ページ下部Ahrefs社の記事を参考に検索の実例をまとめてみます。SEO対策の延長上にAI対策があるのは間違いなく、SEO対策を心がけましょう。そして、SEO対策の前に、ユーザの関心の深掘りや問題解決に貢献する独自のコンテンツ作成が必要です。
独自コンテンツ→SEO→AIO→ブランディング
と抽象度が高くなっていきます。
AI検索で引用されるためには、『他者語り』が重要です。まとめには記載していますが、自社サイトだけの最適化ではなく、インターネット全体を考えていくブランド戦略に近い動きが求められています。
ポイントを3点に絞って記載します。
1. 社外情報の充実
AIにブランドを正確に認識してもらうための出発点は、自社サイトだけではありません。むしろ重要なのは、社外の情報源です。
AIモデルは、以下のような第三者の情報から企業やブランドについて学習します。
- 報道記事
- 第三者によるレビュー
- SNSやフォーラムでの議論
- Wikipediaの記事
- 権威あるメディアや専門サイトでの引用
つまり、自社サイトの中だけで情報を発信していても、AIに十分認識されない可能性があります。
AIに見つけてもらうには、「自分で語る」だけでなく、「他者に語ってもらう」ことが重要です。
2. クエリの派生を意識する
AIによる検索では、ユーザーが入力した質問だけでなく、その周辺にある関連質問（派生クエリ）も重要になります。
たとえば、「プロジェクト管理ソフト」を探しているユーザーに対して、AIは次のような関連質問を提示することがあります。
- スプリントレビューの進め方
- アジャイルとウォーターフォールの違い
- プロジェクト管理のベストプラクティス
このように、中心となるテーマの周辺領域まで網羅したコンテンツを用意することで、AIの回答の中で引用される可能性が高まります。（ただし、Googleが述べるように、ユーザにとって大事か？という問いをまずしたうえで判断しましょう。）
1つのキーワードだけでなく、その周辺にある「問いの森」全体を育てることが重要です。
3. AIが読み取りやすい技術設計
技術的なアクセシビリティも引き続き重要です。AIクローラーがサイトを適切に読み取れるよう、以下の基本を整えておきましょう。
- クリーンなHTML構造
- 高速なページ表示
- 適切に設定された robots.txt
- 論理的な見出し構造
なお、llms.txt はLLM向けのサイトマップとして提案されている新しい仕様ですが、2026年時点では主要なAI事業者が正式に対応すべきと表明しているわけではありません。またGoogle公式からも対応への必要がない旨が発表されました。引用します。
引用元：Google検索における生成型AI機能向けにウェブサイトを最適化する
生成型AI検索の誤解を解く：やらなくてもいいこと生成型AI検索の進化に伴い、それを取り巻く理論や実践、そして時には誤解も変化してきました。回答エンジン最適化（AEO）や生成エンジン最適化（GEO）といった用語はオンラインでよく見かけますが、提案されている多くの「裏技」は効果的ではなく、Google検索の実際の仕組みにも合致していません。
ウェブサイトの可視性を高めるために重要なことに集中できるよう、生成AIとGoogle検索に関してインターネット上で話題になっている最も注目すべきトピックをいくつか集めました。Google検索に関しては、以下の項目は無視しても構いません。
LLMS.txt ファイルやその他の「特別な」マークアップ: 生成型 AI 検索に表示されるために、新しい機械可読ファイル、AI テキスト ファイル、マークアップ、または Markdown を作成する必要はありません。Google は、 Web サイト上の HTML に加えて、多くの種類のファイルを検出、クロール、インデックス化する可能性があることに注意してください。 これは、ファイルが特別な方法で処理されるという意味ではありません。
コンテンツの「チャンキング」： AIがコンテンツをよりよく理解するために、コンテンツを細かく分割する必要はありません。Googleのシステムは、ページ上の複数のトピックのニュアンスを理解し、ユーザーに関連性の高い部分を表示することができます。ただし、読者層やテーマによっては、ページを短く（または長く！）した方が効果的な場合もあります。理想的なページの長さというものはなく、最終的には、生成型AI検索のためだけでなく、読者層のためにページを作成することが重要です。
AIシステム専用にコンテンツを書き直す必要はありません。生成型AI検索のためだけに、特定の書き方をする必要はありません。AIシステムは、ユーザーが探しているものの同義語や一般的な意味を理解し、必ずしも同じ単語を使用していないコンテンツとユーザーを結びつけることができます。つまり、十分な「ロングテール」キーワードがないとか、ユーザーがあなたのコンテンツのようなコンテンツを検索するあらゆるバリエーションを網羅できていないといった心配は不要です。
偽の「言及」を探す： Google検索の他の機能と同様に、当社の生成AI機能は、ブログ、動画、フォーラムの議論など、ウェブ全体で製品やサービスについて何が言われているかを表示できます。しかし、ウェブ全体で偽の「言及」を探すことは、見た目ほど役に立ちません。当社のコアランキングシステムは 高品質のコンテンツに重点を置いており、他のシステムはスパムをブロックします。当社の生成AI機能は、その両方に依存しています。
構造化データへの過度なこだわり：生成型AI検索には構造化データは必須ではなく、特別なschema.orgマークアップを追加する必要はありません。しかし、Google検索でリッチリザルトを表示させるのに役立つため、SEO戦略全体の一部として引き続き使用することをお勧めします。
このようにGoogleが明確に否定しています。上記文のしかし、以降を私のほうで強調（太字）にしています。逆接があるのでニュアンスを理解するのが難しいところがあるのですが、全て必要ないわけではなく、過度なこだわりをやめましょうとアナウンスしています。
SEOが強いとAIで引用される？
結論からいうと、SEOが強いからといってAIで引用されるわけではありません。
実際のケースを見てみましょう。
『北海道のブルーベリー農園をまとめてください。』
chatGPTに話すと、道東エリアでは、私がお手伝いさせていただいている『ベリーの森工房』が表示されます。
自社サイトはないですが、著名度や言及されるケースが多いため表示されるのでしょう。
逆に、Google検索「道東 ブルーベリー」では上位のサイトである農園の一部がAIではHitしていません。
公平にChatGPTで同じクエリで調べてみました。
このように、検索が上位だからAIにHitされるとは限らないのです。人々の検索行動の新たなパターンとしてAI検索が増えてきているのは間違いないので企業は、SEOとAIの観点から対策を心がけていくのが良いです。検索エンジンの仕組み・クセを理解し、実際に起きている事象から、対策を考えていくことが大切だなと実感しました
自社がHitしているか調査したい場合は、AI別に自社が狙っているクエリで検索して、自社サイトがHitするか検証しましょう。ちなみに、AherfsなどのSEOツールを利用するとどんなクエリで引用されているかはすぐにわかります。
対策を一緒に考えていきたいという会社様はぜひご相談ください。
https://kanseian.earth/service/
まとめ
AIに自社を見つけてもらい、信頼してもらうためには、次の3つが鍵になります。
- 第三者メディアやレビューなど、社外での言及を増やす
- 中心テーマの周辺まで含めた関連コンテンツを整備する
- AIが読み取りやすい技術的なサイト構造を整える
つまり、
AI時代のブランドづくりとは、「自社サイトを作ること」ではなく、「インターネット全体の中で、信頼される存在になること」と言えます。
小手先のテクニックは、短期的には聞くかもしれませんが長期的には効果が薄く本質的な対応をしていくことが重要なのはいつの時代も変わりませんね。。
P.S 合わせて下記記事をご覧ください。AI検索エンジンの仕組みを理解しておくと
対策のイメージが湧いてくるはずです。
https://ahrefs.com/seo/how-ai-search-engines-work/
参考
https://ahrefs.com/blog/how-does-ai-get-its-information/
Google検索における生成型AI機能向けにウェブサイトを最適化する