AI SEO対策とは？AI検索に選ばれる施策と生成AIの使い方を解説

AI SEO対策とは、AIによる概要やChatGPTなどのAI検索で選ばれるためのSEOと、生成AIを使って進めるSEOをまとめた呼び方です。

どちらも土台はこれまでのSEOで、上乗せするのは質問の設計と計測です。本記事では、AI検索の仕組みと施策、生成AIの使い方、避けたい手法を解説します。

なお、自社がAI検索でどう扱われているかが気になる方は、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での見え方を伺い、SEOと検索広告をあわせた進め方を一緒に整理します。

AI SEO対策とは？2つの意味とこれまでのSEOとの関係

「AI SEO対策」という言葉は、使う人によって指している中身が違います。

AIを「選ばれる相手」として見るか、「作業の道具」として見るかで、やることが変わるためです。

本記事では、2つの意味をまとめて扱い、どちらもSEOの土台の上に乗るものとして整理します。

意味①｜AI検索に選ばれるためのSEO

1つ目の意味は、AIによる概要やAIモード、ChatGPTの検索などで、回答の根拠として自社のページが紹介されるようにする取り組みです。

GoogleのAI機能では、回答の情報を裏付けるページへのリンクが表示され、そこが検索からの新しい入口になります。

この意味でのAI SEO対策は、AIO対策やLLMO対策と呼ばれる取り組みとほぼ同じ中身です。

対象になるAIは、Googleの検索に組み込まれた機能と、ChatGPTやClaude、Perplexityのような対話型の検索の大きく2つに分かれます。

AIに選ばれるSEOは、回答の根拠になれるページを持つことから始まります。

意味②｜生成AIを道具にして進めるSEO

2つ目の意味は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを使って、検索語句の整理や構成案づくりといったSEOの作業を速める取り組みです。

Googleも、生成AIはトピックを調べたり、オリジナルのコンテンツに構造化データを加えたりするときに便利だとしています。

一方で同じ文書では、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り得ると注意しています。

生成AIは作業を速める道具で、記事の価値を決めるのは人が足す中身です。

意味③｜AIO・LLMO・GEOも土台は同じSEO

AI検索への対策には、AIO、LLMO、GEO、AEOなど、いくつもの呼び名があります。

Googleは公式のガイドで、生成AI検索向けの最適化も、Google検索の観点では「SEO であることに変わりはありません」としています。

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」

つまり、AI検索のために一から別の対策を始めるのではなく、SEOの基本を見直すことが先になります。

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

呼び名に振り回されず、SEOの土台を整えたうえでAIならではの作業を足しましょう。

AI検索が引用するページを選ぶ仕組み

施策を考える前に、AI検索がどうやって引用するページを決めているかを押さえておきましょう。

仕組みがわかると、どの作業が効き、どの作業が空振りになりやすいかを見分けやすくなります。

仕組み①｜回答は検索インデックスのページを根拠に組み立てる

GoogleのAIによる概要やAIモードは、コアとなる検索ランキングと品質のシステムに根ざした機能だと説明されています。

回答を作るときは、検索インデックスから関連するページを取り出し、そのページの情報を確かめながら回答をまとめます。

この手法は検索拡張生成（RAG）やグラウンディングと呼ばれ、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、検索でスニペットを表示できる状態であることが条件です。

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。

検索のインデックスに登録され、評価されているページほど、AIの回答の根拠にも選ばれやすくなります。

仕組み②｜1つの質問を関連する検索に分けて調べる

AIの回答では、ユーザーの質問をいくつかの関連する検索に分けて、同時に調べることがあります。

Googleはこの手法をクエリ ファンアウトと呼び、次のように説明しています。

クエリ ファンアウト: ユーザーのクエリに対応するために、モデルがより多くの情報をリクエストし、関連性の高い検索結果を追加で取得するために生成する、同時実行の関連クエリのセットです。

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」

たとえば「板金の試作を短納期で頼める会社は？」という質問なら、費用の目安や依頼の流れといった周辺の検索も一緒に調べられる可能性があります。

そのため、狙う質問にだけ答えるページより、聞かれそうな周辺の疑問まで答えているページのほうが、根拠として拾われる場面が増えます。

狙う質問だけでなく、その周辺で一緒に調べられる疑問にも答えられるページにしましょう。

仕組み③｜ChatGPTやClaudeは独自のクローラーで情報を集める

Google以外のAI検索は、それぞれの会社のクローラーでWebの情報を集めています。

ChatGPTの検索はOAI-SearchBot、Claudeの検索はClaude-SearchBot、PerplexityはPerplexityBotが、検索の回答に使うための巡回を担っています。

各社とも、モデルの学習用のクローラー（GPTBotやClaudeBotなど）とは名前を分けていて、robots.txtで別々に扱えます。

また、ユーザーが質問したときにその場でページを読みに行くための名前（ChatGPT-UserやClaude-Userなど）も、別に用意されています。

Google以外のAIに紹介されたいなら、各社の検索用のクローラーを止めていないかが出発点です。

仕組み④｜同じ質問でも回答と引用は変わる

AIの回答は、聞くたびに言い回しや引用されるページが変わることがあります。

Googleも、AIモードとAIによる概要では使うモデルや手法が違う場合があり、表示される回答やリンクにも違いが出ると説明しています。

また、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回の検索で載った・載らなかったで判断せず、回数を重ねて傾向を見る必要があります。

AI検索の結果は順位のように固定されないので、測るときは回数と期間で見ましょう。

AI検索に選ばれるためのSEO施策

Googleは、AI機能に表示されるための特別な最適化は要らないとしたうえで、これまでのSEOの基本は引き続き重要だと挙げています。

ここでは、その基本を、AI検索で引用されることを意識した順番に並べ直しました。

施策①｜クロールとインデックスの状態を点検する

最初に確かめたいのは、検索エンジンがページを読み込めて、インデックスに登録されているかです。

Googleは、robots.txtだけでなく、CDNやホスティングの設定でもクロールが許可されているかを確かめるよう挙げています。

Search Consoleでは、URL検査ツールでページごとの登録状況を、ページのインデックス登録レポートで登録されていない理由を確認できます。

あわせてGoogleは、生成AI機能に表示されるには、Search Consoleの［検索の生成 AI 機能］にサイトが含まれている必要があるとしています。

どれだけ良いページでも、読み込まれずインデックスに無ければ、AIの回答の根拠にはなれません。

施策②｜ほかのサイトに無い一次情報を載せる

AIは多くのページを見比べて回答を作るため、どこにでもある説明だけのページは、引用される理由を持ちにくくなります。

Googleは、独自の視点を持つコンテンツの大切さを、次のように説明しています。

インターネット上の他のユーザーがすでに言っていることや、生成 AI モデルで簡単に作成できる内容を単に再利用しないでください。

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」

自社の加工事例、作業の手順、判断の基準、よく受ける質問への答えなど、現場にしかない情報が一次情報になります。

営業や問い合わせ窓口に寄せられる質問を集めると、ほかのサイトには無い切り口が見つかりやすくなります。

書き手の経験や専門性を示す考え方は、E-E-A-Tの解説も参考にしてください。

AIで簡単に作れる一般論ではなく、自社の現場でしか書けない中身を足しましょう。

施策③｜見出しと段落で読みやすく整理する

Googleは、段落やセクションに分かれ、内容をたどれる見出しが付いたページは、ユーザーに評価されやすいとしています。

読者の疑問の順に見出しを立て、各見出しの最初で答えを示すと、人にもAIにも内容が伝わりやすくなります。

一方で、AIのために文章を細かく分割する「チャンク化」は要らないと、Googleは明言しています。

理想的なページの長さも決まっておらず、読者に合う長さで書けばよいとされています。

AI向けに書き方を変えるのではなく、人が読みやすい構成にすることが近道です。

施策④｜会社・商品・拠点の情報を最新にそろえる

生成AIの回答には、商品の情報やローカルビジネスの情報が含まれることがあります。

Googleは、Merchant CenterやGoogleビジネスプロフィールの情報を最新にしておくことを、SEOの基本の1つとして挙げています。

サイトの会社概要、料金、拠点、問い合わせ先が、ビジネスプロフィールや構造化データの内容と食い違っていないかも確かめましょう。

構造化データは、ページに表示されているテキストと一致させることが求められます。

AIに正しく紹介してもらうために、自社の基本情報をすべての場所で同じ内容にそろえましょう。

施策⑤｜画像と動画で本文を補う

Googleは、可能な場合は高品質の画像と動画で、テキストのコンテンツを補うよう挙げています。

生成AIの検索機能でも関連する画像や動画が取り込まれることがあり、ページのリンク以外で表示される機会が増えるためです。

ただし、重要な情報は画像の中だけに入れず、テキストでも書いておきます。

加工の様子の写真や、作業の流れを撮った短い動画など、文章だけでは伝わりにくいところに添えると効果的です。

文字で答えを書いたうえで、写真や動画で理解を助ける形にしましょう。

施策⑥｜AIの検索用クローラーを止めていないか確かめる

Google以外のAI検索に紹介されたいなら、robots.txtで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。

OpenAIは、ChatGPTの検索に使うOAI-SearchBotを拒否したサイトについて、次のように説明しています。

Sites that are opted out of OAI-SearchBot will not be shown in ChatGPT search answers, though can still appear as navigational links.

（OAI-SearchBot を拒否しているサイトは、ChatGPT の検索の回答には表示されません。ただし、ナビゲーション用のリンクとしては表示されることがあります。）

引用元：OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」

Anthropicも公式のヘルプで、Claude-SearchBotを止めると、検索結果でのサイトの見え方が下がるおそれがあるとしています。

Perplexityも、クローラーの説明ページで、検索結果に表示されるようPerplexityBotの許可を勧めています。

学習用のクローラーを止めるかどうかは、検索での表示とは分けて、自社の方針で決めましょう。

なお、GoogleのAIによる概要とAIモードはGooglebotで管理されるため、Googlebotを止めると通常の検索にも表示されなくなります。

セキュリティの設定やCDNでAIのクローラーをまとめて遮断していないかも、制作会社に確かめておきましょう。

生成AIでSEOの作業を進める方法

ここからは、2つ目の意味である「生成AIを道具にしたSEO」の進め方です。

生成AIは下書きと整理が得意な一方で、事実の確認と公開の判断は人が受け持つ前提で使います。

活用①｜検索語句を意図ごとに分類する

キーワード調査で集めた語句や、広告の検索語句を生成AIに渡し、検索意図ごとにグループに分けてもらいます。

「比べたい」「費用を知りたい」「やり方を知りたい」など、分ける切り口を先に指示すると、分類がぶれにくくなります。

同じ意図の語句が1つのグループにまとまると、1ページで答えるべき範囲が見えてきます。

ただし、どの語句を優先して狙うかは、自社の商品や問い合わせの実績を知る担当者が決めます。

分類はAIに任せ、どの語句から取り組むかの判断は人が持ちましょう。

活用②｜構成案と見出しのたたき台を作る

狙う語句と読者像を伝えると、生成AIは見出しの案をいくつも出してくれます。

書き上げた構成に、読者の疑問の抜けがないかを見直してもらう相手としても使えます。

ただ、AIの案は一般的な内容に寄りやすいため、そのままでは他社と似た構成になりがちです。

自社の事例や判断の基準を入れる見出しを、人が足して組み直します。

AIの構成案は出発点にとどめ、自社にしか書けない見出しを足して仕上げましょう。

活用③｜既存記事の抜けと古い情報を洗い出す

公開済みの記事を生成AIに読ませ、読者の疑問に答えきれていない箇所や、説明が足りない箇所を挙げてもらう使い方もあります。

料金や制度、サービス名など、時間がたつと古くなりやすい記述の候補を拾うのにも向いています。

見つかった候補は、そのまま直すのではなく、公式の情報で確かめてから直します。

AIを点検役に使うと、リライトの候補を短い時間で洗い出せます。

活用④｜タイトル・メタ・構造化データの下書きを作る

タイトルやメタディスクリプションの案を複数出してもらい、検索結果での見え方を比べるのにも使えます。

構造化データのJSON-LDも、ページの内容を渡せば下書きを作れます。

Googleは、AIで作ったものを公開する前の確認は、タイトル、メタディスクリプション、構造化データ、画像の代替テキストにも当てはまるとしています。

構造化データは、各機能のガイドラインに沿っているかをテストツールで確かめてから公開します。

下書きはAIに任せても、検索結果に出る文言と構造化データは人が一行ずつ確かめましょう。

活用⑤｜公開前の事実の確認は人が担う

生成AIは事実を調べて書いているのではなく、学習したデータから、ありそうな言葉の並びを予測しています。

そのため、もっともらしい誤り（ハルシネーション）が混ざることがあります。

AI 生成コンテンツを公開する前に、手動でファクト チェックを行い、正確性と信頼性を確認することが重要です。

引用元：Google検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」

数字、固有名詞、法令や制度の名称、他社の情報は、原典に当たって確かめます。

また、どのようにAIを使って作ったかを読者に伝えることも、Googleは検討するよう勧めています。

AIの文章は下書きと考え、公開する前の事実の確認は人が受け持ちましょう。

AI SEO対策でやってはいけないこと

AI検索の広がりにあわせて、さまざまな「AI向けのテクニック」が紹介されています。

中には、Googleが不要だと明言しているものや、スパムに関するポリシーに触れるものもあります。

NG①｜質問の言い回しごとにページを量産する

クエリ ファンアウトの考え方を知ると、聞かれそうな質問ごとに別々のページを作りたくなるかもしれません。

しかしGoogleは、ランキングや生成AIの回答の操作を主な目的にこうしたページを個別に作ることは、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」に違反するとしています。

ページ数が多いからといって、サイトの品質や関連性が高くなるわけではないとも説明されています。

ページを増やすより、1つのページで周辺の疑問まで深く答えるほうに力を使いましょう。

NG②｜AIの下書きを確かめずに公開する

生成AIで書いた記事を、確かめずにそのまま公開するのは避けましょう。

誤った数字や存在しない制度が混ざった記事は、読者の信頼を損ね、問い合わせの機会を逃す原因になります。

生成AIで大量の記事を作ること自体も、ユーザーにとっての価値を足していなければ、大量生成されたコンテンツの不正使用に当たる可能性があります。

AIで書いた記事ほど、公開の前に人の目を通す工程を省かないことが大切です。

NG③｜llms.txtやチャンク化に工数をかける

llms.txtは、AIにサイトの概要を伝えるために提案されているファイルです。

Googleは、Google検索ではllms.txtなどのAI向けのファイルを使わず、表示やランキングに影響しないとしています。

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、効果が確かめられている施策ではありません。

文章を細かく分けるチャンク化や、AI向けの書き換え、特別なschema.orgのマークアップも、Googleは必要ないとしています。

効果が確かめられていない作業より、一次情報と技術の土台に工数を回しましょう。

NG④｜AIでの表示や順位を約束する業者・ツールに頼る

「AIの回答に載せます」「上位を約束します」とうたうサービスには注意が必要です。

Googleは、要件とベストプラクティスを満たしていても、インデックス登録と表示は保証されないとしています。

Googleの内部の指標を使っていると主張するツールについても、次のように注意を促しています。

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」

ツールは作業の効率化には役立ちますが、助言の中身はGoogleの公式のガイダンスと照らし合わせて判断します。

依頼先やツールは、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。

検索広告のデータで進めるAI SEO対策と効果の測り方

弊社（カルテット）は、リスティング広告などの運用型広告の運用代行を本業にしています。

そのため、AI SEO対策でも、広告で集まった検索語句と成果のデータを出発点にする進め方をおすすめしています。

進め方①｜広告の検索語句から紹介されたい質問を決める

AI SEO対策で最初に迷うのが、どんな質問で紹介されたいかを決める作業です。

リスティング広告の検索語句レポートには、実際に入力された言葉と、そこから問い合わせにつながったかが残っています。

問い合わせにつながった語句を、人がAIに聞くときの文の形に直すと、測る質問の候補になります。

たとえば「板金 試作 1個から」という語句なら、「板金の試作を1個から頼める会社は？」という質問に直せます。

当て推量で質問を増やさず、成果につながった広告の語句から質問を決めましょう。

進め方②｜成果に近い質問からページを作り直す

質問が決まったら、その答えになるページを選び、一次情報を足して作り直します。

料金の質問なら料金の考え方のページ、地域の質問なら会社案内や拠点のページが受け皿になります。

広告で反応のよい訴求は、ページの見出しや説明にも生かせます。

ただし、広告の審査で気をつけている法令や表現のルールは、SEOのページでも同じように守ります。

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。

広告で成果が出ている語句ほど、SEOのページでも優先して答えを厚くしましょう。

進め方③｜Search ConsoleでGoogleのAI機能での表示を見る

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。

Search Console ヘルプによると、このレポートは2026年8月31日付けで世界中のサイトに公開されました。

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。

なお、AI機能に表示されたときのデータは、通常の検索パフォーマンスのレポート（検索タイプ「ウェブ」）にも含まれます。

まずは無料のSearch Consoleで、AI機能でどのページがどれだけ表示されているかをつかみましょう。

進め方④｜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、自社が紹介・引用されたかを記録して確かめます。

回答は聞くたびに変わることがあるため、同じ質問を複数回入力し、紹介された割合で見るのが基本です。

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。

最後に、Googleアナリティクスなどで、AIサービスからの流入や問い合わせが増えたかを確かめます。

質問・回数・記録の形を最初に決めて、毎月同じ条件で比べましょう。

進め方⑤｜最初の3か月は点検・作り直し・計測の順に進める

社内で始めるなら、3か月を一区切りにすると進めやすくなります。

4か月目以降は、記録した結果をもとに、質問とページを少しずつ広げていきます。

社内だけで進めるのが難しい場合は、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。

最初から手を広げず、点検・作り直し・計測の一巡を3か月で回すことを目標にしましょう。

AI SEO対策でよくある質問

AI SEO対策を始めるときに、Web担当者から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｜これまでのSEOはもう要らない？

要らなくなるどころか、これまでのSEOはAI SEO対策の土台そのものです。

Googleは、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。

AI検索のための作業は、SEOの上に足すものと考えましょう。

SEOをやめてAI対策に乗り換えるのではなく、SEOの上にAIならではの作業を足しましょう。

質問②｜AIで書いた記事は検索で不利になる？

Googleのガイダンスは、生成AIを使うこと自体を禁じてはいません。

問題になるのは、ユーザーにとっての価値を足さずに、生成AIで大量のページを作る使い方です。

AIで下書きをする場合も、検索の基本事項の基準とスパムに関するポリシーを満たしていることが前提になります。

AIを使うかどうかより、事実を確かめ、価値を足しているかどうかを点検しましょう。

質問③｜小さな会社は何から始めればよい？

まずは、Search Consoleでサイトがインデックスに登録されているかと、会社情報やGoogleビジネスプロフィールが最新かを確かめましょう。

次に、主力の商品・サービスのページを1つ選び、よく受ける質問への答えや事例を足して作り直します。

広告を出しているなら、検索語句レポートから質問の候補を拾うと、狙いを絞りやすくなります。

ページを増やす前に、主力の1ページを深くすることから始めましょう。

質問④｜AI SEO対策は外注したほうがよい？

社内に記事を書ける人やサイトを直せる人がいれば、点検と作り直しは社内でも進められます。

一方で、測る質問の設計や、複数のAIでの定点観測、結果からの改善の判断には、専門の知識と手間がかかります。

依頼するときは、どの質問を、どのAIで、どの頻度で測り、何を報告してもらうかを先に決めておきましょう。

社内でできる点検は先に済ませ、設計と計測のように手間のかかる部分を外に任せましょう。

まとめ｜AI SEO対策はSEOの土台に質問の設計と計測を足すこと

AI SEO対策は、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。

まずはインデックスと会社情報を点検し、広告の検索語句から質問を選ぶ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をあわせて、AI検索で紹介されるための進め方を一緒に整理します。