AI検索に自社サイトを表示させるには？海外最新情報から考えるSEOと施策例

お疲れ様です！デザインファミリー SEO課の平野です🔥

「AIに質問して、検索結果のリンクを何件も開かずにその場で答えを得る」。そんな検索の仕方が身近になってきました。

では、AI検索で自社サイトを引用・紹介してもらうには、具体的に何をすればいいのでしょうか？

私たちSEO課では、海外のSEOレポートやアルゴリズムの動向を確認し、社内で議論しながら施策の裏付けや方向性を判断しています。その中で、AirOpsとKevin Indig氏によるレポート『The 2026 State of AI Search』に、興味深いデータがまとまっていました。

今回は、レポートが取り上げるAI検索の引用傾向をたどりながら、私たちがクライアント様にご提案している施策の考え方をお伝えします。調査の結果と、デザインファミリーとしての実務上の見解を分けてご紹介します。

まず、弊社ではAI検索対策を従来のSEOの延長として捉えています。Google公式の「AI機能とウェブサイト」でも、GoogleのAIによる概要やAIモードには、基本的なSEOに加えた特別な最適化は不要と説明されています。

レポートの数値は、調査対象や実施時期における傾向です。日本のすべてのサイトやAIサービスに同じ効果が出ると考えず、どこから改善するかを決める材料として活用しましょう。

関連記事：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

この記事の内容

1. 情報の更新：新しく正確な情報を保つ
2. コンテンツ構造：人にもAIにも理解しやすくする
3. コミュニティ：第三者の体験や会話を知る
4. サイト外の評価：紹介・引用される機会をつくる
5. 掲載の変動：複数回・継続的に測る
6. ゼロクリック検索：認知と比較・相談をつなぐ

1．情報の更新――新しく正確な情報が、AI検索での露出を支える

レポートでは、商品・サービスの比較や意思決定に関わる質問で、最新の価格・機能・説明を含む情報が重視されると説明されています。

• 3か月を超えて更新されていないページは、AI引用を失う可能性が3倍以上高い。
• 引用されたページの70％以上は過去12か月以内、50％以上は過去6か月以内に更新されている。
• 購買検討に関わる引用では、約83％が過去1年以内、60％以上が過去6か月以内に更新されたページに由来する。

業界によっても、資料が示す鮮度の目安は異なります。

業界・分野	鮮度の目安
SaaS・金融・ニュース	3か月未満
不動産・EC・製造業	3〜6か月
旅行・ライフスタイル・ヘルスケア	6〜9か月未満
研究・非営利・教育	12か月未満

出典：AirOps『The 2026 State of AI Search』。更新間隔は一律の掲載条件ではありません。

デザインファミリーの実務視点

すべてのページを一律に書き直す必要はありません。（コンテンツに拘って全文リライトは大変ですし💦）

レポートの推奨に沿って、まずは引用・流入・問い合わせなどが減っている重要ページを探し、価格・仕様・プラン比較・事例に古い情報がないか点検します。

大切なのは、日付だけを新しくすることではなく、読者が判断に使う情報を正確に保つことです。Googleも有用なコンテンツの自己評価項目で、内容を実質的に変えずに日付だけを新しくしていないかを問いかけています。

弊社では、本文の確認とともに、タイトルや見出し、説明画像、商品リンクなども見直します。画像や見出しの変更自体を鮮度対策と考えるのではなく、現在の情報が正しく、分かりやすく伝わるかを基準に修正します。

重要ページは3か月ごとの点検を一つの目安にし、最終更新日や成果の変化、必要に応じてクロール状況も確認します。商品ページを改修しにくいECサイトでは、関連記事で最新の使い方や選び方を補う方法もあります。ただし、関連記事を更新しても商品ページの古い価格や仕様が正しくなるわけではないため、情報の食い違いは解消しておきましょう。

2．コンテンツ構造――人にもAIにも理解しやすいページにする

見出しの階層、箇条書き、構造化データは、ページの内容を理解する手がかりになります。レポートでは、論理的な見出し階層と、引用される可能性の2.8倍の高さに関連があると報告されています。

ページの特徴	ChatGPTで引用されたページ	Googleのみの比較群
H1が1つ	86.8％	64.2％
リストを使用	78.3％	26.8％
見出し階層が整っている	68.7％	23.9％
豊富な構造化データを使用	60.5％	24.5％

出典：AirOps『The 2026 State of AI Search』。「Googleのみの比較群」は原図の「Google Only」を訳したものです。各特徴を追加した場合の効果を測った数値ではありません。

また、3種類以上の構造化データを使うページは引用される可能性が13％高く、引用ページの10.5％にはFAQ構造化データが見られたとされています。

これは調査時点の傾向です。Googleでは2026年5月7日以降、FAQリッチリザルトの表示が終了しています。FAQ本文の有用性と、Google検索での特別な表示、AIによる引用は分けて考える必要があります。Google公式の変更案内も併せてご確認ください。

デザインファミリーの実務視点

構造化データは、ページや著者、商品などの情報を機械にも伝わる形で記述するものです。種類を増やすこと自体を目的にせず、実際の内容を正確に説明するために使います。

弊社では、まず既存の構造化データを調査し、意図した内容が出力されているかを確認します。特に見直すのは、次の2点です。

1. 画面上の内容と構造化データの整合性
   価格、商品情報、著者、質問と回答などが、ページに表示されている内容と食い違っていないか確認します。すべての文章を一字一句同じにするという意味ではなく、事実や内容を一致させることが重要です。
2. 著者・監修者の実態が伝わる設計
   医療や金融などのYMYL領域では、「誰が、どのような経験や専門性をもとに説明しているのか」を読者が確認できるようにします。著者・監修者の紹介ページと記事を結び、必要に応じてArticleやPersonなどで関係を記述します。

著者情報をタグに入れるだけで、専門性や信頼性が証明されるわけではありません。プロフィールや根拠のある説明も含めて整えることが大切です。詳しくはGoogleの構造化データのガイドラインとArticleの説明をご覧ください。

3．コミュニティ――第三者の体験や会話が、信頼の裏づけになる

レポートは、企業自身の説明に加え、利用者による比較・体験談・疑問・評価がAI検索で参照されることを指摘しています。

• 引用の約48％が、ユーザー投稿・コミュニティ系の情報源に由来する。
• コミュニティ情報を参照する回答の割合は、Perplexityでは90％超、Geminiでは約7％にとどまるケースがある。
• Redditの引用の約88％は、特定のブランド名を含まないカテゴリーの探索に由来する。
• YouTubeの引用の約75％は非指名検索に由来し、その内訳では約59％が詳しい説明、約34％が使い方を求めている。

「引用の割合」と「コミュニティを参照する回答の割合」は集計単位が異なります。また、日本のすべてのSNSやQ&Aサイトに同じ割合が当てはまるという意味ではありません。

レポートが勧めているのは、利用者が実際に質問している場所で、役立つ回答や説明を提供することです。宣伝中心の投稿ではなく、自然な会話への参加や具体的な情報提供を重視しています。

デザインファミリーの実務視点

まずは、利用者がどのような疑問を持ち、どこで情報を集めているかを知ることから始めます。その気づきは、外部での対話にも、自社サイトの情報改善にも活用できます。

自社サイトでは、「普段お客様から受ける質問」「導入時の失敗例」「選ぶときの判断基準」を担当者にインタビューする方法が有効です。録音・文字起こしを使い、事実確認や公開範囲の確認を経て記事にすれば、現場の経験を読者に届けられます。

「向いていない人」「成果が出にくい条件」といった情報も、読者が自分に合うかを判断する材料になります。ただし、自社が編集した体験談やQAは、外部の第三者による評価とは区別して扱います。

弊社では、検索意図に応じたQAコンテンツの追加もご提案しています。本文だけでは解決しきれない疑問に答え、必要な商品・サービス・解説ページへのリンクを設置することで、次の行動を助けます。

FAQ構造化データを使う場合は、本文との整合性や用途を確認します。QAやタグを追加するだけで評価が上がると捉えず、疑問の解消や回遊、問い合わせにつながったかを確認して改善します。

4．サイト外の評価――初期のブランド発見を左右する

レポートでは、商品やサービスを探し始める段階で、比較記事やレビューなどの第三者情報がブランドの発見に関わると説明されています。

• 購買検討の初期段階では、ブランドへの言及の約85％が第三者ドメイン由来で、自社サイト由来の約6.5倍だった。
• 第三者経由の言及の約90％が、リスト記事・比較ページ・レビューまとめから発生した。
• 言及されたブランドの約80％は、引用元ページの最初の3つの掲載位置に登場した。
• 被リンクとAIでの露出との相関係数は、nofollowリンクが0.509、通常のリンク（dofollow）が0.504だった。

最後の数値は相関であり、「どちらのリンクも同じ効果を生む」と証明したものではありません。資料は、リンクの属性だけでなく、幅広いサイトでブランドが認識・参照されていることに注目しています。調査の対象や方法は、AirOpsのサイト外の情報源に関する補足レポートでも確認できます。

デザインファミリーの実務視点

私たちが大切にしているのは、第三者が引用・紹介する理由になる素材を用意することです。独自のアンケート、分かりやすい図解、検証結果などに、調査方法や実施時期を添えて公開します。既存記事の根拠を見直し、公的機関や原著論文などの一次資料へたどれるようにすることも、内容を検証しやすくする取り組みです。

プレスリリースも、こうした独自情報を外部へ届ける一つの方法です。自社の専門性や取り組みを伝え、関連メディアの取材・紹介、第三者サイトでの言及、自然な被リンクの獲得につなげることを目指します。

配信記事の転載と、メディアが独自に取材・検証した紹介記事は分けて評価します。AirOpsの調査自体が、プレスリリースの配信効果を直接実証したわけではない点にも注意が必要です。

既存の被リンクについては、リンク切れや説明の誤りがないかを確認し、必要に応じて掲載元に修正を相談します。リンク文言は読者に自然に伝わることを優先し、順位操作を目的にキーワードを詰め込むような依頼は行いません。

5．掲載の変動――AI検索は、一度の確認だけでは評価できない

AI検索の回答や引用元は、同じ質問でも変わることがあります。レポートでは、次の傾向が紹介されています。

• 言及と引用の両方を得たブランドは、引用のみのブランドより再登場する可能性が40％高い。図表では約40％から約56％への違いが示されている。
• 連続する回答の両方に登場し続けるブランドは約30％。
• 一度登場しなくなったブランドの50％以上は、その後2回以内の実行で再登場した。

約40％と約56％の差は16ポイント、相対的な増加率は40％です。1回出た・出なかったという結果だけで、施策の成否を判断するのは難しいことが分かります。

デザインファミリーの実務視点

効果測定では、定点観測と月次の推移を組み合わせます。

• Google Search Console：「生成AIパフォーマンスレポート（検索）」で、AIによる概要やAIモードでの表示回数と対象ページを確認します。表示回数はクリック数ではなく、会社名への言及回数でもありません。
• GA4：参照元の情報が取得できるChatGPTやPerplexityなどの流入を確認し、着地ページ、回遊、問い合わせを調べます。参照元が残らない訪問もあるため、すべてのAI経由流入を捉えられるとは限りません。
• 主要な質問の定点記録：質問文、日時、サービス、検索条件を記録し、複数回実行した際の言及と引用URLを分けて追います。

掲載の変化に加え、「訪問した人がどう行動したか」までつなげて確認することが大切です。

関連記事：Search Consoleに「生成AI機能」が追加｜SEOの視点でどう見るか？

6．ゼロクリック検索――「知って終わり」と「比較して選ぶ」を分ける

AIによる概要（AI Overviews）などによって、サイトを開く前に疑問が解決する場面も生まれています。レポートは、ゼロクリック検索に関して次の数値を紹介しています。

• AI Overviewsの初期導入以降、クリックせずに終わるGoogle検索が2.5倍に増えた。
• AI Overviewsに登場するURL数は、通常検索に登場するURL数の約23％だった。
• AI Overviewsの引用の約59.6％は、通常の自然検索で上位20位に入っていないURLに由来した。

これらはレポートが紹介する当時の調査結果であり、現在の日本市場全体の割合を示すものではありません。また、AI Overviewsの導入だけが変化の原因だと証明する数値ではありません。

資料は、AI回答で認知されることと、通常検索から見込み顧客を獲得することの両方に取り組む方針を示しています。

デザインファミリーの実務視点

弊社の支援先である教育・受験情報サイトなどでも、検索意図による違いを確認しています。一部のクエリでは、「○○とは」のような意味を調べる検索で、平均掲載順位が1位付近でもクリック率が約0.2％だった一方、具体的な比較・選択に関わる検索で14〜20％となる事例がありました。

これは個別の確認事例です。全サイトに当てはまる基準でも、AIによる概要だけの影響を示すものでもありません。

実務では、情報収集の記事は要点や根拠を分かりやすく示し、比較検討の記事には条件別の違い、費用、事例、注意点をそろえるという役割分担を考えます。AIも複雑な比較に対応していますが、自社の具体的な条件や最新情報を正確に伝える役割は、公式サイトにあります。

さらに、情報収集で訪れた方に会社の専門性を知っていただくため、弊社では記事のスクロール到達率やクリック状況を分析し、読者の関心に合う位置へ案内バナーを設置することをご提案しています。

バナーでは「どのような会社なのか」「何を相談できるのか」を簡潔に伝え、トップページや会社紹介、関連サービスへ案内します。Web上で名刺を手渡すような取り組みなので、社内では「名刺バナー施策」と呼んでいます。

スクロール率だけで設置位置を決めず、記事の文脈とクリック後の行動も確認します。知ってもらうことから、比較・相談までをつなぐ設計です。

デザインファミリーの見方――レポートを自社の施策へ落とし込む

AirOpsレポートの数値は、「これをやれば必ずAIに表示される」という保証ではありません。私たちは、ユーザーに必要な情報を整え、発見・理解・参照されやすい状態にするための判断材料として活用しています。

AIによる回答には、事前に学習した知識に加え、外部の情報を検索して補うRAG（検索拡張生成）や、関連する複数の問いに広げて検索するクエリファンアウトが使われる場合があります。

そのため、検索エンジンがページを発見・取得でき、内容を正しく理解できることは重要です。GoogleのAI検索ではインデックス登録などの技術要件がありますが、元の質問に対する通常検索で上位に入ることが、すべてのAI引用の必須条件というわけではありません。

テーマに応じた情報の整え方も必要です。暮らしの情報なら選び方や具体例、医療・健康の情報なら説明の根拠や専門家の関与など、読者が確かめたいことを丁寧に示します。

まずは、重要なページを1つ点検してみましょう

商品・サービスの価格、プラン仕様、比較、導入事例など、ユーザーの意思決定に関わるページを1つ選んでみてください。

• 価格・仕様・事例などに古い情報がなく、必要な更新ができていますか？
• H1〜H3の見出しが、内容のまとまりと順序を分かりやすく伝えていますか？
• 現場ならではの判断基準や、具体的な経験・事例が入っていますか？
• 著者・監修者・運営者を確認でき、構造化データも実際の内容と整合していますか？
• 関連する商品・サービス・相談先へ、自然に進めるリンクがありますか？

調査結果をそのまま当てはめるのではなく、自社の読者と事業に照らして優先順位を決める。この積み重ねを、通常のSEOとAI検索の両方につなげていきたいと考えています。

自社サイトの改善や構造化データの設計に迷われた際は、ぜひデザインファミリーのSEOコンサルティングへご相談ください✌

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参考資料

• AirOps & Kevin Indig：The 2026 State of AI Search（レポート紹介ページ）
• AirOps：The 2026 State of AI Search: How Modern Brands Stay Visible（公開解説）
• AirOps：Third-Party Sources Drive 85% of Brand Discovery
• Google 検索セントラル：AI機能とウェブサイト／生成AI検索の最適化ガイド（英語）
• Google 検索セントラル：有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成
• Google 検索セントラル：構造化データのガイドライン／Articleの構造化データ
• Search Console ヘルプ：生成AIパフォーマンスレポート（検索）／データに関する変更情報（FAQ表示終了を含む・英語）
• 株式会社デザインファミリー：SEOコンサルティング

参考情報の確認日：2026年10月2日。図表はレポートの数値または弊社の実務上の考え方をもとに独自に作成しています。