「AI対策が必要だ」とわかってはいても具体的に何から手をつければいいのかわからず、結局後回しにしていませんか？AI検索の普及によりWebサイト運営の常識が大きく変化しました。中小企業のWebサイトが生き残るためにはAIに選ばれ引用されるためのAI検索対策へのシフトが急務です。

この記事ではAI検索時代に中小企業のWebサイトが直面するリスクやAI検索を支える技術、AI検索に選ばれるための対策方法を解説します。記事を読めばAI検索の仕組みを理解し、AIに選ばれる情報源になるための具体的な方法がわかります。

AI検索に対応するためには信頼性の高い情報を提供し、ユーザーの検索意図に合ったコンテンツを用意することが必要です。AI検索の特性を理解して適切な対策を行うことで、Webサイトの価値を高められます。

目次

• AI検索時代にWebサイトが直面する3つのリスク
• AI検索を支える5つの技術
• AI検索を活用するユーザーのメリット5選
• AI検索を活用するユーザーのデメリット3選
• AI検索時代のWebサイト・LP運営で押さえるべきポイント
• 【実践編】AI検索に選ばれるためのLLMO/AIO対策7選
• AI検索に関するよくある質問
• AI検索を理解してAIが選ぶ情報源になろう

AI検索時代にWebサイトが直面する3つのリスク

AI検索時代の到来により中小企業のWebサイトは大きな課題に直面しています。AIが検索結果を要約して直接回答を提供するため、従来の検索エンジンからの流入が減少傾向だからです。

特に中小企業はGoogleの品質評価基準(E-E-A-T)の変化や大手企業の情報が優先される傾向により、Webサイトの可視性が低下するリスクが高まっています。AI検索時代に中小企業のWebサイトが直面するリスクは以下のとおりです。

• ・検索トップでもAIに引用されなければ流入が減少する
• ・キーワード重視から「AIの信頼性評価」へ基準が変わる
• ・AIが内容を要約するためユーザーがWebサイトを訪問しなくなる

» Google「品質評価ガイドラインの最新情報：E-A-TにExperienceのEを追加」(外部サイト)

検索結果の1位に表示されていても、AI Overviewに情報源として引用されなければWebサイトへの流入が減少する状況が生まれています。AIは大手企業や権威あるサイトの情報を優先的に引用する傾向があるため、中小企業のWebサイトは影響を受けやすい状況です。

従来の検索エンジンではユーザーが検索結果をクリックしてWebサイトを訪問することが一般的でした。しかし、AI検索では検索結果ページにAIが生成した回答が表示されるため、ユーザーがWebサイトをクリックする必要性が低下しています。

検索結果の上位表示だけではWebサイトへの十分な流入を確保できなくなり、AI検索に対応した新たな戦略が必要になっています。
» Google AIモードで利用できる7つの機能や活用事例を詳しく解説
» Google「AI による概要：ウェブにつながる新しい方法」(外部サイト)

AI検索では従来のキーワード重視の評価基準から、AIが判断する信頼性評価へと変化しています。従来のSEOではキーワードの最適化や被リンクの数が重要な評価基準でした。しかし、AI検索では情報の信頼性や権威性が重視される傾向です。

AIは情報の出所や内容の正確性、専門性を総合的に判断して表示する情報を選択します。中小企業のWebサイトは大手企業や専門機関のWebサイトと比較されると、信頼性の面で不利になる可能性があります。AI検索で評価されるためには信頼性の高い情報源として認識されるような対策が必要です。

上記は、とある中小企業(BtoB)のアクセスとコンバージョン(問い合わせ数)のデータです。

AI検索の登場によって、アクセスは激減しましたが、事前にSEO・AIO対策をしっかりと実施していたことで、AIから引用され、セッションが減少してもコンバージョン数は減少するどころか増加しています。

「AI検索時代」におけるAIOがいかに重要かを物語っています。

データにある通り、中小企業のWebサイトが生き残るためにはAIに選ばれ引用されるためのAI検索対策へのシフトは急務の課題です。

従来の検索エンジンではユーザーが複数のWebサイトを訪問して情報を収集していました。しかし、AI検索ではユーザーがWebサイトを訪問せずに検索を終えるゼロクリック検索が増加しています。

AIが要約した情報だけでユーザーが満足してしまうと、Webサイトへの直接的な流入が減少することは避けられません。特に中小企業のWebサイトは、AIに要約されると独自の強みや詳細な情報が伝わりにくくなる可能性があります。AI検索に対応するためには、AIに要約されても価値が伝わるようなコンテンツ設計が必要です。
» ゼロクリック検索とは？今後の検索エンジンの予想と対策！

AI検索は従来の検索エンジンとは異なる高度な技術によって支えられています。AI検索を支える5つの技術は以下のとおりです。

• ・自然言語処理によるクエリ理解
• ・コンテンツの意味を読み解くセマンティック検索
• ・検索結果の精度を高めるランキングアルゴリズム
• ・ユーザー行動を学習するパーソナライゼーション機能
• ・入力途中にクエリ候補を提示する予測サジェスト機能

AI検索の基盤となる技術の一つが自然言語処理(NLP)です。自然言語処理はユーザーが入力した検索クエリを人間の言葉として理解し、意図を正確に把握する技術です。従来の検索エンジンではキーワードの一致にもとづいて検索結果を表示していました。しかし、AI検索では文脈や意味を理解して、より適切な情報を提示します。

例えばユーザーが「東京でおいしいラーメン店を探している」と入力した場合、従来の検索エンジンは「東京」「おいしい」「ラーメン店」といったキーワードに一致するページを表示します。

AIは自然言語処理によりユーザーの検索意図を深く理解し、最適な情報を提供可能です。AI検索では「東京」という地名と「探している」という表現から評判の良い店舗リストや地図情報などを素早く表示します。中小企業のWebサイトではユーザーの質問に対して明確な回答を用意することで、AIに選ばれやすくなります。
» Google「自然言語処理とは」(外部サイト)

AI検索ではWebサイトのコンテンツを単なる文字列としてではなく、意味を持つ情報として理解するセマンティック検索が行われます。セマンティック解析とはコンテンツの文脈や関連性を理解し、ユーザーの検索意図に合った情報を提供する技術です。

従来の検索エンジンではキーワードの出現頻度や位置が重要な評価基準でした。AI検索ではコンテンツが伝えようとしている意味や、関連する概念とのつながりを重視します。

例えば「りんご」という単語が出てくる記事でも、果物としての「りんご」とIT企業の「Apple」では異なります。AIはコンテンツの文脈や関連性を理解し、ユーザーの検索意図に合った情報を提供可能です。中小企業のWebサイトでは関連するトピックを包括的にカバーすることで、AIに選ばれやすくなります。
» Google「セマンティック検索とは」(外部サイト)

ランキングアルゴリズムとはユーザーの検索意図に最も合致する情報を上位に表示するための仕組みです。従来の検索エンジンでは、キーワードの一致や被リンクの数などが重要な評価基準でした。AI検索においては情報の信頼性や権威性が重視されます。AI検索のランキングアルゴリズムが重視する要素は以下のとおりです。

ランキングアルゴリズムによりAIは信頼性の高い情報を優先的に表示します。中小企業のWebサイトでは、AIに選ばれるためにも信頼性の高い情報源として認識されるための対策が必要です。
» Google「Googleによるランキング結果の決定方法」(外部サイト)

パーソナライゼーション機能とはユーザーの検索履歴や閲覧履歴を分析し、最適な情報を提供する仕組みです。従来の検索エンジンでは、位置情報や検索履歴にもとづく最適化を行ってきました。AI検索ではユーザーの興味や関心に合わせた情報を提供できます。パーソナライゼーション機能の具体例は以下のとおりです。

パーソナライゼーション機能により、AIはユーザーの興味や関心に合わせた情報を提供します。中小企業のWebサイトでは、ターゲットユーザーに合わせたコンテンツを用意することで、AIに選ばれやすくなります。
» Google「パーソナライズと Google 検索の検索結果」(外部サイト)

AI検索における予測サジェスト機能とは、ユーザーの入力を予測して最適な情報を提供する仕組みのことです。従来の検索エンジンではユーザーが入力したキーワードにもとづいて検索結果を表示していました。対してAI検索ではユーザーの入力を予測して、より適切な情報を提供できます。

近年のAI技術の発展によりサジェスト機能も検索意図をより深く理解し、パーソナライズされた候補を提示可能です。自社のWebサイトをAIに選ばれやすくするにはユーザーの検索意図を分析し、予測される質問に対する回答を用意しておく必要があります。
» パーソナライズを実現するための具体的な手法や成功事例を解説

AI検索の普及によりユーザーは従来の検索エンジンでは得られなかった多くのメリットを享受できるようになりました。AI検索を活用するユーザーのメリットは以下の5つです。

• ・検索意図に合致した情報への素早いアクセス
• ・複数の情報源を要約して回答を生成
• ・画像・音声・動画にも対応するマルチモーダル検索が可能
• ・多言語対応で海外の情報も取得可能
• ・情報収集時間の大幅な短縮

AI検索のメリットはユーザーの検索意図に合致した情報に素早くアクセスできる点です。例えば「30代女性向けの夏用スキンケア商品で、敏感肌でも使えるものは？」という具体的な質問をした場合、AI検索は以下の情報を提供します。

従来の検索エンジンではユーザーが複数のWebサイトを訪問して情報を収集する必要がありました。しかし、AI検索ではAIがユーザーの検索意図を理解し、最適な情報を一度に提供します。中小企業のWebサイトではユーザーの検索意図に合わせたコンテンツを用意することで、AIに選ばれやすくなります。

AI検索は複数の信頼できる情報源から要約された回答を提供可能です。ユーザーは1つのWebサイトに依存することなく、さまざまな視点からの情報を効率的に得られます。AI検索が要約する情報源は以下のとおりです。

中小企業のWebサイトは専門性の高い情報や独自の調査データを提供することで、AI検索に要約される可能性が高まります。AI検索時代のWebサイト運営においては、優先的に引用される情報源を目指すことが求められています。

AI検索の特徴的な機能の一つが、画像・音声・動画にも対応するマルチモーダル検索です。従来の検索エンジンではテキストベースの検索が主流でした。しかし、AI検索では画像や音声、動画などのマルチモーダルな情報を活用できます。マルチモーダル検索の具体的な使用例は以下のとおりです。

中小企業のWeb担当者はマルチモーダル検索に対応したコンテンツづくりが求められます。画像には適切なaltテキストを設定し、動画は字幕や説明文を付けることでAI検索に認識されやすくなります。

AI検索のメリットに多言語対応で海外の情報も取得できる点が挙げられます。従来の検索エンジンでは言語の壁がありましたが、AI検索では多言語に対応しているため海外の情報も簡単に取得可能です。AI検索における多言語対応のメリットは以下のとおりです。

中小企業のWeb担当者は多言語対応を意識したコンテンツづくりが必要です。英語など主要言語でのコンテンツ提供や、翻訳ツールを活用した多言語展開を検討することで、グローバルな情報発信が可能になります。自社のWebサイトで海外の情報を引用し、独自の視点を提供することもAIに選ばれるために効果的です。

ユーザーはAI検索を活用することで従来の検索方法と比べ、情報収集にかかる時間を大幅に短縮できます。AIがユーザーの質問に対して最適な回答を生成するため、複数のページを開いて情報を探す必要がなくなるからです。

例えばユーザーが「新しいスマートフォンの比較」と検索した場合、従来は複数のレビューサイトを確認する必要がありました。しかし、AI検索では各機種の特徴や価格、ユーザーレビューなどを要約した比較情報を直接提供します。

Web担当者にとってはAIが要約しやすい構造化されたコンテンツを作ることが重要になりました。複雑な情報をわかりやすく要約し、比較しやすい形式で提供することで、AI検索に選ばれやすくなります。

AI検索は多くのメリットがありますが、同時にいくつかのデメリットも存在します。AI検索を活用するユーザーのデメリットは以下のとおりです。

• ・ハルシネーションのリスク
• ・情報漏洩とプライバシーへの懸念
• ・著作権・引用に関する法的なグレーゾーン

AI検索にはハルシネーションと呼ばれる事実にもとづかない情報を生成するリスクがあります。ハルシネーションはAIが学習データから推測して情報を生成する際に発生します。ハルシネーションの特徴は以下のとおりです。

ユーザーがAIの回答を鵜呑みにすると、誤った判断を下す可能性があります。特に医療や法律などの専門分野ではハルシネーションによる誤情報が深刻な影響を与える危険性があるため注意が必要です。
» デジタル庁「テキスト生成AI利活用時のリスク軽減のための対策ガイドブック」(外部サイト)

AI検索を利用する際は情報漏洩とプライバシーへの配慮が必要です。AIはユーザーの検索履歴や行動を学習するため、個人情報が漏洩するリスクがあります。AI検索による情報漏洩を防ぐためには、以下のような対策が有効です。

AI検索を利用する際は、情報漏洩を防ぐためにも個人情報や機密情報を入力しない意識づけが求められます。

AIは学習データにもとづいて情報を生成しますが、著作権のあるコンテンツを無断で使用する可能性があります。

例えばAIが特定の著作物を無断で引用・転載した場合、責任がユーザーに及ぶ可能性があります。特に商用利用の場合は、著作権侵害のリスクが高まるため注意が必要です。AI検索を利用する際は、生成された回答の出典を確認し、必要に応じて適切な引用や出典の明記を行う意識が求められます。
» 文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」(外部サイト)

AI検索時代のWebサイト・LP運営で押さえるべきポイントは以下のとおりです。

• ・従来SEOとAI検索対策(LLMO/GEO)の違いを知る
• ・AI検索に評価されるコンテンツの特徴を学ぶ
• ・AI検索からの流入を意識したWebサイト設計を行う
• ・セッション数から指名検索・ブランド認知へ指標を変える
• ・SEO/LLMOツールを活用し、現状のサイト状況を確認する

AI検索時代のWebサイト・LP運営では、従来のSEO対策とAI検索対策の違いを理解することが求められます。従来のSEO対策ではキーワードの最適化や被リンクの質や数が重要な評価基準でした。しかし、AI検索対策では情報の信頼性や権威性が重視されます。

中小企業のWebサイトでは、信頼性の高い情報源として認識されるような対策が必要です。専門家の監修を受けたり、信頼できる情報源を引用したりすることで、AIに選ばれやすくなります。
» LLMO対策とは？具体的な実践方法と注意点を徹底解説

AI検索時代において情報の「信頼性」と「権威性」はコンテンツの可視性を左右する指標になります。AIに評価され選ばれるWebサイトやLPの特徴は以下のとおりです。

AIは「誰がどのような根拠にもとづいて発信しているか」を厳格に評価します。AI検索の特徴を理解してコンテンツ制作に反映させることで、自社のWebサイトやLPがAIの回答ソースとして引用される確率を高められます。

AI検索からの流入を最大化するには、AIのアルゴリズムに最適化したWebサイト設計が必要です。現在のAI検索は単なるキーワードの一致ではなく「ユーザーの意図にどれだけ的確に応えているか」を評価して回答を生成します。AI検索からの流入を意識したWebサイト設計のポイントは以下のとおりです。

AI検索からの流入を意識したWebサイト設計を行うことで、リソースの限られた中小企業であってもAIに優先的に選ばれるようになります。

AI検索時代では従来のセッション数やクリック数といった指標だけでは、Webサイトの成功を測ることが難しくなっています。従来のSEO対策では、セッション数が重要な指標でした。しかし、AI検索時代では指名検索やブランド認知の重要性が高まっており、セッション数と併せて複合的に評価することが求められています。

中小企業のWebサイトでは、ブランド認知を高めるための対策が必要です。Webサイトに自社の独自の強みや詳細な情報を盛り込むことで、ブランド認知を高められます。

AI検索時代には、SEO/LLMOツールを用いて自社サイトの現状を定量的に分析し、エビデンスに基づく改善施策の展開が必要です。SiTest(サイテスト)には、URL入力だけで、SEO・LLMO対策の現状を10項目で診断できる「AI診断」の機能が備わっています。

従来のSEO対策はもちろん、最新の検索トレンドへの対応状況まで評価し、具体的なアクションプランまで提示します。

SEO・LLMO対策に関する分析だけではなく、ウェブサイトのコンテンツ改善案を自動で提案する「ヒューリスティック分析 AIレポート®」やランディングページの自動分析・改善案がわかる「LP分析 AIレポート®」も搭載。

SiTestのようにAIを活用し、高精度なウェブサイト・ランディングページの分析提案が可能な時代となってきています。

AI検索時代では従来のSEO対策に加えて新しいアプローチが必要になります。AI検索に選ばれるためのLLMO/AIO対策は以下のとおりです。

• ・AIが読み取りやすい構造化データの実装
• ・権威性を高めるデジタル・エンティティ(実体)の確立
• ・サイテーション(引用)獲得戦略
• ・AIには書けない一次情報・体験談へのコンテンツシフト
• ・Q&A形式とわかりやすい要約文の配置
• ・検索結果での視認性を高めるマルチモーダル対策
• ・AI検索の対策を外部パートナーへ依頼

» AIO対策とは？SEOとの違いや成功までのステップを解説

構造化データとはWebサイトのコンテンツを機械が理解しやすい形式で記述する技術です。構造化データを実装することでAIがWebサイトの内容を正確に理解し、適切に評価できます。

中小企業のWebサイトでは構造化データを実装することで、AIに選ばれやすくなります。構造化データの実装は専門的な知識が必要なため、WebサイトやLP改善のプロに相談することがおすすめです。

デジタル・エンティティとはWeb上での存在感や信頼性を示す要素です。デジタル・エンティティを確立するための方法は以下のとおりです。

デジタル・エンティティを確立することで、中小企業のWebサイトがAIに選ばれやすくなります。

サイテーションとは他のWebサイトやSNSで自社の企業名やサイト名、サービス名などが言及・掲載されることを指します。サイテーションを獲得するための戦略は以下のとおりです。

サイテーションを獲得することで、AIがWebサイトの信頼性を高く評価します。AI検索に選ばれるためにはサイテーション獲得戦略が必要です。

AI検索時代において、AIが模倣できない一次情報・体験談へのシフトが求められています。生成AIは学習データをもとに情報を要約・生成することに長けていますが、AI自身が新しい体験や独自の分析はできません。AIには書けない一次情報・体験談へのコンテンツシフトの具体例は以下のとおりです。

一次情報・体験談を掲載することで、リソースの限られた中小企業でもAIに選ばれる確率が向上します。

AI検索で引用されるにはQ&A形式と要約文の導入が有効です。AIはユーザーの問いに即答することを優先するため、質問と回答が対になった構造は情報の抽出を容易にします。Q&A形式とわかりやすい要約文の配置は以下のとおりです。

情報の「見つけやすさ」を徹底することで、中小企業のWebサイトがAIの回答ソースに選ばれやすくなります。

マルチモーダルなコンテンツを用意することで、AIがユーザーの検索意図に合わせた情報を提供しやすくなります。マルチモーダルなコンテンツを作成するための方法は以下のとおりです。

マルチモーダル対策を実施することで、AI検索での評価が高まりユーザーにとって価値のある情報を提供できます。

AI検索の対策を外部パートナーへ依頼することも効果的です。AI検索対策は専門的な知識が必要なため、プロのサポートを受けることで効果的な対策を行えます。外部パートナーに依頼することで、最新のAI検索対策を取り入れられます。AI検索の対策を外部パートナーに依頼する際のポイントは以下のとおりです。

外部パートナーに依頼することで、効果的なAI検索対策を行えます。中小企業のWebサイトでは、外部パートナーのサポートを受けることも検討してください。

AI時代の外部パートナーにはLLMOA(エルモア)が最適です。LLMOAは専任チームが継続的にWebサイトの最適化をサポートするため、改善のプロと相談しながら自社のWebサイトの成果向上を目指せます。

AI検索に関するよくある質問として、以下の5点を解説します。

• ・広告出稿なしでAI検索の回答に自社を表示させることは可能？
• ・自社ブランドに関するAI検索のハルシネーションは防げる？
• ・会員限定記事や有料情報をAIに学習させないための制御方法は？
• ・ゼロクリック検索が増える中でKPIをどう設定するべき？
• ・AI検索対策を外部パートナーに依頼するメリットは？

広告出稿なしでもAI検索の回答に自社サイトを表示させることは可能です。AI検索はユーザーの検索意図に合った最適な情報を提供することを目指しています。信頼性の高い情報源として認識されることで、広告を出稿していなくてもAIに選ばれやすくなります。

ただしAI検索の回答に自社を表示させるためには、信頼性の高い情報源として認識されるような対策が必要です。

自社ブランドに関するAI検索のハルシネーションを完全に防ぐことは難しいですが、リスクを軽減することは可能です。自社ブランドに関するハルシネーションのリスクを軽減するための方法は以下のとおりです。

AIは学習データにもとづいて情報を生成しますが、必ずしも正確な情報を提供するとは限りません。自社ブランドに関する正確な情報を提供することで、ハルシネーションのリスクを軽減できます。

AIは公開されている情報を学習しますが、会員限定記事や有料情報は学習対象外にできます。会員限定記事や有料情報をAIに学習させないための方法は以下のとおりです。

会員限定記事や有料情報をAIに学習させないためには、適切な制御方法の実施が求められます。会員限定記事や有料情報をAIに学習させないための制御設定は専門的な判断が必要になる場合もあるため、不安がある場合はプロに相談しましょう。
» llms.txtとは？基本的な書き方や構文を解説！

ゼロクリック検索が増える中でのKPI設定について、以下の表を参照ください。

ゼロクリック検索が増える中でのKPI設定は「Webサイトへの流入量(数)」を追う指標から「AIからの推薦と信頼(質)」を追う指標へとシフトさせましょう。

AI検索対策を外部パートナーに依頼するメリットは専門的な知識と経験を活用できる点です。AI検索対策は専門的な知識が必要なため、プロのサポートを受けることで効果的な対策を行えます。外部パートナーに依頼することで、最新のAI検索対策を取り入れられます。

AI時代の外部パートナーにはLLMOA(エルモア)がおすすめです。LLMOAは従来のSEOの枠を超えAIに「引用・推薦」されるためのLLMO/AIOに特化しています。変化の激しいAI検索市場で確実な成果を求める中小企業にとって、LLMOAはビジネスの成長を加速させるための外部パートナーとなります。

AI検索の普及によりWeb運営は「1位を獲る」から「信頼される」時代へと変わりました。従来のSEO対策だけでなくAI検索特有の対策が必要です。AI検索に選ばれる情報源になるためには信頼性の高い情報を提供し、ユーザーの検索意図に合ったコンテンツを用意することが求められています。

AI検索の仕組みを理解して適切な対策を行うことで、AIに選ばれる情報源になれます。AI検索時代のWebサイト運営ではユーザーの検索意図を理解し、適切な情報を提供することが必要です。AI検索の特性を理解して効果的な対策を行うことで、Webサイトの価値を高めましょう。

AI時代の新基準であるLLMO/AIO対策を一気通貫でサポートできるサービスがLLMOA(エルモア)です。LLMOAならE-E-A-TコンテンツやFAQの構築をプロに一任できるため、社内リソースを削ることなく高品質なWebサイトやLP運営が行えます。

Webサイト解析ツールSiTest(サイテスト)と連携すれば、AIアルゴリズムへの最適化とユーザー体験の向上を高いレベルで両立可能です。SiTestはAI搭載のサイト最適化プラットフォームです。

記事執筆者

佐谷 建斗

株式会社グラッドキューブ
プロモーション統括本部 マーケティングDX 事業部　
ゼネラルマネージャー

2017年にグラッドキューブに参画。SiTestをはじめとするSaaS事業のゼネラルマネージャーを歴任。主にBtoBにおける事業戦略などの上位レイヤーから、ユーザー行動解析・CRO・SEO/AIOでのマーケティング支援を得意としており、過去に担当した案件では Google Premier Partner Awards で「顧客成長部門」最優秀賞を2度受賞。直近の担当案件では「LLMO × 動画接客・AIアバター接客」によりCVR360%改善、ROAS1637％と事業成長へ貢献。