AI検索時代に自社サイトの集客を減らさないためには？SEOだけでは足りない理由と対策

AI検索時代でも自社サイトの集客を守るには、SEOの土台を保ちながら、サイトの外での露出も同時に増やしていく進め方が軸になります。AIの回答はサイト内の情報だけで作られるわけではなく、ニュースサイトや業界誌、コミュニティの情報も参照されるためです。ここでは、本編で扱う4つのポイントを先に示します。

AI検索時代の集客を支える4つの取り組み

1. 01SEOの基盤を保つ機械が取得・理解できるサイトに技術面と使いやすさを整える
2. 02独自性のある内容を作る専門性・経験・独自の視点を示し深く知りたい疑問に答える
3. 03サイト外でも見つけてもらうメディアや業界誌との関係づくりコミュニティへの誠実な参加
4. 04流入と露出を分けて測るAI経由の訪問を把握しブランドの言及や成果も見る

サイト内の整備と、サイト外の情報発信を並行して進める

SEOだけでは足りない理由

回答完結型の検索とクリックの変化

AIが回答をまとめて示すようになり、クリックの起こり方が検索の目的によって分かれています。

AI Overviewsは、調べはじめの段階を短くする傾向があります。一方で、詳しい情報やツール、比較、取引に関する情報が必要な場面では、利用者は今もクリックします。AIによる要約がユーザーを選別し、数は少なくても質の高い訪問をサイトへ送ることも多くあります（参照*1）。

この変化は、とくに購買ファネルの上部で、すぐ起きるクリックを減らすことがよくあります。ただし同時に、検索体験の中でより深く関わることも促します。利用者は、情報源をクリックするか決める前に、テーマのいくつかの側面を調べる場合があります（参照*1）。

つまり、影響の出方は検索語句の種類によって違います。簡単な情報探しと、深掘りや比較の検索を同じようには扱えません。

流入先サイトの入れ替わり

全体のクリック数と、自社サイトのクリック数は別の話として見る必要があります。

Googleは、ウェブサイトへのトラフィック全体は比較的安定しているとしたうえで、ウェブは広大であり、利用者の傾向が変わることでトラフィックが別のサイトへ移っていると説明しました。その結果、一部のサイトでは流入が減り、別のサイトでは増えています。人々は、フォーラム、動画、ポッドキャスト、投稿など、本物の声や直接の視点に触れられるサイトを、これまで以上に探してクリックしています（参照*2）。

この説明にそえば、全体が安定していても、サイト単位では増減が生まれます。自社の流入が減った場合も、利用者が求める内容の変化という観点から見ることができます。

サイト内施策で届かない領域

AIが回答の根拠にする情報は自社サイトだけではないため、サイト内の施策だけでは手が届かない部分が残ります。

BrightEdgeのレポートは、マーケターにとっての良い知らせとして、自社サイトのコンテンツの作り方を変える必要はないと述べています。そのうえで、AIプラットフォームがブランドについて述べる内容に影響する、サイト外のコンテンツへ働きかけることに重点を置くとしました（参照*3）。

同レポートは、広報活動やメディア掲載を形づくることを打ち手の1つに挙げ、ニュースサイト、業界誌、メディア掲載がAIの引用の34%を占めると示しました。数千件の検索クエリと、フォーチュン100企業を多く含む検索上位サイトを、2025年1月から8月にかけて分析した結果です（参照*3）。

AI検索の種類と仕組み

AI OverviewsとAI Modeの違い

同じAI検索でも、素早く要約を示す機能と、会話しながら深掘りする機能では目的が違います。

AI Overviewsは、情報を求める検索語句にすばやく効率よく答えるよう設計されています。とくに、1つのページでは完全な答えを得られない、幅広い説明を求める質問でよく表示されます。Googleは1つの情報源を他より上に置くのではなく、複数の信頼できるページから得た知見を1つの回答にまとめます（参照*1）。

AI Modeでは、利用者は複雑な質問をし、意図を絞り込み、検索をやり直さずに自然な形で追加の質問ができます。システムは文脈を覚えていて、前のやり取りに合わせて回答を調整します。そのため検索は、情報を調べる道具というより対話に近いものです（参照*1）。

LLM型AI検索の特徴

LLM型のAI検索では、検索結果ページそのものが会話型の回答に置き換わります。

これらのシステムでは、利用者は最初から会話型の画面を使います。リンクを見る代わりに、自然な文章で書かれた生成済みの回答を受け取ります。情報源が明示的に引用されるか、はっきり示されないまま要約されるか、まったく表示されないかは、プラットフォームによって異なります（参照*1）。

また、ページを1位から10位まで並べるという考え方がありません。情報源が表示される機会は、検索順位ではなく、その情報源が使われるか、引用されるかで決まります（参照*1）。

クリックへの影響の違い

3つの形式によるクリックへの影響は、次のように異なります（参照*1）。

・AI Overviewsは、簡単な情報検索でクリックを減らすことがよくあります。

・AI Modeはクリックを遅らせる可能性がありますが、その後に質の高いトラフィックを送ることがあります。

・LLMベースのAI Searchは、ウェブサイトを訪問しないまま利用者のニーズを満たすことがよくあります。

この違いから、どの形式に多く触れられているかで、見える数字の動き方も変わります。クリックが減ったのか、遅れているのかを分けて考える前提になります。

AI検索時代もSEOが必要な理由

AI検索を支える検索インデックス

AI検索は従来の検索の仕組みの上に成り立っているため、SEOの基本がAIでの発見にもつながります。

BrightEdgeのレポートによると、主要なAIエンジンはすべて、従来の検索インデックスを基盤として使っています。ChatGPTはしばしばBingを利用し、Google AI OverviewsとAI ModeはGoogleのインデックスを基盤とし、ClaudeはBraveの検索基盤を活用しています（参照*3）。

同レポートは、AIプラットフォームがLLMに情報を取り込み、検索インデックスを作るために独自のクローラーを動かしているとも説明しました。そのため、従来の検索エンジンと同じように、ウェブサイトのコンテンツへアクセスし、内容を理解する必要があります（参照*3）。

成長率と成果の違い

AI検索の伸びと、実際に成果を生んでいる流入の大きさは、分けて見る必要があります。

BrightEdgeは、2025年1月から8月にかけて、数千件の検索クエリと、フォーチュン100企業を多く含む検索上位のウェブサイトを分析しました。データでは、AI検索は月ごとに二桁の成長率を記録し、発見のされ方を急速に変えています。

一方で、参照トラフィックに占める割合は1%未満です。オーガニック検索は引き続き主な流入元で、コンバージョンの大半を生み出しています（参照*3）。

同レポートは、チャネルごとの役割の違いも示しました。オーガニック検索は常に他のすべてのチャネルを上回り、最も高いコンバージョン成果をもたらします。

従来型のチャネルはいずれもAI検索より高いコンバージョンを生み、この効率の差は時間とともに広がっています。AI検索はコンバージョンのチャネルではなく情報収集のチャネルとして働いており、直接計測されたコンバージョンはほぼありません（参照*3）。

集客を減らさないための対策

技術面とコンテンツの基盤整備

AIにも従来の検索にも効く土台として、技術面の整備と分かりやすい回答づくりがあります。

掲載されたシニアSEO/GEOスペシャリストの職務では、開発チームと協力しながら見つける対象として、次の10項目が挙げられています（参照*4）。

・サイトアーキテクチャ　／　クロール可能性

・インデックス登録　／　リダイレクト

・正規化　／　XMLサイトマップ

・robots.txt　／　JavaScriptのレンダリング

・重複コンテンツ　／　構造化データ

構造化データは、Googleがエンティティ、関係性、意図を理解するうえで重要な役割を果たします。明確で簡潔な回答は、とくに定義や説明を求める検索で、AIが生成する要約に含まれる可能性を高めます（参照*1）。

BrightEdgeのレポートは、先進的なマーケターの動きとして、サイトのパフォーマンスを改善して速く使いやすい体験を実現したり、AIエンジンや検索プラットフォームがコンテンツを理解しやすくなるスキーマなどの文脈情報を加えたりして、SEOのベストプラクティスを強化していると述べました（参照*3）。

専門性と独自性のあるコンテンツ

利用者が選ぶコンテンツの傾向が変わっており、独自性と専門性のある内容づくりが制作方針の軸になります。

Googleは、利用者が詳しいレビュー、独自の投稿、独自の視点、丁寧な一人称の分析など、より深く学べるウェブコンテンツをクリックする傾向があると説明しました。こうした変化するニーズを満たすサイトは、この変化の恩恵を受け、一般にトラフィックが増えています（参照*2）。

トピックに関する権威性も同じように重要です。AIシステムは、単独で内容の薄いページより、ある分野で一貫した専門性を示す情報源を重く見ます。コンテンツの中で追加の質問を先回りして答えると、会話型の検索での関連性もさらに高まります（参照*1）。

サイト外の露出づくり

AIが参照する情報源の中で自社が見つかる状態をつくることも、集客を守る打ち手になります。

BrightEdgeのレポートは、ソーシャルプラットフォームで戦略的に活動することを挙げ、引用の約10%を占めるとしました。LinkedInの記事やRedditの議論は、AIの回答に直接影響します（参照*3）。

同レポートが示した方向性は4つです（参照*3）。

・ウェブサイトで直接見つけてもらうために強いSEOを保つこと。

・自社の業界で重要な出版物やジャーナリストとの関係を築くこと。

・AIプラットフォームが参照する特定のフォーラムやコミュニティに誠実に参加すること。

・AIシステムが参照するすべての情報源に、正確で好意的な情報が存在するようにすること。

効果測定の難しさと注意点

従来指標の限界

AI検索の影響は、これまでの指標だけでは切り分けにくくなっています。

Google Search Consoleは、AI OverviewsやAI Modeについて明示的なレポートを提供していません。そのため、これらの直接的な影響を切り分けるのは難しい状況です。

SEO担当者はCTRの低下を慎重に読み取り、従来の指標だけに頼らないようにする必要があります。ブランドの可視性、言及、アシストコンバージョンは、成功を測るうえでますます重要な指標になっています（参照*1）。

この説明にそえば、CTRが下がったという数字だけで判断材料は足りません。言及やアシストコンバージョンを合わせて見る形になります。

AI経由流入の可視化

AI検索からの訪問は、そのままでは他の流入に埋もれて見えにくくなります。

BrightEdgeのレポートは、多くのウェブ解析ツールでAI検索のドメインがほかの参照元と同じように扱われるため、分析が難しいと指摘しました（参照*3）。

同じレポートでは、AI検索は月ごとに二桁の成長率を記録している一方、参照トラフィックに占める割合は1%未満とされています。伸びている流入の動きを把握するには、AI検索を他の参照元と分けて見る形が前提になります（参照*3）。

おわりに

AI検索時代でも、SEOは不要になるのではなく土台として残ります。主要なAIエンジンは従来の検索インデックスを基盤にし、独自クローラーでコンテンツを読み取ります。BrightEdgeの分析では、AI検索は月ごとに二桁の成長率を示す一方、参照トラフィックの割合は1%未満で、オーガニック検索が主な流入元です。

同時に、AIの回答はサイトの外の情報からも作られます。ニュースサイトや業界誌などのメディア掲載はAIの引用の34%、ソーシャルプラットフォームは約10%を占めるとされました。技術面の整備と独自性のあるコンテンツに加え、サイト外での露出づくりを重ねる進め方が、集客を守る道筋になります。