AI Overview（SGE）時代のSEO対策｜AIOとLLMOの基本から実践まで完全解説

「Google検索の結果画面にAIの回答が表示されるようになった」「自社サイトへのアクセスが減っている気がする」「AIに選ばれるコンテンツの作り方がわからない」

2024年以降、Google検索に「AI Overview」が本格導入され、検索体験は大きく変化しています。従来のSEO対策だけでは、検索からの流入を維持することが難しくなりつつあります。

本記事では、AI Overview時代に必要な新しい最適化手法「AIO（AI Overview Optimization）」と「LLMO（Large Language Model Optimization）」の基本概念から、具体的な実践方法までを体系的に解説します。

AI Overviewとは

AI Overview（エーアイ・オーバービュー）とは、Googleが検索結果ページの上部に表示するAI生成の要約回答です。ユーザーの検索クエリに対して、複数のWebサイトから情報を収集・統合し、AIが直接回答を生成して表示します。

以前は「SGE（Search Generative Experience）」という名称で試験運用されていましたが、2024年5月に「AI Overview」として正式リリースされました。

AI Overviewの表示例

「確定申告の期限はいつですか」と検索した場合、従来は検索結果の一覧が表示されていましたが、AI Overview導入後は以下のような形式で表示されます。

【AI Overview】
確定申告の期限は、原則として毎年2月16日から3月15日までです。
ただし、還付申告の場合は1月1日から5年間提出可能です。
期限日が土日祝日の場合は、翌営業日が期限となります。

[出典サイトA] [出典サイトB] [出典サイトC]

AI Overviewが表示されるクエリの特徴

すべての検索クエリでAI Overviewが表示されるわけではありません。

表示されやすいクエリ

情報収集型クエリ（「〇〇とは」「〇〇のやり方」）
比較・検討型クエリ（「〇〇と△△の違い」「〇〇のおすすめ」）
手順・方法を尋ねるクエリ（「〇〇の手順」「〇〇する方法」）

表示されにくいクエリ

ナビゲーション型クエリ（特定サイトへのアクセス目的）
トランザクション型クエリ（購入・予約など行動目的）
YMYL領域の一部（医療・金融などの専門性が求められる分野）

AIO（AI Overview Optimization）とは

AIOとは、AI Overview Optimizationの略で、GoogleのAI Overviewに自社コンテンツが引用・参照されるように最適化する手法です。

AIOが重要な理由

AI Overviewが表示されると、従来の検索結果（オーガニック検索）は画面の下部に押し下げられます。ユーザーの多くがAI Overviewの回答で満足してしまい、その下の検索結果をクリックしない「ゼロクリック検索」が増加しています。

検索行動の変化

項目	AI Overview導入前	AI Overview導入後
検索結果1位のCTR	25〜35%	15〜25%（推定）
ゼロクリック検索率	約50%	約60〜70%（推定）
情報収集完結の場所	各Webサイト	検索結果ページ上

この状況に対応するためには、AI Overviewの「出典」として引用されることが重要になります。出典に表示されれば、ユーザーが「詳しく知りたい」と思った際にクリックしてもらえる可能性が高まります。

AIOとSEOの関係

AIOは従来のSEOを否定するものではなく、SEOの延長線上にある最適化手法です。

観点	従来のSEO	AIO
目標	検索結果の上位表示	AI Overviewの出典に選ばれる
重視する要素	キーワード、被リンク、E-E-A-T	情報の正確性、引用しやすい構造、権威性
コンテンツ形式	長文・網羅性重視	簡潔な回答＋詳細情報の両立
評価される単位	ページ全体	段落・文単位

LLMO（Large Language Model Optimization）とは

LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略で、ChatGPT、Claude、Perplexityなど、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIサービスに自社コンテンツが参照されるように最適化する手法です。

AIOとLLMOの違い

項目	AIO	LLMO
対象	Google AI Overview	ChatGPT、Claude、Perplexity、Copilotなど
情報取得方法	Googleの検索インデックス	各AIの学習データ＋リアルタイム検索
更新頻度	リアルタイム	モデルにより異なる（学習データは定期更新）
最適化の手法	SEOベースの施策	構造化データ、権威性、引用されやすい記述

LLMOが重要な理由

検索行動自体が変化しています。特に若年層を中心に、Google検索ではなくChatGPTやPerplexityで直接質問するユーザーが増加しています。

検索手段の多様化

Google検索：従来の検索行動
ChatGPT：会話形式での情報収集
Perplexity：AIによる検索＋回答
Claude：長文分析・調査
Microsoft Copilot：Bing検索＋AI回答

これらのAIサービスで自社の情報が参照・引用されるようにすることが、今後の流入獲得において重要になります。

AI時代のコンテンツ最適化｜7つの実践手法

ここからは、AIO・LLMOの両方に効果的なコンテンツ最適化の具体的手法を解説します。

手法1：質問と回答を明確にセットで記述する

AIは「質問に対する回答」を抽出してユーザーに提示します。コンテンツ内で質問と回答のペアを明確にすることで、AIに引用されやすくなります。

悪い例

確定申告について説明します。所得税の申告は年に一度行う必要があり、
期間は決まっています。期限を過ぎると延滞税がかかることもあります。

良い例

## 確定申告の期限はいつまで？

確定申告の期限は、原則として毎年2月16日から3月15日までです。
期限日が土日祝日の場合は、翌営業日が期限となります。
なお、還付申告の場合は、対象年の翌年1月1日から5年間提出可能です。

手法2：定義文を記事の冒頭に配置する

「〇〇とは」という定義を記事の早い段階で明確に記述することで、AIが概念を理解しやすくなります。

推奨する構造

## 〇〇とは

〇〇とは、△△を目的とした□□のことです。
具体的には、以下のような特徴があります。

- 特徴1
- 特徴2
- 特徴3

手法3：構造化されたデータを活用する

表形式、リスト形式、箇条書きなど、構造化されたデータはAIが情報を抽出しやすくなります。

活用すべき構造化要素

要素	適した内容	AIへの効果
表（テーブル）	比較、料金、スペック	比較クエリへの回答に引用されやすい
番号付きリスト	手順、ランキング	手順系クエリに引用されやすい
箇条書き	特徴、メリット・デメリット	要約として抽出されやすい
定義リスト	用語解説	「〇〇とは」クエリに引用されやすい

手法4：FAQ形式のセクションを追加する

よくある質問（FAQ）形式は、AIが質問と回答のペアを認識しやすい構造です。

実装のポイント

実際にユーザーが検索するであろう質問文を使う
回答は最初の1〜2文で核心を述べる
FAQ構造化マークアップ（schema.org）を実装する

手法5：数値と具体的なデータを明記する

AIは抽象的な表現よりも、具体的な数値やデータを含む情報を優先的に引用する傾向があります。

悪い例

リスティング広告は比較的早く効果が出ます。

良い例

リスティング広告は、出稿から効果が出るまでの期間が短く、
一般的に1〜2週間で初期的な成果が確認できます。
ただし、最適化には2〜3ヶ月程度の運用データが必要です。

手法6：E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を強化する

GoogleのAIは、情報の信頼性を評価する際にE-E-A-Tを重視します。

E-E-A-T強化の具体策

要素	具体的な施策
Experience（経験）	実体験に基づく一次情報、事例紹介
Expertise（専門性）	著者プロフィールの充実、資格・実績の明示
Authoritativeness（権威性）	被リンクの獲得、業界メディアでの言及
Trustworthiness（信頼性）	出典の明記、最終更新日の表示、正確な情報

手法7：引用されやすい「引用ブロック」を用意する

AIが引用しやすい、端的でありながら完結した文章ブロックを意図的に配置します。

引用ブロックの特徴

50〜150文字程度の長さ
1つの段落で1つのトピックを完結
主語と述語が明確
専門用語には補足説明を付ける

AI Overview対策の実装チェックリスト

自社コンテンツがAI Overviewに最適化されているか、以下のチェックリストで確認してください。

コンテンツ構造

記事冒頭に「〇〇とは」の定義文がある
H2・H3の見出しが質問形式または明確なトピックになっている
各セクションの冒頭で結論を述べている
表形式で比較・一覧情報を整理している
FAQセクションを設けている

情報の質

具体的な数値・データを含んでいる
情報の出典や根拠を明記している
最終更新日を表示している
著者情報（専門性・実績）を明記している
一次情報や独自の見解を含んでいる

技術的な実装

FAQ構造化マークアップを実装している
記事構造化マークアップ（Article schema）を実装している
ページの表示速度が良好である（Core Web Vitals合格）
モバイルフレンドリーである

AI時代に避けるべきコンテンツの特徴

AIに評価されにくい、または引用されにくいコンテンツの特徴も把握しておきましょう。

避けるべき特徴

1. 冗長で結論が見えにくい文章 導入が長く、結論が記事の後半にならないと出てこないコンテンツは、AIが要点を抽出しにくくなります。

2. 独自性のない一般的な情報の羅列 他サイトと同じ情報を並べただけのコンテンツは、AIが引用元として選ぶ理由がありません。

3. 更新されていない古い情報 最終更新日が古いコンテンツは、信頼性が低いと判断されやすくなります。

4. 根拠のない主張 「〜と言われています」「一般的に〜です」など、出典や根拠が曖昧な記述は評価されにくくなります。

5. 過度にSEOを意識したキーワード詰め込み 不自然なキーワードの繰り返しは、AIの評価にもマイナスに働きます。

従来SEOとAIO/LLMOの優先順位

「従来のSEOとAIO対策、どちらを優先すべきか」という疑問に対する考え方を整理します。

基本方針：SEOが土台、AIOは拡張

AIO/LLMOは、従来のSEOを土台とした上での拡張施策と位置づけるのが適切です。

理由

AI Overviewの出典に選ばれるには、まずGoogleにインデックスされている必要がある
検索上位のページがAI Overviewの出典に選ばれやすい傾向がある
SEOの基本（E-E-A-T、コンテンツ品質）はAIOにも有効

施策の優先順位

優先度	施策	目的
高	SEOの基本（技術的SEO、コンテンツSEO）	検索インデックス、上位表示
高	E-E-A-Tの強化	SEOとAIO両方に有効
中	コンテンツ構造の最適化	AI引用率の向上
中	構造化マークアップの実装	AI理解度の向上
低〜中	LLMO固有の施策	ChatGPT等からの流入獲得

効果測定の方法

AIO/LLMO施策の効果を測定する方法を解説します。

AI Overviewでの引用確認

現時点では、AI Overviewでの引用を直接的に計測するツールは限定的です。

確認方法

主要キーワードで実際に検索し、AI Overviewの出典を目視確認
Google Search Consoleでのクリック数・表示回数の変化を監視
流入キーワードの変化を分析

間接的な指標

指標	確認ツール	見るべきポイント
オーガニック流入数	GA4、Search Console	全体傾向と特定ページの変化
クリック率（CTR）	Search Console	順位は維持でCTRが下がっていないか
直接流入・ブランド検索	GA4	AIで認知し、直接訪問するケースの増加
参照元「google」の詳細	GA4	AI Overview経由の可能性があるクリック

LLMでの言及確認

ChatGPTやPerplexityで自社関連のクエリを入力し、回答に自社情報が含まれているか定期的に確認します。

よくある質問

Q. AI Overviewに引用されると、サイトへのアクセスは増えますか？

A. 必ずしも増えるとは限りません。AI Overviewで回答が完結すると、サイトをクリックしないユーザーもいます。ただし、引用されないよりは引用された方が、詳細を知りたいユーザーの流入機会が生まれます。また、引用元として表示されることでブランド認知が向上し、後日の直接訪問につながるケースもあります。

Q. AI Overview対策とSEO対策は別々にやるべきですか？

A. 基本的には一体的に取り組むことを推奨します。AIOで重視される要素（構造化されたコンテンツ、E-E-A-T、正確な情報）は、従来のSEOでも重要な要素です。SEOの施策を行いながら、AIに引用されやすい構造を意識してコンテンツを作成するのが効率的です。

Q. 小規模サイトでもAI Overviewに引用されますか？

A. サイト規模よりもコンテンツの質と専門性が重要です。特定のニッチ領域で専門性の高いコンテンツを提供していれば、小規模サイトでも引用される可能性があります。むしろ、大手サイトがカバーしていない専門的なトピックでは、中小サイトが引用されるケースも見られます。

Q. 構造化マークアップは必須ですか？

A. 必須ではありませんが、実装を推奨します。構造化マークアップは、AIがコンテンツの意味を正確に理解する助けになります。特にFAQ、HowTo、Article、Productなどのスキーマは効果的です。技術的なハードルがある場合は、まずコンテンツ構造の最適化から始め、段階的に取り組んでください。

Q. AI Overview対策の効果が出るまでどれくらいかかりますか？

A. SEO同様、即効性のある施策ではありません。コンテンツの改善後、Googleが再クロール・再評価するまでに数週間〜数ヶ月かかります。継続的にコンテンツを改善しながら、3〜6ヶ月程度の期間で効果を見ていくことを推奨します。

まとめ

AI Overview（SGE）の普及により、SEOの世界は大きな転換期を迎えています。従来のSEOに加え、AIO（AI Overview Optimization）とLLMO（Large Language Model Optimization）の視点を取り入れることが、今後の検索流入を維持・拡大するために重要です。

AI時代のSEO対策のポイント

従来のSEO（技術的SEO、コンテンツSEO、E-E-A-T）が土台であることは変わらない
質問と回答を明確にセットで記述する
定義文を記事冒頭に配置する
表・リストなどの構造化された形式を活用する
FAQセクションと構造化マークアップを実装する
具体的な数値・データを明記する
引用されやすい「引用ブロック」を意識的に配置する

避けるべきこと

結論が見えにくい冗長な文章
独自性のないコンテンツ
更新されていない古い情報
根拠のない主張

AI技術の進化は今後も続きますが、「ユーザーにとって価値のある、正確で信頼できる情報を提供する」という本質は変わりません。この本質を押さえながら、AI時代に適応したコンテンツ制作を進めていきましょう。

用語解説

用語	意味
AI Overview	Googleが検索結果ページ上部に表示するAI生成の要約回答。旧称SGE
SGE	Search Generative Experienceの略。AI Overviewの旧称
AIO	AI Overview Optimizationの略。AI Overviewに引用されるための最適化手法
LLMO	Large Language Model Optimizationの略。LLM（大規模言語モデル）に参照されるための最適化手法
LLM	Large Language Modelの略。ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル
E-E-A-T	Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字。Googleがコンテンツ品質を評価する基準
構造化マークアップ	schema.orgに基づくデータ形式で、検索エンジンやAIがコンテンツを理解しやすくするためのコード
ゼロクリック検索	検索結果ページ上で情報収集が完結し、どのサイトもクリックしない検索行動
CTR	Click Through Rateの略。表示回数に対するクリック数の割合

※本記事の情報は2025年1月時点のものです。AI OverviewやLLMの仕様は急速に変化する可能性がありますので、最新情報はGoogleの公式発表や各AIサービスの動向をご確認ください。

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