【ITニュース解説】AI SEO Strategy 2026: Rank On Google, LLMs, And AI Overviews With These Hidden Tricks

インターネットで情報を探す際の基本であった検索エンジン最適化、いわゆるSEOの常識が、人工知能（AI）の進化によって大きく変わろうとしている。これまでSEOの主な目的は、特定のキーワードで検索された際に、自社のウェブサイトを検索結果の上位に表示させることだった。しかし、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）や、Googleが検索結果に導入した「AI Overview」のような機能が登場し、人々が情報を得るプロセスそのものが変質し始めている。もはや、単に検索結果のリストで上位を目指すだけでは不十分であり、AIが生成する回答の中でいかに引用され、参照されるかが新たな焦点となっている。

従来の検索エンジンは、ユーザーが入力したキーワードに関連性が高いと判断したウェブページのリストを提示していた。ユーザーはそのリストの中から、タイトルや説明文を頼りにリンクをクリックし、情報を探していた。しかし、AIチャットボットやAI Overviewは、このプロセスを大きく変える。ユーザーが質問を投げかけると、AIは複数のウェブサイトから情報を収集・要約し、直接的な答えを会話形式や要約文として提示する。これにより、ユーザーは個々のサイトを訪問することなく、求める情報を得られるようになる。この変化は、ウェブサイト運営者にとっては、自サイトへの訪問者数が減少するリスクを意味する一方で、AIの回答に情報源として採用されるという新たな機会を生み出している。この新しい環境で存在感を示すためには、これまでのSEOとは異なるアプローチが必要不可欠である。

AI時代のSEO戦略の中心にあるのは、人間だけでなくAI、特にLLMにとっても「分かりやすく、信頼できる」コンテンツを作成することである。これは「LLM最適化（LLMO）」とも呼ばれる考え方だ。AIは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、文脈や意味を理解して回答を生成する。そのため、AIに自社のコンテンツを的確に評価させ、回答の根拠として選んでもらうための工夫が求められる。その核となるのが、Googleが以前から重視してきたE-E-A-Tという概念のさらなる重要化である。E-E-A-Tとは、専門性（Expertise）、経験（Experience）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）の頭文字を取ったもので、コンテンツの品質を測る指標だ。AIは、情報の正確性や信頼性を判断するために、誰がその情報を発信しているのか、その発信者に専門的な知見や実体験があるのか、そして他の信頼できる情報源から支持されているのかを厳しく評価する。したがって、著者情報を明確にし、専門家の監修を受ける、正確なデータや引用元を明記するといった、コンテンツの信頼性を担保する基本的な取り組みが、AIに選ばれるための前提条件となる。

さらに技術的な側面では、構造化データの活用が極めて重要になる。構造化データとは、ウェブページの内容が何であるか（例えば、製品の価格、料理のレシピ、イベントの日時など）を、検索エンジンやAIが理解できる共通の形式で記述する手法である。これにより、AIはページ上の情報を単なるテキストの羅列としてではなく、意味のあるデータとして正確に解釈できる。正確に解釈された情報は、AIが生成する回答の中で、よりリッチな形式で引用されやすくなる。また、個別のキーワードを追いかける戦略から、特定のトピック全体を網羅する「トピッククラスター」という考え方への移行も加速する。これは、一つの中心的なトピックに関連する様々な質問やサブトピックについて、複数のページで深く掘り下げて解説し、それらを内部リンクで結びつける戦略だ。これにより、サイト全体が特定の分野における専門的な情報源であることをAIに示せる。AIは、断片的な情報よりも、文脈が整理され、包括的に解説された情報を高く評価する傾向がある。個々のキーワードではなく、関連する概念や事柄、すなわち「エンティティ」とその関係性を意識したコンテンツ作りが、AIの理解を促進する鍵となる。コンテンツの形式も、より会話的であることが望ましい。ユーザーがAIに投げかけるであろう自然な疑問文を想定し、それに対する明確かつ簡潔な回答をコンテンツ内に含めることが有効だ。

これからのウェブコンテンツ制作は、人間が読むための分かりやすさと、AIが学習・参照するための構造的な分かりやすさの両立が求められる。SEOは終わったのではなく、その対象が検索結果の順位から、AIが生成する回答そのものへと移行し、より本質的な情報の価値と信頼性を問われる時代へと進化している。この変化は、単なるマーケティング手法の変更にとどまらない。システムエンジニアを目指す者にとっても、AIがどのように情報を収集し、解釈し、ユーザーに提供するのかという仕組みを理解することは、将来、信頼性の高い情報基盤やAIを活用したサービスを設計する上で不可欠な知識となるだろう。AIとの共存を前提とした情報発信のあり方を模索することが、今後のデジタル社会における重要なテーマとなることは間違いない。