AI Overviews徹底解説！検索順位への影響とSEO対策

■はじめに：AI Overviewsとは？

近年、検索エンジンの進化は目覚ましく、特にAI技術の導入は検索体験を大きく変えつつあります。その最たる例が、Googleが2024年5月に米国で導入した「AI Overviews」です。日本での正式提供は8月から開始されました。これは、ユーザーの検索クエリに対して、AIがウェブ上の情報を要約し、検索結果の上部に表示する機能です。

画像引用元：Google Japan Blog – AI による概要 : ウェブにつながる新しい方法

AI Overviewsは、従来の単なるウェブサイトのリスト表示とは異なり、質問に対する直接的な回答や関連情報の概要をまとめて提供します。これにより、ユーザーはより短時間で必要な情報を得られる可能性が高まります。

検索結果画面の最上部にAI Overviewsが表示されることで、ユーザーのクリック行動やウェブサイトへの流入経路が大きく変わる可能性があります。

この変化に対応するためには、AI Overviewsの仕組みを理解し、新たなSEO戦略を構築する必要があります。本記事では、AI Overviewsの概要から、SEOへの影響、そして具体的な対策までを詳しく解説していきます。

AI Overviewsの仕組みと機能

デフォルト設定であるAI Overviews

AI Overviewsは、Google検索の結果ページ上部に表示される、AIが生成した検索クエリに対する要約です。多くのユーザーに対してデフォルトで表示される設定となっています。

「SEOとは」というクエリに対して以下のようなAI Overviewsが表示されます。

検索結果への表示形式

この機能は、複数のウェブサイトから情報を収集し、質問に対する簡潔な回答や関連情報をまとめて提示します。表示形式は、テキストの要約に加え、関連する画像が表示される場合もあります。

情報源の引用方法

重要な点として、AI Overviewsは情報源となったウェブサイトへのリンクを明示的に引用します。これにより、ユーザーはさらに詳細な情報を確認するために引用元のサイトを訪問できます。

従来の検索機能との違い（強調スニペットなど）

従来の検索機能における強調スニペット（Featured Snippet）と似ていますが、AI Overviewsはより複雑な質問や複数の情報源を統合した回答を生成できる点が異なります。また、複数のトピックにわたる情報の関連性を考慮した回答が提供されることもあります。

参照：Google の強調スニペットの仕組み – Google 検索 ヘルプ

まとめ

この仕組みを理解することが、AI Overviews時代のSEO対策の第一歩となります。

AI OverviewsがSEOに与える影響

ゼロクリック検索の増加

AI Overviewsは、多くの場合、ユーザーの疑問に対する直接的かつ簡潔な回答を提供します。これにより、ユーザーは検索結果ページ上で情報を得て、ウェブサイトを訪問しないまま検索を終了する、いわゆる「ゼロクリック検索」が増加する可能性があります。SEO担当者は、この傾向を踏まえ、サイト訪問後のユーザー体験を重視した戦略を練る必要が高まります。

オーガニックトラフィックへの影響

AI Overviewsが、検索結果ページ上部でユーザーの疑問に直接的な回答を提供する性質上、サイトへのクリックを減少させる可能性があります。これにより、ウェブサイトへの流入が減少し、結果としてコンバージョン率にも影響を与えることが懸念されます。

ただし、AI Overviewsは必ずしもサイト訪問を不要にするわけではありません。ユーザーはAI Overviewsで得た情報を基に、さらに詳細な情報や具体的なサービスを求めてサイトを訪問するケースも考えられます。つまり、AI Overviews枠内に引用元として表示されることで、ウェブサイトは追加のクリック機会を獲得できる可能性がでてきます。

重要なのは、AI Overviewsが提供できない「体験」「深い専門知識」「具体的な行動を促す情報」をコンテンツで強化し、ユーザーをコンバージョンへと誘導する導線をより明確に設計することです。ユーザーがAI Overviewsで興味を持った先に、どのような価値を提供できるかが鍵となります。

AI Overviews時代に対応するSEO戦略の基本

ユーザー検索意図の深い理解

AI Overviewsの登場により、検索結果の最上部に簡潔な回答が表示される機会が増えました。ユーザーは必ずしもウェブサイトを訪問せずとも情報が得られる可能性があります。

このような状況下では、単なるキーワードのマッチングだけでは不十分です。ユーザーがそのキーワードを使って**「何を解決したいのか」「どのような情報を求めているのか」**といった、より深い検索意図を理解することが不可欠となります。

ユーザーの検索意図を理解するためには、以下のような視点が役立ちます。

• 情報収集型: 特定のトピックについて学びたい
• トランザクション型: 何かを購入・予約したい
• ナビゲーション型: 特定のサイトにアクセスしたい
• 疑問解決型: 特定の質問に対する答えを知りたい

特にAI Overviewsは、疑問解決型の検索意図に対して効果を発揮しやすい傾向があります。ユーザーの潜在的な疑問や、検索行動の背景にある意図を深く分析することで、よりニーズに合致したコンテンツを作成できます。これにより、たとえAI Overviewsで完結しなくても、ユーザーがさらに詳細な情報を求めてサイトを訪問する可能性を高めることができます。

E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の強化

Googleは引き続き「E-E-A-T」の重要性を強調しています。
EEAT（E-E-A-T）とは、Googleがコンテンツの品質を評価するために重視している4つの基準で、「経験（Experience）」「専門性（Expertise）」「権威性（Authoritativeness）」「信頼性（Trustworthiness）」を指します。これは、特に医療やお金に関わるような信頼性の高い情報が求められる分野で重要とされており、ユーザーにとって有益で信頼できる情報を提供しているかどうかを判断するための指標です。SEO対策としても意識すべきポイントです。

具体的な対策としては：

• 著者情報の明示（プロフィール・実績・SNSリンク等）
• 一次情報の活用（体験談・取材・独自データ）
• 外部からの評価獲得（被リンク・レビュー・引用）
• 法人サイトの場合は透明性のある運営情報を記載

これらを通じて、コンテンツ単体ではなくサイト全体の信頼性・評価を高めることが、結果的にAIに選ばれる鍵となるかもしれません。

参照： E-E-A-T と品質評価ガイドラインについて｜Google 検索セントラル

構造化データの適切な利用

構造化データを適切に活用することも、AI Overviews時代の重要なSEO施策です。

構造化データは、検索エンジンに対して**「この情報はどういう意味か」**を伝える手段であり、AIの解釈をサポートする役割を果たします。特にAIモードでの引用・ランキングロジックに関わる可能性があるため、積極的な活用が求められます。

参照：構造化データ マークアップとは | Google 検索セントラル  |  Documentation  |  Google for Developers

関連記事：初心者向け！構造化データとは？SEOに必須な理由をわかりやすく解説

SEO のベスト プラクティス

Googleは「AI Overviewsのために特別なSEO対策を行う必要はない」と述べています。これまでと同じように、検索エンジンがページをクロールし、インデックスし、内容を理解できるようにすることが最も重要です。

つまり、従来のSEOの基本である適切なタイトルや見出し、本文テキスト、内部リンク構造、モバイル対応、ページスピード最適化などをまず丁寧に整えることが、AIによる要約や引用への第一歩となります。

参照：SEO のベスト プラクティス｜Google 検索セントラル

まとめ：変化に適応し、AI OverviewsをSEOの機会に変える

AI Overviewsの登場は、SEOに新たな変化をもたらします。この変化を脅威と捉えるのではなく、新たな機会として捉え、適応していくことが重要です。

今後、AI Modeなどの導入が予定され、さらに進化するAI検索に対応するためには、従来のSEOに加え、AIがコンテンツを正確に理解し、ユーザーに最適な情報を提供できるよう、戦略をアップデートする必要があります。

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