AI検索時代のSEO:AIによる概要・LLMOとの付き合い方|SEOの教科書 第11回

田中 磨生

監修田中 磨生株式会社Abin 代表取締役

株式会社Abin代表取締役。AI SaaSの上場企業やHR系ベンチャーのマーケティング責任者を経て、2023年BtoBマーケティング特化のコンサルティング会社株式会社Abinを設立。創業から30社以上のBtoBマーケティングの戦略立案から実行までを行う。2025年には株式会社プロベルの役員に就任。NYマーケティング株式会社の執行役員も務める。

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執筆Abin編集部

AI検索時代のSEO:AIによる概要・LLMOとの付き合い方|SEOの教科書 第11回

この回で分かること:①Googleの「AIによる概要」や「AIモード」など、AIを使った検索の仕組みとSEOへの影響、②Googleが公式に示している「AI検索で参照されるための条件」と、変わらないSEOの基本、③LLMO(AIに参照されるための最適化)をどう考え、何を測ればよいか。前回までで、SEOの一通りの流れを学びました。今回は、その土台の上に、いま大きく変わりつつある「AI検索」をどう重ねるかを考えます。

青いリンクが並ぶ従来の検索結果と、AIによる概要が表示される検索結果を比べた図
図1:これまでの検索と、AIの回答がある検索

検索結果に「AIの回答」が出るようになった

ここ数年で、検索の画面は大きく変わりました。Googleでは、検索した言葉によって、検索結果の上にAIによる概要(AI Overviews)が表示されることがあります。複雑な質問に対して、AIが要点をまとめて答え、その根拠となるWebページへのリンクを添える機能です。さらに、比較や調べものなど、より込み入った質問に対話形式で答えるAIモードも提供されています。

Google以外でも、ChatGPTやPerplexityなど、AIがWeb上の情報を調べて答えを返し、参照したページを示すサービスが広がっています。検索する人にとっては、複数のページを自分で開かなくても答えの概要が分かるようになった、ということです。

サイトを運営する側から見ると、次の2つの変化が起きています。

  • クリックの形が変わる:簡単な質問ほどAIの回答で満足され、ページがクリックされないことが増える可能性があります。
  • 「選ばれる」場所が増える:AIの回答の中で、根拠として自社のページが引用・リンクされたり、会社名やサービス名が挙げられたりする機会が生まれます。

AIはどうやって答えを作っているのか(ざっくり)

GoogleのAIによる概要やAIモードは、大規模言語モデル(LLM)という文章を生成するAIと、Googleの検索の仕組みを組み合わせて動いています。質問を受けると、関連する複数の小さな質問に分けて検索し(Googleは「クエリ ファンアウト」と説明しています)、インデックスの中から関連するページを集め、それらをもとに回答をまとめます。つまり、AIの回答の材料になるのは、検索のインデックスに入っているページです。ここが、これまで学んできたSEOとAI検索がつながる一番大事な点です。

GoogleのAIによる概要が回答をまとめるとき、根拠として使うページはどこから集められるでしょう?

  1. AI専用に提出された特別なファイルだけ
  2. Google検索のインデックスに登録されたページ
  3. 広告を出しているサイトだけ
答えと解説

正解は2です。AIによる概要やAIモードは、検索の仕組みを使って、インデックスに登録されたページから関連する情報を集めています。インデックスに入っていないページは、AIの回答の根拠にもなりません。

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Googleが示す「AI検索で参照される」ための条件

Googleは、AIによる概要やAIモードについて、サイト運営者向けの説明を公開しています。その要点は、意外なほどシンプルです。

  • 特別な最適化は必要ない:AIによる概要やAIモードに表示されるために、追加の条件や、AI専用のファイル、特別な構造化データは必要ないと説明されています。これまでのSEOのベストプラクティスが、そのまま当てはまるという立場です。
  • 参照されるための条件は、通常の検索と同じ:根拠のリンクとして表示されるには、ページがインデックスに登録されていて、検索結果でスニペット(説明文)を表示できる状態であり、技術的な要件を満たしている必要があります。ただし、条件を満たしても表示が保証されるわけではありません。
  • 推奨されていること:robots.txtやサーバーの設定でクロールを妨げない、内部リンクでページにたどり着けるようにする、ページの使いやすさを整える、大事な内容をテキストで書く、質の良い画像や動画で補う、構造化データを見えている内容と一致させる、といった点が挙げられています。

どれも、この講座の第3回〜第7回で学んできた内容です。AI検索の時代になっても、インデックスに入り、内容が正しく読み取られ、役に立つと評価されるという土台は変わりません。むしろ、その土台がないページはAIにも参照されない、という意味で、基本の大切さは増しているといえます。

よくある誤解:「SEOはもう終わり、これからはAI対策だけ」

AI検索が広がるにつれて、「SEOはもう意味がない」という声も聞かれます。しかし、ここまで見てきたとおり、GoogleのAI検索の材料は検索のインデックスであり、Google自身が「これまでのSEOのベストプラクティスがそのまま当てはまる」と説明しています。また、比較や検討、申し込みなど、自分でページを開いて確かめたい場面では、引き続き通常の検索結果やAIの回答の中のリンクからサイトに訪れる人がいます。Googleは、AIによる概要が表示された検索結果ページからのクリックは、質が高い傾向があるとも説明しています。SEOとAI検索への対応は、別々の仕事ではなく、地続きの仕事だと考えましょう。

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LLMO・AIO・GEO:言葉の整理

AI検索への対応を表す言葉として、LLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)、AIO(AI Optimization)、GEO(Generative Engine Optimization:生成エンジン最適化)などが使われています。呼び方は会社や人によってさまざまで、厳密な定義が決まっているわけではありません。共通しているのは、AIが答えを作るときに、自社の情報が正しく参照・言及されるようにする取り組みという考え方です。

LLMO、AIO、GEOの3つの言葉の意味を比べた図
図2:似た言葉の整理(どれも業界の呼び名で、Googleの公式用語ではない)

このとき、AIへの対応は大きく2つの経路で考えると整理しやすくなります。

経路 仕組み 主な取り組み
検索を使って答えるAI 質問のたびにWebを検索し、見つけたページをもとに答える(GoogleのAIによる概要、AIモードなど) これまでのSEOの基本。インデックス、読み取りやすい構造、信頼できる内容
学習した知識で答えるAI あらかじめ学習した大量の文章をもとに答える Web上の信頼できる場所で、自社の情報が正しく、繰り返し言及されていること(第8回のサイテーションとも関係)

実際のAIサービスは、この2つを組み合わせて動いていることが多いため、どちらか一方だけでなく、両方を意識しておくのが現実的です。

AIに引用されやすい書き方の基本

Googleは特別な最適化は不要としていますが、AIが答えをまとめるときに使いやすい情報には、これまでのSEOと重なる特徴があります。次の点を意識すると、人にとっても読みやすく、AIにも参照されやすい記事になります。

AIに引用されやすい書き方の基本をまとめたチェックリスト
図3:AIにも人にも伝わる書き方の基本
  1. 問いに対して、端的な答えを先に書く:見出しを問いの形にし、その直後に1〜2文で答えを書きます。第4回の「結論を先に」と同じ考え方です。
  2. 定義、手順、比較をはっきり書く:「〇〇とは、△△のことです」「手順は次の3つです」「AとBの違いは次の表のとおりです」のように、構造がはっきりした書き方は、AIが情報を抜き出しやすい形です。
  3. 一次情報と根拠を示す:自社の調査データ、具体的な数字、出典を明記します。ほかにない情報ほど、根拠として選ばれる理由になります(第5回)。
  4. 誰が言っているかを明確にする:会社名、書き手、監修者、運営者の情報をはっきりさせます。AIの回答の中で、会社名とともに言及されるための前提になります。
  5. 情報を最新に保つ:料金や仕様など、古い情報が引用されると誤解を生みます。第10回のリライトで定期的に更新しましょう。

Googleの説明に沿って考えると、AIによる概要に参照されるために最も大切なことはどれでしょう?

  1. AI専用のテキストファイルをサイトに置く
  2. すべてのページに、AI向けの特別な構造化データを追加する
  3. インデックスに登録され、内容が正しく読み取られ、役に立つページにしておく
答えと解説

正解は3です。Googleは、AIによる概要やAIモードのために特別なファイルや構造化データは必要なく、これまでのSEOのベストプラクティスがそのまま当てはまると説明しています。

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AIでの見え方をコントロールする方法

反対に、自社の情報をAIの回答にどこまで使わせるかを調整したい場合もあるでしょう。Googleは、次のような方法を案内しています。

  • スニペットの制御:nosnippet、data-nosnippet、max-snippetなどの指定で、検索結果やAIの機能に表示される内容を制限できます。ただし、制限するとAIの回答で参照される機会も減ります。
  • Google-Extended:robots.txtでGoogle-Extendedを指定すると、Googleの検索以外のAI(Geminiなど)の学習や回答の根拠づけに使われることを制限できます。Google検索そのもの(AIによる概要を含む)への表示には影響しないとされています。
  • Search Consoleでの設定:2026年6月、GoogleはSearch Consoleで、サイトをAIによる概要やAIモードなどの生成AIの検索機能に表示させるかどうかを選べる設定を発表しました。まず英国の一部のサイト運営者から提供が始まり、ほかの地域へは順次広げる予定とされています(2026年11月時点)。使えるかどうかは、自社のSearch Consoleで確かめてください。

多くの企業にとっては、AIの回答で参照されることは認知や信頼につながる機会です。制限するかどうかは、情報の性質(有料のコンテンツなど)や事業上の方針を踏まえて判断しましょう。

実務ではこう使う:AI検索時代の測り方

AI検索の影響は、従来の数字だけでは見えにくい部分があります。次のように、見る数字を少し広げておくと変化に気づきやすくなります。

Search Console、GA4、定点観測の3つでAI検索の影響を測る図
図4:AI検索からの影響を測る3つの見方
  1. Search Consoleの数字の見方を知っておく:Googleは、AIによる概要やAIモードからのトラフィックは、Search Consoleの検索パフォーマンスレポートの「ウェブ」の数字に含まれると説明しています。AIによる概要の中のリンクは、検索結果の中で1つの掲載順位として扱われ、外部ページへのリンクのクリックは1回のクリックとして数えられます。GA4では、AIによる概要やAIモードからの訪問はOrganic Searchに、ChatGPTなどのAIアシスタントからの訪問は「AIアシスタント」チャネルに分類されます(第9回)。表示回数は増えているのにクリックが伸びないクエリが増えていないか、という視点で見ます。
  2. 成果の数字を重視する:クリックの数が減っても、訪れた人の質が上がり、問い合わせなどの成果が保たれていれば問題は小さいといえます。第9回の3層の目標のうち、最終の成果を必ず追いましょう。
  3. 主要な質問で、AIの回答を定点観測する:自社に関係の深い質問(「〇〇の選び方は?」「〇〇におすすめの会社は?」など)を10〜20個決め、主要なAIサービスで定期的に質問して、自社が言及・引用されているかを記録します。手作業でも始められますし、専用のツールもあります。
  4. 指名検索の推移を見る:AIの回答で社名を知った人が、あとから社名で検索することがあります。Search Consoleで社名を含むクエリの推移を見ておきましょう。

AI検索での言及や引用を継続的に測りたい場合は、LLMOツールのおすすめ比較で計測ツールを比べています。AI検索への対応を外部に相談したい場合は、LLMO対策会社のおすすめ比較が参考になります。

もう一歩深く:「AIに好かれる」より「人に信頼される」

AI検索への対応では、「AIに好まれる書き方」を探すあまり、人にとって読みにくい文章や、同じ内容を言い換えただけのページを量産してしまう失敗も見られます。しかし、AIが参照する検索の仕組みは、第5回で学んだ「人のために作られた、役に立つ、信頼できるコンテンツ」を評価するように作られています。また、AIの回答に引用されたとしても、最終的にサイトを訪れ、問い合わせるのは人です。AI検索の時代でも、「人に信頼される情報源になる」という軸はぶれさせないようにしましょう。

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この回のまとめ

  • 検索結果にAIの回答(AIによる概要、AIモード)が出るようになり、クリックの形と「選ばれる場所」が変わった。
  • GoogleのAI機能の材料は検索のインデックス。特別な最適化は不要で、SEOの基本がそのまま当てはまるとGoogleは説明している。
  • LLMO・AIO・GEOは、AIに正しく参照・言及されるための取り組み。検索型と学習型の2つの経路で考える。
  • 端的な答え、はっきりした構造、一次情報、明確な発信者、最新の情報が、人にもAIにも伝わりやすい。
  • 成果の数字を重視しつつ、主要な質問でのAIの回答と指名検索を定点観測する。

確認テスト

Q1. AIによる概要やAIモードについて、Googleの説明として正しいものはどれでしょう?

  1. 表示されるために特別な最適化は必要なく、これまでのSEOのベストプラクティスが当てはまる
  2. AI専用のファイルを置かないと、根拠として参照されない
  3. 広告を出しているサイトが優先して参照される
答えと解説

正解は1です。Googleは、AIによる概要やAIモードに表示されるための追加の条件はなく、通常のSEOのベストプラクティスがそのまま当てはまると説明しています。

Q2. robots.txtでGoogle-Extendedを指定したときの効果として、Googleの説明に沿ったものはどれでしょう?

  1. Google検索の結果から、サイトが完全に消える
  2. AIによる概要に、必ず表示されるようになる
  3. Googleの検索以外のAIの学習や回答の根拠づけへの利用を制限できる。Google検索への表示には影響しない
答えと解説

正解は3です。Google-Extendedは、Geminiなど検索以外のGoogleのAIでの利用を制限するためのものです。Google検索そのものやAIによる概要への表示を制御するものではありません。

Q3. AI検索が広がる中で、SEOの成果を評価するときに最も重視すべき数字はどれでしょう?

  1. サイト全体の平均掲載順位だけ
  2. 問い合わせなど、最終的な成果の数字
  3. 記事の文字数の合計
答えと解説

正解は2です。AIの回答でクリックの形が変わっても、事業にとって大切なのは最終的な成果です。クリック数の変化だけで判断せず、成果の数字とあわせて見ましょう。

Q4. AIの回答に参照されやすく、人にとっても分かりやすい書き方として適切なものはどれでしょう?

  1. 問いの形の見出しの直後に、端的な答えを書き、根拠や出典を示す
  2. 同じ内容を言い換えたページを大量に作る
  3. 大事な情報を画像の中の文字だけで伝える
答えと解説

正解は1です。端的な答えと根拠は、人にもAIにも伝わりやすい形です。言い換えただけのページの量産は役に立たず、画像の中の文字だけでは内容が読み取られにくくなります。Googleも、大事な内容はテキストで書くことを勧めています。

次回予告

いよいよ最終回、第12回は「体制づくりと外注」です。ここまで学んだSEOの仕事を、社内の誰がどこまで担い、どこを外部に任せるのか。内製と外注の分け方と、外注先を見極めるための質問を解説します。

参考資料

  • Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」 https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-overviews?hl=ja(2026年11月12日確認)
  • Google 検索セントラル「Google 検索結果のスニペットを管理する」 https://developers.google.com/search/docs/appearance/snippet?hl=ja(2026年11月12日確認)
  • PPC Land「Google-Extended」(Google-Extended の対象範囲の解説) https://ppc.land/google-extended/(2026年11月12日確認)
  • GIGAZINE「Google検索の『AIによる概要』から自サイトを消す機能がGoogle Search Consoleに登場」(2026年6月4日) https://gigazine.net/news/20260604-google-allow-websites-exclude-ai-search-results/(2026年11月12日確認)
  • Search Console ヘルプ「表示回数、掲載順位、クリック数とは」 https://support.google.com/webmasters/answer/7042828?hl=ja(2026年11月12日確認)
  • アナリティクス ヘルプ「[GA4]デフォルト チャネル グループ(トラフィック ソースのディメンション)」 https://support.google.com/analytics/answer/9756891?hl=ja(2026年11月12日確認)

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