プレスリリース配信元：Bennu
～AIOGeoScanが「AI検索時代のSEO/AIO/LLMO対策 実態調査レポート【2026年7月度】」を公開～
株式会社Bennu（本社：東京都渋谷区、代表取締役：高木啓太）は、AIO/GEO/SEO横断診断ツール「AIOGeoScan」（https://aiogeoscan.com/）で2026年7月に実行された診断ログ1,233件を解析した「AI検索時代のSEO/AIO/LLMO対策 実態調査レポート【2026年7月度】」を公開しました。
▼ レポート全文はこちら
https://aiogeoscan.com/reports/2026-07
本調査の結果、AIの機械可読データとなる構造化データ（JSON-LD）の未実装率は41.9%（516/1,233ページ）に達しました。加えて、実装済みのサイトにおいても、同一ページ内で「Organization」「WebSite」といった同じ`@type`が異なるscriptタグで重複定義されているケースが120件検知され、実装の有無だけでなく「正しく実装できているか」という質的な課題が浮き彫りになりました。
調査背景｜AIに"見えている"はずのデータが、実は正しく伝わっていない
生成AI検索エンジンは、ページ本文のテキストだけでなく、JSON-LD等の構造化データを手がかりに「これは何のページか」「誰が運営する、どのような情報か」をより正確に読み取ろうとします。SEOにおいてもリッチリザルト表示等で重視されてきた構造化データですが、AIO/GEO時代においては、AIがエンティティ（組織・人物・サイト）どうしの関係性を誤りなく認識するための"共通言語"としての役割が一段と重要になっています。
しかし、構造化データは実装さえすればよいわけではありません。共通のヘッダーやフッターが複数ページで使い回される中で、共通コンポーネントと個別ページテンプレートがそれぞれ異なる`<script type="application/ld+json">`を出力し、同一の`@type`を無秩序に重複定義してしまうケースが後を絶ちません。本調査では、AIOGeoScanに蓄積された7月分の診断データを集計・分析し、構造化データの実装状況とその質的な課題の実態を可視化しました。
調査概要
調査・分析主体：株式会社Bennu調査方法：AIOGeoScanの全診断ログデータを対象とした解析・集計
対象データ：7月単体の有効ページ診断 1,233件
データ収集期間：2026年7月1日 ～ 2026年7月31日
主要調査結果｜3つのキーファインディング
本調査の結果、単一ページのマークアップ不備に加え、構造化データの重複定義や信頼性シグナルの欠如といった「AIへの伝わり方」に関わる課題が多くの企業サイトに共通して存在する実態が明らかになりました。
【AIO対策実態調査】2026年7月度版
１. 構造化データ（JSON-LD）の「重複定義」による解釈ロス：未実装41.9%、重複警告120件を検知
JSON-LDの未実装率は41.9%（516/1,233ページ）に達しています。さらに、実装されているサイトにおいても、同一ページ内で「Organization」「WebSite」といった同じ`@type`が異なるscriptタグで重複定義されているケースが120件検知されました。共通のヘッダーブロックと個別ページテンプレートで、それぞれ異なる`<script type="application/ld+json">`ブロックが配置され、同一`@type`が複数定義されると、AIクローラーは「それぞれ異なる、無関係な複数のオブジェクト」として解釈してしまいます。共通の`@id`参照や`@graph`構文によって各エンティティを論理的に連結し、ブロック間の無秩序な多重定義を整理・統合する設計が求められます。
【スキーマタイプ（@type）普及状況】
- WebSite（サイト情報）：44.5%
- BreadcrumbList（パンくず）：40.2%
- Organization（組織情報）：39.3%
- WebPage（ウェブページ詳細）：24.0%
- Article（記事・ブログ詳細）：13.2%
- Person（著者・人物）：12.9%
- FAQPage（よくある質問）：6.5%
- LocalBusiness（地域ビジネス）：4.6%
- Product（商品詳細）：0.6%
２. E-E-A-T信頼性シグナルの欠落：不足率70.9%
AIがハルシネーション（情報の捏造）を防ぐために重視する「E-E-A-T信頼性シグナル」の不足率は70.9%（874/1,233ページ）に達しています。E-E-A-T構成シグナルの未対応・未設定比率は以下の通りです。
- rel=authorリンク未設定率：98.4%
- 著者情報の構造化（JSON-LD）未対応率：89.0%
- 日付マークアップ（timeタグ等）未設定率：81.2%
- 最終更新日（dateModified）未定義率：72.5%
AIは「誰が書いたか」「いつ更新されたか」をソースコードのシグナルから読み取ります。これらが未整備のサイトは、AIから「信頼できる情報源」として認定されにくい状態にあります。
３. アンサーターゲット構造（見出し直後の要約）の不備率：78.1%
AIクローラーが直接的な要約として優先抽出する「H2見出しの直後に要約（50～150文字のp/ul/ol）が配置された構造」を保証できていないページは78.1%（963/1,233ページ）にのぼります。見出しのすぐ真下に関連のない画像、広告、ビジュアルバナー、あるいは冗長なイントロ文が挟まっているため、AIクローラーが文脈を正しく紐付けられず、引用候補から除外されやすい実態が浮き彫りになりました。AIOに適合するためには、見出し（Heading）と結論（Answer）の物理的・論理的近接性を保つ「結論ファースト」のマークアップ設計が必要とされます。
なお、AIクローラー向けの標準ファイル「llms.txt」の未設置率は76.2%、検索・AIクローラーの制御ファイル「robots.txt」の未設置率は20.4%となっており、AIクローラーに対するアクセス制御インフラの整備も引き続き課題です。
AI検索時代のSEO/AIO/LLMO対策 実態調査レポート【2026年7月度】
3つのキーファインディングの詳細な技術解説、構造化データの重複具体事例、および企業が取り組むべきAIO/LLMO適合の方向性は、レポート全文にてご覧いただけます。
▼ レポート全文はこちら
https://aiogeoscan.com/reports/2026-07
※本調査内容・グラフ画像を引用・参照される際は、必ず以下のクレジット表記をお願いいたします。
出典：AIOGeoScan（https://aiogeoscan.com/）調べ
本調査レポートは毎月中旬～下旬に前月分の診断データを集計・公開していく予定です。業界別・サイト種別の詳細分析など、より細かい切り口での調査も順次公開してまいります。
【AIOGeoScanについて】
URLを入力するだけでサイト全体をスキャンし、AI検索対策の実装状況を10カテゴリ・100項目以上でチェックして統合スコアとして可視化するAIO/GEO/SEO横断診断ツール。Googleログインによる無料プランから、最大30ディレクトリ・150URLを対象としたEnterpriseプランまで提供しています。
- サービスURL：https://aiogeoscan.com/
- 料金プラン：https://aiogeoscan.com/pricing
- AIOコンサルティング：https://aiogeoscan.com/enterprise
【運営会社】
会社名 ：株式会社 Bennu(ベヌウ)
設立 ：2020年2月
代表者 ：代表取締役 高木 啓太
事業内容：デジタルマーケティング、広告・メディア事業、AIOコンサルティング、広告費後払いサービス「ADGrow」、ポップアップ・イベントスペース「seeen」など
本社 ：東京都渋谷区神宮前 2-18-19 the Folks 3C
URL ：https://bennuinc.com/
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