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82

Mercury

フィンテック

https://mercury.com

良好|163位 / 928社中|15/19 項目合格

カテゴリ別スコア

メタデータ25/29（86%）
構造化データ15/15（100%）
コンテンツ品質25/31（81%）
技術的要素46/46（100%）
AI専用対応0/15（0%）

メタデータ

25 / 29 点

ページタイトル

4/8

「Online Business Banking For Startups, Small Businesses & Scaling CompaniesMercury logoMercury logo」(98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

8/8

121文字のディスクリプションを検出

Open Graph (OGP)

8/8

4/4 のOGPタグを検出 (title, description, image, type)

Twitter Card

5/5

3/3 のTwitter Cardタグを検出

構造化データ

15 / 15 点

JSON-LD 構造化データ

15/15

4件の型を検出: Organization, FinancialService, WebSite, MobileApplication

コンテンツ品質

25 / 31 点

見出し構造

7/7

h1: 1個, h2: 9個

FAQ / よくある質問

4/8

FAQ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

3/5

23/35枚の画像にalt属性あり (66%)

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316,868文字のテキストを検出

内部リンク構造

5/5

98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

8/8

SSRまたは十分なHTMLコンテンツを検出

canonical URL

5/5

canonical: https://mercury.com

HTTPS

4/4

HTTPSで安全に提供されています

lang属性

4/4

lang="en" を検出

モバイル対応

4/4

viewport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: 386ms

robots.txt

8/8

robots.txtを検出、AIクローラーはアクセス可能

sitemap.xml

8/8

sitemap.xmlを検出

AI専用対応

0 / 15 点

llms.txt

0/15

llms.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。

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