グローバル展開する製造業（N社・仮称）のサイトは、日本語・英語・中国語の3言語構成で、AEO対策も比較的進んでいました。botAccess 70点、AIインフラ15点と高水準ながら、総合97点で技術評価のlang属性だけが未達でした。
診断でわかったこと（Before）
対象：製造業のグローバルサイト（N社・仮称）
langの判定条件は「htmlタグにlang属性が適切に設定されていること」。多言語プラグインの導入時に言語切替の仕組みをテンプレートで書き換えた際、<html lang="ja">の出力が失われ、lang属性なしのHTMLになっていました。AIにとって「このページは何語のサイトか」の最初の手がかりが欠けた状態です。高スコアサイトほど残る差は小さく、直す場所も最小でした。
| 評価軸 | 点数 | 満点 |
|---|---|---|
| botAccess（AIボットのアクセス状況） | 70 | 70 |
| AIインフラ（llms.txt） | 15 | 15 |
| 技術（H1・canonical・alt・JSON-LD・lang） | 12 | 15 |
| 総合スコア | 97 | 100 |
| 評価ラベル | 最適 | |
| AI Search Coverage（主要6種の許可率） | 100% | |
改善施策
施策1：htmlタグにlang属性を戻す
テンプレートのhead部分を修正し、言語ごとに正しいlang（ja / en / zh-CN）が出るようにしました。多言語プラグインの関数で現在の言語を取得するのが確実です。
<html lang="ja"> <!-- 日本語ページ -->
<html lang="en"> <!-- 英語ページ -->
<html lang="zh-CN"> <!-- 簡体字ページ -->施策2：言語別の通知ファイルと内部リンクも点検する
せっかくの機会なので、hreflangの相互参照が正しく閉じているか（A→B→A）、llms.txtの各言語版リンクが実在するかも点検しました。lang属性は1箇所の修正で済みましたが、多言語サイトは「言語間の整合性」の崩れが起きやすい部分です。
改善後の診断結果（After）
| 評価軸 | Before | After | 満点 |
|---|---|---|---|
| botAccess（AIボットのアクセス状況） | 70 | 70 | 70 |
| AIインフラ（llms.txt） | 15 | 15 | 15 |
| 技術（H1・canonical・alt・JSON-LD・lang） | 12 | 15 | 15 |
| 総合スコア | 最適 | 100 | 100 |
| AI Search Coverage | 100% | 100% | − |
再診断は総合97点→100点（最適）の満点構成。小さな修正でしたが、多言語サイトとして「言語の正確な宣言」まで揃った状態になりました。高スコア域では1項目3点の積み重ねが順位の差になるため、細かい項目も放置しません。
この事例のポイント
- lang属性はAIがページの言語を判定する最初の手がかり
- 多言語化プラグイン導入・テンプレート改修のたびにlang・hreflangを点検する
- 高スコア域では残り数点の取りこぼしが相対的に大きい。内訳を必ず確認する
関連リンク：AEO診断ツールでlang属性を確認 / URL一括診断ツールで言語ページを点検 / AEO基礎知識
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