検索窓に入力した疑問に対し、ウェブサイトへのリンクよりも先にAIが直接答えを返す。この検索体験の大きな変化の核となっているのがAIOです。
結論から言うとAIOとは、Google検索の最上部に表示される生成AIの回答概要であり、同時にその回答の「引用元」として自社コンテンツを選ばせるための新たな最適化施策を指します。しかし、AIOの台頭によって従来のSEOが終わるわけではありません。
検索の主役がウェブサイトからAIによる直接的な回答へと移り変わる中、AIに信頼される情報源としてウェブサイトをどう適応させていくか。AI検索時代を勝ち抜く具体的な方法を解説します。
AIOとは何か？切り離せないSEOとの関係性
AIOことAI Overviewsは、Google検索の最上部に表示される生成AIによる回答概要を指します。同時に、そのAI回答の引用元として自社コンテンツを表示させるための最適化施策（AI Optimization）も意味します。この記事では、主に後者の意味でのAIOを解説します。
従来のSEOがいわゆる「青いリンクのリスト」で上位を獲得するための施策であったのに対し、AIOはAIが生成する回答の裏付け情報として選ばれることを目的とします。
AIOの普及でSEOが終わるという声もありますが、実際にはSEOの進化形と捉えるべきです。検索エンジンにAIモデルが統合された現在、キーワード対策だけでなく、AIに理解され引用されやすいコンテンツ作りが求められています。
以下の表は、従来のSEOとAIOの主な違いを比較したものです。
| 要素 | SEO | AIO |
|---|---|---|
| 主なターゲット | 検索アルゴリズム | LLM（大規模言語モデル） RAG（検索拡張生成） |
| ユーザー行動 | 検索結果からリンクをクリックしてページを読む | 検索結果の最上部にあるAI概要で回答を得る（ゼロクリック） |
| 最適化の焦点 | キーワード出現率 被リンク数 ドメインパワー | 関連するエンティティの網羅 一次情報 明確なQ&A構造 |
| トラフィックの質 | 幅広い潜在層からのアクセス （＝量重視） | 具体的な課題を持つ顕在層からのアクセス （＝質重視） |
| 評価される形式 | 長文で網羅的なコンテンツ | 簡潔で事実に基づいた回答 独自のデータ 構造化データ |
なぜ今、SEOだけではなくAIO対策が必須なのか
現在、AIによる直接回答によってゼロクリック検索が急増しています。そのため、従来のSEO対策に加えてAIにとって信頼できる引用元として選出されるためのAIO対策が急務となっています。そんな現状について、詳しく説明します。
ゼロクリック検索の増加とトラフィックへの影響
SEOに加えてAIO対策が急務となっている背景には、ゼロクリック検索の増加があります。
AIが検索結果画面で直接回答を提示するようになり、ユーザーがウェブサイトへ遷移せずに検索を終えるケースが急増しました。
単純な情報収集型クエリでは特にこの傾向が顕著で、従来のSEOで集めていた浅いトラフィックは減少しつつあります。ウェブサイトの運用者には、AIには提示できない独自の知見や深い専門性を提供し、クリックしてでも読みたいと思わせる動機付けが求められています。
AIはどのように回答を作っているか？
AI検索の裏側では、LLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）という技術が組み合わせて使用されています。これはAIが学習した過去のデータだけでなく、検索エンジンがリアルタイムで収集した最新のウェブ情報を読み込み、それを根拠に回答を作る仕組みです。
GoogleやPerplexityなどの検索エンジンはAIのハルシネーションを防ぐため、回答を生成する際にE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を満たした信頼できるソースを優先的に抽出し、引用リンク付きでユーザーに提示します。
つまりAIOにおける最適化とは、この参照データベース内で最も信頼できる情報源として評価されることを意味します。
AIに選ばれる！AIO対策の具体的な5つの方法
では、どのようにすればAIに選ばれるのでしょうか？AIに選ばれるためのAIO対策には、ざっくりと5つの実践的なアプローチがあります。
1. E-E-A-Tの徹底と「一次情報」の提供
AIは、すでにウェブ上に溢れている情報を再構成することは得意ですが、新しい事実や経験を生み出すことはできません。したがって、AIの学習データに含まれていない一次情報を発信することが最も強力なAIO対策となります。たとえば、自社顧客へのアンケート結果を資料として公開したり、製品の検証データや専門家による独自の考察レポートを掲載したりする手法などが挙げられます。また、著者の実務経験や資格を明記することも信頼性の観点から高い評価につながります。
具体的な方法は、以下の3つです。
- 自社顧客へのアンケート調査を実施し、その結果をグラフや表を用いて公開する。
- 自社製品の検証データや、業界の専門家による独自の考察レポートを掲載する。
- 筆者（著者）のプロフィールを明記し、特定の分野における実務経験や資格をアピールする。
2. AIが引用しやすいQ&A構造
AIは、質問と回答がセットになった明瞭なテキストを優先して引用します。見出しをユーザーの問いに設定し、そのすぐ下に短い結論を配置する逆ピラミッド型の文章構成を徹底することで、AIが情報を抽出しやすくなります。
以下、逆ピラミッド型の文章構成の例です。
- 見出し（H2・H3）は「AIOとは何ですか？」「AIO対策の具体的な手順は？」といった疑問形にする。
- 見出しのすぐ下に、50〜100文字程度の簡潔な結論を配置する。
3. 構造化データマークアップによる意味的理解の補助
ページ内のどの部分が質問で、どこが回答なのか、あるいは著者は誰なのかをAIのクローラーへ正確に伝える技術的な手法です。FAQや記事、組織情報などの構造化データをHTMLに適切に実装します。
具体的にはSON-LDを用いて、FAQPage（よくある質問）、Article（記事）、Organization（組織情報）、Person（著者情報）などの構造化データをHTMLに実装するといった手順が必要になります。
4. 会話型クエリへの対応
音声検索や対話型AIの普及によって、検索クエリは単語の羅列から自然な文章へと変化しています。「AIO SEO」といった単語の羅列から、「AIOとSEOの決定的な違いは何ですか？」といった、より自然な言語に近い形への変化です。
そのため、単一のキーワードだけでなく、ユーザーがAIに直接問いかけるような文章形式のロングテールキーワードを想定してコンテンツを設計する必要があります。今までのように、ひとつのビッグキーワードを狙うだけでは不十分です。
5. 権威性のあるサイトからのサイテーション獲得
従来のSEOにおける被リンクも重要ですが、ウェブ上でブランド名やサイト名が言及されること自体がAIモデルにおける信頼性のスコアに大きく貢献します。
具体的なアクションとしては、以下のようなものが考えられます。
- プレスリリースの配信
- 他企業との共催ウェビナー
- SNSでの情報発信
今まで以上にPR活動が重要になってきています。情報発信を通じて、自社の名前や専門用語が言及される機会を増やしていくことが大切です。
AI検索の進化を見据えた今後のSEO戦略
AI検索が主流になっていく中で、私たちができる今後のSEO戦略の軸は大きく以下の2つと言えるでしょう。
指名検索を増やすブランド構築
AI検索の進化を見据えた今後の戦略において、最も確実な防衛策となるのは指名検索の獲得です。
AIが一般的なノウハウや事実に瞬時に回答できる時代において、情報そのものの価値は相対的に低下しています。ユーザーに「〇〇（指名ワード）の見解を知りたい」「〇〇（指名ワード）のサイトで調べたい」と思わせるブランド力を築くことが大きな差別化になります。
他の生成AIエンジンへの対応
GoogleのAI Overviewsだけでなく、Perplexity、ChatGPT Search、Bing AI（Copilot）など、ユーザーが情報を取得する生成AIのプラットフォームは多様化しています。ブランド構築と同時に、GoogleのAI Overviewsだけでなく、多様化するAIプラットフォーム全体を見据えた包括的な最適化の視点も欠かせません。
これらの複数のAIプラットフォームに向けて包括的にコンテンツを最適化することを、GEO（Generative Engine Optimization）と呼びます。
よくある質問（FAQ）
Q. AIOとSEOの最も大きな違いは何ですか。
従来のSEOが検索アルゴリズムを対象とし、検索結果のリンクをクリックさせることを目的とするのに対し、AIOは大規模言語モデルを対象とし、AIが生成する回答の引用元として選ばれることを目的とします。
Q. AIOの普及により、従来のSEOは不要になりますか。
不要にはなりません。AIOはSEOの代替ではなく進化形です。AIが回答を生成するためには信頼できるウェブ上のコンテンツが必要です。従来のSEOのキーワード対策に加え、AIに理解されやすいコンテンツ作りが求められるという状況です。
Q. ゼロクリック検索が増えるとウェブサイトのトラフィックは減少しますか。
単純な情報収集型の検索ではトラフィックが減少する傾向にあります。これを補うためには、AIには提示できない独自の知見や深い専門性を持たせ、ユーザーが自らページをクリックして読みたくなるような情報の提供が必須となります。
Q. AIに自社のコンテンツを引用させるにはどうすればよいですか。
自社で調査したアンケート結果や独自の検証データなど、AIの学習データに含まれない一次情報を提供するのが有効です。見出しを疑問形にして直下に短い結論を置く構成や、構造化データの適切な実装も効果があります。
Q. AI検索時代において最も確実なウェブ戦略は何ですか。
A ユーザーに特定のブランドやサイト名を名指しで検索させる、指名検索の獲得です。一般的な情報の価値が下がる中、特定の情報源として選ばれる強固なブランドを築くことが差別化につながります。
まとめ
検索エンジンがAIモデルを組み込み、ユーザーへ直接回答を返す仕組みが定着しました。しかし、この流れは従来のSEOを無効化するものではないと考えています。
検索するユーザーの課題を深く理解し、正確で独自性のある一次情報を提供するというSEOにおけるユーザーファーストの原則は、AI検索時代においても決して揺らぐことはありません。
Technogramでは、ナショナルクライアントのAI Overviews・ChatGPT・Perplexityへの掲載実績をもとに、AEO対策のコンサルティングを行っています。自社サイトのAEO対策についてご相談がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
