AI検索のコンテンツ設計とは？引用されるための記事構成の作り方

「検索しても自社の情報が出てこない」 「ChatGPTに聞いても競合ばかり紹介される」――こうした声が、ここ1年で急速に増えています。

2025年に入り、検索行動そのものが大きく変化しました。ChatGPTの週間アクティブユーザー数は7億人を突破し、Google検索でもAI Overviewsが月間15億人以上のユーザーに表示されるようになっています。Ahrefsの調査によれば、AI Overviewsが表示される検索結果では、上位ページのクリック率が最大34.5%低下するという結果が報告されました。

つまり、従来のSEO対策だけでは、検索結果に表示されてもクリックされない、あるいはそもそもAIの回答に自社情報が含まれないという事態が現実化しているのです。

この記事では、AI検索時代に求められる「コンテンツ設計」の考え方と実践方法を解説します。単なる技術的なテクニックではなく、なぜその設計が有効なのか、どのような思考プロセスで構築すべきかまで踏み込んで説明していきましょう。

Al検索とは何か | 従来の検索エンジンとの違い

AI検索を理解するには、まず従来の検索エンジンとの違いを把握する必要があります。この違いを正しく理解しないまま対策を講じても、効果は限定的になってしまうでしょう。

従来の検索エンジンの仕組み

Google検索に代表される従来の検索エンジンは、「インデックス型」の情報検索システムでした。クローラーがWebページを巡回し、内容をインデックス化。ユーザーが検索クエリを入力すると、そのクエリに関連性の高いページを順位付けして表示する仕組みです。

この仕組みでは、検索結果に「表示される」ことが目標となります。ユーザーは検索結果のリンクをクリックし、各Webサイトを訪問して情報を得ていました。SEO対策とは、この「表示順位を上げる」ための施策を指していたのです。

Al検索の仕組みと特徴

一方、AI検索は根本的に異なるアプローチを取ります。ChatGPTやPerplexity、Google Al Overviewsなどの生成AIは、ユーザーの質問に対して直接回答を生成します。Web上の情報を参照・引用しながら、AIが要約や回答文を作成するのです。

この違いは極めて重要な意味を持ちます。従来の検索では「ページへの誘導」がゴールでしたが、AI検索では「AIに情報源として選ばれること」がゴールになります。選ばれなければ、どれだけ良質なコンテンツを持っていても、ユーザーに届くことはありません。

AI検索の種類と特性

AI検索と一口に言っても、複数のタイプが存在します。それぞれの特性を理解することで、より効果的な対策が可能になるでしょう。

Google Al Overviews (旧SGE)は、Google検索結果の上部にAI生成の要約を表示する機能です。従来の検索結果と併存しており、ユーザーはAI要約を見た後にWebサイトをクリックすることも可能。ただし、Pew Research Centerの調査では、Al Overviewが表示された検索において従来リンクのクリック率が約8%にとどまり、通常検索の15%から大幅に低下していることが報告されています。

ChatGPTは対話型のAI検索サービスです。ユーザーの質問に対して、学習データとWeb検索の結果を組み合わせて回答を生成します。2025年8月時点で週間アクティブユーザーが7億人を超え、情報検索の主要な手段として定着しつつあります。

Perplexityは、AI検索に特化したサービスとして注目を集めています。回答と同時に引用元を明示する設計が特徴で、情報の信頼性を重視するユーザーに支持されています。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. Al-Awareness (Al認知): Al検索で店舗名が表示される
2. Al-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「Al-Awareness」と「Al-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

AIMA5の詳細はこちら

LLMO(大規模言語モデル最適化)の基礎知識

AI検索に対応するための最適化手法は、LLMO (Large Language Model Optimization) と呼ばれています。これは従来のSEO (Search Engine Optimization)に対応する概念で、「大規模言語モデルに自社コンテンツを選ばれやすくする最適化」を意味します。

LLMOとSEOの違い

LLMOとSEOは、目的も手法も異なります。両者の違いを整理すると、コンテンツ設計の方向性が明確になるはずです。

比較項目	SEO	LLMO
最適化対象	検索エンジン (Google等)	大規模言語モデル (ChatGPT等)
目標	検索順位の上位表示	AIの回答に引用・参照される
重視される要素	キーワード、被リンク、技術的SEO	情報の明確性、構造化、 信頼性
効果測定	順位、クリック数、流入数	引用回数、ブランド言及

重要なのは、LLMOがSEOを置き換えるものではないという点です。両者は相互補完の関係にあり、現時点では両方の対策を並行して進める「ハイブリッド戦略」が推奨されています。SEOで獲得した検索順位の高いページは、AIに引用される可能性も高くなる傾向があるためです。

LLMOが注目される理由

なぜ今、LLMOがこれほど注目されているのでしょうか。その理由は、ユーザー行動の変化にあります。

従来の検索では、ユーザーは複数のWebサイトを巡回して情報を収集していました。しかしAI検索では、AIが生成した回答だけで満足するユーザーが増加しています。調査によれば、AI Overviewsを見たユーザーの26%がそれ以上のブラウジングを行わずに検索を終了しているというデータもあります。

この傾向は、情報収集型のクエリで特に顕著です。「○○とは」 「○○の方法」といった質問に対して、AIが直接回答を生成するため、Webサイトへの流入が発生しにくくなっています。つまり、AIに選ばれなければ、ユーザーとの接点すら持てない時代が到来しているのです。

AIに選ばれるコンテンツの特徴

では、AIはどのようなコンテンツを「選ぶ」のでしょうか。大規模言語モデルが情報を引用する際の傾向として、以下の要素が影響することがわかっています。

情報の明確性が第一に挙げられます。AIは曖昧な情報よりも、明確に定義された情報を優先的に引用します。「○○とは△△である」という形式で、定義や概念が簡潔に説明されているコンテンツは、AIに選ばれやすい傾向があります。

構造の論理性も重要です。見出しの階層構造が適切で、各セクションが明確な目的を持っているコンテンツは、AIが情報を抽出しやすくなります。逆に、構造が不明確なコンテンツは、AIが正確に理解することが難しくなるでしょう。

信頼性のシグナルも見逃せません。著者情報、出典の明記、一次情報の提供など、コンテンツの信頼性を示す要素が充実しているページは、AIからの評価が高まる傾向にあります。

AI検索に強いコンテンツ設計の原則

ここからは、AI検索に対応したコンテンツ設計の具体的な原則を解説します。表面的なテクニックではなく、なぜその設計が有効なのかという根拠を含めて説明していきましょう。

原則1| 検索意図を深く理解する

コンテンツ設計の出発点は、ユーザーの検索意図を理解することです。これはSEOでも重視されてきた要素ですが、AI検索ではさらに深い理解が求められます。

なぜなら、AIはユーザーが入力したクエリだけでなく、次に知りたくなるであろう情報も先回りして提供しようとするからです。Google Al Overviewsの設計思想として、Googleの担当者は「ユーザーが入力していない内容でも、次に欲するであろう情報を含めて要約を生成する」と説明しています。

つまり、コンテンツを設計する際には、表面的なキーワードだけでなく、その背後にある疑問や課題まで想定する必要があります。「この情報を探している人は、次に何を知りたがるか」という視点で、コンテンツの範囲を設計しましょう。

原則2 | 明確な構造で情報を整理する

AIに情報を正確に理解してもらうには、論理的な構造でコンテンツを整理することが不可欠です。見出しタグ(H1、H2、H3)を適切に使い分け、情報の階層構造を明示しましょう。

具体的には、H2で大きなテーマを設定し、H3でその詳細を説明するという階層を一貫して維持します。見出しだけを読んでも全体の流れが把握できる状態が理想です。

また、各セクションの冒頭で結論を述べ、その後に詳細や根拠を説明する「結論先出し」の構成が有効とされています。AIが情報を抽出する際、セクションの冒頭部分を重視する傾向があるためです。

原則3 | 定義と説明を簡潔に行う

AIに引用されやすいコンテンツには、ある共通点があります。それは、概念や用語の定義が簡潔かつ明確に記述されているという点です。

たとえば、「AI検索とは、生成AIがユーザーの質問に対して直接回答を生成する検索方式である」というように、一文で定義を完結させる書き方が効果的です。この形式は、AIが情報を抽出・引用しやすく、回答文に組み込みやすいという特性があります。

ただし、簡潔さを追求するあまり、情報が不十分になってはいけません。定義を示した後に、背景や詳細、具体例を補足することで、コンテンツの深さと網羅性を担保しましょう。

原則4 | FAQ形式を戦略的に活用する

FAQ(よくある質問)形式は、AI検索に非常に相性の良いコンテンツ形式です。質問と回答という構造が、ユーザーの疑問に直接答えるAI検索の特性とマッチするためです。

効果的なFAQを設計するポイントは、ユーザーが実際に抱く疑問を想定することにあります。単に「よくある質問」を羅列するのではなく、検索データや顧客対応の経験から、具体的で実用的な質問を選定しましょう。

回答は、質問に対する直接的な答えを冒頭に記載し、その後に詳細や補足情報を加えます。長すぎる回答はAIに引用されにくくなるため、核心部分は2~3文に収めることを意識してください。

E-E-A-TとAI検索の関係

AI検索対策を語る上で避けて通れないのが、E-E-A-T (Experience、 Expertise Authoritativeness、Trustworthiness)の概念です。これはGoogleが検索品質評価のガイドラインで重視している要素であり、AI検索においても引き続き重要な役割を果たしています。

E-E-A-Tの4要素

Experience (経験)は、コンテンツ作成者が実際にその分野での経験を持っているかどうかを示します。商品レビューであれば実際に使用した経験、サービス紹介であれば利用した経験が該当します。

Expertise (専門性)は、その分野における専門知識の深さを指します。医療情報であれば医師の監修、法律情報であれば弁護士の執筆など、専門家の関与が重要になります。

Authoritativeness (権威性)は、その分野で認められた存在かどうかを示します。業界での実績、メディア掲載、受賞歴などが権威性を高める要素となります。

Trustworthiness(信頼性)は、情報が正確で信頼できるかどうかを示します。出典の明記、情報の更新日、運営者情報の開示などが信頼性を担保する要素です。

AI検索でE-E-A-Tが重視される理由

なぜAI検索でもE-E-A-Tが重要なのでしょうか。その理由は、AIの学習データと引用元の選定基準にあります。

大規模言語モデルは、インターネット上の膨大なデータを学習しています。その際、信頼性の高い情報源からのデータは、より重要な学習材料として扱われる傾向があります。E-E-A-Tの高いコンテンツは、AIの学習において優先的に参照される可能性が高いのです。

また、AIが回答を生成する際に引用するWebページも、信頼性の高いものが選ばれやすくなっています。特にPerplexityのような引用元を明示するサービスでは、E-E-A-Tの高いサイトが引用される傾向が顕著です。

E-E-A-Tを高めるための具体策

E-E-A-Tを高めるには、サイト全体の取り組みが必要です。単一のページだけでなく、サイト全体の信頼性を向上させる視点で施策を検討しましょう。

著者情報の充実は、最も取り組みやすい施策の一つです。記事の執筆者プロフィールを設置し、その分野での経験や資格を明記します。可能であれば、著者の顔写真や略歴ページへのリンクも設置しましょう。

出典の明記も重要です。統計データや調査結果を引用する際は、必ず出典元を明示します。公的機関や学術論文、業界団体の発表など、信頼性の高い出典を選ぶことも意識してください。

運営者情報の開示は、サイト全体の信頼性に影響します。会社概要、所在地、連絡先、代表者名など、運営主体が明確にわかる情報を掲載しましょう。

構造化データの活用方法

AI検索対策において、構造化データの重要性が増しています。構造化データとは、Webページの情報をコンピュータが理解しやすい形式で記述するマークアップのことです。

構造化データとは何か

通常のHTMLは人間が読むことを想定して書かれていますが、構造化データは機械(検索エンジンやAI)が内容を理解するための補助情報を提供します。Schema.orgが定義する語彙を使い、ページ内の情報に意味付けを行います。

たとえば、「株式会社トリニアス」という文字列だけでは、それが会社名なのか、商品名なのか、人名なのか、機械には判断できません。構造化データを使うと、「これは会社名で、所在地は○○、設立は△△年」というような意味情報を付与できるのです。

AI検索に効果的な構造化データの種類

すべての構造化データがAI検索に等しく効果があるわけではありません。特に効果が高いとされる構造化データの種類を紹介します。

FAQPageは、よくある質問と回答をマークアップするための構造化データです。AIが質問と回答のペアを認識しやすくなり、回答に引用される可能性が高まります。

How Toは、手順やプロセスを説明するコンテンツに使用します。「○○の方法」 「○○の手順」といった検索クエリに対するAIの回答に引用されやすくなる効果があります。

Articleは、記事コンテンツの基本情報をマークアップします。著者情報、公開日、更新日などを明示することで、コンテンツの鮮度と信頼性をAIに伝えることができます。

Organizationは、組織情報をマークアップします。企業名、ロゴ、所在地、連絡先などを構造化することで、AIがその組織を正確に認識できるようになります。

構造化データの実装方法

構造化データの実装方法は複数ありますが、最も一般的なのはJSON-LD形式です。HTMLのhead要素内にscriptタグで記述する方式で、既存のHTMLを変更せずに追加できる利点があります。

WordPressを使用している場合は、専用プラグインを活用するのが効率的です。Yoast SEOやRank Mathなどの主要なSEOプラグインには、構造化データを自動生成する機能が含まれています。

実装後は、Googleのリッチリザルトテストツールで正しくマークアップされているか確認しましょう。エラーがあると、構造化データが認識されない場合があります。

Al検索に選ばれるライティング手法

コンテンツの構造を整えた後は、実際のライティングの段階です。AI検索に選ばれるためには、特定のライティング手法を意識する必要があります。

一文目に結論を置く

各セクションの冒頭には、そのセクションで伝えたい結論や要点を配置します。AIは文章の冒頭部分を重視して情報を抽出する傾向があるため、重要な情報を後回しにすると、引用されにくくなる可能性があります。

この手法は「逆ピラミッド型」とも呼ばれ、ジャーナリズムの世界で長く使われてきました。AIに限らず、人間の読者にとっても、素早く要点を把握できる利点があります。

具体的な数字と事実を盛り込む

抽象的な表現よりも、具体的な数字や事実を含むコンテンツの方がAIに選ばれやすい傾向があります。「多くの企業が導入している」よりも「5,000社以上が導入している」の方が、情報として明確だからです。

ただし、数字を使う際は、必ず出典を明記してください。根拠のない数字は、コンテンツの信頼性を損なう原因になります。公的機関の統計、業界団体の調査、自社の実績データなど、信頼できる情報源からの数字を使用しましょう。

一次情報を積極的に発信する

AIが回答を生成する際、二次情報(他サイトの情報をまとめたもの)よりも一次情報(独自の調査、実体験、専門的見解)が優先される傾向があります。これは、一次情報の方が情報の信頼性と独自性が高いためです。

自社で実施した調査結果、顧客対応で得た知見、専門家としての見解など、他のサイトには載っていない情報を積極的に発信しましょう。このような一次情報は、AIだけでなく、リンク獲得やSEOの観点からも価値があります。

専門用語は定義とセットで使う

業界特有の専門用語を使う際は、その定義や解説をセットで提供します。AIが文脈を正確に理解できるようになり、適切な場面で引用されやすくなります。

たとえば「LLMO」という用語を使う場合、「LLMO (Large Language Model Optimization: 大規模言語モデル最適化)」のように、正式名称と日本語訳を併記する形式が有効です。専門用語の説明セクションを設けるのも一つの方法でしょう。

業種別のAI検索対策のポイント

AI検索対策は、業種によって重視すべきポイントが異なります。ここでは、代表的な業種ごとの対策ポイントを解説します。

店舗ビジネス(飲食店・小売店・サービス業)

実店舗を持つビジネスでは、ローカル情報の整備が最優先事項です。AIが「○○エリアのおすすめ△△」といった質問に回答する際、正確なローカル情報を持つサイトが引用されやすくなります。

Googleビジネスプロフィールの最適化は、AI検索対策としても有効です。店舗名、住所、電話番号(NAP情報)をWeb上で統一し、AIが正確に店舗情報を認識できる状態を作りましょう。

ロコミへの対応も重要な要素です。AIはロコミ情報を参照して回答を生成することがあるため、積極的なロコミ獲得と、丁寧な返信によるエンゲージメント向上を心がけてください。

BtoB企業(製造業・IT・コンサルティング)

BtoB企業では、専門性の可視化がポイントになります。AIは専門的な質問に回答する際、その分野の専門家としての実績や知見が明確なサイトを優先的に参照します。

ホワイトペーパーや技術資料、導入事例など、専門性を示すコンテンツを充実させましょう。特に導入事例は、具体的な課題と解決策、成果を数値で示すことで、AIに引用されやすいコンテンツになります。

業界用語の解説コンテンツも効果的です。「○○とは」という検索クエリに対するAIの回答に、自社コンテンツが引用される可能性を高められます。

専門家サービス(医療・法律・会計)

医療、法律、会計などの専門家サービスは、YMYL (Your Money or Your Life) 分野として、特に高い信頼性が求められます。AIもこの分野では、資格を持つ専門家が監修・執筆したコンテンツを優先する傾向があります。

資格情報、実績、所属団体などを明示し、コンテンツの信頼性を担保しましょう。医療情報であれば医師の監修、法律情報であれば弁護士の監修を明記することが重要です。

また、情報の更新日を明示し、法改正や制度変更に対応した最新情報を提供することも、この分野では不可欠な要素となります。

Al検索対策の効果測定

Al検索対策の難しさの一つは、効果測定の方法が確立されていない点です。従来のSEOのように、検索順位やクリック数といった明確な指標がないため、独自の測定方法を構築する必要があります。

定性的な効果測定

最もシンプルな方法は、実際にAIに質問して、自社情報が引用されるかを確認することです。ChatGPT、Perplexity、Google Al Overviewsなど、主要なAIサービスで自社に関連するクエリを検索し、回答内容を確認しましょう。

この確認を定期的に行い、引用状況の変化を追跡します。施策を実施した前後で比較することで、対策の効果を把握できます。

競合他社の引用状況も合わせてモニタリングすると、市場における自社のポジションが見えてきます。

定量的な効果測定

定量的な指標としては、以下のものが参考になります。

ブランド検索数の変化は、AI検索を通じて自社の認知が広がっているかを示す指標です。AIの回答で自社名が言及されれば、それをきっかけにブランド検索が増加する可能性があります。

直接流入の変化も注目すべき指標です。AIの回答で自社サイトが引用元として表示された場合、そこからの流入が発生します。Google Analyticsでリファラーを分析し、AIサービスからの流入を確認しましょう。

問い合わせ時のきっかけ調査も有効です。問い合わせフォームやヒアリングで「どこで当社を知りましたか」を確認し、「AIで調べた」という回答が増えているかを追跡します。

専用ツールの活用

AI検索のモニタリングに特化したツールも登場しています。これらのツールは、自社ブランドや指定キーワードがAIの回答でどのように言及されているかを自動的に追跡します。

ツールの導入にはコストがかかりますが、継続的なモニタリングを効率化できるメリットがあります。自社のリソースと予算に応じて、導入を検討してみてください。

避けるべきAI検索対策の落とし穴

Al検索対策に取り組む際、陥りやすい落とし穴があります。効果のない施策に時間を費やさないためにも、これらを事前に把握しておきましょう。

キーワードの過剰な詰め込み

従来のSEOで使われていた「キーワードスタッフィング」は、AI検索では逆効果です。AIは文脈を理解する能力に優れているため、不自然なキーワードの繰り返しは、コンテンツの品質低下として認識される可能性があります。

キーワードを意識するあまり、文章が読みにくくなったり、同じ内容を言い換えて水増ししたりする行為は避けましょう。自然な文章で、読者に価値を提供することを最優先に考えてください。

形式だけの構造化

FAQや構造化データを形式的に導入しても、中身が伴わなければ効果は限定的です。AIが評価するのは、形式ではなく、コンテンツの実質的な価値だからです。

たとえば、誰も聞かないような質問でFAQを埋めたり、意味のない構造化データを実装したりしても、AI検索での評価向上にはつながりません。ユーザーの実際の疑問に答え、価値ある情報を提供することが大前提です。

短期的な成果への過度な期待

Al検索対策は、即座に効果が表れる施策ではありません。AIの学習データの更新頻度や、引用アルゴリズムの特性上、施策の効果が現れるまでに時間がかかることがあります。

短期的な成果が出ないからといって施策を中断すると、長期的な競争力を失うことになります。継続的にコンテンツを改善し、中長期の視点で成果を追求する姿勢が求められます。

SEO対策の軽視

Al検索対策に注力するあまり、従来のSEO対策を軽視するのは危険です。現時点では、検索トラフィックの大部分は依然としてGoogle検索から発生しており、SEOの重要性は変わっていません。

また、SEOで上位表示されているページは、AIに引用される可能性も高い傾向があります。 SEOとLLMOは対立する概念ではなく、相互補完の関係にあることを理解しましょう。

今後のAI検索の展望

Al検索の領域は急速に進化しており、今後も大きな変化が予想されます。現時点で見えている方向性を把握し、中長期の戦略に活かしましょう。

検索とAIの融合がさらに加速

GoogleはAI Overviewsの表示範囲を継続的に拡大しており、今後さらに多くのクエリでAI生成の回答が表示されるようになると予想されます。2025年には「AI Mode」と呼ばれる、検索結果全体がAI生成の回答で構成される機能もテストされています。

この傾向が続けば、従来の「10本の青いリンク」という検索結果の形式は、徐々に変化していくでしょう。AIに選ばれるコンテンツ設計の重要性は、今後さらに高まると考えられます。

マルチモーダル検索の普及

テキストだけでなく、画像、音声、動画を組み合わせた「マルチモーダル検索」の普及も進んでいます。AIが画像を認識し、その内容に関連する情報を回答に組み込むケースが増えるでしょう。

コンテンツ設計においても、テキストだけでなく、画像のalt属性、動画の説明文など、マルチメディアコンテンツの最適化を視野に入れる必要があります。

パーソナライズされたAI検索

AIがユーザーの過去の検索履歴や行動パターンを学習し、個人に最適化された回答を生成する方向性も見えています。同じ質問でも、ユーザーによって異なる回答が表示される時代が来るかもしれません。

この場合、特定のターゲット層に深く刺さるコンテンツの重要性が高まります。万人向けの薄い情報よりも、特定の読者に価値を提供する専門的なコンテンツが評価される可能性があるでしょう。

Al検索対策を始めるための5ステップ

ここまでの内容を踏まえ、AI検索対策を始めるための具体的なステップを整理します。

ステップ1 | 現状を把握する

まずは、自社に関連するキーワードでAI検索の現状を確認しましょう。ChatGPT、Perplexity Google Al Overviewsで、自社の業界やサービスに関する質問をして、どのような回答が生成されるかを調査します。

自社情報が引用されているか、競合他社はどうか、どのようなサイトが引用元になっているかを分析し、現在のポジションを把握してください。

ステップ2 | 既存コンテンツを見直す

新しいコンテンツを作成する前に、既存コンテンツの改善から始めます。すでにSEOで成果を上げているページがあれば、AI検索にも対応できるように最適化しましょう。

見出し構造の整理、結論の明確化、FAQの追加、著者情報の充実など、既存コンテンツに手を加えることで、比較的短期間で効果を得られる可能性があります。

ステップ3 | 構造化データを実装する

構造化データの実装は、技術的なハードルが低い割に効果が期待できる施策です。 FAQPage、How To、Article、Organizationなど、自社に適した構造化データを選定し、実装を進めましょう。

WordPressであれば、プラグインを活用することで、専門知識がなくても実装可能です。

ステップ4 | E-E-A-Tを強化する

サイト全体のE-E-A-Tを強化する施策を実施します。著者情報ページの作成、運営者情報の充実、出典の明記ルールの策定など、信頼性を高めるための基盤を整備しましょう。

この施策は、AI検索だけでなく、従来のSEOにも好影響を与えるため、優先度を上げて取り組む価値があります。

ステップ5 | 継続的にモニタリングする

施策を実施したら、定期的に効果を測定し、改善を続けます。AI検索の世界は変化が速いため、一度設定して終わりではなく、継続的な改善が求められます。

月に1回程度、主要なキーワードでAI検索の状況を確認し、変化があれば対応策を検討しましょう。

よくある質問(FAQ)

Q. AI検索対策とSEO対策、どちらを優先すべきですか?

現時点では、SEO対策を基盤としつつ、AI検索対策を追加していくアプローチが推奨されます。検索トラフィックの大部分は依然としてGoogle検索から発生しており、SEOの重要性は変わりません。ただし、AI検索の普及が進むにつれ、両者のバランスは変化していくでしょう。自社の業種やターゲット層の検索行動を分析し、優先度を判断してください。

Q. Al検索対策にはどれくらいの期間が必要ですか?

効果が現れるまでの期間は、施策の内容や競合状況によって異なります。構造化データの実装や既存コンテンツの最適化など、技術的な施策は比較的早く効果が現れる可能性があります。一方、E-E-A-Tの向上やブランド認知の拡大は、中長期的な取り組みが必要です。少なくとも3~6ヶ月は継続して施策を実施し、効果を測定することをおすすめします。

Q. 中小企業でもAI検索対策は必要ですか?

中小企業こそ、AI検索対策に取り組む価値があります。大企業と比べてリソースは限られますが、特定の分野に特化したコンテンツで存在感を示すことが可能です。AIは情報の新鮮さや専門性を評価するため、ニッチな領域で質の高いコンテンツを提供すれば、大企業にない優位性を発揮できます。

Q. AI検索対策の効果はどのように測定すればよいですか?

AI検索対策の効果測定には、定性的・定量的の両面からのアプローチが必要です。定性的には、実際にAIサービスで検索して自社情報の引用状況を確認します。定量的には、ブランド検索数の変化、AIサービスからの直接流入、問い合わせ時の経路調査などを追跡します。専用のモニタリングツールを活用することも選択肢の一つです。

Q. Ilms.txtとは何ですか? 対応すべきでしょうか?

llms.txtは、生成AIに対してサイトの情報構造や参照してほしいルールを提供するためのテキストファイルです。2024年9月に提唱された比較的新しい概念で、CloudflareやAnthropicなどが試験的に導入しています。ただし、2025年現在、GoogleやOpenAIなどの主要なLLM提供者は公式には対応を表明していません。現時点では様子を見つつ、将来的な対応に備えて情報収集を続けることをおすすめします。

Al検索対策は株式会社トリニアスにご相談ください

AI検索時代のコンテンツ設計について解説してきましたが、実際に取り組むとなると、どこから手をつければよいか迷うことも多いでしょう。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービスを提供し、累計5,000社以上の導入実績があります。Googleマップ最適化で培ったノウハウを活かし、AI検索時代に対応したコンテンツ設計もサポートしています。

「自社のコンテンツがAIに選ばれているか確認したい」 「AI検索対策の優先順位がわからない」 「SEOとLLMOのバランスをどう取ればよいか知りたい」――こうしたお悩みがあれば、お気軽にご相談ください。

トリニアスのミッションは「『知らない』をなくし、『愛される』店舗をふやす」こと。AI検索という新しいチャネルでも、お客様のビジネスが正しく見つけられ、選ばれる状態を実現するお手伝いをいたします。