近年、Googleの検索体験は大きく変化し、ユーザーが求める答えをより早く、より的確に届ける「AIO（AI Overviews）」が注目されています。AIOは、従来の検索結果ページ（SERPs）とは異なり、検索クエリに対してAIが要約した情報を画面上部に表示するという仕組みです。この変化は、SEOにおいても「順位を上げる」以上に、「AIに選ばれるコンテンツであるか」が問われる時代の到来を意味します。
本記事では、Googleコアアップデート2025で進化したAIOの仕組みや評価軸をふまえ、企業サイトが今後どのような情報設計を目指すべきかを深掘りします。構造化データ、一次情報、専門性・信頼性といった要素をどのように統合し、ナレッジグラフに接続される形で設計すべきか。生成AIと共存する未来に向けた、SEO戦略の新たな指針を提示します。
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目次 |
AIOとは何か？仕組みとSEOへの影響
AIO（AI Overviews）は、Google検索における次世代機能の一つであり、生成AIによってクエリに応じた要約コンテンツを検索結果の冒頭に自動生成・表示する機能です。従来の検索結果と異なり、ユーザーが検索を通じてたどり着く前に、AIが最適な答えを導き出すという検索行動の変革を意味しています。
AIOの導入により、SEOの文脈では「上位表示されること」以上に「AIOで引用・要約されること」が重要視されるようになりました。特に、Googleが構築するナレッジグラフとの関連性や、構造化データ、ファクトベースの情報設計などが評価軸として浮上しています。以下では、AIOの表示ロジックと従来のSEO評価軸との違いを明確にし、今後の最適化戦略を読み解いていきます。
AI Overviewsの表示ロジックと登場背景
AI Overviewsの表示ロジックは、「多様なソースからの信頼性が高い情報を抽出・統合し、ユーザーのクエリ意図に応じた最適な要約を提示する」というものです。この仕組みは、検索エンジンがただのリンク集ではなく、「知識エンジン」として進化していることを物語っています。
背景には、ユーザーが「何を知りたいのか」を深く理解し、検索から回答までの距離を最小限に縮めることが求められるという、UX視点の進化があります。特に、ゼロクリック検索が急増する中で、AIOはユーザー満足度の高い「解答生成」を担うインターフェースとなっており、ここに引用されることは、従来の検索順位を超えた「存在証明」にも等しいインパクトを持ちます。
従来のSEO評価軸との違い
従来のSEOでは、タイトル・hタグ・キーワード密度・外部リンクの質・モバイル対応・表示速度などが主な評価基準でした。しかし、AIO時代のSEOでは、以下のような新たな基準が台頭しています：
- 構造化データとスキーママークアップの整備：AIが理解しやすい文脈構造の提示
- エンティティベースの記述：固有名詞や関連する情報がナレッジグラフに紐づく形で記述されていること
- 一次情報と体験ベースの情報：独自の観察や実績、現場からのデータが含まれていること
- 信頼性の高い出典とファクトベースの裏付け：引用元の明示や、専門機関からの情報を活用していること
これらは、従来のアルゴリズムでは評価しきれなかった「意味のある文脈」「信頼できる証拠」「統合された知識」の部分であり、生成AIの活用において不可欠な視点となります。次章では、こうしたAIOに選ばれるための情報構造の最適化について掘り下げていきます。
AIOに掲載されるコンテンツの共通点
AI Overviewsで表示されるコンテンツにはいくつかの共通点があります。それは単なるキーワード最適化ではなく、文脈の一貫性や構造の明快さ、そして人間の問いに応える信頼性のある情報としての成立性です。
AIOに取り上げられるコンテンツは、単に情報が豊富なだけでは足りません。「誰が書いたか（著者情報）」「どんなエビデンスに基づくか（出典・実績）」「なぜその情報が信頼できるのか（E-E-A-T）」を明示し、かつユーザーが“今まさに求めている文脈”にフィットしている必要があります。
さらに、AIOでは各セクションごとの構造が明確であることも選出条件の一つです。見出しごとのテーマが一貫し、冗長な装飾を排した簡潔な文体で要点を整理しているコンテンツが優遇されやすくなっています。
構造化データとコンテンツの整合性
AIOで情報が取り上げられるか否かは、コンテンツの構造と意味論的なマークアップの整合性が鍵を握ります。とくに、構造化データ（schema.org）を適切に用いることにより、Googleのナレッジグラフに情報が認識されやすくなり、AI Overviewsの候補となりやすくなります。
以下のような対応が推奨されます。
- FAQPageやHowToのschemaを正しくマークアップしているか
- Articleにおいて、author・datePublished・headlineなどの基本プロパティが明確に構造化されているか
- @typeにおけるエンティティ（例：Organization, Person）がナレッジパネルと一致しているか
これらのマークアップは単なるSEO対策ではなく、Googleが「意味のある文脈」で理解しやすい情報設計を施すことそのものであり、AIOでの表示可否に直結します。
一次情報の提示と専門性・権威性の見せ方
生成AIは、多くの情報の中から出典性・信頼性・オリジナリティの高い情報を優先して抽出します。そのためAIOに選ばれるためには、「一次情報」が明確に表現されているかが重要です。
次のようなポイントが評価されます。
- 自社の観察・調査・アンケート・実績などに基づいた独自情報があるか
- 医師・研究者・専門家などのE-E-A-Tが強い人物が書いたと明示されているか
- 専門ページへの内部リンクや、実績ページ・ホワイトペーパーなどの補完資料があるか
Googleは信頼性の高い「誰が言っているか」「どこで実証されているか」をAIO判断基準にしています。つまり、エンティティの正当性が証明される一次情報が、AIに評価されやすいのです。
冗長さを避けた要約性・簡潔性の工夫
AIOに選ばれるためには、「簡潔で文脈が明快な回答」を短く提供できているかが問われます。特に冒頭300文字以内で、検索意図に即したファクトがまとまっている構成が望まれます。
以下の点が実務上の最適化ポイントです。
- 各セクションの冒頭に要点があるか（インバーテッドピラミッド型）
- 専門用語は説明付きで使い、主語・述語・目的語を明確に
- 見出しと内容が一致しているか（hタグ設計の整合性）
「このページが一言で言いたいことは何か」をAIが即座に把握できる設計にすることで、AIO上で“回答候補”として取り上げられる確率が大幅に向上します。
AIに選ばれるページの設計ルール
AIO（AI Overviews）に表示されるためには、単にSEOライティングの精度を高めるだけでは不十分です。AIがコンテンツを「理解しやすい」状態に整える、すなわち構造的に最適化されたページ設計が求められます。ここで重要となるのが、FAQ構造やマイクロコンテンツ、セクショニングといった「文脈整合性」を担保する設計手法です。
Googleコアアップデート2025では、特にLLMO（Large Language Model Optimization）の視点が強く影響しており、従来のような表面的なマークアップでは対応できません。検索エンジンではなく、「AIアシスタントの理解」を前提とした設計ルールが必要とされています。
FAQ形式やQ&A構造の活用方法
AIOに表示されやすい構造として注目されているのが「FAQ形式」や「Q&A構造」です。特に以下のような点が効果的です：
- 質問がユーザーの検索意図に即している（例：「〇〇とは？」「どうやって使うのか？」）
- 回答が簡潔かつ300文字前後で構成されており、ファクトベースである
- schema.orgのFAQPage構造化データでマークアップされている
この形式を活用することで、Googleは特定の質問とその回答を抽出しやすくなり、AIOの枠内に表示される確率が高まります。
また、AIOでは「簡潔な回答」と「文脈の深さ」を両立することが求められるため、Q&Aの回答部分には、必ず根拠・実例・引用元を含めることが望まれます。
セクショニングとマイクロコンテンツの考え方
LLMO時代のSEOでは、ページ全体の構造的整合性が問われます。その中核となるのが「セクショニング（見出し構造）」と「マイクロコンテンツの最適化」です。
- h2 > h3 > h4の階層が論理的で、1セクション1トピックが徹底されている
- セクションごとの冒頭に要点を記載し、読み飛ばしにも対応している
- 表・箇条書き・引用を活用し、情報のまとまりがある
たとえば、AIOに表示される「〜とは？」の回答に該当するセクションでは、h3で明確に定義し、その下に要約文・定義・背景・例といった順序で情報を配置します。この形式が、LLMによるセクションスニペット抽出に非常に有効です。
LLMOとの親和性を高める構造整理
AIに選ばれるコンテンツ構造の本質は「LLMO対応設計」にあります。具体的には次のような視点で設計を見直す必要があります：
- エンティティの登場人物や固有名詞が適切に記述され、ナレッジグラフと接続される構造になっている
- セクション間の論理展開に飛躍がなく、意味のつながりが文法・文脈の両面で成立している
- 検索意図ごとにコンテンツを分岐させ、必要な情報にすぐアクセスできる設計（例：アコーディオン型FAQ）
AIOに選ばれるには、SEOを超えた設計視点が必要です。構造の整合性、意味のある分節、マークアップの正確性。これらすべてが統合されたコンテンツだけが、生成AI時代の検索支援に対応できるのです。
GoogleのAIO掲載事例に見る成功パターン
AI Overviews（AIO）は、Googleが提供する生成AIベースの検索体験であり、その掲載対象となるコンテンツには共通した特徴が見られます。特に医療・法律・地域情報といったYMYL（Your Money or Your Life）領域では、従来のSEO評価軸を超えた「信頼性」「要約性」「構造化対応」が不可欠です。ここでは実際の掲載事例をもとに、AIに選ばれるサイトの傾向と、逆算による改善の方向性を探ります。
医療・法律・地域情報サイトの特徴
AIOに頻出するのは、次のような特性を持ったサイトです。
著者情報や監修体制の明示：医療や法律の専門家による執筆、監修を明記している
構造化データの実装：FAQPageやMedicalWebPageなどのSchema.orgタグを活用
FAQ構造・箇条書き・要約表現の多用：AIが理解しやすいセクショニング
たとえば、Googleで「更年期障害 初期症状」と検索すると、2025年7月現在、一般社団法人ヘルスケアネットワークが監修した医療記事がAIOとして表示されます。このページでは、診療科監修、FAQ形式の構造、簡潔な見出し、信頼できるリンク先などが一貫して整備されています。
また、法律関連のキーワードでは、弁護士事務所が運営するWebサイトが多く掲載されており、「Q&A形式」「明確な回答」「一次情報（法令・判例）へのリンク」などが評価対象となっている傾向が強く見られます。
被リンクより“情報の信頼性”が重視される傾向
従来のSEOでは被リンク（バックリンク）の量やドメインオーソリティが重視されていましたが、AIOではナレッジグラフとの親和性や実在する著者・機関との関連性が評価に直結します。
GoogleのSearch Quality Evaluator Guidelines（2023年改訂版）のYMYLセクションでは、「情報の正確性」「専門性」「信頼性」の3点が、医療・金融・法務ジャンルで特に重要であると明記されており、これはAIOの表示基準にも反映されていると考えられます。
参考：Google Search Quality Evaluator Guidelines, Section 4.5 より
このことから、単なる被リンク施策よりも「誰が書いたか」「どの立場から発信しているか」といったE-E-A-Tの文脈が優先されていることが読み取れます。
掲載結果から逆算した改善ポイント
以下の観点から、自社サイトのAIO掲載を目指した最適化が可能です。
- 構造化データ（特にFAQPage、HowTo、WebPage）を導入
- ページ単位でのエンティティ設計（著者・企業・分野）とナレッジグラフとの接続
- 要点を先に提示し、簡潔で誤解のない文章表現を採用
- 一次情報（政府・業界団体・専門機関など）への参照リンクを設置
また、Semrush SensorやAhrefsのAIO対応ツールでは、掲載頻度の高いページの特徴として「簡潔な本文構成」「画像や動画のALTテキスト整備」「見出しと本文の整合性」が共通していることが報告されています。実例をモニタリングしながら、自社サイトを段階的にAIO向けに整備していくことが現実的なアプローチとなるでしょう。
企業サイトが実践すべき最適化ステップ
Googleコアアップデート2025以降、AI Overviews（AIO）を含む検索体験の最適化は、単なるSEO施策の枠を超えて、企業サイト全体の情報設計とブランド信頼性の構築が求められるようになっています。とくに重要なのが、「自社がもつ情報資産をどうナレッジグラフに伝えるか」という視点です。以下では、AIOに対応するために企業サイトが取るべき具体的な最適化ステップを、3つの観点から解説します。
自社独自の「一次データ」とは何か？
AIOやLLMO時代のSEOでは、他社と同じ情報をなぞるのではなく、「自社しか語れない一次情報（First-Party Data）」が決定的な差別化要素になります。
一次データの具体例
- 自社サービスの独自アンケート・顧客調査結果
- 営業現場やサポートから得た「よくある質問」や対応履歴
- 自社ブログやSNSで蓄積された顧客のリアルな声
- プロダクトの導入前後での成果指標や事例
これらは単に文章化するのではなく、コンテキストを持たせて記述することが大切です。たとえば「◯◯の導入後、平均CV率が12.5%→18.2%に向上した」といった数値＋背景情報の組み合わせは、AIOにとって高い評価対象になります。
ナレッジグラフ連携とE-E-A-Tの強化施策
ナレッジグラフとは、GoogleがWeb上の情報を意味づけして整理するためのデータ構造です。AIOに選ばれるには、このナレッジグラフ上で「誰が言っているか」「どの文脈で有用か」が認識されていることが鍵を握ります。
連携施策のポイント
- 組織や人物のスキーマ構造化（"Organization"や"Person"のJSON-LD記述）
- Web上での一貫したプロフィールと実績の整備（SNS、外部記事、登壇歴）
- 被リンクだけでなく、意味的関連性のある参照元（例：業界団体や学会、地方自治体サイト）からの引用
- 著者ページの明示と、実名・顔出し・役職・所属を含んだプロフィールの設置
こうした施策を積み重ねることで、ナレッジグラフ上に"信頼できる発信元"としての地位を確立しやすくなります。
AIO掲載を狙うための記事リライト戦略
既存の記事が検索流入を持っていても、AIOに表示されないケースが増えています。その差は、文脈整合性と構造の最適化、そして"Helpful"なトーンかどうかです。
リライトの視点として有効な要素
- Hタグ構成を問いベース（Q&A）にリフレーム
- 情報が冗長になっていないか、結論→理由→補足の構造に整理
- 実績や一次データの挿入によるE-E-A-T補強
- 構造化データ（HowTo、FAQ、Articleなど）の見直し
とくにAIOでは、FAQ構造やHowTo形式の情報提示を好む傾向があるため、ユーザー行動ログ（GA4やClarityなど）を活用しながら、情報ニーズにフィットする再編集が効果的です。
このように、AIO対応の本質は「機械に選ばれるための構造設計」であると同時に、「人が読みやすく信頼できる文脈設計」の両立が大切です。
まとめ｜AIOとSEOは“別物”ではない
AIOは「AIによるSEO評価の進化系」
AIO（AI Overviews）は、従来のSEOと対立するものではなく、Googleが進化させた“次世代のSEO評価機構”と捉えるのが本質です。特に注目すべきは、従来のランキングアルゴリズムに加えて、AIによる検索文脈の補完・拡張が行われる点です。
これにより、単なるキーワードの一致ではなく、検索意図の背景や文脈に対してどれだけ的確に答えているかが重視されます。事実、Googleが掲げるHelpful Content Systemとも密接に関連し、信頼性・簡潔性・網羅性のある一次情報を持ったコンテンツが、AIOで優先表示される傾向が見られます。
AIOの登場は、単にテクニック的なSEO対策ではなく、より本質的な「情報の意味づけと活用価値の提示」が求められていることの現れです。従来のSEOの延長線上にありながらも、より深い検索体験とコンテンツ価値が試されている段階に来ています。
本質は“情報の文脈化と信頼設計”にある
AIO時代においては、「誰が・何を・どのように」伝えているかという文脈が、評価の基軸になっています。特にE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点での文脈設計と、その裏付けとなる一次データや外部評価（引用、言及、被リンク等）の存在が重要です。
具体的な対策としては、
- FAQ形式で多角的な視点に対応する
- サイト構造をセクショニングし、各セクションごとの意図明確化
- サマリー文で要点を冒頭に明示する
- Schema.orgなど構造化データの活用による意味付け強化
- 実名や所属、引用元などを明示することで信頼の可視化
このように、情報の正しさだけでなく、その伝え方・見せ方・受け取られ方までを含めた設計が、AIO対応＝次世代SEOの核となります。
つまりAIOとは、「AIが高度に文脈を理解した上で、“人間にとって役立つ情報”を再構成する」という検索進化の象徴であり、私たちが今後向き合うべきコンテンツ戦略の方向性を明確に示しています。
●検索評価の進化に打ち勝つためのGoogleコアアップデート2025完全ガイド
| WRITER / Yigg 株式会社ジャリア福岡本社 WEBマーケティング部 WEBコーダー 株式会社ジャリア福岡本社 WEBマーケティング部は、ジャリア社内のSEO、インバウンドマーケティング、MAなどやクライアントのWEB広告運用、SNS広告運用などやWEB制作を担当するチーム。WEBデザイナー、コーダー、ライターの人員で構成されています。広告のことやマーケティング、ブランディング、クリエイティブの分野で社内を横断して活動しているチームです。 |
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