AI時代のSEO戦略とは？変化する検索環境で成果を出すための実践ガイド

検索の入り口が、検索エンジンからAIへと広がりつつあります。ChatGPTやGemini、Perplexityなどに質問して回答を読み、その中で気になった企業を調べるという流れが、BtoBの購買活動でも珍しくなくなってきました。

従来のSEOだけで十分なのか、何から手をつければよいのかと迷っている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、AI時代のSEOとは何かという基本から、戦略の考え方、実践方法、変わらない基本原則までを、公開されている調査や公式情報をもとに整理します。

AI時代のSEOとは

まずは、AI時代のSEOがこれまでのSEOとどう違うのか、そして背景にある購買担当者の行動の変化から整理していきます。

従来のSEOとの違い

従来のSEOは、検索結果ページで自社のページを上位に表示させることを主な目的としていました。一方、AI時代のSEOでは、AIが生成する回答の中で自社の情報が引用・紹介されることも重要な目的になります。評価の主体が、検索エンジンのアルゴリズムに加えて、AIが情報を選び取る仕組みにも広がっている点が大きな違いです。

ただし、両者は別物ではありません。GoogleのAI OverviewsやAI Modeに表示されるための要件として、Googleの公式ドキュメントには、ページがインデックスされていること、スニペット表示の対象であること、検索の技術要件を満たしていることが挙げられており、特別な追加要件は示されていません。従来のSEOの基本が、AI時代にもそのまま土台になります。

（出典：Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」最終更新：2025年12月31日）

B2B購買担当者の行動変化

BtoBの購買担当者がAIを使う場面は、すでに広がっています。

Forresterの調査では、ビジネスの購買担当者のうちAIを購買プロセスで利用している割合は94%に達し、前年からさらに上昇しました。BtoBソフトウェアの購買を対象にしたG2の調査でも、購買担当者の51%が、Googleよりも頻繁にAIチャットボットで調べものを始めると回答しています。調査ごとに対象が異なるため、数値の比較ではなく、AIの利用が広がっている傾向を示す材料として読むのが適切です。

（出典：Forrester「B2B Buyers Make Zero-Click Buying Number One」2026年1月22日／G2「The Answer Economy: How AI Search Is Rewiring B2B Software Buying」2026年4月15日）

AI検索経由の訪問者に見られる傾向

AI検索経由でサイトを訪れる人は、成果につながりやすいという報告もあります。SEOツールを提供するAhrefsが公開した自社サイトのデータでは、AI検索からの訪問は全体の0.5%にとどまる一方、サインアップの12.1%を占めたとされています。ただし、これはAhrefs一社のデータで、指標によっては傾向が分かれることも示されています。

AI検索経由の訪問者が、検討の進んだ状態で来訪する傾向をうかがわせるデータですが、業界やサイトによって差があるため、自社の数字で確認することが望ましいです。

（出典：Ahrefs「Does AI Search Traffic Convert Better Than Traditional Search? For Ahrefs, Yes: 0.5% of Visitors Drove 12.1% of Signups」Patrick Stox氏、2025年6月16日）

AI時代のSEO戦略が必要な理由

なぜAI時代のSEO戦略が必要とされているのでしょうか。購買担当者の検討にAIが与えている影響から見ていきます。

AIが購買の検討に影響を与えている

AIは、購買担当者が選ぶベンダーそのものに影響を与えています。先ほどのG2の調査では、購買担当者の69%が、AIチャットボットの案内をもとに、当初の予定とは異なるソフトウェアベンダーを選んだと回答しました。

米国のBtoB従事者を対象にしたSemrushの調査でも、最終的なベンダーの決定について、83%がAIの影響を受けたと答えています。候補選びの段階でも、AIが影響したと答える人が大半を占めています。

（出典：Semrush「How AI tools shape the B2B buying process: A survey of 600+ US business professionals」）

検討段階によって影響が異なる

AIは、検討のどの段階でも使われていますが、段階によって利用の度合いは異なります。同じSemrushの調査では、AIを使っている人のうち、課題の整理など初期のリサーチで使う人と、複数のベンダーを比較する段階で使う人が、特に多くなっています。候補を絞り込む段階や、最終的な決定の支援に使う人は、それより少なめです。

そのため、課題を整理したい段階向けの記事と、比較・選定の段階向けの記事を、それぞれ用意しておくことが有効と考えられます。

AI検索への対応を早めに始める意義

AIによる情報収集は、すでに購買担当者の習慣に影響を与え始めています。G2の調査でも、AIチャットボットによって調べものの習慣が大きく変わっていないと答えた購買担当者は、ごく少数にとどまりました。

Forresterも、購買担当者がAIの回答エンジンで過ごす時間が増え、ベンダーと直接やり取りする時間が減っていくと述べ、トラフィックを集める発想から、AIの回答の中での認知（可視性）を高める発想への転換が求められるとしています。AIの回答の中で自社がどう紹介されているかを、早めに把握し、改善を積み重ねていくことに意義があるといえます。

戦略の3つの柱

AI時代のSEO戦略は、角度の異なる3つの柱で整理すると、取り組みの全体像をつかみやすくなります。

AIに選ばれるための土台づくり

1つ目は、AIが情報を正しく理解し、引用しやすい状態を整える土台づくりです。

ページが検索にインデックスされ、技術要件を満たしていることに加え、定義や結論が明確で、情報の出どころが示された、信頼できるコンテンツであることが基本になります。

各AI検索エンジン別の対策

2つ目は、AIごとの違いを踏まえた対策です。購買担当者が使うAIは1つではありません。

Semrushの調査では、製品の調べものに使うAIとしてChatGPTが71%、Geminiが61%、Microsoft Copilotが45%、Perplexityが18%でした。同調査は、購買担当者が複数のAIを行き来するため、1つのAIでの成果より、複数のAIをまたいだ可視性が重要になると述べています。

継続的な改善

3つ目は、公開して終わりにせず、改善を続ける取り組みです。AIの仕組みや引用のされ方は変わり続けます。取り組みの効果を確認しながら、更新と見直しを重ねていく姿勢が欠かせません。

AI時代のSEO戦略の実践方法

ここからは、3つの柱を具体的な取り組みに落とし込んでいきます。

サイト構造をAI検索に対応させる

見出しに対する答えを、本文の冒頭に示す構成が基本になります。海外のマーケティング会社CXLが、Google AI Overviewの引用100件を分析した調査では、引用された箇所の55%が記事の前半30%以内にありました。同記事で紹介されているKevin Indig氏の分析（検索結果約120万件）でも、ChatGPTの引用の44.2%が文書の前半30%から抜き出されています。100件という限られた事例の分析ではありますが、早い段階で答えを示す構成が引用元になりやすい傾向がうかがえます。

あわせて、見出しごとに答えが完結するよう書くことや、質問形の見出しとその直後の回答を組み合わせることは、AIが答えを見つけやすくする工夫としてCXLの記事で紹介されています。ただしCXLは、これらが優先的に引用される根拠までは確認されておらず、あくまで傾向であって保証ではないとしています。

（出典：CXL「Where Google AI Overviews Cite From: A 100-Page Study」）

構造化データ・E-E-A-Tの強化

構造化データについては、Googleの公式ドキュメントで、AI機能に表示されるために追加する必要がある特別なschema.org構造化データはないとされています。

Ahrefsが、スキーマを追加したページと追加していないページを比較した調査でも、スキーマの追加による引用数の大きな増加は確認されていません。構造化データは、引用を増やす決め手というより、ページの内容を正しく伝える土台として整えておくという位置づけが現実的です。

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）については、執筆者や監修者の情報、一次情報、引用元の明示などを整えることが基本です。Forresterも、コンテンツ戦略を権威性と真正性を高める方向に見直す必要があると述べています。

（出典：Ahrefs「We Tracked 1,885 Pages Adding Schema. AI Citations Barely Moved.」Louise Linehan氏、2026年5月11日）

各AI検索エンジンの特性に合わせた対策（Perplexity・ChatGPT・AI Overview）

Perplexityについては、同社の公式ドキュメントで、検索結果にサイトを表示するためのクローラー「PerplexityBot」をrobots.txtで許可することが推奨されています。WAFを使っている場合は、明示的に許可する設定が必要になることもあります。

ChatGPTについては、前述のとおり、記事の前半に示された答えが引用されやすい傾向が報告されています。GoogleのAI Overviewについては、特別な要件が示されておらず、インデックスや技術要件、役立つコンテンツといった基本のSEOを整えることが前提になります。

変わらない基本原則

AIの仕組みが変わっても、変わらない基本原則があります。

ユーザーにとって本質的に有益な情報提供

Googleの公式ドキュメントは、AI機能に表示されるために、役立つ、信頼できる、ユーザー中心のコンテンツを作成することを求めています。

AIのために特別な書き方をするというより、読む人の疑問に正確に答えるという基本が、結果的にAIにも評価されやすいコンテンツにつながります。

目先のテクニックに振り回されない

構造化データの調査結果のとおり、一見効果がありそうな施策でも、検証すると大きな効果が確認されないことがあります。

特定の操作をすれば必ずAIに引用されるといった確実な方法は確認されていません。目先のテクニックに頼るよりも、情報の正確さと分かりやすさを積み重ね、取り組みの効果を確認しながら改善していく姿勢が重要です。

戦略実行後に取り組みたいこと

AI検索への対応が進み、AI経由でサイトを訪れる人が増えたら、次は、その訪問者との接点をどう活かすかを考える段階になります。

AI検索経由の訪問者は検討度が高い傾向がある

先ほどのAhrefsのデータは、AI検索経由の訪問者が検討の進んだ状態で来訪する傾向を示しています。

ただし、AIの回答を読んだ購買担当者が、そのまま購入を決めるわけではありません。Semrushの調査では、AIの推薦を信頼する人は75%にのぼる一方、ほぼ全員が決定前に確認を行い、75%がGoogleなどの検索エンジンもあわせて使うとされています。AIの回答を読んだうえで、疑問を確かめるためにサイトを訪れる人が多いと考えられます。

リアルタイム対応で商談化率を高める

疑問を確かめに訪れた人が、ページ内で答えを見つけられないまま離脱してしまえば、せっかくの流入も成果につながりません。たとえば、料金ページや導入事例のページを時間をかけて読み、問い合わせフォームの手前まで進みながら離脱してしまう訪問者もいます。

こうした瞬間に、人が直接やり取りして疑問を解消できれば、問い合わせや商談につながる可能性が高まります。

OPTEMOでAI検索の成果底上げ

OPTEMOは、訪問者が特定のページを閲覧していることや、長時間滞在していることを検知してアラートを飛ばし、担当者がチャットや音声通話で直接コミュニケーションを取れる、有人型のチャットツールです。

特に、問い合わせフォームの入力直前でとどまっている訪問者とのやり取りを通じて、離脱の抑制や問い合わせへの接続につなげます。AI検索対策によって増えた訪問者を、成果につなげる最後の接点として活用できます。

まとめ

AI時代のSEOは、従来のSEOを置き換えるものではなく、その土台の上に、AIの回答の中で引用・紹介されることを意識した取り組みを重ねていくものです。AIに選ばれる土台づくり、AIごとの違いを踏まえた対策、継続的な改善という3つの柱を意識しながら、役立つ情報を正確に発信するという基本を守ることが、変化の中でも成果を出す近道になります。

一方で、AI検索経由で訪れた訪問者との接点が成立して初めて、これらの取り組みは成果につながります。検討度の高い訪問者がページ内で疑問を抱えたまま離脱してしまう状況には、記事の対策だけでは対応しきれない側面があります。

こうした検討度の高い訪問者を拾いきれていない可能性に課題を感じている場合は、訪問者の行動をリアルタイムで把握しながら有人で対応できるOPTEMOの活用事例が参考になるかもしれません。

OPTEMOの具体的な機能や導入事例については、こちらの資料からご確認いただけます。