検索は「一覧から選ぶ」から「AIの回答を見る」へ

AI Overviews や AIモードは、ユーザーの質問に対して検索結果の上部で要約＋回答を返す仕組みです。
ユーザーはまずAIの要約をざっと読み、必要ならそこから数件だけリンクをクリックするという行動が一般的になりつつあります。

その結果、「検索順位が良い＝必ずクリックされる」ではなくなり、「AIの回答にどう引用されるか」も重要な勝ちパターンになっています。

オウンドメディアは、① 検索結果からクリックを獲得する場② AIに参照される「情報源」としてブランドを刻む場という2つの役割を同時に担う時代に入った、と考えるのが現実的です。

AI Overview 時代の変化については、「AIモード日本語展開：AI Overviewsの違いと検索の未来予測」でも整理して解説しています。

SEOとLLMOの共通点・違い

LLMO（Large Language Model Optimization）は、「ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewsなど“生成AIの回答”の中に、自社の情報を正確に載せてもらうための最適化」の総称です。

共通する軸

• どちらも「ユーザーに役立つコンテンツ」を重視

• 明確な構造、分かりやすい文章、専門性・信頼性（E-E-A-T）を評価

• 著者情報・企業情報・構造化データなど、“誰が何を言っているか”を重視

違う軸

• SEO：検索結果画面での順位・CTR・流入が主なKPI

• LLMO：AIの回答の中での「引用のされやすさ」、どのテーマで“その企業の名前が出てくるか”が重要

つまり、オウンドメディアでは「SEOとLLMOの共通部分」を厚くしつつ、“AIに扱いやすい形”を少し意識しておくというスタンスが現実的です。

LLMOの基本的な考え方については、「検索の常識が変わる？！ 「LLMO」を徹底解説！」で詳しく解説しています。

ページから「ナレッジの束」へ

AI検索では、単一のページだけでなく「同じサイト内の複数記事」「構造化データやプロフィール情報」「外部からの言及（被リンク・サイテーション）」などを総合して、「このサイトは◯◯の領域で専門性が高い」と判断していると考えられます。

従来の「1記事で狙ったキーワードを取りに行く」という考え方から、テーマごとの「ナレッジの束（クラスター）をどう設計するか？」へ、オウンドメディアの設計思想をアップデートする必要があります。

弊社のLLMOに関するスタッフブログを例にすると以下の形でクラスター構造を意識して記事を掲載しています。

• 解説編：検索の常識が変わる？！　「LLMO」を徹底解説！

• 構造化データ編：【前編】AI時代のSEO（LLMO）対策とは？構造化データの概念と実装の基本
  【後編】AI時代のSEO（LLMO）対策とは？構造化データの概念と実装の基本

• LLM構造化データ編：LLM構造化データとは？生成AI時代のSEOに必要な実装方法と活用ポイント

ここからは、3年スパンで考えたときのロードマップをざっくり描きます。

1年目：現状棚卸しと“土台づくり”

まずは「いま何を持っているのか」「サイトの目指す方向性」を整理するフェーズです。

• 既存記事の棚卸し

  • テーマ（例：SEO、広告運用、制作、採用 など）

  • ペルソナ（誰向けの記事か）

  • 購買フェーズ（認知／比較検討／導入後サポート）

• 検索クエリ・サイト内検索・問い合わせ内容から「ユーザーが実際に投げている質問」をリスト化

• 自社として「どのテーマで“専門サイト”になりたいか」「そのテーマを支えるために、何が足りないか」

ここは地味ですが、3年計画のすべての起点になる部分です。

 2年目：コンテンツの「型」を揃え、量と質を拡充

2年目のキーワードは「型」です。

• FAQ

• HowTo/ガイド

• 比較・検討軸

• 事例・ナラティブ

といったコンテンツの型をあらかじめ決めておき、既存記事をリライトしながら穴を埋めていきます。

• 同じテーマでFAQがスカスカなら、Q&A記事を増やす

• 概念説明ばかりでHowToが少ないなら、手順系記事を増やす

• サービスの強みを示せる事例が少なければ、ストーリー記事を追加する

AIにとっては「似た構造の記事がたくさんある」と理解しやすくなり、人間の読者にとってもサイトの“使いやすさ”が上がるフェーズです。

3年目：勝ちパターンに集中し、“整理”に投資する

3年目は、「増やす」から「整理する」へのモードチェンジを意識します。

• 成果が出ているテーマ

  • ハブ記事（総まとめ）を作成

  • 関連記事から内部リンクを集中させる

• 成果が出ていないテーマ

  • 近いテーマ同士を統合

  • 更新が難しいものはアーカイブ化 or 削除

「記事をどれだけ書いたか」ではなく、「この領域ではこのサイトが一番詳しい」という状態をつくれたかで評価するイメージです。

先程のロードマップの中でご紹介した「コンテンツの型」をもう少し具体的に整理します。

型①：FAQ／Q&A型 ─ ユーザーの質問に一点回答

特徴

• タイトルやH2にそのまま質問を入れる。例）「LLMOとは？ SEOとの違いをわかりやすく解説」

• 冒頭の1〜3文で結論を先に書く。

• 本文では「背景」「詳細」「関連質問へのリンク」で肉付けをする。

役割

• AI Overviews・AI検索で引用される「短い回答」の供給源になる

• サイト内の自己解決率を上げ、問い合わせの質を高める

型②：HowTo／ガイド型 ─ 手順や考え方を体系立てる

特徴

• ステップ形式（STEP1〜3）やチェックリスト形式

• 図表・スクリーンショットを補助的に使いつつ、テキストだけ読んでも意味が分かるように書くのがポイントです。

役割

• AIにとっては「詳細な根拠情報」として扱われやすい

• 実務担当者にとっては「保存して何度も読む記事」になりやすい

型③：比較・検討軸型 ─ ユーザーの“迷い”を言語化する

特徴

• 「◯◯と△△の違い」「◯◯の選び方」「失敗しない◯◯チェックポイント5選」など

• 料金・機能・サポートなど、比較軸をテーブルで整理する

役割

• 比較検討フェーズのクエリで、AI回答に引用されやすい

• 指名検索（「サービス名＋料金」など）や問い合わせの直前に読まれる“最後のひと押し記事”になる

型④：事例・ナラティブ型 ─ 「なぜその判断をしたか」を残す

特徴

• Before（導入前）

• 課題

• 実施した施策

• 結果（定量・定性）

• 学び・次の一手

というストーリーで構成するパターンです。

役割

• KPIとしては直接的な流入よりも、ブランド・信頼の強化に効く

• AIにとっても「この会社は◯◯業界の◯◯に強い」という理解を補強する材料になる。

4つの型でサイト全体を設計する

理想的には、URLやカテゴリを型ごとにわかりやすく整理しておくと、AIにもユーザーにも理解されやすくなります。

例）

• /faq/：FAQ・Q&A型

• /guide/：HowTo・ガイド

• /compare/：比較・検討軸

• /case/：事例・インタビュー

すべてを一気に変える必要はありませんが、新規記事から徐々にこのルールに寄せていくイメージです。

トピッククラスターとエンティティ設計

LLMOの文脈では、「エンティティ（固有の概念）」とその関係性が重視されます。

ここで言うエンティティとは、「会社名・サービス名」「製品カテゴリ」「業界用語・技術用語」などのことを指します。

トピッククラスターの基本形

• ハブ記事：「◯◯とは？」「◯◯の全体像」など、総論的な記事

• サテライト記事：個別機能、事例、FAQ、HowToなどの各論記事

それぞれで同じエンティティを一貫した表記で使い、内部リンクを張り巡らせることで、「このドメインは◯◯というテーマでまとまった知識を持っている」とAIに伝えやすくなります。

エンティティについては弊社スタッフブログ「LLMO対策で重要な「エンティティ」とは？一貫した発信で“第一想起”を設計する」で詳しく解説しています。

見出しと本文：結論ファースト＋短い文

AIにも人にも伝わりやすい記事構成のポイントはシンプルです。

• H2/H3ごとに

  • 冒頭2〜3文で「このセクションの結論」を述べる

  • そのあとに理由・根拠・具体例を書く

• 1文はできるだけ短く、主語と述語をはっきりさせる

• 箇条書きや表で“意味のかたまり”を作る

LLMOの文脈でよく言われるのは、「AIにとって“要約しやすい文章”は、人間にとっても読みやすい」ということです。

構造化データとプロフィール情報の整備

GoogleはAI OverviewsやAI機能に関する公式ドキュメントの中で、「構造化データ」「信頼できる著者情報」「サイト全体の品質」を重視すると明言しています。

参照：Google Search Central「AI 機能とウェブサイト」

オウンドメディア側でやっておきたいことは、以下のような「誰が何を言っているか」を明示することです。

• Article / BlogPosting / FAQPage など、コンテンツタイプに応じた構造化データ

• 会社情報（Organization）、サービス情報（Product/Service）のマークアップ

• 著者プロフィールの整備（専門性・実績・SNSや執筆一覧へのリンク）

LLMOにおける構造化データは弊社スタッフブログ「LLM構造化データとは？生成AI時代のSEOに必要な実装方法と活用ポイント
」で詳しく解説しています。

従来のSEO指標は“前提条件”として残る

AI OverviewsでCTRが下がっているとはいえ、自然検索流入・順位・コンバージョンは依然として重要な指標です。

ただし、「CTRが下がるのは“構造的な変化”であるクエリも多い」ため、その前提で、テーマ単位での流入やCVを見ることが大切というスタンスに切り替える必要があります。

中長期で見るべき“LLMO寄り”の指標

LLMO時代は、次のような指標も意識しておきたいところです。

• 指名検索の増減（ブランド名＋サービス名／テーマ名）

• テーマ単位の合算流入・合算CV（クラスター全体で見る）

• 被リンク・ブランドの言及・レビューなどの「信頼シグナル」

AIがどのサイトを引用するかは、リンクやエンティティ情報など「総合的な信頼度」に左右されると考えられます。

コンテンツの役割ごとにKPIを決める

記事タイプごとに以下のような「何をゴールとするか」をあらかじめ決めておくと、評価と改善がしやすくなります。

• FAQ：（サポートに関する）問い合わせ件数の減少、サポート工数削減

• ガイド：滞在時間・スクロール率中間CV（資料DL・メルマガ登録 など）

• 比較：相談・見積もり依頼へのCVR

• 事例：商談化率・受注率（営業サイドのフィードバックと紐付け）

「どの記事も一律にセッション数とCVだけを見る」から脱却し、コンテンツの役割ごとに期待値を変えることがポイントです。

最後に、実務に落とし込むための運用ルール案です。

テーマ決定〜公開までの基本フロー

1. テーマ・質問の抽出

   • 検索クエリ、サイト内検索ワード、問い合わせ内容、営業ヒアリング

2. 4つの型のどれで書くか決定

   • FAQ／ガイド／比較／事例

3. 構成案作成

   • 想定クエリ

   • 見出し（H2/H3）

   • 内部リンク先・構造化データの型

4. 執筆

   • たたき台の作成に生成AIを使うのはOK

   • ただし一次情報（自社データ・事例）は必ず人が書く

5. レビュー

   • 事実チェック

   • トーン＆マナー、表記ゆれ、E-E-A-T観点

6. 公開・計測設定・リライト予定日の登録

ここまでを「標準フロー」として、社内Wikiやガイドラインに残しておくと運用が安定します。

リライトと統合の判断基準

3〜6ヶ月単位で見るポイント：

• インプレッションはあるがCTRが低い
  → タイトル・ディスクリプション・見出しの見直し

• 流入はあるがCVが弱い
  → コンテンツ品質・CTA・内部導線の改善

• 似たテーマの記事が乱立している
  → 1本に統合して情報を集約

1〜3年単位で見るポイント：

• そもそもビジネス的に優先度が下がったテーマ

• 情報が古くなりすぎているテーマ

• 他コンテンツで代替できるテーマ

→ 思い切ってアーカイブ／noindexを検討するのも、ナレッジの“鮮度”を保つうえで重要です。

生成AI活用の“線引きルール”

LLMO時代とはいえ、「全部AIに書かせる」は危険です。

AIに任せてよいところ

• 構成案の叩き台

• 見出し案のバリエーション出し

• 用語の整理や要約

• 既存テキストのリライト案

人が必ずやるべきところ

• 自社事例・ノウハウ・数字を書く

• 最終的な文章チェック（誤情報・トーン・ブランドとの整合性）

• どのテーマを深堀りするかの意思決定

社内で簡単な「AIライティングガイドライン」を作っておくと、担当者が変わっても品質とリスク管理を維持しやすくなります。

最後に、この記事の内容を「今日からできる3ステップ」にまとめます。

ステップ1：既存記事を「型」と「役割」で棚卸しする

FAQ／ガイド／比較／事例の4つに分類し、どのテーマでどの型が足りないかを可視化しましょう。

ステップ2：「このテーマだけは負けない」領域を決める

自社の強み・売上構成・今後伸ばしたい事業を踏まえて3年間で“専門サイト”にしたいテーマを2〜3個に絞りましょう。

ステップ3：1年目のやることリストを作る

棚卸し結果をもとに「リライトすべき記事」「新規で埋めるべきFAQ・ガイド・比較・事例」をピックアップし、「来年度のコンテンツ計画」として整理し、ロードマップを作りましょう。

LLMO時代のオウンドメディアは、もはや「とりあえず毎月◯本書く」だけでは勝ちきれません。
オウンドメディア＝“AIと人、両方に参照される自社ナレッジを3年間かけて育てていくプロジェクト”と捉え直して、自社なりの運用ルールと体制を作ってみてください。

Q1. LLMOってそもそも何ですか？SEOとはどう違うのでしょうか？

A.LLMO（Large Language Model Optimization）は、「ChatGPT や Gemini、GoogleのAI Overviews など“生成AIの回答”の中に、自社の情報を正しく載せてもらうための考え方・設計」です。

• SEO：検索結果画面での順位・クリック・流入を最適化する

• LLMO：AIの回答の中で「どんな質問の答えとして」「どんな文脈で」引用されるかを最適化する

とはいえ、土台は同じで、どちらも「ユーザーにとって役立つ・分かりやすい・信頼できる一次情報」を評価します。
このブログでは、SEOとLLMOの“共通部分”を厚くすることが現実的な戦い方だと考えています。

Q2. なぜオウンドメディアの方針を「3年間」で考える必要があるのですか？

A.理由はシンプルで、コンテンツ施策は「短距離走」ではなく「中・長距離走」だからです。

• 記事を公開してから、検索・AIに評価されるまでに「半年〜1年」かかる

• 成果を見てリライト・統合などを行うのに、さらに時間がかかる

• サイト構造やガイドラインなど“運用ルールの整備”には、社内調整の時間も必要

そのため、

• 1年目：現状の棚卸しと土台づくり

• 2年目：コンテンツの型を揃えながら量と質を拡充

• 3年目：勝ちパターンに集中し、不要なコンテンツを整理

という「3年スパン」で考えると、AI検索・SEOの両方で成果を出しやすくなります。

Q3. 最初に何から始めればいいですか？リソースも時間もあまりありません。

A.リソースが限られている場合は、次の3ステップだけでも十分です。

1. 既存記事の棚卸しをする：テーマごとに「FAQ／ガイド／比較／事例」にざっくり分類する

2. “このテーマだけは負けたくない”領域を2〜3個決める：自社の強み・売上の柱と直結しているテーマを優先

3. 選んだテーマの中で、足りていない型の記事を埋める

   • FAQが少なければQ&A記事を追加

   • HowToが弱ければ、ステップ形式のガイド記事を書いていく

全部を一度にやろうとせず、「重要テーマ×不足している型」から順に1本ずつ埋めていくイメージで進めると、現実的に回せます。

Q4. LLMO時代でも、記事数は“多いほど良い”のでしょうか？

A.量よりも 「テーマごとのまとまり」と「役割のはっきりした記事」 が重要です。

もちろん一定の本数は必要ですが、同じような内容の薄い記事が乱立している状態や、どの記事も「誰向けか」「何のための情報か」が曖昧

という状態だと、AIにもユーザーにも評価されにくくなります。

このブログでお伝えしている通り、

• FAQ／ガイド／比較／事例 という「4つの型」で役割をはっきりさせる

• テーマごとにハブ記事（総まとめ）をつくり、サテライト記事へつなぐ

といった形で、テーマ単位の“ナレッジの束”として整理することが、LLMO時代のオウンドメディアでは重要です。

Q5. 記事を生成AIに書かせても大丈夫ですか？どこまで任せていいのでしょう？

A.結論としては、「下書きや骨組みづくりには使ってOK。ただし“中身のコア”は必ず自社で書く」というスタンスがおすすめです。

AIに任せてよい例

• 構成案や見出し案のたたき台

• 既存テキストの要約・リライト

• 用語の整理や、言い回しの調整

必ず人がやるべき部分

• 自社の実績・数字・ノウハウなど“一次情報”を書く

• 内容の正確性チェック（誤情報がないか）

• トーン＆マナーがブランドに合っているかの確認

• 「どのテーマを深掘りするか」の意思決定

LLMO時代ほど、「どこまでAIに任せて、どこから人が責任を持つか」 を決めておくことが重要です。
社内で簡単な「AIライティングガイドライン」を作って運用ルールにしておくと、担当者が変わっても品質を保ちやすくなります。