SILVEシルヴェ
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最適化そのものを、常に最適化し続ける

SILVE が行うのは、単なるサイト診断でも、海外情報の紹介でもありません。 AI 検索の評価基準は固定されていません。だからこそ、一度きりの対策ではなく、 3 つの層を循環させる必要があると考えています。

評価基準をつくる 3 つの原則

第1の最適化

最適化そのものの探究

何を最適化すべきかを、常に問い直す

AI が何を根拠に情報を選び、言及し、推薦するのか。その仕組みを研究し、変わるものと変わらないものを見極めます。

  • ChatGPT・Gemini・Perplexity、そして将来のエージェントが情報を選ぶ基準を追う
  • AEO / GEO / LLMO / AIEO / AAO という概念の変化を追い、本質を切り分ける
  • 「順位を上げる」から「選ばれる・引用される・実行される」への構造的な変化を理解する

この層が欠けると：表面的なテクニックの寄せ集めに終始する

第2の最適化

海外一次情報の取り込みと再構成

最新の一次情報を、正確に、使える形に変える

海外の記事・論文・実践者の議論を継続的に収集し、翻訳ではなく要点の抽出と再構成を行います。★ 探索には二次情報や実践者の議論も使いますが、診断基準へ採用する根拠は提供元の公式資料と一次研究を優先します。

  • 海外の主要ソースを定期的に巡回し、重要な議論を拾う
  • 全文翻訳では終わらせず、事実を抽出して構造化し直す
  • 「今週・今月、何が新たに議論されたか」をチェックリストに反映する

この層が欠けると：古い基準のまま診断・提案してしまう

第3の最適化

日本の文脈への適用

日本企業の事情に合わせて、実装可能な形に落とし込む

海外で有効な手法をそのまま持ち込みません。稟議・情報公開の慣習・表記の揺れ・リソースの制約を踏まえ、現場で実行できる形に変換します。

  • 着手コスト別に課題を分け、今週できることと計画に載せることを切り分ける
  • 上長や他部署に共有できる形で結果を要約する
  • 組織名・サービス名の表記揺れなど、日本企業が抱えやすい問題を記事で扱う

この層が欠けると：正論だが実行されない提案になる

  1. 1

    見つかる

    Discovery

    SEO
  2. 2

    取得される

    Retrieval

    SEOGEO
  3. 3

    回答に使われる

    Usage

    GEOAEO
  4. 4

    引用される

    Citation

    GEOAEO
  5. 5

    候補に挙がる

    Recommendation

    AIEO*
  6. 6

    選ばれる

    Selection

    AAO*
  7. 7

    実行される

    Action

    AAO*
AEO・GEO・LLMO は、同じものの言い換えではありません。扱っている段階が違います。どの用語がどこを指すのかを分けないと、施策の効く場所を取り違えます。
破線の 2 つは、提唱者以外の独立した確認が取れていない、または特定企業の枠組みとして使われている用語です。SILVE が作った言葉ではありません。出自と留保は用語集に書いています。7 段階の詳細

この3つが揃って初めて、最新で、本質的で、日本の現場で機能する最適化になります。

第3の最適化について — 日本企業への適用で想定している実務条件

海外で有効な手法が、日本の現場でそのまま機能するとは限りません。私たちが向き合っているのは、次のような事情です。

担当者が良いと思っても、すぐには動けない
改修には稟議が要り、上長や他部署に説明できる根拠が求められます。そのため診断結果は、総評と項目ごとの一覧を先に出し、そのあとに各項目の詳細と根拠を置いています。そのまま社内で共有できる要約テキストも生成します。
実績や数字を出しにくい
顧客名や売上を公開できない企業では、海外で有効とされる「具体的な数字と事例の公開」がそのままでは使えません。結果として AI が参照できる一次情報が不足することがあります。公開できる範囲で何を機械可読にできるかを重視しています。
正式名称と表記が揺れている
会社名の正式名称・通称・英語表記、サービス名のカタカナと英語と略称が混在していると、AI が同一の実体として結び付けにくくなります。★ これは現在の診断項目ではありません。 外から見て曖昧さが少ないかどうかは、記事（エンティティの記事）と改善設計で扱います。測るとしたら知名度ではなく、表記の曖昧さの少なさです。
営業色を出したくない
過度な自己宣伝を避けたい企業では、何を提供している会社なのかが曖昧な表現になることがあります。売り込みを強めずに、事実として認識されやすくする書き方を提案します。
専任の担当者がいない
兼任で Web を見ている方が多く、大規模な改修は現実的ではありません。「今ある情報をどう整えるか」に寄せ、設定変更や数行の追記で済むものを優先的に示します。
用語が多すぎて何を信じればいいか分からない
AEO / GEO / LLMO / AIO が混在し、結局何をすればよいのかが不明確なまま終わりがちです。用語の整理と、用語に依存しない実装の指針を並行して示します。

診断ツールの設計

判定も説明も、コードで決めます

結果はコードによる検出をルールベースで数えたものです。同一の取得内容を同一の版の評価基準で評価すれば、結果は同一になります（決定論的なのは測り方であって、取得できる内容は取得のたびに変わり得ます）。何が観測されたか・なぜその項目を見ているか・次に何をするかという説明も、検出結果から組み立てた定型の文章です。診断に AI は関与しません。総合点は出しません。AI 検索クローラー・ページ・画像は単位が違い、1 つの数にまとめるには根拠のない変換率が必要になるためです。数が動いた場合、それは「サイトが変わった」か「基準が変わった」かのどちらかで、項目ごとにどちらかが分かる形で表示します。

基準は更新され、根拠を公開します

チェックリストは海外の議論を反映して定期的に改訂します。各項目には診断項目にした理由と根拠記事を紐付けて公開しています。過去のバージョンは編集されません。ある診断がどの基準で測られたかを、後から必ず確認できます。

着手コスト別に分けて示します

すべてを一度に直す必要はありません。設定変更で済むもの、テンプレート改修が要るもの、サイト構成に関わるものを分けて提示します。あわせて、上長や他部署にそのまま共有できる要約テキストも生成します。

海外記事の扱い

原文の翻訳・転載は行いません。事実・数値・発表内容を抽出し、独自の要約と解説、日本企業への示唆として再構成しています。出典には必ずリンクを付けています。

診断の限界

この診断はサイト内で観測できる要素に基づく、現時点の視点です。AI 検索での実際の露出を保証するものではありません。外部サイトでの記述、プラットフォームごとの違い、同じ条件でも実行のたびに変わるばらつきなど、サイト内から測れない要因にも左右されます。また、公開ページを取得するだけでは確認できない条件もあります（例：Google の Search Console にある生成 AI 機能の掲載設定）。数値を鵜呑みにせず、なぜそう評価されたのかを読んだうえで判断してください。

クローラーについて

診断時のクロールは SilveBot/0.1 という User-Agent で行います。robots.txt を尊重し、同一ホストへのリクエストは 1 秒以上の間隔をあけ、 1 回の診断につき最大 30 ページまでです。クロールを拒否する場合は robots.txt でSilveBotを Disallow してください。

どのページを見ているか

1 回の診断で見るのはひとつのサイトだけです。 入力された URL のページと、そこから辿れる同一オリジンの内部リンクから選びます。 別のサイトへは辿らないので、複数のサイトを一度にまとめて測ることはできません。

2 ページ目以降は次の優先順で選び、同じ優先度なら階層の浅いものを先にします。同点のときは URL の順で決めるので、同じサイトなら毎回同じページを選びます。

  1. 1.会社概要
  2. 2.サービス・製品
  3. 3.FAQ
  4. 4.記事・お知らせ
  5. 5.導入事例
  6. 6.問い合わせ

取得したページの一覧は、診断結果の「クロールした範囲」に出しています。見ているページ数が違うと、同じサイトでも数は変わります。前回と範囲が違うときは、結果画面でその旨を表示します。

まずは測ってみてください

アカウントは不要で、URL を入力するだけです。公開情報のみを 1 ページ取得して評価します。

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