キーワードの詰め込みはもう無意味？ 「生成AI検索最適化」で行うべき10の施策（3/3 ページ）

[田中雄太，ITmedia]

AI検索対策に有効な施策10選

　では、企業は具体的にどのようにAI検索対策を行うべきでしょうか。

　以下の施策は、Googleの公式見解も踏まえつつ、主にデジタルアイデンティティによるLLMOの独自研究・検証で、特に効果が確認されたものです。

AI検索対策で重要な施策の例

　1．ユーザー向けサイトマップ（Webサイト全体の構成図）の整備

　2．FAQ（よくある質問）の拡充

　3．表示速度の高速化

　4．端的に答えを示す文章

　5．チャンク（AIが扱う情報のまとまり）を意識したコンテンツ設計

従来のSEO対策と同様に重要な施策の例

　6．検索エンジンが情報を取得しやすい設計

　7．SNS・動画での継続発信

　8．調査レポート、プレスリリースなどの一次情報

　9．ブランド、プロダクトそのものの強化

　10．構造化データの整備

　AI検索対策で特に意識したいのは、「AIが情報を見つけやすく、抜き出しやすい状態」を作ることです。サイト全体の情報を整理し、FAQを増やすほか、結論を先に示し、「1見出し・1テーマ」を意識したチャンクを設計すると、必要な情報をAIが扱いやすくなります。また、AIがスムーズに情報を取得するため、サイトの表示速度を上げておくことも重要です。

広い視点での施策の実施がAI検索対策成功のカギ

　一方で、AIはWeb上の情報を参照して回答を作るため、従来のSEO対策、外部での情報発信、一次情報の整備、ブランド力の向上も欠かせません。AIにも人にも理解されやすく、信頼される情報環境を整えることが基本となるのです。

AI時代を生き抜く「3つの新KPI」

　では、AI検索対策の成果はどのように測るべきでしょうか。筆者は主に3つのKPIが有効だと考えています。

　1つ目は「AI回答内での企業・ブランドの言及率」です。「おすすめの〇〇は？」といった質問に対し、自社ブランドがどの程度取り上げられるかを測ります。

　2つ目は「LLM経由のトラフィック数・CV数」です。AI検索はゼロクリックになりやすいため、流入数だけでなく問い合わせや購入につながったかを見る必要があります。

　3つ目は「ブランド指名検索数やサイテーション数（Web上で自社の社名などが引用・言及された数）」です。外部サイトやSNSでの言及、ブランド名での検索は、AIが企業やサービスを認識するための土台になるため、きちんと数字を追っておく必要があります。

　現在のAI検索対策市場は、サービスも技術も評価手法も、まだ発展途上にあります。今後AI技術そのものの進化は落ち着く可能性がありますが、広告や検索への対応は、むしろこれからが本番でしょう。そして前述のように、SEO対策とAI検索対策を並行して進めることが、今後は当たり前になっていくと考えられます。

　ユーザーの検索行動が大きく変化したことで、AI検索対策だけに目が向きがちですが、従来のSEO対策を継続しながら、認知・広告・コンテンツ・計測といった分野にも適切に予算を配分していくことが、今後ますます重要になるでしょう。