この記事で分かること
- AI検索の改善で見るべき指標
- ブランド言及率とURL引用率、それぞれの改善方針
- AIに引用されやすいページの特徴
- 構造化データなどテクニカル面の整備
- 競合との差分を改善に活かす方法
- 継続観測による改善サイクル
AI検索の改善とは
AI検索の改善の定義
定義
補足説明
従来のSEOが検索結果での順位やクリックを主な指標としてきたのに対し、AI検索では「AI回答に登場するか」「情報源として引用されるか」が重要になります。
GEOやLLMOと呼ばれる取り組みの実践部分にあたります。
具体例
改善の基本ステップ
AI検索の改善は、闇雲にコンテンツを増やすのではなく、測定結果から課題を特定して進めます。基本の流れは次の5ステップです。
- STEP 1
現状を測定する
- STEP 2
露出が弱いプロンプトを特定する
- STEP 3
引用されている競合・第三者サイトを確認する
- STEP 4
不足している情報をコンテンツに追加する
- STEP 5
再測定して変化を見る
測定の考え方についてはAI検索の露出測定をあわせてご覧ください。
指標別の改善方針
測定結果のどの指標が弱いかによって、打つべき施策は変わります。代表的な3つのパターン別に改善方針を整理します。
ブランド言及率が低い場合
ブランド言及率が低い場合は、AI回答内で自社ブランドが候補として認識されていない可能性があります。AIが「このカテゴリの選択肢」として自社を挙げられるよう、カテゴリとブランドの結びつきを強める施策が中心になります。
改善例
- 自社サービスが何のカテゴリに属するかを明確に書く
- 「〇〇とは」「〇〇の選び方」など、カテゴリ理解を助けるページを作る
- 導入対象・利用シーン・比較軸を明確にする
- コーポレートサイトやプレスリリースから一貫した表現で言及する
URL引用率が低い場合
URL引用率が低い場合は、ブランド名は認識されていても、情報源として参照されにくい可能性があります。AIが「引用する価値がある」と判断できるページ構造と情報の質を整える施策が中心になります。
改善例
- 1ページ1テーマで分かりやすく整理する
- 定義・比較・FAQ・具体例をページ内に含める
- 一次情報や独自データを掲載する
- ページタイトル・見出し・構造化データを整える
- 古い情報を更新する
競合ばかり言及される場合
競合ばかり言及される場合は、AIが参照している情報源や比較軸を確認することが重要です。競合が引用されている理由を分析し、自社に不足している情報を補います。
改善例
- 競合が言及されているプロンプトを特定する
- 競合が引用されているページの内容を確認する
- 自社サイトに不足している比較情報・導入事例・料金情報を補う
- 自社の強みを具体的な言葉で表現する
AIに引用されやすいページの特徴
AIは、質問に対して「そのまま答えとして使える」情報を優先的に参照する傾向があります。引用されやすいページには次のような共通点があります。
- テーマが明確である：1ページで扱う話題が絞られている
- 定義が簡潔に書かれている：冒頭で「〇〇とは」に答えている
- 比較軸が整理されている：表や箇条書きで違いが分かる
- FAQがある：想定される質問に端的に答えている
- 更新日が明記されている：情報の鮮度が判断できる
- 一次情報が含まれている：独自データや当事者の知見がある
- 企業情報や運営元が明確である：誰が発信しているか分かる
- 内部リンクで関連情報につながっている：文脈を辿れる
テクニカル面の土台を整える
コンテンツの中身だけでなく、AIや検索エンジンがページを正しく取得・理解できる技術的な土台も重要です。
クロール・インデックスの確認
構造化データの整備
構造化データ（FAQ・記事・組織情報などのマークアップ）は、ページの内容や運営元を機械可読な形で伝える手段です。それ単体で引用が保証されるわけではありませんが、AIに正確に理解されるための基本的な整備といえます。
避けるべき改善方法
避けるべき改善方法
AI検索での露出を高めるために、低品質なコンテンツを大量生成することはおすすめしません。
避けたい例
- 実体のない記事を大量に作る
- キーワードだけを詰め込む
- 競合名を不自然に並べる
- 根拠のないランキングを作る
- 古い情報を更新せず放置する
AI検索では、短期的な露出だけでなく、信頼できる情報源として継続的に参照されることが重要です。
GEO Signalsでできること
GEO Signalsでは、改善前後の変化を定点観測できます。次の指標をプロンプト単位・時系列で確認できるため、施策の効果検証に活用できます。
- ブランド言及率
- URL引用率
- 名前のみ言及
- URLのみ引用
- 競合との露出差
- 引用ドメイン
- プロンプトごとの露出状況
ツール選定の観点についてはAI検索分析ツール比較もあわせてご覧ください。
この記事のまとめ
- AI検索の改善は、まず現状を測定することから始まる
- ブランド言及率が低い場合は、カテゴリ認識やブランド情報の整理が重要
- URL引用率が低い場合は、引用されやすいページ構造や一次情報が重要
- クロール・構造化データ・E-E-A-Tなどテクニカル面の土台も整える
- 競合との差分を見ることで、改善すべきコンテンツが見えやすくなる
- AI検索の改善は一度で終わらせず、継続観測しながら進めることが重要
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