GAAGLE.JPGEO診断所
入力内容は端末内で処理

なぜあなたの記事は Google AI に無視されるのか?

2026年の検索環境に合わせ、生成AIが回答へ引用しやすい記事の形を4つの信号から即時診断します。

基準: 2026年最新GEO判定モデル
Google AI Overviews・Perplexity想定

GEO被引用性ワークスペース

見出し・導入部・公開予定URLを入力すると、診断結果が更新されます。

v2.6 / client-side engine
A 記事シグナルを入力
未公開原稿対応
形式OK
検証プリセット 入力例を読み込みます
入力を監視中
B AI回答プレビュー
生成結果の推定
AI Overviews / 回答候補
この記事は、冒頭で結論を明示し、数値根拠と一次情報を添えることで生成AIに引用されやすい記事構造を解説しています。
Ggaagle.jp› geo-guide・今すぐ読む
引用候補として認識された根拠引用確率 78%

冒頭50文字以内の断定回答、2026年の数値、FAQ構造を検出。回答の一文目に転用できる情報量があります。

想定クエリ

生成AIに引用される記事の作り方 2026

C GEO被引用スコア
算出中
78
/ 100 AI引用適格性
良好・あと一段
結論先出し指数
82
数値データ密度
74
構造化データ適合
68
一次情報シグナル
84
D 4要素の検証ログ
根拠を開示
検証項目スコア検出した根拠
結論先出し指数82冒頭に断定形を検出 引用向き
数値データ密度7440〜60文字ブロックに定量語 根拠あり
構造化データ68FAQ・Schema.orgの記述を確認 補強余地
一次情報・権威引用84公的機関・学術ソースの語句を検出 信頼材料
E 次に直すべき箇所
優先順位順

現状は引用に必要な材料があります。結論を冒頭へ移すと、回答の一文目に採用される可能性が上がります。

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    よくある質問(FAQ & 検索回答基準)

    GEO(生成エンジン最適化)とは?
    AI検索エンジン(Perplexity/SearchGPT)に回答として直接引用されるための施策です。
    従来のSEOとの最大の違いは?
    順位クリックではなく、AIモデルによる回答内テキストの直接引用を競います。
    最も効果的なGEO施策は?
    記事冒頭50字の結論直出と、Schema.org FAQPage構造化マークアップです。
    AIはどのような文章を好む?
    数値データが含まれ、主観的修飾語のない論理的で簡潔な短文を好みます。
    被引用率の測定方法は?
    自社ブランド名や固有データがAIの回答フッターに引用リンクされるか追跡します。