編集：2026年1月
検索画面にAI要約が表示され、リンクをクリックする前に回答が完結してしまう今、従来のSEOだけでは露出を維持しにくい場面が増えています。しかし、直接的に変化しているのは評価軸と露出する仕組みであり、ここに適応できるかどうかが今後の集客量を大きく左右します。
本記事では、LLM・LLMO・AIOと従来SEOの違いをわかりやすく整理し、AI検索が主流となる時代でも露出を確保するために必要な実務的な施策を解説します。
● AI検索時代に向けて、基本の準備はできていますか？
AI検索対策チェックリストAI検索で引用されやすい情報づくりの基礎を整理したチェックリストです。
AI検索時代にSEO対策は不要になるって本当？
検索結果に表示されるAI回答の多くは、従来の検索アルゴリズムで高く評価されたページを材料として生成されています。そのため、SEOは今後も情報の評価基盤として欠かせません。
一方で、AI検索の普及により「どのように露出されるか」は大きく変化しています。検索結果のランキングとAIが回答を生成するプロセスは並行して動いており、どちらにも適した情報構造を整える必要があります。
特に、AIが本文を理解しやすい文章構造や、引用したくなる一次情報を持っているかどうかは、新たな評価軸として重要性が高まっています。
つまり、AI検索が主流になってもSEOが不要になるわけではなく、SEOの役割が再定義されている状況なのです。
AI検索対策の基本構造｜LLMO・AIOをわかりやすく整理
検索結果には、アルゴリズムによるランキングよりAI要約が上に表示されるケースも多いため、AIが文章をどのように理解し、どの情報を引用するのかを踏まえて設計する必要があります。
ここではその中心となるAI検索対策の基本構造について、LLMOやAIOをわかりやすく整理します。
LLMとLLMOの役割
LLM（大規模言語モデル）は回答を生成する仕組みのことで、LLMOはその生成プロセスで参照される情報を最適化する取り組みのことです。
つまり、AIはLLMでインターネット上の膨大なテキストを学習し、質問に対して最適な文章を組み立てているため、そのLLMが参照しやすい形で情報を整理し、正しく理解・引用してもらうための最適化手法がLLMOなのです。
AIOとは？AI検索に最適化するための新しい考え方
従来SEOが検索アルゴリズムへの最適化を目的としていたのに対し、AIOはAIがどの情報を読み取り、どの部分を要約・引用するかに焦点を当てた取り組みです。
AIOで重視される要素は、要約しやすい論理構造や独自の一次情報などのほか、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を明確に示す設計などです。これらを押さえることで、AI検索において引用される確率を高められると言われています。
なお「AIO」には2つの意味があります。ここで説明しているのは2つ目に該当します。
①検索結果ページ上部に表示されるAIによる要約表示機能そのもの
②AIに参照されるためにWebコンテンツを最適化する取り組み
AI検索対策、出遅れていませんか？ チェックリストで基本を押さえましょう
近年、生成AIに加えて検索エンジンにもAIが活用されるようになってきました。そのため、AIに適切に引用されることでより多くの人の目に触れ、そこから集客につながる可能性がますます大きくなっています。
まだAI検索対策ができていないという方は、チェックリストにある10項目から対策して、AI時代にも勝てるホームページをめざしましょう。
従来のSEOはどう変わる？AIO・LLMOとの違い
ここからは、従来SEOとLLMOの違い、そして従来SEOとAIOの違いについて整理し、それぞれが補完し合う関係であることも解説します。
従来のSEOとLLMOの違い
従来のSEOとLLMOは、そもそもの目的から異なります。SEOの評価対象はあくまで検索エンジンそのものであり、順位が高いほど露出の機会が広がる仕組みは近年も変わりません。一方でLLMOはAIが回答を生成する際に内容を正しく理解し、参照しやすい状態を整えるための最適化です。
従来SEOだけではAI検索で露出できないケースが増えている背景には、このような評価軸そのものが別物という前提が関係しています。
そのため、AI検索で適切に露出するには、検索順位を維持しつつ、AIが読み取りやすい構造へ整える両方の対策が欠かせません。以下で、従来SEOとLLMOを複数観点から比較しています。
| 観点 | 従来SEO | LLMO |
| 最適化の対象 | 検索アルゴリズム（ランキング要因） | LLM（AIモデル）が理解しやすい情報構造 |
| 目的 | 検索順位を上げ、クリック流入を増やす | AIに正確に理解・引用してもらう |
| 評価されるポイント | キーワード整合性、被リンク、ページ品質、UX など | 文脈の明瞭さ、論理構造、意味のつながり、要点の把握しやすさ |
| 上位表示との関係 | 上位表示＝露出増につながりやすい | 上位でも参照されない場合がある（評価軸が別） |
| 想定する検索体験 | SERPでの比較検討 | AI要約での引用・要点抽出 |
| 抜け落ちやすい視点 | AIの読解プロセスは考慮されにくい | 検索順位そのものは直接考慮しない |
従来のSEOとAIOの違い
AIOの目的は、AI要約で取り上げられることにあります。そのため、最適化の視点は従来のSEOとAIOで大きく異なります。
従来SEOでは、長さや情報量がプラスに働く場面も多く、検索ユーザーが比較検討しやすい構造が重要とされてきました。一方、AI Overviewは文章の要約性や事実関係などの構造的に読み取りやすい情報を重視します。
この違いが、従来SEOとAIOのズレとして顕在化しています。従来のSEOとAIOはどちらか一方では露出機会を取りこぼす可能性が高いため、両輪での最適化が不可欠となります。
| 観点 | 従来のSEO | AIO |
| 最適化の対象 | 検索アルゴリズム（ランキング評価） | AI要約・生成AIの参照プロセス |
| ゴール | 上位表示とクリック流入の最大化 | AIに引用され、要約内で取り上げられること |
| 重視される要素 | 網羅性・情報量・内部リンク・E-E-A-T など | 要約しやすい構造、論理の明確さ、FAQ、一次情報、E-E-A-T |
| 長さの評価 | 網羅性確保のため長文がプラスに働く場合がある | 長さは評価軸ではなく、構造の読みやすさが優先される |
| ユーザー行動 | SERPで複数サイトを比較することを前提 | AI要約で短時間に結論へ到達する行動を前提 |
| 失われがちな視点 | AIがどの部分を引用するかは想定外 | 検索順位そのものは直接の評価対象ではない |
ホーム―ページへの問い合わせが少ない理由を診断しませんか？
せっかくホームページを作成したのに、「思ったより問い合わせにつながらない」「検索しても上位に表示されない」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。
NTTタウンページの無料ホームページ診断を受けることで、自社ページの改善点が明確になります。効率的に集客につなげるためにも、ぜひ試してみてください。
AI検索がSEO集客に与える具体的な影響
ここまでSEO対策との違いなど定義的な部分を説明しましたが、ここからはAI検索が集客に与える具体的な影響について解説します。
実際、メディアにどのような影響があるのか、事前に把握しておきましょう。
AI回答に引用されないコンテンツの露出が減少する
AI検索は複数の情報源を統合して回答を生成するため、従来のように「高順位ならクリックされる」という前提が崩れつつあります。AIに引用されるかどうかが集客に直結する構造に変化しているのです。
AIに参照されにくいサイト例
- 一次情報が弱く、他サイトとの差異化ができていない
- 文章構造が整理されておらず、AIが文脈を把握しにくい
- 出典や根拠の提示が少なく、信頼性を判断しづらい
これらの特徴を持つコンテンツは、AIにとって引用する理由が不足していると判断されます。つまり今後は、AIが判断基準として求める本質的な価値提供を軸に、コンテンツを再設計する必要があるのです。
AI要約での離脱が増加してCTRが低下する
AI要約が検索結果の最上部に回答を提示することで、ユーザーはページにアクセスする前に簡単な疑問を解消しやすくなりました。
特に影響を受けやすいのは、検索意図が短時間で満たされる知りたいニーズのコンテンツです。AIの要約を見て離脱される「ゼロクリック検索」が増えて、CTR（クリック率）はますます減少していくと考えられています。
その一方で、独自データや実例、体験、検証内容といった独自性のある情報は、AIにとっても価値が高く、ページ遷移にもつながりやすい特徴があります。
ブランド・商材クエリでは露出のチャンスが増加する
企業名・サービス名・料金・実績ページなど公式性の高い情報は、AIが一次情報として優先的に引用する傾向があります。そのため、ブランドクエリや商材クエリでは、公式サイトがAI回答内に取り上げられる機会が増えています。
BtoBサービスの場合、この傾向はさらに顕著です。公式データ、導入事例、FAQなどの信頼性の高い内容は、AI検索で企業が提供する独自情報としてダイレクトに評価されやすい構造に変わりつつあります。
ブランドページや料金表、比較ページ、ケーススタディのように、企業が一次情報として提供できる領域はAI検索対策として、強化すべきポイントです。
● AI検索時代に向けて、基本の準備はできていますか？
AI検索対策チェックリストAI検索で引用されやすい情報づくりの基礎を整理したチェックリストです。
AI検索に強いサイトを作る具体的な施策
AI検索で露出を確保するためには、文章の構造や論理の流れ、一次情報の有無、信頼性の明示といった複数の観点を意識することが重要です。
ここでは、AI検索に強いサイトを作る具体的な施策を解説します。
AIが理解しやすいページ構造・文章構造に整える
AIは文章を論理の階層と要約しやすさを基準に解析すると言われています。そのため、次のようなページ構造・文章構造の明確化は重要な改善ポイントになります。
| 観点 | OK例 | NG例 |
| 見出し構造 | 見出しごとにテーマが完結している | 1つの見出し内に複数テーマが混在する |
| 論理構造（文章の流れ） | 主語・述語・結論が明確で一文の意味がはっきりしている | 主語が抜けたり結論が曖昧だったりと、意味がぼやけている |
| 表現の具体性 | 具体的な行動・要素・根拠を明示している | 「しっかりと」「適切に」など抽象語が多い |
| 意味の粒度 | 本文例： 「SEOを改善するには、内部リンク構造・ページ速度・構造化データなど、技術項目を中心に整える必要があります」 | 本文例： 「SEOを改善するには、サイト全体をしっかり整えることが大切です」 |
AIが引用したくなる一次情報・独自情報を追加する
他サイトと内容が同質化している一般論をまとめただけのコンテンツは、引用する優位性がなく、AI要約内に取り上げられる可能性は低くなります。
AIが高く評価するのは、実績データ、調査データ、インタビュー内容、具体的な事例、数値の根拠といったその企業・そのサイトでしか得られない独自情報です。さらに、企業内部の知見や専門領域のナレッジを整理して公開することで、AI検索における露出機会をより高めることができます。
著者情報の整備などでE-E-A-Tを強化する
筆者の専門性や経験が明確な情報は、AIに根拠を示しやすく、参照される可能性が高まります。Googleの品質基準であるE-E-A-Tは、こうした信頼性の評価軸として用いられているため、筆者自身の経験や専門性、企業としての権威性、透明性のある運営姿勢などを示すことが重要です。
さらに、医療・法律・金融などのYMYL領域では、E-E-A-Tの有無が参照率を大きく左右します。YMYL（Your Money or Your Life）はユーザーの健康・安全・資産に影響を及ぼす分野を指し、情報の誤りが重大なリスクにつながるため、AIは特に慎重に引用元を選ぶため、信頼性や権威性が重視されるのです。
構造化データ（schema.org）などでAIの参照性を高める
AI検索でページ内にある情報を正確に理解してもらうためには、schema.orgを用いた構造化データの活用が効果的です。
FAQPage、HowTo、Article、Productなどのスキーマを設定しておくと、AIはページの意味や文脈を把握しやすくなり、要約の精度が大きく向上します。
特にFAQPageは、質問と回答の構造がAIの解析プロセスと好相性で引用される確率が高い形式といわれています。
AI検索の効果測定と活用ツールを紹介
AI検索は従来のSEOと異なり、効果測定で活用できるツールが限られています。ここでは、AI検索の効果測定と活用ツールについて解説します。
主要AIで引用状況を確認する
AI検索の効果を把握する最も基本的な方法は、ChatGPTやGeminiなど主要AIに対して自社テーマに関連する質問を入力し、どのページが引用されているかを直接確認することです。
AIは回答の根拠となる情報源を提示することが多く、引用されているURLやドメインを見ることで、自社サイトのどの部分が評価されているかを把握できます。検索順位とは別軸で、AIからの引用状況を定期的に確認することが重要です。
引用されるページの共通点
- 一次情報が豊富で独自性が高い
- FAQや要点整理があり内容を分類しやすい
- 構造化データが適切に記述されている
AI経由の流入状況を推測する
AI検索の効果は、現時点で明確に数値として分離できないため、複数データを組み合わせて推測するアプローチが必要です。なかでもGoogle Search Consoleには、AI Overviewに表示されたページのデータがWeb検索トラフィックとして含まれています。
ただし、現状では「AI経由の表示なのか、従来検索からの表示なのか」を識別するフィルタは提供されていません。そのため、AI表示が出やすいクエリにおけるインプレッションの増減やCTRの変化を観察し、変動の方向性からAIの影響を読み取る必要があります。
一方で、Googleアナリティクスでは、流入元別のセッション数やコンバージョン率の変化を追うことで、AI概要表示によるユーザー行動の変化を間接的に把握できます。たとえば、特定クエリでインプレッションは増えているのにCTRが下がっている場合、AI要約内で回答が完結している可能性が考えられます。
検索画面でAI Overviewの出方・要約傾向を検証する
AI Overviewの表示にはいくつかのパターンがあり、これらを分析することでGoogleがどのような情報を優先しているかを読み取ることができます。
なお、AI Overviewの挙動や要約ロジックは頻繁に更新されるため、継続的なモニタリングが欠かせません。検索結果の変化を定期的に追いかけることで、自社サイトの最適化の方向性を適切に調整できるでしょう。
AI Overviewで表示される代表的なパターン
- 短文型：短文で結論を返す
- リスト型：箇条書きで要点を示す
- ステップ型：手順に沿って解説する
- 複合型：複数の形式が組み合わさっている
まとめ
AI検索の普及により、検索行動と露出のされ方は大きく変化しています。しかし、その変化は従来のSEOが不要になるという意味ではなく、従来SEOにAIO・LLMOを重ねた2つの最適化が必要になるという構造的な転換です。
NTTデジタルリードでは、顧客にもAIにも見つけてもらえるホームページ制作・運用サービスをはじめ、SEO・MEOサービスなど複数の集客支援サービスによってビジネスを強固にサポートします。
AI検索とSEO対策でお悩みの場合には、ぜひお気軽にご相談ください。
※本記事に記載されている会社名、製品名、サービス名はそれぞれ各社の商標および登録商標です。
この記事の監修者
合同会社webコンサルタント 業務執行社員
愛甲 太樹 (あいこう たいき)
大手メーカーをはじめ、店舗ビジネスからコンサル業界まで広くマーケティング支援を行う。戦略設計から広告運用、SEO、SNS、WordPress運用、アフィリエイト、MEO、EC運営、アクセス解析・データ分析、オフラインマーケティングなど幅広く担当。
● AI検索時代に向けて、基本の準備はできていますか？
AI検索対策チェックリストAI検索で引用されやすい情報づくりの基礎を整理したチェックリストです。
NTTタウンページでは、ホームページ制作・運用サービス「デジタルリード」をご提供しています。
累計45,000件を超えるホームページを制作・運用し、個人事業主、中堅・中小企業をはじめとした多くのビジネスオーナーさまにご利用いただいてきました（2025年3月現在）。
これまで培ってきたNTTグループの知見とノウハウを活かして、多種多様なサービスと充実のサポート体制で、AI検索対策も含めた総合的なデジタルマーケティングサービスをワンストップで提供・代行いたします。
ホームページ制作・運用サービス「デジタルリード」の特長
特長①
ホームページ制作・運用はNTTグループの専門スタッフがフルサポート！
特長②
さまざまな目的のホームぺージ制作に対応、デザインも洗練！
特長③
検索の主流になりつつある
AI検索への対策まで対応可能！
ホームページは"制作して終わり"ではなく、その後の集客や売上アップなど目的の「成果」につなげてこそ価値があります！
「インターネット・Webが苦手なのでサポートしてほしい…」
「競合に”勝てる”ホームページをめざしたい」
など、当社は全てのビジネスオーナーさまのホームページ活用に関するお悩み・課題に寄り添い支えます。
ぜひ、あなたのホームページの全てをお任せください！
seo対策・検索対策の基礎知識に関連する記事