AIに選ばれる時代へ。AIEO×SGE最適化の基本と実践

AI技術の進歩が著しい今、AIEO×SGEの最適化への注目が集まっています。検索エンジン最適化の時代から、AIを最適化させる時代に変わりつつあります。ChatGPT、Google Geminiなど、AI検索の名前を耳にする機会も増えているのではないでしょうか。
これからの検索は「人に読まれるか」ではなく「AIに拾われるか」が勝負です。ChatGPTやGoogle SGEなど、AIが答える時代においては、“検索に表示される”ための戦略が一変します。
本記事では、AIEO（AI Engine Optimization）×SGE対策の考え方と具体的な実装ポイントを体系的に整理しました。

 

 

 

AIEOは、まだ一般的にはあまり浸透していない新しい概念です。

まずは、「AIに最適化する新しい発想」であるAIEOの概要と、SEO・AEO・GEOとの違いについて解説していきます。

 

AIに最適化する新しい発想「AIEO」

AIEOとは「AI Engine Optimization」の略で、生成AIが回答を返しやすくするよう設計されたコンテンツ最適化の手法です。AIEOの対象読者は人ではなく、ChatGPTやGeminiなどのAIです。

プロンプトを使った情報取得が増えている今、これは検索エンジンのトラフィックにも影響を与えています。今後、AIを使った情報取得が主流になると、AIEOはデジタルマーケティングのなかでも重視されるものになると考えられています。

 

SEO・AEO・GEOとの主な違い

SEO・AEO・GEOなどの戦略とは、明確な違いがあります。

 

• SEO:検索エンジン最適化のことをいい、GoogleやYahoo!、Bingなどの検索エンジンにてランキングを向上させるためのものです。
• AEO:自動回答にコンテンツを表示させるための最適化のことをいいます。Googleの強調スニペットやアシスタントなど、直接回答をするときにコンテンツを表示させるものです。
• GEO：ローカル検索で可視性を高めるための手法になり、実店舗を持つ企業や店舗など地域に特化したサービスを提供しているビジネスに必要な方法です。

 

AIEOは対象がAIであること、そしてAIの回答ソースとして選択されることが目的です。そのため、AIに選ばれるには「文脈の正確さ」「構造の明快さ」「情報の信頼性」の3点が特に重要です。

 

EEATからEEAEへと進化した評価軸

EEATとは、Googleが検索品質評価ガイドラインで示しているコンテンツの評価基準で、以下の4つの要素の頭文字をとったものです。

 

• Experience(経験):実際に体験したことに基づいて語られているかどうか
• Expertise(専門性):その分野に対する十分な知識やスキルがあるか
  
• Authoritativeness(権威性):その人やサイトが、第三者からも信頼される立場にあるか
  
• Trustworthiness(信頼性):情報が正確で、安心して参考にできるか

この中でも、近年は特に「Experience(経験)」の重要性が高まっており、Googleの評価においても「体験に裏打ちされたリアルな情報」がより重視されるようになっています。

その流れを象徴する表現として、「EEATからEEAEへ」――つまり、”信頼性(Trust)よりも経験(Experience)を強調する評価軸へ”と進化していると捉えることができます。

たとえば、実際に商品を使った感想や現場で得た知見など、自らの経験に基づいた一次情報の発信は、今後ますますAIにもユーザーにも評価されやすくなるでしょう。

 

SGE(Search Generative Experience)は、Googleが提供する生成AIを活用した新しい検索体験のことです。2023年5月にアメリカで先行導入され、2024年には日本でも本格的に展開が始まりました。

本章では、SGEの主な機能や、検索体験に与える影響について詳しく解説していきます。

 

SGEと従来の検索表示の違い

SGEは、従来の検索結果よりも上部に表示される生成AIによる回答です。生成AIによって自動の要約や回答を表示させて、ユーザーが求める情報をより早く伝えてくれます。

実際にGoogleでは2023年よりSGEの試運転を開始し、2024年より「AI Overview」として表示されるように変更されています。

従来の検索では、欲しい情報を探すための時間がかかっていましたが、よりスピーディーに対応できるようになります。現在のSGEは、Googleの個人アカウントでのみ使用可能で、ビジネスアカウントでは利用することはできません。

 

SGEとAI Overviewsのつながり

SGEとAI Overviewには、検索したときの表示方法に違いがあります。

検索結果を見てみると、いずれも生成AIを使って要約した回答が表示されます。ただし、AI OverviewよりSGEのほうが長い文章を表示することが可能です。

また、表示された内容に対して、追加で確認したいときや、関連トピックスなどの項目も追加されています。より詳しく知りたいときの選択肢が増えていることも特徴といえます。

 

AIに拾われやすい情報の特徴

SGEに取り上げられるには、内容の正確さと信頼性がポイントです。SEO対策でも重視されているEEATを活用することによって、SGEコンテンツに掲載されやすくなります。

また、SGEは検索ユーザーの質問に対して自動的に答える仕組みであるため、FAQコンテンツとの高い親和性も期待できます。他にも、ページ内コンテンツに質問や回答を掲載して、構造化データを実装することで、SGE掲載の可能性を高めることにもつながります。

 

ユーザーが検索する意図はそれぞれ異なるからこそ、検索エンジンにキーワードを入力した目的を理解しつつ、満足させるようなコンテンツを作成する必要があります。

情報を収集したいのか、商品を購入したいのか、特定のページにアクセスしたいのかによっても異なります。検索した意図を理解しつつ、いかにコンテンツに反映させていくのかを考えるのが設計でもあるのです。

せっかく苦労して作ったコンテンツでも、ユーザーからクリックされないと意味がありません。また、たとえクリックされても、欲しい情報がなければ中身を読まれることなく離脱してしまう可能性もあります。

検索ユーザーが目的を達成できるようなコンテンツ設計を意識しましょう。

 

AIEO最適化を進めるうえで大切なのは、いかに質の高いコンテンツであるか評価してもらうことです。そのためには、人にもAIにも伝わりやすい構成や表現を意識する必要があります。

これからAIEOを始める方に向けて、以下で最適化するための実装ポイントを説明します。

 

①FAQ・ステップ形式で構造を明確に

AIEO最適化には、FAQ形式やステップ形式で情報構造化を明確にすることが重要です。

FAQとは、顧客から寄せられる質問や回答をまとめたものです。多くのユーザーが抱えている疑問を解決できますし、顧客の満足度向上にもつながります。

例えば「質問」→「答え」をセットにした一問一答の形で、複数の項目をまとめておくとよいでしょう。

質問項目は適切なカテゴリに分類しておき、サイト構造を設計していきます。カテゴリ分けの後は、関連する質問をそれぞれに紐づけ、直感的に分かりやすい構成に整えることが重要です。

検索エンジンにとってもサイト構造を理解しやすくなるため、検索効果の向上も期待できます。

 

②スキーマや構造化データの整備

構造化データとは、コンテンツの内容を検索エンジンに正しく伝えるための「タグ付きの情報フォーマット」です。 たとえば、「これは記事のタイトル」「これは商品レビュー」といった情報を明確に記述することで、検索エンジンが内容をより正確に理解できるようになります。

これにより、検索結果に画像や評価が表示される「リッチリザルト」なども可能になり、検索エンジンへの情報伝達がスムーズになります。

構造化データにはさまざまな種類（スキーマ）があり、すべてがGoogleに対応しているわけではありません。使用する際は、Googleのサポート対象になっている形式を選ぶことが重要です。

 

③SNSやUGCで信頼性を補強

SNSやUGC（ユーザー生成コンテンツ）は、信頼性や共感力も高くユーザーの購買意欲に大きな影響を与えると考えられています。「User Generated Content」の略称で、ユーザーが自発的に作成して公開したコンテンツのことをいいます。

具体的にはSNS投稿やレビューサイトの口コミや評価、QAサイトの回答なども対象です。ユーザー自身の体験や意見も色濃く反映されているため、よりリアルさや信頼感を得られる点も特徴です。

 

AI検索に選ばれるためには、従来のSEOやAEOなどの違いを理解したうえで、必要な最適化を進める必要があります。AI検索に拾われやすい情報にも特徴がありますし、一口に最適化といっても重要なポイントを正しく抑えることが求められます。

まずは自社の既存コンテンツを見直し、「AIに伝わる構造」になっているかを確認してみてください。

・FAQ形式になっているか？

・構造化データは実装されているか？

・UGCやレビューとの連携はあるか？

これらの観点から改善を重ねることで、AI検索時代でも“見つけられるコンテンツ”に一歩近づけます。

 

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