この記事は、SEO・LLMO対策への支援実績を持つHabinyのコンサルタントが、実際の支援データと成果事例をもとに執筆しています。
「AI SEO」という言葉は、2つの意味で使われています。AIを使ってSEO業務を効率化すること。そして、ChatGPTやGoogleのAI Overview（AIによる概要）などのAI検索で、自社の情報が回答に使われるよう最適化することです。どちらか一方だけに取り組むと、AIで記事を量産して独自性を失ったり、AI向けの「裏技」に時間を使って基本がおろそかになったりしがちです。本記事では2つの意味を整理したうえで、Googleの公式ガイドとHabinyの支援事例をもとに、問い合わせ・商談につなげるAI SEOの進め方を解説します。
💡この記事でわかること
- AI SEOの2つの意味（SEO業務へのAI活用／AI検索への最適化）と、従来のSEOとの違い
- 工程別に「AIに任せること・人がやるべきこと」の分担と、Googleが示すAI検索に選ばれるコンテンツの条件
- SEOで積み上げた記事がAI検索経由の問い合わせにつながった、不動産会社Tokyo & Internationalの支援事例
【AIに「選ばれる」企業へ。】
AI SEOとは？2つの意味と、いま取り組むべき理由
AI SEOとは、「SEO業務にAIを活用すること」と「AI検索で自社の情報が引用・紹介されるよう最適化すること」の2つを指す言葉です。前者は仕事の進め方の話、後者は集客の場が広がったことへの対応の話です。同じ言葉でも目的が違うため、まずは切り分けて考えます。
意味①：SEO業務へのAI活用
キーワード調査、競合分析、記事構成、下書き、リライト候補の抽出など、これまで人が手作業で行ってきたSEO業務に生成AIやAI搭載ツールを取り入れ、作業時間を短縮する取り組みです。目的は効率化であり、検索で評価される基準そのものが変わるわけではありません。
意味②：AI検索への最適化（AIO・LLMO・GEO）
GoogleのAI OverviewやAIモード、ChatGPT、GeminiなどのAIが生成する回答の中で、自社の社名・サービス・記事が引用元や推奨先として表示されるよう取り組むことです。呼び方は提唱者や企業によって異なり、主に次の3つが使われています。
呼び方 | 正式名称 | 主な意味 |
|---|---|---|
AIO | AI Optimization（AI最適化） | AI OverviewなどAI検索全般での露出を高める取り組み |
LLMO | Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化） | ChatGPTなど大規模言語モデルの回答で言及・引用されることを目指す取り組み |
GEO | Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化） | 生成AIによる回答全般での可視性を高める取り組み |
なおGoogleは、生成AI検索向けの最適化は「検索体験への最適化」であり、Google検索の観点ではSEOの一部だと説明しています。
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（AEO・GEOの位置づけ／2026年10月20日確認）
関連記事：LLMO対策とは？SEO・AIOとの違いや具体施策をわかりやすく解説
BtoB企業がいま取り組むべき理由
理由は、AI検索の回答がこれまでの検索評価の上に成り立っているからです。Googleによると、AI OverviewやAIモードはコアとなるランキングシステムを使ってインデックスから関連ページを取得し、その内容をもとに回答を生成します。また、1つの質問を関連する複数の質問に分けて検索する「クエリ・ファンアウト」という手法も使われます。
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（RAG・クエリ・ファンアウトの説明／2026年10月20日確認）
つまり、検索で評価されるコンテンツを持っている企業ほど、AIの回答にも使われやすい構造があります。反対に、SEOの土台がないままAI検索だけを狙っても成果は出にくいということです。BtoBでは、担当者がAIに「〇〇の支援会社の選び方」などを質問し、候補を絞り込んでから問い合わせるケースも出てきています。比較検討の早い段階で自社が候補に入るかどうかが、商談数を左右し始めています。
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従来のSEOとAI SEOの違い
従来のSEOとAI検索への最適化は、「どこで接点をつくるか」と「何で効果を測るか」が異なります。一方で、評価の土台となる要素はほぼ共通です。
観点 | 従来のSEO | AI検索への最適化 |
|---|---|---|
接点の場 | Googleなどの検索結果ページ | AI Overview・AIモード・ChatGPTなどの回答文 |
ユーザーの行動 | 検索結果からクリックしてサイトを訪問する | 回答の中で社名や情報に触れ、必要に応じて引用元を開く |
評価の土台 | 共通：独自性のある有用なコンテンツ、信頼できる情報源であること、クロール・インデックスされる技術的な状態 | |
主な指標 | 検索順位・表示回数・クリック数・流入数 | AI回答での言及・引用の有無、AI経由の流入、指名検索数 |
最終成果 | 共通：問い合わせ・資料請求・商談などの事業成果 |
ポイントは、指標が増えても最終成果は変わらないことです。順位やAIでの露出は途中の指標であり、問い合わせや商談につながっているかで判断します。
AI SEOで企業がつまずく4つの課題
課題① AIで記事を量産し、どこにでもある内容になる
生成AIを使えば記事の本数は簡単に増やせます。しかし、AIは既存の情報をもとに文章を作るため、何も手を加えなければ競合記事と同じような一般論になりやすいという構造的な問題があります。Googleは、価値を加えずに大量のページを生成することはスパムポリシー（大量生成コンテンツの不正使用）に違反する可能性があるとしています。
出典：Google 検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」（2026年10月20日確認）
課題② AI検索で自社がどう見えているか把握できていない
検索順位はツールで追えても、AIの回答で自社が紹介されているか、競合が代わりに推奨されていないかは、意識して確認しない限り見えません。現状がわからないまま施策を始めると、優先順位を決められず、効果の検証もできないという問題が起きます。
課題③ 流入やAIでの露出が、問い合わせにつながらない
AI検索で社名が出ても、引用された記事から問い合わせへの導線がなければ成果にはなりません。PVや露出の増加を目標にしてしまうと、記事は読まれているのに商談が増えない状態に陥ります。
課題④ ツールや外注に任せきりで、社内に知見が残らない
AIツールや外部パートナーに作業を丸ごと任せると、どのキーワードをなぜ狙うのか、どの情報が自社の強みなのかという判断が社内に蓄積されません。AI検索で評価される一次情報は社内にしかないため、社内の知見を引き出す仕組みが欠かせません。
関連記事：SEO内製化（インハウスSEO）とは？立ちはだかる壁と外注しながら社内にノウハウを蓄積する方法を解説
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SEO業務へのAI活用：工程別の分担と注意点
AIで作った記事はGoogleに評価されるのか
結論から言うと、AIを使うこと自体が問題になるわけではありません。Googleは生成AIをトピックの調査などに役立つものとしたうえで、ユーザーへの価値を加えずに大量のページを生成することを問題視しています。AIを使う場合も、検索の基本事項とスパムポリシーを満たす必要があります。
出典：Google 検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」（2026年10月20日確認）
判断基準はシンプルです。AIが作った文章に、自社にしかない情報や判断が加わっているかどうか。また、生成AIは事実と異なる内容をもっともらしく出力することがあるため、数値や固有名詞は必ず人が確認します。
工程別「AIに任せる／人がやる」分担表
工程 | AIに任せること | 人がやること |
|---|---|---|
キーワード調査 | 関連語の洗い出し、テーマごとのグルーピング案 | 発注検討・課題解決・一般向けに分け、事業成果に近い順に優先度を決める |
競合分析 | 上位記事の見出しの要約、扱っている論点の比較 | 自社が勝てる差別化ポイントを決める |
構成案 | 見出しのたたき台作成 | 検索意図の最終判断、一次情報や事例を入れる位置の決定 |
執筆 | 下書き、言い換え、要約 | 事例・自社データ・担当者の見解を加え、自社の言葉に直す |
ファクトチェック | 確認が必要な数値・固有名詞の洗い出し | 一次情報での裏取りと最終判断 |
リライト | 順位・クリック率データからの改善候補の抽出 | どの記事をどう直すかの方針決定 |
内部リンク・CTA | 関連記事の候補リスト作成 | どのサービスページ・問い合わせへ送るかの導線設計 |
AIは「作業」を、人は「判断」と「独自の情報」を担う、と分けると迷いません。
📌 Habinyマーケ担当者のコメント
自社メディアでの分析・構成案・下書き・翻訳・入稿や、支援現場での表現調整・チェックにAIを活用しています。
一方、検索意図との適合、公式情報との整合、読者に自然に伝わる表現は人が判断し、AIの出力をそのまま採用せず、各工程の確認と最終承認を人が担い、効率と品質を両立する考えです。
AI SEOツールの選び方
AI SEOツールは、用途によって大きく4種類に分かれます。
種類 | 主な用途 |
|---|---|
汎用の生成AIチャット | 構成のたたき台、下書き、要約、アイデア出し |
SEO分析ツールのAI機能 | キーワード調査、競合分析、順位データの分析 |
記事作成特化ツール | キーワードを入力して構成から本文までを生成 |
AI検索の可視性計測ツール | AIの回答で自社や競合がどの程度言及されているかの計測 |
選ぶときは、次の5点で判断します。
- どの工程の、何の作業を減らしたいのかが明確か
- 出力の根拠（参照元やデータ）を確認できるか
- Search Consoleなど自社の実データと組み合わせて使えるか
- 入力した社内情報の扱い（学習への利用有無など）が自社の規程に合うか
- 削減できる工数に対して費用が見合うか
なおGoogleは、Googleの内部指標を使っていると主張したり、上位表示を約束したりするサードパーティツールに注意するよう呼びかけています。外部ツールの数値は目安として扱い、公式の情報と照らし合わせて使いましょう。
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（サードパーティツールへの注意／2026年10月20日確認）
【SEOの成果を最大化するなら】
AI検索に選ばれるコンテンツの作り方
Googleは2026年に公開した生成AI検索向けのガイドで、AI検索での表示を高めるには従来のSEOのベストプラクティスが引き続き有効だと説明しています。ここでは、そのガイドの内容を実務に落とし込んで整理します。
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（2026年10月20日確認）https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
① 一般論ではない、自社にしかない情報を載せる
Googleが最も重視しているのが、ありふれていない（non-commodity）独自の内容です。ガイドでは、誰でも書ける一般的な情報の要約より、実体験や専門的な知見にもとづく独自の視点が役立つとしています。BtoBであれば、支援事例の数値、現場で使っている判断基準、顧客から多い質問とその回答などが該当します。
関連記事：一次情報とは？二次情報・三次情報との違いと成果につなげる集め方・使い方を徹底解説
② 読者にとってわかりやすい構成にする
段落や見出しで内容を整理し、読者が迷わず読み進められる構成にします。各見出しの冒頭で結論を示すのも、AIのためではなく読者が答えを早く見つけられるようにするためです。Googleは、AIのために文章を細かく分割したり、AI専用の書き方に書き換えたりする必要はないとしています。
③ 誰が、何を根拠に書いたかを示す
執筆者や監修者のプロフィール、運営会社の情報、数値の出典を明記し、信頼できる情報源であることを示します。専門性の高い領域では、資格を持つ専門家の監修が信頼性の裏づけになります。
④ インデックスされる技術的な状態を保つ
Google検索のAI機能に表示されるには、ページがインデックスされ、スニペット付きで表示できる状態であることが前提です。クロールを妨げていないか、重複ページが多くないか、スマートフォンで見やすいかといった技術面の基本を確認します。
Googleが「やらなくてよい」としている施策
AI検索向けの「裏技」として紹介される施策の中には、Google検索では効果がないと明言されているものもあります。
- llms.txtなどAI専用ファイルの作成：Google検索では使われていない（作成しても順位に悪影響も好影響もない）
- コンテンツの細かい分割（チャンク化）：必須ではなく、ページは読者に合わせて作ればよい
- AI向けの書き換え：AIは同義語や意図を理解できるため不要
- 不自然な言及（サイテーション）集め：期待するほどの効果はない
- 構造化データへの過度な注力：AI機能に必須ではない。ただしリッチリザルトのために使い続けるのはよい
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（Mythbustingの項／2026年10月20日確認）
ただし、これはGoogle検索についての見解です。ChatGPTなど他社のAIサービスがどの情報を参照するかは、各サービスの仕様によって異なります。とはいえ、独自の情報を持つ信頼できるページが評価されやすいという点は共通して押さえておくべき考え方です。
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AI SEOの実践ステップ
Step1：AI検索での現状を診断する
自社のサービス領域に関する質問を、ChatGPT・Gemini・GoogleのAIモードなどに投げ、回答を記録します。確認するのは、自社が言及されるか、代わりに紹介されている競合はどこか、どのページが引用されているかの3点です。あわせてSearch Consoleで、主要キーワードの表示回数と順位も確認します。
Step2：キーワードと「AIに投げられる質問」を設計する
キーワードは発注検討・課題解決・一般向けの3つに分け、事業成果に近いものから優先します。あわせて、見込み顧客がAIに投げそうな質問（例：「BtoB企業がSEOを外注するときの選び方は？」）を一覧にし、既存記事で答えられているかを確認します。ただし、質問の言い回しごとに別ページを作るのは避けます。Googleは、検索の言い回しごとに大量のページを作ることはスパムポリシー違反になり得るとしています。
Step3：一次情報を軸にコンテンツを作る・直す
新規記事を増やす前に、すでに一定の順位にある記事へ事例・数値・担当者の見解を追加するリライトから始めると、成果が出るまでの時間を短くできます。下書きや構成はAIで効率化し、独自の情報を加える部分に人の時間を使います。
Step4：技術面と問い合わせ導線を整える
重要ページがインデックスされているかを確認し、記事から関連するサービスページ・資料・問い合わせフォームへ進める導線を設けます。AI検索から訪れた読者を取りこぼさないためにも、記事テーマに合ったCTAを置くことが大切です。
Step5：事業成果までを段階的に計測する
段階 | 指標 | 確認方法の例 |
|---|---|---|
先行指標 | 表示回数・順位、AI回答での言及の有無 | Search Console、定期的なAIへの質問と記録 |
中間指標 | 検索・AI経由の流入、指名検索数、サービスページへの遷移 | Google アナリティクス、Search Console |
成果指標 | 問い合わせ・資料請求・商談数 | フォーム・CRMのデータ |
AI検索経由の接点はアクセス解析だけでは追いきれない場合があります。問い合わせフォームの「当社を知ったきっかけ」に「AI検索（ChatGPTなど）」の選択肢を加えておくと、成果への貢献を把握しやすくなります。Googleは、Search Consoleで生成AI機能でのパフォーマンスを確認できるレポートも案内しています。
出典：Google 検索セントラル「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」（Search Consoleでの計測／2026年10月20日確認）
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【実例】Tokyo & International：SEOで積み上げた記事がAI検索経由の問い合わせにつながった
世田谷で不動産売買を軸に事業を展開する株式会社Tokyo & Internationalは、紹介や一括査定サイトに依存した集客から脱却するため、Habinyとともにオウンドメディアでの自社集客に取り組みました。
課題 | ・WEB広告や一括査定サイトへの依存によるCPA悪化と、価格競争からの脱却が急務だった ・社内にSEOやデジタルマーケティングの知見がなく、記事を投稿しても成果につながらない状態が続いていた ・「離婚×不動産」など専門性の高いテーマでのコンテンツ制作ノウハウが不足していた |
|---|---|
施策 | ・地域・ライフイベント別キーワードに基づく記事コンテンツ制作 ・弁護士監修を取り入れた専門性の高いコンテンツの制作 ・既存記事のリライトと、CVR向上を目的とした問い合わせ導線の改善 ・数値計測環境の整備とデータにもとづくPDCA運用 |
成果 | ・月間アクティブユーザー数：2倍超（取り組み開始から約8ヶ月時点） ・オウンドメディア経由の売却相談：年1回→月1回ペースへ ・問い合わせページへの流入：2倍超 ・「世田谷区 家賃」1位、「桜新町 住みやすさ」4位など主要キーワードで上位表示 ・約8ヶ月で3件の成果を獲得。AI検索をきっかけにした問い合わせも発生 |
注目したいのは、AI検索経由の問い合わせが、AI専用の特別な施策ではなく、地域に根ざした記事と弁護士監修による専門性の積み上げから生まれている点です。同社代表の壹岐寅彦氏は、次のように話しています。
中には、「AIで検索したらTokyo&Internationalが出てきて、それを見て問い合わせをした」というお客さまもいらっしゃいました。SEOで積み上げてきたコンテンツが、AIによる情報提供の文脈でも評価されはじめているという手応えを感じています。（株式会社Tokyo&International 代表・壹岐氏）
SEOの基本と一次情報の発信が、そのままAI検索での評価にもつながる。本記事で解説してきた考え方を裏づける事例です。
【実績の記事はこちら】
8ヶ月で月間ユーザー2倍超。地域密着の不動産会社がオウンドメディアで変えた集客の仕組み
AI SEOに関するよくある質問
Q. AIで書いた記事はペナルティを受けますか？
A. AIを使うこと自体が理由で評価が下がるわけではありません。問題になるのは、ユーザーへの価値を加えずに大量のページを生成することです。AIで作った下書きに、自社の事例や判断などの独自の情報を加え、事実確認を行ったうえで公開しましょう。
Q. AI SEOとLLMO・AIO・GEOの違いは何ですか？
A. AI SEOは、SEO業務へのAI活用とAI検索への最適化の両方を含む広い言葉です。LLMO・AIO・GEOは、このうちAI検索への最適化を指す呼び方で、対象とするAIや提唱者によって使い分けられています。なおGoogleは、生成AI検索への最適化もSEOの一部だとしています。
Q. 効果が出るまでどのくらいかかりますか？
A. Habinyの支援では、記事公開から成果が見え始めるまで3〜6ヶ月程度を目安としています。AI検索での言及は、AIサービスごとに参照する情報や反映の仕組みが異なるため、一律の期間は示せません。まずは検索での評価を積み上げ、AI回答での言及状況を定期的に記録していくことをおすすめします。
Q. 内製と外注、どちらで進めるべきですか？
A. AI検索で評価される一次情報は社内にしかないため、完全な外注任せはおすすめしません。立ち上げ期は専門家の支援を受けて戦略と体制をつくり、AIを使った制作手順や更新マニュアルを整えながら、徐々に社内へノウハウを移していく進め方が現実的です。
関連記事：SEO内製化（インハウスSEO）とは？立ちはだかる壁と外注しながら社内にノウハウを蓄積する方法を解説
【AIに「選ばれる」企業へ。】
AI SEOは「AIに選ばれ、商談につながる」設計で進める
AI SEOには、AIでSEO業務を効率化する意味と、AI検索で自社が選ばれるよう最適化する意味があります。どちらにも共通するのは、AIはあくまで手段であり、評価の土台は「自社にしかない有用な情報」だということです。AIで作業を減らし、空いた時間を一次情報の発信と導線づくりに使う。そのうえで、順位やAIでの露出ではなく、問い合わせや商談につながったかで成果を判断しましょう。
Habinyでは、不動産・人材・旅行・ECなど複数業界のSEO支援で得た実データをもとに、SEOとLLMO・AIOを一体で設計し、事業成果につなげる支援を行っています。「AI検索で自社がどう見えているか知りたい」という段階からでも、お気軽にご相談ください。
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