AI検索対策（SGE）

AI検索とは何か

検索結果の”生成”という転換

従来の検索は「既存のページを並べる」ものでした。検索エンジンは、インデックスされたページの中から関連性の高いものを選び、順位をつけて表示する。

AI検索は違います。AIが質問を理解し、複数の情報源を参照して「回答を生成する」。表示されるのはリンクの一覧ではなく、AIが作成したテキストです。これはSEOの根本的な転換を意味します。

「選ばれる」から「引用される」へ

従来のSEOは「検索結果で上位に表示されること」が目標でした。しかしAI検索では、そもそも「検索結果」の形が変わります。重要なのは「AIが回答を生成するとき、あなたの情報が引用されるか」です。

AIに引用されるための条件

構造化された情報

AIは「構造化されたデータ」を好みます。Schema.orgに準拠したJSON-LD、明確な階層構造、定義されたEntity——これらがあると、AIは「この情報が何を意味するか」を正確に理解できます。構造化されていない情報は、AIにとって「読みにくい」のです。

信頼性のシグナル

AIは情報の信頼性を評価します。誰が発信しているか（Organization / Author）、いつ更新されたか（dateModified）、他の信頼できる情報源と整合しているか——これらのシグナルが明示されていないと、AIは引用を避ける傾向があります。

一貫性と整合性

サイト内で情報が矛盾していると、AIは信頼性を疑います。会社概要に書かれた情報と、サービスページの情報が異なる。古いページに残った情報が、現在の状況と食い違っている。こうした矛盾は、AI検索において致命的です。

AI SEO LABのアプローチ

正本（Single Source of Truth）設計

情報の「正本」を定義します。企業情報、サービス内容、スタッフ——これらの情報が一箇所で管理され、サイト全体に整合性をもって反映される設計。正本があれば、矛盾は生まれません。そして矛盾がなければ、AIは安心して引用できます。

Entity設計（ナレッジグラフ対応）

Googleのナレッジグラフに認識されるEntity設計を行います。Organization（組織）、Person（人物）、Service（サービス）、Product（製品）——これらを構造化データで定義し、相互の関係を明示します。

引用されやすいコンテンツ設計

AIが引用しやすい形式でコンテンツを設計します。明確な見出し構造、定義・説明・根拠の分離、FAQ形式の活用、Speakable（音声検索対応）マークアップ——AIが情報を抽出しやすい形式にすることで、引用確率を高めます。

やらないこと

AI向けに「最適化」しすぎない

「AIに引用されるための専用ページを作ろう」——この発想は危険です。AIは「AI向けに最適化されたページ」を見抜きます。そして、そのような操作的なコンテンツを避ける傾向があります。重要なのは「AI向け」ではなく「信頼できる情報源」になること。

低品質コンテンツの量産

AIに引用されるために、大量のコンテンツを作る——これも逆効果です。AIは「薄いコンテンツの集合体」を低く評価します。量より質。そして質を支えるのは「構造」です。

よくある誤解

更新頻度を上げれば良い？

「AIに引用されるには、頻繁に更新すべき」——これは誤解です。AIが重視するのは「更新頻度」ではなく「情報の信頼性」です。頻繁に更新しても、内容が薄ければ評価されません。

構造化だけで勝てる？

「構造化データを入れれば、AIに引用される」——これも誤解です。構造化データは「AIに理解させる」ための手段であり、それ自体が評価を上げるわけではありません。重要なのは、構造化データが指し示す「中身」の信頼性。構造化は必要条件ですが、十分条件ではありません。