AI検索最適化とは。ChatGPT・Perplexity・Google AIモード対策の始め方

AI検索最適化とは、ChatGPT・Perplexity・GoogleのAI Overviews／AIモードなどの生成AIが回答をつくるときに、自社の情報を引用元として選んでもらうための取り組みです。AI検索対策としてこれから着手する場合、最初に行うべきことは個別の実装ではなく現状把握です。具体的には、GA4で自社サイトへのAI経由の流入がすでに発生しているかを確認し、自社の事業に関わる主要な質問をAI検索サービスに実際に入力して、引用や言及の有無を確かめることが最初の一歩になります。

AI検索最適化の考え方の全体像やSEOとの違いはLLMOとは何かで解説しています。この記事では、これから対策に着手する担当者向けに、現状把握から優先順位付けまでの進め方に絞って説明します。2026年8月時点の情報です。

AI検索の利用は増えているのか

増えています。ラッコキーワードのデータ（2026年6月時点）をもとにした当社調査では、AI検索に関連するキーワードの検索数が1年で数倍に増えている一方、従来型の探し方を示すキーワードは減少しています。

「AI検索 対策」の検索数は480件で、12ヶ月前と比べて+611%（約7.1倍）に増えました。「AI検索最適化」は390件で+567%（約6.7倍）です。同じ調査で、「SEO対策 会社」は12ヶ月で45%減少、「webマーケティング 会社」と「ホームページ 集客」はそれぞれ54%減少しています。発注先や施策を探す行動の一部が、検索エンジンからAIへの相談に置き換わっていると見込まれます（根拠: 上記の増減の対比）。LLMO・LLMO対策・AIO対策など関連キーワード全体の動向はLLMOとは何かにまとめています。

「AI検索最適化」「AI検索 対策」は、検索数自体はLLMOなど広い言葉より小さいものの、対策のやり方そのものを調べる人が増えていることを示す語です。検索する側の視点では、対応している会社と対応していない会社の差が、相談先を比較する場面で見えやすくなっていると見込まれます（根拠: 対策の検討・比較を目的とした検索キーワードの増加）。検索数自体は数百件の規模ですが、これは「対策のやり方」を調べている担当者の数であり、実際にAIに相談して比較・検討している利用者の数はさらに多いと考えられます。

主要なAI検索サービスの特徴

対策を始める前に、主要なAI検索サービスの違いを把握しておくと、どこから確認すべきかを判断しやすくなります。いずれも検索結果や取得したページを読んで回答をつくり、参照元を提示する仕組みですが、提供元と引用元の表示方法が異なります。

ChatGPTは会話型のAIアシスタントとして単独で使われる一方、Google AI Overviews／AIモードは検索結果画面の一部として表示されます。利用者が「AIの回答を見ている」と意識せずに接している場面も多いと見込まれます（根拠: 検索結果画面に組み込まれる表示形式であるため）。1つのサービスだけを確認して対策の有無を判断すると、実際の接触機会を見落とすことがあります。

本記事で扱うのは、2026年8月時点で広く使われている4つの主要サービスです。各サービスの機能は更新が頻繁なため、表示方法は今後変更される場合があります。今後新しいサービスが登場した場合も、提供元・引用元の表示方法・特徴を確認するという同じ考え方で対応できます。どのサービス経由の流入が自社に発生しているかを確認する方法は、次の「始め方」で扱います。

AI検索対策に取り組む価値をどう判断するか

価値の判断材料は、自社の見込み客がすでにAIに相談し始めているかどうかです。当社支援先（住宅設備EC）のGA4データ1年分の実測（2026年6月）では、AI検索経由のセッションは年間約6,000、AI検索経由の問い合わせ率は自然検索の3.2倍でした。

流入量そのものは自然検索より少ないものの、問い合わせにつながる割合は高い経路です。この実測の詳細はAI検索経由の問い合わせ率は自然検索の3.2倍だったにまとめています。

この傾向が出やすいのは、比較や検討に時間をかける商材だと考えられます。AIへの質問の時点で候補がある程度絞られているため、回答内で紹介されたサイトを訪問する時点で、すでに具体的な検討段階に入っていると見込まれます（根拠: 上記実測での問い合わせ率の差）。単価が低く即決されやすい商材や、指名検索が中心の商材では、同じ傾向が出るとは限りません。この数値は当社支援先1社の実測であり、業種やサイトの状況によって変わります。自社の判断材料にするには、まず自社のGA4で同様の傾向が出ているかどうかを確認することが出発点になります。

なお、現時点でGA4上のAI経由の流入が0件であっても、対策をしていないことが理由なのか、そもそも計測の設定が整っていないのかは分けて考える必要があります。技術面の整備がまだであれば、流入の少なさを実力と判断する前に、次の「始め方」で基本整備の状況を確認してください。

始め方。最初にやることは4つ

AI検索対策を始める順番は、①現状把握、②技術面の基本整備、③コンテンツの改善、④月次の計測、の4段階です。実装項目は数十に及びますが、最初の一歩はこの順序を守ることです。

ステップ1: 現状把握

最初に、次の2つを確認します。

1. GA4でセッションの参照元を確認し、chatgpt.comやperplexity.aiなどのAI検索サービスからの流入がすでに発生しているかを見る
2. 自社の事業に関わる主要な質問を、ChatGPTやPerplexityなど実際に使われているAI検索サービスに入力し、自社の情報が引用・言及されるかを確認する

2の「主要な質問」は、自社の商品名やサービス名を直接含む質問だけでなく、次のような切り口でも用意すると確認の精度が上がります。

• 比較や推薦を促す質問（例:「（自社の分野） おすすめ」「◯◯と◯◯の違い」）
• 具体的な利用場面を尋ねる質問（例:「（自社の商品名） 使い方」「（自社の商品名） 選び方」）
• 自社名やサービス名を直接含む質問

なお、Google AI Overviews経由の流入は通常の検索流入と区別できないため、GA4で確認できるAI経由の流入は実際より少なめに出る点に注意が必要です。この確認は、マーケティング担当者だけで進めるのではなく、サイトの管理者やGA4の権限を持つ担当者とも共有しておくと、次の技術面の整備にスムーズにつながります。

ステップ2: 技術面の基本整備

AIのクローラーがページを取得し、内容を理解できる状態を整えます。優先度が高いのは、見出し階層（h1→h2→h3）の整理、構造化データ（Organization・FAQPage等）の実装、robots.txtでAIクローラーを拒否していないかの確認です。次のような状態を目指します。

• 各ページのh1が1つで、h2→h3の順に階層が保たれている
• FAQ形式のページにFAQPageの構造化データが設定されている
• robots.txtやメタタグでGPTBot等のAIクローラーを明示的に拒否していない

この3項目を優先するのは、対応していない場合にAIのクローラーがページを正しく取得・理解できず、後述するコンテンツの改善が効果を発揮しにくくなるためです。AirOpsとKevin Indig氏による調査「The State of AEO Report」(2026年)では、適切な見出し階層を持つページは引用可能性が2.8倍でした。

ステップ3: コンテンツの改善

質問への直接回答を文頭に置き、根拠を後に続けます。具体的には次を意識します。

• 見出しの直後の1〜2文で結論を述べる
• 手順は番号リスト、比較は表にする
• 記事を更新した際は、公開日だけでなく更新日も明記する

例えば「AI検索最適化とは」という質問に対応する記事では、見出しの直後の数文で定義と結論を述べ、背景や手順は後に続けます。この記事の冒頭も同じ考え方で構成しています。

同調査では、ChatGPTが引用したページの約80%がリスト（箇条書き・番号リスト）を使用していました。更新も欠かせません。3ヶ月以上更新されていないページは、AI回答での引用を失う確率が3倍以上というデータがあり、AIが引用したページの70%超は1年以内に更新されたページでした。これらの数値は相関関係であり、サンプル数や統計手法の詳細は公開されていません。一律の正解とせず、自社データでの検証と合わせて判断することが推奨されています。

ステップ4: 月次の計測と定点観測

GA4でのAI経由の流入・問い合わせを月次で確認し、自社の主要な質問への引用状況を同じ質問セットで月1回程度、継続して記録します。月次で記録する項目の例です。

• AI経由のセッション数・問い合わせ数
• 自然検索のCVR（問い合わせ率）との比較
• 定点観測している質問での引用・言及の有無の変化

数値が動いた月に、直前に実施した対策を記録しておくと、何が効果につながったかを後から判断しやすくなります。継続することで、対策の効果と変化が把握できます。

効果が出るまでの期間は、業界の標準的な進み方として、着手から1ヶ月で技術面の土台が完成、2〜3ヶ月で部分的な引用の獲得、6ヶ月で安定という段階が目安です（各社公式サイト・公開情報の当社調査・2026年6月時点）。月次の計測は、この期間の変化を確認するために欠かせません。

技術面・コンテンツ面の実装項目は、上記以外にも多数あります。優先順位ごとに整理した一覧は実装チェックリストで確認できます。

社内で進めるか、外部に依頼するか

AI検索対策を社内で進めるか外部に依頼するかの判断基準は、技術面の実装ができる人材が社内にいるか、コンテンツの更新を継続できる体制があるか、GA4等での計測を毎月続けられるかの3点です。いずれも自社で対応できる場合は、実装チェックリストに沿って社内で進められます。

社内で進めやすいのは、ウェブサイトの更新やGA4の設定を普段から自社で対応している場合です。外部への依頼を検討しやすいのは、サイトの更新のたびに外部のエンジニアやパートナーへ依頼している場合や、計測・分析にあてる時間を確保しにくい場合です。技術面の初期対応のみを外部に依頼し、その後のコンテンツ更新や月次の計測は社内で運用するといった、一部だけを委託する進め方も選択肢になります。

技術実装や継続的な計測体制を社内で組みにくい場合は、外部への依頼が選択肢になります。外部に依頼する場合の費用は、ツール型で月3〜10万円、コンサルティング型で月10〜30万円、診断から実装・運用までを一気通貫で対応する形態で月25〜100万円が目安です（各社公式サイト・公開情報の当社調査・2026年6月時点。価格は変更される場合があるため、正式には各社の最新情報を確認してください）。無料の簡易診断を入口にしている会社が多く、まず自社の現状を確認したうえで判断する進め方が一般的です。金額だけで選ぶのではなく、レポートの頻度や、自社のGA4データをどこまで開示・連携して分析してもらえるかも、あわせて確認しておくと判断しやすくなります。

よくある質問

AI検索最適化はSEO対策と何が違いますか

目的が異なります。SEOは検索結果での順位を上げることを目的にし、AI検索最適化はAIの回答内で引用・言及されることを目的にします。AEO調査では、Google AI Overviewsが引用したURLの59.6%は、通常の検索順位で20位圏外でした。検索順位を上げる対策とAIに引用される対策は、重なる部分はあるものの同一ではありません。この違いから、検索順位が高いページをそのままAI向けに転用するのではなく、AIが引用しやすい形（直接回答・リスト・構造化データ）に手を加える工程が別途必要になります。

小規模なサイトでも効果はありますか

事業規模ではなく、専門性の明確さが判断材料になります。AIは具体的で専門性の高い情報源を引用しやすい傾向があると報告されています。小規模なサイトでも、特定分野の情報を専門的に発信していれば引用の対象になります。業界内での実績や独自に取得したデータなど、他のサイトが持たない情報を発信できるかどうかも、規模に関わらず引用されやすさに影響すると見込まれます。まず自社の主要な質問をAI検索サービスに入力し、引用状況を確認することが判断材料になります。

どのAIサービスから対策を始めるべきですか

すべてのサービスに同時に対応するのは難しいため、優先順位が必要です。判断材料は、自社のGA4でAI経由の流入をサービス別に見て、どのサービスからの流入が多いかです。流入の実績がまだない場合は、自社の主要な質問をChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewsなど複数のサービスに実際に入力し、引用されやすいサービスを確認してから優先順位を決める進め方になります。優先順位は一度決めたら終わりではなく、GA4の流入内訳を数ヶ月ごとに見直すと、サービスごとの利用状況の変化に対応できます。

まとめ

• AI検索最適化とは、ChatGPT・Perplexity・Google AIモードなどが回答をつくるときに、自社を引用元として選んでもらうための取り組みです
• 「AI検索 対策」「AI検索最適化」の検索数は1年で約6.7倍・約7.1倍に増え、「SEO対策 会社」等の従来型の検索は減少しています
• 主要なAI検索サービスは提供元や引用元の表示方法が異なり、サービスごとの確認が必要です
• 対策の価値は、自社の見込み客がすでにAIに相談し始めているかどうかで判断します
• 始め方は「現状把握→技術面の整備→コンテンツ改善→月次の計測」の順です

自社で進める場合は、実装チェックリストから着手してください。現状を先に確認したい場合は、当社の無料LLMO診断で、主要な質問での引用状況を確認できます。対策の依頼を検討する場合はLLMO対策サービスをご覧ください。