Google検索にAI Overview（AIO）が本格導入され、企業のWebマーケティング担当者や経営者の間でオーガニックトラフィックが激減するのではないかという不安が広がっています。
AIによる要約でこの流入が失われるリスクは決して無視できません。従来のSEO手法が通用しない検索のパラダイムシフトがすでに始まっています。
しかし、この変化は脅威であると同時に、大きなチャンスでもあります。LLMO（大規模言語モデル最適化）という適切な戦略を確立することで、トラフィックの量ではなく質を最大化し、購買意欲の高いユーザーからの問い合わせを劇的に増やすことが可能になります。
この記事では、多くの企業様のWebマーケティングを支援しているスリードット株式会社のコンサルタントが、AIに信頼できる情報源として引用されるための具体的な技術的・戦略的ロードマップを解説します。E-E-A-Tの強化から購買意図別クエリ（Do/Buyクエリ）へのリソース集中、そしてコンテンツ構造化による引用獲得テクニックまで貴社のWebマーケティングをAI時代に最適化するための実践的な情報を説明します。
目次
Google AI Overview（旧SGE）とは？
Google AI Overview（AIO）は、複数のウェブサイトから情報を収集・分析し、検索クエリに対する回答を自然な文章でSERPの最上部に生成する機能です。
Google検索エンジンは、現在、従来のリンクベースの検索結果ページ（SERP）から、生成AIを活用した情報合成へと根本的な変革期を迎えています。この変革の中心となる機能が、かつてSearch Generative Experience（SGE）と呼ばれていたAI Overviewです。
AI Overviewの普及は、Webマーケティングをリード獲得の柱としている企業にとって看過できない経営課題です。AI Overviewは2024年5月に米国で導入された後、日本国内でも2024年8月から導入が開始・拡大しています。
もはやすでに現実として、迅速かつ戦略的な新しいSEO対策、すなわちLLMO（大規模言語モデル最適化）が求められています。
AI Overviewがもたらす検索プロセスの変化とは？
AI Overviewの登場はユーザーの検索行動を、従来の複数のリンクを辿る探索型から、AIが生成した回答を受け入れる受動型へと変質させます。
シンプルな情報（Knowクエリ）については、AIが簡潔な要約を提供することでユーザーの疑問を検索結果画面で完結させます。
従来は多くのサイトを巡回し、情報を収集・比較検討する必要がありました。ですが、AI Overviewの登場により、初期段階の情報収集の手間が大幅に削減されます。
この効率化によって、AIに引用された企業の情報が判断基準を一瞬にして形成してしまいかねません。
したがって、ポジティブで正確な自社情報をAIに引用させるLLMO戦略を展開することが、初期段階から競合優位性を確立し、リード獲得に繋げる上で不可欠となります。
AI Overviewが企業のマーケティングにもたらすリスクは？
AI Overviewがもたらす具体的なリスクを分析します。
オーガニック検索トラフィックの減少
AI Overviewが検索エンジンの結果ページ（SERP）の最上部、いわゆる「Position 0」に表示されるようになったことで従来のオーガニック検索結果は相対的下方に押しやられています。この変化は、これまで上位に表示されていたコンテンツのクリック率（CTR）に大きな影響を与えています。
AI Overview導入後に検索結果のクリック率には明らかな変化が生じており、特に情報キーワードを対象としたAhrefsの調査では、AI Overviewが出現した検索結果でオーガニックCTRが34.5%も減少したという結果が報告されています。
この事実は、上位表示に頼ってきたリード獲得パイプラインに対し、甚大な影響を及ぼす可能性を示唆しています。
特に、「〇〇とは？」のような単純な定義や事実を問うKnowクエリでは、AI Overviewがその場で回答を完結させてしまいます。そのため、ユーザーがサイトを訪問しないゼロクリック検索が激増します。
これらの初期段階のトラフィックをリード獲得の入口としてきた企業メディアは、この変化に対応できなければリードの供給源を根本から失うことになります。
コンバージョン（CV）への影響は？
オーガニック検索トラフィックの減少は、当然ながら問い合わせや資料請求といったコンバージョン（CV）の減少に直結します。
特にEC・サービス系企業やSaaS企業においては、顧客が検討段階で行う情報収集（製品比較、価格情報、使い方説明など）がAI Overview内で完結してしまう可能性が高まっています。これにより新規顧客の獲得経路が狭まり、結果として価格競争への巻き込まれリスクが増大します。
AI Overviewの回答に競合他社の情報ばかりが表示される事態は企業の脅威となります。AIが生成する客観的情報に自社が含まれていなければ検討リストから外れてしまい、事業成長に致命的な影響を及ぼしかねません。
トラフィック総量だけでなく、CVRの変化やリード獲得コスト（CPA）の効率化の視点からAI Overview対策の緊急性を認識することが重要です。
ハルシネーションのリスク
AI Overviewが提供する情報はWeb上のデータを解析・要約したものです。AIが誤った情報を学習したり、文脈を誤解したりする可能性はゼロではなく、誤情報（ハルシネーション）のリスクが存在します。
特に、顧客の経済的安定や安全に大きな影響を与える可能性のあるYMYL（Your Money or Your Life）領域のトピックを扱う場合、Googleは情報の正確性と信頼性を厳しく評価しています。それでも、ハルシネーションが発生する確率は0ではありません。
自社に関するネガティブな間違った情報がAI Overviewに表示される事態は、決して看過できるものではありません。
AI OverviewにおけるLLMO戦略を確立する方法は？
従来のSEOから脱却し、AIの生成回答内での引用獲得を目指すLLMO戦略の基本原則を解説します。
AI OverviewでのSEO戦略について、詳しくはこちらをご覧ください。
AI Overviewに引用されると検索1位より効果的？
AI Overviewはトラフィック減少のリスクを伴いますが、同時に新たな機会も生み出します。自社サイトがAIによって信頼できる情報源として引用された場合、検索結果ページの最上位という目立つ位置に表示されることになります。
これは従来の検索1位表示よりも高い権威性を持つと言えるでしょう。
AI Overviewが複数の情報源を合成する際、信頼性が高く、内容が整理され、簡潔な回答を提供しているコンテンツを優先的に引用します。
注目すべきは、「〇〇 比較」や「〇〇 方法」といった購買や実行に近いクエリ（Buy/Doクエリ）では、ユーザーがAI要約を読んだ後も、より詳細な情報や手順を求めて出典元をクリックする傾向が見られる点です。
Overviewによる引用獲得は、単にトラフィックを増やすだけでなく、GoogleのAIにその分野の信頼できる権威として認められたという強力なブランドシグナルを発信することに繋がります。
E-E-A-Tの再定義
Googleが重要視するE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）については、AIが生成できない「経験（Experience）」が決定的な差別化要因となります。
AI OverviewはWeb上の既存情報を要約できますが、以下のような一次情報を0から生成することはできません。
- 特定の製品を長期間使用した実体験
- 独自のノウハウに基づく成功事例
- 失敗談から得られた教訓
独自の視点や詳細な課題解決ステップを含めた成功事例をコンテンツに組み込みましょう。書き手の顔が見えるリアルな情報として優位性を確立します。
さらに、記事の末尾やプロフィールに、著者の詳細な経歴、資格、実績、および監修者情報を明確に記載し、情報の専門性と信頼性を担保することが不可欠です。これにより、AIは情報源の権威性を高く評価するようになります。
スキーママークアップ活用術
コンテンツの質は信頼性を築く上で不可欠ですが、コンテンツの内容をAIが正確かつ効率的に理解するための技術的な最適化（テクニカルLLMO）も同様に重要です。構造化データの実装は、本質的な信頼性をAIに翻訳して伝える指示書として機能します。
定番構造化データであるFAQPageスキーマをよくある質問セクションに適用することで、AIがQ&A形式の情報を理解しやすくなり、AI Overviewで引用される可能性が高まります。
また、HowToスキーマを手順やハウツーを解説するコンテンツに適用することで、ステップごとの手順を正確にAIに伝え、「やり方」系のDoクエリにおける引用獲得に貢献します
AI Overviewに好かれるコンテンツ構造化
AI Overviewによる引用を最大化するためには、コンテンツを結論先出しのフォーマットで設計する必要があります。ユーザーの質問を適切に見出しとして設定し、その直下で200字程度の簡潔な回答を提示することでAIがコンテンツ内の核心情報を抽出しやすくなります。
コンテンツの構造化は、E-E-A-Tが担保された上で実行されることで非線形的な相乗効果を生み出し、引用獲得の可能性を高めます。
Google AI Overviewに最適化されたコンテンツ作成方法について、詳しくはこちらをご覧ください。
被リンクを含めたサイト外部での施策も重要
AIがコンテンツの信頼性（Authority）を判断する上で、外部からの評価、すなわち被リンクは依然として重要なシグナルの一つです。
AI Overview時代においても、公的機関、研究機関、業界の権威ある専門メディア、および関連性の高い信頼できる企業サイトなどからの自然な質の高い被リンクを継続的に獲得することが不可欠です。
また、プレスリリース配信やSNS運用など外部のシグナルを通じて企業としての権威性を高める統合的な施策との融合が必要です。
AI Overviewの時代のクエリレベル別LLMOとは？
実行意図を持つDoクエリに対して独自のノウハウを活用する方法、購買フェーズの意思決定に関わるBuyクエリで競合に勝利するための比較コンテンツ設計を詳述します。さらに、AIの影響を受けにくい指名検索を最大化する施策についても掘り下げます。
KnowクエリからGo/Do/Buyクエリへのリソースシフト
AI Overviewの時代には、戦略的に選択と集中が重要です。AI Overview導入後は、Goクエリ、Doクエリ、Buyクエリの重要性が一様に高まります。
ですから、トラフィック効率の低いKnowクエリへの投資を最小限に抑え、コンバージョン（CV）に近い具体的な行動や購買意図を持つクエリ群にリソースを集中させるべきです。
このリソースシフトは、トラフィックの質的変容に対応するものです。AI Overviewがフィルタリングの役割を果たす結果、サイトに流入するトラフィックは、AIの要約を経た後で「より深く検討したい」「具体的な実行手順を知りたい」という高い実行意図を持っています。
そのため、結果としてCVRの向上が期待されます。
LLMO戦略のKPIは、総トラフィック量から、引用されたGo/Do/BuyクエリからのCV率へとシフトすべきです。
Doクエリ（実行意図）は手順と独自ノウハウによる引用獲得
Doクエリは、「○○する方法は？」「××の運用ガイド」などの具体的な課題解決や手順を求める実行フェーズのユーザーをターゲットとします。
この領域では、競合がまだ十分に回答していないニッチなロングテールキーワード、すなわち隙間質問を狙うことが効果的です。コンテンツ設計においては、独自のノウハウに基づいた実行手順を詳細に解説し、HowToスキーマを適切に実装します。
この戦略によりAIによる引用を獲得できれば、ユーザーはAI Overviewを見た後、実際の導入や運用に必要な具体的な手順を求めてサイトを訪問するでしょう。そのため、質の高いリード獲得に直結します。
Buyクエリ（購買意図）は比較検討をリードする独自データと評価
Buyクエリ（例：「○○ 比較」「支援会社 選び方」）は、購買フェーズの意思決定に関わるためマーケティングにおける重要領域です。
AI Overviewに選ばれ、ユーザーのクリックを誘発するBuyクエリ対応コンテンツを作成するためには、独自の評価基準に基づいた、公平性を保ちつつ自社の強みを際立たせる比較コンテンツを作成する必要があります。
ユーザーはAI Overviewで製品概要を理解した後も、最終的な意思決定のために信頼できる第三者（権威ある自社メディア）の詳細な意見を求めます。
このため、AIでは要約できない深い洞察（例：導入後のメンテナンスコスト、特定の業界への適合性）を提供し、購買意欲の高いユーザーの流入を最大化する必要があります。コンテンツ内のCTAを資料請求や無料相談といったコンバージョンに直結する形式に最適化しましょう。
Goクエリと指名検索の強化でブランド価値向上
AIアルゴリズムの影響を受けにくい安定的なトラフィック源として、指名検索（会社名やサービス名での検索）を最大化する戦略の価値が再認識されています。これは、特定情報や所在地を求めるGoクエリの重要性が高まることにも対応します。
SEOだけでなくSNS、広告、イベント、プレスリリース配信などでブランド価値を高め、ユーザーに直接名前で検索してもらうための施策を連動させましょう。これらの施策を通じて、企業としての認知度と権威性を高めることが、AI Overview時代におけるトラフィック基盤を強化します。
LLMOの効果測定とKPI設定
AI Overviewのアルゴリズムは継続的に変化するため、LLMO戦略を成功させるためには従来のKPIから脱却し、継続的な効果測定と戦略の柔軟な微調整が必須となります。
トラフィック総量の減少にパニックになるのではなく、トラフィックの質の変化を評価し、以下の新しいKPIに注力すべきです。
- AI Overviewにおける引用回数
- 特定Buy/DoクエリからのCVR変化
- 指名検索数の増加率
AI Overviewの指標計測方法について、詳しくはこちらをご覧ください。
まとめ
Google AI Overviewは、従来のトラフィックモデルを根本的に変えるでしょう。しかし、これは同時に、専門性、信頼性、独自の知見を持つ企業が市場での優位性を確立する差別化の機会でもあります。
トラフィック総量の減少に惑わされることなく、購買意欲の高いGo/Do/Buyクエリからのリード獲得効率を最大化するLLMO戦略を迅速に実行することが今後の事業成長の鍵となります。
貴社の既存コンテンツ資産をAI時代に適応させ、リードパイプラインの安定化と最大化を実現するためには、この記事で提示した戦略的なロードマップを具体的な実行プランに落とし込むことが不可欠です。
当社は、貴社のビジネスモデルに合わせたLLMO戦略の立案から実行支援まで、総合的なサービスを提供しています。この機会をリスクではなく推進力に変えるためにも、ぜひ一度、個別のご相談をご検討ください。
よくある質問
AI Overview導入で、本当にオーガニックトラフィックは激減するのでしょうか？
シンプルなKnowクエリではサイトへの流入減少が確認されており、トラフィック総量は減少する可能性があります。
しかし、比較検討や実行手順といった購買意図の高いクエリでAIに引用されれば、流入するトラフィックの質が高まり、結果としてCVR（コンバージョン率）は向上する可能性が高いです。LLMO戦略は、量より質へのシフトを目的とします。
AI Overview対策で、最も時間とリソースを割くべき最優先事項は何でしょうか？
最優先はE-E-A-T、特に経験（Experience）の圧倒的な強化です。
AI Overviewが生成できない独自の成功事例、実体験、失敗談といった一次情報がAI生成コンテンツとの決定的な差別化要因になります。次に、FAQPageやHowToスキーマを導入し、AI Overviewに情報を正しく伝える技術的対応が不可欠です。
LLMOは、従来のSEOと何が違うのでしょうか？
従来のSEOが検索結果の1位（Position 1）獲得を目指したのに対し、LLMOはAIが生成する回答内での引用獲得を目指す点です。
これは、トラフィック総量にこだわるのではなく、より質の高いリードを得るための戦略転換を意味します。そのため、コンテンツの構造化や、AIが評価する信頼性（E-E-A-T）の要素をこれまで以上に重視します。