2024年、Googleはその検索体験の中核に「AI Overview（AIによる概要）」を本格的に導入し始めました。これは、従来の検索結果ページ（SERP）のあり方を根本から覆し、ウェブサイト運営者やマーケティング担当者に新たな挑戦と機会を突きつけています。

この記事では、このAI Overviewがもたらす地殻変動を「SEO（検索エンジン最適化）」と、新たな概念である「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という2つの観点から多角的に分析し、その変化の本質と具体的な対策を解説していきます。

AI Overviewの登場と検索体験の根源的変化

AI Overviewとは、ユーザーが検索クエリを入力した際、従来の青いリンクの一覧（オーガニック検索結果）の上に、AIが生成した要約文を提示する機能です。これは、Googleが長年テストしてきたSGE（Search Generative Experience）の正式リリース版とされています。

ユーザー体験の劇的な変化

「探す」から「理解する」へ

従来、ユーザーは複数のウェブサイトをクリックして情報を断片的に集め、自身で統合・理解する必要がありました。しかし、AI Overviewの機能として、複数の信頼できるWebページから重要な要点だけを抽出し、文脈に沿った包括的な回答が検索結果ページの冒頭に表示されるようになりました。これにより、ユーザーは検索結果ページを離れたり、多数のページを読んでファクトチェックを行ったり、比較する必要がなくなりました。

ゼロクリックサーチの加速

AIが最適な回答を生成してしまうため、ユーザーが個別のウェブサイトをクリックする必要性が低下します。これは「ゼロクリックサーチ」の割合を大幅に増加させ、ウェブサイトへのトラフィックに直接的な影響を与える、最も大きな変化の一つです。

対話的・複雑なクエリへの対応

AI Overviewは、「子連れでも楽しめる雨の日の東京観光プランは？」といった、より長く対話的で複雑な質問（ロングテールクエリ）に対しても、精度の高い要約を生成する能力を持っています。これにより、ユーザーの検索行動そのものが、単純なキーワード入力から、より自然言語に近い対話形式へとシフトしていくことが予測されます。

SEOの観点から見るAI Overviewの衝撃と対策

従来のSEOは、「いかにして検索順位を上げるか」という一点に集約されていました。しかし、AI Overviewの登場により、その戦略は根本的な見直しを迫られています。

オーガニックトラフィックの減少という現実

最も直接的で深刻な影響は、ウェブサイトへの自然流入（オーガニックトラフィック）の減少です。特に、情報提供型（Informational）のクエリ、つまり「〇〇とは？」のような単純な疑問に答えるコンテンツは、AI Overviewによって回答が完結してしまうため、クリックされる機会が激減する可能性があります。

これまで検索順位1位を獲得し、多くのトラフィックを得ていたサイトであっても、その「ポジションゼロ」とも言えるAI Overviewにトラフィックを奪われるリスクに直面します。

E-E-A-Tの重要性が極限まで高まる

GoogleはAI Overviewを生成するにあたり、その情報の信頼性を最重要視します。ここで決定的な役割を果たすのが、Googleが提唱する品質評価ガイドライン「E-E-A-T」です。

• Experience（経験）：そのトピックについて、筆者や運営者が実際に経験したことに基づいているか。
• Expertise（専門性）：その分野における深い知識や技術を持っているか。
• Authoritativeness（権威性）：そのサイトや筆者が、その分野の権威として広く認知されているか。
• Trustworthiness（信頼性）：情報が正確で、サイトが安全であり、運営者情報が明確であるか。

AIは、これらの要素を複合的に評価し、どの情報源を引用するかを決定します。つまり、今後のSEOは、単なるキーワードの最適化ではなく、E-E-A-Tをいかに証明し、GoogleのAIに「信頼できる情報源」として認識させるかという戦いになります。

「引用されること」が新たなKPIに

検索順位という絶対的な指標の価値が相対的に低下する一方で、AI Overview内で自社のコンテンツが引用・参照されることが、新たな重要なパフォーマンス指標（KPI）となります。

AI Overviewには、生成された文章の基になったウェブサイトへのリンクが含まれます。ここに表示されることは、自社がそのトピックにおける権威ある情報源であるとGoogleに認められた証であり、たとえクリックに繋がらなかったとしても、絶大なブランド認知度向上と信頼性の獲得に貢献します。さらに、より詳細な情報を求めるユーザーが、最終的にその引用リンクをクリックする可能性も十分にあります。

AI時代に「選ばれる」ための戦略

E-E-A-Tの徹底的な強化

• 著者情報の明記
  • 誰がこの記事を書いたのか、その人物の専門性や経歴を明確にプロフィールページで示す。可能であれば、SNSプロフィールへのリンクも設置する。
• 一次情報の提供
  • 独自の調査データ、アンケート結果、詳細な事例研究、専門家へのインタビューなど、他では得られないオリジナリティの高いコンテンツを作成する。
• 運営者情報の透明化
  • 企業の公式サイトであれば、「会社概要」や「お問い合わせ」ページを充実させる。個人ブログであれば、運営者の経歴やプライバシーポリシーを明記する。
• 権威あるサイトからの被リンク獲得
  • 公的機関、業界団体、著名なメディアなど、信頼性の高いサイトから自然な形でリンクを獲得する努力を続ける。

「AIが答えにくい」領域を攻める

• 深い分析と洞察
  • 単なる事実の羅列ではなく、専門的な知見に基づく深い分析や未来予測、独自の視点を提供する。
• 最新性と速報性
  • 常に最新の情報を反映させ、ニュース性の高いトピックには迅速に対応する。AIの学習データはリアルタイムではないため、速報性のあるコンテンツは優位に立つ。
• How-toやチュートリアル
  • 画像や動画を多用した、詳細で具体的な手順を示すハウツーコンテンツは、AIがテキストだけで要約しにくい領域です。ユーザーは実際の操作画面など視覚情報を求めるため、クリックに繋がりやすい傾向があります。
• レビューと体験談
  • 経験を前面に出した、主観的でリアルな商品・サービスのレビューコンテンツ。AIには模倣できない人間ならではの価値がある。

検索意図の再定義とコンテンツの深化

「〇〇とは？」で終わらせず、その情報を知ったユーザーが次に抱くであろう疑問、「ではどうすればいいのか？」「注意点は？」「他の選択肢は？」といった、より深い階層のニーズまで先回りして網羅的なコンテンツを作成する。「AI Overviewで概要を把握 → さらに詳しく知るためにサイトをクリック」という理想的なユーザー行動を促します。

LLMOの観点から見るAI Overviewの攻略法

AI Overviewへの対策を考える上で、SEOと並行して理解すべきが「LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）」という新しい概念です。

LLMOとは、一言で言えば「AIに理解されやすく、引用されやすいようにコンテンツを最適化すること」です。SEOが検索エンジンのクローラーという「機械」を主な対象としていたのに対し、LLMOはChatGPTやGoogleのGeminiといった「大規模言語モデル（LLM）」を対象とします。

AI OverviewはまさにLLMによって生成されるため、LLMOの考え方はこれからのウェブ戦略に不可欠です。

LLMはどのようにコンテンツを「読む」のか

LLMは人間のようにページのデザインや雰囲気を読み取るわけではありません。以下の要素を重視して、情報を機械的に解釈・評価します。

• 情報の構造
  • 見出し（H1, H2, H3…）やリスト（ul, ol）、表（table）などが適切に使われ、論理的な階層構造になっているか。
• 明確さと簡潔さ
  • 一文が短く、専門用語には解説があり、誰が読んでも理解できるように書かれているか。
• 事実の正確性
  • 記述されている情報が客観的な事実に即しており、矛盾がないか。
• エンティティと関係性
  • 「東京スカイツリー」というエンティティ（固有名詞）が、「東京」「観光地」「電波塔」といった他のエンティティとどのような関係にあるかを理解する。

LLMOの目的は、自社のコンテンツをLLMにとって「最高の教科書」に仕立て上げ、AIが回答を生成する際の主要な参照先として選ばれることです。

【LLMO的対策】AIに「引用させる」ためのスキル

構造化データの徹底活用

Schema.org（スキーママークアップ）の実装です。

コンテンツの内容が「何であるか」をAIに正確に伝えるための“タグ付け”です。例えば、「よくある質問（FAQPage）」、「手順（HowTo）」、「レビュー（Review）」、「記事（Article）」、「組織（Organization）」といったスキーマをHTMLに記述することで、AIは情報の意味を格段に理解しやすくなります。特にFAQスキーマは、質問と回答の形式がAI Overviewの生成ロジックと親和性が高く、極めて重要です。

コンテンツライティングの変革

• 結論ファースト（PREP法）
  • まず結論（Point）を述べ、次に理由（Reason）、具体例（Example）、そして再度結論（Point）を述べる構成。これにより、AIはコンテンツの要点を素早く掴むことができます。
• 平易で直接的な表現
  • 比喩や曖昧な表現を避け、客観的で断定的な記述を心がける。「〜と言われています」ではなく、「〜です」と明確に記述する。
• 情報のチャンク化
  • 情報を意味のある小さな塊（チャンク）に分け、それぞれに見出しをつける。これにより、AIが必要な部分だけを抽出しやすくなります。
• 事実と意見の明確な分離
  • 客観的な事実を述べる部分と、筆者の意見や考察を述べる部分を明確に分ける。

エンティティの確立と関連付け

自社サイトだけでなく、Wikipediaや業界ニュース、プレスリリース、SNSなど、ウェブ上の様々な場所で自社の名称やサービスが一貫した情報で言及されるように努める。これにより、Googleのナレッジグラフに信頼できるエンティティとして認識されやすくなります。

また、一つの核となるトピック（ピラーページ）に対して、関連するサブトピックの記事（クラスターページ）を複数作成し、それらを内部リンクで結びつけることで、特定の分野における専門性と網羅性をAIに示すことができる。

SEOとLLMOの融合こそが未来のウェブ戦略

AI Overviewの登場は、ウェブの世界における「トラフィックの地殻変動」であり、従来のSEO戦術だけでは乗り越えられない大きな壁となり得ます。しかし、それは同時に、真にユーザー価値の高い、信頼できる情報を提供してきたウェブサイトにとっては、新たな飛躍のチャンスでもあります。

今後のウェブ戦略の要諦は、SEOとLLMOを両輪として捉え、融合させることにあります。

• SEOの役割
  • E-E-A-Tを極限まで高め、人間（ユーザー）と機械（クローラー）の両方から信頼される「土台」を築くこと。検索結果の初期段階でAIの参照候補に挙がるための、いわば予選を勝ち抜くための戦略です。
• LLMOの役割
  • SEOによって築かれた信頼性の高いコンテンツを、AIが最も理解しやすく、引用しやすい形式に「翻訳」し、最適化すること。AI Overviewに実際に引用されるための、いわば本選を勝ち抜くための戦略です。

キーワードを追いかける時代は終わりを告げようとしています。これからは、ユーザーの検索意図の奥深くにある課題を解決し、その分野における揺るぎない信頼と権威を築き上げ、その価値をAIが理解できる言葉で丁寧に構造化して提示することが最も重要となります。

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この生成AI時代に遅れを取らないように、しっかりとSEO対策はもちろんのことLLMO対策も行なっていく必要があります。

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