Citation率0%から45%へSighted自身の120日間AI可視性改善の全記録
自社を実験台にした120日間の全記録。施策とCitation率の因果関係をタイムラインで公開。
0%
開始時Citation率
45%+
120日後Citation率
120
日間
22+
公開記事数
120日間のタイムライン
ベースライン計測
109質問を設定。ブランドクエリMention率100%、業界クエリCitation率0%を確認。
Citation率 0%
テクニカル基盤の整備
構造化データ（Organization, WebSite, Article）実装。robots.txt最適化。llms.txt設置。サイト速度改善。
Citation率 0% → 変化なし
コンテンツ拡充 Phase 1
業界クエリに対応するナレッジ記事を8本新規公開。自己完結型の構造で1記事2,000-4,000語。
Citation率 0% → 3%
エンティティ強化
Aboutページの大幅改修。著者プロフィールの充実。Schema.orgのPersonとOrganizationの紐付け。オントロジー設計の明示化。
Citation率 3% → 12%
コンテンツ拡充 Phase 2
業界別ガイド4本（SaaS, EC, Local, Publisher）公開。ケーススタディ・実験データの記事化。用語集20語追加。
Citation率 12% → 28%
質問空間のカバレッジ拡大
GPR実験で発見したギャップ質問に対応するコンテンツを追加。外部メディアへの寄稿。ブログ記事の日英対応。
Citation率 28% → 45%
継続的最適化
週次モニタリングと施策効果の検証。新規質問の発見と対応。ベンチマークデータの蓄積。
Citation率 45%+ (継続中)
効果があった施策と、なかった施策
効果が大きかった
自己完結型コンテンツの作成
1記事で質問に完全に回答できる構造。AIが「この1ページを引用すれば十分」と判断する設計。
エンティティの明確化
OrganizationとPersonのSchema.org実装。「Sightedとは何か」をAIが正確に説明できる状態を作った。
質問空間のギャップ対応
GPR実験で発見した「引用されていない重要質問」に対応するコンテンツを優先作成。
独自データの公開
109質問の実験結果、スコアリングアルゴリズム等、他にはないデータを公開して差別化。
効果が限定的だった
テクニカルSEOだけの改善
構造化データやサイト速度の改善は必要条件だが、それだけではCitation率は上がらなかった。
llms.txtの設置
AIクローラーへのシグナルとしては有効だが、llms.txt単体でのCitation率改善は計測できなかった。
短い記事の量産
500語以下の記事はAIに引用されにくい。自己完結性を犠牲にした量産は逆効果。
被リンク獲得（短期）
被リンクの効果はSEOほど即効性がなかった。AIの信頼構築には時間がかかる。
120日間で学んだ5つの教訓
1. コンテンツの「深さ」が最も重要
Citation率改善の70%以上は、コンテンツの質と深さに起因していた。テクニカル改善は必要条件だが十分条件ではない。
2. 効果の発現には2-4週間のラグがある
コンテンツ公開後、AIの回答に反映されるまで2-4週間かかる。1回の計測で効果を判断せず、継続的に観測すること。
3. 成熟度の段階は飛び越せない
成熟度モデルのStage 1→3を一気に目指すのではなく、各段階の基盤を固めてから次に進む方が結果的に早い。
4. 質問空間の可視化が戦略の起点
質問空間を可視化することで、「何が足りていないか」が定量的に分かる。感覚的な施策選定から、データに基づいた優先順位付けに移行できた。
5. 独自データが最大の差別化要因
GPR実験のデータ、スコアリングアルゴリズムの公開など、他にはない情報を出すことがCitation率を加速させた。AIは「ここでしか得られない情報」を優先的に引用する。