「AI検索」という言葉を最近よく耳にするようになったものの、従来のSEO対策とどう違うのか、具体的に何をすればいいのか分からないという方も多いのではないでしょうか。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewなど、AIが検索結果を生成する時代において、Webサイトやコンテンツの作り方も大きく変わりつつあります。
AI検索では、従来の「検索結果一覧からユーザーがクリックして選ぶ」という流れではなく、AIが情報を要約・統合して直接回答を提示します。そのため、AIに「信頼できる情報源」として認識され、回答の引用元として選ばれるための新しいアプローチが求められています。
この記事では、AI検索の基本的な仕組みから、AIO（AI Overview）やLLMO（大規模言語モデル最適化）といった対策の考え方、そして実際にAI検索で選ばれるコンテンツを作るための具体的なポイントまで解説します。AI時代の検索対策に取り組みたいマーケターやWeb担当者の方は、ぜひ参考にしてください。
この記事でわかること
目次
AI検索とは、ユーザーの質問に対してAIが直接回答を生成する新しい検索の形です。従来の検索エンジンがWebページの一覧を表示するのに対し、AI検索では複数の情報源をもとにAIが内容を要約し、回答として提示してくれます。まずはAI検索の基本的な仕組みと、従来の検索との違いを見ていきましょう。
AI検索は、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる技術を活用しています。LLMとは、膨大なテキストデータを学習したAIモデルのことで、ChatGPTやGeminiなどがその代表例として挙げられます。
ユーザーが質問を入力すると、AIはWeb上の情報を検索・収集し、その内容を理解したうえで回答を生成します。単にキーワードが一致するページを並べるのではなく、質問の意図を読み取って最適な回答を組み立てる点が大きな特徴といえるでしょう。
たとえば「東京でおすすめのラーメン店は？」と聞けば、AI検索は複数のグルメサイトやレビュー記事から情報を集め、「味噌ラーメンなら〇〇、豚骨なら△△がおすすめです」といった形で回答を返してくれます。ユーザーは複数のサイトを巡回する手間が省けるため、情報収集の効率が向上するのがメリットといえるでしょう。
従来のGoogle検索とAI検索では、検索結果の表示方法やユーザー体験が大きく異なります。主な違いを表にまとめると、以下のようになります。
| 比較項目 | 従来のGoogle検索 | AI検索 |
|---|---|---|
| 検索結果の形式 | Webページの一覧（10個の青いリンク） | AIが生成した回答文 |
| 情報の取得方法 | ユーザーがページをクリックして閲覧 | AIが要約して直接提示 |
| 対策の目標 | 検索結果の上位に表示されること | AIの情報源として引用されること |
| ユーザーとの接点 | クリック後にサイトへ訪問 | 回答内で引用元として表示 |
このように、AI検索では単に上位表示を目指すだけでなく「AIに情報源として選ばれること」が新たな目標となります。AIが回答を生成する際に参照する情報源として認識されなければ、どれだけ良いコンテンツを作っても読者に届かない可能性も出てきます。検索行動そのものが変化しているといえるでしょう。
現在、AI検索の分野ではさまざまなサービスが登場しています。代表的なものを以下にまとめました。
| サービス名 | 提供元 | 特徴 |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | ブラウジング機能でリアルタイムのWeb情報を取得可能 |
| Perplexity | Perplexity AI | 検索に特化し、出典を明示しながら回答を生成 |
| Google AI Overview | Google検索結果の上部にAIによる要約を表示 | |
| Microsoft Copilot | Microsoft | Bing検索と連携し、AIが回答を生成 |
| Gemini | Googleの最新AIモデルを活用した対話型サービス |
それぞれのサービスによって回答の生成方法や情報源の扱いに違いはありますが、共通しているのは「ユーザーの質問に対してAIが直接回答する」という点です。今後もAI検索サービスは増え続けると予想されるため、複数のサービスを視野に入れた対策が求められていくでしょう。
AI検索対策を進めるうえで、押さえておきたい専門用語がいくつかあります。特に「AIO」「LLMO」「GEO」の3つは、AI検索対策の文脈で頻繁に登場する言葉です。それぞれの意味と違いを理解しておくことで、対策の方向性が明確になります。
AIOとは「AI Overview」の略称で、Google検索の結果ページ上部に表示されるAI生成の要約のことを指します。2024年からGoogleが本格的に導入を進めており、日本でも多くの検索クエリでAI Overviewが表示されるようになってきました。
AI Overviewでは、ユーザーの検索意図に合わせてAIが複数の情報源から内容をまとめ、コンパクトな回答として表示します。従来の検索結果よりも上に表示されるため、ユーザーの目に留まりやすいのが特徴です。
AIO対策とは、このAI Overviewに自社のコンテンツが引用されることを目指す取り組みのことです。AI Overviewに引用されれば、検索結果の最上部で自社サイトへのリンクが表示されるため、流入増加が期待できるでしょう。
LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。ChatGPTやGeminiなどのLLM（大規模言語モデル）に対して、自社の情報が参照・引用されやすくなるよう最適化する取り組みを指す概念として注目を集めています。
従来のSEOが検索エンジンのアルゴリズムに合わせてコンテンツを最適化するのに対し、LLMOではAIモデルが「信頼できる情報源」として認識してくれるよう工夫します。具体的には、正確で分かりやすい情報を提供すること、構造化されたコンテンツを作成すること、権威性のあるサイトとして認知されることなどが重要になってきます。
LLMOはまだ新しい概念であり、確立された手法があるわけではありません。しかし、AI検索の普及に伴い、今後ますます注目される領域になると考えられています。
GEOとは「Generative Engine Optimization」の略称で、日本語では「生成エンジン最適化」と呼ばれます。AIが回答を生成する際に、自社のコンテンツが情報源として選ばれるよう最適化する考え方です。
GEOはLLMOと重なる部分も多いですが、より広い概念として捉えられることもあります。AI Overviewだけでなく、ChatGPTやPerplexityなど、あらゆる生成AIサービスを対象とした最適化という意味合いで使われるケースが多いでしょう。
AIO・LLMO・GEOの関係性を整理すると、以下のようになります。
| 用語 | 正式名称 | 対象範囲 |
|---|---|---|
| AIO | AI Overview | GoogleのAI Overview機能に特化 |
| LLMO | Large Language Model Optimization | ChatGPT、Geminiなど大規模言語モデル全般 |
| GEO | Generative Engine Optimization | 生成AI全般（最も広い概念） |
呼び方は異なりますが、いずれも「生成AIの回答に引用されることを目指す」という点で共通しています。用語の違いに惑わされず、本質的な対策に取り組んでいきましょう。
AI検索で自社のコンテンツが引用されるためには、AIが「信頼できる情報源」として認識してくれるような工夫が必要です。従来のSEO対策と重なる部分もありますが、AI検索ならではの視点も求められます。
AI検索対策で特に意識したいポイントは、次の5つです。
それぞれのポイントについて、具体的な内容を見ていきましょう。
AI検索で引用されるために特に重要なのは、情報の正確性と信頼性です。AIは複数の情報源を比較しながら回答を生成するため、誤った情報や曖昧な記述が含まれるコンテンツは参照されにくくなります。
正確性を担保するためには、公式な情報源や一次情報をもとにコンテンツを作成し、常に最新の状態を保つことが欠かせません。「〇〇といわれています」のような伝聞表現ばかりでは、信頼性が低いと判断される可能性があるでしょう。
また、古い情報がそのまま残っているサイトは、AIから敬遠される傾向にあります。定期的にコンテンツを見直し、情報が最新の状態になっているか確認する習慣をつけておくことをおすすめします。
AI検索では、ユーザーの質問に対して端的に答えているコンテンツが好まれます。長い前置きや回りくどい説明よりも、最初に結論を示し、その後で詳細を補足する構成が効果的です。
たとえば「AI検索対策とは何ですか？」という質問に対しては、冒頭で「AI検索対策とは、AIが生成する回答に自社のコンテンツが引用されるよう最適化する取り組みです」と明確に答えます。その後、具体的な方法や背景を説明していく流れにすると、AIが情報を抽出しやすくなるでしょう。
見出しと本文の対応関係も意識してください。h2やh3で示した内容に対して、直下の本文がきちんと回答になっている構成が理想的です。見出しに「〇〇の方法」と記載しているにもかかわらず、本文で方法が説明されていないといったズレがあると、AIが正しく情報を理解できない恐れがあります。
E-E-A-TとはGoogleが提唱する品質評価の基準で、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字をとったものです。AI検索においても、E-E-A-Tの考え方は引き続き重要な要素となっています。
| 要素 | 意味 | 具体的な施策例 |
|---|---|---|
| Experience（経験） | 実体験に基づく知見 | 実際の事例や体験談を盛り込む |
| Expertise（専門性） | 専門的な知識やスキル | 著者の資格や経歴を明記する |
| Authoritativeness（権威性） | その分野での認知度や評判 | 専門家の監修を受ける、被リンクを獲得する |
| Trustworthiness（信頼性） | 情報の正確さや透明性 | 運営元情報を充実させる、出典を明記する |
経験に基づいた独自の知見を盛り込むことも大切なポイントです。どこにでもある一般的な情報だけでなく、実体験や具体的な事例を交えることで、コンテンツの価値が高まります。AIも「このサイトには独自の情報がある」と判断しやすくなるでしょう。
構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述するための仕組みです。JSON-LDやMicrodataといった形式で、ページの種類や内容をマークアップすることで、AIが情報を正確に把握できるようになります。
AI検索対策で特に効果的なのが、FAQの構造化データです。よくある質問とその回答をFAQPage形式でマークアップしておくと、AIが質問と回答のペアを認識しやすくなるため、対策として有効といえるでしょう。
構造化データの実装には技術的な知識が必要ですが、WordPressであればプラグインを活用することで比較的簡単に対応できます。まずはFAQページから構造化データを実装してみるのがおすすめです。
AIが回答を生成する際、情報源から文章を引用したり要約したりします。そのため、引用されやすい簡潔な文章で書かれたコンテンツのほうが、AI検索で選ばれやすくなる傾向があります。
具体的には、以下のような点を意識するとよいでしょう。
箇条書きや表を活用するのも効果的です。情報が整理された形で提示されていると、AIが内容を把握しやすくなります。ただし、箇条書きばかりで説明が不足していると逆効果になるため、適度なバランスを保つことが大切です。
AI検索で評価されるコンテンツを作るためには、やってはいけないことも知っておく必要があります。良かれと思ってやっていることが、実はAI検索対策としては逆効果になっているケースも少なくありません。避けるべき代表的なNG行為を3つ紹介します。
従来のSEO対策では、ターゲットキーワードを記事内に多く含めることが重要視されていた時期もありました。しかし、AI検索では不自然なキーワードの詰め込みは逆効果になる可能性があります。
AIは文章の意味を理解したうえで情報を評価するため、キーワードが多いだけで内容の薄いコンテンツは信頼性が低いと判断されがちです。「AI検索」「AI検索対策」「AI検索とは」といったキーワードを無理やり詰め込んだ文章は、読みにくいだけでなく、AIからも低評価を受ける原因となるでしょう。
キーワードは自然な文脈の中で使用することが大切です。読者にとって読みやすい文章を書くことを優先すれば、結果としてAIにも評価されやすいコンテンツになります。
「〇〇かもしれません」「〇〇という説もあります」「〇〇といわれています」といった曖昧な表現が多いコンテンツは、AI検索で引用されにくい傾向があります。AIは明確な情報を優先する傾向があるため、自信のない表現ばかりでは信頼性が低いと見なされてしまうのです。
また、同じ内容を繰り返したり、必要以上に長い説明を加えたりする冗長な文章も避けたほうがよいでしょう。AIは効率よく情報を抽出しようとするため、簡潔にまとめられたコンテンツのほうが処理しやすいと考えられます。
もちろん、断言できない内容まで無理に断定する必要はありません。ただし、確かな情報については自信を持って明確に伝え、不確かな部分は正直にその旨を記載するのがベストな対応です。
どこから得た情報なのかが分からないコンテンツは、AIから信頼されにくくなります。特に統計データや専門的な知見を記載する際は、出典を明記することが欠かせません。
「調査によると〇〇%が△△と回答」と書いてあっても、どの機関がいつ実施した調査なのかが分からなければ、情報の信頼性を判断できません。AIも同様に、出典が明確な情報を優先して参照する傾向があるといわれています。
出典を記載する際は、リンクを貼るだけでなく、調査機関名や発表年月日なども併記しておくと親切です。読者にとっても、AIにとっても、情報の信頼性を確認しやすいコンテンツを目指しましょう。
AI検索対策について、多くの方が疑問に感じやすいポイントをQ&A形式でまとめました。対策を始める前の参考にしてください。
結論から言えば、従来のSEO対策が不要になることはありません。AI検索が普及しても、Google検索をはじめとする従来型の検索エンジンは当面なくならないと考えられるからです。
むしろ、AI検索対策と従来のSEO対策は相互に補完し合う関係にあります。E-E-A-Tの強化や構造化データの実装など、AI検索対策として有効な施策の多くは、従来のSEO対策としても効果を発揮します。両方の視点を持ちながらコンテンツを最適化していくことで、どちらの検索環境でも成果を出せるようになるでしょう。
AI検索対策は、できるだけ早く始めることをおすすめします。GoogleのAI Overviewは2024年から本格的に展開されており、ChatGPTやPerplexityの利用者も急速に増加しています。対策を後回しにしていると、競合に先を越されてしまう可能性があるでしょう。
ただし、焦って新しいことを始める必要はありません。まずは既存のコンテンツを見直し、情報の正確性や構成の分かりやすさを改善するところから取り組んでみてください。基本的な品質向上ができていれば、自然とAI検索でも評価されやすいコンテンツになっていきます。
小規模なサイトでも、AI検索対策の効果は十分に期待できます。AI検索では、サイトの規模よりもコンテンツの質や専門性が重視される傾向があるためです。
大規模サイトは情報量で優位に立てますが、特定の分野に特化した専門性や独自の知見では、小規模サイトが勝るケースも少なくありません。ニッチな領域で深い専門知識を提供できれば、AIに「この分野ならこのサイト」と認識される可能性は十分にあります。
リソースが限られている場合は、すべてのページを対策するのではなく、自社の強みを活かせるテーマに絞って質の高いコンテンツを作成していくのがよいでしょう。
AI検索の普及により、Webコンテンツに求められる要素は大きく変わりつつあります。従来の「検索結果で上位表示される」という目標に加えて、「AIに情報源として選ばれる」という新たな視点が必要になってきました。
AI検索対策の基本は、正確で信頼性の高い情報を、分かりやすい構成で提供することです。AIO・LLMO・GEOといった用語は異なりますが、いずれも目指す方向性は共通しています。結論ファーストの文章構成、E-E-A-Tを意識した専門性の強化、構造化データの実装などを通じて、AIにも読者にも価値のあるコンテンツを作っていきましょう。
AI検索はまだ発展途上の分野であり、今後も変化が続くことが予想されます。大切なのは、小手先のテクニックに頼るのではなく、読者の疑問に真摯に答える質の高いコンテンツを作り続けることです。その姿勢があれば、検索環境がどのように変化しても、選ばれる情報発信を続けていけるでしょう。
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この記事を書いた専門家（アドバイザー）
著者情報 プロテア
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