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AI検索対策（AIO/GEO/LLMO） 実態調査レポート【2026年8月度】を公開しました
2026年8月に「AIOGeoScan」で実行された7,803件の実測診断ログデータを詳細解析した最新の調査レポートを公開いたしました。
Google AI OverviewsやChatGPT Search時代におけるWebサイトの技術的盲点と市場の二極化について、実測データに基づき多面的に分析しています。
調査レポートの概要
- •調査期間: 2026年8月1日〜8月31日
- •対象データ: AIOGeoScanプラットフォームで実行された実測診断ログ 7,803件
- •調査分析主体: 株式会社Bennu AIO Research Lab
- •主要テーマ: 生成AI検索における引用獲得要件と技術的ボトルネックの実態
主な調査結果ハイライト（実数データ）
1
llms.txt 未設置率：87.1%
LLMエージェント向けにWebサイトの文脈や推奨参照経路を案内する標準仕様「llms.txt」の設置率はわずか12.9%にとどまり、依然として大半のサイトがAIに対する意思表示を行えていない実態が明らかになりました。
2
AIOアンサーターゲット不備率：77.5%
Google AI Overviewsが直接回答として抽出しやすい「見出し直後の簡潔な回答構文」が欠落している割合が7割を超えており、高品質なコンテンツを持ちながら引用機会を逃している傾向が見られます。
3
構造化データ（JSON-LD）未実装率：58.7%
主要なエンティティ（Organization, FAQPage, Articleなど）が機械可読な形で定義されていないサイトが過半数を占めています。
調査レポート本編のご案内
本調査の詳細な分析テキスト、グラフデータ、および企業が講ずべき具体的ロードマップは以下のレポート本編にて全文公開しております。