GPTBotが5%→30%に急増した時代、生成AIに自サイトが正しく認識される状態を制作会社として整えた運用の実体験

「AIに引用される記事を増やしたいけれど、何から見直せばいいのか分からない」

最近、Webサイト運用やコンテンツ発信に関わる現場では、こうした声を聞く機会が増えてきました。

SEOを意識して記事を書くだけでなく、ChatGPTやGeminiのような生成AIに、自社サイトの情報を正しく認識してもらいたい。けれど実際には、記事の内容を整えるだけで十分なのか、サイト側で何を確認すべきなのかが見えにくい。

私たち自身も、同じ課題を感じていました。

自社サイトのアクセスログを見ていると、生成AIのクローラーが無視できない比率で巡回するようになってきたことに気づきました。主要CDNが公開しているクローラーアクセスの統計でも、OpenAIのGPTBotのアクセスシェアは、2024年5月時点の約5%から、2025年5月には約30%まで増えたとされています。

Webサイトの訪問者は、これまで想定していた「人間」や「検索エンジンのクローラー」だけではなくなりつつあります。

では、生成AIに自サイトを正しく認識してもらうために、制作会社としてどのような運用を整えればよいのか。

この記事では、私たちが実際に見直した保守フローと、MONJI+の「Webサイト異常検知&改善機能」をどのように組み込んでいるかを整理します。

なぜこの課題が起きるのか

生成AIに引用される記事を作ろうとすると、どうしても「記事の中身」や「文章構成」に意識が向きます。

もちろん、内容の正確さや読みやすさは大切です。ただ、私たちが運用する中で感じたのは、AI引用の前提条件は、記事そのものだけでは完結しないということでした。

記事が置かれているサイト側の状態が崩れていると、どれだけ良い記事を書いても、AIに正しく読み取られにくくなる可能性があります。

背景1：AIクローラーの存在感が増えている

これまでのWeb発信では、Googlebotなど検索エンジンのクローラーを意識したSEOが中心でした。

しかし現在は、GPTBot、ClaudeBot、Perplexityのクローラーなど、生成AI関連のクローラーもWebサイトを巡回しています。

私たちが運営するメディアも、検索順位だけでなく、生成AIの回答の中で引用・参照されることを目的の一つにしています。

そのため、AIクローラーがどのくらいの頻度で自サイトを巡回しているのか。そして巡回したときに、サイトがどのような状態で見えているのかを、以前よりも重視するようになりました。

背景2：記事を書いても、サイト側の異常で伝わらないことがある

私たちが実際に経験した失敗もあります。

AI引用を狙って記事を書いたものの、公開から数カ月経った頃に、記事内の関連リンクが切れていたケースがありました。記事自体は残っていても、参照している過去記事やリソースページが404になっていたのです。

また、画像のalt属性が空欄のまま残っていた記事もありました。

本文では「下の図を見てください」と書いていても、画像の内容を説明するalt属性がなければ、AIにとってはその図の意味が伝わりにくくなります。記事の論旨を支える視覚的な根拠が、AIには十分に届いていない状態でした。

さらに、クライアントサイトではrobots.txtの設定が古いまま残っており、一部のAIクローラーが意図せずブロックされていたこともありました。

AIに読まれない状態では、AIに引用される可能性も生まれません。

つまり、AI引用を考えるうえでは、記事制作だけでなく、サイト側の状態を継続的に整える運用が必要になります。

解決するためのSTEP

私たちは、AIに引用されやすい記事を書くことと並行して、サイト側の異常を定期的に確認する運用を整えました。

ここでは、制作会社として実際に取り入れている流れを、3つのSTEPに分けて紹介します。

STEP 1：現状を可視化する

最初に行ったのは、AI引用を阻害しそうなサイト側の異常を洗い出すことです。

私たちの現場で特に注意しているのは、次のような項目です。

• リンク切れ
• 画像の読み込み失敗
• 画像alt属性の抜け
• タイトルやディスクリプションの抜け
• タグ未設置
• robots.txtの旧設定

これらは一つひとつを見ると小さな問題に見えます。

しかし、リンクが切れていて関連情報にたどれない、画像の内容が伝わらない、メタ情報が不足してページの主題を把握しづらい、といった状態が積み重なると、AIにとって読み取りにくいサイトになってしまいます。

そこで私たちは、MONJI+の「Webサイト異常検知&改善機能」を使い、AIクローラーが巡回する可能性の高い主要ページを定期的にチェックするようにしました。

対象にしているのは、記事ページ、事例ページ、サービス説明ページなど、引用される可能性が高いページです。PC・スマホ両方の表示で、リンク切れや画像欠落、タイトル・alt・タグ抜けなどを確認しています。

STEP 2：月次運用として記録・一覧化する

次に、検知した異常を単発の対応で終わらせず、月次運用として回せる形にしました。

私たちの流れは、次のようなものです。

1. 定期実行で主要ページを自動巡回する
2. 検知結果を一覧化する
3. 対応が必要な項目を修正依頼として起票する
4. 対応後、Google Analyticsと連携して影響範囲を確認する
5. 再発防止のチェック項目をWikiに蓄積する

大切なのは、「異常を見つける」だけで終わらせないことです。

検知した内容をそのまま修正依頼につなげ、対応後の確認まで同じ流れで管理することで、記事公開後の状態を追いやすくなります。

また、どの記事が、いつ、どのような異常を抱えていたのかを時系列で確認できるようになりました。

これにより、記事を公開して終わりではなく、公開後もAIに読まれやすい状態を維持するという意識がチームに根づいてきました。

STEP 3：数カ月分の実績をもとに改善する

月次で検知・修正・記録を続けると、数カ月分の履歴が蓄積されます。

すると、単発のエラー対応では見えなかった傾向が見えてきます。

たとえば、特定のテンプレートでalt属性の抜けが起きやすい、過去記事へのリンク切れが一定期間ごとに発生しやすい、特定のページ群でメタ情報の確認が漏れやすい、といったことです。

こうした傾向をもとに、次回以降のチェック項目や制作フローを見直していきます。

私たちにとってこの運用は、単なる異常検知ではありません。AI引用を狙う発信を続けるために、サイト全体の品質を定期的に整える仕組みとして機能しています。

実際に起きた変化

MONJI+を保守運用に組み込む前は、コンテンツ発信の意識がほとんど「良い記事を書くこと」に向いていました。

記事のテーマを決め、構成を作り、本文を整え、公開する。そこまでは丁寧に行っていても、公開後の記事がサイトの中でどのような状態に置かれているかまでは追い切れていませんでした。

運用を変えてからは、視点が「記事の品質」から「記事が置かれているサイト全体の品質」へ広がりました。

リンク切れがあれば検知され、修正依頼が立つ。画像のalt抜けがあれば一覧化される。メタ情報の不足も、月次の確認対象になる。

その結果、AI引用を狙ううえで必要な前提条件を、継続的に確認できるようになりました。

もちろん、この運用だけでAIに必ず引用されるわけではありません。

ただ、少なくとも「AIに読まれにくい状態を放置しない」ための土台は作りやすくなったと感じています。

注意点・限界

この運用には、カバーできる範囲とできない範囲があります。

MONJI+の異常検知機能で拾えるのは、主に機械的に判定できる異常です。

たとえば、リンク切れ、画像の読み込み成否、タグの有無、メタ情報の欠落などは、自動で検知しやすい項目です。

一方で、記事の内容そのものがAIに引用されるに値するかどうか、構造化データのマークアップが適切かどうかといった質的な判断は、人の目と手が必要です。

また、AIクローラーのアクセス挙動を詳しく分析したり、実際にAIがどれだけ引用しているかを計測したりするには、アクセスログ分析やAI引用ログ計測など、別の取り組みが必要になります。

私たちが現時点で取り組んでいるのは、AI引用の「前提条件」をサイト側で整えるところまでです。AI側の挙動を直接変えられるわけではない、という前提は持っておく必要があります。

生成AIに引用されるためには、robots.txtの設定、コンテンツ品質、サイト構造、リンク切れの有無、画像・タグの状態など、複数の要素が関わります。

だからこそ、検知・対応・ナレッジ蓄積を継続して回せる体制が重要になります。

現場から生まれたWebサイト運用支援プラットフォーム【MONJI+】

AIに引用されるための発信では、記事そのものの品質だけでなく、記事が置かれているサイト側の状態まで整える必要があります。

その運用を現場で継続しやすくするために生まれたのが、Webサイト運用支援プラットフォーム【MONJI+】です。

【MONJI+】は、Webサイト運用に携わる「人」を1つの「チーム」にまとめ、Webサイト運用のあらゆるフェーズを横断して、課題を解決するプラットフォームです。

私たちは、最初から“完成されたプロダクト”を開発することを目指していません。

本当に向き合うべき課題はWebサイト運用の現場にあり、だからこそ私たちは、現場のリアルな声と向き合い続けてきました。

一つひとつの声を受け止めながら、小さな違和感を解消するアップデートを重ね、現場の課題から新たな機能も生まれてきました。

そうした積み重ねを経て、【MONJI+】は世界77ヶ国のユーザーさまに支えられる存在となりました。

▼【MONJI+】について、詳しくはこちらをご覧ください
https://monji.tech/ja/plus/

Webサイト運用の現場で働く人が、誇りを持って「この仕事が好きだ」と言える世界。

▼その実現のために、あなたの声をお待ちしております
https://monji.tech/ja/plus/co-creation/

まとめ

生成AIクローラーの巡回が増える中で、Webサイト運用の前提は少しずつ変わり始めています。

AIに引用される記事を作るには、文章の中身や構成を整えるだけでは不十分です。リンク切れ、画像alt属性の抜け、メタ情報の不足、robots.txtの旧設定など、サイト側の異常が残っていると、AIに正しく認識されにくくなる可能性があります。

私たちは、MONJI+の「Webサイト異常検知&改善機能」を保守フローに組み込み、主要ページの状態を定期的に確認するようにしました。

検知結果を修正依頼につなげ、Google Analyticsで影響範囲を確認し、再発防止のチェック項目をWikiに蓄積する。

この月次サイクルを回すことで、記事を公開して終わりではなく、記事が置かれているサイト全体の品質を継続的に整えられるようになりました。

AI引用を狙う発信では、「何を書くか」と同じくらい、「その記事がAIに読める状態で維持されているか」が重要になります。

制作会社として、これからも記事単位ではなく、サイト全体の運用品質を見ながら、発信の土台を整えていきたいと考えています。