AI検索エンジン向けにコンテンツを最適化する方法 [2026年版ガイド]

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ChatGPTには数億人のユーザーがいます。 Google AI モードが誰でも利用できるようになりました。 

AI 検索エンジンはもはや実験的なものではありません。 これらは、人々が情報を探す方法の新たなデフォルトになりつつあります。 オンラインで目立つようにしたい場合は、コンテンツを AI による検出に合わせて最適化する必要があります。

このステップバイステップ ガイドでは、コンテンツが AI の回答や推奨事項に表示されるようにするための具体的な手順を説明します。 そして、可視性をトラフィックに変え、最終的には新規顧客を獲得します。

AI 検索とは何か、そしてなぜ気にする必要があるのか?

大規模言語モデル (LLM) を使用して、Web からの信頼できるコンテンツを使用して完全な回答を生成する AI 検索エンジン。 AI 検索エンジンは、従来の検索エンジンのようにリンクのリストを表示するのではなく、単一の合成された応答を提供します。 

Google の AI Overviews、 ChatGPT Search、 Perplexity などのプラットフォームは、データをリアルタイムで取得し、数十億のデータ ポイントを分析し、会話形式で応答します。 

これが今なぜ重要なのか、以下に説明します。

• Semrush の 2025 年 AI 概要調査 によると、Google AI 概要は現在、情報提供目的の 検索意図 クエリの 88% に表示されており、商業クエリやナビゲーション クエリでの使用も増加しています。 
• オーガニックリンクが押し下げられ、ユーザーがウェブサイトを訪問しない ゼロクリック検索 が増えています。つまり、AIが従来の検索結果からトラフィックを奪っているということです。
• 引用は必ずしも Google の上位の検索結果から得られるわけではありません。 ある調査 によると、ChatGPT の引用のうち Google の最初のページの URL と一致したのはわずか 12% でした。 

従来の SEO で成功しても、AI 検索結果に表示されるとは限りません。

AI検索エンジンが引用する情報を選択する方法

Google で上位にランクするだけではもはや十分ではありません。 AI 検索エンジンは、明確で、構造化され、信頼性が高く、トピックに関連性のあるコンテンツを引用します。 各プラットフォームには独自のルールがありますが、ほとんどは同様のパターンに従います。 

EEATは依然として重要—文脈次第で 

Google の AI 概要と複雑性は、一般的な経験、専門知識、権威性、信頼性 (Google が EEATと呼ぶ特性) を重視しているようです。 

しかし、大規模言語モデル (LLM) は、より具体的な信号を使用して信頼性を評価します。 

以下は、多くの LLM が引用文献を選択する際に注目する点の例です。

• 信頼できる著者: 関連する資格や経験を持つ著者名
• オリジナルコンテンツ: 直接のデータ、洞察、専門家の解説
• クリーンな構造: セマンティックなHTML、適切な見出し、整理されたページレイアウト
• 鮮度: 最近公開または更新されたコンテンツ（特にAIや金融などの変化の激しい業界）
• ドメインの信頼性: 信頼できる関連サイトでの強力なバックリンクプロファイルと言及

Google は、作成者が明確で、トピックに重点が置かれ、完全にクロール可能な、役立つ高品質のコンテンツが AI 概要に表示される可能性が最も高いと明示的に述べています

AI概要アルゴリズムの内部

Google の AI 概要では、構造化され、最新で、文脈が豊富で、頻繁に言及されるコンテンツが優先されます。

引用される可能性を高めるものは次のとおりです。

• 構造化データ: FAQPage、HowTo、Article、WebPage などの スキーマ マークアップ を使用すると、AI システムがコンテンツを正確に解析して引用しやすくなります。 一部の SEO 担当者はその重要性について議論していますが、明確さをサポートするので、常に良いことです。 
• 新鮮なコンテンツ: 競争の激しい分野では、新しいコンテンツであるかどうかが決め手となることがよくあります。 Semrush の On-Page SEO Checker などのツールは、古くなったページを特定して 更新するのに役立ちます。 
• 上位ランクのコンテンツはより頻繁に引用されます: Google の AI 概要は、最もランクの高いソースから情報を取得する傾向があります。 これは、 Xponent21が説明した「ベンフォードの卓越性の法則」の考え方と一致しており、上位にランクされたページは AI 要約での引用に不釣り合いに優先されます。 参照される可能性を高めるには、高いオーガニックランキングを達成することに重点を置きます。
• キーワードの共起: LLM は多くの場合、 共起パターン(トレーニング データ内で頻繁に一緒に出現する用語) に依存します。 ブランドが関連するトピックのキーワードの近くに一貫して表示されると、モデルがコンテンツをそのドメインに関連付けるのを助け、AI が生成した回答で参照または引用される可能性が高まります。 

たとえば、「プロジェクト管理ツール」に関する記事では、Monday.com は「ワークフロー自動化に最適」の近くによく表示されます。 この繰り返しの組み合わせは、Monday.com がそのカテゴリに関連していることを AI に伝えます。 

これにより意味的関連性が構築され、LLM は回答を生成したりソースを選択したりするときにこれに依存します。 

これらの技術的なシグナルは AI の結果における可視性を決定しますが、それは方程式の一部にすぎません。 

2023年以降のAI SEOの変化

AIは急速に進化しています。 数か月前には効果があった戦略も、もはや効果がない可能性があります。

Semrush では、AI 検索エンジンの動作を継続的に監視しています。 私たちは、過去 2 年間に引用パターン、モデル機能、コンテンツ構造がどのように変化したかを分析しました。 

2023 年以降の主な AI SEO の変更点は次のとおりです。

• Google AI Overviews は現在、上位 10 件のソースを引用しています
• マルチモーダルAIモデル（Gemini、Claude 3、GPT-4o）は、画像と音声を処理できるようになりました。
• 注目のスニペット は AI の導入のためのゲートウェイコンテンツとなっています

これらの変更により、AI 検索でコンテンツがどのように発見されるかが決まります。 これを基に、AI を活用した結果の可視性を最適化するためのチェックリストを作成しました。 

AI検索エンジン最適化チェックリスト

AI によって生成された結果での可視性を向上させるには、次の最新の戦術を使用します。 

では、ステップごとに詳しく説明しましょう。

AI検索エンジン向けにコンテンツを最適化する7つのステップ

AI 検索エンジンは、必ずしも最も洞察に富んだ、またはよく書かれたコンテンツを表示するわけではありません。 解析、構造化、信頼が最も簡単なものを表面化します。 

つまり、たとえ素晴らしいコンテンツであっても、LLM に適していない場合は見過ごされてしまう可能性があるということです。

AI プラットフォームに引用される可能性を高めるには、次の 7 つの手順に従ってください。 

1. 適切な質問をターゲットにする 

まず、AI 概要、注目のスニペット、LLM 生成の回答をトリガーする可能性が最も高い質問ベースのキーワードを特定します。 

次のようなフレーズを探します。 

• 「…の方法」
• 「…とは何ですか？」
• 「…への最良の方法」

Semrush の キーワード マジック ツール を使用して、AI 引用の可能性がある、意図が高く質問主導のキーワードを見つけます。

まず、トピックや業界に関連する幅広いキーワードを入力し、カスタマイズされた結果を得るためにドメインを追加して、「検索」をクリックします。

AIに適した形式のキーワードを見つけるには、左上の 質問 タブをクリックし、 高度なフィルター ドロップダウンを開いて、「注目のスニペット」と「よくある質問」をチェックします。

これらの機能をトリガーするキーワードは、AI 生成の要約に含める有力な候補となります。 

このプロセスは、AI ツールが表示する内容を選択する方法に合わせてトピックを優先順位付けするのに役立ちます。 そして、コンテンツが適切な基盤から始まることを保証します。 

2. 注目スニペットの最適化

注目スニペットは、多くの場合、AI によって生成された回答のソース マテリアルとして機能します。

Google の AI 概要では、定義、リスト、ハウツー手順など、スニペット用にすでに最適化されているコンテンツが定期的に引用されます。

Conversion Digital による の調査では、簡潔な回答と適切に構成されたリストが AI 概要への掲載と高い相関関係にあることが判明しました。 

コンテンツがスニペットにランクインすると、AI によって引用される可能性が高くなります。 

方法は次のとおりです。

• H2またはH3で完全一致の質問を使用する
• 40～60語以内で質問に直接答えてください
• ランキング、手順、ツールのまとめには番号付きリストまたは箇条書きリストを使用します 
• 定義、統計、プロセスを各セクションの上部に配置する

コンテンツのプルーニングについての記事を書いているとします。 

このセクションは次のようにフォーマットできます。

この形式は直接的な回答を提供し、裏付けとなる統計を含み、LLM と Google AI Overviews がコンテンツを選択する方法と一致しています。 

3. AI抽出用にコンテンツをフォーマットする

LLM は人間のようには読みません。 明確で構造化された、ざっと読みやすいコンテンツの塊を抽出します。 

Google AI Overviews、ChatGPT、または Perplexity で引用されるには、コンテンツが次の条件を満たしている必要があります。 

• モジュラー 
• 予測可能
• 解析しやすい 

たとえば、 ローカル SEO ガイドでは、各セクションは質問ベースの H2 で始まり、その後に 1 ～ 2 文の要約が続きます。 

このフォーマットにより、LLM は関連するセクションを簡単に抽出して引用できるようになります。 そして、これが、AI が生成した回答に Semrush が頻繁に表示される理由の 1 つです。

これらの戦略は、わずかな違いはあるものの、 オンページ SEO のベスト プラクティスとかなり重複しています。

AI の可視性を高めるためにコンテンツをフォーマットする方法は次のとおりです。

• 認知負荷を軽減するために短い段落を使用してください (最大2～3行)
• 情報を箇条書きや番号付きリストで分類する
• 各セクションの冒頭に、見出しに直接答える 1～2 文 を入れます。 
• H2とH3の下に重要なポイントを配置して 、LLMが質問と回答を結び付けやすくします。 
• 質問に対して一貫した回答パターンを使用する (例: 定義 → 詳細 → 例)
• セマンティック HTML (“<h2>”, “<ul>”, “<strong>” など) を適用して、クローラーと LLM が階層と強調を理解できるようにします。 
• FAQPage、HowTo、Articleなどの関連するスキーママークアップを追加して、AI向けにページの目的を定義します。 
• クライアントサイドのJavaScriptレンダリングを避ける ほとんどのLLMは動的なコンテンツをレンダリングできないため 

Semrush の オンページ SEO チェッカー を使用すると、AI ツールによって引用される可能性に影響する読みやすさ、構造、コンテンツ レイアウトの問題を明らかにすることができます。

「+ プロジェクトを作成」をクリックします。

監査する URL を入力し、必要に応じてプロジェクトに名前を付けます。 次に、「プロジェクトの作成」をクリックします。

ツールを設定し、監査を実行します。 完了すると、サイト上で最適化する上位ページの提案を示す概要が表示されます。 具体的なアイデアを得るには、「最適化アイデア」をクリックします。

これを SEO ライティング アシスタント と組み合わせて、トーン、文の長さ、明瞭さなど、AI による読みやすさに重要な要素を微調整します。

ツールを開いて、コンテンツを書き込むか貼り付け、ターゲット キーワードを追加して、「推奨事項を生成」をクリックするだけです。 このツールは、あなたの文章をより明確かつ簡潔にし、LLM が情報をスキャンする方法とより一致させるための提案を表示します。

4. サポートメディアを追加する

AI ツールは、コンテンツを理解しランク付けするために、画像、図、ビデオなどのマルチモーダル信号にますます依存するようになっています。 

500 ～ 700 語ごとに関連するビジュアルを追加すると、ユーザー エクスペリエンスが向上し、AI によって生成された回答での可視性が向上します。

メディアをサポートするためのベストプラクティス:

• 注釈付きのスクリーンショット を使用して、ツール、ダッシュボード、またはプロセスを説明します 
• カスタムダイアグラムやシンプルなGIFを追加 ワークフローを細分化します 
• データを提示する際にグラフやインフォグラフィックを挿入する AIがパターンやコンテキストを認識できるようにする 
• 短いビデオクリップを埋め込んで ツールや機能がリアルタイムでどのように動作するかを示します
• 常に説明的なファイル名とキーワードが豊富な 代替テキスト を使用して、AI が視覚コンテンツを理解して分類できるようにします。

たとえば、Semrush ブログでは、技術的なトピックとカスタム ビジュアルを組み合わせることがよくあります。 私たちの ゼロクリック検索に関する研究では、わかりやすい図表によって核となる発見が分かりやすくなり、AIツールで再利用される可能性が高まりました。

5. ブランドを「引用可能」にする

AI システムは、信頼性が高く、明確に帰属するソースからのコンテンツを優先します。

Semrush の 2025 年 AI 概要調査 によると、Google の AI 概要では、専門家が主導し、情報源が確かなコンテンツが評価されます。 権威と透明性が AI 生成の検索結果への組み込みを推進します。

コンテンツをより引用しやすくする方法は次のとおりです。

• 著者の経歴を追加 資格または関連する経験
• スクリーンショット、図、フレームワークなどのオリジナルのビジュアルを含める 
• 独自のデータや専門家の引用を含める 権威を築く
• 実世界の例やケーススタディを共有する (例: Semrush の AI Visibility Toolkit の使い方)
• サイト全体で一貫したブランド、バイライン、スキーマを使用する

私たちは、Semrush のすべてのブログ投稿に同じ戦略を適用しています。 

• オリジナルデータを引用
• 注釈付きのスクリーンショットを掲載しています
• 実際のケーススタディと専門家の解説を活用します
• すべての記事に著者の略歴を掲載しています 

また、 編集プロセス を強調し、AI モデルへの信頼を示すために、「専門家によるレビュー済み」バッジも含まれています。 

これらの要素は、Google と LLM の両方に強力な EEAT シグナルを送信します。 これにより、コンテンツの信頼性、引用が容易になり、AI の検索結果に表示される可能性が高まります。 

6. 高いEEATバックリンクを構築する & 言及

AI 検索エンジンがあなたのコンテンツと評判を評価します。 

権威が高くトピックに関連性の高いサイトからの言及や バックリンク は、AI システムがブランドを信頼し、トピックの専門知識を理解するのに役立ち、AI が生成した回答で引用される可能性が高まります。

ウェブ上で言及される方法は次のとおりです。

• Reddit、Quora、Product Hunt、トピック別フォーラムなどのプラットフォームに投稿する
• あなたのニッチ分野のニュースレター、ブログ、ポッドキャストに洞察を売り込む
• 業界の信頼できるウェブサイトにゲスト投稿やケーススタディを書く
• デジタルPR を使用して、ニュースメディア、まとめ記事、調査サイトからバックリンクを獲得します

目標は量だけではありません。 それは話題の関連性と権威の認識です。

トピック的に関連のある権威の高いサイトからの 1 回の言及は、数十個の一般的なリンクや低品質のリンクよりも価値がある場合があります。

一例を挙げると、 

Backlinko の創設者 Brian Dean 氏は、 TechCrunch からの 1 つのバックリンクがオーガニック トラフィックの目に見えるほどの増加につながったと 述べています。

「そのリンクは権威のあるサイトからのものであるため、Google はそれを重視します。 実際、TechCrunch が私にリンクした直後に、オーガニック検索エンジンのトラフィックが増加したことに気づきました。」

なぜ？ 

権威リンクは、ユーザーと検索エンジンの両方に、そして今では AI システムにも、強力な信頼シグナルを送信します。 これらはトピックの関連性を確立し、AI が生成した回答で引用される可能性を高めるのに役立ちます。

権威の高い言及を常に把握し、新しいバックリンクの機会を発見するには、Semrush の ブランド モニタリング ツールを使用して、プレス カバレッジ、引用、バックリンクをリアルタイムで追跡します。

7. Robots.txt と LLMs.txt ファイルを最適化する

AI ボットがコンテンツにアクセスできない場合、そのコンテンツを引用することはできません。 AI 検索エンジンと LLM は、サイトのどの部分をクロールしてインデックスできるかを把握するために、 robots.txt および LLMs.txt ファイルに依存する場合があります。

最適なコンテンツが意図せずブロックされたり、価値の低いページが開いたままになったりすると、AI による可視性が低下する可能性があります。

制御する方法は次のとおりです。

• サイトにrobots.txtとLLMs.txtファイルの両方があり、重要なページをブロックしていないことを確認してください。
• 価値の低いページや関連性のないページ（例：サンキューページ、タグ アーカイブ、テスト ページ）を許可しない
• クロール指示を定期的に監査して、最高のコンテンツがアクセス可能であることを確認します。

LLMs.txt はまだ実験段階ですが、Perplexity や Common Crawl などのプラットフォームがこれを採用し始めているため、早期に導入することで AI 出力におけるコンテンツの使用方法をより細かく制御できるようになります。

このツールの使い方をよりよく理解するには、 robots.txt の完全なガイド をお読みください。

AI検索最適化に関するよくある質問

AI SEO に関するよくある質問をいくつかご紹介します。

AI 検索エンジン向けにコンテンツを最適化するにはどうすればいいですか?

明確な質問ベースのヘッダー（H2 および H3）を中心にコンテンツを構造化し、短く簡潔な回答（40 ～ 60 語）を使用し、セマンティック HTML でフォーマットします。 

専門家の引用、構造化データ、オリジナルのビジュアルを含めます。 オンページ SEO チェッカー などのツールは、AI の可視性をブロックする可能性のある問題を見つけて修正するのに役立ちます。

注目スニペットは AI 検索に役立ちますか?

はい、注目のスニペット用に構造化されたコンテンツは、AI によって生成された回答で引用される可能性が高くなります。

簡潔な定義、明確なヘッダー、ステップごとのリストを使用すると、Google の AI Overviews、ChatGPT、Perplexity などの AI ツールでコンテンツを抽出して要約しやすくなります。 

注目のスニペットを獲得しても AI 引用が保証されるわけではありませんが、コンテンツが LLM の可視性のために適切に最適化されていることを示すことが多いです。

AI が自分のコンテンツを引用しているかどうかはどうすればわかりますか?

Semrush の AI Visibility Toolkit を使用して、AI プラットフォーム全体の引用、言及、ブランドの可視性を追跡します。 また、 ブランドモニタリング を使用してアラートを設定し、ChatGPT、Perplexityなどでの参照をキャッチすることもできます。

私のコンテンツが AI 回答に表示されないのはなぜですか?

一般的な理由としては、構造化されたフォーマットの欠如、著者の署名の欠落、古いコンテンツ、要約のない長い段落、robots.txt または LLMs.txt ファイルでブロックされたページなどが挙げられます。 

オンページ SEO チェッカー を使用して監査を実行すると、これらの問題をすばやく診断して修正できます。

AI検索エンジンの可視性を向上させましょう

AI 検索はすでに、人々がオンラインでコンテンツを発見し、信頼する方法を変えつつあります。

コンテンツが LLM 向けに最適化されていない場合、AI 検索エンジンが人々の情報発見方法を形作り続けるため、可視性は低下します。

良いニュースですか? 何が機能しているかを推測する必要はありません。

Semrush の AI Visibility Toolkitを使用すると、次のことが可能になります。

• AI対応のためのコンテンツの監査
• AIブランドの可視性を確認する
• LLMで競争相手に勝つ

トラフィックが減少するまで待たないでください。 AI 可視性ツールキットを使用して、今すぐ AI 可視性の最適化を始めましょう。