Claude Code で SEO を直し、AI 検索に引用されるサイトにする

robots.txt の確認、Claude Code での点検、Search Console のデータ活用、引用されやすいページへの書き直しまで。日本語サイト特有の注意点も解説します

SEO の仕事は、以前は Google で上位に出ることだけでした。今はもう1つあります。ChatGPT、Claude、Perplexity、Google の AI による概要などが、質問への答えとしてあなたのサイトを引用してくれるかどうかです。日本の中小企業や個人のサイトは、片方はそこそこでも、もう片方ではまったく見えていないことがよくあります。ここでは、私が自分で作って運用しているサイトで実際にやっている、Claude Code を使った点検と改善の手順を紹介します。

AI 検索のために特別なことは要らない

「AI 向けの最適化」という言葉を最近よく聞きます。新しい専門分野のように見えますが、実際には昔からの SEO をきちんとやることがほとんどです。Google も AI 機能に関するガイドで、AI による概要や AI モードに表示されるための追加要件はなく、インデックスされていてスニペット付きで表示できるページであればよい、と明記しています。AI 専用のファイルやマークアップも不要だとしています。

Yahoo! JAPAN の検索結果も Google の検索技術を使っているので、日本では Google 向けの基本がそのまま広く効きます。

手順1：クローラーを締め出していないか確認する

まず robots.txt を開きます。テンプレートやセキュリティ設定のせいで、AI のクローラーを知らないうちにブロックしているサイトは珍しくありません。学習用のクローラーと検索用のクローラーは別物です。学習は断りつつ、検索には載せる、という選択ができます。

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-User
Allow: /

OAI-SearchBot は ChatGPT の検索に使われ、Claude-SearchBot と Claude-User は Claude の検索とユーザーの質問への回答に使われます。詳しくは OpenAI のクローラー解説と Anthropic のクローラー解説にあります。CDN やファイアウォールのボット対策も確認してください。robots.txt で許可していても、手前で弾いていたら意味がありません。

手順2：Claude Code でサイトを点検する

サイトのソースが手元にあるなら、そのフォルダで Claude Code を起動します。ダッシュボード型の SEO ツールとの違いは、問題を報告するだけでなく、原因のテンプレートを直接直せることです。

このサイトを、検索と AI からの引用のしやすさの観点で点検してください。
各ページについて：title と meta description（重複、長さ）、h1 が1つか、
見出しの順序、canonical、日英がある場合は hreflang、画像の alt、内部リンク、
構造化データ（JSON-LD）、sitemap.xml、robots.txt、誤って noindex のページ。
公開中の [URL] のステータスコードとリダイレクトも確認すること。
結果は「ページ、問題、重要度、原因のファイル」の表で。まだ何も変更しないこと。

日本語のサイトでは、title が長すぎて検索結果で途中で切れているケースがよくあります。大事な言葉を前半に置くよう、あわせて指摘させると効果的です。

手順3：Search Console の実データを渡す

Google Search Console の検索パフォーマンスレポートで期間を過去3か月にして、クエリとページをエクスポートします。インデックスされていないページの一覧も出力し、プロジェクト内の seo-data/ フォルダに置きます。

日本語ならではの発見があるのがここです。同じ意味でも「問い合わせ」「問合せ」「お問い合わせ」のように表記ゆれがあり、実際に検索されている表記とページの表記がずれていることがあります。

seo-data/ の Search Console データと、先ほどの点検結果を突き合わせて、
優先順位つきの修正リストを1つ作ってください。
各項目に：問題、根拠（ファイルかデータの行）、影響（Google 流入、AI 引用、両方）、
手間（すぐ、中、プロジェクト）、具体的な修正内容。
表示回数が多いのにクリック率が低いページ、5位から15位のクエリ、
インデックスを妨げている問題を上位に。検索されている表記とページの表記のずれも指摘すること。

手順4：引用されやすいページに書き直す

いわゆる GEO の部分です。小手先の技に見えますが、中身は「機械が読み取りやすい構造で、はっきり書く」ことです。

[ページ] を、質問への答えとして引用されやすい形に書き直してください。
1. h1 の直後に、主な質問への答えを2から3文で書く
2. h2 は、実際に人が検索する言い回しにする
3. 数字には出典、日付、具体的な方法名を入れる
4. 誰が書いたか、最終更新日を明記する
5. 見えている内容と一致する JSON-LD を追加する（Article、Organization など）
文体は今のまま。保存前に差分を見せること。

一番効くのは独自の情報です。他の10ページと同じことを書いたページは、AI が引用する理由がありません。自社の事例、実際の数字、はっきりした意見が引用の理由になります。構造化データはリッチリザルトテスト、表示速度は PageSpeed Insights で確認します。

手順5：月に1回、同じ質問で確かめる

検索の変化はゆっくりです。修正から4から6週間待って、Search Console を見比べます。AI での見え方は、お客様が実際にしそうな質問を日本語で10個ほど用意し、月に1回 ChatGPT、Claude、Perplexity で試します。自社が引用されたか、代わりに誰が引用されたかを記録してください。引用されている他社のページが、AI にとっての「良い情報源」の見本になります。

今日は手順1だけで構いません。10分で終わり、ほかのすべての前提になる作業です。そのうえで Claude Code の点検プロンプトを実行し、上位5つの修正から手をつけてください。