🌟 革新的なアプローチで次世代SEOの準備を

従来のSEOツールとは一線を画す、大規模言語モデル（LLM）によるクロールとインデックスを想定した次世代ウェブサイト最適化度分析ツールです。

💡 なぜLLMO Analyzerが必要なのか

AI検索の時代が到来しています。ChatGPTのウェブ検索機能、Microsoft Copilot、Googleの生成AI検索など、AIがウェブサイトを理解する方法が根本的に変化しています。

• 🤖 従来のSEO: キーワード最適化中心
• 🧠 AI時代のSEO: 意味理解・構造化データ・権威性が重要
• ⚡ LLMO Analyzer: この変化に対応した包括的分析ツール

🔥 核心機能・技術的特長

📊 他にない独自の解析機能

• llms.txt解析: AI向けrobots.txt仕様の実装状況をチェック
• 構造化データ深度解析: JSON-LD、Schema.orgの品質を詳細評価
• E-E-A-T総合評価: Expertise・Experience・Authority・Trustを定量化
• AI競合発見: 自動競合発見とベンチマーク比較で業界ポジション把握

⚡ 高性能・高機能アーキテクチャ

// 最新技術スタックによる高速解析
Next.js 14 (App Router) + React 18 + TypeScript
Puppeteer + Cheerio による高精度クロール解析
Google PageSpeed Insights + SerpAPI 統合

🎯 実用性を重視した設計

• 優先度付き改善提案: ROI分析による実装優先度
• コードサンプル付きガイダンス: すぐに実行可能な技術的解決策
• 履歴管理・キャッシュ: 過去の分析結果を高速参照
• 一括解析・エクスポート: 大規模サイトにも対応

🎯 こんな方におすすめ

💼 企業のウェブ担当者・マーケター

• AI検索時代に向けたサイト準備状況を把握したい
• 競合サイトとの具体的な差分を数値で知りたい
• 技術的な改善案を優先度付きで得たい

👨‍💻 フロントエンド・フルスタックエンジニア

• クライアントサイトの技術的SEO課題を発見したい
• 構造化データの実装品質を検証したい
• パフォーマンスと意味理解の両面で最適化したい

🏢 Web制作会社・コンサルタント

• 提案資料用の詳細分析データが必要
• クライアント向けの改善レポートを自動生成したい
• 業界ベンチマークとの比較データが欲しい

📈 実際の成果・活用事例

スコアリング・レポート例

🟢 総合スコア: 87/100 (AI最適化優秀レベル)
├── 🤖 llms.txt実装: 92/100
├── 📊 構造化データ: 89/100
├── 📝 コンテンツ構造: 85/100
└── 🏆 E-E-A-T評価: 82/100

具体的改善提案の例

• Priority: High - FAQ構造化データの実装（期待ROI: 8.5/10）
• Priority: Medium - 著者情報の充実（期待ROI: 6.2/10）
• Priority: Low - セマンティックHTML改善（期待ROI: 4.8/10）

解析エンジンの仕組み

1. 多角的データ収集: DOM解析 + API統合 + メタデータ抽出

2. AI対応度評価: llms.txt + 構造化データ + セマンティック要素

3. 競合ベンチマーク: 自動競合発見 + 業界平均比較

4. 実装優先度算出: ROI分析 + インパクト評価