Lever
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カテゴリ別スコア
メタデータ
22 / 29 点ページタイトル
4/8「Lever | Flexible Recruiting Software for Today's Hiring TeamsLever – Hiring That Doesn’t Hijack Your Week」(105文字)
タイトルは10〜70文字が最適です。短すぎると内容が伝わらず、長すぎると切り捨てられます。
メタディスクリプション
8/8156文字のディスクリプションを検出
Open Graph (OGP)
8/84/4 のOGPタグを検出 (title, description, image, type)
Twitter Card
2/51/3 のTwitter Cardタグを検出
twitter:card, twitter:title, twitter:descriptionを設定してください。AIがSNS経由でコンテンツを参照する際に使用します。
構造化データ
15 / 15 点JSON-LD 構造化データ
15/155件の型を検出: WebPage,AboutPage, ImageObject, BreadcrumbList, WebSite, Organization
コンテンツ品質
27 / 31 点見出し構造
7/7h1: 1個, h2: 8個
FAQ / よくある質問
4/8FAQセクションはあるがスキーマ未設定
FAQPageスキーマを追加してください。AIが質問応答ペアを直接抽出でき、回答に引用されやすくなります。
画像alt属性
5/528/31枚の画像にalt属性あり (90%)
コンテンツ量
6/6約41,307文字のテキストを検出
内部リンク構造
5/515件の内部リンクを検出
技術的要素
46 / 46 点サーバーサイドレンダリング
8/8SSRまたは十分なHTMLコンテンツを検出
canonical URL
5/5canonical: https://www.lever.co/
HTTPS
4/4HTTPSで安全に提供されています
lang属性
4/4lang="en-US" を検出
モバイル対応
4/4viewportメタタグを検出 — モバイル対応済み
ページ応答速度
5/5応答時間: 764ms
robots.txt
8/8robots.txtを検出、AIクローラーはアクセス可能
sitemap.xml
8/8sitemap.xmlを検出
AI専用対応
0 / 15 点llms.txt
0/15llms.txtが見つかりません
llms.txtを設置してください。LLMがサービスを理解するための専用ファイルで、AI検索最適化の最も効果的な手段の一つです。サービス名、概要、主な機能、料金、連絡先を記載しましょう。