LLMO・GEO対策はSEOに含まれる｜AI引用と「非コモディティ」の評価軸
お疲れ様です！デザインファミリー SEO課の平野です🔥
うだるような暑さな上にただでさえ難しいSEOの話がさらに難しくなった話を今日はします🔥
5月21日から6月2日にかけて、今年２回目のコアアップデートが実施されました。
支援先サイトを確認する中でも５月だけではなく３，４月からの流れで順位生じた変化で実際に現在の評価の方向性を感じておりました。
そしてその共通点は、実はアップデートの1ヶ月前にGoogleが公式イベントで語っていた内容と、きれいに一致していました。
キーワードは「非コモディティ」です。
という事で今日は、今回のコアアップデートで見えてきた評価軸と、そこから考えられる対策方針をまとめてお届けします。
正直なところ昨今のSEOは本質的に「これをすれば上がる」という具体案を誰も明示できないと思っています。
その中でも可能な限り再現性の高い方法を考えてますので、是非今後の気づきの為にも読んでかえってください！
そして記事の後半では、もう一つの大きなテーマにも触れます。最近やたらと見かけるLLMO、GEO、AEOといった「AI検索対策」。これらに別途お金を払う必要があるのか、という話です。
先に結論だけ言っておくと、必要ありません。理由も含めてしっかり説明いたします。
今回のアップデートで、かねてよりあった検索の方向性である「本当にユーザーにとって役に立つ物であれば自ずと検索にも、AIの回答にも表示される」がより現実的になっています。
むしろ本質が問われる今のコンテンツ作成においては、ライターさんや記事作成支援業社すらも不要かもしれません・・・
何を独自の情報として取り出し、どのようにコンテンツとして形にするのか。
その部分で迷う企業様は多いと思います。
今回は、そこまで含めて具体的にご説明いたします。
目次
目次
- 2026年5月のコアアップデートで何が起きたのか
- 評価軸は「コモディティか、非コモディティか」
- 非コモディティコンテンツとは何か
- 【対策方針①】一次情報を棚卸しする
- 【対策方針②】AIの使い方を間違えない
- 【対策方針③】土台を整える
- 【技術補足】クロールからサービングまでの流れと構造化データ
- LLMO・GEOのために特別な対策は必要なのか
- なぜSEOがAI検索に効くのか。AIが回答を作る3つの経路
- AI検索からの流入は、これから増えるかもしれません
- まとめ
1. 2026年5月のコアアップデートで何が起きたのか
まずは事実関係から整理します。
May 2026 コアアップデートは、5月21日にロールアウトが開始され、6月2日に完了しました。
期間にして約12日間（11 日と21 時間）。2026年で2回目となる広範なコアアップデートです。
3月のアップデートが完了したのが4月8日だったため、そこからわずか約6週間で次のアップデートが実施されたことになります。
ただし、ここでひとつ順位確認の上での注意点があります。
展開完了直後の順位は、まだ安定せず揺れている可能性があります。
順位が下がったからといって、すぐに記事を大量改修してしまうと、何が原因で変動したのかを切り分けられなくなります。
ここは僕も初期の頃に慌てたりしてました（笑）
アップデート直後は慌ててページを書き換えるのではなく、まずはサイト全体の変動傾向を確認することが大切です。
そして肝心の中身です。
Googleはコアアップデートについて、基本的には「関連性が高く、満足度の高いコンテンツを適切に表示するための更新」という説明にとどめています。
ここは相変わらず、具体的なことまでは言ってくれません（笑）
ただ、実際に順位を落としたサイトやページを見ていくと、傾向はかなりはっきりしていました。
- AIで大量生成された記事を多く抱えている
- どこにでもある一般的なまとめ記事が中心になっている
- サイト全体として、何の専門家なのか、どのような主張を持っているのかが読み取れない
3つ目の「主張が読み取れない」という部分は、少し分かりにくいかもしれません。
要するに、幅広いテーマに手を出しすぎていて、サイト全体として何について発信しているのかが見えない状態です。
一貫性が薄いと、個別の記事がそれなりに良くても、サイト全体の評価が伸び切らない印象があります。
そして、1つ目と2つ目。
これがまさに、次のキーワードにつながります。
2. 評価軸は「コモディティか、非コモディティか」
コアアップデートの約1か月前、4月21日にカナダのトロントで、Googleの公式イベント「Search Central Live」が開催されました。
ここで語られていた内容の中心にあったのが、「コモディティコンテンツ」という考え方です。
コモディティとは、日本語にすると「汎用品」や「ありふれたもの」。
つまり、どこにでもあり、誰が書いてもほとんど同じ内容になる情報のことです。
皆さんも、家電や家具など少し大きな買い物をするときに検索し、似たような比較記事がずらっと並んでいるのを見て、
「またこの手の記事か……」
と感じた経験はありませんか？
どの記事にも、
- 選び方のポイント
- おすすめランキング
- メリットとデメリット
- よくある質問
が並んでいて、書いてあることもほとんど同じ。
ユーザーが「また同じ内容だ」と感じている時点で、そのコンテンツを検索結果に表示する価値は低くなります。
なぜ今、コモディティコンテンツが厳しく見られるのか
理由はシンプルです。
生成AIによって、コンテンツ制作のハードルが一気に下がったからです。
誰でも短時間で、それらしい記事を作れるようになりました。
その結果、検索エンジン側は、ページをインデックスする基準そのものを引き上げていると考えられます。
つまり、検索順位を競う以前に、そもそも検索結果へ出す価値があるページなのかを、より厳しく判断されるようになったということです。
Search Consoleで「クロール済み・インデックス未登録」という表示を見たことがある方も多いと思います。
もちろん技術的な問題が原因の場合もありますが、ページが読み取られた上で、「現時点では登録する価値が十分ではない」と判断されている可能性もあります。
なかなか厳しい話ですよね。
コアアップデートで順位を落としたサイトの傾向と、Googleのイベントで示されたコモディティコンテンツへの考え方。
この2つは、完全に地続きです。
つまり今回のアップデートでは、そのページがコモディティなのか、非コモディティなのかを判定する精度が、さらに高まったのではないかというのが僕の見立てです。
※キーワードによっては、ユーザーが求めている検索意図と合致している場合に限り、コモディティなコンテンツでも上位表示はされています。例えば「〇〇ランキング」等です。何でもコモディティが問題ではないことはご理解ください。
3. 非コモディティコンテンツとは何か
では、評価される「非コモディティコンテンツ」とは、具体的にどのようなものなのでしょうか。
ポイントは、大きく3つです。
- 独自であること
他のサイトが持っていない視点、情報、データがある - 具体的であること
一般論だけで終わらず、実際のケースや状況まで踏み込んでいる - 本物であること
実体験や専門性が、情報の裏付けとして存在する
言葉だけでは少し抽象的なので、具体例で考えてみます。
※上記画像はGoogleの担当者がカンファレンスで話した例で https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide?hl=ja
のページでも実際に説明されているものをAIを使って画像化しました。
いかがでしょうか。
非コモデティの例の方が、具体的な悩みに対応し ているので読んでみたくなりませんか？
因みにこの３例はGoogle公式が説明に用いた例です。
僕は3つ目のキッチンの例が一番刺さりました。
最初は「グレープジュース？」と思うのですが、内容を想像すると、一般的な素材比較だけではないことが分かります。
大理石は見た目がきれいでも、実際の生活では汚れやメンテナンスの問題がある。
小さなお子さんがいる家庭なら、別の素材を選んだ方がよいケースもある。
これは、実際に家族でキッチンを使った人や、実際の相談を受けた人だからこそ書ける内容です。
ここが最大のポイントです。
左と右で、扱っているテーマそのものは変わりません。
ランニングシューズの話はランニングシューズのまま。
不動産の話は不動産のまま。
キッチンの話はキッチンのままです。
違うのは、一般的な解説で終わるのか、それとも実際に起きたことや判断理由まで踏み込むのかという点だけです。
実際にGoogleのAIによる概要やAI modeはユーザーが入力した質問に対して同時に裏でグラウンディングという作業を行っています。
このグラウンディングにひっかけるためにもGoogleが言う例は適切な説明だと感じました。
専門的な文章も記載しましたが 、つまり非コモディティ化するために、まったく新しいテーマを探す必要はありません。
今あるテーマに対して、自社で実際に起きたことを加えるだけでもよいのです。
SEOとして対策するテーマKWの選定においても今ある王道のトピックから離れたテーマにすれば良いというものではありません。
王道の大多数の人が関心のある事項に対して具体的な判断材料としての情報の深堀をテーマに対して行う。その結果テーマ自体に独自性を帯びるイメージです。
一般的な情報は、AIが一瞬で生成できます。
そのため、ユーザーをわざわざ皆さんのサイトへ送る理由が弱くなります。
一方で、現場にいた人・実際に経験した人にしか書けないことは、AIが何もないところから作ることはできません。
だからこそ、独自情報として価値が生まれます。
ここからは、この非コモディティ化をどのように進めるのか。
対策方針を3つに分けてご説明します。
4. 【対策方針①】一次情報を棚卸しする
独自の情報として扱える情報の一つの性質として「一次情報」があります。
「うちにそんな独自情報なんてないですよ」
これ、ほぼ全てのクライアント様に言われます（笑）
でも、詳しくお話を伺ってみると何も出てこなかったことは一度もありません。
事業を行っている以上、BtoBであってもBtoCであっても、必ず何かしらの経験や判断材料を持っています。
一次情報の材料になり得るものを、6つ挙げます。
- 実体験と独自の検証結果
実際に使った、試した、改善した結果と、その後の経過 - 現場のデータ
何件対応して、どのような傾向があったのか。数字で語れるものは特に強いです - 顧客の事例
うまくいったケースだけでなく、合わなかったケースまで書けると信頼度が上がります - 自社の調査やアンケート
顧客アンケート、解約時アンケート、問い合わせ内容の集計 - 現場スタッフや専門家の知見
実際に手を動かしている担当者の言葉。ここが本当に金脈です - オリジナルの写真や動画
自社で撮影した作業風景、商品の状態、道具のアップ、経過の記録
アンケートは10件でも一次情報です
「うちはアンケートを取っていません」とおっしゃる企業様は多いです。
でも、詳しく伺うと、
- 解約時の理由だけは記録している
- 購入後のフォローメールで感想をもらっている
- 営業担当者が、お客様の反応をメモしている
- 問い合わせ内容を社内で共有している
というケースは結構あります。
回答が10件しかなくても、それは立派な一次情報です。
「実際の回答を見ると、このような方には合いませんでした」
「問い合わせ10件のうち、6件が同じ部分で迷っていました」
と書ける記事は、他社には簡単にまねできません。
もし現在、まったくデータを集めていないのであれば、アンケート回答でクーポンをプレゼントするなど、一次情報が自然に集まる仕組みを運用へ組み込むのも一つの方法です。
今後の記事やサービス改善の材料になると考えれば、十分に投資する価値があります。
現場スタッフの言葉が一番強い
僕が一番おすすめしたいのが、現場スタッフの知見をそのまま記事にする方法です。
製造業なら、実際に組み立てている担当者。
小売業なら、店頭でお客様と話している販売スタッフ。
飲食業なら、厨房で調理している方。
制作会社なら、実際にサイトを作っているデザイナーやコーダー。
その人たちが「当たり前」だと思っていることが、外から見ると全部一次情報なんですよ。
たとえば、現場の担当者に次のような質問をしてみてください。
- 最近、お客様からよく聞かれることは何ですか？
- 初心者が間違えやすいポイントは何ですか？
- 実際にやってみると難しい部分はどこですか？
- どのような場合に、別の商品や方法をすすめますか？
- うまくいかなかったケースには、どのような共通点がありますか？
- 商品ページや一般的な説明では伝えきれていないことは何ですか？
この回答だけでも、一般的なまとめ記事にはない情報がたくさん出てきます。
弊社でも、実際に手を動かしているメンバーへ「最近困ったこと」や「実際に対応した事例」を聞いて記事にすると、明らかに反応が違います。
逆に、インターネットで調べて書いた一般的な解説記事は、どれだけきれいに整えても伸び切らない。
ここは、本当に体感として差が出ています。
記事の本数を頑張っている企業様は多いのですが、これからは本数よりも、1本1本の中身の良さがさらに問われる時代になると思います。
ただし、新しい記事を毎回ゼロから作る必要はありません。
今ある記事へ、
- 実際にあったケース
- お客様が迷っていたポイント
- 自社が判断するときの基準
- 合わなかった事例
- 現場でよく起きる失敗
を追記するだけでも、十分に非コモディティ化できます。
【具体的対策】既存記事のどこを改善すればよいか分からない場合は
とはいえ、自分たちが書いた記事を読み返しても、
「どの部分が一般論になっているのか」
「どこに独自情報を加えればよいのか」
を判断するのは、意外と難しいものです。
そんなときは、弊社が提供しているSEO分析ツール「Moreee（モリー）」の「コンテンツ改善」機能も活用してみてください。
ツールのＵＲＬ：https://moreee.ai/
※ツール自体はGoogleアカウントで１０回無料で使えますのでまず自社の対策イメージを掴んでいただければと思いますのでお気軽にお使いいただければと思います。
２アカウント使用すると２０回分使うこともできます（笑）
使い方は、とても簡単です。
- メインメニューから「コンテンツ改善」を選択する
- 入力欄に、改善したい記事の全文をコピーして貼り付ける
- 送信ボタンを押して、結果を待つ
基本的には、これだけです。
分析結果では、主に
【コモディティ化している可能性がある点】
【非コモディティ化で不足している点】
【クエリファンアウト上の不足】
【生成サマリーで誤解されやすい可能性がある点】
【読者が再検索しそうな疑問】
【追加すると価値が高まる独自情報】
などなど！前提となるサイト情報が無いので的を得て居ない中でもかなり様々な切り口で分析し回収ポイントを教えてくれます！
キャプチャーは実際の分析内容です。
非コモデティ化で不足している点は「まあ確かにな」な内容で出てるので、僕もこのブログに書けるけど記載できないものや逆に要素としてあったほうがいい点を反映して作りました。
因みに小分析テキストで出力されるので雑な話このテキストをそのままAIに投げてやり取りしながら記事の再編を行うなども有用です。
ただし、ツールが自動的に「御社だけが持っている独自情報」を作ってくれるわけではありません。
分析結果を見ながら、
- この部分に、実際のお客様から寄せられた相談を追加できないか
- 自社で対応した件数や傾向を加えられないか
- 現場担当者だから分かる判断基準を補足できないか
- うまくいかなかったケースも紹介できないか
- 自社で撮影した写真や検証結果を加えられないか
と考えていくことが大切です。
Moreeeの分析結果を、そのまま反映する修正指示として使うのではなく、自社にしか書けない情報を見つけるための気づきとして活用していただければと思います。
ツールで改善候補を見つけ、そこに人間が一次情報を加える。
この組み合わせが、既存記事を非コモディティ化する現実的な進め方です。
5. 【対策方針②】AIの使い方を間違えない
「AIで記事を書いたらペナルティなんですよね？」
これも、めちゃくちゃ聞かれます。
結論から言うと、AIで作ること自体が悪いわけではありません。
重要なのは、「どのように作ったか」だけではなく、最終的にユーザーへ価値を提供できる内容になっているかです。
人間が長時間かけて書いた記事でも、他の記事をまとめただけならコモディティになります。
反対に、AIを使って短時間で整理した記事でも、元になる情報が自社の経験やデータであり、人間が内容を確認していれば、十分に価値ある記事を作れます。
↓こちらで言及。
問題になるのは、あくまで使い方です。
避けるべきAIの使い方
- 生成AIだけで作った記事を大量に公開する
- 何も材料を渡さず、ゼロから記事を書かせる
- 人間の確認をせず、そのまま公開する
- キーワードだけを差し替えた記事を量産する
- 実際には存在しない体験や事例をAIに作らせる
AIで記事を書けるようになった時期に、大量生産でSEO対策を進めたサイトもありました。
しかし、何も材料を渡さずにAIが出力するのは、基本的に「多くの人が納得しやすい一般的な内容」です。
一般論として間違っていなくても、他社との差を生む武器にはなりにくいのです。
それを大量に公開すれば、サイト内にコモディティコンテンツが増えてしまいます。
場合によっては、検索エンジンのスパムポリシーに抵触するリスクも考えられます。
問題のないAIの使い方
- 一次情報を渡して記事化する
- 構成案や見出し案を作成する
- ブレインストーミングや壁打ちに使う
- 要約や情報整理を補助してもらう
- 図解や表の案を作る
- 音声やインタビューの文字起こしを整理する
- 読みにくい文章を分かりやすく整える
この中でも、「独自情報をAIに渡して記事化する」という使い方だけは、ぜひ覚えて帰ってください。
現場のメモ、作業記録、お客様との会話ログ、アンケートの生データ、社内ミーティングの内容。
そういった情報をAIに渡した上で、
「この内容を記事として整理してください」
「一般論ではなく、実際の事例を中心に構成してください」
と指示します。
元になる材料が独自情報であれば、AIを使って文章を整理しても、その記事の中心には自社の体験や知見が残ります。
逆に、何も渡さず、
「〇〇についてSEO記事を書いてください」
とだけ指示すると、AIは世の中にある一般的な情報をまとめて返します。
それは、まさにコモディティです。
ここが完全な分かれ目です。
文章を書くのが苦手なら、まずは話してみる
ここまで読んで、
「専門的な知識はあるけれど、文章へまとめるのが苦手」
「現場担当者に原稿を書いてもらう時間がない」
と思った方もいらっしゃるかもしれません。
ですが、独自情報は、最初から文章になっている必要はありません。
「話せれば」良いんです。
実は今回の記事も、僕がSEOの最新情報や、実際のサイト分析で感じたことを音声で話すところから始めています（笑）
その音声データを文字起こしし、BigQuery（googleが提供するデータベースのサービスです）にデータを格納し、そのデータClaudeを使って話の内容や順番を整理した上で、音声の中で話していた経験や考察を軸に、今回の記事を作成しています。
つまり、AIにゼロから、
「コアアップデートやSEOについて記事を書いて」
と依頼したわけではありません。
僕自身が話した内容を独自情報として渡し、
- 話の順番を整理する
- 重複した部分をまとめる
- 分かりにくい部分を補足する
- 見出し構成へ落とし込む
- 読みやすい文章へ整える
という編集作業にAIを使っています。
因みに僕の文体を覚えさせて記事のプロットが出た段階で音声の喋り方と文体データから「執筆者の質感」を出すようにもしてます。
初稿は結構変なハイテンションで上がってきてきて「僕ってAIに乞う認識されてるのか？」っと凹みながら全文の加筆・修正は手で行っております（笑）
この方法であれば、文章を書くことが得意ではない方でも、自分が持っている知識や経験を記事にできます。
たとえば、次のような方法があります。
- 現場担当者へインタビューする
- 社内ミーティングを録音する
- 最近対応した事例について、スマートフォンへ向かって話す
- お客様からよく聞かれる質問について、担当者に回答してもらう
- 商品を選ぶときの判断基準を、販売スタッフに説明してもらう
- 失敗した事例や、以前と判断が変わった理由を話してもらう
こうした音声を文字起こしし、AIに整理させるだけでも、一般的な検索記事では出てこない具体的な情報を残せます。
文章を書くのが得意な人だけが、良いコンテンツを作れるわけではありません。
自分たちが実際に経験したことを、まずは言葉にする。
その素材さえあれば、AIはコモディティコンテンツを量産する道具ではなく、非コモディティなコンテンツを形にする編集者になってくれます。
ここの仕組みは弊社で環境として構築する事が出来るので、気になった方はお気軽にお尋ねください♡
図解の生成は積極的に使ってください
意外と知られていないのですが、コンテンツ理解を早めるため、ユーザーのために図解をAIに作らせること自体は、まったく問題ありません。
記事本文をAIに渡し、
「この内容をユーザーに理解してもらうためには、どのような図解が必要ですか？」
と聞くと、けっこう良い案が返ってきます。
記事に書かれている情報や考え方を、分かりやすく整理するためにAIを使うのであれば、ユーザーの理解を助ける価値があります。
作るのがAIでも問題なしです✌
ただし、図解の中に入れる数字、固有名詞、専門的な情報については、必ず人間が確認してください。
人間のチェックだけは省略しないでください
見出しレベルで触れる話題は、正直どの会社が書いても大きくは変わりません。
勝負はH3以降です。
そのテーマについて、どれだけ具体的に踏み込めるか。
どのような判断材料を示せるか。
ここが全てだと思っています。
また、音声の文字起こしやAIによる文章整理では、実際に話した内容と少し違う表現に変わったり、断定の強さが変わったりすることがあります。
公開前には必ず、実際に話した本人や、専門知識を持つ担当者が内容を確認してください。
特に、健康、お金、法律など、人の生活へ大きく関わるジャンルでは、人間による最終チェックが必須です。
誤りが1つ混ざるだけで信頼が失われますし、読者に実害が出る可能性もあります。
ここだけは省略しないでください。
6. 【対策方針③】コンテンツを支える土台を整える
ここまでコンテンツの中身についてお話ししてきましたが、それを支える土台についても確認しておきます。
地味な部分ですが、ここを整えるかどうかで、検索エンジンやAIに情報を理解してもらいやすいかが変わります。
見出しの構成を整える
H1、H2、H3と、意味に沿って見出しの階層が通っているかを確認してください。
たとえば、H1の次にいきなりH3が来て、その後にH2へ戻るような構成は避けます。
GoogleやAIは、本文だけでなく見出しも手掛かりにして、ページ内のテーマや構造を理解します。
人間にとっても、見出しは目次であり地図です。
見出しだけを順番に読んだときに、その記事の内容がある程度分かるか。
これをチェック基準にしてください。
1つのセクションでは1つの論点を扱う
1つの見出しの中で、複数のテーマを同時に説明しすぎると、読者も情報を理解しにくくなります。
また、AIが回答の一部として引用するときにも、どの文章がどの質問への回答なのか分かりにくくなります。
1つのセクションでは、できるだけ1つの論点を扱います。
画像はオリジナル素材を優先する
画像については、次のポイントを確認してください。
- 可能な限り自社で撮影したオリジナル素材を使う
- 何を示している画像なのか分かる代替テキストを設定する
- 必要に応じてキャプションを入れる
- 検索エンジンがクロールできる状態にする
- 重要な文字情報を画像の中だけに入れない
実際の作業風景、商品の状態、スタッフの様子、検証前後の写真などは、その会社にしか用意できない一次情報です。
フリー素材を使うよりも、記事の信頼性や独自性を伝えやすくなります。
比較表は画像ではなくHTMLで作る
比較表を入れる場合は、可能な限り画像ではなく、HTMLのtable要素で作成してください。
商品Aの成分と価格、商品Bの成分と価格といった比較表を、1枚の画像として掲載しているブログは少なくありません。
しかし、画像の中に文字が入っているだけでは、検索エンジンやAIが情報の関係性を正確に理解しにくくなります。
HTMLの表であれば、
- 何が比較項目なのか
- どの商品に対応する情報なのか
- 価格や数値がどの項目に属するのか
を構造として伝えられます。
7. 【技術補足】クロールからサービングまでの流れと構造化データ
ここからは少し専門的な、どちらかというと制作会社側が注視する領域の話です。
ただし、記事を書かれる担当者様にも、検索結果に表示されるまでの仕組みをイメージしていただきたいので、できるだけ噛み砕いてご説明します。
検索結果やAIの回答に情報が表示されるまでには、大きく次の段階があります。
- URLが発見される
- クロールされる
- インデックスされる
- ランキングされる
- 検索結果やAIの回答として提供される
1. URLの発見
検索エンジンが、内部リンク、サイトマップ、外部サイトからのリンクなどを通して、URLの存在を見つけます。
どこからもリンクされていないページは、そもそも発見されにくくなります。
2. クロール
検索エンジンのロボットがURLへアクセスし、そのページに何が書かれているかを読み取ります。
3. インデックス
読み取った内容を確認し、検索エンジンのデータベースへ登録する価値があると判断されると、インデックスされます。
第2章で触れた「クロール済み・インデックス未登録」は、クロールされたものの、インデックスへ進んでいない状態です。
4. ランキング
ユーザーが検索したとき、インデックスされているページの中から、検索意図との関連性や品質などをもとに順位付けされます。
5. サービング
順位付けされた情報が、通常の検索結果やAIの回答などの形でユーザーへ提供されます。
重要なのは、良いコンテンツを作っただけで、必ずこの全ての段階を進めるわけではないということです。
ページが発見され、正しく読み取られ、インデックスされるための技術的な土台も必要です。
ただし、最終的に勝負を決める中心が「価値ある情報かどうか」である点は変わりません。
技術的なSEOは、良いコンテンツを正しく届けるための土台と考えると分かりやすいと思います。
構造化データについて
機械に情報を正しく伝える土台として、構造化データもあります。
ざっくり言うと、
「このページは何について書かれているのか」
「この会社はどのような会社なのか」
「この人物は誰なのか」
「この商品はいくらなのか」
といった情報を、ページの裏側でコードとして伝える仕組みです。
構造化データを入れたからといって、必ず順位が上がるわけではありません。
しかし、検索エンジンやAIが、ページ内の情報を誤解しにくくするためには役立ちます。
特に、営業時間、住所、価格、人物情報、商品情報など、誤って伝えられると困る情報では重要です。
たとえばAIに、
「あのお店は何時まで営業していますか？」
と聞いたとき、ページごとに営業時間の表記が異なっていれば、誤った情報を回答する可能性があります。
構造化データは、そのような誤認を防ぎ、情報の正確性を補うための手段になります。
8. LLMO・GEOのために特別な対策は必要なのか
ここまで、非コモディティ化の対策方針を
3つご説明してきました。
ここからは、もう一つの大きなテーマです。
最近、LLMO、GEO、AEO、AI検索最適化といった言葉をよく見かけませんか？
マーケティング系のSNSでもそういった文言が飛び交っております、
「ChatGPTに紹介されるための施策」
「生成AIに引用されるための新しいSEO」
といったサービスが増えています。
SEOに関わる方であれば、一度は目にしていると思います。
そして、
「従来のSEOとは別に、これもやらないといけないのか……」
と不安になった方も多いのではないでしょうか。
僕の結論は、AI検索だけを目的にした特別な対策を、SEOと切り離して行う必要は基本的にないというものです。
AIによる概要やAIモードなどの生成AI機能も、既存の検索システムや品質評価と無関係に動いているわけではありません。
検索エンジンが良いと判断できない情報を、AIだけが特別に高く評価してくれるという考え方は、少し無理があります。
やるべきことを整理すると、次のようになります。
やるべきこと
- 独自性と価値のあるコンテンツを作る
- 自社の一次情報を追加する
- クロールやインデックスなどの基本的なSEOを整える
- ページ体験を改善する
- 構造化データで正確な情報を伝える
- 関連するトピックまで丁寧に説明する
避けるべき発想
- AIに出るためだけの裏技を探す
あったら僕が知りたいですけど現状はなさそうですし、今本質的な部分に比重がある以上自分たちもその方向で対策するべきかと・・・（笑）
変わらない原則は、情報の品質や関連性を判断する仕組みが、AI検索でも従来の検索でも共通する部分を持っているということです。
良い情報なのか、信頼できる情報なのかを判別する基本的な考え方が、突然まったく別のものになったわけではありません。
だからこそ、対策も大きく変える必要はないと考えています。
誤解しないでいただきたいのですが、「AI検索に出たい」という考えそのものは大正解です。
実際に、
「ChatGPTで調べて知りました」
という問い合わせは、業種を問わず増えています。
これは非常に良い傾向です🔥
ただし、AI検索へ表示されるための道が新しく別に作られたわけではなく、これまでのSEOと同じ道の延長線上にあるということです。
では、なぜSEOがAI検索に効くのか。
仕組みを見ると、一気に腑に落ちると思います。
9. なぜSEOがAI検索に効くのか。AIが回答を作る3つの経路
AIが質問に対する回答を作るとき、情報源は大きく3つに分けて考えられます。
1. AIが持っている一般的な知識
AIが学習などを通じて、すでに持っている一般的な知識です。
誰が書かなくても回答できる基本情報なので、ここは自社サイトのSEOだけで直接コントロールできる領域ではありません。
2. 検索を通じて取得する情報
専門的単語で 検索拡張生成（RAG） といいます。
Google 検索のコア ランキング システムを利用して、関連性の高い最新のウェブページを Google 検索インデックスから取得することで、AI の回答の品質、精度、最新性を向上させるために使用される手法です（グラウンディングとも呼ばれます）。
Google のシステムは、取得したページから特定の情報を確認し、より信頼性が高く有益な回答を生成します。 SEOの評価がAI検索の回答引用にも影響する事が伺えます。
3. 質問を分解して追加検索する情報
ユーザーから入力された質問を、そのまま1回だけ検索するとは限りません。
AIが、
「この人は、これも知りたいはずだ」
と考えて、複数の関連する質問へ分解し、追加で情報を集めることがあります。
これが、いわゆるクエリファンアウトです。
たとえば、「電動自転車の選び方」という記事を書くとします。
皆さんも記事を作るときに、
- バッテリーはどのくらい持つのか
- 充電には何時間かかるのか
- メンテナンス費用はいくらかかるのか
- 普通の自転車と何が違うのか
- 子どもを乗せる場合は何を確認すべきか
といった関連情報にも触れると思います。
「この記事を読む人は、これも知りたいはずだ」
と考えて、内容を広げていますよね。
AIも、基本的には同じようなことを行います。
「電動自転車のおすすめは？」と聞かれたときに、バッテリーの持ちや価格、用途などの関連質問を作り、複数の情報を集めて回答を組み立てます。
お気づきでしょうか。
2番目と3番目は、皆さんが普段のSEOで行っていることと深く関係しています。
検索結果で見つけられる状態を作る。
ユーザーが知りたい関連トピックまで丁寧に説明する。
その積み重ねが、そのままAIへの情報供給ラインになります。
だからこそ、AI検索のためだけに別のことをするのではなく、正しいSEOを続けることが大切なのです。
11. まとめ
いかがでしたでしょうか？
今回のコアアップデートで見えてきたのは、「コモディティか、非コモディティか」という評価軸です。
対策方針は3つです。
1. 一次情報を棚卸しする
- 実績データ、顧客事例、アンケート、現場スタッフの声を洗い出す
- うまくいった事例だけでなく、合わなかった事例も活用する
- 新規記事だけでなく、既存記事へ実際のケースを追記する
- 改善箇所が分からない場合は、Moreeeの「コンテンツ改善」機能で候補を見つける
- ツールの分析結果を、自社独自の情報を探す気づきとして使う
2. AIの使い方を間違えない
- AIには必ず一次情報を渡してから記事化する
- 何も材料を渡さず、ゼロから一般的な記事を量産しない
- 文章化が難しい場合は、担当者の音声を文字起こしして活用する
- AIは記事をゼロから作る人ではなく、一次情報を整理する編集者として使う
- 公開前には必ず人間が内容を確認する
- 図解や構成案の作成には積極的に活用する
3. コンテンツを支える土台を整える
- 見出しをH1、H2、H3の順番で整理する
- 1つのセクションで1つの論点を扱う
- 比較表はHTMLで作成する
- 画像に代替テキストを設定する
- オリジナルの写真や図を使用する
- クロール、インデックス、内部リンクを確認する
- 構造化データで正確な情報を伝える
この3点を意識しSEOを行っていれば、LLMOやGEOも自然とカバーできます。
AI検索専用の特別な対策を探すよりも、ユーザーにとって本当に価値のある情報を、自社の経験やデータをもとに伝えることの方が重要です。
正直に申し上げると、今回の内容には「新しいテクニック」が一つもありません。
以前から言われてきた、
「ユーザーにとって良いコンテンツを作りましょう」
という考え方を、Googleがより厳しい基準で本気にしただけです。
しかし、裏を返すと、小手先のテクニックが効きにくくなった分、実際に皆様の会社が行われている事を正しくネットの世界に有益な情報としてアップしていくだけになってきております。
実際に作っている。
実際に売っている。
実際にサービスを提供している。
実際にお客様と毎日話している。
その経験は、何も情報を与えられていないAIには生成できません。
まずは、社内にある情報を棚卸ししてみてください。
この段階で外注のライターさんでは賄いきれない領域が出てくると思います。
ここで、ライターじゃないので文章にするのは難しいと感じても、担当者に話してもらえば大丈夫。
音声を文字起こしし、AIに整理させれば、専門家や現場担当者が持つ知識を記事として残せます。
既存記事のどこを直すべきか分からなければ、Moreeeなどの分析ツールを気づきとして使い、そこへ自社の事例や判断基準を加えてみてください。
御社にしか書けない1本は、きっともう手元にあるはずです。
是非そんな有益な情報の一本をネットの世界に正しくインデックスさせましょう。
そのお手伝いが出来れば幸いです！
構造化データの実装や、「うちの一次情報って何だろう？」という情報の掘り起こしで迷われている画面の前の担当者様は、ぜひお話だけでもいいのでご相談いただければと思います✌
Writer.
この記事を書いた人
平野彰一
SEOコンサルタント
前職の制作会社にてSEOを学ぶ。現在は実戦的なSEO戦略に関する調査・分析を主に担当。お客様に自身が培ったノウハウを共有し、SEO施策を共に楽しみながら実践していただけるよう努めています。クライアントとともに目標に向かって取り組む姿勢を大切にし、ワクワク感を共有しながら、成果の出るSEOを目指しています。
■所有資格
・ウェブ解析士協会 ウェブ解析士
・SEO協会認定コンサルタント