イントロ
2025年、ゲーマーは延々とレビューサイトを閲覧しているわけではない。
"スターフィールドのようなオープンワールドRPGのベストは？"
"クロスプラットフォームのマルチプレイができるFPSゲームは？" "Assassin's Creedの新作は買う価値がある？"
これらは検索クエリではなく、Google SGE、Bing Copilot、ChatGPT、Perplexity.aiによる AI主導のレコメンデーションであり、大規模言語モデル（LLM）がレビューを要約し、ゲームプレイを比較し、開発者を強調する。
スタジオ、パブリッシャー、インディーズデベロッパーにとって、知名度は今やSEOやインフルエンサーの話題以上の意味を持っています。
つまり、AIが生成するレビューやランキングで、あなたのスタジオ、ゲーム、アップデートが理解され、構造化され、紹介されるようにすることです。
ゲーム業界にとってLLM最適化が重要な理由
LLMはMetacriticのスコアを引用するだけでなく、構造化されたデータ、公式ソース、プラットフォーム間の一貫したセンチメントを分析します。
LLMの最適化は、ゲームブランドにとって次のような利点があります。✅ AIが生成する「ベストゲーム」、「トップデベロッパー」、「スタジオスポットライト」で言及される。
✅ レビューやデータベース上でタイトルを機械的に読み取れるようにする。
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ビジネスが成功する背景には、強力なSEOキャンペーンがあります。しかし、数え切れないほどの最適化ツールやテクニックがあるため、どこから手をつければいいのかわからないこともあります。でも、もう心配はありません。効果的なSEOのためのオールインワンプラットフォーム「Ranktracker」を紹介します。
✅ 検証可能なデータと開発者のプロフィールを通して、構造的な信頼を構築する。
✅ AIシステムが比較や推奨を要約する際に、引用を獲得する。
つまり、AIアシスタントがプレイヤーの発見や購入を形成するような状況において、AIが貴社のゲームや評判を理解するのに役立ちます。
ステップ1：すべてのタイトルでゲームと開発者のスキーマを使用する
構造化データは、AIがゲームカタログを解釈するために必要なフレームワークを提供します。
✅ すべてのタイトルにVideoGameスキーマを追加する：
{ "@type"：「VideoGame", "name"：name": "Eclipse Vanguard", "genre"：genre": "Action RPG", "operatingSystem"：「Windows, PlayStation 5, Xbox Series X/S", "gamePlatform"：「Steam, Epic Games Store, PlayStation Store", "description"："カスタマイズ可能な船、ダイナミックな惑星、深いストーリー進行が特徴のSFオープンワールドRPG。", "publisher"：パブリッシャー": { "@type"："Organization", "name"："NovaCore Studios" }, "gameRelease"：GameRelease": { "@type": "VideoGameRelease"："VideoGameRelease", "name"：name": "Eclipse Vanguard 1.2 Update", "datePublished"："2025-06-12" }, "aggregateRating"：{ "@type"："AggregateRating", "ratingValue"："4.6", "reviewCount"："4872" }, "sameAs"：[ "https://store.steampowered.com/app/287100/Eclipse_Vanguard/", "https://www.ign.com/games/eclipse-vanguard", "https://www.metacritic.com/game/eclipse-vanguard" ] }.✅ 明確にするため、publisher、developer、gameReleaseフィールドを使用する。
✅ 公式ストアページ、レビューアグリゲータ、WikiへのリンクをsameAsの下に含める。
✅ 説明文は事実に基づいたものにする - AIモデルは誇張されたマーケティングコピーにペナルティを与える。
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Ranktrackerのヒント： Web Auditを実行して、各ゲームのスキーママークアップを確認し、AIの理解を制限する可能性のあるフィールドの欠落を検出する。
ステップ2：デベロッパーとパブリッシャーのエンティティデータを追加する
AIアシスタントは、サマリーの中で検証済みの開発者を参照します - あなたのスタジオがエンティティとして識別可能であることを確認してください。
✅ スタジオやパブリッシャーには、Organizationスキーマを使用してください：
{ "@type"："Organization", "name"："NovaCore Studios", "foundingDate"："2017", "founder"：{
"@type":「person", "name"："Liam Carter" }, "address"：{ "@type"：住所": { "@type": "PostalAddress", "addressLocality"："Seattle",
"addressRegion":"WA" }, "employee"：従業員": { "@type"：「Person", "name"："Sofia Li", "jobTitle": "リード・ナラティブ・デザイナー"："Lead Narrative Designer" }, "sameAs"：[ "https://www.linkedin.com/company/novacorestudios", "https://twitter.com/novacoredevs" ] } 。✅ 設立日、設立者、所在地、確認済みのソーシャルメディアプロフィールを含める。
✅ すべてのゲームを組織スキーマにリンクして、エンティティグラフを構築する。
LLMがゲームデータを解析する際、リリース、チーム、評判を結びつけることができ、「ベストインディーデベロッパー」や「トップパブリッシャー」のAIサマリーに欠かせない。
ステップ3：ゲームレビューとプレイヤーのフィードバックを構造化する
AIが生成するレビューは、批評家のスコアだけでなく、感情を要約することが多い。
✅レビューと AggregateRatingスキーマをレビューページやブログに追加する：
{ "@type"："Review", "author"："GamePulse Editorial Team", "reviewBody"："エクリプスヴァンガード "は見事な探索と豊かで分岐の多いストーリーを提供する。発売当初の最適化の問題はほぼ解決されている。", "reviewRating"：{ "@type"："評価", "評価値"："8.9", "bestRating"："10" }, "itemReviewed"：{ "@type"："VideoGame", "name"："Eclipse Vanguard" }, "datePublished"："2025-07-02" }プロのレビューと検証済みのプレイヤーのフィードバックの両方を含める。
✅itemReviewedでレビューを元のゲームエンティティーにリンクする。
✅datePublishedと dateModifiedを使用して、新しさを示す。
ステップ4：パッチノートとパフォーマンスデータにデータセットスキーマを使う
LLMは 事実に基づいた比較情報を表示します。
パフォーマンス、FPSベンチマーク、パッチ変更のような測定可能なデータには、データセットスキーマを使いましょう：
{ "@type"："Dataset", "name"：type": "Dataset", "name": "Eclipseヴァンガードパッチ1.2パフォーマンスデータ", "creator"："NovaCore Studios", "variableMeasured"：[ {"@type"："PropertyValue", "name"："Average FPS (Ultra Settings)", "value"："78"},
{"@type":"PropertyValue", "name"："クラッシュ率低減", "value"：「32%"} ], "datePublished"："2025-06-12" }✅バージョン番号、プラットフォームのパフォーマンス、バグ修正を含める。
✅ これにより、AIが「最も改善された」または「最も最適化された」ゲーム概要で貴社ブランドを言及するのに役立ちます。
ステップ5：プレイヤーや技術的な質問のためにFAQスキーマを追加する
ゲーマーもAIも、謎ではなく明確さを求めています。
✅FAQPageスキーマを使って、頻繁にある質問に対応しましょう：
{ "@type"："FAQPage", "mainEntity"："@type": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type"：「質問", "名前"："EclipseVanguardはクロスプラットフォームですか？", "acceptedAnswer"："acceptedAnswer":{"@type"：「回答", "テキスト"：「はい。エクリプスヴァンガードはPC、プレイステーション、Xboxのクロスプラ ットフォームプレイをサポートしています。価格、互換性、DLC、マルチプレイヤーのサポートなど、一般的なトピックをカバーすること。
✅ 会話形式で書く - LLMはユーザーの質問に似たQ&Aの言い回しを好む。
Ranktracker Tip: Keyword Finderを使って、"それだけの価値があるのか"、"最高の協力プレイゲーム"、"クラフトのある新しいRPG "といった会話形式のクエリを追跡する。
ステップ6：リリース履歴とアップデートログを含める
AIアシスタントは、ゲームの開発タイムラインやアップデートサイクルを要約することが多い。
✅ シリーズや続編には、CreativeWorkや VideoGameSeriesスキーマを追加する。
✅ 構造化された「バージョンヒストリー」セクションに、更新日やパッチのリンクを記載する。
✅ 公式ウェブサイトやSteam Newsハブに変更履歴をリンクする。
LLMは一貫したリリース文書を透明性の証と解釈し、AIが生成するゲームレビューの信頼性を向上させます。
ステップ 7: ゲームをデベロッパーナレッジグラフにつなげる
LLMはエンティティのつながりを重視します - ネットワークが強ければ強いほど、発見しやすくなります。
デベロッパー → ゲーム → レビュー → パッチデータ → プラットフォーム → ジャンル✅ すべてのタイトルとスキーマで一貫した命名規則を使用する。
✅ 階層を維持するためにBreadcrumbListスキーマを追加する（例："Home > Games > Eclipse Vanguard"）。
これにより、AIシステ ムが "インディーズスタジオによるトップクラスのSF RPG "のようなサマリーを生成する際に参照できるナレッジグラフが作成される。
ステップ8：AI発見のためのマルチメディアデータの組み込み
AI検索は、レコメンデーションを充実させるために、画像やゲームプレイ映像を利用することが増えている。
✅ カバーアートや宣伝用のスクリーンショットにはImageObjectスキーマを使う。
✅ トレーラーやゲームプレイのプレビューにはVideoObjectスキーマを使う：
{ "@type"："VideoObject", "name"："Eclipse Vanguard Launch Trailer", "thumbnailUrl"："https://img.youtube.com/ev-launch.jpg", "uploadDate"："2025-06-01", "duration"："PT2M32S", "contentUrl"："https://youtube.com/watch?v=evlaunch" }.✅ 文脈を説明するaltテキストを追加する（"SF RPGの戦闘シークエンス"、"宇宙船のカスタマイズ"）。
これにより、マルチメディアの検索結果を生成する際に、AIモデルがビジュアルを正しく解釈できるようになります。
ステップ9：AIのメンションとパフォーマンスを監視する
| 目標 | ツール | 機能 |
| 構造化データの検証 | ウェブ監査 | ビデオゲーム、レビュー、組織のマークアップのチェック |
| ゲームキーワードの追跡 | ランクトラッカー | 最高のRPG 2025」や「Starfieldのようなゲーム」のようなクエリを監視する |
| 質問傾向の特定 | キーワードファインダー | 会話プレーヤーと推薦クエリを見つける |
| AIを検出する | SERPチェッカー | ゲームやブランドがAIのサマリーに表示されるかどうかを確認する |
| 言及の追跡 | バックリンクモニター | メディア、レビューサイト、Wikiからの引用を測定する |
ステップ10：ゲーム・データの鮮度と透明性を保つ
更新がないと、AIの可視性は急速に低下します。
✅ 各タイトルのページにdateModifiedスキーマを使用する。
✅ レビュー、評価、変更履歴を頻繁に更新する。
✅ Steam、Epic、PlayStation、自社サイトの一貫性を保つ。
✅ サードパーティーのデータ(Metacritic、IGDB、MobyGames)の整合性を確認する。
効果的なSEOのためのオールインワン・プラットフォーム
ビジネスが成功する背景には、強力なSEOキャンペーンがあります。しかし、数え切れないほどの最適化ツールやテクニックがあるため、どこから手をつければいいのかわからないこともあります。でも、もう心配はありません。効果的なSEOのためのオールインワンプラットフォーム「Ranktracker」を紹介します。
新鮮さと透明性は、進化するAIエコシステムにおいて、ゲームを適切なものに保ちます。
最終的な考察
ゲームの発見は、もはや広告や店頭アルゴリズムによってコントロールされるものではなく、プレイヤーの感情、構造化データ、開発者の評判をブレンドしたAIサマリーによって形成されるものです。
ゲームにLLM最適化を採用することで、パブリッシャーとデベロッパーは、自社のタイトルが正確に表現され、公正にレビューされ、AI主導のプラットフォームによって一貫して推奨されるようにすることができます。
Ranktrackerのツール（Web Audit、Keyword Finder、SERP Checker、Rank Tracker、Backlink Monitor）を利用することで、スタジオは自社のゲームがジェネレーティブレビューにどのように表示されるかを監視し、構造化データを最適化し、あらゆるAI搭載レコメンデーションエンジンでの可視性を維持することができます。
2025年には、単にプレイされるだけでなく、AIに記憶され、推薦されることが重要だからだ。
