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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
- 自社サイト対策は「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
自社サイト対策については、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。
誤情報リスクへの対策については、以下の記事もあわせてご覧になってください。
生成AIによる誤情報リスクへの対策と、意図した文脈で語られるための情報発信設計
CINCがセミナーで紹介した考え方をもとに、生成AIがもたらす誤情報リスクと対策、そしてAIに正しい文脈で認識されるための情報発信設計について整理しています。
自社サイト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「自社サイト対策（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。
自社サイト対策1：AIリーダビリティ改善
ここからは自社サイト対策を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。
自社サイト対策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サイトに公開した場合、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。
自社サイト対策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。
AI検索最適化の自社サイト対策に関するよくある質問
AI検索最適化の自社サイト対策では、サイト全体を一律に改善するのではなく、「どの質問で、どのページが引用・参照されているか」を確認し、AIが実際に利用している情報源を起点に施策を検討することが重要です。
なお、AIの回答内にリンクとして表示されているページを「引用」、AIが回答を生成する際の情報源として利用しているページを「参照」としています。引用されているページと参照されているページが異なる場合があります。
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。
まずは、AIパーセプション、つまり「AIに自社やサービスが何者として認識されたいか」を設計することから始めましょう。
そのうえで、対象となる質問に対して、AIが自社サイトを引用・参照しているかを確認します。自社サイトが情報源として利用されている場合は、対象ページや引用・参照されている情報を特定し、コンテンツやテクニカル面の改善を進めていきます。
一方、自社サイトが引用・参照されていない場合は、AIが実際に引用・参照している情報源（第三者メディアなど）を確認し、優先する施策を判断します。
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」を確認するとよいでしょう。
また、継続的にデータを取得・更新できるテーマであれば、単発の調査やコンテンツで終わらせるのではなく、情報の鮮度を保ちながら継続的な情報発信ができると、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。
会社名やサービス名、事業内容、強みなどの説明が媒体やページによって異なると、AIからの認識にもばらつきが生じる可能性があります。AI検索最適化だけでなく、ブランディングの観点からも、社内で共通の表現を整理しておくと良いでしょう。
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。
自社が強みとする業界、企業規模、課題、サービスなどと関連付けて事例を整理することが大切です。
例えば、製造業への支援を強みとしている場合は製造業の事例を充実させ、中小企業向けのサービスであれば、近い企業規模の導入事例を整備すると良いでしょう。
「どのような企業に」「どのような課題があり」「何を実施し」「どのような成果につながったのか」まで具体的に示すことで、企業・サービス・課題・実績の関係を理解しやすい情報となります。
AIに引用・参照されている自社サイトのページの情報が古い場合は、どうすれば良いですか？
まず、そのページに掲載されている内容が現在も正しい情報かを確認します。
古い商品情報や過去の制度、提供を終了したサービスなどが引用・参照されている場合は、現在の正しい情報を掲載しているページが別に存在するかを確認します。
最新のページがある場合は、古いページの更新や整理、最新ページへの適切なリンクなどを行い、どのページが現在の正しい情報を示しているのかを明確にします。適切なページが存在しない場合は、新たにページを作成し、正しい情報を発信していくことも必要です。
特に金融・不動産など、情報の正確性や鮮度が重視される領域では、単にAIから引用されているかだけでなく、「現在も正しい情報が引用・参照されているか」を継続的に確認することが重要です。
最新かつ正確な情報を継続的に発信し、AIが現在の情報を取得・理解しやすい状態を整えていきます。
大規模なWebサイトでは、どのページからAI検索最適化を進めればよいですか？
大規模サイトでは、すべてのページを同時に改善するのではなく、AIの回答や引用・参照状況をもとに優先順位を決めることが重要です。
まず、重要なテーマや質問ごとに引用・参照されているページを整理し、AIがどのページを情報源として利用しているのかを把握します。
そのうえで、「重要なテーマにもかかわらず古いページが利用されている」「同じテーマについて複数のページが存在している」「AIに利用してほしいページとは異なるページが引用・参照されている」といった状態がないかを確認します。
商品・サービス・記事・事例・拠点など多数のページを持つ大規模サイトでは、「質問×引用・参照ページ」の関係を整理しながら、事業上の重要度や現状の引用・参照状況を踏まえて、優先的に改善するページを決めることが重要です。
自社サイトがAIに引用・参照されていない場合も、自社サイトを改善すべきですか？
まず、対象となる質問でAIがどのサイトやページを情報源として利用しているのかを確認します。
自社サイトが引用・参照されておらず、第三者メディアや比較サイト、専門メディアなどの情報が利用されている場合、自社サイトだけを改善しても、現在のAI回答や引用・参照される情報源に直接影響しない可能性あります。
その場合、AIが現在引用・参照している情報源を特定し、どのような情報や評価軸が回答形成に影響しているのかを分析します。そのうえで、外部メディアへの情報提供や第三者からの言及につながる情報発信など、施策を整理していく必要があります。
一方で、将来的に自社サイトが情報源として利用されるためには、自社サイト側にも正確で十分な情報を整備しておく必要があります。
そのためAI検索最適化では、「自社サイトを改善する」「第三者メディアに対策する」と施策を先に決めるのではなく、実際のAI回答と引用・参照されている情報源を確認し、その結果から必要な施策を判断することが重要です。
AI検索最適化（GEO/LLMO/AIO/AEO）をおすすめしたい企業
AI検索最適化で必要な取り組みは、サイト規模や業界特性、顧客の検討行動、社内体制によって異なります。特に、次のような企業では、AI検索を踏まえた情報設計や継続的なモニタリングの重要性が高い傾向にあります。
大規模なWebサイトを運営している企業
商品・サービス・コラム記事・店舗・拠点など、多数のページを抱える大規模なWebサイトでは、類似したページや古い情報が残りやすく、企業側が意図していないページをAIが引用・参照する可能性があります。
AIが情報源として引用・参照しているページを把握し、サイト全体での情報構造や内容の整合性を確認しながら、重要度の高いページから優先的に改善していくことが重要です。
金融・不動産など、正確性と信頼性が重視される企業
金融・不動産などでは、商品・サービス・制度・法令などに関する情報の正確性や鮮度が特に重要です。古い情報や誤った情報がAIの回答に利用されると、ユーザーの誤認やブランド毀損につながるおそれがあります。
AIが引用・参照している情報を継続的に確認し、最新かつ正確な公式情報を取得・理解しやすい状態に整えておくことが求められます。
BtoB領域で比較候補・第一想起を獲得したい企業
BtoBでは、ユーザーがAIを使って「おすすめの会社」「○○の課題を解決できる会社」などと質問し、比較候補を絞り込むことも想定されます。自社のサービス内容や強み、対応できる課題、支援実績などを整理し、AIに「どのような課題を、どのように解決できる企業なのか」を正しく理解される状態をつくることが重要です。
SEOでコンテンツやサイト資産を蓄積してきた企業
AI検索最適化では、従来のSEOで取り組んできたサイト構造の改善、コンテンツ制作、内部リンク施策、専門性の高い情報の発信なども重要な土台となります。既存のSEO施策やコンテンツ資産を活かしながら、AI上での引用・参照状況まで確認することで、検索エンジンとAI検索の双方を踏まえた改善につなげやすくなります。
CINCのAI検索最適化（GEO/LLMO/AIO/AEO）支援
CINCでは、AIに認識されたいブランド像や、推奨されたい文脈などの目指す姿を整理したうえで、主要AIモデルの回答内容や引用・参照されている情報源を独自に取得・分析します。
得られたデータから目指す姿と現状の差を把握し、自社サイトやコンテンツだけでなく、AIが参照する外部の情報源も含めて必要な施策を設計します。
戦略設計だけで終わらず、施策の実行からモニタリング、効果検証、継続的な改善に至るまで一貫して伴走支援しています。
CINCのAI検索最適化（GEO/LLMO/AIO/AEO）コンサルティングについて詳しく見る ＞
SEOとAI検索最適化の両面で取り組んだCINCの支援事例
CINCでは、株式会社アシストシステム研究所さまが運営する『お誕生日新聞』のサイトリニューアルに向けて、SEOとAI検索最適化の診断・分析を同時に実施しました。
AI検索最適化の有料診断では、キーワードとプロンプトをそれぞれ約4,500個調査し、AI上でのブランドの言及状況や、サービス・ECサイトの引用状況、競合との差分などを分析。サイトリニューアル前にAI検索上の課題を可視化し、今後必要な対策の方向性を整理しました。
『お誕生日新聞』のサイトリニューアルを機に、SEOとAI検索最適化の両面で取り組んだ支援事例を見る ＞
まとめ
AI検索最適化の自社サイト対策は、まず「AIにどう認識されたいか」を設計し、AIが実際に引用・参照している情報源を確認したうえで、取り組むべき施策を判断することが重要です。
自社サイトが引用・参照されている場合は、対象となるページや情報を把握し、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。一方、自社サイトが引用・参照されていない場合は、AIが利用している外部メディアの情報源も確認しながら、対策優先度を選定していきましょう。
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、改善を積み重ねていくことが重要です。まず「AIにどう認識されたいか」を検討し、現在のAI回答と引用・参照されている情報源を把握するところから始めてみてください。
