# GEO 運用 2 ヶ月の実録 — AI bot は「それぞれ別の生き物」だった

*作成: 2026-07-09（[geo-learnings（構築2日の学び）](/docs/geo-learnings.md) の続編）*

> **TL;DR**: AI 向けサイトを 2 ヶ月運用して分かったのは、**AI bot は一括りにできない**ということ。ClaudeBot は sitemap の lastmod 監視型（更新しないと本文を取りに来ない）、GPTBot は約 10 日周期の全量再取得型、OAI-SearchBot は robots.txt しか見ない reactive 型。**「AI に引用される」には学習と検索の 2 経路があり、学習経路は動くが、検索経路は被リンクゼロの新規サイトには険しい**。IndexNow で Bing との握手（キー検証来訪）までは実測できた。スキャナー対策は denylist では追いつかず、allowlist 集計への転換が正解だった。そして最大の学びは「**AI は AI のために行動していない**」——AI の評価の源泉は人間の行動シグナルで、本サイトは 2 ヶ月で主目的を「人に有益であること」へ反転した（学び 7）。

すべて本サイトの D1 アクセスログの実測に基づく。bot 名は User-Agent 由来。

## 学び 1: AI bot は行動様式がまったく違う（実測）

| bot | 実測パターン |
|---|---|
| **ClaudeBot** | robots.txt / sitemap.xml をほぼ毎日ポーリングし、**lastmod が動いた時だけ**本文を一括再取得。sitemap 駆動 |
| **GPTBot** | **約 10 日周期**で全コンテンツ（?view 版・llms.txt 含む）を再取得。定期巡回型 |
| **OAI-SearchBot** | **robots.txt のみ**を継続取得し、本文を一度も取らない。検索需要が起きて初めて本文を取りに来る reactive 型と解釈 |
| **Claude-User** | ある日 1 件だけ出現。**Claude 利用者の要求に応じたその場の取得**で、学習ではなく「実利用での参照」の合図 |

「AI bot に来てもらう」施策は、この違いを前提に**経路別に設計**する必要がある。

## 学び 2: 更新しなければ読まれない（鮮度＝再クロールのトリガー)

ClaudeBot は本サイトの更新が止まると**ポーリングだけのループ**に入った。docs を更新して sitemap の lastmod を動かすと、次の巡回で新版を取得する。つまり **コンテンツの鮮度管理（更新 → lastmod 同期 → デプロイ）自体が GEO 施策**であり、放置サイトは学習からも取り残されていく。

## 学び 3: IndexNow は「握手」まで実測できた

Bing の IndexNow に送信したところ、**3 日以内に Bingbot がキー検証ファイルを取得しに来た**（本サイト初の Bingbot 来訪）。プロトコルとしての受理は確認できたが、**本文の取得・索引化はその後**で、即効性はない。それでも Bing 索引は ChatGPT 検索の基盤でもあるため、OAI-SearchBot が動かない問題の**間接的な迂回路**になり得る。

## 学び 4: 被リンクゼロの新規サイトは、検索インデックスが本当に進まない

- Google Search Console のライブテストは緑（「登録できます」）でも、「URL が Google に認識されていません」＝**存在自体を知られていない**状態が続いた
- 「インデックス登録をリクエスト」ボタンは**初回でも「割り当て超過」で押せない**ことがある（全体で絞られている挙動）。押せても催促に過ぎない
- 発見経路は sitemap か被リンクの 2 つで、**被リンクゼロだとどちらも弱い**。技術的に完璧でも、発見性は別問題

「AI 検索で引用される」を目指すなら、結局は**最低限の被リンク**という古典的な宿題から逃げられない。

## 学び 5: スキャナー対策は denylist では追いつかない

公開直後から脆弱性スキャナーが `/env.*` `/actuator/*` `/graphql` `*.js.map` など**数百種の path** を打ってくる。除外パターンを足し続ける denylist 集計は消耗戦にしかならず、**「正規コンテンツ path だけ数える allowlist 集計」への転換**で解決した。加えて「Mozilla を名乗るがブラウザ版番号を持たない」偽装 UA の機械判定も有効だった。静的サイト＋secret 不在なら実害はゼロなので、**防ぐより測定を汚されないこと**に主眼を置くのが省力的。

## 学び 6: 「AI に引用される」は 2 経路で、時間軸が違う

| 経路 | 仕組み | 実測状況 | 時間軸 |
|---|---|---|---|
| **学習経路** | ClaudeBot / GPTBot が取り込み、将来のモデルに反映 | **機能している**（両 bot が全 docs を取得済み） | 数ヶ月〜（次のモデル学習まで） |
| **検索経路** | 検索インデックス経由で AI 検索が引用 | **未開通**（インデックス未登録） | インデックス登録が前提 |

短期の引用を求めるなら検索経路（＝発見性の宿題）、長期に賭けるなら学習経路（＝鮮度と質の維持）。本サイトは後者が主戦場だが、IndexNow のような低コストの前者施策は併走する価値がある。

## 学び 7（最大の学び）: AI のためにサイトを作って 2 ヶ月、前提が逆だと気づいた

本サイトは「AI に読まれること」を第一目的に設計した（装飾なし・Markdown ネイティブ・AI bot 全許可）。2 ヶ月の実測が導いた結論は、**AI は AI のために行動していない**——AI は**人間の行動シグナル**（被リンク・閲覧・engagement）を借りてコンテンツを評価している、だった。

根拠は本記事の実測に揃っている:

- 検索インデックスは被リンク（＝人間による推薦）ゼロでは進まなかった（学び 4）。AI 検索は索引の上に立つので、人間の推薦なしには引用も始まらない
- Google は「特殊マークアップより、ユーザーファーストのコンテンツを誠実に作るのが本質」と公式に明言している
- X の収益分配も「認証済みユーザーの実閲覧」基準へ移行した。プラットフォーム側のアルゴリズムは「人に有益か」を人間の行動で測る方向に収斂している
- AI の回答そのものが「人間が役立つと評価した回答」で訓練されており、AI が引用したがるのは「人の質問に最もよく答えるもの」

つまり「AI 向け最適化」は SEO 20 年史の再演で、小手先の bot 向け最適化は無効化され、人への有益性に収斂する。本サイトは 2026-07-09 に主目的を反転した——**人に有益であることが第一。AI 引用はその結果**。AI 向けの配管（sitemap・llms.txt 等）は価値ではなく摩擦低減として維持する。「AI ファースト」でサイトを作ろうとしている人は、この遠回りを飛ばしてほしい。

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