【2026年最新】AI Overview SEO対策 完全ガイド｜CTR激減時代にAIに選ばれる新戦略と実践チェックリスト

「検索順位は維持しているのに、クリック数が落ちている――」。AI Overviewの登場で、多くのSEO担当者がこの現象に直面しています。

結論からお伝えすると、AI Overview時代のSEOで成果を出すには、「検索順位を上げる」だけでなく「AIに引用される」という新たな指標への対応が不可欠です。Ahrefsの調査によれば、AI Overviewが表示されるキーワードでは検索1位のCTRが最大58%低下する一方、AI Overviewに引用されたブランドはオーガニックCTRが35%向上、広告CTRは91%向上したというデータもあります。つまり、AI Overviewは脅威であると同時に、正しく対策すれば新たな流入チャネルになり得るのです。

この記事では、AI Overview SEOの仕組みと影響分析から、具体的なAI Overview対策の実装方法、戦略の再設計まで、責任者層から実務担当者まで今日から使える情報を網羅的に解説します。

AI Overviewとは？SEO担当者が知るべき基本と仕組み

AI Overview（AIによる概要）の定義と概要

AI Overview（AIによる概要）とは、ユーザーがGoogle検索を行った際に、生成AIがWeb上の複数の情報源を統合・要約し、検索結果ページの最上部に回答として表示する機能です。2023年にSGE（Search Generative Experience）として試験運用が開始され、2024年5月に米国で「AI Overviews」として正式リリース。日本では2024年8月に本格展開が始まりました。

2026年現在、日本を含む100カ国以上で提供されており、検索クエリ全体の10〜20%程度でAI Overviewが表示されています。特に2025年3月のコアアルゴリズムアップデート以降、表示対象となるクエリ数が急激に増加しました。エンターテインメント関連で528%、レストラン関連で387%、旅行関連で381%もの増加が報告されています。

AI Overviewの表示ロジック｜どのように情報が選ばれるのか

AI Overviewは、GoogleのカスタマイズされたGeminiモデルを使用し、既存のコアウェブランキングシステムと連携して動作しています。その生成プロセスは以下の流れで行われます。

まず、ユーザーのクエリ（検索キーワード）が解析されます。次に、関連性の高いWebページが複数抽出されます。その後、抽出された情報をもとにAIが要約を生成し、最後に引用元としてのリンクが付与されます。このプロセスにおいて、GoogleのAIは検索結果上位の高品質なコンテンツを優先的に参照する傾向がありますが、20位以下のページが引用されるケースも確認されています。

SGE（Search Generative Experience）との違い

SGEは2023年から試験運用されていた「AI Overview」の前身です。名称が変わっただけで機能の本質は同じですが、正式名称の変更に伴い、いくつかの重要な進化がありました。SGEが試験枠内の限定表示だったのに対し、AI Overviewは汎用検索に常時表示される正式機能となりました。さらにカバーするクエリの範囲が大幅に拡大し、表示方法も改善されています。デスクトップでは右側にリンク一覧が表示され、テキスト内にインラインリンクも導入されました。

AI Overviewが表示されやすい検索クエリの特徴

現時点でAI Overviewが表示されやすいのは、主に以下のタイプの検索クエリです。

「〇〇とは？」のように言葉の意味や定義を問うWhat系クエリ、「〇〇 やり方」のように手順や方法を知りたいHow-to系クエリ、「〇〇 比較」のように複数のものを比較するComparison系クエリ、そして「〇〇 おすすめ」のように推奨を求めるRecommendation系クエリです。

一方で、YMYL（Your Money Your Life）領域となる健康・金融に関する情報や、商品購入・予約などのDo/Buy系クエリでは、現時点では表示が慎重に行われる傾向があります。ただし、Googleは継続的にAI Overviewの対象を拡大しており、今後これらの領域でも表示が広がる可能性は十分にあります。

AI OverviewがSEOに与える影響｜データで見るCTR変動と検索行動の変化

CTR（クリック率）への影響｜最新データ分析

AI OverviewがSEOに与える最大のインパクトは、オーガニック検索のCTR低下です。複数の調査機関から衝撃的なデータが報告されています。

Ahrefsの30万キーワードを対象とした調査（2025年12月時点）では、AI Overviewが表示されるキーワードの検索1位のCTRが約58%低下したことが示されています。Seer Interactiveの2025年9月の調査では、オーガニックCTRが最大61%減少し、有料広告CTRは68%減少と報告されています。また、Similarwebのデータでは、AI Overviewの表示によりクリック数が20%減少するという結果が出ています。

特に注目すべきは、2024年3月と2025年3月を比較したデータで、AI Overviewが表示されるキーワードの1位CTRが7.3%から2.6%まで低下しているという報告です。これは上位表示を獲得していても、従来と同等のクリックを得ることが難しくなっていることを意味します。

ゼロクリック検索の増加と検索行動の変化

AI Overviewの登場により、「ゼロクリック検索」が加速しています。ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ上で回答を得て、どのWebサイトもクリックせずに検索を終了する行動です。

実際に、検索ユーザーの30〜50%はAI Overview内で疑問が解消されており、Webサイトにアクセスしていないという報告があります。従来の「検索→サイト閲覧→コンバージョン」という導線が、「検索→AI要約閲覧→離脱」というパターンに変わりつつあるのです。

2025年第1四半期データでは、AI Overviewsは月間15億インプレッションを記録しており、これだけの回数、検索結果の最上部にAI生成の要約が表示されていることを示しています。

AI Overviewに引用された場合のプラス効果

しかし、データは悪いニュースばかりではありません。Seer Interactiveの調査では、AI Overviewに引用されたブランドは、引用されなかったブランドと比較して、オーガニッククリックが35%増加し、有料広告クリックは91%も増加していることが分かっています。

さらに、従来10位圏外だったページでもAI Overviewの要約内にリンクされればCTRが2〜3倍に跳ね上がるケースも確認されています。つまり、AI Overviewへの表示は「新しいポジションゼロ」とも言える強力な露出機会になり得るのです。

また、TrustRadiusの調査によると、B2Bの購買担当者の90%がAI Overviewに表示された情報を確認するために出典元のリンクをクリックすると回答しており、特に専門的な領域では「裏取り」のためのクリック行動が促進される可能性があります。

検索クエリ別の影響度の違い

AI Overviewの影響は、検索クエリの種類によって大きく異なります。

情報収集系クエリ（「〇〇とは」「〇〇 方法」など）は最もCTR低下の影響が大きく、AIの要約だけで検索が完結しやすい傾向があります。一方で、法律・政治分野ではCTRが7.39ポイント上昇し、教育分野でもトップ結果のCTRが約6%上昇しています。これは、専門性の高い分野ではAI Overviewの要約を見た上で、信頼できる出典元を確認したいというユーザー心理が働くためと考えられます。

また、購買意図の高いDo/Buyクエリや、ブランド指名検索については現時点では大きな影響を受けにくい傾向があります。

AI Overview SEO時代の戦略再設計｜経営・マーケ責任者が押さえるべき構造変化

「検索順位を上げる」から「AIに引用される」へのパラダイムシフト

AI Overviewの登場により、SEOの評価構造は二層化しています。従来の「検索順位」に加えて、「AI Overviewへの採用可否」が新たな評価軸として加わりました。

上位表示されていてもAI Overviewの要約から外れると流入は減少し、逆に中位以下でもAI Overview内にリンクされれば大幅にアクセスが増えるという、これまでのSEOの常識を覆す状況が生まれています。

Googleの検索セントラルでは「AI機能にも基本的なSEOのベストプラクティスを適用できます」と明記しています。つまり、従来のSEOが不要になったわけではなく、その上にAI最適化のレイヤーを重ねる必要があるのです。

SEO戦略の再定義｜3つの柱

AI Overview時代のSEO戦略は、以下の3つの柱で再定義する必要があります。

柱1：従来SEOの継続強化（土台作り）

AI Overviewに引用される情報は、通常のオーガニック検索で上位表示されているページから選ばれる傾向が強いことが分かっています。つまり、検索上位を獲得することがAIに選ばれるための土台です。キーワード設計、内部リンク最適化、テクニカルSEOといった基本施策は引き続き重要です。

柱2：AIO（AI Optimization）の実装

AI Overviewに引用されるための最適化施策です。構造化データの実装、FAQ設計、簡潔で明確な文章構造、E-E-A-Tの強化など、AIが情報を抽出しやすいコンテンツ設計を行います。詳細は次章で解説します。

柱3：AI依存しない集客チャネルの構築

AI Overviewのアルゴリズムに左右されにくい「指名検索」を増やすことが重要です。SNS、動画、イベント、PR活動などを通じてブランド認知を高め、ユーザーに直接社名やサービス名で検索してもらう施策が、安定したトラフィックを確保する鍵となります。

キーワード戦略の見直し｜クエリ価値の再評価

AI Overviewの登場により、検索クエリの価値にも変化が生まれています。「〇〇とは？」のような単純な情報収集を目的としたKnowクエリは、AIが回答してしまうためサイトへの流入に繋がりにくくなります。

一方で重要性が増すのは、購買意図の高いトランザクショナルクエリ、独自の体験・考察を求めるクエリ、ロングテールの具体的な悩み系クエリ、そして指名検索です。SEO責任者は、自社のキーワードポートフォリオを見直し、AI Overviewの影響を受けやすいクエリと受けにくいクエリを分類した上で、投資配分を再設計する必要があります。

上層部への報告フレームワーク

経営層から「自然検索はオワコンなのか？」と問われたとき、SEO責任者は以下のフレームで報告すると効果的です。

まず現状の認識として、AI Overviewの導入によりCTRが一部キーワードで低下していることは事実であると伝えます。次に機会の提示として、AI Overviewに引用されたブランドはCTR向上のデータがあり、新たな露出チャネルとして活用可能であることを示します。そして対策の方向性として、従来SEOの土台強化に加えてAI最適化を実装し、同時に指名検索の強化を進めることを説明します。最後にKPIの再設定として、順位とCTRに加えて「AI Overview引用率」「ブランド検索数」を新たな指標として設定することを提案します。

AI Overviewに引用されるための具体的なAI Overview対策10選

ここからは、AI Overviewに引用されるための実践的な対策を10個に厳選してお伝えします。AI Overview対策の核心部分であり、実務担当者がすぐに着手できる内容です。

対策1：E-E-A-T、特に「経験（Experience）」を強化する

AI Overviewは、信頼性・専門性・経験に基づいた情報を優先的に引用する傾向があります。GoogleのAIに「信頼できる情報源」と認識されるためには、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の強化が最優先です。

具体的な実装方法

著者プロフィールページを作成し、資格・実績・経歴を明記します。記事内に一次情報（自社データ、独自調査結果、実体験）を含めます。専門家の監修・コメントを入れ、監修者の情報も明記します。公式な情報源（政府サイト、学術論文、業界団体）からの引用を適切に行います。そして定期的にコンテンツを更新し、最新の情報を反映します。

対策2：AIが要約しやすいコンテンツ構造を設計する

GoogleのAIは「人が読んでもわかりやすいページ」を「AIも要約しやすいページ」とみなす傾向があります。構造が明確で、要点が整理されたコンテンツが引用されやすいのです。

具体的な実装方法

各セクションの冒頭に結論を配置します（「逆ピラミッド構造」）。見出し（H2、H3、H4）を論理的に階層化します。1つの見出しに1つのトピックを対応させます。箇条書きや番号付きリストを活用して要点を整理します。1文を短くし、冗長な表現を避けます。そして定義文は「〇〇とは、△△のことです。」という明確な形式で記述します。

対策3：FAQ（よくある質問）セクションを戦略的に設計する

FAQ形式のコンテンツはAI Overviewで引用されやすい構造の一つです。ユーザーが抱くであろう疑問を予測し、Q&A形式で回答を用意することで、AIが直接的な回答を抽出しやすくなります。

具体的な実装方法

Googleの「他の人はこちらも質問」セクションから質問を抽出します。Search Consoleのクエリデータから疑問形の検索を把握します。質問はH3やH4タグで見出し化し、回答の冒頭2〜3行で簡潔に答えます。その後に詳細な説明や根拠を展開します。そしてFAQPage構造化データを併せて実装します。

対策4：構造化データ（スキーママークアップ）を実装する

構造化データは、Webページのコンテンツが何であるかを検索エンジンに明確に伝えるための「タグ付け」です。AIがコンテンツを正しく理解し、引用しやすくなります。

AI Overview対策に特に有効なスキーマ

FAQPage（よくある質問ページ）、HowTo（手順・方法の解説）、Article（記事情報）、BreadcrumbList（パンくずリスト）、Organization/Person（組織・著者情報）の5つが重要です。詳細な実装方法は次章で解説します。

対策5：著者情報と専門性を明確にする

AI Overviewの時代では「誰が発言しているか」が重要な評価軸になります。無名の記事よりも、専門家が執筆したことが明確な記事の方がAIに引用されやすい傾向があります。

具体的な実装方法

各記事に著者名・肩書・プロフィール写真を掲載します。著者の専門分野における資格・受賞歴・執筆実績を明記します。著者プロフィールページを独立して作成し、著者スキーマ（Person）で構造化データを実装します。そしてLinkedInなど外部プロフィールへのリンクを設置します。

対策6：独自データ・一次情報を発信する

AIが要約を生成する際、他のサイトにはない独自の情報は高く評価されます。独自調査やデータは、他のサイトが引用する際の一次情報源となり、サイテーション（言及）の増加にもつながります。

具体的な実装方法

自社サービスの利用データを匿名化して公開します。業界調査・アンケート結果を独自レポートとして発信します。自社の成功事例・失敗事例を具体的な数値とともに公開します。専門家インタビューを実施してオリジナルの見解を掲載します。そしてデータの出典と調査方法を明記して信頼性を担保します。

対策7：ページ冒頭に結論を配置する

AI Overviewは記事の冒頭部分から情報を抽出することが多いため、記事の最初の数段落で検索クエリに対する明確な回答を提示することが重要です。

具体的な実装方法

タイトル直下のリード文で、記事の結論を端的に示します。「結論からお伝えすると〜」「要点をまとめると〜」などの表現を使います。冒頭の要約は3〜5文程度で、検索意図に直接答えます。詳細は本文で展開するという構成にします。

対策8：動画・画像などリッチコンテンツを活用する

AI Overviewはテキストだけでなく、画像や動画も統合して表示することがあります。特にeコマース分野では、AI Overview結果の71%にYouTube動画が含まれていたという調査結果もあります。

具体的な実装方法

記事の内容に関連するYouTube動画を作成・埋め込みます。図解やインフォグラフィックで複雑な概念を視覚化します。画像にはAlt属性を適切に設定し、内容を言語化します。動画にはVideoObject構造化データを実装します。そしてオリジナルの図解やチャートを作成して独自性を高めます。

対策9：サイテーション（外部からの言及）を増やす

サイテーションとは、自社サイトの名称やブランド名が他のWebサイトやSNSで言及されることです。Googleの検索品質評価ガイドラインでも「サイトや制作者の評判」がページ品質の判断要素として挙げられています。AIが信頼できる情報源として引用する際の間接的な評価要素となります。

具体的な実装方法

業界メディアへの寄稿やインタビュー対応を行います。プレスリリースの定期配信を実施します。SNSでの専門的な情報発信を継続します。カンファレンスやセミナーへの登壇機会を作ります。そして他社のブログやメディアでのゲスト投稿を行います。

対策10：内部リンクとサイト構造を最適化する

AIがサイト内の情報を正しく理解し、関連するコンテンツを網羅的に把握するためには、内部リンクとサイト構造の最適化が欠かせません。

具体的な実装方法

トピッククラスターモデルを採用し、ピラーページとサブトピックを内部リンクで接続します。パンくずリストを全ページに実装します。関連記事へのリンクをコンテンツ内に自然に配置します。HTMLサイトマップを作成してサイト構造を明示化します。そしてアンカーテキストを具体的で説明的なものにします。

AI Overview対策の技術実装ガイド｜構造化データ・HTML設計の実践方法

FAQPage構造化データの実装例

FAQPage構造化データは、AI OverviewにFAQ形式のコンテンツを引用してもらうために最も効果的なスキーマの一つです。以下にJSON-LD形式での実装例を示します。

<script type="application/ld+json">{  "@context": "https://schema.org",  "@type": "FAQPage",  "mainEntity": [ {"@type": "Question","name": "AI Overviewに表示される条件は？","acceptedAnswer": {  "@type": "Answer",  "text": "AI Overviewに表示されるための明確な条件はGoogleから公開されていませんが、検索結果の上位1〜2ページ目にランクインしていること、E-E-A-Tが高いこと、構造化されたコンテンツであることが引用されやすい傾向として確認されています。"} }  ]}</script>

HowTo構造化データの実装例

手順や方法を解説するコンテンツには、HowTo構造化データを実装することで、AI Overviewが手順を正確に把握しやすくなります。

<script type="application/ld+json">{  "@context": "https://schema.org",  "@type": "HowTo",  "name": "AI Overviewに引用されるための対策手順",  "step": [ {"@type": "HowToStep","name": "E-E-A-Tの強化","text": "著者情報を明記し、専門性・経験・権威性・信頼性を示す要素をコンテンツに含めます。" }, {"@type": "HowToStep","name": "コンテンツ構造の最適化","text": "見出しの階層化、冒頭への結論配置、FAQ形式の導入を行います。" }  ]}</script>

AI Overviewに引用されやすいHTML設計のポイント

コンテンツのHTML構造を最適化することで、AIによる情報抽出の精度が高まります。

見出しタグの最適化

H1は1ページに1つだけ使用し、ページの主題を明確に示します。H2はセクションの大見出しとして使い、ターゲットキーワードを自然に含めます。H3はH2内の小見出しとして使い、具体的なトピックを示します。H4はH3内の補足見出しとして使います。見出しの階層を飛ばさないようにします（H2の直下にH4を置かないなど）。

テーブル（表）の活用

比較情報や一覧データはテーブルで整理します。AIはテーブル形式の情報を抽出しやすく、AI Overviewでも表として表示されることがあります。thead要素で見出し行を明示化します。

リスト要素の活用

順序のある手順はol（番号付きリスト）で記述します。順序のない列挙はul（箇条書きリスト）で記述します。HTMLのリスト要素はAIが構造を理解しやすい形式です。

著者スキーマ（Person）の実装

著者情報の構造化データを実装することで、AIに対して「誰が書いた記事か」を明確に伝えることができます。

<script type="application/ld+json">{  "@context": "https://schema.org",  "@type": "Article",  "author": { "@type": "Person", "name": "著者名", "jobTitle": "SEOコンサルタント", "url": "https://example.com/author/profile"  },  "publisher": { "@type": "Organization", "name": "企業名"  },  "datePublished": "2026-02-20",  "dateModified": "2026-02-20"}</script>

AI Overview対策チェックリスト｜明日から使える実務改善項目

以下のチェックリストを使って、自社サイトのAI Overview対策状況を確認し、優先順位をつけて改善を進めましょう。

コンテンツ設計チェック

□ 記事の冒頭に検索意図に対する結論・回答を配置しているか
□ 見出し（H2〜H4）が論理的に階層化されているか
□ 1つの見出しに1つのトピックが対応しているか
□ FAQ（よくある質問）セクションを設けているか
□ 定義文を「〇〇とは、△△のことです」の形式で記述しているか
□ 手順・方法の説明は番号付きリストで構造化しているか
□ 比較情報はテーブル（表）で整理しているか
□ 1文が長すぎず、冗長な表現を避けているか

E-E-A-T強化チェック

□ 著者名・肩書・プロフィール写真を各記事に掲載しているか
□ 著者の専門性（資格・実績・経歴）を明記しているか
□ 独立した著者プロフィールページを作成しているか
□ 一次情報（独自データ・調査結果・実体験）を含んでいるか
□ 信頼できる情報源からの引用に出典を明記しているか
□ コンテンツの公開日・更新日を表示しているか
□ 専門家の監修やコメントを入れているか

技術実装チェック

□ FAQPage構造化データを実装しているか
□ HowTo構造化データ（該当する場合）を実装しているか
□ Article構造化データを実装しているか
□ 著者スキーマ（Person）を実装しているか
□ パンくずリスト（BreadcrumbList）を実装しているか
□ 画像にAlt属性を適切に設定しているか
□ モバイル対応（レスポンシブデザイン）が適切か
□ ページの読み込み速度（Core Web Vitals）は良好か

外部評価・ブランド強化チェック

□ 業界メディアやニュースサイトでの言及（サイテーション）を獲得しているか
□ SNSでの専門的な情報発信を継続しているか
□ 指名検索数を定期的にモニタリングしているか
□ YouTube動画など多チャネルでの情報発信を行っているか

AI Overview SEO対策の効果測定と計測方法

Google Search Consoleでの計測

2026年2月現在、Google Search ConsoleではAI Overviewからの流入かどうかを直接判別する機能は実装されていません。ただし、間接的にAI Overviewの影響を把握する方法はあります。

Search Consoleの「検索パフォーマンス」レポートで、表示回数は維持されているがCTRが低下しているキーワードを特定します。これらのキーワードでAI Overviewが表示されている可能性が高いです。

また、Search Console上で順位が急激に上昇したのにクリック数が増えていない場合は、AI Overviewに引用されている可能性があります。GoogleはAI Overviewに引用されたページの順位を1位としてカウントする仕様があるためです。

外部SEOツールでの計測

Semrush、Ahrefs、SE Rankingなどの外部SEOツールを活用すると、自社ページがAI Overviewに引用されているか、どのキーワードで要約されているかを把握できます。AhrefsではSERPの機能フィルターから「AI Overview」を選択して、AI Overviewが表示される検索クエリを特定できます。

推奨KPI（重要業績評価指標）

AI Overview時代に追加すべきKPIとして、以下を推奨します。

AI Overview引用数（外部ツールで定期計測）、対象キーワードのCTR推移（Search Consoleで計測）、指名検索数の推移（Search Console、Google Trendsで計測）、ブランド言及数（サイテーション数の推移）、そしてコンバージョン率（CTRが減少してもCVRが向上していれば「質の高いユーザー」を獲得できている証拠）の5つです。

AI Overview SEOの今後の展望｜AIモードとLLMOの時代へ

Google「AIモード」の登場と影響

2025年にGoogleが発表した「AIモード（AI Mode）」は、AI Overviewをさらに進化させた検索体験です。検索結果全体がAI生成の回答で構成される全く新しい形式であり、従来の「青いリンク」型の検索結果が完全にAI回答に置き換わります。

2025年にアメリカで実装が進んでおり、今後日本でも展開が予想されます。AIモードが普及すれば、AI Overviewへの対策はさらに重要性を増すことになります。

LLMO（大規模言語モデル最適化）への対応

LLMOとは「Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）」の略で、AIに引用されやすいようにコンテンツを最適化する概念です。Google AI OverviewだけでなくChatGPT、Perplexity、Geminiなど複数のAI検索プラットフォームに対して情報源として選ばれることを目指します。

直近半年で生成AI経由のWebサイト誘導トラフィックが約130%増加したという分析結果もあり、AI経由の流入は急速に成長しているチャネルです。早期からLLMO対策を講じることで、将来的な差別化要因になり得ます。

今後のSEO戦略に求められる視点

AI Overview時代以降のSEO戦略は、「検索に勝つ」から「想起されるブランドを創る」へとシフトしていきます。具体的には、マルチチャネルでのブランド認知構築、AIに引用される「信頼できる情報源」としてのポジション確立、指名検索・直接流入の比率向上、そしてコンテンツの独自性と深さの追求が、中長期的に重要な施策となります。

AI Overview SEO対策 よくある質問 Q&A

Q1. AI Overviewの登場でSEOはオワコンですか？

いいえ、SEOはオワコンではありません。AI Overviewに引用される情報は、オーガニック検索で上位表示されているページから選ばれる傾向が強いため、従来のSEOは「AIに選ばれるための土台」として引き続き重要です。Googleも公式に「AI機能にも基本的なSEOのベストプラクティスを適用できます」と明記しています。ただし、SEOの評価軸が「順位」だけでなく「AIへの引用」という新たな要素を含むように変化しているため、戦略の再設計は必要です。

Q2. AI Overviewに自社サイトを表示させるにはどうすればいいですか？

AI Overviewに引用されるためには、以下の要素を満たすことが重要です。まず検索結果の1〜2ページ目にランクインすること（上位表示が土台）。次にE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めること。そしてFAQ形式・見出し階層化・冒頭結論配置など、AIが情報を抽出しやすい構造のコンテンツを作ること。さらに構造化データ（FAQPage、HowTo、Article等）を実装すること。最後に著者情報を明記して「誰が書いたか」を明確にすることです。

Q3. 構造化データは必ず実装すべきですか？

構造化データの実装は必須ではありませんが、AI Overview対策において強く推奨されます。構造化データを実装することで、AIがコンテンツの種類や構造を正確に理解しやすくなり、引用される可能性が高まります。特にFAQPage、HowTo、Article、Personの4つのスキーマはAI Overview対策に有効です。実装コストに対するリターンが大きい施策であるため、優先的に取り組むことを推奨します。

Q4. AI Overviewに引用されているかどうか確認する方法はありますか？

2026年2月現在、Google Search ConsoleにはAI Overviewからの流入を直接計測する機能がありません。確認方法としては、対象キーワードで実際にGoogle検索を行い目視で確認する方法と、Semrush、Ahrefs、SE Rankingなどの外部SEOツールを使ってAI Overview表示キーワードを把握する方法があります。Search Console上で順位が急上昇しているにもかかわらずクリック数が増えていない場合は、AI Overviewに引用されている可能性があります。

Q5. FAQセクションは何問くらい用意すべきですか？

一般的には5〜10問程度が推奨されます。重要なのは数ではなく、ユーザーが実際に抱く疑問に的確に答えているかどうかです。Googleの「他の人はこちらも質問」やSearch Consoleのクエリデータ、関連キーワードの調査結果から、実際にユーザーが検索している疑問を抽出し、それに回答する形式にしましょう。各回答の冒頭2〜3文で端的に答え、その後に詳細を展開する構成が効果的です。

Q6. AI Overviewの影響を受けにくいキーワードはありますか？

はい、現時点で影響を受けにくいキーワードはいくつかあります。ブランド指名検索（会社名やサービス名での検索）、購買意図の高いトランザクショナルクエリ（「〇〇 購入」「〇〇 申し込み」など）、ローカル検索（「〇〇 近くの」）、そしてYMYL領域（健康・金融）の一部のクエリは、AI Overviewが表示されにくい、または表示されても影響が限定的な傾向があります。これらのキーワードへの注力を戦略に組み込むことが有効です。

Q7. 小規模サイトでもAI Overviewに引用されるチャンスはありますか？

はい、チャンスはあります。AI Overviewは必ずしも大手サイトだけを引用するわけではなく、特定のニッチな領域で高い専門性を持つサイトや、独自の一次情報を発信しているサイトが引用されるケースも確認されています。実際に、検索結果20位以下のページがAI Overviewに引用される事例も報告されています。自社の強みが活きる専門領域に絞って質の高いコンテンツを蓄積することが、小規模サイトにとっての有効な戦略です。

Q8. AI Overview対策とChatGPT対策（LLMO）は同じですか？

重なる部分は多いですが、完全に同じではありません。AI Overview対策はGoogle検索結果ページ上での露出を目指すもので、LLMOはChatGPT、Perplexity、Geminiなど複数のAI検索プラットフォームでの引用を目指す、より広い概念です。ただし、E-E-A-Tの強化、構造化されたコンテンツ設計、独自データの発信といった対策の本質は共通しています。AI Overview対策を進めることは、LLMOの土台を作ることにもつながります。

まとめ｜AI Overview SEO対策で「AIに選ばれるサイト」を目指すために

AI Overviewの登場は、SEOの歴史における大きなターニングポイントです。しかし、これは「SEOの終わり」ではなく、「SEOの進化」と捉えるべきです。

この記事の要点を改めて整理します。

AI Overview時代のSEOの現実：AI Overviewが表示されるキーワードでは、検索1位でもCTRが最大58%低下するというデータがあります。一方で、AI Overviewに引用されたブランドはCTRが35〜91%向上するというプラスの側面もあります。

戦略の3つの柱：第1に従来SEOの継続強化（検索上位がAI引用の土台になる）、第2にAI最適化の実装（構造化データ、FAQ設計、E-E-A-T強化）、第3にAI依存しない集客チャネルの構築（指名検索・ブランド強化）が重要です。

今すぐ着手すべきこと：E-E-A-T、特に「経験」の強化が最優先です。次に冒頭結論配置・見出し階層化・FAQ設計によるコンテンツ構造の最適化。そして構造化データ（FAQPage、HowTo、Article、Person）の実装。さらに独自データ・一次情報の発信。最後に効果測定体制の構築（AI Overview引用数、CTR推移、指名検索数）に取り組みましょう。

AI Overviewは今後さらに表示範囲を拡大し、AIモードの展開やLLMOの重要性増大など、検索環境は加速度的に変化していきます。重要なのは、この変化を脅威としてだけ捉えるのではなく、「コンテンツの本質的な価値」を問い直し、ユーザーに対して誠実で独自の価値を提供する機会として活用することです。

本記事で紹介した対策を参考に、AI Overview時代の新しいSEO戦略に今日から取り組んでみてください。