生成AI時代のSEOはどう変わる？従来型との違いと対策法を解説

AI検索の台頭で何が変わったのか

生成AIの登場によって、検索の世界は大きな転換期を迎えています。GoogleがAI Overviewを導入し、検索結果の上部にAIによる要約が表示されるようになったのは、多くの方がすでに目にしているかもしれません。さらにChatGPTやPerplexityなど、検索エンジンを介さずに直接AIに質問するという行動パターンも急速に広がっています。こうした変化は、従来のSEOの前提を根本から揺さぶるものですよね。

特に注目したいのが、「ゼロクリック検索」の増加です。ゼロクリック検索とは、検索結果ページ上で答えが完結してしまい、ユーザーが個別のWebサイトをクリックしないまま検索を終える現象のことです。調査によると、Google検索の約60%以上がゼロクリックで終わっているというデータもあります。AI Overviewが表示されるクエリでは、この傾向がさらに顕著になっていますね。つまり、検索結果の1位を取ったとしても、以前ほどのクリック数が見込めなくなっているということなんです。

では、ユーザーの検索行動はどう変わっているのでしょうか。従来は「キーワードを入力→検索結果を比較→サイトを訪問」という流れが主流でしたが、今は「AIに質問→回答を得る→必要なら深掘り」という行動パターンが増えています。たとえば、「生成AI マーケティング 活用法」と検索する代わりに、ChatGPTに「うちの会社でもAIをマーケティングに使えますか？」と直接聞くケースが増えているわけです。検索キーワードがより会話的・具体的になっている傾向もありますよ。

ただし、ここで注意しておきたいのが、「AIが全部答えてくれるから、もうWebサイトはいらない」という極端な考え方です。実際には、AIの回答の根拠となる情報源は依然としてWebコンテンツなんですよね。AIは何もないところから情報を生み出しているわけではなく、既存のWebコンテンツを参照して回答を生成しています。つまり、質の高いWebコンテンツの価値はむしろ高まっているということです。

こうした検索環境の変化を踏まえると、SEOの戦略もアップデートが必要になります。次のセクションでは、従来のSEOとAI時代のSEOで何が変わり、何が変わらないのかを整理していきますね。

従来のSEOとAI時代のSEOの違い

「SEOのやり方をガラッと変えなきゃいけないのか」と身構える方もいるかもしれませんが、実はそこまで大げさな話ではありません。AI時代のSEOは、従来のSEOの延長線上にあると考えるのが正確です。土台となる考え方は変わらず、そこに新しい要素が加わったイメージですね。ここでは、変わる部分と変わらない部分を明確にしていきます。

まず変わらない部分から見ていきましょう。ユーザーの検索意図に応えるコンテンツを作るという大原則は、AI時代でもまったく同じです。Googleのアルゴリズムが進化しても、AIが検索結果を要約するようになっても、「ユーザーにとって価値のある情報を提供する」という根本は揺らいでいません。むしろ、AIがコンテンツの質をより精密に判定できるようになった分、中身の薄い記事はますます評価されなくなっています。

一方で、明確に変わった部分もあります。最大の変化は、検索エンジンだけでなくLLM（大規模言語モデル）にも情報を正しく理解してもらう必要が出てきたことです。この考え方はLLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼ばれ、SEOの新しい領域として注目されています。従来のSEOが「検索エンジンのクローラーに理解してもらう」ことを重視していたのに対し、AI時代のSEOでは「AIにも正しく引用・参照してもらう」という視点が加わるわけです。

興味深いのは、検索エンジンとLLMの仕組みには構造的な類似性がある点です。どちらも「大量のテキストデータを学習し、ユーザーの質問に対して最も適切な回答を返す」という基本構造を持っています。だから、質の高いSEOコンテンツは、AIにも評価されやすいんですよ。正直なところ、「SEO対策をしっかりやっているサイト」は、AI時代にもそのまま強いケースが多いです。

とはいえ、「今までどおりで大丈夫」と安心するのは早いかもしれません。変わらない部分を土台にしつつ、新しい対策をプラスしていくことが大切です。次からは、AI時代に特に重要になっているE-E-A-Tの強化について詳しく見ていきますね。

AI検索最適化（AIO）の全体像については以下の記事で詳しく解説してます。

E-E-A-Tの強化がAI時代に不可欠な理由

E-E-A-Tとは、Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の頭文字で、Googleがコンテンツの品質を評価する際の重要な指標です。AI時代に突入して、この指標の重要度はさらに増しています。なぜかというと、生成AIが大量のコンテンツを短時間で作れるようになった今、「誰が言っているか」「実際の経験に基づいているか」が情報の差別化ポイントになっているからなんです。

たとえば、「生成AI マーケティング 活用法」と検索したとき、AIが自動生成した一般的な解説記事と、実際にAIをマーケティングに導入して成果を出した企業の事例記事では、どちらが信頼できるでしょうか。当然、後者ですよね。Googleのアルゴリズムも、AIもこの違いを見分ける精度が年々上がっています。実体験に基づく情報こそ、AI時代の最大の武器になりますよ。

E-E-A-Tを具体的に強化するには、4つの要素それぞれに対して明確なアクションを取る必要があります。Experience（経験）については、自社の導入事例や顧客の成功体験を具体的な数字とともに記事に盛り込むことが効果的です。たとえば、「当社のクライアントでAIツールを導入した結果、コンテンツ制作の工数が40%削減できた」といった実績ベースの情報は、他のサイトには書けない独自価値になりますよ。

ただ、E-E-A-Tの強化と聞くと「うちは大企業じゃないから権威性がない」と思う方もいるかもしれません。でも、そんなに難しく考えなくても大丈夫です。中小企業でも、自社の現場で得た知見や顧客の声は十分な「経験」になります。業界の第一人者である必要はなく、「実際にやってみた人の声」が重要なんです。Googleも「一般人の体験談」の価値を認めており、YMYL（お金や健康に関するテーマ）以外の分野では、リアルな体験に基づくコンテンツが上位に表示されるケースが増えていますね。

E-E-A-Tの土台ができたら、次はAIに正しく情報を認識してもらうための「技術的な対策」も重要です。次のセクションでは、構造化データやサイト設計の面から、AI時代に対応する方法を解説していきますね。

AIが理解できる情報設計と構造化データの活用

AI時代のSEOで見逃せないのが、「AIが情報をどう読み取っているか」という視点です。人間はページのデザインやレイアウトから直感的に情報を理解できますが、AIやクローラーはHTMLのコード構造を通じて情報を読み取っています。そのため、AIに正しく認識してもらうには、機械が読み取りやすい情報設計が欠かせないんです。

具体的に何をすればいいのかというと、最も効果が大きいのが構造化データ（Schema Markup）の実装です。構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIに「これは会社情報ですよ」「これはFAQですよ」「これは商品レビューですよ」と明示的に伝えるためのコードのことです。JSON-LD形式でHTMLに埋め込むのが一般的で、Googleも公式に推奨しています。たとえば、FAQ構造化データを実装すれば、検索結果にそのまま質問と回答が表示される「リッチリザルト」を獲得できる可能性が高まりますよ。

構造化データの種類は多岐にわたりますが、まずはArticle（記事）・FAQ（よくある質問）・Organization（組織情報）の3つから始めるのがおすすめです。たとえば、企業のコーポレートサイトであれば、Organization構造化データで会社名・住所・電話番号・ロゴを明示するだけでも、AIが「この会社はどんな会社か」を正確に把握しやすくなります。実際に構造化データを導入した企業で、AI Overviewに自社の情報が引用されるようになった事例も増えていますね。

もう一つ大切なのが、robot.txtの確認です。これ、意外と見落としがちなんですけど、robot.txtの設定次第で、AIのクローラーがサイトの情報を読み取れなくなるケースがあります。GooglebotだけでなくChatGPTのクローラー（GPTBot）やPerplexityのクローラーなど、AI系のクローラーをブロックしていないか確認しておく必要がありますね。AI検索に自社の情報を引用してほしいなら、クローラーのアクセスを許可しておくのが前提条件です。

また、ページの見出し構造（H1→H2→H3の階層）を論理的に整理することも重要です。AIはこの階層構造を手がかりにコンテンツの全体像を把握しています。見出しが整理されていないページは、AIにとって「何について書いてあるのか分かりにくい」ページになってしまうんですよね。見出しにはキーワードを自然に含めつつ、各セクションの内容を端的に表現することを心がけましょう。

情報設計の基盤ができたら、次はコンテンツそのものの「質」について考えていきますね。AI時代に求められるコンテンツの深さと独自性について解説します。

独自性と深さで勝つコンテンツ戦略

生成AIが大量のコンテンツを作れるようになった今、「他にはない情報」を持っているかどうかがSEOの勝敗を分ける最大のポイントになっています。AI時代のコンテンツで重視されるのは、「網羅性」よりも「深さ」と「独自性」です。上位記事の情報をまとめただけの「まとめ記事」では、もう戦えない時代になりつつあるんですよ。

ここが大事なんですけど、「1ニーズ1コンテンツ」という原則がますます重要になっています。1つの記事で複数のテーマを浅く広くカバーするのではなく、1つのテーマに対して徹底的に深掘りするアプローチです。たとえば、「生成AI マーケティング 活用法」を狙うなら、活用法の概要をざっくり紹介するのではなく、特定の業界での具体的な活用シナリオを詳細に解説する方が、ユーザーにもAIにも評価されやすくなります。

独自性を生み出すカギは、「独自の問いを立てること」です。みんなが同じ質問に対して似たような回答を書いている中で、まだ誰も問いかけていない視点から記事を作れば、それだけで差別化が成立します。たとえば、「生成AIでSEOはどう変わるか」という一般的なテーマであっても、「地方の中小企業にとって、生成AIの登場はチャンスなのか脅威なのか」という切り口にすれば、独自の視点からのコンテンツになりますよね。

具体的に独自性を出す方法としては、自社の一次情報を活用するのが最も効果的です。顧客へのアンケート結果、自社サービスの利用データ、業界の現場で得た知見など、他のサイトには載っていない情報を盛り込むことで、AIにも「このサイトにしかない情報がある」と認識されやすくなります。ちょっと小耳に挟んだんですけど、Googleの品質評価ガイドラインでも「その人にしか書けない経験に基づくコンテンツ」が高く評価されるようになっていますよ。

また、コンテンツの深さを出すためには、データと人間の感性のバランスを取ることも大切です。統計データや調査結果で論拠を示しつつ、現場のリアルな体験や感覚的な気づきを織り交ぜることで、AIには書けない「人間味のあるコンテンツ」が生まれます。数字だけでは冷たい印象になり、感想だけでは信頼性に欠ける。このバランスこそが、AI時代に求められるコンテンツの姿です。

独自のコンテンツを作る力が身についたら、次はそれをさらに多くのユーザーに届けるための「ロングテールキーワード」の考え方を押さえておきましょう。

ロングテールキーワードとUX最適化の実践

AI時代のSEOでは、ロングテールキーワードの価値がこれまで以上に高まっています。ロングテールキーワードとは、検索ボリュームは小さいけれど、ユーザーの意図が明確で具体的なキーワードのことです。たとえば「SEO」という単体のビッグキーワードよりも、「中小企業 SEO対策 始め方」のような3語以上の組み合わせキーワードを狙う戦略ですね。

なぜロングテールが重要になっているかというと、AI検索の普及によって、ユーザーの検索クエリがより会話的・具体的になっているからなんです。ChatGPTに質問するときは「SEOとは何ですか」ではなく「うちの飲食店のWebサイトをもっと見てもらうにはどうすればいいですか」のように聞きますよね。こうした自然言語に近いクエリに対応するためには、ロングテールキーワードを意識したコンテンツ設計が不可欠です。

ロングテールキーワードの選定には、Google Search Consoleのデータが非常に役立ちます。すでにサイトに流入しているキーワードの中から、表示回数は多いのにクリック率が低いキーワードを見つけ出し、そのキーワードに特化した記事を作る方法です。たとえば、「生成AI マーケティング 中小企業」というキーワードで表示されているのにクリックされていないなら、そのテーマの専門記事を作ることで上位表示とクリック率の改善が見込めますよ。

もう一つ、AI時代に重要度が増しているのがユーザー体験（UX）の最適化です。ページの表示速度、モバイル対応、読みやすいレイアウト——これらはGoogleのCore Web Vitalsとしてすでに評価指標に含まれていますが、AI時代にはさらに重要になります。というのも、AIはユーザーにとって快適なサイトを優先的に引用する傾向があるからです。ページが重い、スマホで見にくい、広告だらけ——こうしたサイトは、検索順位だけでなくAI引用でも不利になりますね。

UXの改善で意外と効果があるのが、コンテンツの構成自体を見直すことです。結論を先に書く、見出しで記事の全体像が分かるようにする、1段落を長くしすぎない——こうした「読みやすさの工夫」は、ユーザーの滞在時間を伸ばすだけでなく、AIがコンテンツを正確に理解するためにも有効です。まずは自社のサイトをスマホで読んでみて、ストレスなく読めるか確認するところから始めてみませんか。

ここまで個別の対策を見てきましたが、次はそれらを組み合わせて「自社の情報をWeb全体に最適化する」という視点について解説していきますね。

AIと検索エンジンの共存戦略については以下の記事で詳しく解説してます。

→ AI時代のSEO対策｜検索エンジンとAIの共存戦略を解説

Webに対する自社情報の最適化とは？

AI時代のSEOでは、「サイト単位の最適化」から「情報単位の最適化」へと発想を転換することが求められています。従来のSEOでは、自社サイトの順位を上げることがゴールでしたが、今は自社の情報がWeb上のあらゆる場所で正しく認識されることが重要になっているんです。AIは1つのサイトだけでなく、Web全体から情報を収集して回答を生成するからですね。

たとえば、自社の会社名をChatGPTに聞いたとき、正確な情報が返ってくるでしょうか。所在地、事業内容、提供サービス——これらの情報がWeb上で一貫して正しく記載されていなければ、AIは混乱してしまいます。Googleビジネスプロフィール、自社サイト、SNS、業界ポータルサイトなど、あらゆる接点で情報の一貫性を保つことが、AI時代の基本対策なんです。

自社情報のWeb最適化で最初にやるべきは、「NAP情報（Name・Address・Phone）」の統一です。会社名の表記ゆれ（「株式会社」の有無、英語名との混在など）、住所の表記の違い（番地のハイフンと「番」の混在など）——こうした小さなズレが、AIにとっては「同じ会社かどうか判断しにくい」原因になります。特にローカルビジネスの場合、この統一だけでGoogleマップやAI検索での表示改善が期待できますよ。

さらに一歩進んだ対策として、自社のナレッジグラフへの登録も有効です。Googleのナレッジグラフとは、企業や人物、概念などの関係性をデータベース化したもので、検索結果の右側に表示される「ナレッジパネル」の情報源になっています。Wikipedia、Wikidata、公式サイトの構造化データなどから情報が収集されるため、これらの場所に正確な自社情報を掲載しておくことが重要ですね。

よくあるじゃないですか、「うちは小さい会社だからAIに認知されないだろう」という声。でも、実はそんなことはないんですよね。地域密着型の中小企業でも、Googleビジネスプロフィールをしっかり整備し、サイトに構造化データを入れ、業界メディアに情報を掲載するだけで、AIの認知度は大きく変わります。まずはできるところから整備していくのがいいですよ。

自社情報の最適化の全体像が見えてきたところで、次はAI時代を生き抜くために企業が段階的に取り組むべき実践戦略を紹介していきます。

2025年の検索トレンドとAIの影響については以下の記事で詳しく解説してます。

→ 検索エンジンへのAI影響を徹底分析｜2025年の検索トレンド

過渡期に企業が取るべき実践戦略

ここまで紹介してきたAI時代のSEO対策、全部を一気にやろうとする必要はありません。大切なのは、今の自社の状況に合わせて段階的に進めることです。AI検索の環境はまだ変化の最中であり、完璧な正解があるわけではありません。だからこそ、小さく始めて結果を見ながら調整していく「過渡期の戦略」が求められるんです。

まずは「すぐにやるべきこと」から見ていきましょう。最優先で取り組みたいのは、既存コンテンツの棚卸しです。自社サイトにある記事を見直して、E-E-A-Tの観点で強化できるポイントを洗い出します。著者情報は明記されているか、出典は記載されているか、古い情報が残っていないか。これらを改善するだけでも、検索順位の改善が見込めるケースは多いですよ。

次に中期的な施策（3〜6ヶ月）として取り組みたいのが、構造化データの実装と、コンテンツの独自性強化です。構造化データは一度実装すれば継続的に効果を発揮するため、早めに着手するほどリターンが大きくなります。コンテンツについては、既存記事のリライトと新規記事の制作を並行して進め、自社ならではの一次情報を積極的に盛り込んでいく方針がおすすめです。

長期的には、LLMOへの本格対応を視野に入れていく必要があります。具体的には、自社の情報がAIに正しく認識・引用されるよう、Webサイトだけでなく外部メディアやSNSも含めた情報発信の戦略を構築します。これは一朝一夕で成果が出るものではありませんが、早く始めた企業ほど有利になる分野であることは間違いありません。

ぶっちゃけ、AI時代のSEO対策で最も大切なのは「継続的に学び、試し、改善する」というサイクルを回し続けることなんです。検索環境は今後も変化し続けますし、AIの進化に合わせてSEOの手法もアップデートが必要です。週に1回でもいいから、自社サイトのパフォーマンスデータを確認し、改善点を見つけて実行する。この習慣を持てるかどうかが、中長期的な成果を左右しますよ。

最後のセクションでは、生成AIをマーケティング業務に活用する具体的な方法について触れていきますね。

生成AIをマーケティングに活用する具体策

ここまでは「AI時代にどうSEOを最適化するか」という視点で解説してきましたが、もう一つ忘れてはいけないのが、生成AIそのものをマーケティング業務の効率化に活用するという視点です。生成AI マーケティングの活用は、コンテンツ制作だけにとどまらず、リサーチ、分析、顧客対応まで幅広い領域に広がっています。

最も導入しやすいのが、キーワードリサーチの効率化です。従来はSEOツールでキーワードを調べ、一つひとつ検索意図を分析する作業に何時間もかかっていましたが、生成AIを使えば「このキーワードの検索意図は何か」「関連するロングテールキーワードは何か」を短時間で整理できます。もちろん最終的な判断は人間が行いますが、リサーチのスピードが格段に上がるのは間違いありませんよ。

コンテンツ作成支援では、「構成案の壁打ち」「下書きの生成」「リライトの効率化」の3つが特に効果が大きい活用法です。たとえば、記事のテーマとターゲットを入力して、構成案のたたき台を複数パターン出してもらい、その中から最適なものを選んで肉付けする——このワークフローを取り入れるだけで、1記事あたりの制作時間を30〜50%削減できたという報告もあります。

ただ、ここで注意しておきたいのが、生成AIの出力をそのまま使わないことです。AIが生成した文章には、事実と異なる情報（ハルシネーション）が含まれる可能性がありますし、どうしても「よくある表現」に偏りがちです。AIの出力はあくまで「素材」として扱い、自社の視点やデータを加え、ファクトチェックを行った上で公開するプロセスが大切です。特にYMYL領域（お金・健康・法律など）では、専門家による確認を必ず挟んでくださいね。

マーケティングにおけるAI活用で重要なのは、「何をAIに任せ、何を人間がやるか」の線引きです。データ収集・整理・パターン分析はAIが得意ですが、ブランドの世界観の維持、顧客との感情的なつながり、倫理的な判断は人間にしかできません。この役割分担を明確にすることで、AIと人間がそれぞれの強みを活かした生産性の高いマーケティング体制を構築できますよ。

では、ここまでの内容を踏まえて、AI時代のSEO対策のポイントを最後にまとめていきますね。