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Next.jsの記事がAI検索に引用されない理由を調べたら、ページ信号の問題だった

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先月、自分のブログのアクセス解析をぼんやり見ていたら、変なことに気づいた。

Google からの自然検索は普通に来てる。でも Perplexity や ChatGPT Search、あと Genspark みたいな AI 検索からの引用、ほぼゼロだった。

内容の質の問題じゃない。Qiita で LGTM もらった記事だし、X でも RT されてる。なのに AI 検索にだけは見つからない。

何日か考え込んだ。SEO が気にするのはキーワード密度、被リンク数、ページ速度。でも AI 検索が引用するかどうかを決めるのは、全然別の基準だ。ページを開いて三秒で「何について書いてあって、誰向けで、どう役に立つか」が伝わるか。具体的な質問に対して、回りくどくない答えが出ているか。比較や代替案、トレードオフの分析があるか。FAQ や構造化データが正確か。ブランド情報が統一されているか。

これらの信号は Lighthouse も PageSpeed Insights も教えてくれない。

そこで見つけたのが CiteCheckup っていうツール。

公開ページの URL とブランド名、対象トピックを入れると、七つのページ信号で採点してくれる。合計100点で、どの項目が何点でなぜか、ちゃんと説明がついてる。

試しに、自分の Next.js App Router 移行でハマった話を書いた記事を診断してもらった。結果、ページの目的が何かが伝わってないところがあって12点。内容の深さも15点。質問に対する直接的な回答は8点。一番ひどかったのが比較と代替案で5点。FAQ と構造化マークアップは3点。

合計58点。こりゃ AI 検索に引用されないわけだ。ページから出てる信号が、AI にとって整理されてなかった。

診断結果を元に、いくつか直した。冒頭の第一段で答えを先に出す。Pages Router から App Router に移行して、ファーストビューの表示時間が40%減った。でもビルド時間は約2倍になった。比較表を追加して、App Router と Pages Router とハイブリッド運用の得失を並べた。FAQ を三つ追加。App Router は SEO に強いか、ミドルウェアは使えるか、本番環境で全面移行すべきか。それぞれに直接答えた。ブランド名を統一して、どこでも同じ著者名にした。FAQPage と TechArticle の JSON-LD マークアップも入れた。

直したあと、もう一回診断したら、79点になった。

二週間たって、Perplexity で Next.js App Router migration best practices を検索したら、自分の記事が参照ソースの3番目に出てきた。それまでは全然出てこなかった。

もちろん、これがツールだけの力ってわけじゃない。中身の質が土台なのは変わらない。でも「AI に読めてない」という曖昧な感覚を、一つずつ直せる具体的なタスクに分解してくれた。これは「記事が良くないね」って言われるより、ずっと実用的だった。

このツールは英語ページが一番精度がいい。日本語ページも診断できるけど、一部の信号は英語よりちょっと精度が落ちるかもしれない。読者が日本語の技術コミュニティでも、とりあえずどこが問題か、ざっと特定するには十分使える。

無料で、URL を入れるだけ。

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