参照：Google 検索セントラル ブログ（2026年4月発表）

「今使っているツールはペナルティ対象になるのか？」「ポップアップ自体が禁止されるのか？」と不安を感じている担当者の方も多いはずです。結論から言えば、すべてのポップアップが悪とされるわけではありません。

本記事では、今回のポリシー更新の核心である「何がNGで、何がOKなのか」という境界線を明確にし、Googleに評価されながらユーザーの心をつかむ、健全なUX（ユーザー体験）設計の考え方について解説します。

Googleスパムポリシー更新：何が「ハイジャック」とみなされるのか？

2026年6月15日施行。ブラウザの「戻る」を制御する行為がNGに

今回のポリシー更新で定義された「戻るボタンのハイジャック」とは、ユーザーがブラウザの「戻る」ボタンを押した際に、意図した通りのページ（前のページや検索結果画面）に戻ることを妨げる行為を指します。

具体的には、JavaScriptなどの技術を用いてブラウザの履歴（History API）を不正に操作し、戻るボタンを押しても同じページに留まらせたり、ユーザーが意図しない別ページへ強制的にリダイレクトさせたりする挙動が対象です。これらは「手動対策（ペナルティ）」の対象となり、検索順位の著しい下落やインデックス削除を招くリスクがあります。

なぜGoogleは「ユーザーの自由な離脱」を重視するのか

Googleのミッションは、ユーザーが求める情報に最短で安全にたどり着けるようにすることです。ユーザーが「このページには求めていた情報がなかった」と判断して戻ろうとしているのに、それを技術的に阻止することは、極めてユーザー体験を損なう「欺瞞的な行為」であるとGoogleは判断しています。

「離脱させないこと」よりも「ユーザーの意思を尊重すること」が、検索の信頼性に繋がるという考え方が背景にあります。

【Q&A】スクロールや滞在時間によるポップアップは違反になる？

Web担当者の方が最も懸念されている「手法の可否」について整理します。

結論：今回の新ポリシーでは「問題なし」

ユーザーが一定時間ページに滞在した際や、ページの特定の位置までスクロールした際に表示されるポップアップバナーは、今回の「戻るボタンのハイジャック」には該当しません。

これらはブラウザの「戻る」という機能を奪っているわけではなく、あくまで「ページ内での情報提示」という演出に留まっているからです。ユーザーはポップアップが出た状態でも、ブラウザの戻るボタンを押せば通常通り離脱することができます。

ただし注意！モバイルでの「メインコンテンツを隠す表示」

今回のスパムポリシーとは別に、Googleには「モバイル インタースティシャルに関するガイドライン」が存在します。

• ページにアクセスした直後に画面全体を覆い隠す
• スクロールしないとコンテンツが読めないほど巨大なバナーを出す

こうした挙動は、SEO評価を低下させる要因になります。スクロールや滞在時間でポップアップを出す場合も、コンテンツの閲覧を過度に邪魔しないサイズや、閉じやすさ（「×」ボタンの明瞭さ）を確保することが大前提です。

参考：煩わしいインタースティシャルやダイアログを避ける

2026年以降のスタンダード。ユーザーを不快にさせないポップアップの条件

無理な「引き止め」は、短期的にはCVRを微増させるかもしれませんが、長期的なブランド信頼度を下げます。これからの運用では、以下の3つの条件を意識しましょう。

1. ユーザーの行動データに基づいたタイミングで出す

読了時（スクロール率70%〜）はもちろん、ヒートマップで判明した「多くのユーザーが離脱するポイント」に配置するのも有効です。ただし、強引な全画面表示は避け、ユーザーの興味を再燃させる「要約資料」や「簡潔な選択肢」を提示するのがコツです。

2. ページ遷移を邪魔しない「閉じやすさ」の確保

スマホ画面で「×」ボタンが小さすぎて押せない、あるいはどこにあるか分からない設計は、UXを著しく低下させます。

3. 戻るボタンの挙動には一切干渉しない

標準的なライブラリを使用し、ブラウザの基本機能を損なわない実装を徹底してください。

ポップアップに頼りすぎない！CVRを高めるための本質的なサイト改善

「離脱されそうだからポップアップで止める」という考え方から、「離脱される前に、自然と次のアクションへ導く」設計へのシフトが必要です。

インラインCTAの最適化

ポップアップのような強制的な差し込みではなく、記事の文脈（コンテキスト）に寄り添った形で「関連資料はこちら」といったバナーやリンクを自然に配置します。ユーザーの読解を妨げずに、「もっと詳しく知りたい」という欲求が高まった瞬間に適切な選択肢を提示するのが理想的です。

検索意図に合致した「次の一手」を提示する

検索クエリやページのタイプからユーザーがそのページで解決できなかった悩みを予測し、それを補完する別の記事やサービスへの導線を強化します。単に「関連記事」を並べるのではなく、「ユーザーが今、どの段階（フェーズ）で迷っているか」をページ内の行動データから判断し、出し分けるのがポイントです。

ユーザーが「検索結果に戻って探し直す」という手間を、サイト内で先回りして解決してあげる設計こそが、スパムに頼らない健全なCVR向上策となります。

まとめ：技術的な「ハック」から、ユーザー視点の「UX向上」へ

2026年6月のポリシー施行は、小手先の技術でユーザーをコントロールする時代の終焉を意味しています。Googleが求めるのは、常に「ユーザーにとっての最善」です。

戻るボタンの操作のようなリスクの高い手法を排除し、スクロールや滞在時間を考慮した「適切なタイミングでの情報提供」へと運用を切り替えていきましょう。

ブルースクレイ・ジャパンが提供する、最新ポリシー準拠のSEO・LPO支援

Googleのポリシーは常にアップデートされ、昨日までの「正解」が今日の「リスク」になることも少なくありません。

ブルースクレイ・ジャパンでは、世界基準のSEO知見に基づき、貴社のサイトが最新のスパムポリシーに抵触していないかの診断から、ユーザーを不快にさせずに成果を出すUX/UIの改善提案までをワンストップでサポートします。

「自社のポップアップ運用が不安」「根本的な離脱率を改善したい」という方は、ぜひ一度、弊社の専門コンサルタントにご相談ください。

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パンくずリストは、ユーザーに「今どのページを見ているのか」を伝えるためのナビゲーションです。一方でSEOの観点では、検索エンジンにサイト構造を伝える役割もあります。

たとえばECサイトであれば、商品詳細ページがどのカテゴリに属しているのか、どの一覧ページと関係しているのかを、パンくずを通じて伝えやすくなります。

「パンくずリストを変えるだけで、本当に順位が上がるの？」
「重要性はわかっているけれど、システム改修が大変そうで二の足を踏んでいる」

そんな方に向けて、今回はパンくずリストを中心とした構造の見直しによって、主要キーワードの順位改善につながった事例を紹介します。

施策前の課題：商品詳細ページとカテゴリページのつながりが弱かった

施策前のサイトでは、商品詳細ページとカテゴリページの関係性が、パンくずリスト上でわかりにくい状態でした。

本来であれば、ネックレスの商品詳細ページは「ネックレス」カテゴリの配下にあり、ピアスの商品詳細ページは「ピアス」カテゴリの配下にある、という構造が自然です。

しかし、施策前は商品詳細ページが「すべてのジュエリー」配下に位置づいており、「ネックレス」「ピアス」「ブレスレット」などのアイテムカテゴリとのつながりが弱い状態でした。

これでは、検索エンジンが「この商品はどのカテゴリに属しているのか」「どの一覧ページと関係が深いのか」を理解しにくくなります。

特にECサイトでは、カテゴリページや商品一覧ページを検索結果で上位表示させたいケースが多くあります。そのため、商品詳細ページとカテゴリページの関係性を明確にすることは、SEO上とても重要です。

実施した施策：パンくずを見直し、商品とカテゴリの関係を明確化

そこで、パンくずリストの構造を見直し、商品詳細ページが適切なアイテムカテゴリの配下に位置づくように修正しました。

たとえば、ネックレスの商品であれば、以下のような構造です。

TOP ＞ ネックレス ＞ 商品詳細ページ

ピアスの商品であれば、以下のような構造になります。

TOP ＞ ピアス ＞ 商品詳細ページ

商品詳細ページをアイテムカテゴリ配下に整理することで、親子関係を明確化

このように、商品詳細ページをアイテムカテゴリと紐づけることで、検索エンジンに対して「この商品はネックレスカテゴリの商品である」「この商品はピアスカテゴリの商品である」と伝えやすくなります。

また、ユーザーにとっても、自分が見ている商品がどのカテゴリに属しているのかがわかりやすくなります。

パンくずリストを整理することは、検索エンジンとユーザーの両方にとって、ページ同士の関係性を理解しやすくする施策だといえます。

あわせてTitleタグも調整

パンくずリストを見直す際は、あわせてTitleタグも確認しておくと効果的です。

パンくずリストでサイト構造を整理しても、各ページのTitleタグに狙いたいキーワードが入っていないと、検索エンジンにページのテーマが十分に伝わらない可能性があります。

今回の事例では、商品一覧ページのTitleタグに「レディース」などのキーワードを自然に追加しました。

たとえば、「ネックレス」の一覧ページであれば、ユーザーが検索しやすい「レディース ネックレス」というキーワードを意識して調整しています。

ただし、今回の主なポイントは、Titleタグだけを変更したことではありません。パンくずリストによって商品詳細ページとカテゴリページの関係性を整理し、そのうえでTitleタグもページ内容に合わせて調整した点が重要です。

施策実施後の成果：主要キーワードで順位が改善

パンくずリストを中心にサイト構造を見直した結果、商品一覧ページの順位上昇と自然検索流入の増加につながりました。

具体的には、以下のような順位改善が見られています。

順位改善により、自然検索からの商品一覧ページへの流入増加にもつながりました。

パンくずリストの修正は、見た目には小さな変更に見えるかもしれません。

しかし、ページ数が多いサイトでは、パンくずリストがサイト全体の構造を検索エンジンに伝える重要な手がかりになります。

そのため、商品ページやカテゴリページが多いサイトほど、パンくずリストの見直しがSEO改善につながる可能性があります。

まとめ：土台となる構造が評価を左右する

ページ数が多いサイトにおいて、すべてのページを個別に改善していくのは現実的ではありません。

だからこそ、パンくずリストのような共通構造を見直し、検索エンジンにサイト全体の関係性をわかりやすく伝えることが重要です。

商品詳細ページとカテゴリページの関係性が整理されていない場合、検索エンジンは「どのページ同士が関連しているのか」「どの一覧ページを評価すべきなのか」を理解しにくくなります。

順位が伸び悩んでいる、あるいはサイト内の親子関係が複雑になりすぎていると感じている場合は、まずパンくずリストを見直し、検索エンジンにとってわかりやすい階層を示すことが大切です。

ブルースクレイ・ジャパンでは、こうしたサイト構造の診断から具体的な改修案の提示まで、大規模サイトに特化したSEO戦略を支援しています。

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メディア運営やコンテンツマーケティングに携わる中で、そんな違和感を抱いてはいませんか？

その直感は正解です。現在の検索結果では、AIが検索画面上で回答を完結させてしまうため、単なる用語解説記事（辞書型コンテンツ）は「わざわざクリックして読む理由」を失いつつあります。

しかし、これは解説記事が不要になったという意味ではありません。大切なのは、記事の役割を「流入を稼ぐ場所」から「比較・検討の前提をつくる判断材料」へと定義し直すことです。

本記事では、AI時代に生き残る解説記事と、見直しが必要な記事の境界線を明確にし、自社メディアを再び「価値ある資産」に変えるための棚卸し術を解説します。

丁寧に書いた解説記事なのに、思ったより読まれていない

「自社の得意分野について、丁寧に解説記事を書いた」

「内容にも自信があるし、検索順位も悪くない」

（※今この記事を読んでいる皆さんは、ぜひ自社サービスに関するキーワードを思い浮かべてみてください）

それなのに、思ったほど流入が伸びない。メディア運営やコンテンツマーケティングに携わっている方なら、そんな感覚を持ったことはないでしょうか？

GA4やGoogle Search Consoleを見ていると、

• 順位は高いのにクリックが増えない
• 表示回数はあるのに流入につながらない
• コラム全体のPVがじわじわ減っている気がする

と感じる場面が、以前より増えているはずです。

この違和感は、気のせいではありません。今の検索結果では、上位表示されればそのまま読まれるとは言い切れなくなってきているからです。

とくに「○○とは」「意味」「違い」といった解説系のキーワードは、その影響を受けやすい領域です。

解説記事が悪くなったのではなく、役割が変わってきた

少し前まで、解説記事はコンテンツマーケティングの基本でした。

まず基礎知識を伝える記事を書き、検索上位を取り、そこからサービスページへつなげていく。この流れ自体は、今でも間違いではありません。

ただ、検索結果の見え方は大きく変わりました。

検索画面の上にはAI Overviewsや広告が表示され、その下に自然検索結果が並ぶことも珍しくありません。つまり今は、1位を取っても、そのまま流入につながるとは限らないわけです。

ここで大事なのは、「コラム記事はもう意味がない」と考えないことです。

そうではなく、コラム記事に期待する役割を見直す時期に来ていると考えたほうがよいでしょう。

「サブスクとは」と検索すると、最上部に『AIによる概要』が表示

なぜ今、「○○とは」記事をひとまとめにしてはいけないのか？

検索エンジンの進化とAIの普及により、単なる用語解説記事の価値は急落しています。

今後は、解説記事をひとくくりにするのではなく、少なくとも次の3つに分けて考えたほうがよいと考えられます。

定義だけを説明している記事

まず真っ先に見直すべきなのが、辞書的な説明だけで完結しているタイプです。

• ○○とは何か
• 一般的な意味
• 基本的な特徴
• 仕組みの概要

だけで終わっている記事は、今後さらに流入数は減少し、状況は厳しくなる可能性があります。

こうした「正解がひとつしかない情報」は、AI Overviewsにも要約されやすく、検索結果の中で完結しやすいからです。

ユーザーとしても情報を得ることが目的のケースが多く、サイトへ訪れる必要性が低いことも流入につながらない理由のひとつです。

誤解や判断ポイントまで踏み込んでいる記事

次に、単なる言葉の意味を超えて、読者の「判断」を助ける一歩踏み込んだタイプです。

• よくある誤解
• 現場での使われ方
• 判断を間違えやすいポイント
• 初心者がつまずきやすい点

まで踏み込んでいる記事は、ユーザーは「言葉の意味」を知りたいだけでなく、「どう扱えば失敗しないか」というリスク回避の視点を求めています。

そのため、情報の信頼性が高まり、精読率やブックマークなどのポジティブな反応に繋がりやすくなることで、単なる定義説明よりも価値が高くなります。

自社ならではの視点が入っている記事

さらに最も重要なのが、自社の専門性や現場の視点が入っている記事です。

• 現場でよくある相談
• 支援の中で見えてきた傾向
• 他サイトではあまり触れられていない注意点
• 自社サービスとつながる実務上の論点

こうした情報が入ると、記事はただの用語解説ではなく、判断材料になる記事に変わります。

このような記事は、一次情報（体験談や独自データ）が含まれるため、検索エンジンからの評価（E-E-A-T）が高まるだけでなく、「この会社はここまで深く理解しているのか」というブランディングやコンバージョンに直結します。

これからの解説記事は、「流入を取る記事」ではなく「前提をつくる記事」

ここが、今回いちばん伝えたいポイントです。

これからの解説記事は、PVを稼ぐためだけの記事として見るのではなく、比較や検討の前提をつくる記事として考えたほうがよいと思っています。

たとえば、あるサービスジャンルでAIが比較を行うときには、

• 何を基準に選ぶべきか
• どんな違いが重要か
• どんな人にどの選択肢が合うか

といった前提が必要になります。

この前提づくりに関わるのが、解説記事です。

AI時代の情報発信では、単に流入を集めるだけでなく、AIや検索エンジンにどう理解されるかも重要になってきています。

AI時代のメディアの役割は「流入を集める場所」から「判断材料を提供する情報源」へと変化し、情報収集系クエリではゼロクリックが増えていくでしょう。

なお、ゼロクリックに対するメディア全体の考え方まで広げて整理した記事として、こちらの記事もあわせて読むと全体像がつかみやすいです。

ゼロクリック時代のメディア生存戦略！PV至上主義を捨てず「独自の価値」で流入を掴む3つの基準

「検索順位は高いのに、アクセス数が伸び悩んでいる……」 今、多くのメディア運営者が直面しているこの現象の正体は、Googleの「AI Overviews（AIO.....

残すべき「○○とは」記事には、共通点がある

では、どんな解説記事なら今後も残す価値があるのでしょうか。少なくとも、次のどれかに当てはまる記事は強いです。

定義の先に「判断」がある

定義を説明して終わるのではなく、

• つまり何が重要なのか
• 何を見て判断すべきか
• 次に何を考えるべきか

までつながっている記事です。

自社ならではの視点が入っている

一般論だけでなく、

• 現場での実感
• 支援経験から見える傾向
• 担当者として感じるズレ

が入っている記事です。

比較前に読む意味がある

「おすすめ比較記事」を読む前に、その記事を読んでおくことで選び方が変わる。そんな役割を持てる記事です。

たとえば、

• 比較するときに見るべき軸
• よくある失敗パターン
• 自分に合った選び方の考え方

といったテーマです。

逆に、見直し候補になりやすい記事

一方で、棚卸し対象になりやすいのは次のような記事です。

• 定義の説明だけで終わっている
• 他サイトとほぼ同じ論点・構成になっている
• 順位はあるのにCTRが落ちている
• 記事単体で完結していて、次の導線が弱い
• 自社の強みや視点とつながっていない

こうした記事は、「不要」と決めつけるのではなく、役割を変えるべき記事として見るのがよいと思います。

たとえば、

• よくある誤解を追記する
• 比較前提の見出しを入れる
• 事例や現場知見を足す

といった見直し方があります。

まずやるなら、「○○とは」記事の棚卸しからでいい

ここまで読むと、やることが多く感じるかもしれません。でも、最初の一歩はそこまで難しくありません。

まずは、自社の解説記事を並べて、次の3つで見てみるだけでも十分です。

• これは定義だけの記事か
• これは判断材料になる記事か
• これは自社ならではの視点が入っている記事か

そのうえでGoogle Search Consoleを見ながら、

• 表示はあるのにCTRが落ちている記事
• 重要キーワードなのに内容が浅い記事
• AIに誤って理解されたくないテーマ

から順に見直していくと、優先順位がつけやすくなります。

解説記事をやめるのではなく、使い方を変える

ここまでの話をまとめると、結論はシンプルです。

「○○とは」記事をやめるべきなのではなく、何のために置くのかを見直すべき時期に来ているということです。

これまでのように、

• 上位表示して
• 読まれて
• 流入を増やす

という役割だけを期待していると、今後は苦しく感じる場面が増えると思います。

でも、

• AIや検索エンジンに正しい前提を伝える
• 比較の前提をつくる
• 自社ならではの視点を残す
• 次の検討記事やサービスページにつなぐ

という役割で考え直すと、解説記事はこれからも重要な資産になり得ます。

もし今、

• 「○○とは」記事をこのまま増やしてよいのか迷っている
• どの記事を残し、どの記事を見直すべきか整理したい
• AI時代に合わせてコラムの役割を考え直したい

と感じているなら、まずは棚卸しから始めてみるのがおすすめです。

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しかし、私たちSEO・LLMOのプロが今、心の底から抱いている「本当の危機感」は、数字の減少そのものではありません。もっと根源的で、企業の存続に関わる「ある変化」にこそ、真の恐怖を感じているのです。

本記事では、SEO 2.1や2026年のSEO展望で触れた技術論の先にある、AI時代の「生存戦略の核心」を解き明かします。

私たちが本当に恐れているのは「流入減少」ではない

これまでSEOの成功指標は「検索順位」と「流入数」でした。しかし、AI Overviews（AIO）の台頭により、ユーザーはサイトを訪れることなく検索結果画面で満足する「ゼロクリック検索」が常態化しています。

ここで起きている真の悲劇は、流入が減ることではなく、「ユーザーがサイト名を覚えないこと」です。

AIがあなたのサイトから情報を吸い上げ、便利な「要約」として提示する。ユーザーはその恩恵を享受しますが、それが「誰の情報だったのか」を気に留めることはありません。企業が心血注いで作り上げた専門知識が、AIという巨大な回答マシンの「単なる部品」として消費され、ブランドとしての実体が消滅していく。この 「ブランドの匿名化」 こそが、最も危惧している事態なのです。

AI最適化（LLMO）の罠：最適化すればするほど「個」が消える

AIに選ばれるため、LLMに理解されやすい構造を作る。これは次世代のSEO戦略として正しい一歩です。しかし、そこには残酷な罠が潜んでいます。

AIが好む「論理的で、構造化され、網羅的な正解」を書けば書くほど、あなたのコンテンツは競合他社のコンテンツと見分けがつかなくなります。なぜなら、AIにとっての「最適解」は、統計的に導き出された「平均的な正解」だからです。

• 情報のコモディティ化（汎用品化）：誰が書いても同じ「正しいだけの情報」は、AIが最も得意とする領域であり、最も価値が低い領域です。
• 「選ばれる理由」の欠落：正解を提示するだけでは、ビジネスにおける「納得」や「信頼」は生まれません。

AIに迎合しすぎた結果、自社の独自性（ユニークネス）を削ぎ落としてしまう。これは戦略的な自殺行為に等しいと言えます。

AIが「参照」せざるを得ない「エンティティ」の確立が重要

では、AIに飲み込まれないためにはどうすべきか。その答えは、AIを「利用する」側に回ること、そしてAIがどうしても代替できない 「文脈の所有権（Context Ownership）」 を確立することにあります。

2026年以降、勝敗を分けるのは「キーワード」ではなく「エンティティ（実体）」としての強さです。

1. 「正解」ではなく「解釈」を売る

事実はAIに任せ、人間はその事実が「ビジネスや生活にどう影響するか」という独自のインサイト（洞察）を語るべきです。

2. 指名検索を生む「記号」になる

「SEOならブルースクレイ」と指名で検索される状態を作ること。プラットフォームに依存しない強固なブランド認知こそが、検索アルゴリズムの変動に対する最強の防御策となります。

3. 一次情報の「証拠」を突きつける

AIには決して真似できない「泥臭い実体験」や「独自のデータ」を、E-E-A-Tの核心としてコンテンツに組み込む。AIが「この記事を参照しないと回答の精度が下がる」と判断せざるを得ない状況を作り出すのです。

ブルースクレイ・ジャパンが「順位」の先に見据えるもの

私たちは、もはや「順位を上げること」だけを目的としたコンサルティングは行いません。私たちが提供するのは、AI時代においても揺るがない 「多層的プレゼンス戦略」 です。

検索エンジンは、あくまでユーザーと貴社が出会う「接点の一つ」に過ぎません。Googleに、あるいはChatGPTに、「この分野の権威は貴社である」と認めさせるための構造化。そして、訪れたユーザーを離さない深いUX設計。

ブルースクレイ・ジャパンが創業以来、世界中で貫いてきた「人間中心の最適化」という哲学は、今、AIというフィルターを通じることで、より一層その輝きを増しています。

まとめ：変化の激流で「変わらない本質」を握りしめる勇気を

「SEOは終わった」という声が聞こえるたびに、私たちはその本質が「より高度な信頼の構築」へ進化したことを証明してきました。

AIが「正解」を瞬時に出す時代だからこそ、人々は「誰がそれを言っているのか」という重みを求めます。危機感を持つべきは流入の数字ではなく、貴社の言葉から「意志」が消えていくことです。

変化を恐れる必要はありません。AIを強力なパートナーとして使いこなし、同時に「AIには踏み込めない聖域」を貴社のコンテンツの中に作り上げること。それが、2026年以降のデジタルマーケティングにおける唯一の勝利のロードマップです。

AI時代を勝ち抜くブランドを、共に創る。ブルースクレイ・ジャパンのSEOコンサルティング

数々の既存記事で触れてきた通り、AI環境下のSEOは技術的な最適化（How）だけでは決して成功しません。貴社がAIに無視されない「実体（エンティティ）」となり、ユーザーから指名される「ブランド」へと進化する（Being）必要があります。

ブルースクレイ・ジャパンのSEOコンサルティングは、単なる順位対策やテクニカルSEOの支援に留まりません。

「成果につながらないSEOは意味がない」と、創業当時から事業インパクトを考えたSEOコンサルティングをしてきたブルースクレイ・ジャパンだからこそ、AI時代にあったSEO・LLMO対策のご支援が可能です。

貴社のブランドが持つ「真の価値」を、AI時代に最大化しませんか？ まずは、お気軽にお問い合わせください。現状のブランドとしての強みと課題を可視化しましょう。

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これまでのように、PV数を稼ぐために「正しい情報を素早くまとめる」だけのメディア運営は、もはやAIの養分になるリスクさえ孕んでいます。しかし、この変化はメディアの本質的な価値、つまり「専門性」や「信頼性」を収益に変える絶好の機会でもあります。

本記事では、PV至上主義というミッションを維持しつつ、AIに情報を奪われずに「自社サイトへ呼び込む」ための3つの新基準を提示します。

加速するゼロクリック検索とメディアサイトへの影響

なぜ今、メディアの「PV獲得」が困難になっているのか

従来のSEOは、ユーザーの疑問に対して「正解」を素早く提示することが正義でした。しかし、その「正解（事実や定義）」を提示する役割は、今やGoogleのAIが担っています。ユーザーはわざわざWebサイトをクリックしなくても、検索画面上で知りたい情報を得られるようになったのです。

この変化により、一般的な用語解説やニュースの要約を主軸としてきたメディアは、急激な流入減少に直面しています。

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PV至上主義の再定義｜「情報の提示」から「クリックさせる理由」の創出へ

AIに引用されて終わるメディア、自社サイトに呼び込めるメディアの差

AIはWeb上の膨大な情報を学習し、整理して出力します。もし、あなたの記事が「どこにでもある事実」の羅列であれば、AIにそのエッセンスを吸い取られ（引用され）、ユーザーがサイトを訪れる理由は消滅します。

これからのメディアに必要なのは、「AIの要約だけでは満足できない、その先にある情報」を提示することです。「何が起きたか」という事実（Fact）ではなく、「それが何を意味するのか」という解釈（Insight）を提供できるかどうかが、クリックの分水嶺となります。

AI時代を生き抜く「マネタイズと流入維持」の新基準

メディアがPVを維持し、ビジネスとして成立させるための「3つの新基準」を提示します。

① 一次情報の「解釈」と「有料会員化」

一次情報（独自調査や取材結果）を出すだけでは、AIに要約されて終わりです。重要なのは、その一次情報に基づいた 「専門家による解釈」を付加することです。

「データによればAである」という事実の先に、「だから今後の市場はBのように動く。対策はCだ」という独自の視点があるからこそ、ユーザーは続きを読みたくなり、ときには「有料会員」になってでもその知見を得たいと考えます。情報の「希少性」を「専門性」で補強することが、PVと直接課金の鍵となります。

② 「徹底的な実体験」によるPV創出

AIは「一般的な正解」を出すのは得意ですが、「個人的な失敗談」や「生々しい使用感」は語れません。ユーザーが購入を迷っている際、背中を押すのはAIの一般論ではなく、「実際に試してどうだったか」というドロ臭いディテールです。

検索結果（AIO）には乗り切らない、クリックしてでも見たい「実体験」の価値の具体例を業界別に整理しました。

こうした「AIには生成不可能な一次体験」こそが、ユーザーを検索結果から引き剥がし、自社サイト内へ呼び込む最強のフックとなります。

③ 検索依存を脱する「リピート流入」の確立

最も確実なゼロクリック対策は、「検索エンジンを介さないアクセス」を増やすことです。

• SNS・メルマガ： 記事公開時にプッシュ型で通知し、コアなファンを呼び込む。
• 独自アプリ・コミュニティ： ユーザーのホーム画面にアイコンを置いてもらう。

検索流入を「一見さん」で終わらせず、メールアドレスの取得やフォローへと繋げ、自社プラットフォームへ囲い込む仕組みを構築することが、安定したリピート収益を生み出します。

メディアのミッションを完遂する「PV提供者」から「信頼のハブ」へ

これからのメディアの役割は、単に情報を横流しする「PV提供者」ではありません。ユーザーが「このメディアが言うことなら信頼できる」と感じる、「信頼のハブ」になることです。

検索結果画面で満足させないためには、あえて「情報の深み」をチラ見せし、ユーザーの知的好奇心を刺激するライティングも必要になります。ファン化を促進し、ブラウザのブックマークや「指名検索」を増やすことこそが、最も強固なSEO対策となるのです。

ブルースクレイ・ジャパンが支援する「次世代メディア収益化コンサルティング」

メディアを取り巻く環境は、かつてないスピードで変化しています。従来のSEOの延長線上では、AIに飲み込まれるリスクは避けられません。

ブルースクレイ・ジャパンでは、世界基準のSEO知見に基づき、単なる検索順位の向上に留まらない「メディアのビジネスモデル変革」を支援します。

• E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の戦略的コンテンツ制作
• PV減少をカバーするコンバージョン設計とマネタイズ支援
• ユーザーをファン化させるためのコンテンツ・マーケティング支援

AI時代だからこそ輝く、貴社だけの「独自の価値」を共に作り上げ、持続可能なメディア運営を実現します。

まとめ：ゼロクリック時代は、メディアの「真の専門性」が試される時代

ゼロクリック検索の増加は、情報の「質」による選別が始まったことを意味します。 AIに代替されるコンテンツを量産するのではなく、専門的な「解釈」、生々しい「実体験」、そして「ユーザーとの直接的な繋がり」を重視する。この原点回帰こそが、メディアがPVと収益を確保し続けるための唯一の道です。

変化を恐れるのではなく、今こそメディアのあり方を再定義しませんか？

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よくあるカテゴリ構成の落とし穴：ありがちな3つのパターン

企業メディアやオウンドメディアを運用していると、「とりあえず便利そうだから」という理由でカテゴリを決めてしまいがちです。しかし、運用を続けるうちに、次のような構成に陥っているケースをよく見かけます。

• 広すぎるカテゴリ：例「マーケティング」「ビジネス全般」など、何でも入ってしまう
• トピック寄りカテゴリ：例「Instagram事例」「ChatGPT活用」など、特定話題に偏る
• 運用都合のカテゴリ：例「セミナー資料まとめ」「2022年上期」など、内部的な分類基準

このような構成では、ユーザーにとっても検索エンジンにとっても「何のメディアか」が伝わりにくく、評価されづらい状態に陥りがちです。今回ご紹介するのは、まさにこうした状況から抜け出した事例です。

【当社クライアント事例】コンテンツ拡張とともに顕在化したサイト構造の課題

ある企業メディアでは、カテゴリとタグの設計見直しにより、既存コンテンツの検索順位が改善された事例があります。

本章では、その背景にあった構造的な課題と、運用の変化に伴うサイト構成の変遷について紹介します。

当初は注力テーマに絞ったシンプルな構成だった

立ち上げ初期の段階では、運営側が注力するキーワードや商材テーマに沿った記事のみを展開しており、カテゴリ構成もその範囲内で整理されていました。たとえば「内部施策」「外部施策」のように、粒度の揃ったカテゴリ構成が維持されていたため、読者にも検索エンジンにもカテゴリの内容が伝わりやすい、シンプルな構造になっていました。

記事テーマの拡張により、カテゴリの粒度が揃わなくなった

しかし、メディア運営を続ける中で取り扱うテーマが広がり、当初のカテゴリ構成では収まりきらない記事が増えていきました。たとえば、抽象度の高いカテゴリと、特定ツールに特化したカテゴリが同じ階層に並ぶようなケースが発生し、結果としてカテゴリ全体の粒度が揃わなくなっていきました。

施策前に見られたカテゴリ構成の一例

以下は、実際の構成を抽象化したイメージ例です。

• 「Webマーケティング」のように包括的なカテゴリ
• 「新卒採用におけるSNS活用」といったライフイベントに基づいたカテゴリ
• 「リスティング広告の自動入札戦略」など制度・機能に寄ったカテゴリ

このように、カテゴリごとにテーマの粒度や役割がバラついていたことで、「このカテゴリには何が含まれているのか」「なぜこの分類なのか」といった意図がユーザーに伝わりにくくなっていました。また、カテゴリ構成が一貫性を欠いていると、検索エンジンにとってもサイト全体の情報構造が把握しづらくなり、専門性やテーマ性の評価がされにくくなる可能性があります。結果として、ユーザーの理解や回遊性だけでなく、SEOパフォーマンスにも影響を及ぼすリスクがある状態でした。

課題解決のために行った施策：カテゴリ修正とタグ機能の新規追加

前章で述べたように、コンテンツ拡張に伴ってカテゴリ構成が不均一になったことで、サイト全体の構造が把握しづらくなっていました。そこで行ったのが、カテゴリの再設計とタグ機能の導入です。単なる分類の見直しではなく、「検索意図」と「内部構造の明確化」に軸を置いた施策により、SEOパフォーマンスの改善を目指しました。

対策キーワードを意識してカテゴリ構造を修正

従来のカテゴリは、運用上の便宜や情報整理を主な目的として設計されていました。しかし、それではユーザーの検索意図に対する対応力や、検索エンジンへの意味づけが弱くなりがちです。そこで、カテゴリを「検索テーマの軸」として再定義する方針に切り替えました。

再設計にあたっては、以下の観点を重視しました。

• 各カテゴリが「何の検索意図を満たすか」が明確であること
• 重複なく、同一テーマが複数カテゴリに分散しないようにする
• 記事がカテゴリに収まらない場合は、新設ではなくタグで対応する

たとえば、「SNS広告活用術」や「SEOコンテンツ戦略」など、ユーザーが検索するであろうキーワードに近い名称・粒度でカテゴリを再構築しました。

カテゴリでは補いきれないテーマに対応するため、タグ機能を追加

カテゴリを再設計しただけでは、すべての検索意図をカバーするのは困難です。特に、複数のカテゴリにまたがるテーマや、時事的・機能的なトピックは、カテゴリでは収まりきらない場合があります。こうした背景から、新たに「タグ機能」を導入しました。

タグは、以下のような目的で活用されています。

• 関連するキーワード群や切り口を補足する（例：#Instagram、#リード獲得）
• カテゴリを横断する記事同士の関係性を可視化する
• 内部リンク戦略の強化（タグページをハブとして機能させる）

このように、タグを補助的な分類軸として導入することで、柔軟性のあるサイト構造を実現しつつ、ユーザーにも検索エンジンにも情報の意味づけを明確にできるようになりました。

改善後に見られた変化

カテゴリ再設計とタグ機能の導入という構造的な施策を行った結果、コンテンツそのものを大きく変更しなくても、検索パフォーマンスにポジティブな変化が現れました。

既存コラムの検索順位が改善傾向に

サイト構造を見直したあと、既存のコラム記事に対して明らかな順位上昇が確認されました。対策キーワードがカテゴリ名に含まれるようになったことで、検索エンジン側が記事のテーマ性を理解しやすくなったと考えられます。

構造改善だけでも評価が向上したことは、「記事リライト以外の改善策」の存在を示す好例です。

新規・リライト記事が早期に評価されるように

改善後に公開された新規記事やリライト記事が、比較的短期間で検索結果に反映されるようになりました。構造的な明快さと内部リンクの強化により、Googleがテーマの関連性を捉えやすくなったことが一因と見られます。

インデックス速度や安定した順位への到達スピードも向上し、運用面でも成果を実感できるようになりました。

カテゴリ設計で意識した「粒度を揃える」という考え方

カテゴリ構成を見直す際、特に重視したのが「粒度を揃える」という視点です。カテゴリの粒度とは、どの程度の広さや抽象度でテーマを区切るかを指します。粒度にばらつきがあると、ユーザーにも検索エンジンにも混乱を与え、結果として情報の整理が不十分になります。

カテゴリは「検索意図のかたまり」で揃える

カテゴリの設計においては、「検索意図」に基づいた構造を重視しました。たとえば、「SEO対策」や「SNS広告」のように、ある特定のニーズや課題意識をもったユーザーが検索しそうな単位でカテゴリを整理します。

以下は、粒度を揃える際の具体的なポイントです。

• カテゴリごとに、同等の抽象度・網羅性になるよう調整
• 「記事1本分の話題」ではなく、「複数記事で構成できるテーマ」で設定
• 1カテゴリ＝1つの検索テーマ、という明確な関係性を意識

広げすぎないために、タグで柔軟性を持たせる

粒度を揃えるという方針の一方で、カテゴリを過度に細分化してしまうと、今度は構造が複雑化しすぎて管理や運用が難しくなります。その対策として、カテゴリには主軸の役割を持たせ、変動要素や補助的なテーマにはタグで対応する方針を取りました。

このように役割を分担することで、次のようなメリットが得られます。

• カテゴリ：中長期で変わらない「主要なテーマ」の整理軸
• タグ：短期的・横断的な話題や関連性を補完する補助軸

結果として、全体としての情報設計はスリムかつ明快になり、新規記事の追加時にも迷いなく分類できる状態を実現しました。

なぜカテゴリ・タグ設計が検索パフォーマンスに影響したのか

カテゴリ単位で「何について強いサイトか」が伝わるようになった

Googleは、個々のページだけでなく「サイト全体の専門性」を評価する傾向を強めています。その中で、カテゴリはサイトの情報構造を示す重要なシグナルです。カテゴリが検索意図ごとに整理されていることで、検索エンジンに対して「このサイトは◯◯というテーマに強い」と明確に伝えることが可能になります。

再設計後は、カテゴリページ自体も検索結果に表示されやすくなり、トピッククラスタリングの効果も期待できる構造となりました。

タグによってコンテンツ同士の文脈が補強された

タグは、カテゴリでは拾いきれない文脈をつなぐハブとして機能します。以下のような点で、タグの活用はSEO評価にも好影響を与えます。

• 内部リンク構造の強化によるクローラビリティの向上
• 関連性の高いコンテンツ同士の意味づけの強化
• ユーザーの回遊性向上によるエンゲージメント指標の改善

このような構造は、Googleが重視するE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の評価にも寄与すると考えられます。

まとめ：構造設計の見直しが、コンテンツの価値を引き出す

コンテンツマーケティングやSEO施策において、「記事の質を高める」ことに焦点が当たりがちですが、本事例から得られる学びは、構造設計の見直しがコンテンツの価値そのものを底上げし得るという点にあります。

カテゴリやタグといった情報設計の最適化は、検索エンジンにもユーザーにも、コンテンツの意味を正確に伝えるための「評価の土台」となるのです。

もし、

• 「自社メディアの構造が最適かどうか判断できない」
• 「どこから手をつければよいかわからない」

と感じている場合は、まず構造設計の棚卸しから始めてみてはいかがでしょうか。

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でも、もしGoogle自身が、自社サイトで自らのルールをうっかり破ってしまったら？ …信じてください、本当にそんなことが起きるんです。

SEOdin（エス・イ・オーディン）って一体何？

SEOと北欧神話の「オーディン」を掛け合わせた造語です。分かります？えっ、ダサい？…まあ、それはさておき。

私たちは最近、Chrome拡張機能の「SEOdin ページアナライザー」をアップデートしました。手前味噌ですが、訪問したあらゆるウェブページを即座に分析してくれる、頼れる相棒です。構造化データやcanonical、そして今回の主役である「hreflang」リンクなどのテクニカルSEO要素をチェックします。

拡張機能のダウンロードはこちらです。

developers.google.com をチェックしてみた

ウェブの世界を分析（という名の拡張機能テスト）する旅の途中、私は超お馴染みのサイトにSEOdinを向けてみることにしました。そう、Google Developers（https://developers.google.com/）です。ご存知、SEO（や、その他のもっと重要なこと）の「正しいやり方」を私たちに教えてくれる、あの聖地です。

…ん？おや？ https://developers.google.com/?hl=es-419 はステータスコード「200 OK」を返していますが、「このリンクのhreflang国コードは無効です」と表示されているではありませんか。

「このリンクのhreflang国コードは無効です」

おかしいな、私のコードが間違っているのかも？ ドキュメントを確認してみましょう…。

幸運なことに、SEOとソフトウェア開発の世界において、まさに「それはバグではなく仕様です」と言える状況でした。

ラテンアメリカの皆さんごめんなさい、「es-419」は禁止です

問題のルールは、まさにそのドキュメントのページに明記されています。

「ISO 639-1形式の言語コード、およびISO 3166-1 Alpha 2形式の地域コードのみがサポートされます。es-419など、これらの標準に含まれないその他のコードはサポートされません。」

つまり、「es-419」は使っちゃダメ。hreflangコードとしてサポートされていないからです。

しかし、なんてことでしょう。SEOdinが指摘したのは、「このコードはサポートされていません」と説明しているGoogle自身のサイトが、まさにそのサポートされていないコードを使っているという事実でした。

グローバルSEOの難しさ

ここはひとつ、高笑いしておきましょう。あのGoogleでさえSEOには苦労しているようです（もしGoogleの中の人がこれを読んでいたら、ぜひご連絡を。お手伝いしますよ ）。

マニュアルを書いた本人たちでさえ、こうした細かいディテールを見落としてしまう。それほどSEOは複雑で、ミスが起きやすいものなのです。

真面目な話をすると、ここには2つの重要なポイントがあります：

1. SEO、特に多言語展開は過酷である hreflang設定などは、とりわけ厄介なことで知られています。標準を作った張本人が滑ってしまうなら、誰にだってミスは起こり得ます。
2. あなたにはブルースクレイ・ジャパンという味方と、SEOdinという無料ツールがある これこそが、私たちの拡張機能の見せ所です。人間がコードをざっと眺めただけでは、es-419のような小さな「サポート外タグ」は見落としてしまうかもしれません。しかし、この拡張機能はページのコードを公式ルールセットと冷徹に照らし合わせます。隠れた問題を見つけるための、テクニカルな「安全網」なのです。

あ、これが無料って言いましたっけ？

ウェブ界の巨人が犯した、ちょっとした「うっかり」を楽しんでいただけたでしょうか。 もし、あなた自身のサイトをピカピカに保ち、Googleでさえやってしまうような恥ずかしい（そして時にはサイトに致命傷を与える）ミスを避けたいなら、今すぐ「SEOdin ページアナライザー」をダウンロードしてスキャンを始めてみてください。

もし、より本格的で深いSEOのサポートが必要な場合は、いつでも私たちにご相談を。

それでは、引き続き良いサイト運営を！

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本記事では、LLMO対策の基本から、SEO・GEOとの違い、支援会社10社の比較、KPI設計や会社選びのポイントまでを網羅的に解説。「どの会社に依頼すべきか？」「成果はどう評価すればいいのか？」といった疑問にも答えます。

生成AI時代に備えた広報・情報戦略の第一歩として、ぜひご活用ください。

LLMO対策とは？基本の理解と背景

LLMOって何？定義と基本

LLMOとは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、生成AI、特にChatGPTなどの大規模言語モデルに対して自社の情報が適切に認識・活用されるように最適化する取り組みを指します。従来のSEOが「検索エンジンに情報を届ける」ことを目的としていたのに対し、LLMOは「生成AIに情報を学習・反映させる」ことに重きが置かれているのが特徴です。

生成AIは、単にWeb上にある情報をクローリングするのではなく、「学習済みのデータ」や「直近のインデックス情報」から回答を生成します。そのため、生成AIが参考にしやすい形での情報整備や、構造化データの提供、ドキュメントの最適化などが求められるのがLLMOの本質です。

たとえば、「自社名」や「サービス名」で生成AIが正確な説明をできるか？「競合と比較してどんな違いがあるか」といった質問にAIがどのように答えるかは、LLMOの取り組み次第で変わってきます。

なぜ今LLMO対策が企業に求められるのか

LLMO対策が注目される背景には、生成AIの爆発的な普及があります。今や多くのユーザーがGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGeminiなどのAIに直接質問を投げかけ、情報収集をしています。このトレンドは「検索エンジンからAIエンジンへ」というユーザー行動の変化を意味し、企業としても「AIに正確に理解される情報設計」が新たなマーケティング課題になっています。

加えて、生成AIは従来の検索エンジンよりも、文脈や意図を深く理解しようとする特性があります。そのため、従来のSEOで通用していた「キーワードの埋め込み」や「外部リンク獲得」だけでは不十分になってきています。

今後は、生成AIが情報のゲートキーパーになる世界がさらに進むと予測されており、いち早くLLMO対策に取り組むことで、企業のプレゼンス強化や競合優位性の確保につながります。

LLMO対策とSEO・AIO・GEOの違い

SEOとの違い：ユーザーとAIの両方を意識

SEO（検索エンジン最適化）は、GoogleやBingなどの検索エンジンで自社コンテンツを上位表示させるための施策ですが、LLMOは「生成AIに正確に学習・認識させること」を目的とした対策です。

SEOはあくまで「検索結果画面」をターゲットにしているのに対し、LLMOは「AIの出力結果そのもの」が対象になります。つまり、生成AIの回答内で自社情報がどう引用されるか、どう説明されるかをコントロールすることが重要になるのです。

SEOでは順位や流入数が成果指標になりますが、LLMOでは「AIにおける露出率」「生成文中のブランド言及率」などが指標となります。

AIO（AI Optimization）との関係性

AIOは「AIに最適化されたコンテンツ制作」や「AI活用全般の最適化」を意味する広義の言葉であり、LLMOはその一部、または特化領域と捉えることができます。

たとえばAIOでは、AIを使って記事を作成したり、業務効率化に活用するなど多岐にわたる意味を持ちますが、LLMOは「AIが外部情報をどう取り込むか」にフォーカスしている点が特徴です。

つまり、AIOはAIを使う側、LLMOはAIに使われる情報をどう整備するか、という違いがあります。

GEO（Generative Engine Optimization）との違い

GEO（生成エンジン最適化）は、ChatGPTやBard（現・Gemini）などの生成AIが提供する「回答文そのもの」に対して最適化を行う施策です。GEOはLLMOの目的と近い概念であり、実際には非常に重なる部分もあります。

ただしGEOはよりUIや検索体験（例：AI検索の上位に表示されるような情報構造）に注目する傾向があり、LLMOはより「モデルがどう情報を学習・生成するか」というデータ設計や構造化、ファインチューニング寄りの領域に焦点を当てています。

簡単にまとめると以下のような関係になります。

AIとSEOの新時代について、以下の記事で詳しく説明していますので、合わせてご覧ください。

AIとSEOの新時代「SEO 2.1」──AI時代のSEO戦略とは？検索エンジン最適化はどこへ向かう？AI対策についても紹介！

検索の世界は、AIの登場によって大きく姿を変えようとしています。かつては「キーワードを最適化して順位を上げる」ことが目的だったSEOも、いまやAIが情報を要約し.....

LLMO対策会社の支援内容

主な支援内容一覧（現状分析／AI活用設計／SEO連携など）

LLMO対策の支援内容は多岐にわたりますが、主に以下の3ステップに分類されます。

LLMO対策会社の比較・紹介

LLMO対策会社比較表：主要10社のサービスと特徴一覧

以下は、国内でLLMO対策に取り組んでいる代表的な企業10社の比較表です。SEO、AI活用、コンテンツ戦略など、それぞれに強みが異なるため、自社の目的に合った会社選びの参考にしてください。

※2026年4月時点の各サイト各社公式サイトに掲載されている情報を基に作成しています

ブルースクレイ・ジャパン

概要・特徴

ブルースクレイジャパンは、米国発のSEOコンサルティング会社の日本法人で、検索エンジンに強い構造設計と生成AI時代に対応した情報最適化に注力しています。Google黎明期からのSEO技術をベースに、最新のAI最適化まで幅広く対応できるのが強みです。

特に、単なるテクニカル支援にとどまらず、クライアントのビジネスモデルや業界構造の理解にも力を入れており、生成AIにおける適切な情報伝達のための“戦略的なコンテンツ設計”を実現します。

LLMO対策では、ビジネス理解・現状診断・改善提案・効果検証まで、一貫したプロセスでの支援が可能です。

LLMO対策サービス内容

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

CINC

概要・特徴

CINCは、2014年から約12年にわたって、SEOやWebマーケティング支援をしています。独自開発の分析ツール「Keywordmap」を活用した精度の高い分析をベースに、AIに認識されやすい情報構造やコンテンツ戦略を構築します。

特に、LLMOではAIの情報取得プロセスを可視化し、改善につなげるアプローチが特徴です。

LLMO対策サービス内容

• 現状分析（AIO表示状況、AIクローラー対策状況など）
• GEO診断
• 課題定義
• 施策立案（内部/外部対策、コンテンツ作成）
• 効果測定（レポーティングと改善案の提示）
• 施策実行（記事コンテンツの作成、実装指示書など）

費用目安

• 無料診断サービス
• 有料診断サービス：要問い合わせ

会社情報

ナイル株式会社

概要・特徴

ナイルは、SEO支援を中心としたコンテンツマーケティングに強い企業で、累計2000社以上の間^毛ティング支援実績があります。LLMO対策においては、AIに適切に読み取られやすい構造の整備や、コンテンツの再設計を含む中長期視点のコンテンツ施策を提案しています。

BtoB／BtoC問わず幅広い業界に対応できる柔軟さと、コンテンツ品質へのこだわりが魅力です。

LLMO対策サービス内容

• 引用調査
• SEO・LLMOの内部技術調査
• SEO・LLMO、キーワード戦略立案
• サイト解析/KPI設定
• 施策の実装支援
• 改善提案/効果検証
• 定期レポート/定例報告会

費用目安

• LLMO＋SEOコンサルティング：50万円～

会社情報

Speee

概要・特徴

Speeeは、大手企業を中心に戦略的なデジタルマーケティング支援を提供している企業で、DX支援やデータ活用にも強みがあります。SEO領域で培った豊富な知見に加え、近年は生成AI時代に対応した情報設計・最適化にも注力しており、LLMO対策においてもAI専門チームがサポートし、コンサルティングから実行支援まで幅広く対応しています。

特に、AI専門チームはアナリストを約50名要した研究部門を持ち、AI研究体制にも力を入れています。

LLMO対策サービス内容

• AIインパクトの計測・分析
• 費用対効果に基づいた戦略設計
• 専門チームによる実装支援
• レポーティングと次の一手

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

デジタルアイデンティティ

概要・特徴

デジタルアイデンティティは、SEO、広告運用、Web制作などをワンストップで提供するデジタルマーケティング会社です。UI/UX設計からSEO、データ分析までを一気通貫で支援できる点が強みで、Webサイトの構造設計に精通していることから、LLMO対策との相性も高いといえます。

特に、AIによる影響の可視化から一次情報を提供するためのアンケート調査、データ整理などもオプションで対応しています。

LLMO対策サービス内容

• AI OverviewsによるCTR変化分析
• KPI設計、施策提案
• 施策実施サポート（内部構造、コンテンツ改修など）

費用目安

• LLMO/AIO/AI Overviews対策：60万円～

会社情報

LANY

概要・特徴

LANYは、SEOコンサルティングやSNSコンサルティング、コンテンツやサイト制作など幅広くWebマーケティングに関連する支援をしている企業です。

LLMO対策においても、SEOの知見と実績に基づき戦略立てを行い、AIに「選ばれる」ための本質的な基盤構築を支援しています。

LLMO対策サービス内容

• プロンプト調査
• 課題抽出、対策案の洗い出し、ロードマップ作成
• モニタリングダッシュボード作成

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

Faber Company

概要・特徴

ファベルカンパニーは、SEO支援ツール「MIERUCA（ミエルカ）」の開発・提供で知られる企業で、SEOに強いコンテンツマーケティングを軸とした支援が特徴です。自社ツールを活用した分析や改善提案に加え、LLMOやGEOに対応した生成AI時代のSEO対策にもいち早く取り組んでいます。

1,000以上のSEOやABテスト実績を持つ実務家チームがChatGPTやGeminiなどの生成AIに選ばれやすいコンテンツ構造をリサーチします。

LLMO対策サービス内容

• AI流入解析
• GEO露出診断
• 露出GAP分析

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

メディアリーチ

概要・特徴

メディアリーチは、SEOを軸としたメディアグロース支援を専門とする企業で、自社メディア運営のノウハウを活かした実践的なマーケティング支援に定評があります。

LLMO対策においては、生成AI流入分析、ブランド推奨率調査、施策管理表等のLLMOの調査・分析から実行支援のアウトプットを提供しています。

LLMO対策サービス内容

• 生成AI向け構造化コンテンツ設計
• ナレッジべ0姿コンテンツの構築
• E-E-A-T強化施策
• AI引用状況・流入経路のモニタリング

費用目安

• LLMO診断：30万円～（スポット）
• LLMOコンサルティング：30万円～/月

会社情報

Hakuhodo DY ONE

概要・特徴

株式会社Hakuhodo DY ONEは、デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社（DAC）と株式会社アイレップの2社を統合し、2024年4月に設立されました。広告・データ・クリエイティブを統合した総合的なマーケティング支援を行っています。

また、博報堂アイ・スタジオとの強力な連携体制を構築しており、戦略立案（AIOコンサルティング）から最終的なサイト制作・実装まで、一気通貫での支援が可能です。

LLMO対策サービス内容

• AI検索上でのスコアリング
• 上位サイト/ページの傾向調査
• 施策の提案、実行支援、モニタリング

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

株式会社アドカル

概要・特徴

株式会社アドカルは、生成AI時代の言語戦略パートナーとして、企業の生成AI活用とAI最適化支援の両面からコンサルティングを行う専門企業です。特に、「AIに引用・参照されるための情報設計（LLMO）」と「AIをどう業務に活用するか（LLM活用）」の両輪で支援する点が大きな特徴です。

LLMO対策サービス内容

• AI別の個別対策
• LLMO診断
• コンテンツ最適化

費用目安

• 要問い合わせ

会社情報

LLMO対策会社の費用相場

LLMO対策を代理店に依頼する倍の費用相場は、スポットプラン（診断など）が30万円～、コンサルティングプランも30万円～です。

それぞれ対策会社によって、提供内容が異なるため費用についてもばらつきがあります。どのような目的で、どのようなアウトプットがあるのか確認することをおすすめします。

会社選びで失敗しない4つのポイント（選び方）

① SEO対策の導入実績があるか

LLMOは比較的新しい概念であり、目に見える成果が明確に出るまでに時間がかかる施策です。また、生成AIがどのように情報を学習し、出力に反映するかはブラックボックスであるため、数値的・可視的な「成果」を確実に見せることが難しい領域でもあります。

また、GoogleのAI Overviewsにおける露出は、数値でのトラッキングが不可能であり、確認は基本的に“目視”に限られます。こうした特性上、LLMOの成果を「この施策で露出が増えました」と明言することは難しく、過剰に事例をアピールしている企業には注意が必要です。定量的な裏付けがないまま、成果を演出しているケースも考えられます。

一方で、長年SEO領域で成果を出してきた実績のある企業は、LLMOでも信頼できるパートナーである可能性が高いと言えます。なぜなら、LLMOの本質は「構造化された情報設計」「ユーザーと機械（AI）の両方に伝わるコンテンツ設計」であり、これはまさにSEOで求められてきた能力そのものだからです。

LLMO支援会社を選ぶ際は、

• SEO支援の実績が豊富であるか
• 自社の業界に近い案件を支援したことがあるか
• 施策の過程や考え方に一貫性があるか

といった観点から、“成果そのものよりも、積み上げてきた支援ノウハウや思想”を重視するのが良いでしょう。

② 顧客理解力（ヒアリング・課題把握の質）

LLMO対策は、単なるSEOテクニックではなく、自社の情報を「どう生成AIに伝えるか」を設計するコミュニケーション施策でもあります。よって、支援会社に求められるのは「課題の正確な理解」と「文脈を踏まえた提案力」です。

初回のヒアリングで次のような対応が見られるかチェックしましょう。

• 事業モデルやターゲットの理解に努めているか
• 現状のAI露出状況を事前に調査してくれているか
• 課題に対して型どおりではなく、カスタマイズされた提案があるか

質問の質や提案資料の切り口から、支援会社の本質的な理解力が見えてきます。

③ コミュニケーションと体制連携力

LLMO対策は、コンテンツ・技術・戦略が絡み合うため、複数の担当者や部署との連携が必要になるケースもあります。そのため、社内外のコミュニケーションが円滑に取れるか、プロジェクト推進力があるかも重要なポイントです。

• 担当者のレスポンスや柔軟性
• 要件の言語化能力（複雑な内容をわかりやすく整理できるか）
• 自社の体制やフローに合わせた対応力

プロジェクト成功には、信頼できる「外部の一員」として動けるパートナーが欠かせません。

④ サービス内容が明示されているか

LLMO対策は企業ごとにやるべきことが異なるため、支援会社のサービス範囲や対応内容が明確に記載されているかを確認しましょう。

以下のような項目がしっかり説明されていれば安心です。

• 対応可能な施策の具体例（FAQ設計、構造化支援、GEO対応など）
• どこまでが支援対象か（設計のみ／実行支援までなど）
• 提供資料・成果物の例

内容が不透明なまま契約してしまうと、「期待と違った」「成果が見えにくい」といったトラブルにつながるリスクがあります。

LLMO対策におけるKPI・成果の考え方

LLMO対策における成果の考え方

LLMO（Large Language Model Optimization）の成果は、従来のSEOのように「検索順位」や「検索流入数」では測れません。生成AIが出力するコンテンツの性質上、“AIにどう扱われているか”という新しい評価軸が必要になります。

そのため、LLMO対策においては、数値で明確に成果を測るのではなく、“意味のある変化”を観察し、中長期的に評価していく姿勢が重要です。

中長期的に見るべき変化の指標

AIによる露出や理解の変化は、数週間・数ヶ月で可視化されるものではありません。少しずつ社内の情報設計や発信が整ってくることで、AIからの認識や引用にも変化が出てきます。

以下のような項目は、LLMO対策が「正しく機能しているか」を判断するためのモニタリング項目として活用できます。

• ChatGPTやGeminiにおける自社名・製品名の登場頻度
• AIによる回答の正確性や文脈の一致度
• FAQやナレッジページの構造的な整備とアクセス状況
• UGC（ユーザー生成コンテンツ）や外部サイトでの言及数

KPIは“計測可能なもの”から設定する

一方で、社内報告やプロジェクト評価の場面では、定量的な成果をKPIとして設定する必要がある場合もあります。LLMO単体では直接的に測定できないものの、間接的な効果を反映する指標をKPIとして設定することは可能です。

以下のようなKPIは、AI露出が高まることで「ユーザー行動に変化が生じたか」を測る視点で有効です。

• ブランド名や製品名の検索ボリュームの増加 　→ 生成AIで知ったユーザーが、自社を気になり、改めて検索する動きが増えることを想定

• ナレッジコンテンツの表示回数やクリック率（CTR） 　　→ AI Overviewsなどに引用された際に、クリックされる可能性のある情報資産として評価

• 生成AI経由のセッション数やCV数 　　→ ChatGPTやGeminiに引用され、URL経由で流入・行動に繋がったケースを推定

これらはLLMOに限定した効果ではないものの、AI施策と並行して変化が起きていれば、「正しい方向に進んでいる」ことを示すサインになります。

成果を“数値”で測るより、意味ある変化に目を向ける

LLMO対策は、SEOや広告のようにすぐ数値に出る施策ではなく、生成AI時代において自社の情報がどう扱われるかを整える“長期的な基盤づくり”です。

LLMO対策会社へ依頼前に確認すべき質問リスト（注意点）

LLMO対策は、従来のSEOや広告施策とは異なり、“正解がひとつではない領域”です。そのため、依頼先と自社の間で「何を目指すのか」「どのように取り組むのか」という認識を事前に揃えておくことが、プロジェクト成功の鍵となります。

ここでは、LLMO対策を外部パートナーに依頼する前に確認しておくべき重要な質問項目をまとめました。

1. 成果の定義・可視化指標について

• 成果は何をもって判断するのか？（KPIの範囲・モニタリング指標）
• KPIはどのように設計されているか？
• ChatGPTやGeminiでの出力チェックはどの程度行うのか？
• AI Overviewsへの対応は可能か？ それとも対象外か？

⇒ 「数字」よりも「方向性の変化」を見たいのか、「定量的な報告」が必要かを共有しておくことで、評価軸のズレを防げます。

2. プロジェクト立ち上げの流れ

• 初期に何を整えるのか？（戦略設計／既存コンテンツ分析／出力診断など）
• ヒアリングや現状分析にかかる期間と内容は？
• スポット支援 or 月額継続支援か？
• 自社の体制やワークフローに合わせた柔軟な提案が可能か？

⇒ 「どこから始めるのが最適か」を見極め、段階的なステップを事前に理解しておくとスムーズです。

3. チーム体制・役割分担の確認

• コンサル・技術・コンテンツ制作など、誰が何を担当するのか？
• 自社内のどの部署が関与すべきか？（マーケティング／広報／CX など）
• 進行管理はどちら側が主導するのか？
• コミュニケーション方法・頻度の想定は？

⇒ 社内外の役割が不明確なまま進むと、意思決定や成果創出に時間がかかってしまいます。

4. リスクと対応方針の擦り合わせ

• AIに誤情報が掲載されていた場合の対処はどうするか？
• 引用されない、成果が見えない時の対応は？
• 想定よりリソースが割けない場合の対応策はあるか？

⇒ “うまくいかない可能性”も前提に、事前にリスクと向き合っておくことで、柔軟な運用が可能になります。

これらの質問は、契約前の確認事項としてだけでなく、「信頼できるパートナーかどうか」を見極める視点としても有効です。

あいまいな部分を残さず、共通認識を持って進めることが、LLMOという新しい領域で成果を出すための第一歩です。

よくある質問（FAQ）

LLMOは新しい概念であり、まだ情報が少ない分、導入検討時に「どこから始めればいいのか」「何を期待できるのか」といった疑問を抱く方も多いはずです。 ここでは、実際によく聞かれる質問とその回答をQ&A形式で整理しました。

Q1. LLMO対策はどのタイミングで始めるべきですか？

A. 情報発信をしているすべての企業にとって「今」が適切なタイミングです。

生成AIはすでにWeb上の情報をベースにユーザーに回答を提供しています。つまり、自社が何も対策していない状態でも、何らかの「イメージ」や「情報」がAI上に形成されている可能性があります。 「誤解される前に正しく伝える」ことが重要であり、SEOやコンテンツ発信に力を入れている企業こそ、早期のLLMO対策が効果的です。

Q2. 成果が出るまでにどれくらいかかりますか？

A. 一般的には、効果が見え始めるまでに半年～1年程度かかります。

AIにおける情報の認識や出力傾向の変化は、即座には起こりません。構造化された情報がWeb上に蓄積され、それをAIが学習・出力に反映するには時間がかかるため、中長期での取り組みが前提となります。

ただし、ChatGPTの出力改善やFAQ整備など、社内での“情報の見える化”による効果は比較的早期に実感できるケースもあります。

Q3. 社内リソースが限られている場合でも依頼できますか？

A. はい。スモールスタートや段階的な支援を行っている会社も多くあります。

LLMO対策は、必ずしも一気にすべての施策を実行する必要はありません。 FAQページの整備や、生成AI上での自社情報の現状確認など、小規模な取り組みから始めることで、現状に合わせた負担の少ないスタートが可能です。

支援会社によっては、調査・戦略立案だけをスポットで依頼することもできます。

Q4. SEO会社とLLMO対策会社の違いは何ですか？

A. LLMOはSEOの延長線にありますが、“AIを前提とした情報設計”が必要です。

従来のSEOは「Googleの検索順位」を対象としていましたが、LLMOは「生成AIがどう出力するか」を前提にした設計が求められます。 そのため、コンテンツの構造やFAQの整備、言語の整え方など、より文脈を意識した支援が必要になります。

SEO会社でもLLMOに対応しているところもあれば、生成AI特化の知見を持つ会社と連携しているケースもあります。支援範囲や専門性を事前に確認するのがおすすめです。

まとめ

LLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AIが情報源となる今、企業にとって欠かせない施策となりつつあります。 自社の情報がAIに正しく扱われるためには、SEOで培われた情報設計の力と、AI時代に対応したコンテンツ戦略が必要です。

本記事では、以下の点を解説しました。

• LLMOとSEO・GEOの違い
• LLMO支援会社の比較と特徴
• KPI・成果の捉え方（数値だけでなく意味ある変化を評価）
• 依頼前に確認すべき質問リスト

LLMOの成果はすぐに数値で見えるものではありません。だからこそ、継続的に改善に伴走してくれるパートナー選びが重要です。

今後の生成AI時代に備え、自社に合った支援会社を選定し、早めの一歩を踏み出しょう。

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同時に、E-E-A-Tの中でも「経験（Experience）」の重要性が際立ち、UX・被リンク・著者性・一次情報といった信頼性の構成要素が、AIや検索アルゴリズムに評価される形もより明確になりました。

そして、2026年に向けては、SEOの評価軸や社内における立ち位置そのものも変化していくことが予想されます。GEO（Generative Engine Optimization）やSOV（Share of Voice）といった新しい可視性戦略、CVR・LTV・CACといった事業指標へのKPI転換、さらにSEOチームを「収益チーム」として再定義する視点など、SEOの本質が見直されつつあります。

本コラムでは、2025年の実務的な変化を振り返りながら、2026年のSEO戦略の再設計に必要な視点を整理します。後半の展望部分では、米Bruce Clay氏が提言する内容（How to Justify Your SEO Budget in 2026）も参考に、AI時代におけるSEOの“見える化”と“収益貢献”の捉え方について掘り下げます。

AIが当たり前になる今、検索の本質は何か、SEOの役割はどう再定義されるべきか──2026年に向けた戦略構築のヒントとしてお読みいただければ幸いです。

第一の変化：検索経路の多様化がもたらしたコンテンツ戦略の再編

2025年の検索環境では、ユーザーの行動が一層多様化し、従来の「検索 → クリック → 情報取得」という直線的な流れが大きく変わりました。AIによる要約表示が一般化したことで、“ゼロクリック検索”が増え、同時に「AIで概要 → 追加検索 → 比較・検討 → コンバージョン」といった深掘り検索の動線が明確になっています。

ゼロクリックと深掘り検索の二極化

GoogleのAI Overviewsによって、検索結果ページで必要な情報が完結してしまうケースが増えました。特にFAQ系や定義、初歩的な情報では、ユーザーがリンク先にアクセスすることなく、ページ上のAI回答だけで満足する場面が増えています。

一方で、商品の比較や専門的な情報収集など、ユーザーの意思決定に関わる場面では、AIで概要を把握した後に、複数の検索や比較を重ねる行動が定着しました。つまり、SEO施策においても「最初の検索で表示される」こと以上に、「深掘りされる価値ある情報を持っているか」が問われるようになったのです。

AI Overviews（AIO）でSEOはどう変わる？クリック率への影響や今すぐ知っておきたい最新の対策方法

2024年、Google検索に新たに搭載された「AI Overviews（エーアイ・オーバービュー）」機能が、検索体験とSEOの在り方に大きな変化をもたらしてい.....

AIに理解される論理構造の重要性

この検索行動の変化により、AIに引用されやすい文章構造が求められるようになりました。特に、以下のようなポイントが評価されています。

• 箇条書きや結論ファーストの構成
• 定義文やステップ解説などの明快な論理構造
• 読者だけでなくAIにも意味が伝わる表現

Schema.orgの構造化データよりも、「意味が正確に伝わる文章の書き方」が評価に直結する傾向が強まりました。AI Overviewsへの表示対策については以下の記事で詳しく説明していますので、合わせてご覧ください。

一次情報・独自データが競争優位に

AIは一般的な知識やネット上の集約情報をベースに要約を行うため、独自性のないコンテンツは表示されてもクリックされにくい傾向が顕著になっています。逆に、「体験談」「実測値」「社内の調査結果」など、AIが生成できない一次情報や現場の知見は差別化要素となり、結果的にSEOでも上位表示されやすくなりました。

2025年は、検索経路がAIを含む多層的なプロセスへと進化し、“情報の深さと独自性”を備えたコンテンツだけが選ばれる時代へと本格的に突入した年と言えるでしょう。

第二の変化：E-E-A-Tの中で“経験（Experience）”が突出した年

2025年のSEO領域では、Googleが提唱するE-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）のうち、「Experience（実体験）」の重要性が群を抜いて高まった年でした。特に、YMYL（Your Money or Your Life）ジャンルにおいては、単なる知識や解説だけでは信頼されず、「誰が、どのように体験したのか」という具体的な経験の証拠が評価に直結するようになっています。

E-E-A-T攻略法！SEOに与える影響やGoogle評価基準、YMYLとの関係性まで徹底解説

検索エンジン最適化（SEO）において、ただキーワードを並べるだけでは通用しなくなりました。今、重要なのは「経験」「専門性」「権威性」「信頼性」、すなわちE-E-.....

実体験ベースのコンテンツが検索評価を左右

Googleのアルゴリズムは、「信頼できる人の生の声」を高く評価する方向にシフトしています。たとえば医療、美容、金融、法律といったYMYL領域では、実際にそのサービスを利用したレビューや、体験に基づいたプロセスの記述が、単なるまとめ記事よりもはるかに上位に表示される傾向が強まりました。

企業が自社サービスを紹介する場合も、ユーザーの声や担当者の視点を組み込んだ“現場感のある記事”が、SEOとコンバージョンの両面で有効となっています。

著者の信用性が「読む理由」になる時代へ

もう一つの大きな変化が、著者情報の明示が信頼の判断軸として強く作用するようになったことです。匿名性の高いサイトや、誰が書いたか分からない記事は信頼性が低く見なされ、順位でも不利になるケースが増加しました。

実名、顔写真、専門的な経歴、SNSでの発信など、著者自身のパーソナリティや専門性を明示することが、「その人の話だから読む」という動機付けに直結しています。つまり、記事単体ではなく、「誰がその記事を書いたのか」がコンテンツの価値を決定づけているのです。

透明性のある情報開示が信頼の新基準に

AI時代では、フェイク情報や“なりすまし”のリスクも高まり、ユーザーはますます「出典や根拠」に敏感になっています。2025年は、次のような透明性を確保する取り組みがSEOでも評価されるようになりました。

• 情報ソースの明示（データの出典、引用元のリンク）
• 調査方法や使用ツールの開示
• レビュー掲載の基準やポリシーの記載

こうした透明性の高さは、検索エンジンだけでなく、ユーザーからの信頼構築にも直結します。2025年はまさに、「信頼されるための証拠をどう示すか」がコンテンツ評価の鍵を握る年だったと言えるでしょう。

第三の変化：UX改善がSEOの勝敗に“間接的に”影響する構造が鮮明に

ユーザー体験（UX）の質がSEOに影響を与える構造は、以前から語られてきましたが、2025年はその“間接的な影響”がより明確に認識された年でした。特に、Core Web Vitals（CWV）のような技術指標の存在を前提としつつも、「ユーザーが使いやすいと感じるかどうか」そのものが、検索パフォーマンスに波及する構造が強調されるようになっています。

技術的UXの最低ラインが大幅に引き上がった

表示速度やインタラクティブ性、レイアウトの安定性といった技術的UX（いわゆるCWV）は、2025年には“順位を上げる要因”というよりも、「悪ければ離脱を招き、結果としてSEO上で不利になる要因」として強く認識されました。

つまり、UXの技術的基準は“あって当たり前”であり、それを満たせないとユーザー行動の悪化によって検索評価にもマイナスに働くという構造が一般化しています。

モバイルでの“目的達成のしやすさ”が差を生む

単なるレスポンシブ対応ではなく、スマートフォンで「比較しやすい」「入力しやすい」「離脱しにくい」導線設計が、コンバージョン率だけでなく検索評価にも影響するケースが増えました。

特にYMYL領域では、フォーム設計やFAQ導線など、“次の一手”を迷わず選べる体験設計が、ユーザー満足度の向上＝検索パフォーマンス向上につながる構造が浸透しています。

アクセシビリティ対応が企業評価とSEOをつなぐ

アクセシビリティ改善の取り組みは、2025年に大企業を中心に一気に進みました。 背景には、国内外の法規制（例：ウェブアクセシビリティ基盤委員会のJIS改定）やCSRの一環としての対応意識がありましたが、結果的に「誰でも使いやすいサイト」はユーザーの離脱を防ぎ、ブランド信頼性とSEO双方に間接貢献する形となりました。

特に画像のalt属性、キーボード操作の対応、読み上げ機能などが整っていることで、ユニバーサルな設計＝“安心できるサイト”という評価が蓄積されるようになっています。

アクセス解析で“改善すべきUX”を特定する力が求められる

UX改善がSEO成果に影響する構造は、直接的ではなく「ユーザー行動を通じた間接的な評価」です。そのため、どのUX要素を優先的に改善すべきかを判断する“可視化のツール”としてアクセス解析の重要性が再認識されています。

たとえば、Google Analytics 4（GA4）やヒートマップツールを活用すれば、

• ページごとの離脱率・滞在時間
• クリックされない導線や未読の要素
• ファーストビューでの直帰傾向
• モバイルユーザーの動線詰まり

など、ユーザーが「なぜそのページでアクションに至らなかったか」という課題を、定量的かつ視覚的に把握できます。

UXは改善しても成果が“間接的”にしか見えない分、アクセス解析によって現状を数値化し、仮説を立て、改善サイクルを回すことがより重要になってきました。特に、AI時代のSEOではユーザー行動と検索評価の“整合性”が強く意識されるようになっているため、SEOチームがアクセス解析を積極的に活用する姿勢が問われています。

2025年の結論：AI時代でも変わらなかった“検索の本質”

AIが検索結果に深く組み込まれた2025年。しかし、どれほどテクノロジーが進化しても、検索において根本的に変わらなかった“本質”が存在します。それは、「ユーザーの意図を深く理解し、最も信頼できる形で応えるコンテンツが選ばれる」というシンプルな原則です。

ユーザー意図を満たす“深度と信頼性”がカギ

検索体験の入り口にAIが介在するようになったことで、概要レベルの情報は誰でも得られるようになりました。だからこそ、「その先を知りたい」ユーザーのニーズを満たすコンテンツの価値が際立ちました。

たとえば以下のようなコンテンツは、2025年を通じて高く評価され続けました。

• AI要約にも使われやすい、構造化された情報
• 複数製品やサービスを公平に比較・検証した記事
• 専門家や実体験者による、現場感のある解説

これらに共通していたのは、「ユーザーが知りたいことを一歩踏み込んで、かつ信頼できるかたちで伝えている」という点です。検索結果の構成がどれだけ変わっても、“検索の本質はユーザー意図の理解にある”という事実は揺らぎませんでした。

SEOは“集客戦術”から“事業戦略”へと進化

もう一つの重要な変化は、SEOの役割そのものが広がったことです。以前は「検索順位を上げる」「流入数を増やす」といった集客目的が中心でしたが、2025年はUX設計・ブランド戦略・信頼性構築を含む包括的な取り組みとして捉える企業が増加しました。

この変化により、SEO担当者は単なるマーケティング担当ではなく、事業成長を支える“戦略参謀”としての役割を担うようになっています。社内での連携範囲も、エンジニア、UI/UXチーム、カスタマーサポートなど多岐に渡るようになり、SEOが企業活動の“核”の一部として統合されつつあります。

2026年への展望：可視性と事業価値に基づくSEOへ

AIが検索体験の中核を担うようになった今、SEOは単なる流入施策を超えて、“事業価値を支える戦略”へと進化しています。2026年に向けては、検索順位やトラフィックといった従来のKPIだけでなく、可視性の広がりとビジネスへの貢献をどう可視化するかが問われるようになります。

SERP全体を俯瞰した「可視性戦略」が必須に

Googleの検索結果は今や、青いリンクだけではありません。AI Overviews、ナレッジパネル、動画、ローカル結果、他の人はこちらも質問、画像カルーセルなど、多面的な露出の場が拡大しています。

この状況では、「特定のキーワードで何位か」ではなく、検索市場全体における“自社の存在感”（＝Share of Voice：SOV）を定量的に把握し、改善していくことが求められます。

また、信頼性を示す被リンクの“質と文脈”も、AIに引用されやすいかどうか、SERPに載るかどうかに影響を与えるため、従来以上に戦略的に捉える必要があります。

SEOのKPIは“マーケティング指標”から“事業指標”へ

SEOの評価軸は、経営層の意思決定に耐えうる形へと進化しています。以下のような指標が、従来のKPIに代わって注目されるようになってきました。

このようなKPIを使って、SEO施策の事業価値を“見える化”できることが、担当者に求められます。

SEOは“資産”であり、投資効果は複利で積み上がる

Bruce Clay氏が強調するように、SEOコンテンツは広告と違い、公開後も価値を積み上げ続ける「資産」です。

“SEO content is an asset, not an expense. It compounds over time like interest.”

これは経営層にSEOの価値を説明する上で非常に有効な考え方です。たとえば、ある記事が自然流入を生み出し続け、被リンクを獲得し、さらにAIの引用対象になれば、単発のROIを超える“複利的な効果”が得られます。

広告が「都度払うレンタル型」だとすれば、SEOは「長期運用型の資産運用」であり、投資対効果が時間とともに拡大していく特性を持っています。

競合が動いている今、投資しないことが最大のリスクに

2026年は、SEOを「やる・やらない」のフェーズではなく、「どこまで戦略的に組み込むか」が問われる年です。

競合他社も、AI時代のSERPでの可視性を高めようとSEOに本格投資しています。このような状況で自社がSEO投資を止めれば、徐々に検索市場でのシェアを奪われ、“見つけられない存在”になっていく可能性があります。

つまり、SEOへの投資は“攻め”であると同時に、ブランドの存在価値を維持する“守り”の意味も持つようになっているのです。

GEO（Generative Engine Optimization）という新たな視点

2026年のSEOを語る上で、「GEO（Generative Engine Optimization）」という言葉にも注目が集まっています。これは、生成AIによる検索結果（たとえばAI Overviews）において、自社コンテンツが引用・参照されやすくなるよう最適化するアプローチです。

本記事で紹介してきた「一次情報の提供」「著者情報の明示」「論理的構造」「被リンクによる信頼性の強化」などは、まさにGEOにおける実践要素に該当します。 つまり、従来のSEOに加え、AIに読み取られ・信頼され・引用される設計が、今後の可視性戦略のカギを握るのです。

SEOチームは「収益チーム」として再定義される

SEOはもはや、マーケティングの一部ではなく、事業成長のドライバーです。 Bruce Clay氏が言うように、SEO担当者は「ただの最適化係」ではなく、収益を生むチームとして社内での役割が再定義されていくべき存在です。

“Think of SEO as a revenue-generating team. It’s not just a cost center.”

SEOチームが“費用”ではなく“収益の源泉”として認識されるためには、KPIの翻訳力（マーケ→経営指標）と、成果の可視化（数値＋ストーリー）がカギになります。

まとめ

2025年は、AIの普及によって検索体験そのものが大きく進化した年でした。クリックされない検索結果の増加や、体験・一次情報の重視、UXと信頼性の関係性など、SEOの実務に直結する変化が次々と明らかになりました。

2026年に向けては、GEOやSOVといった新たな可視性の評価軸や、CVR・LTV・CACなど事業KPIとの連携がますます重要になります。SEOはもはや集客の手段ではなく、事業価値を最大化する戦略の一部として再定義されつつあるのです。

AIが当たり前となった今こそ、ユーザーの意図に寄り添い、信頼される情報を届ける姿勢が、長期的に成果を生む鍵になります。
本記事が、2026年のSEOをどう設計するかを考えるヒントになれば幸いです。

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本記事は、Bruce Clay Inc.のブログ記事「How Google’s AI Overviews Are Changing Click Behavior and SEO Metrics」を参考に、ブルースクレイ・ジャパンにて意訳・再構成したものです。

新時代のSEO「SEO2.1」については以下の記事で詳しく説明しています。合わせてご覧ください。

AIとSEOの新時代「SEO 2.1」──AI時代のSEO戦略とは？検索エンジン最適化はどこへ向かう？AI対策についても紹介！

検索の世界は、AIの登場によって大きく姿を変えようとしています。かつては「キーワードを最適化して順位を上げる」ことが目的だったSEOも、いまやAIが情報を要約し.....

AI Overviews（AIO）時代の到来がSEOに与えるインパクトとは？

一見すると便利なこの機能ですが、実はユーザーのクリック行動や、サイト運営者にとってのSEO戦略にまで深刻な影響を及ぼしていることが明らかになってきました。特に、クリック率（CTR）の変化、インプレッションの質、Googleが提供するサーチコンソールのデータの見方など、今までの常識が通用しなくなりつつあります。

AI Overviewsとは？GoogleのAIO機能の仕組みと目的

「AI Overviews（AIO）」とは、Googleが導入した検索機能で、ユーザーの検索クエリに対して、生成AIが複数の情報ソースを統合し、自動で回答を要約表示する仕組みです。以前は「SGE（Search Generative Experience）」として実験的に展開されていましたが、2024年以降正式に導入され、2025年には本格的に検索体験の中核となりつつあります。

AI Overviews（AIO）のインパクト：月間15億インプレッション

2025年第1四半期のデータによれば、AI Overviewsは月間15億インプレッションを記録しており、これはそれだけの回数、検索結果の最上部にAI生成の要約が表示されているということです。 ユーザーが情報を「クリックして取りに行く」のではなく、「Googleが提示する要約を読む」スタイルに移行している兆候だと言えるでしょう。

参考：Google’s AI Overviews Reach 1.5 Billion Monthly Users

Google関係者の解説「AI Overviews（AIO）の目的は“先回り”」

2025年3月に開催された「Google Search Central Live NYC」にて、GoogleのDanny Sullivan氏はAI Overviewsの意図について次のように語っています。

• ユーザーが次に知りたくなることを先回りして提示する設計
  AI Overviews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します。

• 検索順位よりも「要約との関連性」を重視
  AI Overviews内に表示されるリンクは、従来の検索順位とは無関係です。ランキングが高くても、要約との関係性が薄いページは表示されません。

• 視点の多様性を優先し、冗長な情報を避けるよう設計されている

• 高品質で専門性の高いコンテンツは引き続き評価される
  Sullivan氏は、「SEOの基本原則は今も変わっていない」と強調しており、特定の質問に明確に答えているページ、専門性を示せるコンテンツはAIO内でも目立つ傾向があると述べています。

参考：Google Search Central Live NYC: Insights On SEO For AI Overviews

これからのSEOで求められる視点

このように、AI Overviewsとは「ユーザーが質問する前に答える」ことを目的とした検索の進化形です。SEO担当者にとって重要なのは、「単に検索クエリに一致するコンテンツ」を作るのではなく、検索意図の先回り、信頼性、専門性、視点の多様性といった新たな基準を意識したコンテンツ制作です。

AIOの世界では、「検索結果に表示されたかどうか」ではなく、「AIに選ばれる情報かどうか」が新たな勝負の分かれ目になってきています。

AI Overviews（AIO）によるクリック率（CTR）への影響

GoogleがAIOを正式に導入して以降、検索結果におけるユーザーのクリック行動（CTR）は大きく変化しています。従来のSEOでは「検索順位を上げる」ことがアクセス増加に直結していましたが、AIOの登場によってその前提が崩れつつあります。

ファーストビューを占拠するAI Overviews（AIO）

AIOは検索結果の最上部に表示され、スマートフォンではスクロールしないとオーガニック検索結果が見えないケースも珍しくありません。そのため、従来ならクリックされていたはずの1位〜3位のページも、「要約を読んで満足する」ユーザーによってスルーされる状況が起きています。

「CTRが下がる」は一面的な見方？

確かに、AIOは検索結果内で直接回答を表示するため、ユーザーがリンクをクリックせずに満足するケースが増えています。しかし、すべての業界・検索クエリにおいてクリックが減少しているわけではありません。

たとえば、Advanced Web Rankingが実施した2024年Q4の調査では、以下のような傾向が報告されています。

CTRが低下した領域（主に情報検索クエリ）

• 「what」「when」「how」などの情報収集系キーワードでは、AIOが表示された際、上位4位までの上位サイトでCTRが合計7.31ポイント低下
• 特にデスクトップ検索で顕著に影響が見られる

CTRが逆に上昇した業界も

一方で、同調査では以下のような業種・分野でCTRが上昇している事例も確認されました。

• 法律・政治分野：CTRが7.39ポイント上昇、検索需要も68.66％増加
• 教育分野：トップ結果のCTRが約6％上昇

これは、ユーザーがより専門的で深い情報を必要とするクエリに対しては、AIOの要約を見た上で、出典元を確認するクリック行動が促進されている可能性を示唆しています。

日本市場でも初めて自然検索クリック減少の影響を確認

この「自然検索クリックの減少」は海外だけでなく、日本市場でも確認され始めています。

Ahrefsが2025年12月のデータを基に行った分析によると、AI Overviews（AIによる概要）が表示される検索結果では、検索1位ページのクリック率（CTR）が日本でも約37.8%低下していることが明らかになりました。グローバルでは約58%の低下が確認されており、日本は現時点ではそれより小さいものの、今後AI Overviewsの表示範囲が拡大するにつれて、自然検索のクリック減少がさらに進む可能性が指摘されています。

ユーザーの「検証行動」がCTRを押し上げることも

さらに、TrustRadiusの調査によると、B2Bの購買担当者の90％が、AIOに表示された情報を確認するために出典元のリンクをクリックすると回答しています。これは、「生成AIの要約をそのまま鵜呑みにせず、自分で裏取りをしたい」というニーズが一定層に存在することを裏付けています。

この傾向は特に以下のような場面で強まります。

• 高額な意思決定を伴うB2Bサービス選定
• 医療・法律など専門性の高い情報を扱うシーン
• 複数の視点や証拠が必要な分野（例：政治、教育、学術など）

反対にゼロクリックが増えているケースも

一方で、Semrushが2025年5月に実施したAIO調査では、AIOが表示されるキーワードは「ゼロクリック」の傾向が顕著に高まっているという結果も出ています。この傾向は特に定義・概要・事実ベースの簡潔な質問に多く見られ、要約だけで完結してしまう検索クエリに対しては、クリックが発生しづらいことを示唆しています。

CTRは「絶対指標」ではなくなった

AIO時代のSEOでは、「クリック率が高い or 低い」だけでは評価を下すことができません。検索クエリの意図（インテント）や業種の特性、そしてユーザーの行動心理によって、AIOが与える影響は大きく異なるのです。

さらに、Googleは業界別やクエリ別のAIO影響データを詳細には公開しておらず、Web担当者やマーケターは自社サイトのパフォーマンスを独自に計測・分析していく必要があります。

参考：Google hypes AI Overviews, refuses to answer CTR question

AI Overviews（AIO）対策としてのSEO戦略とは？

「SEOは終わった」と言われることもありますが、Google Search Central Live NYCでDanny Sullivan氏が明言したように、SEOは今もなお重要です。ただし、AIOが表示されるようになったことで、「やるべきこと」や「測るべきこと」が少しずつ変わってきているのは確かです。

この章では、AIO時代における新しいSEO戦略と、注目すべき新たな指標について紹介します。

1. 従来の指標では成果を測りきれない

AIOによって検索体験が変化したことで、「順位が上がったのにクリックが減った」という現象が起こるようになりました。これは、AIOによって情報が要約され、ユーザーがリンク先にアクセスしなくても疑問を解消できてしまうからです。

そのため、従来のCTRやセッション数だけでは、もはやコンテンツの効果を正確に評価できない場合もあります。重要なのは、「検索での表示＝ブランディング効果」や「認知拡大」といった新しい評価軸を導入することです。

2. ユーザー理解から始まるコンテンツ戦略

AIOに選ばれるには、ユーザーの本質的な課題を捉えたコンテンツ設計が欠かせません。そのためにはまず、マーケティングの基本に立ち返り、「誰の、どんな悩みを解決するのか」を明確にすることが重要です。

実践ポイント

• ペルソナ設計や検索意図分析を通じて、ユーザーの「知りたいこと」を具体化
• 表面的な情報ではなく、独自の視点や実体験を含む深いコンテンツを構築する
• 専門家の知見や、実際のデータ・事例を取り入れて信頼性を高める

AIOは、単に「キーワードが入っているページ」ではなく、ユーザーに価値ある答えを提供するページを優先して引用します。

3. 構造とフォーマットで「AIに理解されやすく」する

AIOが情報を抽出する際には、ページの構造やマークアップも大きな影響を与えます。GoogleのAIがあなたのコンテンツを正確に理解できるようにするためには、情報の整理と明確な構造化が不可欠です。

対策の例

• 見出し（h2・h3）を適切に配置し、情報の流れを明示
• 箇条書き・表・ステップ形式など、視覚的に整理されたコンテンツを活用
• 構造化データ（Schema.org）を活用し、FAQ、How-to、製品情報などに対応
• セマンティックHTML（strong、section、articleなど）で文脈を明確にする

こうした施策により、AIOが自社のコンテンツをより正確に理解・引用できるようになります。

4. AIOでの「可視性」をトラッキングする

AIOによってクリックが発生しない場合でも、AIに回答として引用されたという事実そのものが「認知効果」を生む可能性があります。

まずは観察から

• AIOで自社サイトが表示されたかどうか、検索結果を手動で確認する
• 出典元として掲載された場合は、ブランド認知や専門性のアピールにつながる
• 現時点では明確なトラッキング手段はないため、SERPを観察・記録することが重要

5. Google-Extendedの利用判断も重要

Googleは、生成AI（例：Gemini）による要約に自社のコンテンツが使用されるかどうかをコントロールできる 「Google-Extended」という仕組みを提供しています。

これは、AIの訓練・要約に自社の情報を使わせたくない場合に活用できますが、同時にAIOに引用されるチャンスを失うことにもつながる可能性があります。

したがって、

• 自社のブランド戦略や情報公開方針
• AIOへの露出による利点とリスク

を天秤にかけながら、Google-Extendedタグの適用有無を戦略的に判断する必要があります。

6. AIOでも上位表示されているページが有利

AIOに表示されるリンクは、必ずしも従来の検索順位に従っているわけではありません。しかし、実際の調査によると、上位表示されているページの方が引用されやすいというデータもあります。

たとえば、Rich Sanger氏とAuthoritasによる調査では、

• AIOに引用されるリンクの約46％は、通常の検索結果で上位10位以内にある
• 上位20位までに入っているページが、引用される確率が大きく高まる

AI Overviews（AIO）時代の検索体験とSEOの未来

AIOが検索結果に本格的に導入されたことで、Google検索の役割そのものが大きく変わりつつあります。従来の「検索 情報を探す クリック」というプロセスから、「検索 AIOが要約して答える」というプロセスへの移行が進行中です。

この変化は、ユーザーの検索体験を大きく進化させる一方で、SEOにおける考え方や戦略も根本から見直す必要があります。

「10個の青いリンク」から「1つの要約」へ

従来の検索は、検索結果ページ（SERP）に複数のリンクが並び、ユーザーが自分で情報を取捨選択してクリックする形式が基本でした。しかしAIOの導入によって、検索画面の最上部にGoogle自身が生成した回答の要約が表示されるようになり、ユーザーはクリックせずに情報を得るケースが増えています。

つまり、今や 「答えが1つにまとまって提示される」検索へと進化しているのです。この変化により、次のような未来像が現実のものとなりつつあります。

• 検索体験は“調べる”から“教えてもらう”へ
• SEOは“順位争い”から“要約される価値の提供”へ
• クリックされなくても“印象を残す”ことが評価される時代へ

ユーザー体験重視の流れがより一層加速する

Googleは以前から、ユーザー中心の検索体験を追求する方向に進んでおり、AIOの登場はその流れを一段と強化するものです。たとえば以下のような価値を持つコンテンツは、AIOでも選ばれやすいと考えられます。

• 複数の視点をバランスよく紹介している
• 初心者にも理解しやすいように配慮されている
• 情報の正確性が高く、根拠や出典が明確に示されている
• 検索意図に対して包括的かつ深掘りしている

今後は、「検索キーワードへの最適化」ではなく、「ユーザーの問題解決への最適化」が重要な評価軸になっていくでしょう。

今後の展望：検索とAIの融合はさらに進む

Googleは今後も、Geminiのような高度な生成AIと検索の融合を深めていくと見られています。 その中で、検索結果におけるAIOの表示機会や精度はさらに増すでしょう。

また、今後の動向としては、

• パーソナライズされたAIO要約
• 対話型AIとの連携（検索 会話へ）
• コンテンツ作成と検索体験のさらなる近接化

といった変化も起こると予想され、SEOとコンテンツ制作の境界はますます曖昧になっていくでしょう。

検索におけるAIの役割は、「情報を探す手段」から「情報を届ける主体」へと移行しています。 この大きな変化に対応するためには、私たちも “AIに選ばれる情報”をどう作るかという視点に立って、コンテンツを見直していく必要があります。

AI Overviews（AIO）時代のSEOで最も重要なのは「信頼される情報づくり」

Googleの検索体験は、AIOの登場によって大きく変わりつつあります。 ユーザーは従来のようにリンクをクリックして情報を探すのではなく、検索した瞬間にAIによる要約で答えを得るというスタイルへと移行しています。

この変化により、私たちがこれまで「常識」としてきたSEOの考え方も、大きな見直しが必要になっています。

AI Overviews（AIO）に関するよくある質問

AI Overviews（AIO）の使い方は？

AIOは、特別な設定なしでGoogle検索に表示される機能です。ユーザーが検索キーワードを入力すると、Googleが自動的に複数の情報を統合し、生成AIによる要約を検索結果の最上部に表示します。
現在のところ、表示・非表示をユーザー側で切り替える機能はなく、対象となるクエリや検索条件に応じて自動的に表示される仕組みです。

AIOとSGEの違いは何ですか？

AIO（AI Overviews）は、以前Googleが提供していた実験機能「SGE（Search Generative Experience）」の正式版にあたります。SGEはベータテスト的に提供されていた生成AIによる検索要約機能で、AIOはそれを正式にリリースしたものです。

自分のサイトがAI Overviewsに表示されているか確認する方法は？

現時点では、Google Search ConsoleではAIOへの表示データを確認する手段は提供されていません。そのため、確認方法としては以下のような手動チェックが有効です。

• 特定のキーワードでGoogle検索を行い、AIOの要約に自社サイトが引用されているかを目視で確認する
• ブランド名や商品名など、自社固有のキーワードでの表示を継続的にモニタリングする
• 表示された場合は、スクリーンショットなどで記録し、社内共有・分析に活用する

今後、GoogleがAIOの表示データをSearch Consoleなどで提供する可能性もあるため、公式のアップデートにも注目しておくとよいでしょう。

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