地域密着の塗装業者（F社・仮称）のサイトは、トップページと施工事例数ページだけの小規模サイトです。robots.txtは整備済みでbotAccessは70点ありますが、それ以外の手当てがなく、総合73点で止まっていました。
診断でわかったこと（Before）
対象：一戸建て塗装業者の地域サイト（F社・仮称）
小規模サイトの特徴は「リソースが絶対に足りない」ことです。F社では、診断の配点（botAccess 70／AIインフラ15／技術15）を見ながら、費用対効果が高い順に手を付ける方針を取りました。技術項目はテーマの標準機能で半分近くが既に合格しており、未達はH1・JSON-LD・altの3項目。AIインフラはゼロからで、llms.txtの2ファイルが未設置です。
| 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） | 0 | 15 |
| 技術（H1・canonical・alt・JSON-LD・lang） | 3 | 15 |
| 総合スコア | 73 | 100 |
| 評価ラベル | 良好 | |
| AI Search Coverage（主要6種の許可率） | 100% | |
改善施策
施策1：llms.txtを最小構成で作る
ページ数が少ないサイトほどllms.txtは短時間で作れます。施工の流れ・料金の考え方・対応地域・よくある質問へのリンクを整理した索引を作成（+7.5点）。llms-full.txtにも既存ページ全文を集約し（+7.5点）、AIインフラ15点を一気に獲得しました。
施策2：FAQページを作ってH1・JSON-LDを整える
顧客からよく受ける質問（塗装の時期、費用相場の考え方、耐用年数など）を8問にまとめたFAQページを新設。H1は1つ、FAQPageスキーマを付与し、技術項目を3点→9点まで伸ばしました。altの改善は施工事例の写真差し替えと合わせて次回対応です。
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） | 0 | 15 | 15 |
| 技術（H1・canonical・alt・JSON-LD・lang） | 3 | 9 | 15 |
| 総合スコア | 良好 | 94.5 | 100 |
| AI Search Coverage | 100% | 100% | − |
総合73点→94.5点（最適）。小規模サイトでも、配点に沿った順番で進めれば2〜3回の作業で「最適」に届きます。地域の業種検索ではAI応答に自社が挙がる場面も増えており、施工事例ページのalt整備を次のタスクに設定しています。
この事例のポイント
- 小規模サイトは配点順（残り点数の大きい軸）から手を付けるのが最短ルート
- ページ数が少ないほどllms.txtは早く作れる。まず索引と全文集を置く
- FAQは新規コンテンツでありながらJSON-LDも付けられる二重効果の施策
関連リンク：llms.txt ジェネレーター / Schema（JSON-LD）ジェネレーター / AEO診断ツール
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