2026/09/03 13:40

AI SEOとは？2つの意味の違いとGoogle公式ガイドが示した「やるべきこと・不要なこと」【2026年最新】

「AI SEOに取り組んでほしい」

そう指示を受けたとき、多くの担当者が最初につまずくのは施策の中身ではありません。その言葉が何を指しているのかが、まず分からないことです。

AI検索に自社を表示させることなのか。それともChatGPTを使ってSEO業務を効率化することなのか。実はこの2つはまったく別の取り組みで、必要なスキルも成果の測り方も違います。それが「AI SEO」という同じ言葉で語られているため、社内の会話が噛み合わなくなります。

さらに2026年5月、Googleが生成AI検索向けの公式ガイドを公開しました。そこには業界で推奨されてきた施策のうち、5つが「Google検索向けには不要」と名指しで整理されています。

本記事では、AI SEOという言葉の2つの意味を整理したうえで、Google公式が示した「やるべきこと・不要なこと」を一次情報ベースでお伝えします。

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。

無料AIOアセスメントを受け取る

【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。

これからのビジネス戦略にぜひお役立てください！

1 1. AI SEOとは？実は2つの意味がある
2 2. AISEOについてGoogle公式ガイドが示した結論
3 3. AI検索時代のSEOで実際にやるべきこと6つ
4 4. AIを活用したSEO業務｜工程別の使いどころ
5 5. AIをSEOに使うときの注意点｜Google公式の見解
6 6. AI SEOの効果測定｜何を見るか
7 7. AI SEOの体制づくり｜内製すべきか外注すべきか
8 8. よくある質問（FAQ）
9 9. まとめ｜言葉を定義し、公式見解を土台にする

1. AI SEOとは？実は2つの意味がある

1-1. 意味A｜AI検索に最適化するSEO

1つめは、AI OverviewやChatGPTなどの生成AIの回答に、自社の情報が引用・紹介されるようにコンテンツやサイト構造を整えることです。従来のSEOが検索結果ページでの順位獲得を目的としていたのに対し、こちらは「AIの回答に含まれるかどうか」を成果の起点とします。

AI検索の普及によってゼロクリック検索が増え、検索結果ページを経由しないユーザー行動が広がりました。回答に登場しなければサイトの存在すら認識されないという危機感が、意味Aの背景にあります。

1-2. 意味B｜AIを活用してSEO業務を効率化する

2つめは、キーワード調査・構成設計・執筆・分析といったSEO業務に、生成AIツールを組み込んで生産性を上げることです。こちらはAIが「対策の相手」ではなく「業務の道具」になります。

同じ「AI SEO」でも、意味Aは対外的な最適化、意味Bは社内の業務改善。必要なスキルセットも、成果を測るものさしも別物です。

1-3. どちらの意味で使われているかの見分け方

観点	意味A：AI検索最適化	意味B：AI活用によるSEO業務
AIの位置づけ	対策の相手	業務の道具
目的	AIの回答に登場する	制作工数を減らす・精度を上げる
主な担当	SEO・コンテンツ担当	制作チーム全体
成果指標	言及率・AI経由流入	制作本数・工数・品質
関連する用語	AIO／LLMO／GEO／AEO	生成AIライティング／AIツール
予算の性質	施策投資	ツール費用・体制投資

会話のなかで「引用」「露出」「表示」という言葉が出れば意味A、「効率」「工数」「自動化」が出れば意味Bです。依頼を受けたら、まずここを確認してください。 ここが揃わないまま進むと、報告の段階で「そういう話じゃなかった」となります。

なお実務では、両方を同時に進めることになるケースがほとんどです。本記事も両方を扱います。

1-4. AIO・LLMO・GEOとの関係

意味Aの領域には、いくつもの呼び名が存在します。LLMOは大規模言語モデルに参照されやすくする最適化、GEOは生成エンジンの回答に引用させる最適化を指し、AEOは回答エンジン最適化を意味します。実務上、これらはほぼ同義として使われます。

これらを包含する総称がAIOです。バクリでは、AIOを以下のように定義しています。

AIOの定義 主な対象：AI Overview＋各種生成AI（AI検索全般）目的：AI Overview対策とLLM対策（その他AI対策）を合わせた総称。AI検索全体で引用・紹介される状態をつくること

なおGoogle自身は、公式ガイドのなかでAEOやGEOという用語に触れ、Google検索の立場から見れば生成AI検索向けの最適化は検索体験の最適化であり、つまりSEOであるという見解を示しています。用語が増えても、やるべきことの本質は変わらないという整理です。

2. AISEOについてGoogle公式ガイドが示した結論

2026年5月15日、Googleは検索セントラルに「Google検索の生成AI機能に向けたウェブサイト最適化」という公式ガイドを公開しました。AI OverviewやAIモードを対象に、サイト所有者・SEO担当者・開発者向けのベストプラクティスをまとめた初の公式文書です。

2-1. 生成AI機能は、コア検索ランキングに根ざしている

ガイドの出発点は明快です。Googleの生成AI機能は、コアとなる検索ランキングおよび品質システムを土台にしているからSEOのベストプラクティスは引き続き有効である、と述べられています。

その仕組みとして2つの技術が挙げられています。

RAG（検索拡張生成）：
グラウンディングとも呼ばれる技術。コア検索ランキングシステムを使ってインデックスから関連性の高い最新ページを取得し、その情報をもとにより信頼できる回答を生成します。回答を裏づけるページへのリンクも提示されます
クエリファンアウト：
ユーザーの質問に答えるため、モデルが関連する複数のクエリを同時に生成し、追加の検索結果を取得する仕組み

つまり、**AI検索に登場する前提条件は「検索インデックスに入り、評価されていること」**です。ここを飛ばして小手先の対策だけを行っても、土台がなければ成立しません。

2-2. Googleが「Google検索向けには不要」とした5つ

ガイドには「やらなくてよいこと」を整理したセクションがあります。日本語の解説記事では4つと紹介されることが多いのですが、原文では5つ挙げられています。

#	不要とされた施策	Googleの説明の要点
1	llms.txtなどの特別なファイル・マークアップ	Google検索自体がそれらを使用しないため、AI用のテキストファイルやMarkdownを新たに作る必要はない
2	コンテンツのチャンク化	AIの理解のためにコンテンツを細切れにする必要はない。1ページ内の複数トピックを解釈し、該当箇所を提示できる
3	AI向けだけの文章書き換え	類義語や意図を理解できるため、AI検索専用の書き方をする必要はない
4	不自然な「言及」の獲得	ウェブ上での作為的な言及集めは、見た目ほど有効ではない
5	構造化データへの過度な注力	生成AI検索に構造化データは必須ではなく、専用のスキーマも存在しない

2-3. llms.txtをどう扱うべきか｜バクリの見解

1つめのllms.txtについては、丁寧な補足が必要です。バクリを含む多くの支援会社が、これまで技術面の推奨施策として挙げてきた項目だからです。

Googleは、llms.txtを作ること自体を否定しているわけではありません。 ガイドには、こうしたファイルを使う他のサービスやシステムのために作成・維持するのはまったく問題なく、Google検索は無視するため順位や表示に害も益もないという趣旨の注記が添えられています。

整理すると次のようになります。

対象	llms.txtの効果
Google検索の生成AI機能	効果なし（Googleが使用しないため）
llms.txtを参照する他のサービス・システム	有効な場合がある
Google検索の順位への悪影響	なし

したがって実務上の判断は、**「Google検索での成果を期待して作るのはやめる。ただし他のAIサービス向けの整備として、コストが低いなら維持してよい」**となります。バクリでも、この整理に沿って推奨内容を見直しています。

大切なのは、施策を「AIに効くらしい」という伝聞で選ばないことです。誰に向けた施策で、その相手が実際にそれを使うのか。 この2点を確認するだけで、多くのムダな作業を避けられます。

2-4. ただし、Google以外の生成AIは別の話

ここは強調しておきたい点です。今回のガイドは、あくまでGoogle検索の生成AI機能（AI Overview・AIモード）についての公式見解です。ChatGPTやPerplexityなど、Google以外の生成AIがどう情報を収集し、どう回答を組み立てるかについては、Googleは何も述べていません。

各社が独自のクローラーを持ち、独自の基準で情報を扱っている以上、「Googleが不要と言った＝すべてのAIに不要」ではありません。一方で、Google以外のAIについても、ハック的な手法が効くという確かな根拠は乏しいのが実情です。

現実的な結論はこうなります。土台は共通してSEOの基本。そのうえで、Google以外のAIについては引用状況を実際に測りながら判断する。 憶測ではなく観測にもとづいて動くことが、この領域では唯一の確かな進め方です。

3. AI検索時代のSEOで実際にやるべきこと6つ

では具体的に何をすべきか。公式ガイドの内容を実務の順に組み直しました。

3-1. 独自の視点をもつコンテンツをつくる

ガイドが最も重視しているのがここです。他の提案すべてを合わせたよりも、独自で有用なコンテンツの方が長期的な露出に影響すると明記されています。

判断基準として示されているのが「コモディティか、そうでないか」です。誰でも書ける一般論の寄せ集めはコモディティコンテンツにあたり、読者に新しい洞察を与えません。対して、実際の経験にもとづく一次的な見解や専門的な知見は、生成AIでは簡単に再現できない価値を持ちます。

自社にしか書けないことは何か。この問いに答えられないテーマは、そもそも書く優先度を下げるべきかもしれません。

3-2. 読者にとって分かりやすい構造にする

見出しで構造を示し、段落とセクションで整理する。AIのためではなく、人間の読者のために書くというガイドの姿勢は一貫しています。

結果的にこの構造は、AIが該当箇所を特定するうえでも機能します。ただし目的が逆転すると、2章で見た「AI向けだけの書き換え」に陥ります。

3-3. 高品質な画像・動画を添える

生成AI機能は、テキストのリンクだけでなく関連する画像や動画も提示します。つまりページのリンク以外の露出機会があるということです。すでに画像SEO・動画SEOの基本に沿っているなら、それ自体が生成AI検索への最適化になっているとガイドは述べています。

3-4. 技術的な前提条件を満たす

生成AI機能に表示されるには、まずページがインデックスされ、スニペット付きで検索結果に表示され得る状態である必要があります。加えて、Search Console上で生成AI機能への表示対象となっている必要があります。

そのほか、クロール可能性の確保、JavaScriptサイトでの基本対応、ページエクスペリエンス、重複コンテンツの削減が挙げられています。なおセマンティックHTMLについては、完璧なコードである必要はなく、人間にとっての読みやすさを重視すればよいとされています。

3-5. ローカル・EC情報を整備する

生成AIの回答には、商品情報や地域ビジネスの情報が含まれることがあります。該当する事業であれば、Merchant CenterやGoogleビジネスプロフィールの整備が、AI回答と通常の検索結果の両方での可視性につながります。

3-6. 露出状況を継続的に観測する

ガイドは測定手段として、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを挙げています。あわせて、ランキングでの成功を約束したり、Googleの「内部」指標を使うと謳ったりする第三者ツールには注意すべきという警告も記されています。外部ツールにGoogleの内部ランキングやAIシステムへのアクセス権はありません。

ツールを使うこと自体は問題ありませんが、その数字が何を測ったものなのかは、必ず確認してください。

4. AIを活用したSEO業務｜工程別の使いどころ

ここからは2つめの意味に移ります。AIをSEO業務の道具として使う話です。

4-1. キーワード調査｜発想の広げ役として

AIは、軸となるキーワードから関連語や質問形のバリエーションを大量に出すのが得意です。人が思いつきにくい切り口を拾えるため、リストの初期生成には向いています。

一方で、検索ボリュームや競合性といった数値は取得できません。 AIが出した語をそのまま信じず、必ずキーワードツールで実データを確認してください。存在しない検索需要を前提に記事を作ってしまうのは、よくある失敗です。

4-2. 構成設計｜たたき台の作成と抜け漏れチェック

上位記事の見出し傾向を踏まえた構成案を作らせる使い方は有効です。ただしAIが出す構成は、どうしても平均的なものになります。競合と同じ構成をなぞるだけでは、3章で見た「独自の視点」から遠ざかります。

使い方のコツは、たたき台としてではなく「抜け漏れチェック」として使うことです。自分で構成を作ったあとにAIへ渡し、「この構成に足りない観点は何か」と問う。この順番なら、独自性を保ったまま網羅性を補えます。

4-3. 執筆｜下書きより「素材の整理」に向く

本文をまるごと生成させる使い方は、品質面でも次章の規約面でもリスクがあります。むしろ効果的なのは、手元の情報を整理させる使い方です。

議事録やインタビュー音声の文字起こしから、要点を抽出する
社内に散在する事例情報を、比較しやすい形に整える
専門的な内容を、初心者向けの言い換え候補として複数出す

一次情報は人が持ち込み、整形をAIに任せる。 この分担なら、独自性を損なわずに工数を減らせます。

4-4. リライト｜差分の発見に使う

既存記事の改善では、AIに「情報が古い箇所」「根拠が示されていない箇所」を指摘させる使い方が有効です。人の目では見慣れてしまって気づけない箇所を拾えます。

ただしAIの指摘が正しいとは限りません。 とくに事実関係の指摘は、必ず一次情報で裏を取ってください。

4-5. 分析・レポート｜集計と要約の自動化

GA4やSearch Consoleから出したデータの集計、傾向の要約、レポート文面の作成は、AIが安定して力を発揮する領域です。数値そのものは自社のデータなので、ハルシネーションのリスクも比較的低く抑えられます。

4-6. 工程別｜AIに任せる／人がやるの切り分け

工程	AIに任せる部分	人がやる部分
KW調査	関連語・質問形の洗い出し	数値検証、優先度判断
構成設計	抜け漏れチェック	独自の切り口の設計
執筆	素材の整理・言い換え候補	一次情報の提供、最終的な文章
リライト	改善点の候補出し	事実確認、判断
分析	集計・要約	解釈、次の打ち手の決定
ファクトチェック	—	すべて人が実施

表の最終行が重要です。 ファクトチェックだけは、AIに任せてはいけません。生成AIは事実確認そのものを苦手としており、もっともらしい誤りを出すことがあります。ここは工数削減の対象から外してください。

5. AIをSEOに使うときの注意点｜Google公式の見解

5-1. AI生成コンテンツ自体は、違反ではない

まず前提として、コンテンツ制作に生成AIを使うこと自体は規約違反ではありません。Googleは、AI生成コンテンツに関する考え方を別途公開しており、制作手段ではなく品質を評価するという立場を取っています。

公式ガイドでも、生成AIツールを制作の補助に使う場合は、検索の基本事項とスパムポリシーの基準を満たすことが求められる、という書き方になっています。「使うな」ではなく「基準を満たせ」です。

5-2. 順位操作を目的とした大量生成はスパム扱い

一方で、明確に線が引かれている行為もあります。

ガイドでは、ユーザーが検索しうるあらゆる表現のバリエーションごとに個別のコンテンツを作ることについて、それが主に順位や生成AIの回答を操作する目的である場合、大規模なコンテンツの不正使用に関するスパムポリシーに違反すると述べられています。加えて、ページ数を増やしても品質や関連性が上がるわけではなく、長期的にも有効でないと指摘されています。

AIによって記事の量産は容易になりました。だからこそ、「作れるから作る」が最も危険な判断になります。

5-3. 実務での品質担保フロー

AIを使いつつ品質を保つには、工程に検証を組み込むしかありません。最低限、次の3段階を推奨します。

一次情報の投入：自社データ、実際の経験、取材内容など、AIが持ち得ない材料を人が用意する
ファクトチェック：数値・固有名詞・出典URLを1件ずつ確認する。出典が確認できないものは記載しない
監修・最終確認：専門性が必要な領域では、有資格者や実務経験者による確認を通す

この3つを外した状態でAI活用を進めると、短期的な生産性と引き換えに、サイト全体の信頼性を失うことになりかねません。

6. AI SEOの効果測定｜何を見るか

6-1. 従来のSEO指標は引き続き必要

2章で見たとおり、生成AI機能はコア検索システムを土台にしています。したがって順位・表示回数・クリック数・自然検索流入といった従来指標は、AI検索時代でも土台の健全性を示す指標として有効です。

6-2. AI検索特有の指標を足す

そのうえで、AI検索固有の指標を追加します。具体的には、生成AI内での表示回数（Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポート）、AIアシスタント経由の流入（GA4）、そして生成AIの回答内での言及率・推奨率です。

指標の選び方とKPI設計、経営層への報告設計については、[LLMO対策の効果測定に関する記事｜内部リンク先URL]で詳しく解説しています。

6-3. 言及率の測り方は別途おさえる

言及率や引用率は、GA4やSearch Consoleでは取得できません。手動でのプロンプト調査か、専用のモニタリングツールが必要になります。具体的な計測手順と記録フォーマットは、[AI引用の計測方法に関する記事｜内部リンク先URL]にまとめています。

7. AI SEOの体制づくり｜内製すべきか外注すべきか

7-1. 工程別の切り分け

工程	推奨	理由
独自コンテンツの企画	内製	一次情報は社内にしかない
技術要件の点検	外注	専門知識が必要
AIツールの選定・運用設計	外注→内製移行	初期設計後は自走可能
執筆・制作	内製＋外注	体制と本数に応じて
引用状況の計測	外注→内製移行	環境構築後は内製化しやすい
ファクトチェック	内製	事業理解が不可欠