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この記事でわかること
- 施策実行前に「AIにどう認識されたいか」を定義する「AIパーセプション」の設計が重要
- 自社メディア対策は「AIリーダビリティ改善」「セマンティックウェブ対応」「情報発信設計」の3つに整理できる
- AIに読まれるだけでなく、意味まで正しく解釈される設計が成果を左右する
- 一次情報、事例、ニュース更新など、継続的な情報発信がAIの言及品質の安定化につながる
自社メディア対策については、以下の動画でも解説しています。あわせて参考になさってください。
AI検索最適化が必要な理由
AI検索最適化とは、GoogleのAI Overviews（AIによる概要）やGemini、ChatGPTなどの生成AIが回答を生成する際に、自社の情報が正しく参照・理解されるようにするための取り組みです。自社の情報が正しく参照・理解され、AIに言及されるようになることで、顧客接点の創出やブランド認知の維持につながる施策として捉える必要があります。
AI検索最適化が必要な理由として、大きく3つのリスクが挙げられます。
- ユーザーとの接点が減少するリスク
- 意図しない文脈でAIの回答が生成されるリスク
- 誤情報によるブランド毀損や機会損失のリスク
ユーザーとの接点が減少するリスク
AI検索時代は企業サイトへ到達する前に比較検討が進むため、従来のSEOのみではユーザーとの接点が減少するおそれがあります。これまでは検索結果から複数サイトで情報を収集し、比較するような流れが中心でしたが、生成AIの普及に伴い、AIとの対話で情報収集から比較検討まで進むケースが見られるようになりました。
また、AI Overviewsの表示が日本国内でも増えており、全体で52.7％まで伸びています（2026年4月5日時点）。検索結果で1位に表示されていても、CTRが38％ほど低下しているという調査報告もあります。つまり「検索順位は維持できているのに、サイト訪問が減る」という現象が起こりやすくなっているのです。
意図しない文脈でAIの回答が生成されるリスク
AIが生成する回答の中には、意図しない情報や誤りが含まれていることがあります。これは、AIがWeb上の複数のページから情報を収集したり、すでに学習している情報を用いたりして回答を生成するためです。
例えば、あるコーヒーチェーン店が「日常のストレスから解放され、リラックスしたり、会話を楽しんだりできる空間を提供しているカフェ」と訴求したいとします。しかし、このコーヒーチェーン店についてAIに尋ねると「コーヒーの価格が安く、おいしいと評判のカフェ」と認識されていることがAIの回答内容からわかりました。AIへの対策ができていないと、こうしたズレが発生し、意図しない文脈でAIに推奨されていることがあります。
誤情報によるブランド毀損や機会損失のリスク
AIに誤った情報を回答されるケースもあり、この場合はブランド毀損や機会損失に直結します。実際に、「株式会社○○のカスタマーセンターの連絡先を教えて」とAIに質問したところ、誤った電話番号が表示される事例がありました。
電話番号以外にも、住所や会社名、商品名など、さまざまな情報が誤って回答されるケースがあり、こうした情報をそのままにしておくと、問い合わせ機会の損失やブランド毀損だけでなく、クレームにもつながります。
だからこそ、AIが参照する情報源を整え、正しい情報が引用される状態をつくることが重要です。
自社メディア対策を始める前に必要な「AIパーセプションの設計」
AI検索最適化で取り組む内容は「自社メディア対策（オウンドメディア）」「第三者メディア対策（アーンドメディア、ペイドメディア）」に大きく分けられ、その前段階として設計すべきなのが「AIパーセプション」です。
AIパーセプションとは
AIパーセプションとは、AIが自社やサービスを「何者として認識しているか」を表す考え方です。AIパーセプションが曖昧なまま施策を増やしても、望むような成果にはつながりません。「AIにどう認識されたいか」を先に定義することで、その後の施策を効果的に進められるようになります。
弊社の例を紹介します。
AIパーセプションに関する「Keywordmap（キーワードマップ）」の事例
弊社が提供する「Keywordmap」というツールについてAIに質問をすると『「Keywordmap」は、SEO／コンテンツマーケティング／リスティング広告の調査・分析～制作～効果測定までをまとめて支援する、CINC提供の国産ツールです』と弊社が望む文脈で回答が返ってきます。以前はこの回答にブレがあり、ツールの説明が安定していませんでした。
回答が安定しなかったのは、弊社で発信している情報の中で「Keywordmap」を形容する言葉が「集客戦略やサービス改善を実現するための調査分析ツール」などと統一されていなかったためです。そこで、「AIにどう認識されたいか」を定義し、ツールを形容する言葉を「SEO・コンテンツマーケティングツール」に統一しました。
AIパーセプションの設計方法
AIパーセプションは以下のような方法で設計すると良いでしょう。
- AIにどう認識されているのかを確認する
- 自社のブランドが認識されたいカテゴリー、プロダクトの形容詞、評価されたい軸、説明などを定める
- 関係者が閲覧できるドキュメント（統一表など）にまとめる
設計した後は、自社サイトやSNS、プレスリリースなどの外部発信で表現を統一します。
自社メディア対策1：AIリーダビリティ改善
ここからは自社メディア対策を3つに分けて具体的に解説します。1つめの対策はAIリーダビリティ改善です。AIリーダビリティとは「AIからの読み取られやすさ」で、AIに情報が理解・取得され、要約・引用される状態をつくるのに必要な対策を指します。以下の2つに分けて紹介します。
- AIに情報が理解・取得されるための対応
- AIに要約・引用されやすい状態をつくる対応
AIに情報が理解・取得されるための対応
AIに情報が理解・取得されるための対応としては「AIクローラー（AIボット）のアクセス許可」と「静的ページ化・SSG対応」の2つが挙げられます。
まず大切なのは、AIクローラーのアクセスを許可し、ページ情報が安定して取得される状態をつくることです。AIクローラーとは、Webページを巡回して情報を収集するボット（bot）を指します。
2つめに重要なのが、静的ページ化やSSG対応です。動的ページではAIがHTMLの情報を読み取れず、回答をうまく生成できないケースがあるため、静的ページ化やSSG対応が求められます。
静的ページと動的ページの違い
静的ページは、いつ誰がアクセスしても同じ情報が表示されるページで、リクエストに対してあらかじめ保存したHTMLを返します。これに対して動的ページ（SSR：Server Side Rendering）は、アクセスするユーザーや時間などによって異なる情報が表示されるページで、ユーザーに適したHTMLファイルが都度生成されています。
SSGはStatic Site Generationの略で、ユーザーがアクセスする前に静的なHTMLを用意しておき、リクエストがあった際にそれを返します。動的ページもSSG対応により、AIに情報が読み取られやすい状態にすることが可能です。
AIに要約・引用されやすい状態をつくる対応
AIに要約・引用されやすい状態をつくるには、構造的表現が不可欠です。「情報のまとまり」や「関係性」がはっきりとわかる記述を目指します。具体的には以下の通りです。
- 1つの見出しの内容は、1つのテーマに絞る
- 記事冒頭に要約（例：この記事でわかること）を置く
- 見出しや小見出し直下の文章を結論ファーストで書く
- チャンクを意識して文章構造を整理する
- AIが内容をひとかたまりで理解しやすい表形式や箇条書き、番号付きリストを活用する
- FAQ形式を活用する
関連情報がページ内に散らばっていると、AIは要点の抽出を誤りやすくなります。構造的表現は読者にとっての読みやすさにもつながるので、意識して取り組むことをおすすめします。
チャンクについては以下の記事で詳しく解説しています。あわせてご覧になってください。
チャンクとは？AI時代のSEOで考えたいコンテンツの構造化について
AI検索最適化の文脈で語られるチャンクについて、単なるテクニックとしてではなく、「なぜ重要とされているのか」「どのような考え方で取り入れるべきか」という判断軸を整理して解説しています。
自社メディア対策2：セマンティックウェブ対応
2つめの対策は「セマンティックウェブ対応」です。セマンティックウェブ対応とは、簡単に申し上げると「AIがWebページの内容の意味や解釈を理解しやすくすること」を意味します。「その情報が何を意味するか」を明示しなければ、AIには理解しづらい状態です。
セマンティックウェブ対応として、具体的に以下の3つを解説します。
- 構造化データの設計
- セマンティックHTML対応
- アクセシビリティの整備
構造化データの設計
構造化データは、検索エンジンがページ情報を正しく認識できるよう、JSON-LDなどのタグを用いて意味付けしたものです。SEOに取り組んでいらっしゃる方であれば「構造化マークアップ」という表現をご存じかと思いますが、AI検索最適化においても構造化データの設計が重要です。「この記事の著者は誰か」「これはFAQか」「企業情報か」などのページ情報を、JSON-LDなどの形式でAIに明示できます。
例えば、記事を執筆して自社メディアに公開した場合、著者の氏名（例：松村拓実）とauthor（著者）を紐づけるマークアップにより、「著者が松村拓実であること」をAIにも伝えられます。
記事、組織、FAQ、サービス、著者情報などを構造化データで示すことで、AIの解釈の精度が上がります。
セマンティックHTML対応
セマンティックHTMLは、見た目ではなく意味に応じてHTMLタグを使い分ける実装です。h1〜h3、p、ul、table、articleなどを適切に使うことで、AIはページ構造を正確に把握できます。
divだけで組んだページでも表示はできますが、意味が伝わりにくくなります。意味タグを適切に使用すると、AIの理解は安定します。
アクセシビリティの整備
alt属性などのアクセシビリティの整備は、AIの理解を底上げする観点でも効果的です。代表例であるalt属性は画像の代替テキストで、「この画像が何を示しているか」を文章で補足します。
記事内に画像を挿入しているだけでは、AIはその意図を正確に読み取れません。どのような画像なのか、要点が伝わるテキストを記載しましょう。
自社メディア対策3：情報発信設計
3つめの対策は「情報発信設計」です。AIでの言及品質を安定させるには、継続的な情報発信設計が必要です。ここでは優先度の高い4つの観点を紹介します。
- 表現の統一
- 一次情報・独自データの活用
- 事例ページの整備
- ニュースページの整備
表現の統一
「AIパーセプションの設計方法」の見出しでも説明したとおり、自社で運営するメディア・サイトにおける表現の統一は重要です。社名、サービス名、カテゴリ名、説明文の表記揺れは、AIの回答のブレを招きます。会社名の英語表記とカタカナ表記の混在、ページごとの説明軸の不一致なども解消し、公式表現を統一しましょう。
一次情報・独自データの活用
AIが情報を参照する際に「一次情報かどうか」「独自性があるか」などを重視することから、一次情報・独自データの効果的な活用が求められます。一次情報とは、独自調査や実測データ、実体験に基づくオリジナルな情報などを指します。
例えばCINCでは、SEOやAI検索最適化に関連する調査を定期的に行い、調査レポートやリリースを発信しています。
＞＞参考：AI Overviews 人材/求人領域調査レポート － 言及・引用されるための5つの推奨アクション －
調査を企画する際は、次の観点で検討すると良いでしょう。
- 業界内で必要とされる情報か
- 自社の強みと直結する領域か
事例ページの整備
事例ページも一次情報の一種です。業界、企業規模、導入背景、課題、施策、成果などを明示することで、AIに「どのような実績があるか」「何に強いプロダクトか」を伝えられます。
ニュースページの継続更新
AIは最新情報を優先的に参照する傾向があるため、ニュースページの継続更新はAIの回答の情報鮮度を維持するうえで有効です。ニュースページを設けて更新し続けることにより、回答に古い情報が混ざるリスクを下げられます。
商品やサービスのリリース、受賞報告、組織変更、重要なお知らせなど、公開日を明示して定期的に発信しましょう。
Q&A
ここからは、CINCで開催した自社メディア対策に関するウェビナーの参加者から実際にいただいた質問をQ&A形式で紹介します。
色々な施策がある中で、何から優先的に対策すべきですか。
AIパーセプションを設計した後、AIリーダビリティの改善に取り組むことをおすすめします。まず、どのような文脈でAIに推奨されたいかを定義してください。そのうえで、AIが情報を取得できる状態をつくることが最優先です。それから、セマンティックウェブ対応や情報発信設計を進めると良いでしょう。
独自データや一次情報の用意について、どのようなテーマで企画を立てれば良いでしょうか。
業界内で需要が高いテーマを選ぶことが大切です。企画時には「業界内でニーズのあるテーマか」「自社の専門性と接続できるか」を確認すると良いでしょう。単発ではなく、継続的に発信できるテーマにすると、より効果的です。
表現の統一について、マーケティングだけでなく、広報や経営企画など、他部署とも連携が必要になりますか。
企業の体制にもよりますが、対外的な情報発信はマーケティング部門だけで完結しないケースが多く、広報などの他部署との連携が必要になります。情報の統一はAI検索最適化だけでなく、ブランディングの観点でも重要です。背景を説明し、社内を説得して進める動きが求められます。
事例ページを作成する際に意識すべきポイントはありますか。
自社の強みに合わせた事例コンテンツを用意することが大切です。仮に製造業支援が強みであれば、特に製造業の事例を厚く用意します。中小企業向けのサービスなら、近い企業規模の導入事例を中心に構成すると良いでしょう。
まとめ
AI検索最適化の自社メディア対策は、まず「AIにどう認識されたいか」を設計し、AIリーダビリティ改善で情報の取得性を高め、セマンティックウェブ対応で情報の意味を補強し、情報発信設計によって継続的に評価される状態をつくります。
最初からすべてを完璧に進める必要はありません。できる範囲から着手し、改善を積み重ねることで成果が出るようになります。まず「AIにどう認識されたいか」を検討するところから始めてみてください。
CINCでは、課題の特定から戦略の策定、施策の立案・実行、改善まで伴走支援する「AI検索最適化コンサルティングサービス」を提供しています。ChatGPTやGemini、Perplexityなど生成AIモデルを横断してデータを取得・分析し、企業ごとに適した対策方法をご提案します。AI検索への最適化を進めたい方は、無料相談からお気軽にご相談いただくか、サービス資料をご覧ください。
