AIOとは？SEOへの影響や対策方法・成功事例を徹底解説

AIO（AI Overviews）は、Google検索においてAIが直接答えを提示する仕組みであり、従来のSEOだけでは流入を維持できない時代が到来しています。

検索体験は「順位を見る」から「AIが答えを示す」へと変化し、企業はSEOに加えAIO対策を行うことが重要です。

本記事では、AIOの概要からSEOへの影響、具体的な対策や成功事例まで徹底解説します。

AIO（AI Overviews）とは？

AIOとは、Google検索結果においてAIがユーザーの検索意図を解析し、最適な回答を要約して提示する機能です。

2025年現在、AIOは日本含む100カ国以上でGoogle検索の標準機能として展開されており、AIが複数ソースから統合要約を生成し、参照元リンクを併記する形式になっています。

「ゼロクリック」傾向は進行しているものの、AI要約を起点に更なる情報収集を行うユーザーも多く、クリック率低下と深い検索行動の両面が見られます。

GEOとは？

GEO（Generative Engine Optimization）とは、生成AIを前提とした新しい検索最適化の概念です。
AIOがAIによる要約表示そのものを指すのに対し、GEOは「AIに引用・要約される対象に選ばれるための最適化手法」を意味します。

具体的には、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の明示や、FAQ形式、構造化データの活用といった、AIが理解・抽出しやすい情報設計が求められます。

SEOとAIOの違い

SEOとAIOの最大の違いは、情報がユーザーに届くプロセスにあります。
SEOは検索順位を高め、クリックを獲得することを目的とし、キーワード最適化や被リンク、内部構造の改善が主な施策でした。

一方、AIOはAIが情報を集約して答えを生成するため、ページがクリックされる前に要約が消費されるのが特徴です。

そのため、単なる順位対策ではなく「AIに引用される」設計が不可欠となります。
両者は対立するものではなく、SEOを基盤としながらAIO対策を重ねるハイブリッド型の戦略が求められています。

項目	SEO	AIO
主な目的	順位を上げてクリックを獲得する	AIに引用され、要約に組み込まれる
情報の流れ	ユーザーがリンクをクリックし内容を読む	ユーザーはAI要約を先に読む
施策内容	キーワード最適化、被リンク、内部構造改善	E-E-A-T、構造化データ、出典明記
戦略の位置付け	流入拡大の基盤	ハイブリッド型SEOの必須要素

AIOがSEOに与える影響

AIOの登場により、SEOは従来の「順位を上げれば流入が増える」という構造が崩れつつあります。

検索結果の上部にAIの要約が表示されることで、クリック率（CTR）は全体平均で約15％減少し、特に非指名系キーワードでは19％以上の落ち込みも報告されています。

つまり順位が維持されていても流入は減少する可能性が高く、SEO戦略はAIO対策を前提に再構築する必要があります。

AIOが注目されている理由

昨今、AIOが注目を集める理由は、検索体験の質を大きく変化させているためです。
ユーザーは従来のリンク一覧を比較するのではなく、AIが生成した回答を読むだけで疑問を解決できるようになりました。

調査では、AIの要約が表示された際に77％以上のユーザーがその内容を先に消費しており、クリック行動よりもAIの提示に依存する傾向が強まっています。
この「即時解決型の検索体験」が、AIOの存在感を高めている要因です。

今後の展望

GoogleはAIOを単なる一時的な実装ではなく、今後の検索体験の中核と位置づけています。
公式見解では、AIO内のリンクは従来よりも質の高いクリックを示し、より意欲の高いユーザーを誘導できるとしています。

さらに検索行動は多様化し、ユーザーは複雑な質問を増やし、検索自体の利用頻度も高まると予測されています。
つまりAIOは流入を奪う存在であると同時に、質の高いアクセスを得る新たな機会にもなり得ます。

その他生成AIの種類

AIOと並行して注目されるのが、検索や情報取得を支える生成AIです。代表的なサービスを理解することで、今後の検索体験の全体像が見えてきます。

Gemini

GeminiはGoogleが開発する大規模言語モデル（LLM）であり、AIOの回答生成にも活用されています。

検索意図を深く解析し、文脈に即した要約を行うのが特徴で、検索分野に直結する点でAIO時代の中心的役割を担っています。

ChatGPT

ChatGPTはOpenAIが提供する対話型AIで、質問応答や文章生成など幅広く利用されています。

検索に直接統合されるわけではないものの、ユーザーが検索行動の代替として活用するケースが増えており、情報収集の方法を変えています。

Perplexity

Perplexityは検索エンジン型の生成AIサービスで、Web検索とAI要約を融合させた仕組みを持ちます。

ユーザーはソース付きの回答を得られるため信頼性が高く、既存の検索体験に近い形で利用可能です。今後、Google以外の選択肢として存在感を高めると考えられます。

AIOの具体的な対策方法

AIO対策は従来のSEOの延長線上にあり、AIに「選ばれる」ための情報設計が不可欠です。

2025年最新事例から見える「AIに引用される」ための重要要素は以下のとおりです。

• 構造化データ（FAQ / HowTo / Schema.org）の実装
• H2/H3/H4による見出し整理や表の活用
• 公的機関や一次データの積極的な引用
• 専門家プロフィールや実績の明示
• 企業や著者のブランド力強化

加えて、AI要約内での露出には情報の独自性や一次性が大きく影響します。
ここでは弊社が重要と考える以下3つの要素を例に解説します。

E-E-A-Tの最適化

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化は、AIOに引用されるための前提条件です。
著者や監修者の実名、職歴、資格などを明示することで、情報の信頼性を高めることができます。

特にYMYL領域（医療・法律・金融など）では、匿名や根拠不十分な記事は評価されにくく、AIによる引用対象になりにくい傾向があります。
そのため、少しでも信頼性を高められるよう、プロフィールページの設置や執筆者と監修者を分けた明記が有効です。

さらに、一次情報や実体験の記述を含めることで、AIが「経験に基づいた情報」と判断しやすくなります。

構造化されたコンテンツ設計

AIOは文章を要約・再構築するため、情報が整理されていることが重要です。
H2/H3/H4の見出し構成で論理を明確化し、FAQ形式や定義説明を加えることでAIは理解しやすくなります。

また、Schema.orgのArticleやFAQPage、HowToなどの構造化データを実装することで、検索エンジンやLLMに「意味」を付与できます。

※リッチリザルトテストツールの結果

なお、箇条書きや表を活用した情報提示は、AIにとっても要点抽出しやすく、引用率を高める要素です。

特にPREP法（結論→理由→具体例→まとめ）で書かれた段落は、AIOの抽出ロジックに適しています。

明確な引用・出典の記載

AIが選ぶ情報は「信頼できる根拠」に裏付けられている必要があります。
公的機関（例：厚生労働省、総務省、業界団体）のデータや一次情報を参照し、本文中に明確に出典を記載することが重要です。

※「タンパク質 多い食材」のAIO

引用元のURLを本文近くに配置することで、AIは一次性の高い情報として認識しやすくなります。
一方で、出典がない主観的な表現はAIにとって情報源の評価が難しく、引用対象として優先されにくい場合があります。

特に「◯◯とは？」といった定義部分や統計データは、出典付きで記載することで引用可能性を高めることができます。

AIO対策のメリット・デメリット

AIO対策には、検索露出や質の高い流入獲得といった利点がある一方、リソース負担や依存リスクといった課題も存在します。

メリット

AIO対策は、SEOの成果を維持・強化しつつ、新しい検索環境に適応できる点が大きな利点です。

検索露出の維持と拡大ができる

AIOは検索画面の上部に表示される傾向にあるため、引用対象となれば従来以上に目立つ位置で露出できます。

検索順位が同じでも、AIO内で参照されるかどうかでクリック数に大きな差が生まれます。
AIO対策を行うことで、自社の情報がAIの答えに組み込まれ、競合より優位に立つことが可能になります。

質の高い流入の獲得ができる

Googleは、AIO経由のクリックは意欲の高いユーザーが多いと発表しています。
AIによる要約で事前知識を得たユーザーが訪問するため、滞在時間やコンバージョン率の向上が期待できます。

単なるアクセス数ではなく、質の高いリード獲得につながる点が大きな強みです。

AIO・LLMO時代の勝ち筋を先取りできる

AIOやLLMO（Large Language Model Optimization）は今後さらに拡大することが予測されます。
早期に対策を実施することで、検索構造の変化にいち早く対応し、市場での優位性を確保できます。

SEOの基盤に加え、次世代検索への適応力を高めることで、長期的な集客の安定性を築くことができます。

デメリット

メリットがある一方で、AIO対策にはリソースやアルゴリズム依存といった課題もあります。

リソース・コスト負担

E-E-A-Tの強化、構造化データの実装、出典調査など、AIO対策には多くの作業工程が必要です。

特に中小企業にとっては人的・時間的リソースが大きな負担となりやすく、外部支援を検討せざるを得ないケースもあります。

アルゴリズム依存リスク

AIOでの表示内容や表示頻度は、Googleによるアルゴリズム調整や表示仕様の変更などに左右されることがあり、自社で最適化しても、急な仕様変更により成果が変動するリスクがあります。

そのため、SEO同様に「完全にコントロールできない領域」であることを前提に、長期的な視点で取り組む必要があります。

AIO対策による効果測定方法

AIO対策の成果を把握するには、従来の順位や流入数の確認に加えて「AIOでの表示有無」と「クリック率の変化」を追跡することが重要です。

まず、Search ConsoleでCTRや表示回数の推移を定期的に確認し、AIO実装後の変化を把握します。

さらに、Ahrefsなどの外部ツールを用いて「AIOが表示されているキーワード」を特定することも有効です。
キーワードごとにAIO露出を確認し、対象ページの改善施策と成果を紐づけて評価することで、精度の高い効果測定が可能になります。

AIO対策の成功事例

弊社で対策しているある企業様では、AIOを意識したコンテンツ改善を行った結果、検索流入の減少を抑制し、むしろ新規の流入経路を確保することに成功しました。

具体的には、E-E-A-Tを強化した著者情報の明示、公的データの引用、構造化データの導入を組み合わせた施策を実施。その結果、3か月でAIOに表示されるキーワード数が増加し、GeminiやChatGPTなど生成AIからの流入も拡大しました。

このように、SEOとAIO対策をハイブリッドで展開することで、検索環境の変化に対応しつつ成果を出すことが可能です。

※施策実施の3カ月後、AI検索ツールからの流入数、AIO表示KW数が増加

AIOに関するよくある質問

AIOの導入により多くの担当者が疑問を抱えています。
ここでは代表的な質問に回答し、実務での不安を解消できれば幸いです。

AIOによってクリック率が減る中でそれでもAIO対策はしたほうがいいですか？

はい。クリック率が減少しても、AIO内で引用されることはブランド認知や質の高い流入獲得につながります。

単に順位を維持するだけでなく、AIに「選ばれる」設計を行うことで検索全体での存在感を高められます。

AIOとLLMOの違いは何ですか？

AIOはGoogle検索におけるAI要約機能であり、検索結果ページに直接答えを提示します。
一方、LLMOは、生成AIに引用されやすいよう最適化する施策を指します。

SEOの基盤に加え、AI時代の最適化を行う点が大きな違いです。

AIO対策は中小企業にも必要ですか？

はい。むしろ中小企業にこそAIO対策は重要です。
限られた予算で効率的に集客を行うためには、AI検索での露出を確保することが大きな差別化要因となり得ます。

早期対応が競合との差を広げる鍵となります。

まとめ

AIOは検索体験を大きく変え、従来のSEOだけでは十分な成果を得にくい時代となりました。
しかしSEOの基盤は依然として重要であり、その上でE-E-A-T、構造化、出典明示といったAIO対策を組み合わせることが不可欠です。

今後は検索順位とAIによる引用の両立を目指す「ハイブリッド型SEO」が鍵となり、早期に対応する企業ほど中長期的な優位を確保できます。