AI検索最適化とは？SEOとの違いと進め方、測り方を解説

AI検索最適化とは、AIによる概要やChatGPTなどのAI検索の回答で、自社が紹介・引用され、正しく説明されるように整える取り組みです。

特別な裏技ではなく、SEOの土台に質問文の設計と回答の計測を足すものと考えると進めやすくなります。本記事では、SEOとの違いや呼び名の整理、進め方と測り方を解説します。

なお、自社がAI検索でどう紹介されているかを知りたい方は、カルテットコミュニケーションズのAIO・LLMOコンサルティングの無料相談もご活用ください。

今のAIでの見え方を一緒に確かめ、SEOや検索広告とあわせた進め方を整理します。

AI検索最適化とは？回答の中での扱いを整える取り組み

検索の入口は、検索結果の一覧だけでなく、AIがまとめた回答にも広がっています。

AI検索最適化は、その回答の中で自社がどう扱われるかを整えるための取り組みです。

意味①｜紹介される・正しく説明される・引用されるの3つを目指す

AIの回答での自社の登場の仕方は、大きく3つに分けられます。

1つ目は、質問への答えの中で社名や商品名が候補として挙がること、2つ目は、料金や拠点などが事実どおりに説明されることです。

3つ目は、回答を裏付けるページとして、自社サイトへのリンクが付くことです。

GoogleのAI機能では、回答と一緒に関連するページへのリンクが表示されるため、そこが新しい入口になります。

AI検索最適化では、紹介・正しい説明・引用の3つのうち、どれを伸ばしたいかを最初に決めましょう。

意味②｜「AI最適化」は別の意味で使われることもある

「AI最適化」という言葉は、AIを使って業務や広告の配信を最適化するという意味で使われることもあります。

本記事で扱うのは、AIに選ばれる側の取り組み、つまりAIの回答の中での自社の見え方を整える意味でのAI検索最適化です。

社内で話すときや外部に相談するときは、どちらの意味かを最初にそろえておくと、話がかみ合いやすくなります。

「AI最適化」と言うときは、AIに選ばれる話か、AIを使う話かを先に確かめましょう。

意味③｜Googleの観点ではSEOであることに変わりはない

Googleは、生成AI機能向けの公式ガイドで、AI検索向けの最適化とSEOの関係を次のように説明しています。

Google 検索の観点から見ると、生成 AI 検索向けに最適化することは、検索エクスペリエンス向けに最適化することであるため、SEO であることに変わりはありません。

引用元：Google検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」

同じガイドでは、Google検索の生成AI機能はコアの検索ランキングと品質のシステムに根ざしているため、SEOのベストプラクティスは引き続き有効だとしています。

SEOと各呼び名の違いは、SEO・AEO/GEO・AIO・LLMOの違いでも詳しく解説しています。

AI検索最適化は、SEOとは別の施策ではなく、SEOの延長として考えましょう。

AI検索最適化の対象になる主なAI検索

AI検索と一口に言っても、サービスごとに情報の集め方と、関係するクローラーの名前が違います。

ここでは、各社の公式ドキュメントで確かめられる範囲で、主なAI検索を整理します。

対象①｜GoogleのAIによる概要とAIモード

GoogleのAIによる概要やAIモードは、Google検索のインデックスから関連するページを取り出し、その情報を確かめながら回答をまとめます。

Googleはこの手法をグラウンディング（検索拡張生成）と説明していて、回答には裏付けとなるページへのリンクが目立つ形で添えられます。

AIによる概要やAIモードで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、スニペットを表示できる状態であることが条件です。

AI モードと AI による概要では、使用するモデルや手法が異なる場合があるため、表示される回答やリンクの内容にも違いがあります。

引用元：Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」

AIによる概要の見え方は、AIO最適化（AI Overview）の解説も参考にしてください。

GoogleのAI機能での見え方は、通常のGoogle検索の評価と地続きだと考えましょう。

対象②｜Geminiアプリ

Geminiアプリは、Googleの検索インデックスのコンテンツを使ってグラウンディングを行うことがあります。

Googleは、Geminiのモデルの学習やGeminiアプリでのグラウンディングにサイトのコンテンツを使わせるかどうかを、robots.txtのGoogle-Extendedで管理できるとしています。

Google-Extended が Google 検索でのサイトの登録に影響したり、Google 検索でのランキング シグナルとして使用されたりすることはありません。

引用元：Google「Google の一般的なクローラー」

Google-Extendedを拒否するかどうかは、Geminiでの扱いを考えて、自社の方針で決めることになります。

Google-Extendedの設定は検索の順位とは別の話として、Geminiでの扱いを基準に判断しましょう。

対象③｜ChatGPTの検索

ChatGPTの検索では、OpenAIの検索用クローラー「OAI-SearchBot」が集めた情報をもとに、回答の中でサイトが表示されます。

To help ensure your site appears in search results, we recommend allowing OAI-SearchBot in your site’s robots.txt file and allowing requests from our published IP ranges below.

引用元：OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」

（和訳：検索結果にサイトが表示されるよう、サイトのrobots.txtでOAI-SearchBotを許可し、下記で公開しているIPアドレスの範囲からのリクエストを許可することをおすすめします。）

モデルの学習用のGPTBotとは名前が分かれていて、学習だけを拒否し、検索には表示されるようにすることもできます。

ChatGPTの検索に出たいなら、OAI-SearchBotを止めていないかを最初に確かめましょう。

対象④｜ClaudeとPerplexityの検索

Anthropicは、Claudeの検索の質を高めるためのClaude-SearchBotと、ユーザーの質問に応じてページを読みに行くClaude-Userを公開しています。

どちらも、止めると検索での見え方が下がるおそれがあると説明されています。

Perplexityも、検索結果にサイトを表示・リンクするためのPerplexityBotを許可するよう勧めています。

このように、Google以外のAI検索では、各社の検索用クローラーがサイトに入れることが出発点になります。

自社の顧客がよく使うAIから順に、クローラーの許可と見え方を確かめましょう。

SEOとAI検索最適化の違い

AI検索最適化はSEOの延長ですが、考え方や測り方にはいくつかの違いがあります。

違いを押さえておくと、SEOの担当者がそのまま取り組めることと、新しく足すことを分けやすくなります。

違い①｜考える単位がキーワードから質問文になる

SEOでは「板金 試作 名古屋」のようなキーワードを単位に考えるのが一般的です。

AI検索では、「名古屋で相談できる板金の試作会社は？」のような文章で質問されることが多くなります。

そのため、AI検索最適化では、紹介されたい質問文（プロンプト）を決めるところから始めます。

Googleは、AIによる概要やAIモードが、1つの質問を関連する複数の検索に分けて調べることがあると説明しています。

狙う質問文と、その周辺で一緒に調べられそうな疑問をセットで考えましょう。

違い②｜目指すのは順位より回答での扱い

SEOでは、検索結果で上位に表示され、クリックされることが主な目標です。

AI検索最適化では、回答の中で紹介されるか、正しく説明されるか、引用されるかが目標になります。

Googleは、AIによる概要が表示される検索結果からのクリックは、サイトに長く滞在する傾向があり、質が高いことが確認されているとしています。

クリックの数だけでなく、回答の中での扱いと、その後の問い合わせまでを目標に置きましょう。

違い③｜結果は聞くたびに変わることがある

検索順位はある程度安定して表示されますが、AIの回答は、聞くたびに言い回しや紹介される会社が変わることがあります。

また、GoogleのAIによる概要は、通常の検索結果に付加価値があるとシステムが判断したときにだけ表示される仕組みです。

1回の結果で一喜一憂せず、同じ質問を何度か入力して傾向を見る必要があります。

AIの回答は、1回ではなく回数と期間で見ることを前提にしましょう。

違い④｜測り方が順位だけではなくなる

SEOでは、Search Consoleの検索パフォーマンスで、順位やクリックを確かめます。

AI検索最適化では、GoogleのAI機能の表示を見る生成 AI パフォーマンス レポートと、Google以外のAIの定点観測を組み合わせます。

測り方は後の章で詳しく紹介します。

SEOの数字に、AIでの表示と定点観測の記録を加えて見ましょう。

共通点｜土台はクロール・一次情報・正しい会社情報

違いがある一方で、土台はSEOと同じです。

AI による概要や AI モードにコンテンツが表示されるための追加の要件はなく、別途特別な最適化を行う必要もありません。

引用元：Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」

同じ文書では、クロールの許可、内部リンク、ページの使いやすさ、構造化データと本文の一致、ビジネスプロフィールの更新など、SEOの基本が挙げられています。

SEOの土台が弱いままAI検索最適化だけを進めても、回答の根拠には選ばれにくいと考えましょう。

AIO・LLMO・GEO・AEOの違い

AI検索最適化には、AIO・LLMO・GEO・AEOなど、いくつもの呼び名があります。

どれも公式に定義が決まった言葉ではなく、使う人によって範囲が少しずつ違います。

呼び名①｜AIO（AI Optimization）

AIOは、AIの回答全般への対策、またはGoogleのAIによる概要（AI Overview）への対策を指して使われることが多い呼び名です。

「AIO ai最適化」「aio ai検索最適化」も検索されていて、AI検索最適化とほぼ同じ意味で使われています。

AIOと言うときは、Googleの機能だけを指すのか、AI全般を指すのかを確かめましょう。

呼び名②｜LLMO（Large Language Model Optimization）

LLMOは、ChatGPTやClaudeなど、大規模言語モデル（LLM）を使うAI全般への対策を指す呼び名です。

Googleの機能に限らず、対話型のAIでの見え方を含めて考えるときに使われます。

詳しくは、LLMO最適化とはの記事で解説しています。

LLMOは、対話型のAIまで含めた広い範囲の呼び名だと押さえておきましょう。

呼び名③｜GEO（Generative Engine Optimization）

GEOは「生成エンジン最適化」の略で、生成AIを使った検索体験での見え方を整える取り組みを指します。

「AEO」は「回答エンジン最適化」、「GEO」は「生成エンジン最適化」の略です。どちらも、AI 検索エクスペリエンスでの視認性の向上に特化した作業を説明するために使用されることがある用語です。

引用元：Google検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」

GEOの考え方は、GEOとはの記事も参考にしてください。

GEOは、生成AIの検索での見え方に焦点を当てた呼び名です。

呼び名④｜AEO（Answer Engine Optimization）

AEOは「回答エンジン最適化」の略で、質問に直接答える仕組みの中で取り上げられるための取り組みを指します。

音声アシスタントや強調スニペットなど、生成AIが広がる前から使われてきた言葉でもあります。

詳しくは、AEOとはの記事で解説しています。

AEOは、質問への直接の答えとして選ばれることに重心を置いた呼び名です。

呼び名⑤｜呼び名より中身の作業で比べる

Googleは、サードパーティの「AEO」や「GEO」のサービスを検討する場合は、サードパーティのSEOアドバイスを評価するためのガイダンスを参考にするよう案内しています。

外部に相談するときは、呼び名ではなく、対象のAI、測る質問の数、含まれる作業の中身で比べましょう。

サービスの名前に惑わされず、何を・どのAIで・どう測るかで比べましょう。

AI検索最適化の進め方5ステップ

AI検索最適化は、見え方を調べてから手を動かし、測って見直すまでを1つの流れにすると進めやすくなります。

ここでは、社内のWeb担当者が進めることを想定して、5つのステップに分けて紹介します。

ステップ①｜今の見え方を調べる

まずは、自社が答えになりそうな質問を、ChatGPTやGoogleのAIモードなどに入力し、今の見え方を調べます。

社名が紹介されるか、説明が事実どおりか、自社サイトが引用されるかを分けて記録します。

競合のどの会社が紹介されているか、どのサイトが引用元になっているかも、あわせて控えておきます。

手を動かす前に、今どう扱われているかを記録して出発点を決めましょう。

ステップ②｜紹介されたい質問を決める

次に、紹介されたい質問を絞り込みます。

弊社（カルテット）は広告運用の会社なので、質問の候補はリスティング広告の検索語句レポートから探すことをおすすめしています。

問い合わせにつながった検索語句を、人がAIに聞く文の形に直すと、成果に近い質問から取り組めます。

営業や問い合わせ窓口に寄せられる質問も、そのまま候補になります。

広告とSEOの組み合わせ方は、リスティング広告とSEOを併用するメリットもご覧ください。

質問は当て推量で増やさず、問い合わせにつながった言葉から選びましょう。

ステップ③｜技術の土台を確かめる

robots.txtやCDN、セキュリティの設定で、Googlebotや各社の検索用クローラーを止めていないかを確かめます。

Search Consoleで、主要なページがインデックスに登録されているかも見ておきます。

構造化データを使っている場合は、ページに表示している内容と一致しているかを確かめます。

Search Consoleの使い方は、Google Search Consoleの解説記事をご覧ください。

どれだけ中身を良くしても、クローラーが入れなければ回答の根拠にはなれません。

ステップ④｜答えになるページを作り直す

決めた質問の答えになるページを選び、周辺の疑問まで答えられるよう、一次情報を足して作り直します。

Googleは、ほかのユーザーがすでに言っていることや、生成AIで簡単に作れる内容を再利用しないよう求めています。

自社の事例、作業の手順、判断の基準、料金の考え方など、現場にしかない情報が一次情報になります。

一方で、質問の言い回しごとにページを量産することは、スパムに関するポリシーの大量生成されたコンテンツの不正使用に当たるとされています。

ページを増やすより、1つのページで質問と周辺の疑問に深く答えましょう。

ステップ⑤｜測って見直す

作り直したら、ステップ①と同じ質問を、同じ条件で入力して変化を確かめます。

紹介されない、説明が古いといった結果が出たら、本文のどこを直すかを決めて、次の作業に回します。

この一巡を、1か月や3か月といった区切りで繰り返していきます。

社内だけで回すのが難しい場合は、AI検索での見え方の診断から相談できるカルテットのAIO・LLMOコンサルティングもご活用ください。

調べる・直す・測るを一巡させ、結果をもとに次に直すページを決めましょう。

AI検索最適化の効果の測り方

AI検索最適化の効果は、1つの数字では測れません。

GoogleのAI機能、Google以外のAI、サイトへの流入と問い合わせの3つを組み合わせて見ます。

測り方①｜Search Consoleの生成 AI パフォーマンス レポートを見る

GoogleのAI機能での見え方は、Search Consoleの生成 AI パフォーマンス レポートで確かめられます。

生成 AI パフォーマンス レポートには、Google 検索の生成 AI 機能におけるサイト パフォーマンスに関するデータが表示されます。

引用元：Search Console ヘルプ「生成 AI パフォーマンス レポート（検索）」

AIによる概要とAIモードでの表示回数の推移や、表示の多いページ、デバイスや国ごとの内訳を確認できます。

ここでの表示回数は、生成AI機能でユーザーにサイトへのリンクが表示された回数を指します。

まずは無料のSearch Consoleで、AI機能に表示されているページをつかみましょう。

測り方②｜Google以外のAIは決めた質問で定点観測する

ChatGPTやClaude、Perplexityでの見え方は、決めた質問を定期的に入力し、結果を記録して比べます。

同じ質問を、同じAI・同じ条件で、決まった回数ずつ入力し、紹介・引用・説明の正しさを分けて記録します。

質問の数が増えてきたら、AIの回答を自動で記録する計測ツールを使うと、手間を減らせます。

質問・回数・記録の形を最初に決め、毎回同じ条件で測りましょう。

測り方③｜AIサービスからの流入と問い合わせを見る

最後に、Googleアナリティクスなどで、AIサービスからの流入と、そこからの問い合わせや購入を確かめます。

Googleも、Search Consoleに加えて、アナリティクスなどでコンバージョンや滞在時間を追うよう勧めています。

紹介や引用が増えても、問い合わせにつながっていなければ、受け皿のページの見直しが必要です。

回答での扱いだけでなく、その先の問い合わせまでを効果として見ましょう。

測り方④｜ツールの数字はGoogleの公式の説明と照らし合わせる

AI検索の計測ツールは便利ですが、数字の意味を正しく理解して使う必要があります。

サードパーティ ツールが Google 内部のランキング システムや AI システムにアクセスすることはできません。

引用元：Google検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」

Googleは、ツールは作業の効率化に役立つ一方で、その助言は公式のガイダンスに照らして評価するよう勧めています。

ツールの数字は傾向をつかむ材料と考え、判断はGoogleの公式の説明と照らし合わせて行いましょう。

AI検索最適化のよくある質問

最後に、AI検索最適化を始めるときによく挙がる疑問に答えます。

社内で取り組みを説明するときの材料としてもお使いください。

質問①｜今すぐ取り組むべき？

SEOの土台が整っているなら、今の見え方を調べるところから始めて損はありません。

一方で、インデックスや会社情報に課題があるなら、AI検索最適化より先に、SEOの土台を直すほうが効果的です。

どちらの場合も、決めた質問をAIに入力して記録するだけなら、費用をかけずに今日から始められます。

まずは費用のかからない見え方の調査から始め、土台の課題を先に直しましょう。

質問②｜llms.txtや特別なマークアップは必要？

Googleは、AI機能で表示されるために、llms.txtのようなAI向けのファイルや、特別なschema.orgの構造化データを追加する必要はないとしています。

llms.txtは提案文書が公開されているファイルで、ほかのAIサービスのために置くこと自体は問題ないとされていますが、効果は確かめられていません。

文章をAI向けに細かく分けたり、書き換えたりする必要もないと、Googleは説明しています。

特別なファイルやマークアップより、本文の一次情報と技術の土台に時間を使いましょう。

質問③｜AIで書いた記事でもよい？

生成AIを使って記事の下書きを作ること自体は、Googleも禁じていません。

ただし、ユーザーにとっての価値を足さずに大量のページを作ると、スパムに関するポリシーの違反になる可能性があります。

AIで書いた文章は、数字や固有名詞を原典で確かめ、自社にしか書けない情報を足してから公開します。

AIは下書きの道具と考え、事実の確認と一次情報の追加は人が担いましょう。

質問④｜外部に頼むときは何を確かめればよい？

外部に頼むときは、どの質問を、どのAIで、どの頻度で測り、何を報告してもらえるかを確かめます。

「AIの回答に載せます」と表示を約束する提案には注意が必要で、Googleも、要件を満たしてもインデックス登録と表示は保証されないとしています。

SEOを頼んでいる会社がある場合は、作業の重なりを減らすため、まとめて相談するのも1つの方法です。

依頼先は、約束の言葉ではなく、測り方と報告の中身で選びましょう。

まとめ｜AI検索最適化はSEOの土台に質問の設計と計測を足すこと

AI検索最適化は、特別な裏技ではなく、SEOの土台に「紹介されたい質問の設計」と「AIでの見え方の計測」を足す取り組みです。

まずは決めた質問をAIに入力し、今どう扱われているかを記録するところから始めてみてください。

AI検索で自社がどう扱われているかを知りたい方は、カルテットコミュニケーションズのAIO・LLMOコンサルティングの無料相談もご活用ください。

SEOと検索広告のデータもあわせて、AI検索で紹介されるための進め方を一緒に整理します。