「AI Overview対策を進めてほしい」と言われたものの、何から手をつければいいのか分からない。
そんな声を、Web担当者の方から本当によく聞きます。検索結果の最上部にAIの回答が表示されるようになり、順位は変わっていないのにクリックが減っている。けれど打ち手が見えない。焦りだけが募る状況です。
本記事では、AI Overview対策のやり方を「STEP1〜5」の実務手順として整理します。
さらに、自社が引用されているかを確認する方法、Googleが公式に提供を始めた計測手段、そして社内でやるか外部に任せるかの判断基準まで解説します。読み終えるころには、明日から着手できるタスクリストと、上司に報告できる指標が手元に残るはずです。
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目次
AI Overview対策とは？やり方の全体像を先に押さえる
具体的な手順に入る前に、そもそも何を目指す施策なのかを揃えておきましょう。ここが曖昧なまま進めると、社内の合意形成でつまずきます。
AI Overview（AIによる概要）とは？
AI Overviewとは、ユーザーの検索クエリに対してGoogleの生成AIが回答を自動生成し、検索結果の最上部に参照リンクとともに表示する機能です。2023年から試験提供されていたSGE（Search Generative Experience）が正式版になったもので、日本語版は2024年8月から提供が始まりました。
強調スニペットと混同されがちですが、性質は異なります。強調スニペットが1ページの一部をそのまま切り出すのに対し、AI Overviewは複数のページを読み込んで再構成した文章を提示します。「どこか1ページが選ばれる」のではなく「複数の情報源が組み合わされる」——この違いが、後述する対策の考え方に直結します。
あわせて押さえておきたいのが、対話型の検索機能であるAIモードの存在です。Googleは2025年9月9日、日本語を含む5言語でのAIモード提供開始を発表しました。さらにGoogle I/O 2026（2026年5月19日）では、月間ユーザー10億人超という規模が公表されています。AI Overview対策は、この先の「対話型検索」への備えでもある、という位置づけになります。
AI Overview対策とAIO・LLMO・GEOの関係
AI Overview対策という言葉は、より広い概念であるAIOの一部として語られることが少なくありません。ここで用語を整理しておきます。
AIOとは、主な対象がAI Overview＋各種生成AI（AI検索全般）、目的はAI Overview対策とLLM対策（その他AI対策）を合わせた総称であり、AI検索全体で引用・紹介される状態をつくることを指します。
この定義に沿えば、AI Overview対策は「AIOのうち、Google AI Overviewに焦点を当てた領域」ということになります。LLMO（大規模言語モデル最適化）やGEO（生成エンジン最適化）も、呼び名と主眼が違うだけで、目指すゴールは重なります。実務では、まずAI Overview対策から着手し、そのままChatGPTやPerplexityなど他のAI検索へ横展開していくのが現実的な順序です。
従来のSEO対策との違い【比較表】
やり方を考えるうえで最も大事な前提は、「AI Overview対策はSEOの置き換えではなく、拡張である」という点です。Googleの公式ドキュメントでも、生成AI機能に表示されるための特別な仕組みは必要なく、従来の検索のベストプラクティスがそのまま適用される方針が示されています。表示の前提として、まず通常の検索でスニペットを表示できる状態にあることが条件になります。
| 観点 | 従来のSEO | AI Overview対策 |
|---|---|---|
| ゴール | 検索結果でクリックされる | AIの回答に情報源として引用される |
| 評価の単位 | ページ全体 | 見出し・段落などの「抜き出せる塊」 |
| 主な指標 | 順位・クリック数・CTR | 表示（引用）回数・指名検索・AI経由の流入 |
| 求められる文章 | 網羅性・読ませる構成 | 結論の明示・一問一答の明快さ |
| 前提条件 | インデックスされていること | スニペット表示が可能な状態であること |
つまり、SEOをやめてAI Overview対策に切り替えるという発想は誤りです。土台のSEOを維持したうえで、「AIが抜き出しやすい形」に情報を整えていく。これがやり方の骨格になります。
やり方の前に｜AI Overviewに引用される仕組みを理解する
手順の効率は、仕組みの理解度で決まります。ここは3分だけお付き合いください。
クエリファンアウトとは？1つの検索が複数の検索に分解される
AI Overviewでは、入力された1つの質問を、AIが複数のサブクエリに分解して同時に検索する「クエリファンアウト」と呼ばれる処理が使われていることが、Googleの公式ドキュメントで説明されています。
これは実務上、非常に重要な示唆を含んでいます。ユーザーが「AI Overview対策 やり方」と検索したとき、AIは内部で「AI Overviewとは何か」「対策の手順は」「効果測定の方法は」といった問いに分けて情報を集めている可能性がある、ということです。狙ったキーワードそのもので上位にいるかどうかだけでなく、周辺の細かな問いに答えているかが引用の分かれ目になります。
候補ページはどう選ばれるのか
AI Overviewに表示されるリンクは、Googleのシステムが自動的に選定しており、パブリッシャー側で登録や申請をする仕組みは用意されていません。「表示させる確実な方法」は存在しない、というのが公式の立場です。
一方で、AIが回答を生成する際には、検索でインデックスされ、スニペット表示が可能なページが土台になります。裏を返せば、インデックスされていない・スニペットを抑制しているページは、そもそも候補にすら入りません。まずは足元の技術的な健全性が前提条件です。
検索順位との関係はどう考えるべきか
「順位が高ければ引用されるのか」という質問は必ず出ますが、そこは切り分けが必要です。上位表示と引用は相関する場面が多いものの、順位1位のページが必ず引用されるわけではなく、順位が中位のページが引用されるケースも観測されています。
実務的には、「順位を上げる努力」と「引用されやすい形に整える努力」を別のタスクとして管理するのが安全です。前者はこれまでのSEOの延長線上にあり、後者はこの記事のSTEP3以降で扱う情報設計の話になります。
AI Overview対策のやり方【STEP1〜5】
ここからが本題です。実際の支援現場で使っている進め方を、5つのステップに分けて解説します。
STEP1：現状把握｜自社が引用されているかを確認する
最初にやるべきは、施策ではなく観測です。現状が分からないまま改修を始めると、効果があったのかどうかを永遠に説明できません。
確認は手作業から始められます。自社の主要キーワードを実際にGoogleで検索し次の3点を記録します。
①そもそもAI Overviewが表示されるか
②表示されるとしてどのサイトが引用されているか
③自社は含まれているか
20〜30キーワードほどをスプレッドシートに落とし込むだけで、自社の立ち位置はかなり鮮明になります。
このとき、競合が引用されているのに自社が引用されていないキーワードは、最優先の改善候補です。同じテーマで先に情報を出しているのに選ばれていないなら、内容ではなく「形」に原因がある可能性が高いためです。
STEP2：対象キーワードの選定｜どこから手をつけるか決める
すべてのキーワードを一度に対策することはできません。優先順位づけの軸は3つです。
第1に、AI Overviewが表示されるクエリかどうか。表示されないクエリに労力を割いても、AI Overview対策としてのリターンはありません。
第2に、ビジネスへの近さ。指名検索や比較検討フェーズのキーワードは、引用されたときのブランド効果が大きくなります。
第3に、既存資産の有無。すでに一定の評価を得ているページを改修するほうが、新規作成より圧倒的に早く成果が出ます。
この3軸で20〜30キーワードを絞り込み、最初の3か月で扱う対象を確定させます。
STEP3：コンテンツ改修｜AIが抜き出しやすい形に整える
選定したキーワードに紐づくページを、引用されやすい構造に直します。具体的な施策は次章で詳しく解説しますが、優先度が高いのは「見出し直下に結論を置く」「1見出し1トピックに絞る」「数値や事実に出典を添える」の3点です。
ここで避けたいのが、既存記事を全面的に書き直そうとすることです。多くの場合、必要なのは全面改稿ではなく、見出しの整理と冒頭2〜3文の書き換えです。工数対効果を考えれば、まず「答えの位置」を直すことから始めるべきです。
STEP4：技術面の整備｜足を引っ張る要因を取り除く
コンテンツと並行して、サイト側の設定を点検します。インデックス状況、スニペット制御タグの設定、構造化データと本文の整合性、表記ゆれの統一。いずれも派手さはありませんが、放置していると改修の効果を打ち消してしまう項目です。
とくに注意したいのがスニペット制御です。詳しくは後述しますが、設定を誤ると引用どころか通常の検索結果からも情報が消えます。
STEP5：計測と改善｜継続できる仕組みにする
最後に、観測を仕組み化します。2026年6月にGoogleがSearch Consoleへ追加したレポートにより、AI検索での露出を公式データで追えるようになりました。詳細は効果測定の章で解説します。
月次で「引用されたキーワード数」「引用されたページ」「指名検索数」を記録し、改修したページとの対応関係を見る。この地道なサイクルが、最終的にいちばん効きます。
記事単位でやるべき具体的なやり方5つ
STEP3で触れたコンテンツ改修を、実作業レベルまで分解します。
やり方①：見出し直下に結論を書く
最も費用対効果が高い施策です。AIは見出しと、その直下の文章をセットで理解します。前置きから入るのではなく、見出しの問いに対する答えを最初の1〜2文で言い切ってください。
たとえば「AI Overview対策の費用は？」という見出しなら、冒頭に「月額◯万円〜が相場です」と書く。理由や補足はそのあとに続けます。人が読んでも分かりやすくなるので、SEOとしても損はありません。
やり方②：1見出し1トピックに絞る
1つの見出しの中に複数の話題が混ざっていると、AIは「この塊が何の答えなのか」を判断しづらくなります。逆に、見出しとその中身が1対1で対応していれば、そのまま引用の単位として扱われやすくなります。
既存記事を点検するときは、「この見出しの下で答えている問いは1つか」を基準にしてください。2つ以上あるなら、見出しを分割するサインです。
やり方③：一次情報と出典を整える
AI検索の時代に価値が上がったのは、他社がコピーできない情報です。自社の調査データ、支援実績から得られた知見、現場でしか分からない注意点。こうした一次情報は、引用の理由そのものになります。
同時に、引用する数値には必ず出典を添えてください。調査元・調査時期・URLの3点セットが揃っていない数字は、記事の信頼性を下げます。これはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点でも重要です。
やり方④：想定される質問にQ&A形式で答える
クエリファンアウトの話とつながります。本文中で拾いきれない細かな疑問は、FAQセクションで一問一答として明示的に答えておくと、サブクエリに対する答えとして拾われやすくなります。
回答は簡潔に。100字前後で言い切る形が理想です。長い説明が必要なものは、本文の見出しに昇格させることを検討してください。
やり方⑤：表・箇条書きで比較情報を構造化する
比較・一覧・手順といった情報は、文章のままにせず表や箇条書きに落としてください。機械が読み取りやすくなるだけでなく、読者にとってのスキャンしやすさも上がります。
ただし、すべてを箇条書きにするのは逆効果です。文脈や判断理由を伝える部分は、きちんと文章で書く。この使い分けが、テンプレート感のない記事につながります。
サイト全体でやるべき技術的なやり方
記事単位の改修と並行して、サイト全体で押さえるべき技術要件を整理します。
構造化データは「必須ではないが、整合性は重要」
よくある誤解として、「構造化データを入れればAI Overviewに出る」というものがあります。Googleは生成AI機能への表示に特別なスキーマは不要という立場をとっており、構造化データを入れれば引用されるという因果関係は示されていません。
とはいえ無意味ではありません。構造化データは、ページの内容を機械可読な形で補強する役割を持ちます。重要なのは本文と一致していることです。本文にない情報をマークアップで足すのは、むしろリスクになります。FAQ SchemaやArticle Schemaを入れる際は、本文の記述と1対1で対応させてください。
スニペット制御タグの扱いに注意する
技術面で最も事故が起きやすいのがここです。nosnippetやdata-nosnippetを設定すると、そのコンテンツはAI OverviewおよびAIモードの入力として使われなくなることが、Googleのドキュメントに明記されています。
つまり、「AIに使われたくない」という理由で全ページにnosnippetを付けると、通常の検索結果のスニペットまで消えてしまい、クリック率が大きく下がる可能性があります。使うなら、対象ページを限定してください。
なお、2026年6月には、Search Consoleから生成AI検索機能への表示可否を切り替えられる新しいコントロールも導入されています。Googleはこの設定を生成AI機能以外の検索ランキングシグナルとしては使用しないと説明しています。ただしオプトアウトすれば生成AI機能からのトラフィックと表示を失うため、判断は慎重に行うべきです。
エンティティ整備で「自社が何者か」を一貫させる
AIは、企業名・サービス名・所在地・事業内容といった情報を、Web上の複数の情報源から統合して理解します。サイト内で社名表記が揺れていたり、外部メディアの情報が古いままだったりすると、その統合がうまくいきません。
会社概要ページ、サービスページ、外部の企業データベース、SNSプロフィール。これらの記述を棚卸しし、表記と事実を揃えるだけで、AIが自社を正確に説明できる確率は上がります。地味ですが、効果が長持ちする施策です。
llms.txtは「様子見しつつ、コストが低いなら置く」
AI向けにサイト構造を伝えるファイルとしてllms.txtが提案されていますが、Googleが公式に対応を表明したという情報は確認できていません。現時点では「主要検索エンジンが読み取る前提の必須施策」とは言えない段階です。
設置コストは低いため、実験として置いておくのは選択肢になります。ただし、優先度は前述の3項目より明確に下です。ここに時間を使うくらいなら、見出し直下の書き換えを進めるべきでしょう。
AI Overview対策の効果測定のやり方
「効果が測れないから予算が取れない」
これがAI Overview対策の最大の障壁でした。ここは2026年に入って状況が変わっています。
Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを起点にする
Googleは2026年6月3日、Search Consoleに検索の生成AIパフォーマンスレポートをリリースしました。AIによる概要やAIモードなどの生成AI機能、およびDiscoverの生成AI機能におけるインプレッション数を、専用のビューで確認できるように設計されたレポートです。これまで推測や外部ツールに頼るしかなかった領域に、公式データが加わったことになります。
ただし、現時点で分かることには限りがあります。確認できるのはインプレッション・ページ・国・デバイス・日付といった項目にとどまり、クリック数・CTR・検索クエリは含まれていません。また、提供は段階的で、レポートがまだ表示されないサイトも多い状況です。
実務上の価値が大きいのは「ページ」の切り口です。どのURLがAI検索で露出しているかが特定できるため、成果の出ているページの型を分析し、次に作る記事の設計に反映できます。
GA4でAI検索経由の流入を切り分ける
流入側の計測も並行して整えます。GA4で参照元を確認し、生成AIサービスからの流入を識別できるようにしておきましょう。セッション数自体は小さくても、コンバージョン率が通常の検索流入と異なる傾向を示すことがあり、その差分が示唆を与えてくれます。
指名検索数を「効果の代理指標」として追う
AI Overviewに引用されても、クリックが発生しないケースは珍しくありません。しかし、そこでブランド名に触れたユーザーが、後日あらためて社名で検索するという導線は確実に存在します。
Search Consoleでブランド名を含むクエリの表示回数・クリック数を月次で追い、改修時期との相関を見る。クリック数が取得できない現状では、この指名検索の推移が最も説明力のある代理指標になります。
手動観測を月次で回す
公式データが揃うまでの間は、STEP1で作ったスプレッドシートを月次で更新する運用が有効です。主要キーワードでAI Overviewを実際に確認し、引用サイトの顔ぶれと自社の有無を記録する。手間はかかりますが、レポートに反映されない変化を最初に捉えられるのはこの方法です。
AI Overview対策でよくある失敗と注意点
支援の現場で実際に見かける、つまずきのパターンを共有します。
失敗①：「確実に表示させる方法」を探してしまう
前述のとおり、表示や引用をコントロールする手段は提供されていません。「確実に表示される方法」を謳う情報には距離を置いてください。やるべきは、選ばれる確率を上げる情報設計であって、抜け道探しではありません。
社内やクライアントへの説明でも、「表示は保証できない前提で、露出の期待値を上げる施策である」と最初に共有しておくと、後々の期待値のズレを防げます。
失敗②：SEOを止めてしまう
AI Overview対策に予算を移すために、SEOの取り組みを縮小してしまうケースがあります。しかし引用の前提はインデックスとスニペット表示であり、土台を崩せば引用の可能性も同時に下がります。SEOは削るものではなく、その上に積むものです。
失敗③：AI向けの不自然な文章を書いてしまう
「AIに読ませるため」と称して、キーワードを詰め込んだり、断定調を過剰に使ったりする改修を見かけます。これは逆効果です。人が読んで理解しやすい文章こそが、AIにとっても扱いやすい情報になります。読者にとっての価値を犠牲にした最適化は、長期的には評価を落とします。
AI Overview対策は内製すべきか外注すべきか
最後に、体制の話をします。すべてを外部に任せる必要も、すべてを自社で抱える必要もありません。
工程ごとに切り分けて考える
| 工程 | 内製向き | 外注向き |
|---|---|---|
| 現状把握・観測 | ◯（定型化すれば運用可能） | 初期の設計は支援を受けると早い |
| キーワード選定 | ◯（事業理解が必要） | 競合分析は外部知見が有効 |
| コンテンツ改修 | ◯（一次情報は社内にある） | 型の設計・初期の型づくりは外注が効率的 |
| 技術面の整備 | △（開発リソース次第） | ◯（誤設定のリスクが高い領域） |
| 計測・レポート | ◯（仕組み化後） | ◯（初期構築） |
ポイントは、一次情報を持っているのは常に自社側だという点です。だからこそ、最終的には内製で回せる状態を目指すのが理にかなっています。外部支援は「型をつくり、内製に引き渡すまで」の役割と考えるのが健全です。
支援会社を選ぶときの3つの視点
第1に、AI検索の仕組みを一次情報ベースで説明できるか。Google公式の発表やドキュメントを根拠に話せるかどうかは、信頼性の分かれ目です。第2に、情報設計まで踏み込めるか。記事を書くだけでなく、サイト全体の構造や表記の一貫性まで見られる体制かを確認してください。第3に、効果を可視化する手段を持っているか。何をもって成果とするかを最初に定義できないパートナーとは、半年後に必ず認識がずれます。
バクリでは、AI検索での引用状況を可視化したうえで改善優先度を設計し、最終的にクライアント自身で運用できる状態（インハウス化）までを一貫して支援しています。
よくある質問（FAQ）
Q1. AI Overview対策は何から始めればいいですか？
A. 現状把握からです。主要キーワード20〜30件でAI Overviewの表示有無と引用サイトを実際に確認し、自社が引用されていないキーワードを洗い出してください。施策の着手はそのあとで十分です。
Q2. AI Overviewに確実に表示させる方法はありますか？
A. ありません。表示するリンクはGoogleのシステムが自動的に選定しており、申請や登録の仕組みは提供されていません。できるのは、選ばれる確率を上げる情報設計です。
Q3. AI Overview対策をすればSEOは不要になりますか？
A. なりません。生成AI機能に表示される前提として、通常の検索でインデックスされスニペットを表示できる状態が必要です。SEOは土台として維持してください。
Q4. 構造化データは必須ですか？
A. 必須ではありません。Googleは生成AI機能への表示に特別なスキーマは不要としています。ただし本文と整合した構造化データは、内容を機械可読にする補助として有効です。
Q5. 効果はどのくらいで出ますか？
A. 改修したページが再クロールされ、AI側の回答に反映されるまでには時間差があります。月次で観測しながら3〜6か月のスパンで判断するのが現実的です。なお現時点のSearch Consoleではクリック数が取得できないため、指名検索数などを併用して評価してください。
まとめ｜AI Overview対策のやり方は「特別なこと」ではない
ここまで5つのステップと具体的な施策を見てきましたが、結局のところAI Overview対策のやり方に特別な裏技はありません。現状を把握し、対象を絞り、見出し直下で結論を書き、技術的な足かせを外し、月次で計測する。この繰り返しです。
変わったのは、評価される単位が「ページ」から「抜き出せる情報の塊」に移ったこと、そして指標に「引用されたかどうか」が加わったことです。2026年6月にSearch Consoleへ生成AIパフォーマンスレポートが追加されたことで、これまで見えなかった露出が公式データとして扱えるようになりました。まだ限定的な情報ではあるものの、社内で予算と工数を確保するための材料としては十分に機能します。
大切なのは、完璧な体制を整えてから始めようとしないことです。まずは主要キーワードを検索して、自社が引用されているかを確認する。そこから見えてくる課題が、次の一手を教えてくれます。人にとって分かりやすい情報を、AIにとっても扱いやすい形で置いておく。
その積み重ねが、AI検索の時代における最も確実な資産になります。
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