AI検索は、可視性を再定義している。サイトの健全性を適切に維持することで、ブランドがAIシステムによって発見され、理解され、推奨される準備が整う。
AIを活用した検索の台頭は、人々の学び方、発見の仕方、そして意思決定の仕方を根本から変革した。ブランドにとって、サイトの健全性を維持することは、従来のSEOのベストプラクティスをはるかに超え、AIシステムがコンテンツを発見し、理解し、表現する上で重要な要因となっている。
そのため、Webサイトが堅牢でAI対応であることが最も重要となる。進化するAI検索の時代において、ブランドが単に生き残るだけでなく、成長するための戦略をいくつか見ていこう。
ブランドの可視性の新たなフロンティア
現在、何百万人もの人々がAI検索を通じてブランドを発見しており、2028年初頭には従来の検索トラフィックを超える可能性があるという予測もある。
会話型の応答は、内部の学習データと外部のWebソースから得られる情報を基に合成される。多くの場合、これらの応答は、ユーザーがWebサイトをクリックしなくても、完全な回答を提供することができる。
この変化は、多くのWebサイトのオーガニックトラフィックに影響を与える「ゼロクリック検索」の新たな時代を意味する。このような環境においては、ブランドの直接的な可視性を確保することが極めて重要となる。
ブランドが検索結果に表示されなければ、それは存在しないも同然なのだ。
トラフィックの減少にもかかわらず、AI検索はチャンスをもたらす
複数のプロンプト（場合によってはチャネル）を通じて調査を行った後、AI検索訪問者は、サイトに到達する時点でより多くの情報を持ち、購入決定に近づいていることが多い。実際、彼らは従来のオーガニック訪問者と比べて4.4倍もコンバージョン率が高い可能性があるとされている。
このように、トラフィックは限定的であっても、潜在的な価値が高いため、AI検索への最適化は現代のマーケティング戦略において不可欠な要素となっている。
出典：https://www.semrush.com/blog/ai-search-seo-traffic-study/
サイトの健全性はなぜAIのクローラビリティと可視性にとって重要なのか
AIシステムがコンテンツを利用するためには、まずそのコンテンツにアクセスし、処理できる必要がある。
JavaScript（Webページに動きを加えるためのプログラミング言語）を実行し、複雑なページ構造を解析できる従来の検索エンジンのクローラー（ネット上に存在するWebサイトを巡回し、情報を収集するロボット）とは異なり、AIクローラーはURLにアクセスし、生のHTMLを取得し、コンテンツの処理について即座に判断を下すことが多い。
サイトが「AI対応」でない場合、その一部は完全にスキップされ、可視性が失われる可能性がある。
Googleのクローラーとユーザー体験（Core Web Vitals、Webページのユーザー体験を定量的に評価するための指標）に重点を置いた従来の監査やモニタリングは、AIにとって的外れになることがよくある。
この新世代のクローラーは、ページソースからどれだけ迅速かつ正確に、意味のある情報を抽出できるかを重視している。
AIがクローラブルなサイトを確保するための5つのステップを紹介しよう。
1.AIシステムがJavaScriptをレンダリング（あるデータを処理または演算することで画像や映像を表示させること）することなくHTMLを取得し読み取れるようにする。すべての重要なコンテンツにサーバーサイドレンダリング（SSR、Webページの表示に必要なHTMLをサーバー側で生成し、ユーザーのブラウザに送信する技術）を導入し、初期のHTMLレスポンスでコア情報が確実に取得できるようにする。また、JavaScriptを無効にした状態でページをテストし、AIボットが実際に受け取る内容を確認する。
2.重要なコンテンツは、スクリプトを実行しなくても理解可能でなければならない。HTML5のセマンティック要素（例：<article>、<section>、<header>など）と適切な見出し階層（H1～H6）を使用する。AIの理解を助けるために、マルチメディアコンテンツには説明的なファイル名や明確な代替テキストを、画像には完全な文章によるキャプションを含める。また、動画コンテンツには字幕を付ける。
3.スキーマ（Webページに埋め込む構造化データ）、セマンティックタグ（HTMLで内容や役割を明確に伝えるためのタグ）、明確な階層構造を活用する。「よくある質問」にはFAQスキーマを、また、場面に応じて適切な製品（Product）、記事（Article）、組織（Organization）スキーマを導入する。定義ボックスや箇条書きなどによる回答でコンテンツの階層を明確にすることも、AIによる解析を助ける。
4.サイトを効率化する。コンテンツページでのJavaScriptの依存を最小限に抑え、アセットを圧縮し、画像を最適化する。不要なトラッキングスクリプトやサードパーティとの連携を削除する。サイトの読み込み速度が速いほどAIによる解析が容易になるため、理想的には2秒以内でサイトが読み込まれるようにする。
5.GPTBot、CCBot、Claude-Web、PerplexityBotなどのAIクローラーがrobots.txtファイルでブロックされていないことを確認する。また、LLM（大規模言語モデル）にコンテンツへのアクセス方針を通知するための将来的な標準規格となる可能性があるllms.txtの導入も検討するとよい。
Semrush Enterprise（デジタルマーケティング支援を専門とする米国のSaaS企業Semrushが大企業やマーケティングチーム向けに提供する上位プラットフォーム）の「Site Intelligence」を使用して、AI検索対応で、技術的に堅牢なWebサイトを構築しよう。
人間とAIが理解しやすいコンテンツを構築する方法
技術的なアクセシビリティを超えて、コンテンツには適応性も求められる。ランキングやトラフィックの最適化だけでは不十分だ。今では、AIシステムが引用でき、信頼できるコンテンツでなければならない。
以下に、基本原則をいくつか紹介しよう。
自然な言葉遣いと直接的な回答を使用する
特にブランド、製品、または機能など、重要な情報を説明する際は、明確で自然な言葉遣いとシンプルな文構造を使用すること。
場面に応じて、質問形式の見出し（例：H2またはH3）を使用し、各セクションの冒頭段落で完全かつ直接的な回答を提供しよう。これは、生成型エンジン最適化の基本である。
セマンティック・チャンキングと機械読み取り可能な形式を活用する
AIモデルは、FAQ（よくある質問）、箇条書き、ステップバイステップのガイド、表などの機械読み取り可能な形式で構成されたコンテンツを好む。コンテンツを、一つのアイデアに焦点を当てた短く明確なセクションにまとめることで、AIが解析し、関連するスニペット（抜粋）を抽出しやすくなる。
統計データや専門家の意見を根拠として引用する
具体的なデータに裏付けされた統計を優先し、適切な出典を明記しよう。専門家のコメント、ケーススタディの結果、具体的な事例などを含めることで、AIシステムが容易に抽出・引用できるようになる。数値、期間、測定可能な成果などの具体的な情報は、AIにとって参照可能な有益なデータとなる。
パッセージ単位での明確さを目指す
各パッセージ（段落）を特定のトピックやサブトピックを中心に構成し、重要な段落や文章が単独でも意味を成すようにし、外部依存や余分な説明を避ける。LLMは、パッセージ単位の検索を使用して、関連するテキストのセグメントを探すことが多い。
コンテンツが最新であり、アクセシビリティガイドラインに準拠していることを確認する
LLMは最近のコンテンツを好む傾向にあるため、統計データや事例を頻繁に更新し、「最終更新日」のタイムスタンプを明確に記載しよう。
また、画像には説明的な代替テキストと完全な文章によるキャプションを付けよう。ソーシャルメディアのコンテンツにOpenGraphタグ（SNSでシェアされた際にページ情報を正しく伝えるためのHTMLタグ）を追加することも検討すること。これにより、AIの解釈が容易になる。
Webサイトで権威と信頼を築く
AIシステムは、権威あるソースから提供される有用で高品質なコンテンツを優先する。LLMシーディング（LLMが引用・認識しやすいように、構造化された信頼性の高いコンテンツを戦略的に作成・公開すること）のような手法は、ブランドを広く権威あるものとして位置付けるのに役立つが、ここでは貴社のWebサイトに焦点を当てることとする。
独自の調査とソートリーダーシップ
AIや業界のリーダーが引用する可能性の高い、調査に基づく洞察、データに裏付けられた発見、専門家の解説を公開しよう。具体的で出典のある統計データを含むコンテンツは、より頻繁に引用される傾向がある。
著者の資格と帰属情報
専門分野における専門知識と経験を強調した著者プロフィールを追加しよう。AIシステムは、引用するソースを選択する際、権威性のシグナルを探すことがある。主張を裏付けるためには、常に権威性のあるソースを引用し、信頼性を高めること。
エンティティ優先のコンテンツ構造
コンテンツは、明確なエンティティ（人物、場所、製品、概念）を中心に構造するようにしよう。LLMはページ間のリンクだけでなく、エンティティ間の関係性を通じてナビゲーションを行う。これにより、コンテンツ間のつながりが強化され、引用の一貫性が保たれる。
AI検索における成功を測定する
WebサイトはAIクローラーから完全にアクセス可能で、重要な情報はHTMLで明確に解析可能である。コンテンツは構造化されている。では、どのように成功を測定すればいいだろうか。
ランキングやオーガニックトラフィックといった従来のSEO指標では、AI検索の全体像を把握することはできない。なぜなら、多くのクエリが「ゼロクリック」で終了してしまうからである。
そのため、クリック数ではなく、より広い意味で可視性と認知度に焦点を当てることが重要である。特に、AI検索における可視性は、メンションや引用によってもたらされる場合もある。
オーガニック検索結果での高い順位は、引用数の増加につながる可能性があるが、必ずしもより多くのメンションにつながるわけではない。実際、LLMは従来のオーガニック検索で順位が低いページを引用することもよくある。オンラインでのメンションやレビューは、従来のGoogleのオーガニック検索での可視性よりも、AI検索のパフォーマンスを示す指標となることが多い。
AI検索結果では、メンション（青色）と引用・ソース（紫色）の両方が表示され、いずれも可視性を高めるチャンスとなる。
ブランドのメンション、センチメント（感情）、そしてソース
AI検索プラットフォーム上で、自社ブランドがどこで、どのように表示されているかを監視する。重要なプロンプトを定義し、それらに対して自社ブランドが表示されているか、どこで、どのように表示されているかを監視しよう。
また、貴社を取り巻くセンチメント（感情）や文脈にも注目しよう。予算に敏感な消費者をターゲットにしているにも関わらず、高すぎると評価されていないだろうか？あるいは、サービスに関する懸念が一緒に語られているかもしれない。
これには、センチメントの変化（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）の追跡も含まれる。
ブランドトラフィックと直接訪問
ブランド検索や直接訪問が増加し、特にオーガニッククリック数の減少が併せて発生している場合、それはLLMの影響力が高まっていることを示している可能性がある。ユーザーがAIを通じてブランドを発見し、その後直接検索を行う場合があるためである。
ヒント：Semrush Enterpriseの「AI Optimization」を利用してみてほしい。このツールは、ブランドが主要なAI検索プラットフォーム全体で可視性、センチメント、競合シェアを監視し、ターゲティングの最適化と競合優位性を提供できるよう設計されている。
検索の未来は紛れもなくAI主導型となる
現在AI検索に適応するブランドは、オンラインでの可視性の次世代をリードするだろう。AIによるクローラビリティルを確保し、コンテンツを最適化し、権威性を強化することで、ユーザーとAIモデルの両方にとって、ブランドが常に最優先されるようにできる。
AIによるサイト健全性への積極的な最適化の機会は終わりに近づきつつある。今行動を起こす者が、検索の新たなルールを定義するだろう。
Semrush Enterpriseの「Site Intelligence」を活用し、検索エンジン、AI、そして今後のあらゆる変化に対応できる未来志向のサイトを構築しよう。