AIクローラーの名前を知る、どの事業者がどの名で巡回しているのか
AIクローラーの代表的な名前と事業者の対応を一覧で掲載。自院で見つけた名乗りの照合方法、名前だけでは判断できない範囲、名称の追加や変更に備えて公表資料と確認日を残す方法を紹介します。
AIで集患している人＠山岡 5th page
robots.txtを開いて確かめる｜善意の設定がAIを締め出していないか
医院サイトの robots.txt は、公開ページへの巡回を意図せず止めていないか確かめる入口です。ファイルの開き方、遮断範囲の読み方、設定者の調べ方、元へ戻せる形で修正する順序をまとめています。
構造化データと知の構造はどちらが先か、用途によって優先順位が変わる
構造化データと知の構造の優先順位は、事実を探す用途か、理由を読んで選ぶ用途かで変わります。医院の案内に残る不足から予算の配分を決め、両方を整える価値とAI経由の来院への期待を分けて捉えます。
対応可能な検査と処置を構造化する、機械が候補を絞る材料をそろえる
検査や処置の構造化データは、対応項目と提供範囲を機械へ伝える材料です。名称のそろえ方、条件付き対応と未対応の区別、追加・休止時の更新を整理し、実際の診療と食い違わない案内につなげます。
パンくずと階層の構造化｜サイトの地図を機械へ伝える実装の考え方とは
パンくずの構造化データは、医院サイトのページがどの案内に属するかを機械へ伝える手掛かりです。自然な階層の切り方、画面表示とURLのそろえ方、分類変更時に直す範囲と依頼の判断軸をまとめています。
llms.txtを医院サイトへ置くとき、書き方と現時点でわかっていること
llms.txt は医院サイトの概要と参照先をAI向けにまとめる補助ファイルです。集患が保証されるわけではないため、記載例や更新の負担、制作会社へ依頼する範囲を踏まえた判断が必要です。
画像やPDFに閉じ込めた情報は読まれない｜手書きカレンダーの落とし穴
休診日を画像やPDFだけで知らせると、日付や休診の範囲が読み取られにくくなります。手書きカレンダーを残しながら、年月日・対象・時間帯を本文へ添える方法と、案内の食い違いを防ぐ更新の順序をまとめました。
構造化データの検証手順｜書いたつもりが読まれていない状態を見つける
構造化データの検証は、公開URLからの取得と記述の読み取り、本文との一致を確認します。未検出の原因、修正後の再確認、医院と制作会社の分担を整理し、完了を判断する材料を示します。
予約導線を構造化データで宣言する、機械に扉の位置を教える書き方とは
構造化データで予約の入口を示すには、予約の行動と公開URLを結び付けます。記述例を軸に、外部予約サイトの指定、複数の導線から主な入口を選ぶ基準、予約先が変わった際の更新箇所をまとめています。
診療時間を構造化データで表現する、曜日別と例外日をどう書き分けるか
診療時間の構造化データは、曜日ごとの通常枠と日付を指定した例外に分けて記載します。昼休み、午後休診、祝日や臨時休診の扱いから、画面の案内と一致させるための確認項目まで整理しています。