https://linkedin.com
カテゴリ別スコア
メタデータ
27 / 29 点ページタイトル
8/8「LinkedIn: Log In or Sign Up」(27文字)
メタディスクリプション
8/8149文字のディスクリプションを検出
Open Graph (OGP)
6/83/4 のOGPタグを検出 (title, description, image, type)
Twitter Card
5/53/3 のTwitter Cardタグを検出
構造化データ
0 / 15 点JSON-LD 構造化データ
0/15JSON-LDが見つかりません
JSON-LDを追加してください。Organization, Product, FAQPage, WebSiteなどのスキーマはAIがサービスの構造を理解するのに重要です。
コンテンツ品質
19 / 31 点見出し構造
7/7h1: 1個, h2: 12個
FAQ / よくある質問
0/8FAQコンテンツが見つかりません
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
1/52/7枚の画像にalt属性あり (29%)
すべての画像にalt属性を設定してください。AIが画像の内容を理解し、コンテンツ全体の文脈を把握するのに役立ちます。
コンテンツ量
6/6約5,135文字のテキストを検出
内部リンク構造
5/57件の内部リンクを検出
技術的要素
33 / 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.linkedin.com/
HTTPS
4/4HTTPSで安全に提供されています
lang属性
4/4lang="en" 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: 560ms
robots.txt
3/8全体をブロックする設定を検出 — AIクローラーもブロックされる可能性
全ページをDisallowすると、AIクローラーもアクセスできません。必要なページは許可してください。
sitemap.xml
0/8sitemap.xmlが見つかりません
sitemap.xmlを設置してください。AIクローラーがサイト構造を効率的に把握できるようになります。
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。