製造業の採用担当者から、こうした声をよく聞きます。応募が思うように来ないのも、サイトに理由があるのかもしれない。ただ「なんとなく古い」という感覚だけでは、リニューアルに踏み切る判断もできず、そのまま何年も使い続けてしまいます。
採用サイトは本来、求職者に見てもらい、この会社で働きたいと思ってもらうためのものです。だからまず、求職者が見たときに魅力や必要な情報が伝わっているかが問われます。写真や社員の声から働くイメージがわくか、知りたい待遇や仕事内容にたどり着けるか、応募まで迷わず進めるか。ここが採用サイトの土台になる部分です。
そこにもう一つ、近年は別の視点が加わりました。求職者が企業を調べるときに使うAIから、そのサイトがどう見えているかです。人の目には整って見えても、AIが読むと情報がうまく拾えていないことがあります。求職者が見て感じる部分と、AIが読み取る部分。この両面を見て初めて、採用サイトの現状が正しくつかめます。
この記事では、その両方の視点から採用サイトを診断する方法を紹介します。
なお、AIに正しく読ませるための最適化には、LLMO、AIO、GEO、AEOといった複数の呼び方があり、まだ用語が定まっていません。指している中身は近いため、この記事では最も広く使われているLLMOに統一します。
いまの求職者は、企業を調べるときにAIを使います。就職・転職の情報サイトでは、ChatGPTを使った企業研究の方法が数多く解説されていて、事業内容や企業理念、平均年収、平均勤続年数、福利厚生といった項目をAIに調べさせる使い方が広まっています。いずれも、採用サイトに載っている、あるいは載せておくべき情報です。
求職者がAIに企業名を尋ねると、AIはその会社について答えるために、公式サイトを含むWeb上の情報を読みにいきます。求職者と企業のあいだにAIが入り、企業の情報を仲介しているということです。候補者が媒体で会社を知り、サイトで共感してエントリーする。その流れの途中に、いまはAIによる下調べが挟まっています。
つまり、採用サイトを整えることで確実に効くのは、すでに自社に関心を持った求職者が中身を調べる場面です。ここは、来訪した候補者にどう共感してもらうかという採用サイト本来の役割とも重なります。
具体的には、ページの主題を示すH1見出し、内容の階層を示すH2やH3の見出し、検索結果やAIの回答に使われるmeta description、SNSやAIがページ概要を把握するためのOGP、企業情報を機械が理解しやすい形で記述する構造化データ（JSON-LD）などです。これらは人がページを見るぶんには意識されませんが、AIが内容を正しくつかむための手がかりになります。
問題は、これらが抜けていても、見た目には何の異常も出ないことです。デザインが整ったきれいなサイトでも、裏側でこうした情報が用意されていなければ、AIから見ると内容の薄いページとして扱われることがあります。
ある物流機器メーカーの採用サイトを題材に、AIと人の両方で診断した例を紹介します（企業が特定されないよう、内容は一部ぼかしています）。
AIと人による採用サイト診断の結果。6カテゴリを5点満点で採点し、総合スコアとレーダーチャートで示す。
この診断で、以下のポイントがわかりました。
- デザインの第一印象は「わかりやすく良好」
- 一方で、求職者の心を動かす情報設計・発信は薄め
- AI観点でも、情報設計にネガティブな印象
- 表示速度といったサイトパフォーマンスも低評価傾向
まず人が見た側面です。このサイトは白を基調とした清潔感のあるデザインで、新卒と中途の応募導線もはっきり分かれており、全体としては分かりやすく整った印象を受けます。第一印象で事業内容が伝わり、応募ボタンも目立つ位置にあって、迷わず応募までたどり着ける作りでした。
一方で、求職者の心を動かす部分には課題が残りました。企業のメッセージ自体は伝わるものの、その会社ならではの働く魅力や、候補者にとっての具体的なメリットが十分に描かれていません。社員の声や待遇、キャリアの見通しといった、求職者がもっとも知りたい情報が、別ページへのリンクで済まされていて、このページだけでは会社の魅力が伝わりきらない。
また、ページの多くがリンクの羅列になっていて、読み進めるうちに視線がどこへ向かえばいいか分かりにくく、情報の優先順位が見えにくい状態でした。整ってはいるものの、印象に残らない。人が見た評価は、5点満点で3点前後がつきました。
次にAIから見た側面です。こちらは評価が大きく下がりました。総合スコアは100点満点で50点。とりわけ信頼性やSEOの基礎に関する項目は5点満点で1点でした。ページの主題を示すH1見出し、meta description、OGP、構造化データがいずれも設定されておらず、AIがこのページの内容を正しくつかむための手がかりがほとんど用意されていません。画像も14枚のうち5枚に説明文（alt）がなく、その画像が何を写しているのかAIには伝わらない状態でした。
パフォーマンスにも課題がありました。ページの表示に約9.9秒かかっており、一般的な目安とされる3秒を大きく超えています。表示に時間がかかると、求職者が待ちきれずに離れてしまうだけでなく、検索やAIからの評価にも影響します。
こうして人とAIの両面から見ると、このサイトは人が見て致命的に悪いわけではないものの、求職者の心を動かすほどの訴求はできておらず、AIには内容も伝わりにくい状態だと分かります。パッと見の印象だけでは気づけないこの現状が、両面で診ることで見えてきます。
求職者がAIで「〇〇工業ってどんな会社」「〇〇の評判は」のように会社名を挙げて調べるとき、AIは公式サイトだけでなく、口コミやニュース、他媒体での紹介など、サイトの外にある情報も合わせて答えを作ります。自社の採用サイトを整えても、こうした外部の情報まではコントロールできません。サイトを整えることは、AIに正しく読んでもらうために必要ですが、それだけで答えのすべてが決まるわけではないということです。
採用サイトの役割は、媒体などで自社を知った求職者に、中身を見て共感してもらい、応募につなげることです。診断で分かるのは、その役割をいまのサイトがどこまで果たせているか、そしてAIにきちんと読まれる状態になっているか。そこを起点に、何をどの順番で直していくかを考えることになります。
「サイトが古くなってきた」「今のうちのサイトで大丈夫だろうか」という段階では、いきなりリニューアルを決める必要はありません。まずは、いまのサイトがどういう状態にあるのかを知ることから始めるのがよいと考えます。
いくつかは自分でも気づけます。スマートフォンで文字が小さくないか、表示に時間がかかっていないか、といった点は、担当者が見ても分かります。
ただ、求職者の目に会社の魅力が伝わっているか、必要な情報が過不足なくそろっているかを見極めるのは、簡単ではありません。毎日見ているサイトほど、当たり前になって課題に気づきにくいものです。さらに、H1見出しやmeta description、OGP、構造化データといった、AIから正しく読み取れる状態かどうかは、外からはほとんど分かりません。求職者から見た印象と、AIから見た状態。このどちらも、客観的に評価するにはプロの目が必要です。
また、サイトは一度直して終わりではありません。公開したあとも、どれだけの人が訪れ、どのページで離れているか、どんな検索から入ってきているかを継続して見ていくことで、改善を続けられます。採用サイトは、作って終わりではなく、運用して初めて成果につながります。
