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AIは検索の仕組みを書き換えています。
生成的な概要、マルチモーダル入力、会話型インターフェースにより、人々が情報を発見する方法が変化しています。 そして、マーケターが認知度を獲得する方法。
このガイドを読み終えると、主要な AI 検索のトレンドと、検出され続けるために実行できる手順がわかるようになります。
AI検索を理解する
AI 検索は、ユーザーが評価できるようにページをランク付けするのではなく、回答を作成します。 複数のソースから洞察を引き出し、クエリを解釈して、単一の合成応答をリアルタイムで提供します。
AI を活用した検索では、参照されることが目標となります。 あなたのコンテンツを引用、引用、または言及してもらうため。
生成エンジン (Google の AI Overviews、Perplexity、ChatGPT など) はエディターのように動作します。 ユーザーが求めているものを満たすために、どのコンテンツを表示し、要約し、組み合わせるかを決定します。
AI検索と従来の検索の違い
AI 検索は、意図を解釈し、信頼できるソースから情報を取得し、応答を作成することで、ユーザーのクエリに回答します。 従来の検索では、ユーザーのクエリに最も適したソースが検索され、リストに表示されます。
従来の検索と AI 駆動型検索の主な違いは次のとおりです。
| カテゴリ | 従来の検索 | AI検索 |
| 情報処理 | クエリを解釈し、権威と関連性に基づいてランク付けされたインデックスデータベースから可能な限り最適な結果を提供します。 | クエリを解釈し、複数のソースとトレーニングデータを利用して合成された回答を生成します。 |
| 結果形式 | クリック可能なリンクのリストを表示します | 引用や参考文献を含む完全な回答を1つ提供します |
| 成功の測定方法 | ランキング順位やクリック率（CTR）などの指標 | AI生成の要約における包含、可視性、引用頻度などの指標 |
AI 検索では、答えの一部となることが目標です。 単なる 1 つの選択肢として表示されるのではありません。
AI検索を変革する主要なトレンド
AI 検索は、人々が何を見つけるかだけでなく、どのように探すかにも変化をもたらしています。 次の傾向からそれは明らかです。
クエリはより長く、より複雑になっている
ユーザーは複数の結果を精査するのではなく、具体的な回答を得られるようになったため、検索はより長く複雑になっています。
ユーザーは「CRM ソフトウェアの価格」のような断片的な情報を入力するわけではありません。 そして、探しているものを見つけるために、複数のフォローアップ検索を実行します。
彼らは、「Salesforce と統合され、ユーザー 1 人あたり月額 150 ドル未満で利用できる、50 人のマーケティング エージェンシーに最適な CRM は何ですか?」のような完全な質問である ロングテール ターム を入力しています。
結果には、さらに詳しく読むためのリンクが引き続き含まれています。 Google では、これらのソースは AI 概要 と標準の検索結果の両方に表示されることがあります。
この例では、AI Overviews が、Freshsales、HubSpot、Zoho CRM などの複数のブランドを、それらのドメインが上位のオーガニック検索結果に表示されない場合でも、どのように表示するかを示しています。
AI システムは、テキスト、データ、視覚的なコンテキストを組み合わせた単一の応答を返すことができます。
以下の例は、ChatGPTが複雑なクエリをどのように処理するかを示しています。 「6桁のARRを持つB2B SaaS企業のSEOと有料検索のROIを比較します。実装のタイムラインと必要な専門知識も含まれています。」
AI はリンクをリストする代わりに、複数の信頼できるソースからの洞察を 1 つの応答に組み合わせた、構造化された総合的な回答を生成します。
マーケターにとってこれが何を意味するか
より長く複雑なクエリへの移行は、 キーワード ターゲティング がコンテキストに取って代わられることを意味します。 AI システムが簡単に認識して引用できるようにコンテンツを構造化します。
この変化に対応するには、次のようなページを作成します。
- 具体的なシナリオベースの質問に答える
- 見出しと本文に自然言語を反映させる
- 曖昧さを避け、正確で会話的な表現を使用する
- SemrushPrompt Research のようなツールを使用して、人々が自然に質問する方法を調査します。
マルチモーダルかつ構造化された探索が拡大
AI 検索は、テキスト、画像、音声、ビデオを 1 つのクエリに組み合わせます。 合成された応答を返します。
採用範囲は広いです。 Google レンズだけでも、毎月 120 億回を超える視覚検索 を処理しています。
以下では、Google に画像と簡単なテキスト プロンプトを入力すると、詳細な AI 生成の応答が生成される様子を示します。
AI 検索は、テキストや画像の入力だけでなく、情報の表示方法も進化しています。
複数のソースからの洞察を表、リスト、箇条書きに整理することで、よりチュートリアルのようなインタラクティブな読書体験を実現します。
この変化により、構造はこれまで以上に重要になります。 AI システムは、セグメント化できないものを合成することはできません。
マーケターにとってこれが何を意味するか
マルチモーダルで構造化された検索の増加により、コンテンツは明確かつ整理され、さまざまな形式でアクセス可能でなければなりません。 AI システムがビジュアルを正確に解釈して再利用できるように、トランスクリプト、説明的な代替テキスト、キャプションを追加します。
トランスクリプトにより、オーディオおよびビデオ コンテンツが読み取り可能および検索可能になります。 Alt テキストは、ユーザーと検索エンジンの両方に対して画像が示す内容を説明します。 キャプションは視聴者にコンテキストを提供し、さまざまな形式でのアクセシビリティを向上させます。
採用とユーザー行動の傾向
これらの傾向は、AI ツールを誰がどのように使用しているかを明らかにし、戦略を調整するために役立つ情報となります。
若い世代での導入が拡大
AI 検索の利用は、Z 世代とそれより若いミレニアル世代で最も急速に増加しています。
調査によると、これらのグループは高齢者に比べて AI ツールを試したり、それを日常の習慣に取り入れたりする傾向がかなり高いことがわかっています。
最近の研究では、このギャップが明確に浮き彫りになっています。
- 米国の58% 30歳未満の成人 はChatGPTを使用したことがあると回答しており、これは30歳以上の成人のほぼ2倍である。
- ジェネレーションZ世代の約31% は、AIプラットフォームやチャットボットを使って検索を始めると答えている。一般人口ではわずか20%程度である。
この傾向は、次世代のインターネット ユーザーがすでに AI をデフォルトの検索および学習のパートナーとして頼りにしていることを示唆しています。
マーケターにとってこれが何を意味するか
若い視聴者層を持つブランドは、AI の可視性において早期に優位に立つことができます。
Z 世代やミレニアル世代の若者は、AI ツールを年配層のほぼ 2 倍の割合で使用しているため、彼らに早期にリーチしたブランドは、永続的な可視性で優位に立つことができます。
この機会を捉えるには:
- 検索した場所に表示される: Perplexity、Gemini、ChatGPT Searchなどの会話型およびAI支援環境に投資する
- 彼らの言葉を使う: 若いユーザーが好む自然な質問ベースの言い回しを、プロンプトやAIチャットで反映させる
- 適応性の高いフォーマットを作成する: 生成的なレスポンスで引用または要約できる、短い形式、視覚的、要約可能なコンテンツを公開する
- 新しいサーフェスを追跡: 従来のランキングを超えた可視性を監視します。 AI ツール全体での引用、言及、プラットフォーム上のエンゲージメントを探します。
トラフィックと可視性に関する傾向
AI 検索は、ブランドの認知度とクリック率に変化をもたらしています。
クリックスルー率は低下している
AI サマリーにより、ユーザーが必要とする情報が結果ページに直接表示されるため、クリックスルー率 (CTR) は低下しています。
最近の研究では明らかな下降傾向が示されています。
| ソース | 発見 |
| AI概要をトリガーするクエリ全体でCTRが15.5%減少 | |
| AIサマリーが表示されない場合、クリック率はほぼ2倍になります（15％対8％） | |
| AI要約内のリンクをクリックするユーザーはわずか1% |
AI による要約が表示されると、ユーザーが個々の Web サイトをクリックする可能性が低くなります。 上位ページのトラフィックを削減します。
マーケターにとってこれが何を意味するか
トラフィックだけではもはや可視性を反映できなくなりました。 セッションとコンバージョンとともに、引用、言及、SERP 上の存在を追跡します。
Google Search Console (GSC) を使用してオーガニック CTR を追跡し、Semrush Position Tracking と AI Visibility Toolkit を使用して、AI の影響を受けた結果にブランドがどのように表示されるかを監視します。
AI概要がより多くのクエリに表示される
AI 概要は、2025 年 1 月には検索の 6.49% で表示されていましたが、2025 年 3 月には 13.1% に減少しました。 これらは通常、次のような場合にトリガーされます。
- 複雑または複数の部分から成る質問（「組み合わせ方」「比較」「最善の方法」）
- 説明と製品比較の検索
- 時事問題や情報満載のトピック
概要では、多くの場合、次のような直接的で抽出可能な回答を提供する複数のソース (通常は 3 ～ 8 つ) が引用されます。
- 1～2文で質問に答える明確な文章
- 1つのトピックに焦点を当てた独立したセクション
- 関連する具体的なデータと統計
マーケターにとってこれが何を意味するか
AI 概要に引用元として表示されることは、新たな可視性のベンチマークになりつつあります。
AI が生成した回答がより多くのクエリをカバーするようになると、引用シグナルによってユーザーが最初に見るブランドが決まります。 この機会を捉えるには:
- 包含を最適化する: AIシステムが簡単に引用または要約できる、直接的で自己完結的な回答を中心にセクションを構成します
- 信頼のシグナルを構築する: 統計を最新の状態に保ち、データの属性を明確にし、著者やブランドの信頼性を目に見える形で確保する
- 引用パフォーマンスを監視する: ポジショントラッキング などのツールを使用して、AI概要でページが言及されている場所を特定し、時間の経過に伴う可視性の変化を測定します。
抽出可能で信頼性の高いコンテンツに重点を置くブランドは、ユーザーがクリックしなくても露出度を高めることができます。
AI検索を最適化する方法：実践的なフレームワーク
AI 検索での可視性は、コンテンツが意味と信頼性をどれだけ明確に伝えているかによって決まります。 人々とそれを解釈する AI システムにとって。
今後の道筋は、明確さ、適応性、一貫性のある測定を組み合わせたものです。
フェーズ 1: 明確さとコンテキストの構築 (第 1 週から第 4 週)
AI システムは、ユーザーの意図に直接的かつ完全に答えるコンテンツに報酬を与えます。
自然な会話調の言語で書き、要約を最初に述べる文で始め、各セクションが独立した完全な考えとして成立するように構成します。
まず、検索エンジンと AI システムがコンテンツにアクセスできるようにします。
- Semrushサイト監査 を実行して、完全なクロール可能性、インデックス可能性、クリーンな技術的構造を確認します。
- AI 概要やその他の AI 駆動型の概要にすでに表示されているページを特定します。 これは、 現在どこに表示されているかを理解するのに役立ちます— これらの用語を避けるためではなく、すでに機能しているものを特定するのに役立ちます。
- AI 可視性概要レポート の 引用ページ フィルターを使用して、生成された回答で最も頻繁に表示されるコンテンツの種類と形式を確認します。 あなたとあなたの競争相手のために。
構造化されたデータは意味を強化できますが、明確さが第一です。 しかし、それらは保証されていません。
明確で自己完結的な、独立した説明を作成することに重点を置きます。
フェーズ2: コンテンツの最適化と充実 (5週目から8週目)
基盤が整ったら、コンテンツの品質とマルチモーダルリーチに重点を置きます。
ユーザーと AI システムにとって本当に有用で抽出可能な価値の高いページを作成します。
注目すべき点は次のとおりです。
- 複雑なアイデアを理解しやすくするために、ビジュアル、ビデオ、例を取り入れる
- 視覚コンテンツと音声コンテンツをAI検索で解釈できるように、説明的な代替テキストとトランスクリプトを追加します。
- 新鮮さと関連性を保つために古いコンテンツを更新します。 AI モデルは最新かつ信頼できる情報を優先します。
- 自然な質問を反映した会話的なフレーズを使用します（「最適なものは何ですか？」「どうすればいいですか？」「いつすべきですか？」など）。
このフェーズでは、まず人間が読みやすいように最適化します。 そしてAI合成2番目。
適切に構成された価値のあるコンテンツは、両方で効果を発揮します。
フェーズ3: パフォーマンスとユーザビリティの改善 (第9週～第12週)
強力な AI の可視性は、サイトでの経験にも依存します。
ユーザーと AI システムがコンテンツを効率的に解釈できるように、パフォーマンス要素を調整します。
- モバイルパフォーマンスとページ速度を向上させる: 画像を圧縮し、JavaScriptを最小限に抑え、レンダリングをブロックする要素を減らす
- UXの明瞭性を高める: レイアウトをシンプルにし、CTAを目立たせ、セクションを論理的にグループ化する
- 構造化データの検証: Google の リッチリザルトテスト と Semrush の テーマ別レポート サイト監査を使用して、マークアップを検証し、適切な実装を確認します。
このフェーズでは微調整に重点を置きます。 技術的な品質とページ上のエクスペリエンスを確保することで、持続的な可視性をサポートします。
進行中: 可視性の追跡と進化
AI 検索の可視性は、アルゴリズムとモデルが進化するにつれて変化します。
AI によって生成された結果内でブランドが参照、引用、または要約される頻度を追跡します。 順位だけではありません。
SemrushPosition Tracking と AI Visibility Toolkit を使用して監視します。
- ChatGPT、Gemini、PerplexityなどのAIツールでの言及または引用
- AIの影響を受けたクエリからの参照トラフィックとエンゲージメント
- 全体的な ブランド認知度 と検索インプレッションの経時的変化
AI 検索における可視性は反復的です。 明確さ、品質、技術的な精度を高めるほど、AI システムがコンテンツを信頼して引用する可能性が高くなります。
AI検索トレンドに関するよくある質問
AI 検索はオーガニックトラフィックを排除するのか?
いいえ、AI 検索によってオーガニック トラフィックが排除されるわけではありません。 しかし、ソースウェブサイトへのアクセスは減少しています。
実際の影響を確認するために、トラフィックやコンバージョンとともにプレゼンス（引用、言及、SERP 機能の範囲）を測定します。
AI 概要を最適化するにはどうすればよいでしょうか?
AI 概要を最適化するには、見出しを使用して主要なトピックと質問を示し、各セクションの冒頭で、それらが尋ねる質問や暗示する質問に直接答えます。 信頼できるソースを引用し、コンテンツを最新の状態に保ってください。
生成結果において最も効果的なコンテンツ形式は何ですか?
構造化されたスキャン可能な形式は、結果を生成する際に最も効果的です。 これには、Q&A ブロック、比較表、ステップ リストなどが含まれます。
マルチモーダル コンテンツは、AI システムでの可視性を高めるのに役立ちます。 画像とビデオを代替テキスト、キャプション、トランスクリプトと組み合わせます。
AI の可視性についてどのようにレポートすればよいですか?
AI の可視性を報告するには、AI ツールによって行われるコンバージョンに細心の注意を払います。 また、従来の検索エンジンでのブランド検索が増加するかどうかを監視します。
AI システムにおける引用、言及、全体的な可視性に注目してください。 これらのツールでどのように表示されるか、またブランドがどのように認識されるかを把握するためです。
Semrush の AI Visibility Toolkit を使用すると、これらの指標の多くを監視できます。
