AI検索の時代にSEOとは別にやっておくべき対策は？SEOとの差分9項目と実装手順

AI検索時代のSEO外対策は、LLMOおよびGEO対策です。LLMOは生成AIの回答に自社が引用・言及されるようにサイトと情報環境を整える最適化手法、GEOは生成エンジン上での露出を設計する考え方を指し、実務上はほぼ同じ施策群を指します。

両者はSEOの置き換えではなく、SEOの上に積む追加工程です。当社が30ジャンル・897クエリを調べたLLMO傾向分析レポートでは、日本語Google検索でのAI Overview平均出現率は86.5%でした。検索順位を守っていても、回答の中に自社が出てこなければ比較の土俵に上がりません。

本記事では、SEOで自動的にカバーされる範囲と、そうではない範囲を工程ごとに切り分け、追加でやるべき9項目とその実装手順を解説します。

1. AI検索時代にSEOとは別にやるべき対策は何か

SEOとは別に必要なのはLLMO対策とGEO対策です。検索結果の順位ではなく、AIの回答文の中に載ることを目的とします。

SEOは検索エンジンの結果一覧で上位に表示されることを目指します。これに対してLLMOとGEOは、ChatGPTやGoogleのAI Overviewが生成する回答そのものに、自社の名前と情報が含まれる状態を目指します。ゴールが「クリックされる場所」から「読まれる文章の中身」に移るため、必要な作業も一部入れ替わります。

1-1. LLMO・GEO・AIO・AEOの関係を整理する

呼び名が複数あるため、社内で言葉が食い違うことがあります。実務では次のように整理すると混乱しません。

4つの用語で施策の中身に大きな差はありません。本記事ではLLMO/GEOと表記します。なおLLMOは最適化手法の名称であり、検索を行う主体はLLM側です。LLMOそのものが検索や入力を行うかのような書き方は誤用にあたるため、社内資料でも注意してください。用語そのものの詳細はLLMOの意味と仕組みを解説した記事とGEO対策の実践5施策にまとめています。

1-2. なぜSEOだけでは足りなくなったのか

理由は、検索結果ページの上半分がAIの回答に置き換わったためです。

当社が2026年7月25日から8月3日に30ジャンル・897クエリを調査したところ、AI Overviewの平均出現率は86.5%でした。ジャンル別では士業・SaaS・リフォームが96.7%で最も高く、最も低い美容室でも66.7%です。同じ調査から、ゼロクリック率は推定59.0%、検索結果1位のCTRは推定13.7%（従来目安28.4%）と算出しています。

ここで起きているのは順位の下落ではありません。順位はそのままで、順位の価値が下がっています。SEOの評価指標を見ているかぎり異常は検知できず、問い合わせ数だけが静かに減っていきます。この構造はLLMOと従来型SEOの違いをまとめた記事でも業種別に整理しています。

実際の場面を想像してください。BtoBの担当者が「勤怠管理システム 中小企業向け おすすめ」と検索する代わりに、AIに「従業員50名、シフト制、給与ソフト連携ありで使える勤怠管理システムを3つ、料金つきで教えて」と聞く。AIは3社を理由付きで挙げ、担当者はその3社の名前だけを持って稟議に進みます。挙がらなかった会社は、比較検討すらされていません。

2. SEO対策とLLMO/GEO対策は何が違うのか

目的・評価単位・オフサイトの3点が異なります。特に差が大きいのは、インデックス戦略、構造化データ、オフサイト施策です。

工程ごとに並べると、どこが従来のSEOで足りていて、どこが足りていないかが見えます。

2-1. インデックス戦略の違い

最大の違いは、相手が1種類ではないことです。

従来のSEOでは、robots.txtでGooglebotを許可し、サイトマップを送れば土台は整いました。AI検索では、事業者ごとに、さらに用途ごとにクローラが分かれています。ここを混同すると、意図せず露出を止めてしまいます。

OpenAIは公開ドキュメントで、検索用・学習用・ユーザー起点の3つを別のユーザーエージェントとして案内しています。つまり、学習利用を避けたいという理由でGPTBotを拒否しても、OAI-SearchBotを許可していればChatGPTの検索結果には載りうるということです。逆に、AIへの学習を止めるつもりで一括拒否を書くと、検索側の露出まで失います。robots.txtの一行が売上導線を切る可能性があるため、AI関連のクローラは用途を確認したうえで個別に指定してください。

もう1点、レンダリングの前提が違います。AIクローラの多くはJavaScriptの実行を前提としていません。主要な情報がクライアント側の描画に依存しているサイトは、AI側から見ると空のページに近くなります。価格、対応エリア、サービス内容といった判断材料は、HTMLの初期表示に含めておく必要があります。技術面の要件はLLMO対応のホームページ制作で要求すべき技術要件に整理しています。

なお、llms.txtの設置を勧める情報が増えていますが、2026年9月時点で主要なAI検索が公式に参照を表明した仕様ではなく、引用の増加を示す確かなデータもありません。設置コストは低いので置いても実害はありませんが、優先順位は低い施策として扱うのが妥当です。

2-2. 構造化データの違い

SEOでは、構造化データはリッチリザルトを獲得するための手段でした。対象のスキーマは限られ、リッチリザルトが表示されないタイプは後回しにされがちでした。

LLMO/GEOでは目的が変わります。狙いは、自社が何者で、どんな属性を持つ事業者なのかを、機械が誤解しない形で書き出すことです。表示上のメリットがなくても、意味を確定させるために書きます。

優先度の高い順に挙げると次のとおりです。

1. Organization：正式名称、所在地、電話番号、sameAsでの公式SNS・登記情報の紐づけ。同名企業との混同を防ぐ土台になる

2. Article と author（Person）：誰が書いたかを人物のエンティティとして立てる。組織名だけでは経歴や専門性が結びつかない

3. FAQPage：質問と回答の対応が明示されるため、AIが最も抽出しやすい

4. Product / Service / Offer：価格、提供条件、対応範囲。属性で絞り込まれる質問に答えるための材料になる

5. BreadcrumbList：サイト内での位置づけ。何の一部なのかを伝える

6. Dataset：自社調査を公開している場合。引用条件をライセンス欄に明記する

構造化データを入れれば引用されるわけではありません。本文に書かれていない内容をスキーマにだけ書くのは逆効果です。本文とスキーマの記述を一致させたうえで、機械可読性を上げる作業だと考えてください。

2-3. オフサイト施策の違い

SEOのオフサイト施策は被リンクの獲得が中心でした。LLMO/GEOでは、リンクの有無を問わない「言及」が効きます。

当社調査で引用元ドメインを集計すると、1位はyoutube.com（826回）、2位はmoneyforward.com（76回）、3位はnote.com（73回）でした。自社ドメイン以外の場所に置かれた情報が、AIの回答の材料として大量に使われています。

そのため、次の3つが自社サイトの改修と並ぶ優先度を持ちます。

• 第三者の比較記事・ランキング記事への掲載：AIがサービス比較の質問に答えるとき、第三者が書いた比較記事を参照する傾向があります。そこに載っていない事業者は、候補として挙がりません

• 口コミとレビューの整備：評価の根拠として参照されます。件数だけでなく、どんな属性が語られているかが重要です

• SNSと動画：youtube.comの引用回数が示すとおり、自社サイト外の面が回答に入り込みます。詳細はLLMOとSNSの関係を扱った記事を参照してください

被リンク営業と違い、ここで効くのは「事実として言及される状態」をつくることです。誇張した表現ではなく、価格や実績のように第三者が引用しやすい事実を、外部に置いておく発想に切り替えます。

3. SEOと重複しない「差分」は9項目

SEOをきちんとやっている企業が追加で着手すべき項目は9つです。うち3つは当日着手できます。

すでにSEOに取り組んでいる場合、作業の一部は資産として流用できます。重複を除き、差分だけを抜き出すと次のようになります。

補足すると、1のクエリ再定義がすべての起点です。SEOのキーワードリストは単語の組み合わせで作られていますが、AIに入力されるのは条件つきの文章です。「新宿 税理士」ではなく「新宿で創業3年目の法人、freee対応、月額3万円以内で相談できる税理士」といった形になります。この違いを反映しないまま記事を増やしても、AIが探している属性が本文に存在しないため引用されません。クエリの分類方法はLLMOで狙うべきクエリの4分類で詳しく扱っています。

2と3は今日から着手できます。既存記事の見出し直下に40字から60字の直接回答を置き、サービスページに価格と適用条件を書き足すだけです。作業量のわりに効果が出やすい部分です。

4. 90日でやることの手順

計測、直接回答の追加、技術要件の整備、外部面の確保、評価の順に進めます。いきなり記事を量産しないでください。

手順1：現状を測る（1週目）

自社が実際にどう扱われているかを確認します。主要な質問を20問程度用意し、ChatGPTやGoogleのAI Overviewに入力して、自社が挙がるか、競合が誰か、どのページが参照されているかを記録します。ここを飛ばすと、後で効果があったのかどうか判断できません。

手順2：クエリを設計する（1週目から2週目）

営業やカスタマーサポートに寄せられる質問を棚卸しし、AIに入力される文章の形に書き直します。指名質問、比較質問、条件つき質問、課題起点の質問の4種類を、それぞれ最低5問ずつ用意すると偏りません。

手順3：技術要件を整える（2週目から4週目）

robots.txtでAI関連クローラを用途別に確認し、必要な許可を出します。主要な情報がHTMLに含まれているかを確認し、含まれていなければサーバー側での出力に変更します。構造化データはOrganizationとArticle、FAQPageから着手します。

手順4：既存ページに直接回答と属性を追加する（3週目から8週目）

新規記事より先に、すでに順位のあるページを直します。見出しの直下に結論を置き、価格・条件・対応範囲・実績を数値と単位つきで書き加えます。更新日の明示も忘れないでください。

手順5：外部の面を確保する（4週目から12週目）

AIが参照している比較記事を特定し、未掲載であれば掲載を打診します。口コミの状況を確認し、手薄な媒体を補います。自社調査など、AIが生成できない一次情報を1本公開できると、引用の起点になります。

手順6：再計測して評価する（12週目）

手順1と同じ質問で計測し直します。ここで見るのは順位ではなく、自社が挙がった割合の変化です。当社観測では、改善傾向の確認に約3か月、投資判断に足る評価には約6か月かかります。1か月で判断しないでください。

5. SEOのKPIでは何が測れないのか

順位と表示回数では、AIの回答に載ったかどうかがわかりません。言及率、引用率、引用シェアの3指標を追加します。

指標の定義を揃えておきます。

• 言及率：一定の質問群のうち、AIの回答に自社名が登場した割合

• 引用率：AIが回答の根拠として自社のURLを提示した割合

• 引用シェア：AIが参照した情報源全体のうち、自社ドメインが占める割合

• 回答の内容：自社がどう説明されているか。誤情報やネガティブな文脈が含まれていないか

計測で注意すべき点が1つあります。生成AIは同じ質問でも回答が毎回変わります。1回試して出なかったからといって、対策が効いていないとは言えません。同じ質問を複数回繰り返し、割合とブレ幅で記録しないと、誤差と本当の変化を区別できません。

当社が提供するLLMOチェキは、この計測を8つのAIエンジンに対して日次で自動実行し、競合との言及シェア比較、AI回答の引用元ドメインの分解、誤情報やネガティブ言及の検知までを行うツールです（当社提供）。月額29,800円（税別）から、初期費用0円で利用できます。計測を内製するか外部ツールを使うかの判断軸はLLMO対策ツールの選び方にまとめています。

6. よくある失敗5つ

多くは「SEOの延長で処理してしまう」ことから生じます。

1. 記事の量産から始める：クエリを設計せずに記事を増やしても、AIが探している属性が本文にないため引用されません。既存ページの改修が先です

2. 学習拒否のつもりで検索露出まで止める：robots.txtでAIクローラを一括拒否し、ChatGPTの検索結果から消えるケースがあります。用途別の指定が必要です

3. 構造化データだけを厚くする：本文に書かれていない内容をスキーマに書いても意味がありません。本文との一致が前提です

4. 1回の計測で判断する：回答は毎回変わります。複数回の実行と割合での記録がないと、施策の評価ができません

5. 自社サイトの中だけで完結させる：引用元の多くは外部ドメインです。第三者面を取りに行かないかぎり、露出の天井は低いままです

7. 費用と体制の目安

外部に依頼する場合の相場は、スポット診断で20万円から100万円、月額のコンサルティングで20万円から50万円です。

内訳の目安は次のとおりです。

体制面では、専任者を置ける企業は多くありません。現実的なのは、SEO担当者が業務の一部としてLLMO/GEOを兼務し、技術要件の部分だけ制作会社に投げる形です。ただし計測は自社に残してください。数字を外部に握られると、施策の妥当性を自社で検証できなくなります。

8. よくある質問（FAQ）

Q1. AI Overviewで引用されるにはどうすればよいですか？

まず、Googleのインデックスに入っていることが前提です。そのうえで、質問に対する結論を見出しの直下に単独で成立する形で置き、価格や条件などの属性を本文に明記します。AI Overviewの参照はGoogleのインデックスに依存するため、SEOの土台がないまま引用だけを狙うことはできません。なおGoogle-Extendedは主にGeminiなどでの利用を制御する設定であり、AI Overviewでの表示可否とは別枠として案内されています。

Q2. LLMO対策とは何ですか？

LLMO（Large Language Model Optimization）対策とは、生成AIが回答を作る際に自社の情報が引用・言及されるよう、サイトの構造・記述・外部の情報環境を整える取り組みです。SEOがキーワードとの一致を軸にするのに対し、LLMOは質問の意図と属性の一致を軸にします。具体的な施策はLLMO対策の5つの重点施策にまとめています。

Q3. SEOをやめてLLMO/GEOに切り替えるべきですか？

切り替えるものではありません。AI Overviewの参照元はGoogleのインデックスに依存しており、ChatGPTの検索機能もWeb上のページを探して回答を作ります。インデックスされない、内容が薄いといった状態では、そもそも引用の候補に入りません。SEOは土台として維持したうえで、差分を追加する形が適切です。

Q4. llms.txtは設置すべきですか？

2026年9月時点では、主要なAI検索が公式に参照を表明した仕様ではなく、引用の増加を示す確かなデータもありません。設置コストは低く実害もないため、置くこと自体は否定しませんが、本文の改善や構造化データの整備より優先すべき施策ではありません。

Q5. 構造化データを入れれば引用されますか？

それだけでは引用されません。構造化データは、本文に書かれた内容を機械が誤解しない形にする補助です。本文に存在しない情報をスキーマにだけ書くと、記述の不一致として扱われるリスクがあります。本文の改善と同時に進めてください。

Q6. 効果が出るまでどれくらいかかりますか？

当社観測では、改善傾向を確認できるまでに約3か月、投資判断に足る評価ができるまでに約6か月です。生成AIの回答は日々変動するため、短期の増減で判断せず、複数回の計測による割合の推移で見てください。

Q7. BtoCの小規模事業者にも必要ですか？

業種によって優先度が変わります。当社調査のジャンル別AI Overview出現率では、士業・SaaS・リフォームが96.7%、不動産が96.6%と高い一方、美容室は66.7%でした。出現率の高い業種ほど着手を急ぐ必要があります。自社の業種の数値はLLMO傾向分析レポートで確認できます。

Q8. 何から始めればよいですか？

現状の計測からです。主要な質問を20問用意し、自社が挙がるかどうかを記録してください。着手前の数値がないと、施策の効果を検証できません。URLを入力するだけの無料LLMO診断でも、現状の把握は始められます。

まとめ：SEOの上に、9項目を積む

AI検索の時代にSEOとは別にやっておくべき対策は、LLMO対策とGEO対策です。ただしSEOの置き換えではなく、SEO資産の上に積む追加工程だと捉えてください。

差分は9項目あり、そのうち直接回答の設置、属性の明記、AIクローラの用途別許可の3つは今日から着手できます。順序としては、計測、クエリ設計、技術要件、既存ページの改修、外部面の確保、再計測の流れが最短です。

最初にやるべきは、自社が実際にAIからどう扱われているかを確認することです。数字がない状態では、何を直すべきかも、直った後の変化も判断できません。

URLを入力するだけの無料LLMO診断で、現状の把握から始めてください。

調査概要

• 調査名：LLMO傾向分析レポート

• 調査主体：株式会社Itera（LLMOチェキ）

• 調査対象：30ジャンル・897クエリ（日本語Google検索）

• 調査期間：2026年7月25日から8月3日

• 実測値：AI Overview平均出現率86.5%、ジャンル別最高96.7%・最低66.7%、引用元ドメイン1位youtube.com（826回）

• 推定値：ゼロクリック率59.0%、CTR低下率51.9%、1位のCTR13.7%（従来目安28.4%）

本記事の調査データは、出典として「LLMOチェキ調べ（株式会社Itera）／ https://llmocheki.com/report/llmo-trend 」をご記載いただければ、 引用・転載自由です。