「AI検索で自社について調べても、ほとんど出てこない」「生成AIに自社のサービスについて聞いても、内容が正しく伝わっていない気がする」

Google検索ではAIによる概要（AI Overviews）やAIモード（AI Mode）などの生成AI機能が提供され、Google Analytics 4（GA4）でも2026年5月から、ChatGPT、Gemini、Claudeなど認識済みのAIアシスタントからの流入を「AI アシスタント」チャネルとして確認できるようになりました。企業のWeb担当者にとって、「検索結果で上位に出るか」だけではなく、生成AIを含む検索体験の中で、自社の情報が見つけられ、Webサイトへの接点につながっているかという視点も重要になっています。

一方で、「AI検索対策には特別なSEOが必要」「構造化データを入れればAIに引用されやすくなる」「llms.txtを置けばよい」といった情報も増えています。

Googleは2026年5月に、Google検索の生成AI機能向けにWebサイトを最適化するための公式ガイドを公開し、その後も内容を更新しています。その中で、生成AI機能でも従来のSEOの基本が引き続き重要であり、AEOやGEOと呼ばれる取り組みについても、Google検索の立場では「検索体験を最適化すること」であり、引き続きSEOだと説明しています。

この記事では、AI検索で自社やサービスが見つかりにくいと感じたときに、企業サイトで確認したいポイントを6つに整理します。AIO・GEO・LLMOといった言葉だけに振り回されず、実際のWebサイトで何を見直せばよいのかを実務の視点から解説します。

※本記事は2026年9月時点のGoogle検索セントラル、Search Console、Google Analyticsの公式情報を基にしています。本記事では「AI検索」を広義の表現として使用していますが、Google検索の生成AI機能と、ChatGPTなど他社の生成AIサービスでは仕組み・情報取得方法・表示ロジックが異なります。Googleの仕様を他社サービスへそのまま一般化せず、共通するWebサイト側の基礎とGoogle固有の仕様を分けて説明します。

参考：Google公式「Google 検索の生成 AI 向けに最適化するための新しいリソース」「Google アナリティクスの新機能」

AI検索で見つかりやすいWebサイトにするための6つの確認ポイント

この6つは、それぞれ独立した施策ではありません。検索エンジンがページを見つけられ、そのページの内容や企業との関係を理解し、ユーザーにとって価値のある情報があり、その結果を計測して改善する、という一続きの流れとして考えることが重要です。

1．まず、検索エンジンが見つけられる状態になっているか

AI検索への対応を考える前に、最初に確認したいのがクロールとインデックスです。

Googleは、Google検索の生成AI機能に表示されるための技術的な前提として、ページがGoogle検索にインデックスされ、検索結果でスニペットを表示できる状態であることを挙げています。さらに2026年8月31日からは、Search Consoleの「検索の生成 AI」設定が世界展開され、サイトをGoogle検索の生成AI機能に含めるか、除外するかを管理できるようになっています。Googleは「含める」をすべてのプロパティの基準となるデフォルト設定としていますが、子プロパティでは親プロパティの設定を継承する場合があります。

つまり、どれだけ内容を充実させても、robots.txtやnoindexの設定、正規URLの問題、JavaScriptの実装、サイト構造上の孤立などによってGoogleがページを適切に取得・認識できなければ、AI検索以前の段階で問題になります。また、Search Console側で生成AI機能からサイトを除外していれば、Google検索の生成AI機能にはリンクやコンテンツが表示されません。

なお、要件を満たしたからといって、クロール・インデックス・表示が保証されるわけではありません。「AIに出ない」と感じたときほど、まずは特別なAI施策へ走るのではなく、Search Consoleなどで対象ページが検索可能な状態か、生成AI機能への参加設定がどうなっているかを確認するのが基本です。

参考：Google公式「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」「検索の生成 AI 設定」

2．企業・サービス・人物の情報が曖昧になっていないか

次に確認したいのが、「この会社は何者なのか」「どのようなサービスを提供しているのか」「誰が情報を発信しているのか」が、Webサイト全体で明確になっているかです。

企業サイトでは、トップページ、会社概要、サービスページ、実績、コラム、執筆者プロフィールなどに情報が分散します。その内容にズレがあると、人にとっても検索エンジンにとっても理解しにくいサイトになります。

例えば、会社名の正式表記がページによって違う、サービス名の呼び方が統一されていない、誰が記事を書いたのか分からない、会社概要にはある専門領域がサービスページでは説明されていない、といった状態です。

AI検索対策というと「AI向けの文章を書く」ことに目が向きがちですが、その前にWebサイト上の事実情報を一貫させることが重要です。これは「会社情報をそろえればAIに必ず出る」という意味ではありません。ユーザーが運営主体やサービス内容を判断しやすくし、検索エンジンへ正確な情報を伝えるための基礎を整える、という考え方です。

店舗や地域ビジネスであればGoogle ビジネス プロフィール、ECや商品情報を扱う場合はMerchant Centerなど、Webサイト外の公式情報も必要に応じて整えます。Googleの生成AI検索向けガイドでも、地域ビジネスや商品情報について、こうした公式サービスの活用が案内されています。

参考：Google公式「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」「組織（Organization）の構造化データ」「記事（Article）の構造化データ」

3．自社にしか出せない一次情報・専門性があるか

Googleの生成AI検索向け公式ガイドでは、ありふれた情報の寄せ集めではなく、独自の視点や経験があり、ユーザーにとって価値のあるコンテンツを作ることを特に重視しています。Googleは、こうした独自性のあるコンテンツが、長期的には生成AI検索での存在感にも大きく関わり得ると説明しています。

これは、検索キーワードを多く入れることでも、AIが読みやすそうな文章へ機械的に書き換えることでもありません。

企業サイトであれば、実際の支援事例、現場で起きた課題、判断の基準、独自調査、担当者の知見、製品・サービスを作った背景、顧客からよく受ける質問など、その会社だからこそ出せる情報が重要になります。

他社サイトや生成AIの回答を要約しただけの記事を大量に増やすより、実務経験に基づく具体的な情報を一つずつ積み重ねる方が、人にも検索にも意味のあるコンテンツになります。

参考：Google公式「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成」

4．ページ構造と内部リンクで、情報同士の関係が伝わっているか

良い情報があっても、サイト内でバラバラに存在しているだけでは、その価値を十分に伝えにくくなります。

例えば、コラムで専門的な内容を詳しく説明しているのに、そのテーマに対応するサービスページへのリンクがない。サービスページに実績が書かれているのに、詳細な事例へ移動できない。執筆者の専門性があるのに、記事からプロフィールへつながっていない。

こうした状態では、人も情報の関係を理解しにくくなります。

Googleの公式ガイドでも、読みやすい段落やセクション、分かりやすい見出しでコンテンツを整理することが推奨されています。また、Googleは内部リンクについて、ユーザーとGoogleがサイトの内容を把握しやすくなり、別のページを見つけやすくなると説明しています。

AI検索だから特別な「細切れ文章」にする必要はありません。人が読みやすく、重要なページ同士が意味のあるリンクでつながり、情報の関係を追いやすい構造を作ることが基本です。

参考：Google公式「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」「Google のリンクに関するベスト プラクティス」

5．構造化データは「AIに出す魔法」ではなく、事実を明示するために使う

構造化データは、ページや組織についての情報を、機械が扱いやすい標準化された形式で伝えるための仕組みです。

例えば、企業情報にはOrganization、記事にはArticleやBlogPostingを使い、記事のauthorとして執筆者をPersonで表現するなど、ページ上に存在する情報を適切な型で記述できます。これにより、企業名、URL、ロゴ、著者、公開日などの情報を機械が扱いやすい形で明示できます。

ただし、ここは誤解しやすいところです。Googleは、生成AI検索に表示されるために構造化データは必須ではなく、AI検索専用のschema.orgマークアップも必要ないと明記しています。その一方で、構造化データはGoogle検索のリッチリザルトなどに対応するためのSEO施策として、引き続き利用が推奨されています。

つまり、「JSON-LDをたくさん入れればAIに出やすくなる」と考えるのは適切ではありません。

したがって、構造化データの目的を「AIに出すこと」だけに置くのではなく、ページ上に実際に存在する事実や関係性を、標準化された形式で正確に記述することが重要です。見えている本文と矛盾する情報や、実態のない情報を追加するのではなく、可視コンテンツと一致した正確なデータを設計します。

参考：Google公式「Google検索の生成AI機能向け最適化ガイド」「Organization構造化データ」「Article構造化データ」「構造化データに関する一般的なガイドライン」

6．「出た・出ない」だけで判断せず、表示・流入・成果を計測する

AI検索の確認では、自社名をAIに入力して「出た」「出なかった」だけで評価しないことも重要です。

生成AIの回答は、質問の仕方、文脈、タイミング、サービスによって変わるため、1回の回答だけでWebサイトの状態を判断することはできません。

Googleは2026年6月にSearch Consoleの「生成 AI パフォーマンス レポート（検索）」を発表し、2026年8月31日付けで世界中のウェブサイトへの展開を案内しています。このレポートでは、Google検索のAIによる概要とAIモードにおいて、サイトへのリンクが表示されたインプレッション数を確認でき、ページ、国、日付、デバイスなどの単位で分析できます。

ここで専用レポートに表示される中心指標は、Google検索の生成AI機能におけるリンクのインプレッション数です。AI回答の中で自社名が何回言及されたかを網羅的に測るレポートではありません。また、公式ヘルプではこの専用レポートの指標としてインプレッション数が案内されています。十分なインプレッションがない場合などには、レポートが表示されないこともあります。

一方、GA4では、認識済みのAIアシスタントからWebサイトへ流入したトラフィックを「AI アシスタント」チャネルとして確認できます。ChatGPT、Gemini、Claudeなどからの流入が対象となり、Google検索のAIによる概要とAIモードはこの「AI アシスタント」チャネルには含まれません。

つまり、Google検索の生成AI機能での「表示機会」はSearch Console、認識済みAIアシスタント経由の「サイト流入とその後の行動」はGA4というように、データの意味を分けて見る必要があります。大切なのは、「AIに名前が出たか」だけではなく、表示・流入・サイト内行動・問い合わせなどを、それぞれ確認できる範囲でつないで評価することです。

参考：Google公式「生成 AI パフォーマンス レポート（検索）」「Google アナリティクスのデフォルト チャネル グループ」

GA4の基本的な見方については、前回のコラムで詳しく解説しています。「Google Analytics 4（GA4）で何を見るべき？Webサイト改善につなげる7つの確認ポイント」

AIO・AEO・GEO・LLMOとSEOは、別々に考えすぎない

AI検索が広がるにつれて、AIO、AEO、GEO、LLMOなど、さまざまな言葉が使われるようになりました。

これらは業界で使われている呼称で、定義や対象範囲が統一されているわけではありません。また、Googleが公式ガイドで明示的に取り上げているのはAEOとGEOです。Google検索の観点では、生成AI検索への最適化も検索体験を最適化することであり、引き続きSEOだと説明しています。

そのため、従来のSEOを捨てて「AI専用施策」へ切り替えるというより、従来のSEO、コンテンツ、情報設計、技術基盤、構造化データを今の検索体験に合わせて見直すと考える方が実務的です。

AI検索のために、無理にやらなくてよいこともある

AI検索への関心が高まるほど、「今すぐ新しい対策をしなければ」と感じやすくなります。しかし、Googleの公式ガイドでは、生成AI検索のために不要な対応も明確に示されています。

新しい技術に対応することは必要ですが、対策そのものが目的になってしまうと、本来のWebサイトの役割から外れてしまいます。

参考：Google公式「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」

社内で確認するときは、「AIに出るか」よりこの順番で見る

この順番で確認すると、「AIに出ないから何か特殊なタグを入れよう」という対症療法ではなく、Webサイト全体のどこに改善余地があるのかを整理しやすくなります。

よくある質問

SEOとAIO・GEOは別々に対策した方がよいですか？

完全に別物として切り離す必要はありません。少なくともGoogle検索については、Google自身が生成AI検索でも従来のSEOの基本が引き続き重要だと説明しています。AIO・GEOなどの観点を取り入れる場合も、クロール、インデックス、ユーザーに役立つ独自情報、明確なサイト構造など、従来のSEOの基盤をまず整えることが重要です。

Search ConsoleでAI検索での表示状況を確認できますか？

Google検索のAIによる概要とAIモードについては、一定範囲で確認できます。2026年に追加された「生成 AI パフォーマンス レポート（検索）」では、サイトへのリンクが表示されたインプレッション数を、ページ・国・日付・デバイスなどで確認できます。ただし、これはGoogle検索の生成AI機能におけるリンク表示のレポートであり、ChatGPTなど他社サービスでの言及回数を測るものではありません。

llms.txtは設置した方がよいですか？

Google検索への表示を目的とするだけであれば、必須ではありません。Googleは、llms.txtをGoogle検索では使用せず、可視性やランキングにプラスにもマイナスにも影響しないと明記しています。ただし、別のサービスやシステムがllms.txtを利用する場合に、それらのために維持すること自体は問題ありません。

構造化データを入れれば、AI検索に表示されやすくなりますか？

構造化データを入れたことだけで、生成AI検索への表示が保証されるわけではありません。Googleは、生成AI検索に構造化データは必須ではなく、専用のschema.orgマークアップも必要ないとしています。構造化データは、ページ上の事実や関係性を正確に伝えるために使うものと考えるのが適切です。

生成AIを使って記事を作るとSEOやAI検索で不利になりますか？

生成AIを使ったこと自体で一律に不利になるわけではありません。Googleは、生成AIツールを使っていても、検索の基本事項やスパムポリシーを満たしていることが重要だとしています。一方、ユーザーへの価値を加えず、検索順位や生成AI応答を操作することを主目的に大量のページを生成する行為は、スパムポリシーに抵触する可能性があります。AIを下書きや整理に使う場合でも、事実確認や自社ならではの経験・知見の追加は欠かせません。

参考：Google公式「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」

自社名を生成AIに聞いて出てこなければ、対策が失敗しているのでしょうか？

1回の回答だけで判断することはできません。生成AIの回答は、質問内容、文脈、サービス、タイミングなどによって変わります。特定の回答に出ることだけを目標にせず、検索可能な状態、情報の正確性、独自コンテンツ、実際の流入や問い合わせまで含めて評価することが重要です。

まとめ｜AI検索対策の本質は、「正しく見つけられ、正しく理解されるWebサイト」を作ること

AI検索が広がったことで、Webサイトに求められることがすべて別物になったわけではありません。

• 検索エンジンがページを見つけられる
• 企業・サービス・人物の情報が明確である
• 自社にしかない一次情報や専門性がある
• ページ同士の関係が整理されている
• 必要に応じて構造化データで事実を正確に補足する
• 表示・流入・成果を計測して改善する

こうした基本を一つずつ整えることが、通常の検索だけでなく、生成AIを含む新しい検索体験にも対応できるWebサイトにつながります。

AIだけに向けたWebサイトを作るのではなく、人が理解しやすく、検索エンジンが発見・処理しやすく、企業の事実と価値を確認できる状態を作る。その積み重ねが、生成AIを含む現在の検索体験へ対応するための基本です。

AI検索を見据えたWebサイトの情報設計を相談したい方へ

AI検索への対応は、構造化データだけ、SEOだけ、コンテンツだけを個別に改善すれば終わるものではありません。

ニューズコムでは、Web制作・運用保守において、サイト構造、コンテンツ、SEO、アクセス解析、構造化データなどを含め、Webサイト全体を横断して改善を支援しています。AI検索での表示を保証するものではありませんが、現在の技術基盤・情報設計・コンテンツ・計測環境を確認し、改善すべき箇所を整理できます。

「自社の情報が検索やAIにどう認識されているのか分からない」「構造化データをどこまで整えるべきか判断できない」「既存サイトをAI検索時代に合わせて見直したい」といった場合は、現在のWebサイトの状態から整理することができます。