楽天グループのリンクシェア・ジャパン、SEO・AI検索の統合分析ツール「LinkSurge」に「記事見出し最適化分析」を追加

楽天グループでデジタルマーケティング事業を展開するリンクシェア・ジャパンは9月15日、レコメンドツールなどを提供するベンジーと共同開発したSEO・AI検索（AIO／GEO／LLMO）の統合分析ツール「LinkSurge（リンクサージ）」に、新機能「記事見出し最適化分析」を追加した。

Webページ内の文章を見出しごとのブロック単位で分析し、AI検索で引用される可能性を診断。分析結果をもとに、AIに引用されやすいコンテンツへの改善案も提示する。

ページ全体ではなく「見出しブロック」単位で分析

「LinkSurge」はこれまで、Google検索結果上部に表示されるAI生成要約「AI Overviews」や生成AIチャットなど、AIプラットフォームにおけるサイトの引用状況を分析してきた。あわせて、AIに引用されやすいサイト構造を実現するための分析や改善提案も提供している。

今回の新機能では、こうした分析をさらに細分化。ページ全体ではなく、見出しごとに区切られた文章のブロック単位で、AI検索から引用されるのに適した構成になっているかを確認できるようにした。機能の主な特長として、次の3点をあげている。

1. ウェブページ内の文章を見出しごとのブロック単位で分析
2. AI検索で引用されるのに適した構成かを診断
3. 分析結果をもとに、AIに引用されやすいコンテンツへの改善を支援

AI検索での引用、本文中のさまざまな見出しブロックからも発生していることを確認

新機能の開発背景には、AI検索における引用のされ方に関するリンクシェア・ジャパンの分析結果がある。分析チームがGoogleの「AI Overviews」における実際の引用データを解析したところ、引用はページ冒頭に偏るのではなく、本文中のさまざまな見出しブロックからも発生していることを確認したという。

また、各ブロックでは必ずしも冒頭の文章だけが引用されるわけではなく、文章の一部が切り出されて回答に使われるケースも多かった。このことから、各ブロックが単独でも内容を理解できる構造になっていることが重要だと判断した。

リンクシェア・ジャパンのブログで公開した検証では、Google AI Overviewsの実際の引用データ277件を分析。その結果、引用されたブロックのうち、ページ冒頭のリード文は30.7％にとどまり、残る69.3％は本文中の見出しブロックだった。ページ最後の20％に位置するブロックからの引用も12.6％あったという。

こうした分析結果を踏まえ、ページ冒頭だけでなく、本文の中盤や終盤にある見出しブロックも含め、AIに引用されやすい構成へ最適化する必要があると見ている。

リンクシェア・ジャパンは、楽天グループが持つ消費行動分析データやAI活用の知見をもとに、成果報酬型アフィリエイト広告を中心としたデジタルマーケティング支援を展開。特にECサイトや金融業界向けのマーケティング支援に強みを持つとしており、今回の機能追加も、検索エンジンと生成AIの双方を意識したコンテンツ運用ニーズに対応するものと位置付けている。

共同開発先のベンジーは、AIを活用した商品レコメンドツール「ベストアイテムAI」などを手がける企業。自社メディア「ベストアイテム」や動画コンテンツ「ベストアイテムムービー」も運営している。