生成AIの普及により、コンテンツを取り巻く環境は急速に変化している。
AIO（AI Optimization）、GAIO（Generative AI Optimization）といった新たな概念が登場したためだ。
これらは「AIへの最適化」であり、従来型のSEO対策を変える可能性を持つ。
本記事では、AIO/GAIOの概要を踏まえつつ、AIに選ばれるためのコンテンツや既存のコンテンツの活かし方について解説する。
目次
1. AIによる検索体験の変化がSEOを変える？
2024年以降、日本でも検索結果の最上位にAIの解説やレコメンドが表示されるようになった。
キーワードによっては、AIが提示する内容だけで検索行動が完結する。
そこでまずは、検索ユーザーの行動やSEO対策の変化についての予測をまとめて紹介する。
1.1. AIの普及による検索行動の変質
AI Overview(旧 SGE)やGeminiといった生成AIが検索エンジンに組み込まれるようになり、ユーザーの検索行動が大きく変わりつつある。
これまで主流だった「検索ワード入力→検索結果のリンクをクリック」という行動が急激に減る可能性があるためだ。
具体的には、以下のような変化が予測される。
- 検索エンジンに質問を入力→生成AIの回答で完結
- 検索エンジンを使わずAIへ直接質問→AIの回答で完結
どちらの場合でも「検索結果を吟味してクリックする」という作業が発生しない。
つまり「ゼロクリックリサーチ（クリックなしで情報収集を完結させる行動）」の時代が到来したと言える。
2025年現在は、生成AIが回答を提供するキーワードに限りがある。
しかし今後は、専門的な領域や複雑な質問に対してもAIが回答することは間違いない。
1.2. オーガニック流入減少リスクの現実
また、前述の理由からオーガニック検索経由の流入やクリック率（CTR）も低下する。
すでに一部のクエリでは、検索上位の流入が減少する現象が見られており、今後この傾向はさらに強まると考えられる。
1.3. 検索起点モデルの限界と新たなSEO対策の必要性
「検索結果の順位を上げる」ことは、PV獲得やリード獲得に効果があるとされてきた。
この点は今後も揺るがないだろう。
しかし、順位向上を至上命題としたSEO対策では、効果が頭打ちになる。
今後は、以下のようなコンテンツ戦略が欠かせなくなるだろう。
- AIに拾われやすいコンテンツ設計
- 顧客ニーズを直接解決する高品質な一次情報
「AIに最適化して優先的に表示してもらう」対策への転換だ。
2.検索体験の変化に対応するためのAIO/GAIO
以上を踏まえたうえで、本記事のテーマである「AIO/GAIO」について見ていこう。
「コンテンツをAIに最適化させる」ことを、AIO（AI Optimization）やGAIO（Generative AI Optimization）と呼ぶ。
ここでは、それぞれの定義と特徴、SEOとの違い、そして生成AI時代に求められるコンテンツ設計について整理する。
2.1.AIOおよびGAIOの定義
AIO（AI Optimization）とは、コンテンツがAIに正しく認識され、引用されやすくなるよう最適化する取り組みだ。
具体的には、AIが情報を取得・理解しやすいように、情報を整理・加工する。
また、GAIO（Generative AI Optimization）は、生成AIが回答を生成する際に、自社コンテンツが情報源として採用されることを意識した施策だ。
例えば、AI Overviewの回答の右側には、ピックアップされたコンテンツが表示されている。
このコンテンツは簡単にいえば「生成AIによるレコメンド」だ。
レコメンドは検索結果の上から順にピックアップされているわけではなく、ニーズに近いコンテンツを表示している。
最上位に表示されるため、集客効果が高く、信頼性向上にもつながる。
よって、GAIOでは、AIに「選ばれる」ことを重視する必要がある。
AIOは「AIに理解されやすく」、GAIOは「選ばれやすく」という違いがあるが、対策としてはほぼ同じ内容という理解でOKだ。
AIOとGAIOの違い
| 項目 | AIO（AI Optimization） | GAIO（Generative AI Optimization） |
| 意味 | AI全般（生成AIも含む）が情報を正しく認識・活用しやすくするための最適化 | 特に生成AI（ChatGPT、Geminiなど）に回答として選ばれることを目的とした最適化 |
| ゴール | AIシステムが情報を収集・解析・活用しやすくする | 生成AIが自社コンテンツを「引用」または「回答に使う」ようにする |
| イメージ | AI向けの汎用的な情報設計 | 生成AI時代の「検索体験に最適化した設計」 |
3.AIに選ばれるためのコンテンツ最適化とは
AIO/GAIOでは、自社のコンテンツが適切に理解され、「信頼できる情報源」として選ばれることを目標とする。
そこで、AIに選ばれやすいコンテンツの特徴と、具体的な最適化手法について整理する。
- 構造化データの活用
- .一次情報を含むコンテンツを増やす
- よくある質問を丁寧にまとめたFAQページ
- 直接的でわかりやすい回答を提供するコンテンツ
3.1.構造化データの活用
AIに正しく情報を認識させるためには、構造化データの活用が不可欠だ。
具体的には、FAQ、商品情報、レビュー、記事の著者情報などにschema.orgを活用してマークアップを行うことで、AIがコンテンツの意味を正確に理解しやすくなる。
明確に整理されたデータは、検索エンジンや生成AIにとって扱いやすく、回答文の生成時にも優先的に参照される傾向がある。
3.2.一次情報を含むコンテンツを増やす
事例紹介、実測データ、独自の調査結果などの一次情報を含むコンテンツは、AIにとって信頼性の高いコンテンツとみなされやすい。
単なる情報のまとめや二次情報の転載ではなく、自社の視点で収集・分析した具体的な数字や知見を盛り込むことが重要だ。
特に、BtoB領域では、業界別の事例データや専門家の見解などが高く評価される傾向にある。
3.3.よくある質問を丁寧にまとめたFAQページ
生成AIは「対話型」で検索ユーザーのニーズを満たす機能を持つ。
AI OverViewには、音声での「インタラクティブ検索」が実装される予定だ。
インタラクティブ検索では、ユーザーの反応をもとに検索結果がピックアップされ、カスタマイズされていく。
FAQページは、インタクティブ検索の情報源として、AIが参照する可能性が高い。
質問と回答がセットになった構成はAIが認識しやすく、回答にそのまま組み込みやすいからだ。
単なる一問一答ではなく、質問の背景や応用ケースまで丁寧に解説することで、より高い評価が期待できる。
3.4.直接的でわかりやすい回答を提供するコンテンツ
ユーザーの検索意図に対して、端的に回答を示すコンテンツは、AIにも非常に重宝される。
具体的には「〇〇とは何か」という質問に対して、冒頭で簡潔かつ正確に定義を提示し、その後で詳しい説明に展開する構成だ。
AIは、明快で一貫性のある回答を求めているため、ユーザーの問いにストレートに応えるコンテンツ設計が重要となる。
また、専門知識をかみ砕いて解説したコンテンツは、AIにとっても価値が高い。
AIが質問の背景や文脈を認識しながら、正確に内容を抽出できるからだ。
3.5.SEOとAIO/GAIOを比較「選ばれやすいコンテンツの違い」
ここまでの内容から「従来のSEO対策と変わらないのでは？」という感想を持ったかもしれない。
確かにSEOとAIO/GAIOは「ニーズを満たした質の高い情報が評価される」という点では同じだ。
しかし厳密にいえば、下記のような違いがある。
| 項目 | SEOで評価されやすい | AIに評価されやすい |
| 評価主体 | Googleのアルゴリズム（クローラー＋ランキングAI） | AI/生成AIそのもの |
| 目的 | 検索順位で上位に表示されること | ユーザー質問に対するAIの“回答”に使われること |
| コンテンツの構造 | 検索クエリとの一致性、クリック率、滞在時間を意識 | ユーザーの「質問→答え」の流れに即した構造（Q&A構造、要約文） |
| 情報の出し方 | 検索エンジン向けにタイトル・見出し・本文を調整 | AIがそのまま抜き出せるように、結論や定義を明示・簡潔に記述 |
| 主な最適化軸 | キーワードの選定・配置、リンク構造、メタ情報最適化 | コンテンツの論理構造、文脈の明示、一貫性・情報信頼性の担保 |
| 引用されやすさ | 上位表示されればクリックされるが、AIに直接使われることは想定されていない | 引用・要約しやすい構文・データ構造で書かれていれば、AIの回答文に採用されやすい |
| 重要視される信頼性 | ドメイン評価（被リンク、信頼スコアなど） | 情報の一次性（誰が・なぜ書いているか）、出典の明記、専門性の明示 |
最も大きな違いは「評価主体」と「目的」だ。
従来のSEOでは、Googleのランキングアルゴリズムへの最適化が重要だった。
一方でAIOは「AI」が最適化の対象となる。
また、コンテンツの構造や情報の出し方も「より端的に」「論理的に」変えていく必要がある。
4. 既存コンテンツは無駄にならず重要性は増す
AI関連の話題でよく耳にする「AIで〇〇が無くなる」という内容は、SEOの分野でも聞こえてくる。
確かに生成AIの普及は、検索行動を大きく変える。
しかし、既存のコンテンツが無駄になるわけではない。
むしろ、その重要性はさらに高まるといえる。
ここでは、なぜ既存コンテンツが引き続き価値を持ち、どのように活用を進めるべきかを整理する。
4.1.「認知拡大」「集客」の一部が代替される
生成AIが普及することで、オンライン上の「認知拡大」や「集客」の一部はAIによって代替されつつある。
たとえば、検索エンジンの結果がAIによって再構成されることで、ユーザーは検索結果をクリックせずに情報を取得する「ゼロクリックリサーチ」を行うケースが増えている。
しかし、生成AIが関与するのはあくまで顧客行動の入り口部分にすぎない。
その後のフェーズにおいては、以下のような取り組みが必要だ。
- メルマガ
- ウェビナー
- ホワイトペーパー
- 展示会
これらはAIが関与しにくく、マーケティングチャネルとしての重要性は引き続き高いままだろう。
| チャネル分類 | 代替・影響されるチャネル | 代替・影響されないチャネル |
| チャネル例 | ・SEO（オーガニック検索） ・コンテンツマーケティング（検索流入頼み型） ・リスティング広告（特に情報検索目的の広告） | ・メールマーケティング ・SNS広告（ターゲティング型） ・ウェビナー・オンラインセミナー ・ホワイトペーパー施策 ・展示会・リアルイベント ・オウンドメディア（直接訪問型） |
| 代替・影響度 | 高い（流入減、ゼロクリック増加） | 低い（影響を受けにくい） |
| 変化の具体例 | 生成AIによって回答が直接表示され、クリック数減少。上位表示＝流入とは限らなくなる。 | 顧客との直接接点や、能動的な情報収集チャネルは引き続き有効。コンテンツ品質がより重要になる。 |
AIの影響を受けるのは「認知」や「集客」の一部であり、商談化や契約に至るプロセスでは、コンテンツの重要性は変わらない。
4.2.キーワード軸から「課題」や「状況」ベースの設計へ
これまでのSEO対策では「特定のキーワードに最適化する」ことが重視されてきた。
しかし、生成AI時代では、キーワード単位の最適化だけでは不十分だ。
AIはユーザーの質問やニーズの背景を理解し、より複雑な問いに対しても回答を試みる。
AIに選ばれるためには「課題」や「状況」を起点にしたコンテンツ設計が求められる。
具体例をみてみよう。
キーワード軸：「SaaS 比較」に最適化されたコンテンツ
→キーワード軸であり単なる製品一覧・機能比較になりがち
課題軸：「成長企業におけるバックオフィス部門の効率化」に最適化されたコンテンツ
→組織成長に伴う課題、システム選定ポイント、運用フローまで踏み込める
「顧客が直面している課題」に対して本質的に答えられるコンテンツほど、AIにもユーザーにも評価されやすくなる。
このような詳細の課題まで分析することには時間がかかるが、コンテンツ制作にこの「労力」も品質評価の基準となるといわれている。
参考：Googleガイドライン
今後は課題解決に貢献する情報密度の高いコンテンツ作りが重要になるだろう。
4.3.「覚えてもらう」「比較される」「選ばれる」ための情報提供は引き続き重要
検索行動が変わりつつあるとはいえ、ユーザーの購買行動は変わらない。
- 気になった企業やサービスを「覚える」
- 複数の選択肢を「比較する」
- 最終的に「選ぶ」
上記のプロセスは大きく変化しないだろう。
今後は、検索流入に依存しない「比較され、選ばれる」ためのコンテンツ整備がますます重要になる。
5. まとめ
本記事では、生成AIへの最適化（AIO/GAIO）について、現状と今後のありかたを述べた。
生成AIが普及したとしても、コンテンツの重要性は揺らがない。
AIO／GAIOはSEOを否定するものではなく、検索意図や文脈をより深く捉える時代への進化と捉えるべきだ。
また、今後は、比較検討や意思決定支援までを意識したコンテンツ設計が重要さを増す。
これらはAIが届きにくい分野であり、また、E-E-A-Tに沿った信頼性・専門性を高める取り組みは、SEOにもAIOにも共通して求められるため、既存施策を進化させながら対応を図ることが現実的なアプローチとなる。
