調査レポート【2026年8月度】」を公開しました。

▼ レポート全文はこちら
https://aiogeoscan.com/reports/2026-08

本調査の結果、構造化データ（JSON-LD）の未実装・重複定義、著者情報をはじめとする信頼性シグナルの欠如、AIクローラー向け案内・制御ファイルの未整備など、複数の指標にわたってAIに自社サイトの情報が正しく伝わっていない実態が明らかになりました。

調査背景｜AIに"正しく伝わる"ためには、複数の技術要件を満たす必要がある
生成AI検索エンジンやAIクローラーは、ページ本文のテキストだけでなく、構造化データ・著者情報・llms.txtなど複数のシグナルを手がかりに「これは何のページか」「信頼できる情報か」「どこを優先して読めばよいか」を判断しようとします。従来のSEOでは個々に語られてきたこれらの要素は、AIO/GEO時代においては、AIに自社サイトの内容を正確に理解・引用してもらうための"複数の入口"として捉え直す必要があります。

しかし実際には、構造化データの未実装や重複定義、著者情報の欠如、AIクローラー向け案内ファイルであるllms.txtの未設置など、これらの入口の多くが依然として閉じたままになっているサイトが少なくありません。

2026年8月期にAIOGeoScanへ蓄積された単月の診断データは、前月比6倍超となる7,803件に達し、大手エンタープライズから中堅・中小企業、地方公共団体、各種メディアに至るまで、より広範な母集団における実態を捉えたものとなっています。本調査では、この8月分の診断データを集計・分析し、複数の指標から見たAIO対応の実態を可視化しました。

調査概要

調査・分析主体：株式会社Bennu
調査方法：AIOGeoScanの全診断ログデータを対象とした解析・集計
対象データ：8月単体の有効ページ診断 7,803件
データ収集期間：2026年8月1日 〜 2026年8月31日
主要調査結果｜3つのキーファインディング
本調査の結果、単一の指標にとどまらず、構造化データの実装不備、E-E-A-T信頼性シグナルの欠如、AIクローラー向けインフラの未整備という3つの観点で、共通する課題が多くの企業サイトに存在する実態が明らかになりました。

[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/80563/18/80563-18-58fe1e51580255eefe429b97bd5e8e18-2400x1350.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

１. 構造化データ（JSON-LD）の未実装と重複定義エラー：未実装58.7%、重複エラー411件を検知

構造化データ（JSON-LD）の未実装率は58.7%（4,580/7,803ページ）に達しています。加えて、実装済みのサイトにおいても、同一ページ内で「Organization」「WebSite」といった同じ`@type`が異なるscriptタグで重複定義されているケースが411件検知されました。

共通のヘッダーブロックと個別ページテンプレートがそれぞれ異なる`<script type="application/ld+json">`を出力し、同一`@type`を無秩序に重複定義すると、AIクローラーはそれらを「別々の、無関係なオブジェクト」として解釈してしまいます。共通の`@id`参照や`@graph`構文による構造の統合が引き続き課題です。

２. E-E-A-T信頼性シグナルの欠如：rel="author"未設定率98.7%

AIがハルシネーション（情報の捏造）を抑制するために重視する信頼性シグナルについても、未対応・未設定が広範に確認されました。

E-E-A-T構成シグナルの未対応・未設定比率は以下の通りです。
- rel=authorリンク未設定率：98.7%
- 著者スキーマ（Person）未対応率：93.0%
- 日付マークアップ（timeタグ等）未設定率：89.1%
- 最終更新日（dateModified）未定義率：78.9%

AIは「誰が書いたか」「いつ更新されたか」をソースコードのシグナルから読み取ります。これらが未整備のサイトは、AIによる信頼性評価において不利に働く可能性があります。

３. AIクローラー向け案内・制御ファイルの未整備：llms.txt未設置87.1%、robots.txt未設置40.0%

AIクローラーに自社サイトの文脈や重要ページの要約を、Markdown形式で構造化して伝える案内ファイル「llms.txt」の未設置率は87.1%（6,799/7,803ページ）にのぼりました。加えて、検索・AIクローラーの巡回可否を制御する基本ファイル「robots.txt」の未設置率も40.0%（約3,121/7,803ページ）と、高い水準にあります。

llms.txtは、robots.txtのような「アクセスの許可・拒否」を規定するファイルとは異なり、サイト内の重要ページを厳選し、「自社が何者で、どのページに何が書かれているか」を要約・リスト化してLLMに直接伝える新しいプロトコルとして提案されているものです。一部のAI検索クローラーが巡回時に参照することでサイトの文脈理解に役立つ可能性があるとされていますが、現時点でllms.txtの読み取りを公式に表明している主要AIプロバイダーはなく、実際の参照率も限定的との調査結果も存在します。とはいえ、robots.txtとあわせてAIクローラー向けの案内・制御ファイルを整備しておくことは、今後のAI経由流入への備えとして引き続き重要と言えます。

なお、AIクローラーが優先抽出する「H2見出し直後の要約構造」を保証できていない、アンサーターゲット構造の不備率は77.5%（6,046/7,803ページ）となっており、6月度調査から引き続き高い水準で推移しています。
AI検索対策（AIO/GEO/LLMO）実態調査レポート【2026年8月度】
構造化データの重複具体事例、信頼性シグナルの技術解説、およびAIクローラー向けインフラ整備を含む、企業が取り組むべきAIO/LLMO適合の方向性は、レポート全文にてご覧いただけます。

▼ レポート全文はこちら
https://aiogeoscan.com/reports/2026-08

※本調査内容・グラフ画像を引用・参照される際は、必ず以下のクレジット表記をお願いいたします。
出典：AIOGeoScan（https://aiogeoscan.com/）調べ

本調査レポートは毎月中旬〜下旬に前月分の診断データを集計・公開していく予定です。業界別・サイト種別の詳細分析など、より細かい切り口での調査も順次公開してまいります。

【AIOGeoScanについて】
URLを入力するだけでサイト全体をスキャンし、AI検索対策の実装状況を10カテゴリ・100項目以上でチェックして統合スコアとして可視化するAIO/GEO/SEO横断診断ツール。Googleログインによる無料プランから、最大30ディレクトリ・150URLを対象としたEnterpriseプランまで提供しています。
- サービスURL：https://aiogeoscan.com/
- 料金プラン：https://aiogeoscan.com/pricing
- AIOコンサルティング：https://aiogeoscan.com/enterprise

【運営会社】
会社名　：株式会社 Bennu(ベヌウ)
設立　　：2020年2月
代表者　：代表取締役 高木 啓太
事業内容：デジタルマーケティング、広告・メディア事業、AIOコンサルティング、広告費後払いサービス「ADGrow」、ポップアップ・イベントスペース「seeen」など
本社　　：東京都渋谷区神宮前 2-18-19 the Folks 3C
URL　　：https://bennuinc.com/