中古車決算セール（2〜3 月）の自動車サイト SEO・AI 検索対策｜実測 20 社ベンチマーク 2026

業界ベンチマーク（サイト採点くん 2026 年実測）

中古車情報サイト 3 社（カーセンサー・グーネット・ガリバー）平均 70.7 点が国産自動車メーカー 9 社平均 53.9 点を 16.8 点逆転。AI 検索における自動車情報のハブがメーカー公式から中古車ポータルへ移行

※中央値・平均はいずれも、当社が選定した主要企業群の中の参考指標です。平均は大手プラットフォームなど低スコアのサイトを含むため低めに出ます。本データは選定した主要企業の実測であり、業界全体を代表する統計値ではありません。対象企業・選定基準は各業種の調査ページに掲載しています。

なぜ 自動車（中古車販売） は AI 検索で弱いのか

自動車業界 20 サイトの調査で、中古車情報サイト 3 社（カーセンサー・グーネット・ガリバー）の平均 70.7 点が国産自動車メーカー 9 社の平均 53.9 点を 16.8 点逆転しました。AI 検索における自動車情報のハブが、メーカー公式から中古車ポータルへ移行している構造です。個別の中古車販売店が決算期に AI 検索引用を取るには、在庫車両ページの Product / Offer 構造化と「決算セール」時期情報の構造化が要となります。ポータルが汎用 KW を握る一方、「特定車種 × エリア × 認定中古車」のニッチ条件は個別店でも上位を狙えます。

自動車（中古車販売） の 中古車 決算セール（2〜3 月）SEO 対策 チェックリスト（8 項目）

1. 1

   AutoDealer / AutomotiveBusiness 構造化データを設置しているか

   JSON-LD で販売店情報 + 取扱車種を構造化。AI 検索の「近くの中古車販売店」質問で引用される前提条件

2. 2

   在庫車両を Car / Vehicle / Product schema で構造化しているか

   「車種・年式・走行距離・価格・修復歴」を構造化。在庫 1 台 1 ページが理想で、AI の具体的な車両検索に対応

3. 3

   決算セールの価格・特典が Offer schema で明示されているか

   「決算特別価格 ○万円 / 通常 △万円」「諸費用 0 円」等を Offer の price + priceValidUntil で構造化。時期限定特典を AI が引用できる構造に

4. 4

   認定中古車・保証内容が構造化されているか

   「○○認定中古車 / 1 年保証 / 12 ヶ月点検付」等を構造化。保証は中古車購入の最大の不安要素で AI 検索質問も多い

5. 5

   車種別・ボディタイプ別ページが個別にあるか

   「○○市 中古 ミニバン」「△△ 中古 軽自動車」等のロングテール KW を取る個別ページ。各 1,500 字以上で構造化

6. 6

   FAQPage で「決算値引き」「保証」「ローン」を 5 問以上構造化しているか

   FAQPage schema で「決算期はどれくらい値引きされる？」「保証はどこまで？」「ローン審査は？」等を実装

7. 7

   整備士・販売スタッフの資格・経歴を Person schema で構造化しているか

   「1 級自動車整備士在籍」「○○ディーラー出身」等を構造化。E-E-A-T シグナル強化

8. 8

   Google ビジネスプロフィールと住所・電話が完全一致しているか

   NAP 整合性。1 文字でも違うと AI が同一店舗と認識しないリスク

具体的な改善アクション（順番に実施）

1. Step 1

   AutoDealer + Vehicle schema を JSON-LD で設置（最優先）

2. Step 2

   在庫車両を 1 台 1 ページ化し Car / Offer schema で構造化（年式・走行距離・価格・修復歴）

3. Step 3

   決算セール特典を Offer の priceValidUntil で時期構造化

4. Step 4

   認定中古車・保証内容を構造化（中古車購入の不安解消）

5. Step 5

   「決算期はどれくらい値引きされる？」等の FAQ を FAQPage schema で 8 問以上

6. Step 6

   サイト採点くんで無料診断 → 残課題を特定

よくある質問