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Googleが生成AI検索向けの最適化ガイドを公開
Googleは2026年5月15日に、Google Search CentralでGoogle検索の生成AI機能向けにWebサイトを最適化するためのガイドを公開しました。
対象となるのは、AI OverviewsやAIモードなど、Google検索に組み込まれている生成AI機能です。このガイドでは、生成AI検索においてもSEOのベストプラクティスが引き続き有効であることと、価値あるコンテンツの作成やクローラビリティ・インデクサビリティの維持が重要であることが示されています。
また、AEOやGEO（LLMO）と呼ばれるAI検索最適化の考え方についても触れられており、Google検索の観点では、AI検索への最適化も検索体験の最適化の一環であり、SEOに含まれると説明されています。
Google 検索の観点から見ると、生成 AI 検索向けに最適化することは検索エクスペリエンス向けに最適化することであり、SEO に変わりはありません。
出典：Google Search Central「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」「生成 AI 検索において SEO はまだ有効か？」より
つまり、Googleは生成AI検索を従来の検索とはまったく別物として扱っているのではなく、検索ランキングや品質システムを土台にした検索体験の一部として位置づけているということです。
生成AI検索でもSEOのベストプラクティスは有効
Googleは、生成AI検索においてもSEOは有効であると明確に述べています。
その理由として、Google検索における生成AI機能は、Googleのコアとなる検索ランキングシステムや品質システムに基づいていることが挙げられています。AI OverviewsやAIモードは、検索インデックスから関連性の高いページを取得し、AIによる回答に活用する仕組みです。
ガイド内では、検索拡張生成、いわゆるRAGにも触れられています。RAGとは、検索インデックスから関連性の高いWebページを取得し、その情報をもとにAI回答の品質や正確性、鮮度を高める技術です。
また、ユーザーの検索語句に対して、関連する複数のクエリを同時に生成して検索結果を取得する「クエリファンアウト」にも触れられています。これにより、AI検索ではユーザーが入力した検索語句だけでなく、関連する周辺情報も含めて回答が生成されることがあります。
※クエリファンアウトとは
ユーザーの検索語句に関連する複数の検索クエリをAIが自動生成し、それぞれの検索結果をもとに回答を作る仕組み。
このRAGやクエリファンアウトの仕組みも踏まえると、SEOで重要な「検索エンジンに発見され、理解され、評価される状態を作ること」は、生成AI検索においても引き続き重要だといえます。
一方で、AI検索ではユーザーに回答が表示される前に、AIが複数の情報源を参照し、要約・整理する場面が増えます。そのため、単に検索順位を上げるだけでなく、AIが参照しやすい形で、信頼できる情報を公開していく視点も重要です。
Googleが重視する「価値のある、ありきたりではないコンテンツ」
Googleは、生成AI検索において重要な要素として、「読者にとって価値のある、ありきたりではないコンテンツ」を作成することを挙げています。
具体的には、以下のような要素が示されています。
- 独自の視点を提供すること
- 役立ち、信頼でき、読者を第一に考えた内容にすること
- 読者が理解しやすいように整理すること
- 高品質な画像や動画を活用すること
- 検索されそうな内容を過度に狙いすぎないこと
- AI生成ツールを使う場合も品質基準やスパムポリシーを満たすこと
たとえば、すでにインターネット上にある情報を要約しただけのコンテンツよりも、実際の利用経験、専門家の判断、独自調査、自社データ、顧客事例などを含むコンテンツのほうが、読者にとって有益であり、固有の価値を持ちやすいといえます。
上記はSEOでも重視されてきたものですが、生成AI検索に対するガイドからも、Googleが引き続き独自の視点や経験に基づく情報を重要視していることが改めてわかります。
CINCでも、生成AIによって一般論や要約コンテンツが増えるほど、一次情報や独自性の重要度は高まると考えています。
AIは複数の情報源を統合して回答を生成するため、一般的な情報はAI回答の中に吸収されやすくなります。一方で、独自調査、顧客事例、現場の知見、専門家コメント、自社保有データなどは、そのサイトがAIに参照される理由になり得るためです。
また、Googleはユーザーに検索されそうな派生クエリごとに個別ページを大量に作成するような対応についても触れています。これは、サジェストキーワードや関連キーワードごとに薄いページを大量に作るような手法ではなく、ユーザーの意思決定に必要な情報を整理して提供することが重要だと捉えられます。
AI生成コンテンツについても、Googleは利用自体を否定しているわけではありませんが、「Google検索の基本事項」や「スパムポリシー」を意識して作成することが大切です。実務上は、AIを使うほど、人間による編集責任、ファクトチェック、一次情報の追加、専門性の担保が重要になります。
なお、コンテンツ制作における生成AIの利用については、Google Search Centralの「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」にて解説されています。
明確な技術構造はAI検索でも重要になる
Googleは、生成AI検索においても明確な技術構造を構築し、維持することが重要だと説明しています。
具体的には、以下のような項目が挙げられています。
- 検索の技術要件を満たすこと
- クロール可能な状態にすること
- セマンティックHTMLを適切に使うこと
- JavaScript SEOのベストプラクティスに従うこと
- 快適なページ体験を提供すること
- 重複コンテンツを減らすこと
- Search Consoleで技術的な問題を確認すること
これらに共通しているのは、GoogleやAIシステムがコンテンツを発見し、取得し、理解できる状態を作るという点です。
生成AI検索の回答内で引用・言及されるためには、SEO同様にまずページがGoogleにクロールされ、インデックスされ、検索結果に表示される状態になっている必要があります。つまり、AI検索に対応するうえでも、クローラビリティやインデクサビリティといった基本的なテクニカル施策は欠かせません。
実務上、まず優先して確認すべきなのは、主要なコンテンツがGoogleから読み取られる状態になっているかどうかです。JavaScriptに依存しすぎて本文が読み取りづらい状態になっていないか、重要な情報がHTML上で確認できるか、noindexやrobots.txtで意図せずブロックされていないかを確認する必要があります。
そのうえで、見出し構造、内部リンク、重複コンテンツ、titleタグ、構造化データ、Core Web Vitals、画像や動画の最適化などを確認していく流れが現実的です。
ただし、GoogleはセマンティックHTMLについて、「完璧なコードにこだわる必要はない」とも説明しています。重要なのは、検索エンジンやAIのためだけに過度に作り込むことではなく、人間の読者にとって読みやすく、検索エンジンにも理解されやすい構造を作ることです。
地域ビジネスやECでは商品情報・ビジネス情報の整備も重要
ガイドラインでは、地域ビジネスやECに関する情報の最適化にも言及されています。
商品リスト、商品情報、地域ビジネスに関する情報は、AI OverviewsやGoogle検索結果に表示される可能性があります。そのため、ECサイトであればMerchant Centerや商品フィード、地域ビジネスであればGoogleビジネスプロフィールなどの整備が重要です。
これは、通常のSEO施策とは別にAI向けの施策を行うというよりも、Googleが参照できる商品・店舗・サービス情報を正確に整える取り組みといえます。
とくに、店舗ビジネス、EC、予約サービス、比較・見積もりサービスなどでは、サイト上だけでなく、Google上に登録されている情報や外部に掲載されている情報との整合性も重要になります。
AI検索においても、ユーザーが知りたいのは「どの商品があるのか」「価格はいくらか」「どこに店舗があるのか」「予約できるのか」といった具体的な情報です。こうした情報を整理し、適切に管理することは、AI検索時代においても欠かせません。
Googleが「やらなくてもいい」とした施策
今回のガイドでは、生成AI検索に関するよくある誤解として、やらなくていい施策も挙げられています。
具体的には、以下のようなものです。
- llms.txtファイルや特別なAI向けマークアップ
- AIに理解させるための過度なチャンキング
- AIシステム専用の書き換え
- 作為的な言及を獲得しようとすること（seeking inauthentic mentions）
- 構造化データへの過度な注力
Google検索に関しては、生成AI検索に表示されるために、llms.txtファイルやAI向けの特別なマークアップを作成する必要はないとしました。
また、AIに理解させるためだけにチャンクを意識してコンテンツを過度に細かく分割する必要もないとされています。ページの長さや構成は、生成AI検索のためだけに決めるのではなく、読者にとって理解しやすいかどうかが大切です。
AIシステム専用に文章を書き換える必要がない点も重要です。Googleのシステムは、同義語や意味の近い表現を理解できるため、ユーザーが検索しそうなロングテールキーワードをすべて網羅しなければならない、という考え方は適切ではありません。
Googleの「やらなくてもいいこと」に対する注意点
ただし、「やらなくてもいい」とされた施策をすべて「一切意味がない」と捉えるのは慎重にすべきです。たとえば、llms.txtはGoogle検索において必要ないと説明されていますが、AI検索全体や他のAIサービスまで含めた場合には、今後の議論や検討余地が残る可能性があります。
一方で、作為的な言及の獲得は明確に避けるべきです。AI検索での可視性を高めたいからといって、不自然な口コミ、ステルスマーケティング的な言及、質の低い外部掲載を増やすことは、ブランド毀損につながるおそれがあります。
外部からの言及を増やすためには、独自データや顧客事例など、第三者が引用・紹介したくなる情報を発信することが重要です。そのうえで、専門メディアや業界団体、信頼できる第三者ソースとの接点を増やし、自然な形で掲載・言及を獲得していくことが望ましいといえます。
エージェント体験への対応も今後の論点に
Googleは、AIエージェントがWebサイトにアクセスし、情報取得、比較、予約などを行う可能性にも触れています。
AIエージェントとは、ユーザーの代わりに一定のタスクを実行する自律的なシステムです。たとえば、Webサイト上の情報を取得したり、商品仕様を比較したり、予約手続きを進めたりすることが想定されます。
つまり、今後は人間だけでなく、AIがユーザーの代わりにサイトを訪問し、情報を読み取り、比較や予約、購入、問い合わせまで進める可能性があるということです。
そのため、AIエージェントが見ても誤解しないサイト設計も重要になります。たとえば、商品情報、価格、在庫、ボタンの意味、フォームの入力項目などが明確に整理されている必要があります。
現時点では、すべてのサイトが高度なエージェント対応をすぐに行う必要があるわけではありません。ただし、購入、予約、申し込み、比較・見積もりといった、AIがユーザー行動を代行しやすい領域では、今後を見据えて準備を始めておくと良いでしょう。
まずは、人間にとってもAIにとっても迷いにくいサイト構造にすることが重要です。
LLMO・GEOは不要？Googleのガイドラインを踏まえたAI検索最適化への向き合い方
今回のガイドでは、Google検索の観点において、AI検索への最適化は検索体験最適化の一環であり、SEOに含まれると説明されています。また、LLMOやGEOのハックよりも、効果的なSEO戦略を優先することも示されています。
この内容だけを見ると、「結局、LLMOやGEOは不要で、SEOだけを続ければ良い」と受け取る方もいらっしゃるかもしれません。
しかし、CINCではAI検索最適化はSEOの代替ではなく、SEOを含むより広い取り組みとして捉えることが望ましいと考えています。
AI時代もSEOのベストプラクティスは引き続き有効です。価値あるコンテンツを作ることと、技術的に正しく読まれる状態を作ること、信頼性を高めることは、AI検索においても重要です。
一方で、AI検索ではユーザーが回答を確認する前に、AIが情報を統合して回答する場面が増えます。そのため、企業は「自社の情報がAI上でどのように扱われているか」「競合と比較されたときにどのように提示されているか」「どの情報源が参照されているか」を把握する必要があります。
AI検索最適化は、単にAIに引用されるためのページを作ることではありません。SEOやコンテンツ制作に加え、PR、ブランド管理、AI上での見え方の確認、外部サイトでの評価形成などを通じて、AIを介してもユーザーに正しくブランドの情報が伝わる状態を作る取り組みです。
つまり、LLMO・GEOはSEOと切り離された特殊な施策ではなく、AI検索環境の変化を踏まえてSEOやマーケティング活動を再設計する考え方として捉えるのが適切です。
サイト運営者が今後取り組むべきこと
今回のガイドを踏まえると、サイト運営者がまず取り組むべきなのは、AI専用のハックではありません。優先すべきなのは、AIにも人間にも正しく情報が読まれる基盤を整えることです。
具体的には、以下のような取り組みが重要になります。
- 主要コンテンツがクロール・インデックスされる状態にする
- JavaScript依存で本文が取得しづらい状態を避ける
- ユーザーが検索する可能性のあるすべてのキーワードを個別で作成するのではなく、「ユーザーにとって価値ある回答生成に必要か」「ユーザーの意思決定に必要か」を基準に情報を整理する
- 一次情報、実体験、専門家コメント、独自調査を追加する
- 商品・サービス情報、店舗情報などを正確に整備する
- AI検索・LLM上で自社や競合がどのように表示されるかを確認する
- 作為的な言及の獲得や量産ページに頼らない
逆に、過度に追いかけなくて良いのは、AI回答だけを狙った量産ページ、AI専用の不自然な書き換え、過度なチャンキング、AIを対象とした不要なファイルの作成などです。
AI検索時代に重要なのは、「AIに読ませるためのコンテンツ」ではなく、「人間にとって有益で、AIにも正しく理解されるコンテンツ」です。
まとめ
Googleが公開した生成AI検索向けのガイドでは、AI OverviewsやAIモードなどにおいても、SEOのベストプラクティスが引き続き有効であることが示されました。
一方で、llms.txtの作成、AI向けの特別なマークアップ、過度なチャンキング、AI専用の書き換え、作為的な言及の獲得などは、AI検索最適化において不要な施策として挙げられています。
この内容は、LLMOやGEOそのものを否定するものではなく、AI検索時代においても小手先のハックではなく、ユーザーにとって価値ある情報と、検索エンジンやAIが正しく理解できる技術基盤を重視すべきだというメッセージとして捉えるのが良いでしょう。
今後のAI検索最適化では、SEOを土台にしながら、自社の情報がAI上でどのように理解され、競合と比較され、ユーザーに提示されるのかまで含めて設計する必要があります。
また、AI検索においても自社やサービスが引用・参照されるためには、一般論を整理するだけではなく、自社ならではの知見、実績、データ、専門性をもとに、ユーザーにとって価値ある回答生成に必要な情報を提供することが重要です。
CINCでは、AI検索最適化に必要な現状の調査、戦略や施策の立案、実行支援などを一気通貫でご支援しています。お悩みのある方は、以下よりご相談ください。
