この記事の3行サマリー

  • ノーコードツールで作った当社サイトのGEOスコアは、当初わずか13点でした。
  • Claude Codeでの内製移行と施策の積み上げにより、約5ヶ月で94点（Aランク）に到達。
  • 何を、どの順番でやったか——中小企業がそのまま真似できる実装手順を公開します。

出発点は「13点」だった

当社の最初のサイトは、ノーコードツールで手軽に制作したものでした。見た目は整っていましたが、GEO（生成エンジン最適化）の観点で診断すると総合スコアは13点。生成AIから見れば「何をしている会社か、誰が運営しているのか、事実として抽出できない」状態だったのです。GEOそのものの考え方は、当社コラム「GEO（生成エンジン最適化）とは？SEOとの違いと、中小企業が今こそ取り組むべき理由」で解説しています。

そこで、AIO/GEOを事業とする当社自身が「ドッグフーディング（自社サービスの自社適用）」として、サイトをClaude Codeで内製し直し、GEOを本気で改善することにしました。結果、約5ヶ月で**94点（Aランク）**に到達しています。

スコアの推移

時期 総合スコア 転機となった施策
ノーコード期 13点 ——（AI最適化ゼロの状態）
5月下旬 42→47点（C） 実績数値の掲出、見出し階層の整理
6月上旬 72点（B+） robots.txt問題の解消（構造的ジャンプ +19）
7月上旬 91点（A） 構造化データの全面実装、記事拡充
8月〜 93→94点（A） llms.txtの拡充、鮮度維持、E-E-A-T着手

ポイントは、大きな一発の施策ではなく、効く順番に積み上げたことです。以下、実際にやったことを段階順に紹介します。

フェーズ1：AIに「読ませる」土台を作る

最初にやるべきは、AIクローラーがサイトを読める状態にすることです。

  • robots.txt の見直し：ここが最大の転機でした。AI系ボットをブロックしていた設定を、明示的にAllowへ。これだけでスコアが大きく跳ねました（+19点）。SNS/メッセージ系ボットまで許可を拡張しています。
  • llms.txt / llms-full.txt の設置：AI向けにサイトの要点をまとめたファイル。全サービスの料金と500社超の実績を網羅し、継続的にバージョンアップ（現行v1.3、約25KB）。

教訓：どんなに良いコンテンツも、読まれなければゼロ点。まずクローラビリティを確認する。

フェーズ2：構造化データ（JSON-LD）で事実を明示する

AIは JSON-LD を「事実の出典候補」として優先的に解釈します。当社では以下を実装しました。

  • Organization schema：会社名・ロゴ・所在地・設立・社員数・SNS（sameAs）
  • Service schema ×3：Scale人事評価／Scale Works／Scale Sonar をそれぞれ serviceType 付きで宣言
  • FAQPage schema：実際の検索クエリに沿ったQ&Aを付与
  • BreadcrumbList / Article + author（Person）：記事の出典性能と著者性を明示

これにより「誰が・何を提供している会社か」をAIが正確に抽出できるようになりました。

フェーズ3：コンテンツを「引用されやすい」形に整える

  • 各コラムを1記事2,000字以上・見出し3階層・FAQ・CTAの構造へ。
  • 記事冒頭に3行サマリーを標準化（この記事の冒頭のような形式）。
  • 月次で新規記事を継続公開し、クロール対象を拡大。

フェーズ4：E-E-A-T（権威性）で伸びしろを取りにいく

技術施策が完成域に達した後、スコアの次の非連続な伸びは**「人と実績の見える化」**にあります。当社が現在取り組んでいるのは以下です。

  • メンバー／著者一覧ページ（Person schema連携）
  • 登壇・出展・受賞の集約ページ（DXPO東京・HR EXPO 等の素材を構造化）
  • 各導入事例の Before/Solution/Result を数値で本文化
  • 生成AIでの被引用の月次モニタリング

技術は一度整えれば天井に達します。その先で差をつけるのは、地道な実績の言語化です。

この事例から中小企業が学べること

  1. 順番が重要：クローラビリティ → 構造化データ → コンテンツ → 権威性。
  2. 最初の一手はrobots.txt：低コストで最も効くことが多い。
  3. 一度で終わらない：スコアは運用・鮮度で維持する。月次のループを回す。

よくある質問（FAQ）

Q. ノーコードのままでもGEO改善はできますか？ A. 一部は可能ですが、構造化データやllms.txtの細かな制御には限界があります。当社はClaude Codeでの内製移行により柔軟に実装できました。

Q. 13点→94点にかかった費用は？ A. 自社実践のため主に内製工数です。外部委託する場合も、まずは診断で優先施策を絞れば、低コストな順から着手できます。

Q. うちのサイトは今何点なのか知りたい。 A. Scale Sonar のGEO診断で総合スコアと優先施策をレポートします。まずは現在地の可視化から始めましょう。

まずは自社の現在地を知ることから

「13点」からでも、正しい順番で積み上げれば「94点」に届きます。大切なのは、感覚ではなくスコアで現在地を測り、効く施策から着手すること。

カラフルボックスの Scale Sonar は、この自社実践のノウハウをそのまま提供するAIO/GEO特化サービスです。自社サイトが今何点なのかを知るGEO診断から承っていますので、お気軽にお問い合わせください。