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監修者情報
株式会社CINC AI戦略部 部長
飯沼 和希
人間科学研究者を経て、2016年よりCINC（旧Core）に入社。マーケティングディレクターとして数百件のプロジェクトに関与しクライアントの成果創出をサポート。分析部門の責任者や事業企画を歴任し、R&Dやナレッジ開発を主導する。2026年よりAI戦略部 部長としてAIを軸にした戦略策定と事業開発・組織構築を担う。
記事一覧
「AI Search Magazine」は、SEOやGEO/LLMOにおける最新動向と対策をまとめたレポートです。Googleなどの検索エンジンや生成AIの最新リリース情報をわかりやすく解説し、それを踏まえて取るべきアクションとともに毎月ご紹介しています。
2026年8月は、AI検索の計測環境の整備が大きく進みました。
GoogleとMicrosoftは、AI検索における自社サイトの表示・引用・流入状況を把握するための計測・分析機能を強化。また、ChatGPT広告ではコンバージョン入札やターゲティング、外部計測ツールとの連携など、広告運用・効果測定に必要な機能が拡充されました。
さらにGoogleマップでは、Geminiを活用した「Ask Maps」の提供地域・機能が拡大し、ユーザーの条件に応じた店舗・施設の検索から比較・意思決定までAIが支援する動きが進んでいます。
本記事では、「AI検索の可視化」「AI広告の高度化」「AIによる検索体験」の変化という3つの観点を中心に、主なトピックをご紹介します。
求人サイトのSEOは、「総合力」と「オペレーションをやり切れるか」が成果に影響する領域です。検索流入がそのまま応募や売り上げに直結する一方で、競合性が非常に高く、単一の施策だけでは成果につながりません。
また、ユーザーの検討初期から意思決定まで関与するビジネスであることと、求人データベース特有の運用や構造の難しさもあり、戦略設計から実行まで一貫した対応が求められます。
本記事では、実際に求人サイトのSEO支援に携わったCINCのコンサルタントへのヒアリング内容を基に、求人サイトのSEOの重要性や特徴、具体的な施策、成功のポイントを解説します。
Googleは、Google検索における生成AI機能に向けたWebサイト最適化のガイドを公開しました。
このガイドでは、AI Overviews（AIによる概要）やAIモードなどの生成AI検索においても、SEOのベストプラクティスは引き続き有効であることが示されています。一方で、llms.txtの作成や過度なチャンキング、AI検索専用の書き換えなど、不要とされる施策にも言及がありました。
そのため、SNSなどでは「LLMOやGEOは不要なのではないか」「結局、SEOだけで良いのではないか」といった意見も見られます。
しかし、今回のガイドは、AI検索への対応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コンテンツと、検索エンジンが正しく理解できる技術基盤が重要であること」を整理した内容といえます。
そこで今回は、Googleが公開したガイドの要点を整理したうえで、企業は今後どのようにAI検索最適化へ取り組むべきかについて解説します。
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動が変化しています。人材/求人領域においても、求職者がAIに「おすすめの転職サイトは？」「アルバイトを探したい」などと質問し、その回答を参考にするケースは、今後増えていくことが予想されます。
では、ChatGPTはどのような求人ブランドを言及し、どんなサイトを引用しているのでしょうか。
CINCでは今回、人材/求人領域に関する9,680件のChatGPT回答データを分析し、ブランド言及数および引用ドメインについて調査を実施しました。
本記事では、その調査結果の一部をランキング形式でご紹介します。
チャンクとは、情報やデータを意味のある単位ごとに分解した塊のことを指します。近年、LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）などのAI検索最適化の文脈でも、このチャンクという言葉を目にする機会が増えています。
生成AIは、ページ全体をそのまま評価・参照するのではなく、情報を細かな単位に分けて理解し、質問の意図や文脈に対して適切な回答を生成します。そのため、「どのような構造で情報が配置されているか」「各情報のまとまりがどの程度明確か」などの点が、AIにとって重要な判断材料になりつつあります。
一方で、「AI検索最適化においてチャンクを意識することはどのくらい重要なのか」「具体的に何をすればいいのか」といった疑問や不安を感じている方も多いのではないでしょうか。
AIを意識しすぎることで、「かえって人間にとって読みにくいコンテンツになってしまうのでは」という懸念もあります。
この記事では、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ます。
人材/求人領域を対象に、Googleの「AI Overviews（AIによる概要以下、AIOs）」に関する調査を実施し、まとめたレポート内容をご紹介します。
本調査では、当該領域の主要キーワード15,892件を分析し、5つの仮説に基づいて検証を行いました。AIOsの回答内で言及されやすいブランドや引用されやすいWebサイトの特徴を明らかにし、推奨アクションについてもあわせて提示しています。
なお、本調査はGoogleの公式発表ではなく、CINC独自の調査結果に基づくものです。調査内容は特定期間に取得したデータによる分析結果であり、今後の検索結果や引用傾向を保証するものではないことを、あらかじめご了承ください。
AI検索最適化（AIO）とは、ChatGPTやGoogleのGemini、AI Overviews（AIによる概要）などの生成AIの回答や要約において、自社のコンテンツが引用されたり、自社のブランド名が適切な文脈で言及されたりするための一連の施策を指します。
従来のSEOがWebサイトへの集客を主な目的として検索エンジンへの最適化を図る施策であったのに対し、AI検索最適化は「AIの回答内で引用・言及されること」を目指す施策です。
従来のWeb検索結果とは異なり、生成AIは要約や回答を通じて情報を提供する仕組みを採用しており、Webマーケティングの在り方を大きく変えつつあります。
この記事では、AI検索最適化の概要や取り組むべき理由、具体的な対策方法などを解説します。マーケティングの担当者や最新のWeb集客方法に興味のある方はぜひ参考にしてみてください。
llms.txtとは、AI（LLM）がWebサイトの情報を参照する際に、サイトの全体像や情報の所在を把握しやすくすることを目的として提案されたテキストファイルです。
近年、LLMO（Large Language Model Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）などと言われるAI検索への対策が広がる中で、「AIにどう情報を渡すべきか」という議論の中からllms.txtが注目されるようになりました。
しかし、現時点ではllms.txtはAI検索最適化として実質的な効果が確認されておらず、施策として取り組む優先度は低いと言えます。
この記事では、llms.txtの意味や背景を整理したうえで、AI検索最適化の観点から見た実際の位置づけと、現時点で取るべき判断について解説します。
AI Overviews（ AIによる概要）とは、Google検索において、ユーザーの検索意図に対する回答をAIが要約して検索結果の上部に表示する機能のことです。
従来の検索結果では、ユーザーは複数のWebページを比較しながら答えを探す必要がありました。しかし、AI Overviewsの登場により、検索結果画面だけで疑問の大枠を理解できるようになりました。特に近年は、「〇〇とは」「〇〇 違い」「〇〇 選び方」「〇〇 やり方」などのクエリを中心に、AI Overviewsの表示が増加傾向にあります。
この変化は、ユーザー体験の向上という一方で、WebサイトのオーナーやSEO担当者にとっては大きな不安要素でもあります。検索順位で上位を獲得していても、AI Overviews内で答えが完結してしまい、クリック数が減少する可能性があるためです。
しかし、AI Overviewsには参照元としてWebページへのリンクが表示されるケースもあり、「参照される側」に回ることができれば新たな露出機会にもなります。
そこで本記事では、AI Overviewsの基本的な仕組みや機能を整理したうえで、SEOにどのような影響があるのか、そしてAI Overviewsに参照されるためにWebサイト側で何ができるのかについて、実務視点で解説していきます。
GEOとは、Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）の略です。AI検索や生成AIが回答を生成する際に、自社のコンテンツが信頼できる情報源として参照・引用されたり、自社ブランドが適切な文脈で言及されたりするよう最適化を図る取り組みを表します。
従来のSEO（Search Engine Optimization）が検索エンジンを対象に最適化を図る施策だったのに対し、GEOはGoogleのAI OverviewsやGemini、ChatGPT、Perplexityなどを対象とします。具体的には、構造化されたコンテンツの整備や、権威性・信頼性の高い外部評価の獲得などが重要です。
本記事では、GEOの基本から、実務で活用できる具体的な施策までをわかりやすく解説します。
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