ランク付けから推奨へ：AIエージェント時代でサイトを成功に導く準備を整える

将来の顧客は、あなたのサイトを、検索エンジンからではなく、AIアシスタント質問を投げかけた結果、表示される回答内容からである可能性があります。人々があなたのホームページに訪問するかどうかはAIの回答を見た後、つまりAIモデルの回答次第となりつつあります。

こうしたエージェント主体の利用者は、すでに存在しています。当社の集計では、現在、HTMLページへの​人間によるリクエストは半数未満となっています。もちろん、それらすべての機械が人の代わりに行動するエージェントではありません。しかし、その割合は急速に増えており、回答エンジンやショッピングアシスタント、リサーチツールは、どの企業が見つけられ、推奨されるかを左右するようになります。これまで「見つけてもらう」とは、検索結果ページで上位表示されることを意味していました。これからは、顧客を導くAIエージェントに見つけられ、読み取られ、自信を持って推奨されることを意味します。

これまでの指標である、人間によるクリック数やページビューだけでは、もはや全体像を把握できません。私たちは、アクセスログにAIボットからのアクセスが大量に記録されている一方で、それらのボットが自分のサイトを実際に利用できるのか、自社の商品やサービスをユーザーに推奨できるのかが分からず悩んでいるサイト運営者と話を重ねてきました。そこで、共通して挙がったのが次の2つの疑問です：

• 自分のサイトはエージェントが利用できる作りになっているのか？
• おすすめされるサイトなのか？

こうした疑問に答えるため、私たちは​これまで提供してきたAgent ReadinessをCloudflareダッシュボードに統合するとともに、新たにAnswer Engine Optimization（AEO）を追加しました。これらのツールは、エージェントをサイトの主要な利用者として捉え、エージェントからサイトがどのように見られているか、どの程度推奨されているかを確認できます。

ほとんどのサイトはエージェントを考慮した作りになっていないため、参入のハードルは低いながらもここには大きなチャンスがあります。いち早く検索エンジンを考慮してSEO対策を施したサイトが成果を上げたように、エージェントを考慮して作られたサイトが成果を上げることが予想されます。見つけやすく、読みやすく、信頼しやすいサイトこそが、エージェントに推奨されるサイトになるのです。

Diagnostics：自分のサイトのエージェント対策状況

Diagnosticsは、Agent Readinessに含まれる技術診断機能です。エージェントがサイトを読み取るのと同じ方法でサイトをスキャンし、そもそもエージェントがアクセスできるか、ページを発見できるか、機械が読み取りやすい形式か、利用可能なインターフェースを見つけられるかを確認します。 

人間はホームページを開くだけですが、AIエージェントはrobots.txt、サイトマップ、レスポンスヘッダー、コンテンツのMarkdown版、さらに認証や利用可能なツールに関する公開メタデータを利用してサイトを理解します。

Diagnosticsは、指定したホスト名に対してこれらのチェックを実行し、その結果を「Not Ready（未対応）」から「fully agent-native（エージェントに完全対応）」までの単一のAgent Readiness評価として表示します。各チェックはPass（合格）、Fail（不合格）、Neutral（及第点）で判定され、それぞれについて重要な理由の説明と、実際に確認したリクエストおよびレスポンスの内容を示すエビデンスが表示されます。

チェック項目は、対応難易度に応じて次のように分類されています：

• Quick wins（即効性が高い）：多くのサイトで不足している一方で、対策すれば効果の大きい基本項目です。クローラーが読み取れるrobots.txt、XMLサイトマップ、AIクローラー向けルール、エージェントに対してクリーンなMarkdownを提供する設定などが含まれます
• Technical groundwork（技術的基盤）：次に見るべき段階。コンテンツの利用条件を示すContent Signals、APIカタログ、Linkヘッダー、AIエージェント向けのログイン手順などが含まれます
• Advanced integration（高度な統合:）：OAuth Discovery、MCP（Model Context Protocol）やA2A（Agent2Agent）のエージェントカード、Skills Index、Web Bot Auth、WebMCPなどが含まれます
• Commerce：AIエージェント向け決済の新しい標準です。​x402（従来のHTTPステータスコード「402 Payment Required」の拡張仕様）、ACP（Agent Commerce Protocol）、Universal Commerce Protocol（UCP）、AP2（Agent Payments Protocol）などが含まれます。現時点では参考情報として表示されるのみで、Agent Readinessスコアには反映されません。

改善が必要な項目には、次に取るべき対応があわせて提示されます。Cloudflareの機能で対応できる場合は、「Set up in Cloudflare」リンクから、Markdown for AgentsやManaged robots.txtなどの設定画面へ直接移動できます。それ以外の項目には、「Copy Agent Prompt」ボタンが表示され、コーディングAIに実装を依頼するためのプロンプトが生成されます。変更を加えたら再度スキャンし、チェック結果が緑色のチェックマークに変わることを確認できます。

AEO: 自分のサイトがAIアシスタントから推薦されているか

Diagnosticsでは、エージェントがあなたのサイトを読み取れるかどうかを確認できます。[AEO]タブでは、「誰かがAIに自分のサイトに関連する質問をしたとき、AIは自分のサイトを推奨するのか、それとも競合サイトを推奨するのか」といった次の段階を確認できます。これは検索順位のように簡単に調べられるものではありません。インプレッション数やクリックミスレポートがないため、あなたのサイトではなく競合サイトを紹介した場合、その販売機会は失われても、その事実に気付くことはできません。

まず、サイトの内容からそれがどの業界（例：健康・フィットネス）およびカテゴリ（例：スポーツウェア）に関するものであるかを推測し、主要なアシスタント（現在はAnthropicのClaudeとOpenAIのGPT）に、顧客が投げかけそうなプロンプトを使ってどのように応答するかを調べます。これらのプロンプトは、商品のおすすめ、製品比較、カテゴリに関する一般的なアドバイスなど、実際の情報収集に近い形で構成されています。モデルがこれらの現実的なクエリにどのように応答するかを観察することで、次のような指標が得られます：

• Citation Rate（引用率）：あなたのカテゴリに関する回答のうち、情報源としてあなたのサイトが引用された割合
• Prominence（突出度）引用された場合、その回答のどの程度があなたのサイトの情報に基づいているか、また回答のどの段階で引用されているか
• Mention Rate：AIアシスタントが回答の中であなたのブランド名に言及した割合。たとえば、「Cloudflare」という名前が回答に登場した回数を示します。​cloudflare.comが情報源として引用されているかどうかは問いません。Citation Rateとあわせて見ることで、「ブランドとして認知されていること」と「情報源として引用されていること」を区別できます。ブランド名への言及が引用数より大幅に多い場合は、AIには認知されているものの、情報源としてはまだ十分に引用されていないことを意味します。これは、改善すべきポイントを明確に示す指標です。
• Share of Voice（シェアオブボイス）：あなたのサイトと競合サイトの引用数の割合。どのサイトがAIの回答で優位に立っているのか、また、どの質問で競合に負けているのかを把握できます。

AIモデルが市場におけるあなたのサイトの存在をどのように認識しているかを評価するために、まず業界・カテゴリごとのベンチマークを作成します。ブランド名を指定せず、そのカテゴリで実際に想定される質問をAIアシスタントに投げかけ、どのサイトが引用されるか、どこで登場するか、どの程度目立つ存在になっているかを記録します。

サイト所有者がスキャンを実行するたびにAIモデルへ問い合わせるのではなく、このベンチマークはカテゴリごとに一度だけ作成し、その結果を同じカテゴリのすべてのアカウントで共有します。この事前計算には、次の3つの利点があります：

• 遅延がない：リアルタイムでAIモデルに問い合わせる必要がないため、保存済みのスナップショットから即座に結果を表示できます。
• 計算コストを削減：カテゴリ単位で問い合わせをまとめることで、何千ものスキャンで同じAIへの問い合わせを繰り返さずに済みます。
• Industry Fitスコアを算出できる：共通のベンチマークデータを利用することで、どのブランド同士がAIの回答で一緒に登場するかを分析できます。これにより、AIがあなたのサイトを本来の競合サイトと同じ市場のプレイヤーとして認識しているかを示すIndustry Fitスコアを算出できます。

AIアシスタントは、同じ質問に対して毎回まったく同じ回答を返すわけではありません。このばらつきを考慮するため、​Cloudflare AI Gatewayを利用して、複数のモデルに対して同じ質問を複数回実行します。そして、ユーザーが実際に目にするだろう回答本文と、AIが引用した情報源の両方を分析し、さまざまなシグナルを抽出します。 

評価するのは、あなたのサイトが言及されたかどうかだけでなく、情報源として引用されたかどうか、回答のどの位置で引用されたか、回答内容の中身がどの程度あなたのサイトを反映したものであるかも評価します。人間に近い判断が必要な部分は、CloudflareのWorkers AIが自社インフラ上で処理し、各回答を読み取って引用や言及のされ方を評価します。また、モデル自身に自分の回答を採点させるのではなく、厳密なテキスト解析も組み合わせています。これにより、多数の回答を実用的な指標へと集約できます。複数モデルへの問い合わせと評価の仕組みを抽象化することで、利用者は独自の評価環境を構築することなく、これらの指標を利用できます。

回答結果に加えて、AI Operator Activityでは、OpenAIやGoogleなどのAI事業者ごとに、実際のクローリング状況やサイトへの送客状況を確認できます。どの事業者がコンテンツを読み取っているか、どの事業者が訪問者を送り返しているか、また、403（アクセス拒否）や404（リンク切れ）など、クロール時にどのようなエラーが発生しているかも確認できます。特に注目すべきなのは、数千ページをクロールしているにもかかわらず、訪問者をまったく送り返していないAI事業者です。これは、あなたのコンテンツを利用している一方で、顧客をサイトへ還元していないことを意味します。

これらの指標は、あなたのサイト専用に算出されます。そのため、改善策を試し、再度スキャンを実行することで、実際にビジネスにつながる質問に対してどのような効果があったかを測定できます。

エージェントという新たな訪問者を理解する

これまで、AIエージェントへの対応状況を把握するには、推測に頼るしかありませんでした。アクセスログを調べて誰が訪れたのかを推測したり、チャットボットに質問を投げて、自分のサイトが言及されているかを目で確認したりするしかなかったのです。しかし、Agent ReadinessとAEOを使えば、実際に改善へつなげられるデータを取得できます。また、リクエストは実際にCloudflareを経由しているため、可能な限り推測ではなく実測に基づいた分析を行い、今後も継続的に精度を向上させていきます。 

誰があなたのサイトを訪れているのかを把握し、その相手とどのように関わるかを自ら決められるよう支援することは、私たちがこれまで一貫して取り組んできたことです。エージェントは、その新たな利用者にすぎません。そして、エージェントに見つけられ、理解され、信頼されやすい企業こそが、真に推奨される企業になります。Agent Readinessは、自分のサイトがその条件を満たしているかを確認し、まだ十分でない場合は何を改善すべきかを知るためのツールです。

AIエージェントがあなたのサイトに顧客を誘導しているかを確認する準備はできていますか？ダッシュボードのOverviewタブから、サイトのAgent Ready状態を確認し、AEO Visibilityの早期アクセスをリクエストしてください。

オープンでエージェントレディなWebで構築していますか？​CloudflareダッシュボードでAgent Readinessタブ開き、 Cloudflare Developer Discordでどんなものを開発しているのかぜひ教えてください。