2026年5月、GoogleはAI検索に関する初の公式ガイドを公開しました。その内容は、この1年ネット上で語られてきた「AI対策」の常識を、いくつか正面から否定するものでした。
llms.txtの作成、コンテンツのチャンク化、構造化データの過度な作り込み——これらをGoogleは「Google検索向けには不要」と明言しています。
一方で、Google I/O 2026ではAI ModeにGemini 3.5 Flashが導入され、検索ボックスには25年で最大級のアップデートが施されました。Search Consoleには生成AIパフォーマンスレポートが追加され、GA4には「AIアシスタント」チャネルが登場しています。環境は激変しているのに、対策の基本は変わらない。 この一見矛盾した状況をどう理解すべきか。
この記事では、AI Modeが答えを作る仕組み、公式ガイドが示した「やるべきこと」と「やらなくていいこと」、そして2026年時点で可能な効果測定までを、出典を明示しながら整理します。
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目次
1. AI Modeとは？2026年時点の基本と規模
1-1. AI ModeとAI Overviewsの違い
まず似た2つの機能を整理します。
| AI Overviews（AIによる概要） | AI Mode（AIモード） | |
|---|---|---|
| 表示場所 | 通常の検索結果の上部に要約として表示 | 専用タブで対話しながら情報を探す |
| ユーザーの動作 | 検索した結果として受動的に見る | 質問を重ねて能動的に深掘りする |
| クエリの性質 | 通常の検索語 | 複雑で長い質問 |
| 月間アクティブユーザー | 約25億人 | 10億人超 |
どちらもGoogle検索の一機能であり、通常検索とドメインを共有しています。この点が後述する計測の難しさにつながります。
1-2. 利用規模と、ユーザー行動の変化
AI Modeは10億人超の月間アクティブユーザーを抱えるまでに成長しました。Alphabetの決算資料によれば、AI Mode内でのクエリは通常の検索より約3倍長く、米国ユーザーあたりの1日のクエリ数はサービス開始1年で倍増しています。
質問が長くなり、回数が増えている。 これは「1回の検索で答えを得る」から「対話しながら絞り込む」への移行を意味します。
1-3. 日本での提供状況
AI Modeは2025年9月に日本語対応が始まり、その後も対応言語を拡大しています。日本のユーザーはすでに日常的にAI Modeを使える状態にあります。
一方、AI Mode／AI Overviewsへの広告配信は日本ではまだ提供されていません。この違いは混同されやすいので注意してください。オーガニックの対策は今すぐ必要で、広告は待ちの状態、というのが2026年8月時点の整理です。
2. AI Modeが答えを作る仕組み｜RAGとクエリファンアウト
対策を考えるうえで、この仕組みの理解が出発点になります。
2-1. RAG（検索拡張生成）とは
AI OverviewsやAI Modeは、AIが知識だけで答えを作っているわけではありません。その場でWebを検索し、取得した情報をもとに回答を生成しています。 これがRAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）です。
つまり検索でヒットしなければ、回答の材料になりません。 ここが最も重要な前提です。
2-2. クエリファンアウトとは
もう一つの仕組みがクエリファンアウトです。ユーザーの1つの質問を、AIが内部で複数の検索クエリに分解して実行します。
たとえば「小規模オフィス向けの複合機を選ぶポイントは」という質問に対して、内部では「複合機 小規模オフィス 選び方」「複合機 リース 相場」「複合機 カウンター料金とは」といった複数の検索が並行して走るイメージです。
対策上の意味は明確です。 ユーザーが入力する言葉だけでなく、その質問を分解したときに出てくる周辺の問いにも答えているサイトが有利になります。1テーマ1記事ではなく、関連する問いを網羅した記事群としての厚みが効きます。
2-3. 土台は従来の検索ランキングシステム
Google公式ガイドが明言している最も重要な点がこれです。AI Overviewsおよびそれに類する生成AI機能は、コアとなる検索ランキングと品質システムに根ざしています。
新しい別系統のアルゴリズムが動いているわけではない。だからこそ、次章の結論につながります。
3. 【重要】Google公式ガイドが「不要」と明言した3つの施策
2026年5月15日（UTC）、Googleは検索セントラルで「Google検索の生成AI機能向けにウェブサイトを最適化する」ガイドを公開しました。GoogleがAI検索に関して初めて公開した公式ガイドです。
ここで明確に「Google検索向けには不要」とされたものを挙げます。
3-1. 不要①｜llms.txtなどのAI用ファイル
Googleは、llms.txtのようなAI向けの専用ファイルを作成する必要はないと明言しています。
これは以前からのGoogleの姿勢と一貫しています。同社のJohn Mueller氏も、GoogleのAIシステムがllms.txtを使用していないと述べていました。今回のガイドで、それが公式ドキュメントとして明文化された形です。
3-2. 不要②｜コンテンツのチャンク化
「AIが読み取りやすいように、コンテンツを細かく分割して構造化すべき」という主張が一時期広まりました。これについても、GoogleはGoogle検索向けには不要としています。
3-3. 不要③｜構造化データの過度な作り込み
構造化データそのものが無意味というわけではありませんが、AI検索のために過剰に作り込む必要はないという立場です。
補強する調査もあります。Ahrefsが1,885ページを対象に「構造化データを追加するとAIに引用されやすくなるのか」を検証したところ、引用回数は目立って増えなかったと報告されています。
3-4. これをどう受け止めるべきか
この公式ガイドを受けて、「LLMO対策は不要だったのではないか」という議論が起きました。ここは冷静に整理する必要があります。
Googleが言っているのは「Google検索の生成AI機能について」です。 AI OverviewsとAI Modeは、Googleの検索ランキングシステムの上に構築されています。だからSEOの基本が効く。それは筋が通っています。
しかしChatGPTやPerplexityは、Googleの検索ランキングとは別の索引・別のロジックで動いています。 Googleの見解を、AI検索全体に拡張して適用することはできません。この論点は第8章で詳しく扱います。
そしてもう一つ。「不要」と言われた施策の多くは、そもそも小手先の技術対策でした。 Googleが同時に強調しているのは、一次的な体験や独自の視点を持つ、AIに代替されにくいコンテンツの重要性です。ハックが否定され、本質が肯定されたと読むのが正確です。
4. AI Mode対策で実際にやるべき5つのこと
では公式ガイドは何を推奨しているのか。実務の優先度順に整理します。
4-1. ①クロール・インデックスの基盤を整える
AI検索でも、クロールが適切にできないページは評価されません。 RAGの仕組み上、検索でヒットしないコンテンツは回答の材料になりようがないためです。
やるべきことは従来のSEOと同じです。
- Search Consoleでインデックス状況を確認する
- 重複コンテンツや低品質な不要ページを整理する
- 内部リンクでサイト内の導線を確保する
- robots.txtやWAFで意図せずクローラーを遮断していないか確認する
地味ですが、ここが崩れていると他のすべてが効きません。
4-2. ②一次情報を含む独自コンテンツを持つ
AI Mode対策で最も本質的な項目です。
「初心者向け7つのヒント」のような汎用的な解説は、生成AIが自ら書けてしまう内容です。わざわざ引用する理由がありません。一方で次のような情報は、AIには生成できません。
- 自社で実際に試した施策とその結果
- 特定の業界で得た固有の知見
- 担当者の判断プロセスや失敗の記録
- 独自に実施した調査データ
再現性の低い固有の情報こそが、引用対象として評価されます。 汎用的な情報を上手に書くのではなく、自社にしかない情報を出せるかどうかが分かれ目です。
4-3. ③画像・動画を活用する
Google公式ガイドでは、画像や動画がAI検索の回答に取り込まれる可能性が明示されています。テキストだけのページより、関連性の高いビジュアルを持つページの方が表示機会が増えるということです。
これは実測データとも整合します。AhrefsのAI検索引用元調査では、Google AIモードの引用元でYouTubeが1位でした。動画コンテンツの比重が大きいプラットフォームだということです。
既存ページに図解や実演動画を追加する。これは比較的着手しやすく、効果が見込める施策です。
4-4. ④E-E-A-Tを強化する
経験・専門性・権威性・信頼性。従来のSEOで重視されてきた考え方が、AI検索でもそのまま有効です。
著者情報の明示、専門家による監修、運営者情報の整備、根拠となる出典の明記。「誰が書いたか分からない情報」は、AIが引用するリスクを取りにくいという構造は変わりません。
4-5. ⑤クエリファンアウトを想定した記事群を作る
第2章で述べたとおり、AI Modeは1つの質問を複数の検索に分解します。したがって、メインの問いだけでなく周辺の問いにも答えている状態が有利になります。
実務としては、1本の記事で完結させようとするのではなく、関連する問いごとに記事を用意し、内部リンクでつなぐ設計が有効です。トピッククラスターの考え方が、そのまま応用できます。
5. CTR低下という現実にどう向き合うか
対策を語る前に、避けて通れない前提があります。
5-1. データが示すCTRの実態
複数の調査が、AI検索によるクリック率の低下を報告しています。
- Pew研究所の調査：AIによる概要が表示された検索でのクリック率は8%、表示されない場合は15%
- Ahrefsの調査：30万キーワードを分析し、AIによる概要が検索1位ページのCTRを約58%押し下げたと報告
一方でGoogleは、AI Modeがコア検索を侵食してはいないという立場を示しています（2026年2月のSundar Pichai氏の発言）。評価は割れており、独立した検証データはまだ十分ではありません。
ただし実務者としては、「表示回数が同じでもクリックは減る」という前提で計画を立てる方が安全です。
5-2. KPIを組み替える
CTRだけで判断すると、施策の価値を見誤ります。AI検索ではクリック前に理解が進むため、指名検索の増加、直接流入、比較記事への到達、CTA手前の行動まで含めて見た方が実態に近づきます。
引用されているのにクリックされていない状態は、失敗ではありません。ブランド認知としては機能しているからです。それを捉える指標を持つ必要があります。
5-3. 比較検討段階のコンテンツを厚くする
AI検索で概要を理解したユーザーが次に取る行動は、比較と検証です。この段階の受け皿が薄いと、理解されたあとに行き先がなくなります。
具体的には、比較表を含む記事、導入事例、料金の説明、FAQ。これらが揃っているかを確認してください。上流の解説記事だけを増やしても、成果には結びつきにくくなります。
6. AI Mode対策の効果測定【2026年最新】
2026年に入り、計測手段が大きく前進しました。ただし限界もあります。
6-1. Search Console 生成AIパフォーマンスレポート
2026年6月3日、Googleは Search Console に生成AIパフォーマンスレポートを発表しました。
できること
- AI Overviews、AI Mode、Discoverの生成AI機能における自サイトURLの表示回数（インプレッション）を確認
- ページ・国・デバイス・日付の切り口で分析
- 自社コンテンツをAI機能から除外するオプトアウトの試験提供
できないこと
- クリック数・CTR・検索クエリのデータは含まれていません
- 対象データは2026年5月18日以降に限られます
現状は「露出の可視化」に留まる仕様です。また段階的な導入で、初期展開は限定的でした。日本のサイトで使えるようになるまでには、まだ時間がかかる可能性があります。
6-2. GA4「AIアシスタント」チャネル
2026年5月13日以降、GA4に「AIアシスタント（AI Assistant）」チャネルが追加され、ChatGPTなど対話型AI経由の流入を自動で見分けられるようになりました。
ただし注意点があります。AI ModeとAI Overviewsからの流入は、GA4では分離できません。 通常の検索と同じドメインを共有しているため、自然検索（google / organic）に混ざります。
6-3. 現状の限界と、補い方
整理するとこうなります。
| 見たいもの | 使えるツール | 状況 |
|---|---|---|
| AI Mode／AI Overviewsでの表示回数 | Search Console 生成AIレポート | 段階導入中。クリック数は非対応 |
| AI Modeからの流入 | GA4 | 分離不可（自然検索に混在） |
| ChatGPT等からの流入 | GA4「AIアシスタント」チャネル | 計測可能 |
| ChatGPT等での言及状況 | 外部の可視化ツール | 別途必要 |
AI Mode経由の流入を切り分けたい場合は、Search Consoleで順位も表示回数も変わっていないのにCTRだけ落ちているページを探す、という推定的な方法が現実的です。該当するページは、AI検索で内容が要約されてしまっている可能性が高い候補になります。
なお、Googleは公式に、AI OverviewやAI Modeの流入をSearch Consoleの全体的なWeb検索トラフィックに含めて扱う前提を示しています。AI検索を「SEOとは別の何か」ではなく、Google検索の延長として管理するのがGoogleの一貫した姿勢です。
7. 2026年に押さえておくべき主要アップデート
対策の前提となる環境変化を、時系列で整理します。
| 時期 | 内容 |
|---|---|
| 2026年2月 | AI Modeが53言語を追加し、対応言語が100近くに |
| 2026年5月13日 | GA4に「AIアシスタント」チャネルが追加 |
| 2026年5月15日 | Google公式「生成AI検索向け最適化ガイド」公開 |
| 2026年5月20日 | Google I/O 2026。AI ModeにGemini 3.5 Flash導入、検索ボックスの大規模刷新、検索エージェント等を発表 |
| 2026年5月21日 | 2026年5月コアアップデートの配信開始 |
| 2026年6月3日 | Search Consoleに生成AIパフォーマンスレポートを発表 |
| 2026年6月15日 | 「戻るボタンのハイジャック」がスパムポリシーに正式追加・施行 |
特に注意したいのが最後の項目です。サイトが意図的に仕込んでいなくても、外部の広告タグなどが原因であれば違反対象とされています。広告を掲載しているサイトは、一度挙動を確認しておいてください。
8. AI Mode対策とLLMO対策は別物である
最後に、この記事で最も重要な整理をします。
8-1. 「LLMO不要論」は正しいのか
Google公式ガイドの公開後、「Googleが不要と言ったのだからLLMO対策は無意味だ」という論調が現れました。これは半分正しく、半分間違っています。
正しいのは、Google検索の生成AI機能に関する部分です。AI OverviewsとAI Modeは、Googleのコア検索ランキングと品質システムの上に構築されています。だからSEOの基本が効き、AI固有のハックは不要。Googleの説明は筋が通っています。
間違っているのは、それをAI検索全体に拡張してしまう点です。
8-2. ChatGPT等の独立系AIは別ロジックで動く
ChatGPTはGoogleの検索ランキングを使っていません。独自のクローラー（OAI-SearchBot）で構築した索引を参照し、独自のロジックで情報源を選びます。
実測データがそれを裏づけています。Ahrefsの調査によれば、引用元ドメインの傾向はプラットフォームごとに大きく異なります。
| 引用元の傾向 | |
|---|---|
| Google AI Overviews | 日本の専門メディア中心。検索上位との相関が強い |
| Google AIモード | YouTubeとGoogleが1位・2位を独占 |
| ChatGPT | Redditなど英語圏コミュニティと、note等の国内ブログをバランスよく引用 |
Googleの検索順位と連動しない情報源が、ChatGPTでは多く引用されています。 つまりSEOを完璧にしても、ChatGPTでの露出は保証されません。
8-3. だからこそAIOという整理が必要になる
ここで前提となる用語を整理しておきます。AIO（AI Optimization）の主な対象はAI Overview＋各種生成AI（AI検索全般）であり、AI Overview対策とLLM対策（その他AI対策）を合わせた総称です。目的は、AI検索全体で引用・紹介される状態をつくることにあります。
この定義に照らせば、状況は明快です。
| AI Overview対策（＝AI Mode対策） | LLM対策（ChatGPT等） | |
|---|---|---|
| 土台 | Googleの検索ランキングシステム | 各AI独自の索引とロジック |
| 有効な打ち手 | SEOの基本の徹底 | 第三者言及、コミュニティ、PR |
| Googleの公式見解 | SEOで十分。AI固有のハックは不要 | 言及の対象外 |
| 優先すべきこと | クロール基盤、一次情報、E-E-A-T | サイテーション獲得 |
Googleが「AI対策＝SEO」と明言したことは、AIOという概念を否定するものではなく、むしろその内訳を明確にしました。 AI Overview対策はSEOの延長として進め、LLM対策は別軸で設計する。この切り分けができていれば、公式ガイドは混乱ではなく指針になります。
両方に共通して効くのは、一次情報を持つことです。Googleが「AIに代替されにくい独自コンテンツ」を求め、ChatGPTが「一次情報を含む構造化されたコンテンツ」を引用する。入口は違っても、求められている中身は同じです。
9. AI Mode対策に関するよくある質問（FAQ）
Q1. AI Mode対策とSEO対策は違うものですか？
A. ほぼ同じです。Google公式ガイドは、AI OverviewsやAI Modeがコアの検索ランキングと品質システムに根ざしており、SEOの基本方針が引き続き有効だと明言しています。
Q2. llms.txtはAI Mode対策に必要ですか？
A. 必要ありません。Googleは公式ガイドで、llms.txtのようなAI用ファイルの作成はGoogle検索向けには不要と明言しています。
Q3. 構造化データを増やせばAI Modeに出やすくなりますか？
A. 過度な作り込みは不要とされています。Ahrefsが1,885ページを対象に行った検証でも、構造化データの追加によって引用回数が目立って増えることはありませんでした。基本的なマークアップで十分です。
Q4. AI Modeからの流入はGA4で計測できますか？
A. 分離しての計測はできません。AI ModeとAI Overviewsは通常の検索と同じドメインを共有しているため、自然検索に含まれます。ChatGPTなど対話型AIからの流入は「AIアシスタント」チャネルで確認できます。
Q5. Google公式ガイドが出たので、LLMO対策は不要になりましたか？
A. 不要にはなりません。Googleの見解はGoogle検索の生成AI機能についてのものです。ChatGPTやPerplexityは別の索引とロジックで動いており、引用元の傾向も大きく異なります。両者は分けて設計する必要があります。
10. まとめ
AI Mode対策の答えは、意外なほど古典的でした。クロール・インデックスの基盤を整え、一次情報を含む独自コンテンツを持ち、画像や動画を添え、E-E-A-Tを強化する。 Googleが公式ガイドで示したのは、これまでSEOで積み上げてきたことの延長です。
逆に言えば、llms.txtの作成やコンテンツのチャンク化といった、この1年で語られてきたAI固有のハックは不要とされました。小手先の技術対策が否定され、コンテンツの本質が肯定されたと受け止めるのが正確です。
ただし注意すべきは、この見解がGoogle検索の生成AI機能に限られることです。ChatGPTやPerplexityは別のロジックで動き、引用元の傾向もまったく異なります。「AI対策＝SEO」という結論をAI検索全体に拡張してしまうと、独立系AIでの露出機会を丸ごと取りこぼします。
AI Overview対策はSEOの延長として、LLM対策は別軸として。この切り分けを持ったうえで、両者に共通して効く一次情報の蓄積に投資する。それが2026年時点で最も確度の高い進め方です。
まずはSearch Consoleでインデックス状況を確認し、自社にしか書けない情報が記事に含まれているかを点検するところから始めてみてください。
まずは自社のAI検索対策状況を無料で診断しませんか？
バクリ株式会社の「無料AIOアセスメント」では、ChatGPT・Gemini・Perplexityにおける自社の引用状況と改善ポイントを10分で可視化します。
【お知らせ】4月17日（金）に弊社代表荒川が書籍を発売しました！
AI時代を勝ち抜く最先端のノウハウをまとめた書籍『海外の先行事例に学ぶ AI検索最適化（AIO/AISEO/LLMO）実践ガイド』（著者：弊社代表取締役 荒川 大史）が、4月17日（金）よりKindleストアにて配信開始しました。
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