AIO（LLMO）で変わるSEO対策｜AIに選ばれるコンテンツ設計法

検索体験におけるAIの存在感が急速に高まる中、従来のSEO対策だけでは成果につながりにくい場面が増えてきました。

特に注目すべきは、ChatGPTをはじめとした生成AIの普及です。

ユーザーが検索エンジンではなく、AIに直接質問する機会が増えるなかで、「どの情報がAIに拾われるか？」が新たな競争軸となりつつあります。

こうした背景から注目されているのが、AI検索最適化（Artificial Intelligence Optimization／AIO）という考え方です。

これは、SEOの基本である「読者にとって有益なコンテンツ」を土台としつつ、「生成AIにとって理解・引用しやすい構造や文体」を設計するアプローチです。

本記事では、AIOの基本概念とSEOとの違い、そしてChatGPTなど生成AI時代に対応したコンテンツ設計の実践ポイントを、具体的な事例や観察結果を交えてわかりやすく解説していきます。

AIO（LLMO）の基本理解とSEOとの違い

AIが検索結果に大きく関与するようになった現在、従来のSEO施策だけでは成果につながりにくい場面が増えてきました。

とくにGoogle検索のAI要約（AI Overview）などでは、AIが文脈をもとに情報を要約・提示するため、単なる検索順位ではユーザーとの接点が得られないケースもあります。

こうした背景を受けて注目されているのが、AI検索最適化（Artificial Intelligence Optimization／AI Optimization）という考え方です。

AIOは、読者にとって価値のあるコンテンツを土台としつつ、「AIにも正しく伝わる構造や表現」を加える設計思想です。

SEOとは対立する概念ではなく、むしろ“読者に届く情報設計”をさらに進化させるアプローチといえます。

本セクションでは、AIOの基本的な考え方と、SEOとの違い・関係性について整理しながら、現代の検索体験に求められる情報設計のあり方を確認していきます。

さらに、似た名称で混同されやすい「AI Overview」との違いにも触れ、誤解を避けるための整理も行います。

AIO（AI検索最適化）とは何か？

AIO（AI検索最適化）とは、検索エンジンではなく、ChatGPTなどの生成AIにとって理解・評価・引用されやすいコンテンツを設計するための最適化手法です。

従来のSEOでは、ユーザーにとって有益な情報を提供することを軸に、コンテンツの質・構造・専門性や信頼性が評価の中心となってきました。

そのうえで、キーワード設計や内部リンク、被リンクなどの要素が補完的に活用されてきたのが実情です。

AIOもまた、この「読者にとって価値ある情報を届ける」という基本姿勢は同じです。

違いは、「誰に伝わるよう設計するか」という視点にあります。

一方でAIOは、生成AIがどのように情報を読み取り、文脈を理解し、要約・引用するかという点を起点としたアプローチです。

AIはキーワードの有無だけでなく、意味の流れ・構造の明確さ・出典や著者情報の明示といった要素を重視するため、誤解なく伝わる文脈設計や、論理的な構成、信頼性の根拠を備えた情報設計が必要になります。

つまりAIOは、SEOの基本を土台としながら、「AIにも正確に伝わるように整える」ための設計思想であり、生成AI時代に対応するためのSEOの進化形といえるでしょう。

SEOとの違いは？SEOからAI最適化への進化

SEOとAIOは、どちらもユーザーに有益な情報を届けることを目的としていますが、情報を誰にどう伝えるかという視点に違いがあります。

SEOでは、ユーザーにとって価値ある情報を提供することを前提に、検索エンジンに正しく理解・評価されるよう、クローラビリティやリンク構造、キーワード設計などページ全体の最適化が行われてきました。

成果は、検索結果での順位やクリック率など、ユーザーの目にとまりやすくする工夫として現れます。

一方でAIOは、生成AIが情報の意味を正確に理解し、回答として引用するかどうかが成果のカギになります。

そのため、文脈の一貫性、構造の明確さ、段落ごとの意味の整理、出典や著者の明示などが、より直接的に成果に影響する要素となります。

また、SEOでは人が検索結果を見てクリックすることが前提ですが、AIOではAIがその情報を選び、回答文に含めるかどうかが勝負どころです。

つまり、検索画面で目立つかどうかから、AIに選ばれるかどうかへと、最適化の視点が進化していると言えるでしょう。

関連記事：SEO対策マニュアル

AIO（AI検索最適化）とAI Overview（AI概要）の違いとは？

AIO（AI検索最適化）とAI Overview（AI概要）は、名前は似ていますが、目的も仕組みもまったく異なるものです。

混同を防ぐため、ここで明確に整理しておきましょう。

AIOは、生成AIが情報を正しく理解し、必要に応じて引用しやすくなるようにコンテンツを設計する視点です。

一方、AI Overviewは、Google検索結果の上部に表示される、AIによる要約表示の名称であり、検索体験のUIの一部として機能します。

わかりやすく言えば、

AIOは「AIに選ばれるコンテンツをつくる視点」

AI Overviewは「AIに選ばれた結果が表示される場所」です。

AIO対策の弊社事例

Ai overviewの弊社事例

当社でも実際に、AIOを意識した設計を行ったページがAI Overviewに掲載された事例があります。

このことから私たちは、AIOによってAI Overviewに表示される可能性は確実に高まると考えています。

ただし、AI Overviewの表示内容は常に一定ではなく、検索クエリやユーザーの属性によって変化します。

また、その表示ロジックの詳細はGoogleから公表されていないため、AIO対策を施したからといって、必ず表示されるとは限りません。

そのため、私たちはAIOを「AIに理解・引用される精度を高めるための設計方針」であり、AI Overviewへの掲載もその一環として期待できる成果のひとつととらえています。

AIO（LLMO）が注目される理由と背景にある技術変化

AIO（AI検索最適化）が注目される背景には、検索エンジンの進化と生成AIの登場が重なった構造的な変化があります。

検索エンジンは以前から、ユーザーにとって有益な情報を正しく評価する仕組みを整えてきました。

ただ一方で、かつてはキーワードの出現数や被リンク数といった外的要因に頼る施策が重視されていた時期もありました。

しかし近年では、自然言語処理（NLP）や生成AIの導入が進み、検索クエリの意味をAIが理解し、文脈に沿って回答を提示する体験が一般化しています。

その結果、文章構造が明快で、出典や文脈が整理されているページのほうがAIによる理解・引用がなされやすい傾向が見られるようになっています。

とくにGoogleのAI Overviewのように、検索結果そのものをAIが要約・生成するケースが増えており、AIにどう見られるか・どう理解されるかが、コンテンツ設計においても意識すべき新たな基準となりつつあります。

こうした流れの中で、SEOの基本である「ユーザーにとって有益な情報」を土台としながら、AIにも正しく伝わるように整えるAIOの視点が、実務レベルで必要不可欠になってきているのです。

AI検索に評価されるコンテンツ設計の考え方

AIに理解され、検索結果や生成出力に取り上げられるコンテンツには、いくつか共通する設計上の傾向が見られます。

この章では、AIに「選ばれる」状態とは何かを明確にしたうえで、

構造・文体・E-E-A-T・FAQなど、実務で押さえておきたい設計ポイントを具体的に整理していきます。

AIに「選ばれる」コンテンツとは何か？

AIに「選ばれる」コンテンツとは、正確な情報を土台に、構造・文脈・信頼性が一貫して整っているコンテンツを指します。

生成AIは、単語の出現頻度やボリュームではなく、情報の意味構造や意図の流れ、文脈のつながりを重視する傾向があります。

そのため、どれだけ内容が正しくても、構成が曖昧だったり情報が整理されていなければ、引用・要約の対象として選ばれにくくなります。

たとえば、見出し直下に要点を簡潔にまとめる、定義文やFAQ形式で情報の意図を明確にするといった設計は、AIが情報を把握しやすくするうえで効果的です。

さらに、著者情報や出典の明示、客観性の高い記述など、信頼性の裏づけをしっかり整えることも、AIにとって重要な評価ポイントになります。

FAQ形式・構造化・E-E-A-T：AI評価軸の進化

AIによる検索評価は、人間のユーザーだけでなく“AI自身が読み手になる”という前提が加わったことで、コンテンツ設計の視点にも変化が生まれています。

BERTやMUMといった自然言語処理の発展により、意味の流れや構造、信頼性まで含めて総合的に判断されるようになり、FAQ形式や構造化データ、E-E-A-Tのような要素がより重要視されるようになっています。

まずFAQ形式は、質問と答えが明確に分かれているため、AIが意図を正確に理解しやすく、要約や引用に適した構造を持ちます。

特に「◯◯とは何か？」「なぜ必要か？」のような定義文や簡潔な説明は、AIに拾われやすい傾向があります。

ただし、Googleの2023年8月以降の方針変更により、FAQ構造化データを追加してもリッチリザルトとして表示されるのは、主に政府機関や医療系などの著名なサイトに限定されるようになりました。

そのため、表示目的ではなく、「AIや検索エンジンに意図を正確に伝える内部構造」として位置づけることが重要です。

次に構造化データ（Schema.orgなど）は、HTML上で情報の意味を明確に示す手法で、ページ内の事実や属性をAIに伝えることで、情報の解釈精度が格段に上がります。

構造化データはリッチリザルトに必ずしも反映されるわけではありませんが、正しい実装によりGoogleや生成AIが内容を適切に把握する助けになります。

さらに、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、GoogleだけでなくAI全般においても信頼評価の大切な軸です。

著者プロフィール、出典の明記、実体験に基づく記述などは、情報の信頼性を補強する有効な要素です。

つまり、FAQ形式で意図を明確にし、構造化データで意味を伝え、E-E-A-Tで信頼性を補強する。この3点を意識した設計が、AIに選ばれるコンテンツの基盤となります。

関連記事：E-E-A-Tとは？

リッチリザルトとは？構造化データの設定方法・確認手順を解説

AIに最適化された構造と文体とは？

AIに正確に読み取られ、引用されるコンテンツを作るには、構造と文体の最適化が欠かせません。

単に内容が良いだけでは不十分で、AIが情報を処理しやすい形に整えることが求められます。

これは、自然言語処理を担うAIモデルが「文の構造」「段落」「文脈の流れ」などをもとに、意味を判断しているためです。

Googleも公式に「見出しで構造を示す」「わかりやすい表現にする」ことを推奨しており、構造や文体が評価に影響する可能性は高い、と筆者は考えています。

まず構造面では、階層的で論理的な見出し設計が重要です。

H2・H3・H4を適切に使い分けて話題を明確に区切り、1セクション1メッセージで整理されたコンテンツは、AIにとって理解しやすくなります。

段落ごとのまとまり、リスト形式、FAQ構造なども有効です。

文体においては、簡潔で明瞭な表現が基本です。

1文を短く区切り、主語と述語を明確に保ち、具体的な語句で記述することで、AIが意味を誤解しにくくなります。

「これ」「それ」などの代名詞も極力避け、固有名詞や明確な名詞に置き換えるのが理想です。

また、定義文やFAQ、PREP法などを活用することで、情報の意図や結論がよりクリアに伝わり、AIの要約や引用対象として認識されやすくなります。

構造は階層的に、文体は論理的かつ具体的に。

この2つを押さえることが、AIに評価されるコンテンツづくりの土台となります。

関連記事：SEOライティングのコツ

AIO対策（LLMO）に必要なSEO戦略のアップデート

AIO対策では、検索エンジンだけでなく生成AIにも正しく伝わるコンテンツ設計が成果を左右します。

このセクションでは、構造や見出しの設計、導線の整理、構造化データの活用方法をはじめ、WordPressでの実践手順まで、AIOに必要なSEOのアップデート方法を具体的に解説していきます。

コンテンツ設計の再構築｜ストラクチャー・見出し・導線設計

AIO対策では、従来のSEOでも重視されてきた構造・見出し・導線の設計を、“AIに伝わるかどうか”の視点で再構築することが重要です。

GoogleもSearch Centralで「明確な見出しによる構造整理」を推奨しており、AIが文脈を理解しやすくするには、情報の配置や構造そのものが鍵を握ります。

まずストラクチャー（構造）は、「1トピック＝1セクション」を基本に、段落ごとに明確な役割を持たせることが有効です。PREP法やFAQ形式など、論理的に展開された構成は、AIにも意図が伝わりやすくなります。

見出し設計では、H2・H3・H4といった階層を適切に使い分け、セクションの関係性を視覚的・構造的に示すことが大切です。

これは、AIがコンテンツ全体を読み解く助けになります。

さらに、関連性の高い内部リンクやナビゲーション要素を整えることで、情報同士のつながりを強調し、意味構造の補完につながります。

AIOにおけるコンテンツ設計は、文章単体の最適化ではなく、構造・見出し・導線を一体で整える全体最適の視点が求められます。

関連記事：SEOに強い記事構成の作り方５ステップ

参考：有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成

Schema.orgを使った構造化データの設計と実装ポイント

AIに正しく理解してもらうためには、コンテンツの中身だけでなく、構造そのものを「機械に読ませる」工夫も欠かせません。

その代表的な方法が、Schema.orgによる構造化データのマークアップです。

構造化データとは、HTML内に記述される機械可読なタグ情報で、検索エンジンやAIが「この情報は何を意味しているのか」を正確に理解するための仕組みです。

たとえば、ページ内に「レビュー」「FAQ」「イベント情報」などが含まれている場合、それを明示的にタグで示すことで、AIに意味を伝えることができるようになります。

これにより、検索結果でリッチリザルト（画像付き表示やFAQの展開表示など）が適用される可能性が高まり、視認性やクリック率（CTR）の向上が期待できます。

主な構造化データのタイプは以下の通り

• Article：記事やブログ投稿向け

• FAQPage：よくある質問形式のコンテンツ

• BreadcrumbList：パンくずリストによるナビゲーション

• Review：口コミや評価情報

• Organization / Person：企業や著者情報

これらはGoogle検索においてリッチリザルトとして可視化されるだけでなく、AIによる情報評価や引用の際の判断材料にもなります。

実装は、Googleが推奨するJSON-LD形式（<script type=”application/ld+json”>）で記述するのが一般的です。

コードの内容はSearch Consoleの「リッチリザルトテスト」や「構造化データテストツール」で簡単に検証できます。

構造化データは、AI時代のSEOにおける「裏方の設計力」と言えるでしょう。

見た目では気づかれにくいですが、検索結果における露出やAIからの信頼性評価を支える重要な要素です。

関連：リッチリザルトとは？構造化データの設定方法も解説

WordPressで実践するAIO対策｜プラグインと設定例

WordPressは、構造化データの追加や見出しの最適化といったAIO（AI検索最適化）に必要な設定を比較的柔軟に行えるCMSです。

特に、対応プラグインが豊富で、コンテンツ構造の整理やメタ情報の追加がしやすい点が実務上の利点といえます。

AIO対策を意識した設計を行うには、以下のような観点から設定を見直していくとよいでしょう。

基本SEOプラグインの活用

WordPressでAIO（AI検索最適化）を実践するにあたって、基本となるのがSEOプラグインの導入と設定の見直しです。

特に「Yoast SEO」や「All in One SEO（AIOSEO）」は、構造化データの出力やメタ情報の調整に対応しており、AIがページ構造や意味を把握しやすくする基盤を整えることができます。

・Yoast SEO

無料版でも基本的な構造化データ（Article、WebPage、Organization、BreadcrumbListなど）を自動でJSON-LD形式にて出力できます。

加えて、Gutenberg（ブロックエディタ）で提供されるFAQブロックやHow-toブロックを利用することで、FAQPageやHowToの構造化データも自動生成されます。

これにより、コードの知識がなくてもSEO施策の一環として構造化データの活用が可能です。

・All in One SEO（AIOSEO）

無料版でも基本的な構造化データをカバーしていますが、有料プランではFAQ、レビュー、商品情報（Product）、イベント（Event）など、さまざまなスキーマタイプに対応したスキーマジェネレーターが利用可能です。

投稿編集画面上で該当スキーマを選択・設定できるインターフェースが整備されており、ECサイトやイベント系サイトのように複雑な情報構造が必要な場合に特に有効です。

・併用の注意点と選定の目安

なお、Yoast SEOとAIOSEOの併用は推奨されていません。

複数のSEOプラグインを同時に有効化すると、構造化データの重複出力や意図しないメタ情報の上書きなど、予期せぬ不具合を招く可能性があります。

一つのプラグインに絞り、運用スタイルや既存の投稿フォーマットに適したものを選定することが望ましいです。

たとえば、Gutenbergブロック中心で運用しているサイトであればYoast SEO、一方でカスタム投稿タイプを含む柔軟な構造設計が必要な場合はAIOSEOを選択するなど、使用環境に応じた使い分けが効果的です。

これらのプラグインは、検索エンジンだけでなくAIにも情報構造を正確に伝えるための重要なツールであり、AIO対策の第一歩として導入を検討すべき基盤機能といえるでしょう。

※本内容は2025年時点の各プラグインの仕様に基づいています。

詳細や最新情報については、各プラグインの公式サイトをご確認ください。

FAQやHow-toのブロック利用

SEOプラグイン「Yoast SEO」では、Gutenberg（ブロックエディタ）で利用できるFAQブロック・How-toブロックが標準で提供されており、追加した内容は自動的にJSON-LD形式の構造化データとして出力されます。

・FAQブロック
ユーザーからのよくある質問とその回答をセットで記述できます。

明確なQ&A形式はAIにとって文脈の把握に適していますが、2023年8月以降、GoogleはFAQリッチリザルトの表示対象を「政府機関・医療サイトなどの権威性の高い一部サイト」に限定しています。

そのため、一般的な企業サイトでは表示されないのが原則です。

・How-toブロック
手順を段階的に示す形式で、導入方法や作業プロセスの説明に適しています。

ただし、GoogleはHow-toリッチリザルトの提供を2023年9月をもって終了しました。

モバイルでは非表示となり、現在はデスクトップ検索でも表示されていません。

これらの構造化データは現在、検索結果に直接反映される可能性は低いものの、AIや検索エンジンがコンテンツの意図を理解する助けになるため、内部設計としての活用は引き続き推奨されます。

参考：

HowToとよくある質問のリッチリザルトにおける変更 | Google検索セントラル

よくある質問の構造化データについて | Google検索セントラル

見出しと構造の設計見直し

AIによるコンテンツ評価では、情報の意味的なまとまりや文脈の明確さがより重視される傾向にあります。

特に、見出しタグ（H2〜H4など）の使い方や文構造の整合性が、AIによる理解・要約に影響を与えると考えられています。

具体的には以下のような見直しが有効です。

• 各Hタグが論理的に階層構造を持っているかを確認する
• 1見出し＝1テーマになるよう情報の区切りを明確にする
• 見出し内にキーワードを自然に含めることで、AIに文脈を伝えやすくする
• 段落ごとに話題を分け、冗長な説明を避けることで意味の把握を助ける

また、Googleも公式ドキュメントで「見出しはページ構造を明確にするために使用すべき」と明記しており、これはSEOにおいても基本的な推奨事項です。

こうした設計の見直しは、単に検索エンジンに情報を届けやすくするだけでなく、ユーザーにとっても理解しやすく、読みやすいコンテンツを実現する土台となります。

結果として、AIやユーザー双方に「評価されやすいページ」を作ることにつながります。

構造化データの手動実装にも対応

構造化データは、GoogleやAIにWebページの意味や構成を正確に伝えるための重要な技術であり、AIO（AI検索最適化）においても中核的な役割を担います。

WordPressではプラグインでの自動出力が一般的ですが、独自スキーマへの対応や制御の自由度を高めたい場合には、手動での実装も視野に入れるとよいでしょう。

Googleが推奨するのはJSON-LD形式での記述で、<head>内・<body>内のどちらに挿入しても問題ありません。

WordPressでは、テーマファイルへの追記や「Insert Headers and Footers」などのプラグインを使う方法、あるいはカスタムHTMLブロックでの挿入が一般的です。

手動での実装においては以下の点が特に重要です。

• スキーマごとの必須プロパティの記述（例：FAQではnameとtext）
• Search Consoleやリッチリザルトテストを使った構文と認識の確認
• Googleのガイドライン遵守：表示されていない内容のマークアップは禁止
  
  

こうした点を踏まえたうえで、プラグインだけに頼らず、適切に手動で対応できる体制を整えておくことは、柔軟かつ精度の高いAIO対策に直結します。

関連記事：構造化データの設定方法

生成AIに引用されるコンテンツの条件と実例

生成AIによる検索結果の生成が進む中で、「どのようなコンテンツが引用されやすいのか？」という視点は、今後のAIO対策において見逃せない重要ポイントです。

本セクションでは、当社が2025年時点に実施した簡易的な観察結果をもとに、ChatGPTや他の生成AIがどのような構造や表現のコンテンツを引用対象としているかについて、あくまで仮説ベースでの気づきや傾向を紹介します。

ChatGPTが好むコンテンツ構造を考える

ChatGPTをはじめとした生成AIは、情報を取得・引用する際に、「どのような構造のコンテンツを選びやすいか」に一定の傾向があると考えられます。

当社では、実際に「奈良県でSEO対策に強い制作会社を教えてください」といった質問をChatGPTに投げかけ、表示された回答の構造や出典を観察しました。

①chatGPTで引用される事例

その結果、比較サイトや制作会社の一覧ページといった、網羅性があり構造的に整理された外部コンテンツが引用されているケースが多く確認されました。

②chatGPTの結果（①）に使われた情報源

これらの傾向から、ChatGPTは現時点で「比較型コンテンツ」を情報整理のベースとして活用している可能性があると推測しています。

また、観察結果の中には、当社の公式サイトが情報源として直接引用されていたケースも存在しており、これは日頃から行っている以下のような施策の効果が影響していると考えられます。

ただし、これらの結果は2025年6月時点での一部事例に基づく観察にすぎず、今後の生成AIの進化や検索アルゴリズムの変化により、引用される傾向は変動する可能性があります。

そのため、ここで紹介した内容は「現時点における傾向としての仮説」であり、今後も継続的な観察と検証が必要であることをご留意ください。

生成AIごとでの表示事例（SEO対策/奈良）

生成AIが検索結果を生成する際、どのようなコンテンツを引用元として扱うかにはモデルごとの違いが見られます。

ここでは、「奈良県でSEO対策に強い制作会社を教えてください」という共通の質問に対して、ChatGPT、Perplexity、Geminiの3モデルがどのように情報を構成しているかを観察した結果をもとに、引用傾向とその背景にある構造的特性の違いを整理します。

ChatGPTの傾向

ChatGPTでは、当社「シンクション株式会社（ツナガル）」が紹介されており、情報源として引用されていたのは以下のような比較記事・リスト型ページが中心でした。

• 「奈良県のSEO対策業者8選」

• 「奈良県のSEO制作会社10選」

• 「奈良県のホームページ制作会社11選」

これらは網羅的な企業情報＋特徴の箇条書き＋表形式の比較表という共通構造を持っており、ChatGPTはこのような構造的に整理されたデータ形式のページを参照しやすい傾向があると考えられます。

Perplexityの傾向

PerplexityもChatGPTと同様に、比較型記事やランキング形式の一覧ページを情報源として表示しており、引用元URLを明示するインターフェースにより出典構造が非常に明確です。観察した例では、以下のような特徴が見られました。

• 比較記事に掲載されている企業紹介をそのまま抽出・再構成

• 表形式や箇条書きが多用されているページが好まれる

• 一覧性・中立性が高い外部サイトが優先される傾向

Geminiの傾向

Geminiは、他のモデルに比べてやや抽象的な記述が多く、出典リンクが少量しかありませんでした。

• 比較型ページをベースにしながら、自然文で要約した形で出力

• リスト形式や番号付き箇条書きではなく、文章中心のまとめ方

• 内容の粒度はやや浅めで、各社の「特徴」を2〜3点ずつ抽出

こうした傾向を踏まえると、構造的に整理された情報設計や、信頼性を担保する記載があるページほど、生成AIに引用されやすい傾向が見られます。

また、公式サイト単体での引用も確認されていますが、比較メディアへの掲載実績が豊富な企業ほど、生成AIによる認知や表示機会が高まる可能性があると考えられます。

成果につなげるためのAIO対策（LLMO）

AIO対策を実践して成果につなげるには、いきなり施策を始めるのではなく、まず既存コンテンツの棚卸しと見直しからスタートするのが効果的です。

どのページがどういう構成になっているか、どんな形式で情報を伝えているかをあらためて整理したうえで、次の対策を進めていきましょう。

それではここから、AIO対策として実際に取り組みたい3つのポイントをご紹介します。

FAQ設計と構造を最適化する

AIO（AI検索最適化）を進めるうえで、FAQの設計は重要な役割を果たします。

特にChatGPTなどの生成AIは、明確な「問いと答え」のセットになった情報を扱いやすい形式として評価する傾向があると考えられています。

FAQ構造は、情報の意図や要点が明確になりやすく、AIが情報を切り出して理解するうえで有効な形式とされています。

実践上、以下のような設計方針が有効です。

• 「◯◯とは？」という定義文の明示

• ユーザーの検索意図に沿ったQ&A構成

• 簡潔で要点を押さえた回答（冗長さを避ける）

こうした構造を採用することで、コンテンツ全体の明瞭性が高まり、AIにとっても情報の認識・要約がしやすくなります。

また、FAQ項目はユーザーの検索キーワードと照らし合わせながら設計することで、SEOとの親和性も維持しつつ、AIOの観点でも有効に働かせることができます。

WordPress環境であれば、Yoast SEOなどのプラグインを用いてFAQブロックを活用することで、自動的に構造化データ（FAQPage）としてHTML出力が行われるため、実装の効率化にもつながります。

FAQは、単なる補足情報ではなく、AIにとって「意図を認識しやすいポイント」「要約の起点」として機能する戦略的な構成要素です。

見出しや段落構成と合わせて、初期段階から意識的に取り入れることが望まれます。

構造化データ・出典・著者情報を整備する

AIO（AI検索最適化）を進めるにあたり、FAQ設計と並んで重要になるのが、構造化データの活用と、出典・著者情報の明示です。

生成AIは、文章の内容そのものだけでなく、その情報が「どのように構造化され」「誰によって発信されているか」といったメタ情報も評価材料として活用していると考えられています。

構造化データの活用

Googleは、以下のような構造化データの活用を公式に推奨しています。

• FAQ（FAQPage）

• How-to（HowTo）

• レビュー・評価（Review, Rating）

• 著者情報（Person, Organization）

• パンくずリスト（BreadcrumbList）

これらは、検索結果でのリッチリザルト表示対象となるだけでなく、AIがコンテンツの意味や関係性を正確に理解するための手がかりにもなります。

2025年現在、FAQおよびHow-toの構造化データに基づくリッチリザルトは、Googleの方針変更により、FAQは著名な政府・医療機関のみが対象、How-toは2023年9月をもってデスクトップ検索でも表示終了となっています。

そのため、表示目的よりも構造理解の補助としての実装価値を重視しましょう。

出典・著者・運営情報の明示

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点でも、「誰が書いたのか」「何に基づいているか」を明確に示すことは非常に重要です。

特に以下のような要素を丁寧に整備することで、AIによる評価の信頼性が高まると考えられます。

• 記事の執筆者や監修者のプロフィール（専門資格・実績など）

• サイト運営者や会社の基本情報（法人名、所在地、連絡先など）

• 引用元の明示（信頼できる外部サイト名、リンク、日付など）

これらの情報は、検索ユーザーにとっての安心材料となるだけでなく、生成AIにとっても「引用に足る信頼性の証拠」として働く可能性があります。

構造化データと著者・出典情報の整備は、表面的なSEOテクニックではなく、AIに正しく伝わるコンテンツ設計の「土台」です。

実務レベルでの整備と運用体制の確立が、今後のAIO対策においても差を生む要因となります。

関連記事：
E-E-A-Tとは | E-E-A-T対策のコツも紹介

構造化データとは | 設定方法も解説

外部リンク戦略でAIからの引用機会を広げる

AIO（AI検索最適化）では、サイト内部の最適化だけでなく、外部からどのように参照・評価されているかも、生成AIの認識や引用に影響を与える可能性があります。

とくに、第三者の比較サイトやまとめ記事などで紹介されている情報は、信頼性の判断材料として活用されている可能性があります。

当社が2025年に行った観察では、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIが、以下のような構造的かつ第三者性のあるコンテンツを情報源として引用しているケースが多く確認されました。

• 「奈良県のSEO会社◯選」などの比較記事

• 業界別のおすすめ企業リスト

• 専門メディアによる制作会社紹介記事

これらの傾向から、外部メディアへの掲載実績があること自体が、AIからの評価や認知に繋がる可能性があるという仮説を立てています。

外部リンク戦略の実務アプローチ

AIに選ばれるコンテンツづくりの一環として、第三者メディアでの露出機会を増やす取り組み（外部リンク戦略）が重要です。

AIO・SEOの今後と求められるWeb担当者像

検索体験は、今まさに大きな転換期を迎えています。

とくにGoogle検索の「AI Overview（AI概要）」の登場により、ユーザーは検索結果をクリックせずとも、上部に表示されたAIの要約情報から必要な答えを得られるようになりました。

これからのWeb担当者には、「どのようにAIに情報を伝えるか」という視点が欠かせません。

このセクションでは、変化する検索体験にどう向き合うか、AI時代のコンテンツ制作に必要な考え方とは何か、そしてAIO対策を担う担当者に求められるスキルや思考法について、実務目線で整理していきます。

検索体験の変化にどう向き合うか？戦略再定義のポイント

AI Overview（AI概要）をはじめとする生成AIの導入によって、検索結果の「見え方」だけでなく、「調べ方」そのものが大きく変化しています。

ユーザーは従来のように検索順位を一つずつ確認するのではなく、検索結果の冒頭に提示されたAIの要約やハイライトだけで満足するケースが増えてきました。

このような状況では、「上位表示されている＝読まれる」という従来の前提が崩れつつあります。

つまり、これからは“検索される”だけでなく、“検索体験の中で意味ある存在として扱われる”ことが重要になります。

Web担当者が取り組むべきは、「SEOで勝つ」こと以上に、「AIにも読まれ、引用される構造を備えているか？」という観点での戦略再定義です。

AIO対策はその核となる考え方であり、AIに理解される構成・表現・情報設計を前提とした戦略の再構築が求められています。

AI時代のコンテンツ制作：活用と差別化の実務バランス

AIによるコンテンツ生成が一般化した現在、Web担当者には「AIをどう活用するか」と同時に、「どこで差別化するか」という視点が欠かせません。

情報の整理や概要作成などはAIに任せることで効率化できますが、それだけでは他社と同じような“平均的な文章”にとどまってしまう恐れがあります。

そこで重要になるのが、人間にしか出せない視点や経験、具体例の挿入です。

たとえば、実務で得たノウハウや独自の観察結果、失敗事例などは、生成AIには出せない「差分」として機能します。

AIを使ってベースを整え、人間の手で価値を上乗せする。

この役割分担ができていれば、コンテンツは単なる情報提供を超えて、読者の“記憶に残る”ものになります。

今後は、効率と独自性の両立が求められる時代。

そのバランス感覚こそが、AI時代のコンテンツ制作における最大の実務力と言えるでしょう。

まとめ

AIO（AI検索最適化）は、生成AI時代における新しい視点として注目されていますが、その本質は決して特別な技術論ではありません。

むしろ、Googleが一貫して示してきた「読者にとって役立つ、信頼できる情報を提供する」という原則の延長線上にある考え方です。

つまり、AIO対策は従来のSEOとは切り離されたものではありません。

むしろ「ユーザーにとって良いコンテンツをつくる」というSEOの基本姿勢があってこそ活きるものです。

FAQ構造や構造化データ、著者情報の整備などは、AIにその価値を正しく伝えるための“補助的な手段”にすぎません。

検索体験の変化にあわせて情報設計を最適化しつつも、その根底には「読者の疑問を解決するコンテンツを届ける」という普遍的な目的があります。

その視点を忘れず、SEOとAIOの両輪でコンテンツを設計していくことが、これからのWeb戦略において最も堅実かつ強力なアプローチとなるでしょう。

ぜひ、本記事で紹介した考え方や実践ポイントをもとに、自社コンテンツの価値を今一度見直してみてください。

よくある質問（FAQ）

記事の著者

吉村　健太朗

役職

シンクション株式会社　代表取締役

資格

景表法特商法遵守　個人認証(KTAA)
薬機法医療法遵守　個人認証(YAMM)
Google広告「検索広告」認定資格
Googleアナリティクス個人認定資格

奈良でWEBマーケティングとWEB制作に特化した「ツナガル」を運営しています。私のWEBキャリアは2012年、副業でアフィリエイトを始めたことがきっかけでした。
3か月で月10万円を達成したものの、その後思い通りに成果が伸びず挫折を経験。これが、私とWEB業界の出発点となりました。
その後、営業を経験し、2020年には本格的にWEBの世界へ。現在では、地域に特化したキーワード戦略により300以上の上位表示を実現し、SEO対策マニュアルでは検索順位2位を獲得しています。
お客様と共に課題を乗り越え、成果を共に喜び合うことが私のモチベーションです。WEBに関することならどんなご相談でもお気軽にお声がけください。