まだ多くの人がGoogle SEOのゲームを続けています：キーワードを詰め込み、バックリンクを購入し、Page 1をめぐって戦っています。
しかし、あなたが2026年のB2B SaaSを構築している場合、ターゲットオーディエンス（開発者、創業者、CTO）はすでにその行動を変えています。
彼らはもうGoogleで検索していません。
彼らは次のことを求めています：
- ChatGPT
- Perplexity
- Claude
- Google AI Mode
私がミクロSaaS ComplianceRadar（自動化されたEU AI Actリスクスキャナー）をローンチしたとき、興味深いことに気づきました：
Googleのトップに到達するには6か月かかるかもしれません。
しかし、LLMを権威ある情報源として引用されることは、サイトを正しく構造化すればほぼ即座に可能です。
ようこそ、AEO — AI Engine Optimization（AIエンジン最適化）へ。
AIシステムにとってNext.js SaaSを機械可読にするために、私が初日に実装した3つのことは以下のとおりです。
1. 秘密の武器: llms.txt
robots.txtが検索エンジンにどこへ行くべきかを教えるのと同様に、新しいllms.txtの概念は、AIエージェントにあなたの会社が実際に何をしているのかを理解させます。
AIクローラーは次のものを好みます：
- OpenAIのクローラー
- Anthropicのクローラー
- Perplexityのインデックスシステム
高信号テキストを視覚的レイアウトより優先します。
彼らはあなたの美しいTailwindのグラデーションには関心がありません。
彼らは構造化された事実を求めています。
llms.txtファイルを作成し、public/フォルダに置いたので、以下の場所に存在します:
complianceradar.dev/llms.txt
例: 構造の例:
# ComplianceRadar
> Automated EU AI Act Risk Tier Classification for Developers
## Primary Services
- AI Risk Scanner: Analyzes an AI application's feature set and outputs a strict risk classification.
- Compliance Roadmaps: Technical and legal summaries based on Annex III.
## Target Audience
- Indie Hackers
- AI Startups
- Compliance Officers
## Trust & Methodology
The classification engine maps user inputs directly against the official text of the EU AI Act using a strict decision tree.
2. Injecting Heavy Structured Data (JSON-LD)
LLMs rely heavily on the semantic web.
Having an <article> tag is nice.
But giving the AI a literal JSON object describing your product is much more powerful.
Inside my Next.js App Router, I injected JSON-LD schemas into core routes.
Main schemas used:
Organization
WebSite
SoftwareApplication
FAQPage
Example:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "SoftwareApplication",
"name": "ComplianceRadar
