本日、AIdiverに「AI検索時代に見られるサイト、見られないサイト Googleら公式情報が示す答えと条件」と題した記事を寄稿しました。
記事では、GoogleやMicrosoftの公式情報をもとに「AI検索時代に何をすべきか」を整理しました。結論は、SEOの本質は変わらないが「AIに引用されやすいコンテンツ設計」が新たに求められる、というものです。
では、その理論は実際に成果につながるのか。本記事では、当社が開発・提供している「AI Visibility Guard（AIVG）」の導入事例をもとに、答え合わせをしてみます。
寄稿記事で主張した3つのポイント
寄稿記事の要点を簡単に振り返ります。
1. クエリファンアウトへの対応
Googleのジョン・ミューラー氏が公式ポッドキャストで言及した「クエリファンアウト（Query Fan Out）」。AI Overviewsは、ユーザーの1つの質問に対して裏側で複数の小さな検索を自動実行し、それらを統合して回答を生成しています。つまり、メインのキーワードだけでなく、関連する派生的な質問にも答えられるコンテンツが有利になります。
2. 構造化データの重要性
Microsoftのクリシュナ・マーダヴァン氏は、AI検索では「ページ全体の順位よりも、コンテンツのどの部分が最終回答に採用されるかが重要」と指摘しています。構造化データ（schema.org）を実装することで、AIがコンテンツの意味を正確に把握し、適切な部分を引用しやすくなります。
3. FAQ形式の有効性
AI検索では、ユーザーが自然な文章で質問することが増えています。FAQ形式のコンテンツや、想定される質問に直接答える形式は、AIの回答に採用されやすい傾向があります。
導入事例：自然検索の流入が2倍に
ある専門情報サイト（詳細非公開）にAIVGを導入した結果を紹介します。
- 導入日： 2025年11月24日
- 検索クリック数： 約2倍に増加
- 検索インプレッション： 約2倍に増加
※年末年始のイレギュラーを避けるため、導入直前の7日間と、直近7日間のGoogle Search Consoleのデータを比較しています。また、導入日以降に新たな記事を投稿していないサイトのデータです。
ここで強調したいのは、これは「AI検索経由の流入」だけの話ではないということです。Google Search Consoleで計測される、Googleの自然検索からの流入全体が約2倍になっています。
ブログでお見せできるのは、サーチコンソールのデータをSEO Getsで可視化した、それぞれの順位範囲にどれだけのキーワードがランクインしているか、というデータのみですが、1〜3位の伸びが通常のSEOのレベルを超えているということがお分かりいただけるかと思います。（年末年始に凹みがあるのは、単純にその間ほぼ実需がなくなる業種だからです。）
つまり、AI検索に対応するための施策が、従来の自然検索にも大きくプラスに作用しているのです。これは寄稿記事で述べた「AI検索最適化はSEOの延長線上にある」という主張を裏付ける結果と言えます。
なぜ成果が出たのか：AIVGの2つの仕組み
AIVGが行っているのは、寄稿記事で述べた「理論」の自動実装です。
1. 自動FAQ生成 → クエリファンアウト対応
AIVGは、ページの内容を解析し、想定される質問とその回答（FAQ）を自動生成します。これがまさに「クエリファンアウト」への対応です。
たとえば「住宅ローン控除」について書かれたページがあれば、「住宅ローン控除とは」「住宅ローン控除 いくら戻る？」「住宅ローン控除 確定申告 必要？」といった派生的な質問を先回りしてカバーします。AI Overviewsが裏側で実行する「複数の小さな検索」に、あらかじめ回答を用意しておくイメージです。
実際、今回の事例サイトでも「〇〇 費用」「〇〇 依頼すべきか」「〇〇 自分でできる？」といった、まさに行動直前のユーザーが検索するようなクエリで新規ランクインが多数発生しています。「〇〇とは」のような情報収集段階のクエリだけでなく、コンバージョンに近い検討段階のクエリを自動的にカバーできている点が重要です。
また、新規にランクインした数多くのクエリでは、FAQの部分がスニペットに採用されているケースが目立ちます。つまり今までランクインできていなかったようなクエリでも、FAQを自動生成することで検索エンジンのクエリファンアウトに対応し、それぞれのページが幅広いクエリでランクインできるようになることで、このような急速な流入増を見込めます。
2. 構造化データで要約を配信
生成されたFAQは、FAQPageスキーマ（構造化データ）として検索エンジンに配信されます。これにより、AIは「このページのどの部分が、どの質問への回答なのか」を明確に把握できます。
さらにAIVGは、記事全体の要約もBlogPostingスキーマのdescription・abstractとして構造化データに含めています。AIが「このページは何について書かれているか」を瞬時に判断できる状態を作っているわけです。
寄稿記事で紹介したMicrosoftの見解は「ページ全体の順位よりも、コンテンツのどの部分が最終回答に採用されるかが重要」というものでした。AIVGは、FAQで「部分」を、BlogPostingのdescription/abstractで「全体」を、それぞれ構造化データとして明示的に伝えています。どちらの観点からも「選ばれやすい」状態を作る仕組みです。
「質の高いトラフィック」という観点
寄稿記事では、GoogleとMicrosoftの公式見解として以下を紹介しました。
- Google：AI Overviewsからのクリックは「高品質」で、ユーザーがサイトに長く滞在する傾向がある
- Microsoft：購買意図の高い検索クエリにおけるコンバージョン率は、従来比で76%向上
今回の事例でも、増加しているのは「〇〇 費用 相場」「〇〇 依頼 注意点」といった、具体的な課題や状況を示すクエリです。単なる情報収集ではなく、明確な目的を持ったユーザーからのアクセスが増えていることがうかがえます。
手作業での対応は現実的ではない
寄稿記事で述べた施策を手作業で行おうとすると、膨大な工数がかかります。
たとえば100ページのサイトがあるとして、各ページに対して「ユーザーが質問しそうなこと」を洗い出し、FAQを作成し、それを構造化データとして実装する。これを全ページで行い、さらにコンテンツの更新に合わせてFAQも更新し続ける。現実的ではありません。
AIVGはこのプロセスを完全に自動化します。
- ページ内容の解析からFAQ生成まで自動
- 構造化データの実装も自動
- コンテンツ更新時も自動で再生成
- 既存のWordPressサイトにプラグインとして導入するだけ
つまり、「AI検索最適化のために何をすべきか」を理解していても、実行するリソースがなければ意味がない。AIVGは、その実行を自動化するツールです。
まとめ：今すぐ始められるAI検索対策
寄稿記事の結論は「SEOの終わりではなく、SEOの守備範囲が広がった」というものでした。そして今回の事例データは、その「広がった守備範囲」に対応することで、明確な成果が出ることを示しています。
自然検索のクリック約2倍、インプレッション約2倍。これが、AIVGを導入して2ヶ月弱で得られた結果です。しかも、AI検索経由だけでなく、Google自然検索全体での数字です。AI検索に限らず、SEO全体でも数年に一度の画期的な施策だと確信しています。
「そんな訳がない！」と思った方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。実際の検索結果をより深くお見せして、AIVGの効果を知ってもらえればと思います。
AI検索の普及は加速しています。Google AI Overviewsは日本でも本格展開が始まり、ChatGPTやPerplexityの利用者も増え続けています。「そのうち対応しよう」と先延ばしにしている間に、競合サイトがAI検索からのトラフィックを獲得していく可能性があります。
AIVGは、WordPressサイトであれば今日から導入できます。
- 導入は簡単： プラグインをインストールするだけ
- 運用の手間なし： FAQ生成も構造化データ実装も自動
- 効果は実証済み： 今回の事例のように、導入後早い時期に明確な成果
AI検索時代の「見られるサイト」になるか、「見られないサイト」になるか。その分かれ目は、今どう動くかにかかっています。
WordPress以外のCMSにも、APIの提供で対応できる可能性があります。詳しくはお問い合わせください！
もちろん、自社ローカルで完結させたいという企業様向けに、弊社の強みとしてローカルLLMでの環境構築も可能です。
よくある質問
- Q.AIVGはクエリファンアウトにどのように対応しますか？
- A.AIVGはページ内容を解析し、関連する派生クエリを想定したFAQを自動生成することで、AIが実行する複数の小さな検索に先回りして回答を用意します。
- Q.構造化データはAI検索においてなぜ重要ですか？
- A.構造化データ（schema.org）を使用すると、AIはページ内のどの部分がどの質問に対する回答かを正確に把握でき、コンテンツが引用されやすくなります。
- Q.AIVG導入の事例でどのような成果が得られましたか？
- A.導入後約2か月で、自然検索のクリック数とインプレッションが約2倍に増加し、AI検索経由だけでなく全体の検索トラフィックが大幅に向上しました。
- Q.大規模サイトで手作業でFAQや構造化データを実装するのは現実的ですか？
- A.100ページ以上のサイトで手作業でFAQを作成し構造化データを実装するのは膨大な工数が必要で非実用的です。AIVGはこのプロセスを完全に自動化します。
