AI検索のトピック選定とは？回答されやすいテーマの見つけ方と考え方

「ChatGPTやPerplexityで自社サイトが表示されない」 「AI検索対策って結局何から始めればいいの?」――そんな悩みを抱えるWeb担当者が急増しています。

2025年の調査によると、日本における生成AI利用率は27.0%に到達し、前年比で11.4ポイントも上昇しました(NRC調査)。検索行動においてもAI検索の利用率は26.7%に達し、特に10~20代では47.4%がAI検索を活用しているという調査結果も出ています(博報堂メディア環境研究所)。

従来のSEO対策だけでは、もはやWebからの集客を最大化できない時代に突入しているのです。では、AI検索時代において「どのトピックを選び、どう記事を設計すべきか」。その答えがトピッククラスター戦略です。

本記事では、AI検索で「引用される」サイトになるためのトピック選定の考え方から、具体的な実践手順までを詳しく解説します。地域ビジネスのWeb集客に特化してきた株式会社トリニアスだからこそお伝えできる、現場で使える知見をお届けします。

AI検索時代の到来と従来SEOの限界

GoogleやBingといった従来の検索エンジンに加え、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsなど、AIが回答を生成する検索体験が急速に普及しています。ユーザーの情報収集行動そのものが変化するなか、従来型のSEO対策だけでは対応しきれない局面が増えてきました。

AI検索の普及状況とユーザー行動の変化

MM総研が2025年8月に実施した調査によると、生成AIの利用経験者のうち「検索機能」での活用が52.8%と最も多く、日常的に検索に生成AIを用いる人が増加していることが明らかになっています (MM総研)。また、ナイルが2025年10月に実施した調査では、調べものでの生成AI利用率が約5割に迫っており、20代では62.9%という高い数値を記録しました(ナイル調査)。

興味深いのは、ユーザーの検索行動が「単発の検索→AIとの対話」へとシフトしている点です。Googleが提唱する「クエリファンアウト」という概念がまさにこれを表しています。ユーザーは一つのテーマについて、AIに質問しながら複数の関連情報を深掘りしていくのです。

従来の「1キーワード=1ページ」という発想では、こうした多面的な情報探索行動に対応できません。AIは関連性の高い複数のページを横断的に参照し、最も信頼できると判断した情報を引用するからです。

LLMOという新しい概念の登場

こうした背景から注目を集めているのがLLMO (Large Language Model Optimization) という概念です。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されますが、要するにAI検索に引用されるためのWebサイト最適化を指します。

LLMOとSEOの決定的な違いは「順位」ではなく「引用」を目指す点にあります。従来のSEOでは検索結果の1位や上位表示を目標としていましたが、AI検索では「AIが回答を生成する際の情報源として選ばれるかどうか」が勝負になります。

AIが情報源を選ぶ基準は、キーワードの出現頻度ではありません。サイト全体の専門性や情報の構造化、文脈の一貫性といった要素が重視されます。ここで重要になるのが、次に解説する「トピッククラスター」という考え方です。

トピッククラスターとは何か

トピッククラスターとは、関連性の高いコンテンツを体系的に整理し、内部リンクで相互につなぐサイト構造のことです。中心となる「ピラーページ」と、それを補完する複数の「クラスターページ」で構成されます。

ピラーページとクラスターページの関係性

ピラーページは、あるテーマについて網羅的に解説する「親記事」の役割を果たします。たとえば「MEO対策」というテーマであれば、MEOの定義から具体的な施策、効果測定まで幅広くカバーする総合ガイド的な記事がピラーページに該当します。

一方、クラスターページはピラーページのトピックを深掘りした「子記事」です。「Googleビジネスプロフィールの設定方法」 「ロコミ獲得の具体策」 「MEOとSEOの違い」など、より具体的なテーマに絞った記事を指します。

重要なのは、これらのページが相互に内部リンクで結ばれている点です。ピラーページからクラスターページへ、クラスターページからピラーページへ、さらにクラスターページ同士も関連性に応じてリンクされます。この構造により、検索エンジンとAIの両方に対して「このサイトはこのテーマについて専門的かつ網羅的な情報を持っている」というシグナルを送ることができます。

なぜ今トピッククラスターが再注目されているのか

トピッククラスター自体は数年前からSEO業界で知られていた手法です。しかし、AI検索の普及により、その重要性が改めて認識されるようになりました。

AIが回答を生成する際、単一のページから情報を抽出するのではなく、サイト全体の構造を理解したうえで最も信頼できる情報源を選んでいます。バラバラに存在する記事群よりも、論理的に整理され相互参照できる構造のほうが「信頼できる」と判断されやすいのです。

また、Googleの検索アルゴリズムもトピック単位での評価を強化しています。E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)という評価基準において、サイト全体としての専門性が問われるようになったことも、トピッククラスターの有効性を高めている要因の一つです。

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): AI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

AI検索で「選ばれる」トピック選定の考え方

トピッククラスター戦略を成功させるうえで、最初の関門となるのがトピックの選定です。どのテーマを中心に据えるかによって、その後の記事制作やサイト構造のすべてが決まります。

自社の専門性と市場ニーズの交差点を見つける

トピック選定で陥りがちな失敗が「検索ボリュームだけで判断する」というものです。確かに検索ボリュームは需要の指標にはなりますが、それだけでは自社が勝てる領域かどうかは分かりません。

より効果的なアプローチは、自社が深い知見を持つ領域と、ユーザーが情報を求めている領域の交差点を探すことです。具体的には、以下の3つの観点から検討します。

まず「自社の強み」を棚卸しします。どの分野で最も多くの実績があるか、スタッフがどの領域に精通しているか、お客様からどのような相談を受けることが多いか。これらを言語化することで、自社が専門性を発揮できるトピックが見えてきます。

次に「顧客の悩み」を整理します。既存顧客がどのような課題を抱えて自社に相談してきたか、問い合わせ時によく聞かれる質問は何か。こうした生の声には、検索キーワードとして表面化していないニーズが含まれていることも少なくありません。

最後に「競合の状況」を確認します。すでに強力な競合が多数のコンテンツを持っているテーマでは、後発で勝つのは困難です。まだ十分にカバーされていない隙間や、競合が表面的にしか扱っていない領域を見つけることが重要になります。

検索意図(インテント)を深く理解する

トピックを選んだら、そのトピックに関連するキーワードの「検索意図」を分析します。同じキーワードでも、検索するユーザーが求めている情報は一様ではありません。

たとえば「MEO対策」というキーワードで検索するユーザーを考えてみましょう。「MEO対策とは何かを知りたい初心者」 「具体的な方法を調べている担当者」 「業者に依頼する場合の費用相場を知りたい経営者」など、検索の背景にある意図は多岐にわたります。

これらの検索意図を分類すると、以下のようなパターンに整理できます。

Know(知識取得)については、「~とは」「意味」 「仕組み」といった情報を求めるクエリが該当します。定義や基礎知識を求めているユーザーへの回答が必要になります。

Do(行動実行)については、「方法」 「やり方」 「手順」といった実践的な情報を求めるクエリです。具体的なステップや操作方法を知りたいユーザーが対象になります。

Compare(比較検討) については、「比較」「違い」「おすすめ」といった選択のための情報を求めるクエリです。複数の選択肢を比較したいユーザーへの回答が求められます。

Buy(購買意思)については、「費用」「料金」「依頼」といった購買に近い段階のクエリです。すでに導入を検討しているユーザーが対象になります。

トピッククラスターを設計する際は、これらの検索意図をバランスよくカバーするようにクラスターページを配置します。ピラーページでは全体像を網羅しつつ、各検索意図に対応した詳細記事を子ページとして用意するイメージです。

AIが引用しやすいトピックの特徴

AI検索で引用されやすいトピックには、いくつかの共通点があります。まず具体性です。抽象的な話よりも、具体的な数字や事例、手順を含むトピックのほうがAIにとって引用しやすくなります。

次に独自性です。どこにでも書いてあるような一般論ではなく、自社の経験や調査に基づいた独自の情報を含むトピックが評価されます。一次情報の提供がE-E-A-Tの「経験」に該当し、AIが情報源として選ぶ際の判断材料になります。

さらに構造化のしやすさも重要です。AIは論理的に整理された情報を好みます。「定義→背景 方法→事例→注意点」のように、情報が整理しやすいテーマはクラスターページの設計もしやすく、結果的にAIにも理解されやすい構造になります。

トピッククラスター設計の5ステップ

トピック選定の考え方を理解したところで、具体的な設計手順に入ります。以下の5ステップに沿って進めることで、AI検索にも従来のSEOにも強いサイト構造を構築できます。

ステップ1: 中心トピック(ピラー)の決定

最初に決めるのは、トピッククラスターの中心となるピラーページのテーマです。ピラーは通常、検索ボリュームが比較的大きいビッグキーワードやミドルキーワードを狙います。

選定基準としては、自社のサービスや商品に直結するテーマであること、そのテーマについて複数の観点から語れる深さがあること、そして競合状況を踏まえて上位表示の可能性があることが挙げられます。

地域ビジネスの場合、たとえば「エリア名+サービス名」のような地域キーワードをピラーに設定することも有効です。「渋谷美容院」「大阪歯医者」のように、地域性と業種を掛け合わせたキーワードは、ローカルSEOとの相乗効果も期待できます。

ステップ2: 関連キーワードの洗い出し

ピラーが決まったら、そのテーマに関連するキーワードを網羅的に洗い出します。サジェストキーワード、関連キーワード、競合サイトが獲得しているキーワードなど、複数の情報源からリストアップしていきます。

この段階では量を重視し、思いつくものはすべてリストに加えます。具体的なツールとしては、Googleキーワードプランナー、ラッコキーワード、Ahrefs、Semrushなどが活用できます。また、Google検索の「他の人はこちらも質問」セクションも、ユーザーが実際に抱えている疑問を把握するのに役立ちます。

さらに、ChatGPTやClaude、Perplexityなどの生成AIに「○○について知りたい人がよく持つ疑問は?」と質問してみるのも効果的です。AIの回答からユーザーの潜在的なニーズを発見できることがあります。

ステップ3: キーワードのグルーピングとカニバリ防止

洗い出したキーワードを、検索意図ごとにグループ化します。検索意図が同じキーワードは基本的に同一のページで対応し、異なる検索意図に対しては別のページを用意するという原則に従います。

ここで注意すべきなのが「カニバリゼーション(共食い)」の問題です。同じような検索意図に対して複数のページが存在すると、検索エンジンがどのページを表示すべきか迷い、結果としていずれのページも上位表示されにくくなります。

グルーピングの際は、実際にそのキーワードで検索して上位表示されているページを確認するのが確実です。検索結果の上位に表示されているページがほぼ同じであれば、それらのキーワードは同一の検索意図と判断できます。逆に、表示されるページが大きく異なる場合は、別の検索意図として扱うべきでしょう。

ステップ4: コンテンツマップの作成

グルーピングが完了したら、トピッククラスター全体の構造をビジュアル化します。ピラーページを中心に配置し、その周囲にクラスターページを配置。どのページがどのページにリンクするかを線で結んでいきます。

コンテンツマップの作成には、マインドマップツールやスプレッドシートが便利です。重要なのは、以下の点が明確になることです。

ピラーページとクラスターページの親子関係、各クラスターページが狙うキーワードと検索意図、ページ間の内部リンクの方向と関係性、コンテンツ制作の優先順位――これらを一覧できる形にしておくことで、制作フェーズでの混乱を防ぎ、チームでの共有もスムーズになります。

ステップ5: 制作スケジュールと優先順位の決定

コンテンツマップができたら、実際の制作スケジュールを立てます。すべてのページを同時に公開できるのが理想ですが、リソースの制約からそうはいかないことがほとんどでしょう。

優先順位の付け方としては、まずピラーページを先に公開し、その後クラスターページを順次追加していく方法が一般的です。ただし、ピラーページの完成度を高めすぎようとして公開が遅れると、いつまでも成果が出ないという事態に陥ります。

実務的には、ピラーページは8割程度の完成度で先行公開し、クラスターページの追加に合わせてピラーページも加筆修正していくというアプローチが効率的です。検索エンジンもAIも、更新頻度が高く継続的に改善されているサイトを評価する傾向があるため、完璧を求めて公開を遅らせるよりも、早期公開と継続改善のほうが結果につながりやすいのです。

E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計

トピッククラスターの構造が決まっても、個々のコンテンツの質が低ければ効果は期待できません。Googleが重視するE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を意識したコンテンツ設計が必要です。

経験(Experience) の示し方

2022年12月にGoogleの検索品質評価ガイドラインに追加された「Experience(経験)」は、AI検索時代においてますます重要になっています。実際にそのサービスを使った人、その業界で働いている人、その問題を経験した人の情報には、机上の調査だけでは得られない価値があるからです。

経験を示すための具体的な方法としては、自社の実績や事例を具体的に記載すること、担当者の経歴や専門分野を明示すること、顧客の声や実際の成果データを掲載することなどが挙げられます。「当社では5,000社以上のMEO対策を支援してきた実績があり」「実際にこの方法で上位表示を達成した店舗では」といった記述が、経験に基づいた情報であることを伝えます。

注意すべき点として、架空の事例や数字を捏造することは絶対に避けなければなりません。虚偽の情報はGoogleのポリシー違反であるだけでなく、発覚した場合に信頼性が根本から崩壊します。

専門性(Expertise)の担保

専門性は、そのトピックについて深い知識を持っていることを示す要素です。専門用語を正確に使いこなしつつ、読者に分かりやすく説明する能力が問われます。

専門性を高めるための工夫として、最新の業界動向や技術変化への言及があります。古い情報をそのまま載せているサイトよりも、最新のアルゴリズム変更や市場トレンドを踏まえた情報のほうが専門性が高いと評価されます。

また、公的機関や学術機関の情報を適切に引用することも専門性の証明になります。総務省の統計データ、Google公式のドキュメント、信頼できる調査機関のレポートなど、一次情報源への参照は記事の信頼性を高めます。

権威性(Authoritativeness)の構築

権威性は、他者からの評価によって形成される要素であり、自力でのコントロールが難しい部分があります。しかし、時間をかけて構築していくことは可能です。

具体的なアプローチとしては、業界メディアへの寄稿や取材対応、カンファレンスや勉強会での登壇、書籍や電子書籍の出版、他サイトからの被リンク獲得などがあります。これらの活動を通じて「○○といえばこの会社」という認知を業界内で確立していくことが、権威性の向上につながります。

Webサイト上では、受賞歴やメディア掲載実績、取引先企業のロゴなどを掲載することで、第三者からの評価を可視化できます。

信頼性(Trustworthiness)の確保

E-E-A-Tの中で最も中心に位置づけられているのが信頼性です。どれだけ専門性が高くても、情報の正確性に疑問があれば価値がありません。

信頼性を担保するための基本として、運営者情報の明示があります。会社名、所在地、連絡先、代表者名など、サイトを運営している組織の情報を明確に記載します。匿名のサイトよりも、責任の所在が明確なサイトのほうが信頼されます。

情報の出典を明記することも重要です。統計データや調査結果を引用する際は、出典元をリンクで示します。「ある調査によると」といった曖昧な記述ではなく、「MM総研の2025年8月調査によると」のように具体的に記載することで、読者とAIの両方に対して情報の信頼性を示せます。

また、コンテンツの更新日を明示し、定期的に情報をアップデートすることも信頼性の維持に欠かせません。古いまま放置された情報は、たとえ当時は正確だったとしても、現在の読者にとっては誤情報になりかねません。

内部リンク設計とサイト構造の最適化

トピッククラスター戦略の効果を最大化するためには、内部リンクの設計が極めて重要です。単にリンクを張るだけでなく、検索エンジンとAIにとって分かりやすい構造を意識する必要があります。

ピラーとクラスター間の双方向リンク

基本となるのは、ピラーページとクラスターページの双方向リンクです。ピラーページからは各クラスターページへのリンクを設置し、各クラスターページからはピラーページへのリンクを返します。

ピラーページには、取り扱うトピックの概要を説明しつつ「詳しくはこちらの記事で解説しています」という形でクラスターページへ誘導する導線を設けます。一方、クラスターページでは冒頭や末尾に「この記事は○○についての詳細解説です。全体像を知りたい方はこちら」といった形でピラーページへの誘導を行います。

このとき、アンカーテキスト(リンクのテキスト部分)にも注意を払います。「こちら」 「詳細はこちら」のような曖昧な表現ではなく、「MEO対策の始め方」 「Googleビジネスプロフィールの設定方法」のように、リンク先の内容が分かるテキストを使用します。

クラスターページ同士の関連リンク

クラスターページ同士も、内容に関連性がある場合は相互にリンクします。たとえば「ロコミ獲得の方法」という記事から「ロコミへの返信テンプレート」という記事へリンクすることで、読者の情報探索をサポートするとともに、サイト全体のテーマ性をより強固にできます。

ただし、関連性の低いページへの無理なリンクは逆効果になります。内部リンクは「読者がこの記事を読んだあと、次に知りたくなるであろう情報」への導線という観点で設計すべきです。

パンくずリストとサイト階層

パンくずリスト(ブレッドクラムナビゲーション)は、サイトの階層構造を視覚的に示すナビゲーションです。「ホーム > MEO対策 > Googleビジネスプロフィール > 写真の最適化」のように、現在のページがサイト内のどこに位置するかを明示します。

パンくずリストはユーザーの使い勝手を向上させるだけでなく、構造化データとしてマークアップすることで検索エンジンにサイト構造を伝える役割も果たします。トピッククラスター構造とパンくずリストを一致させることで、サイト全体のテーマ体系をより明確にできます。

URL設計とディレクトリ構造

URLの設計もサイト構造を伝える要素の一つです。トピッククラスターの構造をURL階層に反映させることで、検索エンジンとAIがサイトの構造を理解しやすくなります。

たとえば、ピラーページのURLを「/meo/」とした場合、クラスターページは「/meo/gbp-setup/」 「/meo/review-strategy/」「/meo/photo-optimization/」のように、ピラーの下位ディレクトリに配置するという方法です。

ただし、URLの階層が深くなりすぎると管理が煩雑になったり、ユーザーの視認性が下がったりするデメリットもあります。2~3階層程度に収めるのが実務的には扱いやすいでしょう。

構造化データ(スキーママークアップ)の活用

AI検索で引用されやすいサイトになるためには、構造化データの実装も有効な施策です。構造化データとは、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したデータのことです。

FAQスキーマの実装

AI検索との親和性が特に高いのが、FAQ(よくある質問)のスキーマです。ページ内にQ&A形式のコンテンツがある場合、FAQスキーマを実装することで、その質問と回答がAIに明確に認識されます。

実際、ChatGPTやPerplexityがユーザーの質問に回答する際、FAQ形式で整理された情報は引用されやすい傾向にあります。「○○とは何ですか?」という問いに対する明確な答えがあると、AIはそれを情報源として利用しやすいのです。

ピラーページやクラスターページに「よくある質問」セクションを設け、FAQスキーマを実装することで、AI検索からの流入獲得につながる可能性があります。

How Toスキーマの活用

手順やステップを解説するコンテンツには、HowTo (ハウツー) スキーマが有効です。「○○の設定方法」 「△△の登録手順」といった実践的なコンテンツで、各ステップを構造化データとして記述します。

How Toスキーマを実装すると、Google検索のリッチリザルトに表示される可能性が高まるほか、AIがそのコンテンツを「手順を解説したもの」として正確に認識しやすくなります。

Article/Blog Postingスキーマ

記事コンテンツ全般に適用すべきなのが、ArticleまたはBlog Postingスキーマです。記事のタイトル、著者、公開日、更新日、画像などの情報を構造化データとして記述します。

著者情報をスキーマに含めることで、E-E-A-Tの観点からも評価されやすくなります。著者のプロフィールページへのリンクを記述し、その著者がどのような専門性を持っているかを明示することが推奨されます。

LocalBusinessスキーマ (地域ビジネス向け)

地域に根ざしたビジネスの場合、Local Businessスキーマの実装も重要です。店舗名、住所、電話番号、営業時間、対応エリアなどをスキーマで記述することで、「○○の近くの△△を探して」といったローカル検索クエリに対応しやすくなります。

AI検索においても、位置情報を含むクエリは増加傾向にあります。Local Businessスキーマを正しく実装し、Googleビジネスプロフィールの情報とも整合性を取ることで、ローカル検索とAI検索の双方で選ばれる確率が高まります。

トピック選定とクラスター設計の実践例

ここまでの考え方を踏まえ、具体的なトピック選定とクラスター設計の例を見てみましょう。業種別に3つのパターンを紹介します。

飲食店のMEO対策トピッククラスター

ピラーページとして「飲食店のMEO対策 | Googleマップで集客を増やす方法」を設定するとしましょう。このピラーでは、MEOの基本概念から飲食店特有の施策、効果測定まで網羅的に解説します。

クラスターページとしては、「Googleビジネスプロフィールの初期設定手順」「飲食店のロコミ返信テンプレート集」 「メニュー写真の撮影・掲載ポイント」「予約機能の設定と活用法」「競合店との差別化ポイント」「繁忙期・閑散期別のMEO施策」といった記事を用意します。

各クラスターページはピラーヘリンクし、ピラーからも各クラスターへの導線を設けます。また、「ロコミ返信」と「差別化ポイント」のように関連性の高いクラスター同士もリンクで結びます。

美容サロンのWeb集客トピッククラスター

美容サロンの場合、「美容室・サロンのWeb集客 | 新規顧客を増やすオンライン施策」をピラーページに設定できます。

クラスターページとしては、「ホットペッパービューティーとMEOの使い分け」 「Instagramを活用したサロン集客術」 「スタイリスト別プロフィールページの作り方」 「ビフォーアフター写真の効果的な見せ方」 「リピーター獲得につながるロコミ誘導」 「サロン予約システムの選び方」などが考えられます。

美容業界では視覚的なコンテンツが重要なため、各ページに施術事例や店内写真を豊富に掲載することも、E-E-A-Tの「経験」を示す有効な手段になります。

士業のオンライン相談獲得トピッククラスター

弁護士や税理士、行政書士などの士業では、「○○に強い弁護士の選び方 | 相談から依頼までの流れ」のようなテーマをピラーにできます。

クラスターページとしては、「初回相談で確認すべきポイント」「費用・報酬の仕組みと相場」 「オンライン相談のメリットと注意点」 「依頼から解決までの期間と流れ」 「セカンドオピニオンの取り方」といった記事を用意します。

士業はYMYL (Your Money or Your Life) 領域に該当するため、E-E-A-Tの基準がより厳格に適用されます。資格や経歴の明示、過去の実績、監修体制の明確化など、信頼性を担保する要素を特に意識する必要があります。

トピッククラスター運用時の注意点

トピッククラスターを構築したあとも、継続的な運用と改善が欠かせません。よくある失敗パターンとその回避策を紹介します。

コンテンツの質を犠牲にしない

トピッククラスター戦略を実行しようとするあまり、記事の量を優先して質が低下するケースがあります。浅い内容の記事をいくら量産しても、サイト全体の評価向上にはつながりません。むしろ、低品質なコンテンツが増えることでサイト全体の評価が下がるリスクがあります。

一つひとつの記事で読者の疑問に深く答え、独自の視点や具体的な情報を提供することが、結果として最短ルートになります。10本の薄い記事よりも、5本の充実した記事のほうが効果的です。

内部リンクの過剰設置を避ける

内部リンクは重要ですが、無関係なページへのリンクを無理に設置すると逆効果になります。読者にとって不自然なリンクは、ユーザー体験を損ねるだけでなく、検索エンジンからスパム的な行為と見なされる恐れもあります。

「読者がこの情報を読んだあと、自然と知りたくなる情報は何か」という視点でリンクを設計することが大切です。

定期的な見直しと更新

公開したコンテンツは放置せず、定期的に見直しと更新を行います。業界の変化やアルゴリズムのアップデートにより、一度最適化したコンテンツが陳腐化することは珍しくありません。

特にAI検索は進化のスピードが速いため、「AIがどのような情報を引用しているか」を定期的にモニタリングし、自社コンテンツとの差分を把握することが重要です。競合サイトがAIに引用されている場合、その記事の構成や情報の質を分析し、自社コンテンツの改善に活かします。

新規トピックへの拡張判断

既存のトピッククラスターが成熟してきたら、新たなトピッククラスターへの拡張を検討します。ただし、やみくもに拡張するのではなく、自社の専門性との整合性を確認することが必要です。

関連性の低いトピックに手を広げすぎると、サイト全体の専門性が薄まってしまいます。既存のピラーとシナジーのあるテーマ、または既存顧客からの需要が高いテーマを優先して拡張していくのが賢明です。

効果測定と改善サイクル

トピッククラスター戦略の効果を把握し、継続的に改善していくための指標と方法を解説します。

追うべき指標

従来のSEO指標に加え、AI検索時代には新たな指標も意識する必要があります。

まずオーガニック流入数は引き続き重要な指標です。トピッククラスター全体での流入数、ピラーページ単体での流入数、各クラスターページへの流入数を分けて計測し、どのページがトラフィックを獲得しているかを把握します。

次に狙っているキーワードの順位です。ピラーで狙うビッグキーワード、クラスターで狙うロングテールキーワードそれぞれの順位変動をトラッキングします。

サイト内回遊率も重要です。ユーザーがピラーページからクラスターページへ、またはクラスターページ同士を回遊しているかを確認します。内部リンクが有効に機能しているかの指標になります。

AI検索からの流入については、Google Search Consoleで「AIによる概要」からの流入を確認できるケースもありますが、現時点では計測が難しい部分もあります。代替として、自社名や独自の表現で検索した際にAI検索で表示されるかを定期的にチェックする方法があります。

PDCAサイクルの回し方

月次または四半期ごとに効果測定を行い、改善サイクルを回していきます。

Plan(計画)のフェーズでは、次期に注力するクラスターページの制作や、既存ページのリライト計画を立てます。データに基づき、改善インパクトの高いページから優先的に着手します。

Do(実行)のフェーズでは、計画に沿ってコンテンツ制作・リライトを実施します。構造化データの追加やメタ情報の最適化なども並行して行います。

Check(検証)のフェーズでは、実行した施策の効果を指標で確認します。順位変動、流入数変化、回遊率の変化などを分析し、施策の有効性を評価します。

Action(改善)のフェーズでは、検証結果を踏まえて次のアクションを決定します。効果があった施策は横展開し、効果がなかった施策は原因を分析して改善策を検討します。

トピック選定とAI検索対策を株式会社トリニアスに相談する

ここまでAI検索時代のトピック選定とトピッククラスター戦略について解説してきました。「どのトピックを選ぶべきか」 「自社のサイト構造をどう設計すべきか」という判断には、業種やビジネスモデル、競合状況に応じた専門的な知見が求められます。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策に特化したサービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスの集客を支援してきました。96.2%という高い上位表示達成率の裏には、データに基づいたトピック選定と継続的なコンテンツ改善のノウハウがあります。

「AI検索でも選ばれるサイトにしたいが、何から始めればよいか分からない」 「トピッククラスターを構築したいが、リソースが足りない」といったお悩みをお持ちでしたら、ぜひ一度ご相談ください。

トリニアスでは、MEO対策だけでなく、SNS運用、HP制作、ロコミ管理など、地域ビジネスのWeb集客に必要な施策をワンストップで提供しています。自社の状況に合った最適な施策をご提案しますので、お気軽にお問い合わせください。

まとめ

AI検索時代において、従来のSEO対策だけでは十分な成果を得ることが難しくなっています。生成AIの利用率が上昇し、ユーザーの検索行動が「AIとの対話」へとシフトするなか、Webサイトには新たな最適化が求められています。

その解決策として有効なのが、トピッククラスター戦略です。中心となるピラーページと、それを補完するクラスターページを体系的に配置し、内部リンクで有機的につなぐことで、検索エンジンとAIの両方に対して「このサイトはこのテーマの専門家である」というシグナルを送ることができます。

トピック選定においては、検索ボリュームだけでなく、自社の専門性・顧客の悩み・競合状況の3つの観点から検討することが重要です。そのうえで、検索意図を分類し、各意図に対応したコンテンツをバランスよく配置していきます。

E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を意識したコンテンツ作りも欠かせません。自社の実績や事例、専門家による執筆・監修、信頼できるデータの引用など、情報の質を担保する取り組みがAI検索で引用されるための土台になります。

構造化データの実装、内部リンクの最適化、継続的な効果測定と改善サイクルも重要な要素です。一度構築したら終わりではなく、市場の変化やアルゴリズムのアップデートに合わせて継続的に進化させていく姿勢が求められます。

AI検索の普及は脅威ではなく、むしろ「本当に価値のある情報を持つサイト」が正当に評価される機会でもあります。自社の強みを活かしたトピック選定と、読者にとって価値のあるコンテンツ作りを継続することで、検索エンジンからもAIからも選ばれるサイトを目指していきましょう。