生成AIサービスでの露出分析、実は昔ながらのアクセスログファイル解析が良い

生成AIとグーグル検索、コンバージョン率が高いのはどっちからのトラフィック？【SEO情報まとめ】[Web担当者Forum]

「うちのウェブサイトは、生成AIサービスにどれぐらいうまく対応・最適化できているのだろうか？」

こういうことが気になったことはないだろうか？

ChatGPTの回答やPerplexityの結果などの生成AIがトラフィックに影響を与え始めている。しかし、生成AIプラットフォームにはGoogle Search ConsoleやBing Webmaster Toolsのようなサービスがない。そのため、インプレッションやランキングデータは提供されていないし、独自手段での取得も容易ではない。

そこでこちらの記事は、生成AIプラットフォーム内でのサイトの可視性を測定するための最良の代替手段として「Webサーバー側でのアクセスログファイル解析」を提案している。

AIボットのクロール履歴を追跡することで、「どのページを生成AIサービスが見に来ているのか」「どこでクロールが停滞しているのか」「どの要因がその挙動を左右するか」などを把握できるという。

記事の主張を簡潔にまとめると、次のようなものだ：

●ログファイル分析は、現在、生成AIサービスがウェブサイトをどう利用しているかを理解し、従来のインプレッションデータがない場合にAIの可視性を測定するための最も効果的な方法。

●AIボットはGooglebotとは異なる方法でウェブサイトをクロールするし、グーグルほどうまくJavaScriptレンダリングができない。そのことが、AIが生成する結果におけるサイトの可視性に影響を与える可能性がある。

●「フリクション（摩擦）ゾーン」（例：リダイレクト、エラー、JavaScriptを多用するページ）を特定して解決することは、AIボットが重要なコンテンツにアクセスしてインデックスを作成できるようにするために不可欠。

●AIボットがどのページを優先するかの分析は、コンテンツ戦略を調整するのに役立つ。これは業界によって異なる。「情報コンテンツに多くの注目が集まる」場合もあるし、「製品固有のページに注目が集まる」場合もある。

●構造化データの活用やLLMS.txtファイルの実験といった新たな技術が、AIシステムがウェブサイトのコンテンツを発見、理解、利用する方法を強化するために模索されている。

AIボットのクロールをログファイルで追跡して、サイトが生成AIサービスにどのように見られているかを分析するというのは、地味だが重要な動きだ（SEOの専門家のなかには、Googlebotの挙動をアクセスログ解析したことがある人も多いだろう）。興味がある人は、元記事で詳細を確認するといい。

もしかしたら、AIクローラー分析の用途で、昔ながらのログファイル型アクセス解析ツールが復活したりするのだろうか？