検索順位を上げるために時間とコストをかけてきたのに、アクセスが伸び悩んでいる。そんな違和感を覚えているオウンドメディア運用者の方は少なくありません。2025年現在、検索体験は大きく変わり、ユーザーはリンクを探すのではなく、AIに答えを生成させるようになっています。
この変化の中で重要になるのが、SEOだけでなく、AIに正しく理解され、引用されるための新しい考え方です。特にLLMOという視点は、従来のコンテンツ設計を根本から見直すきっかけになります。AIはどのように記事を読み、どの情報を信頼できる知識として扱うのでしょうか。
本記事では、AI検索の最新データや専門家の見解を踏まえながら、長文コンテンツをどのように分解し、構造化すればよいのかを整理します。人間にもAIにも価値あるオウンドメディアを作るための設計思想を理解することで、これからの集客とブランド価値向上に役立つ視点を得られます。
検索から生成へ進む2025年の情報流通とオウンドメディアの変化
2025年現在、情報探索の起点は「検索結果を見る」行為から、「AIに聞いて答えを得る」体験へと急速に移行しています。GoogleのAI Overviewや対話型生成AIの普及により、ユーザーはリンクを比較検討する前に、要約された結論に触れるようになりました。**この変化は情報流通の主導権がアルゴリズムから生成エンジンへ移ったことを意味します。**
Seer Interactiveの調査によれば、AI Overviewが表示され、かつ引用されなかった場合のオーガニックCTRは0.52%まで低下しています。一方で、生成回答内で引用された場合はCTRが35%高く維持されており、可視性の差が成果を分ける構造が明確になっています。検索順位の争いは、生成回答の構成要素になれるかどうかの競争へと変わりました。
| 指標 | 従来の検索 | 生成検索 |
|---|---|---|
| ユーザー行動 | リンクをクリック | 回答を読む |
| 主戦場 | SERP上位 | 生成回答内の引用 |
| 評価軸 | 順位・CTR | 引用率・言及 |
日本市場ではこのシフトがさらに加速しています。サイバーエージェントのGEO Lab.による調査では、生成AIを検索手段として使う利用率が31.1%に達し、10代では64%を超えています。**若年層ほど「検索しない」選択をしている現実は、オウンドメディアの存在意義そのものを問い直します。**
この環境下でオウンドメディアは、集客の入口ではなく、生成AIが参照する一次情報の供給源として再定義されます。専門家や調査機関が指摘するように、AIは信頼性と構造を重視して情報源を選別します。つまり、人に読まれる前にAIに理解される設計が前提条件になります。
- 結論や定義が明確で要約しやすい
- 事実と意見が区別されている
- 日本市場や自社文脈が具体的に示されている
検索から生成へ進む情報流通の転換点において、オウンドメディアは「ページ」ではなく「知識ユニット」として設計される時代に入りました。この視点の転換が、2025年以降の成果を大きく左右します。
ゼロクリック検索時代に起きているCTR低下と引用の重要性
生成AIが検索体験の中心に入り込んだことで、検索結果ページに表示されるだけでは成果につながらない時代になりました。いわゆるゼロクリック検索の常態化により、ユーザーはリンクをクリックせず、AIが生成した要約だけで意思決定を終えてしまいます。その結果、オウンドメディアのCTRは構造的に低下しています。
この変化を裏付ける代表的なデータが、Seer Interactiveの2025年第3四半期調査です。GoogleのAI Overviewが表示されたクエリにおいて、自社コンテンツが引用されなかった場合、オーガニックCTRは0.52%まで落ち込み、前年比で65.2%減少しました。一方、AI Overview内で引用された場合は0.70%を維持し、引用されないケースと比べて約35%高いCTRとなっています。
| AI Overviewでの扱い | オーガニックCTR | 影響の特徴 |
|---|---|---|
| 引用されない | 0.52% | 可視性が急激に低下 |
| 引用される | 0.70% | 信頼源として認識 |
**重要なのは、CTR低下そのものより「引用されるか否か」で明確な差が生まれている点**です。AIに引用されるコンテンツは、単なる流入源ではなく、回答の一部としてユーザーの意思決定に直接関与します。つまり、クリック前にブランド接触が完結するケースが増えているのです。
日本市場でもこの傾向は急速に進んでいます。サイバーエージェントのGEO Lab.による2025年10月調査では、生成AIを検索代替として利用するユーザーは31.1%に達し、特に10代では64.1%と過半数を超えました。若年層ほど「検索結果を比較して回遊する」という従来行動を取らず、最初に提示されたAI回答を信頼する傾向が強まっています。
この環境下で引用されるためには、AIが「要約しやすく、根拠として使いやすい」情報である必要があります。Search Engine LandやProfoundの分析によれば、AI OverviewやPerplexityが引用する情報には、定義が明確で、数値や条件が整理され、第三者データや一次情報が含まれているという共通点があります。
- 結論や定義が見出し直下に簡潔に書かれている
- 調査データや具体的数値が含まれている
- 企業や調査機関などエンティティが明確
**ゼロクリック検索時代における引用は、トラフィック獲得の代替ではなく、ブランド信頼を獲得する新しい入口**です。CTRが下がること自体を悲観するのではなく、AIに選ばれる情報源になることが、次の成果指標として求められています。
SEO・GEO・LLMOの違いと三位一体で考える最適化戦略
SEO・GEO・LLMOは似た言葉として語られがちですが、最適化の対象とゴールが明確に異なります。SEOは検索エンジンに発見・評価されるための最適化、GEOは生成AIの回答内で引用されるための最適化、LLMOはAIそのものに正しく理解・再利用されるための最適化です。2025年の情報流通では、この三つを切り分けつつ同時に設計する視点が欠かせません。
| 観点 | SEO | GEO | LLMO |
|---|---|---|---|
| 主な対象 | 検索エンジン | 生成検索・AI回答 | 大規模言語モデル |
| ゴール | 上位表示 | 引用・要約 | 意味理解と再利用 |
| 重視点 | キーワード・被リンク | 権威性・構造化 | 文脈・エンティティ |
Seer Interactiveの調査によれば、AI Overviewが表示される検索では、従来のオーガニックCTRが大幅に低下しています。一方で、AI回答内に引用された場合はCTRが相対的に高く、検索順位よりもAIに選ばれるかどうかが成果を左右する状況が明確になりました。この変化は、SEOだけに依存した戦略の限界を示しています。
ここで重要になるのが三位一体の設計です。SEOで発見され、GEOで引用され、LLMOで理解される。この流れが途切れると、AI時代の接点を失います。例えば、専門用語を曖昧に使った長文はSEOでは評価されても、LLMOでは文脈が分断され、GEOで引用されにくくなります。逆に、定義が明確で構造化された情報は、三つすべてでプラスに働きます。
Neil Patel氏も、SEO・GEO・LLMOは対立概念ではなく相互依存関係にあると指摘しています。検索エンジンに見つからなければAIにも届かず、AIに理解されなければ引用も生成もされません。人間にとって読みやすい構造は、AIにとっても理解しやすいという前提に立ち、三位一体で設計することが、これからのオウンドメディア戦略の基盤になります。
AIは記事をどう読むのか｜RAGとベクトル検索の基本構造
生成AIは、人間のように記事を最初から最後まで通読して理解しているわけではありません。実際には、RAGとベクトル検索という仕組みを通じて、記事を細かく分解し、意味の近さで必要な部分だけを拾い読みしています。この前提を理解することが、AIに正しく読まれるコンテンツ設計の出発点になります。
RAGは、LLMが外部の情報源から関連情報を検索し、それを材料に回答を生成するアーキテクチャです。AWSの技術解説によれば、RAGではまず記事がシステムに取り込まれ、一定の単位に分割されたうえで意味ベクトルに変換されます。この段階で、文章の構造や文脈の明確さが、その後の検索精度を大きく左右します。
ここで重要なのがベクトル検索です。MicrosoftのAzure AI Searchの解説によると、文章は数百から数千次元の数値ベクトルに変換され、意味が近い文章同士は空間上で近くに配置されます。つまりAIは、キーワード一致ではなく、「意味がどれだけ近いか」で記事の一部を選び出しています。
このプロセスを整理すると、AIが記事を読む流れは次のようになります。
- 記事を取得し、一定の長さや意味単位で分割する
- 各分割テキストを意味ベクトルに変換する
- ユーザーの質問もベクトル化し、意味が近い部分だけを抽出する
- 抽出された情報を基に回答文を生成する
Spring LabsのRAG最適化研究では、分割時に文脈が壊れると検索精度が大きく下がることが示されています。結論と理由が別々の分割にまたがると、AIはどちらも中途半端な情報として扱ってしまい、結果として引用されにくくなります。
従来のSEOで評価されてきた網羅的な長文も、RAG環境では注意が必要です。LLMには一度に処理できる情報量に制限があり、特に中盤の情報が見落とされやすいことが、複数の研究で指摘されています。構造化されていない長文は、重要な情報ほどAIの視界から消えてしまうリスクがあります。
| 観点 | 従来の検索エンジン | RAG＋ベクトル検索 |
|---|---|---|
| 評価単位 | ページ全体 | 分割されたテキスト単位 |
| 主な判断基準 | キーワード一致 | 意味の近さ |
| 重要要素 | 網羅性 | 文脈の明確さ |
この違いを理解すると、AIに読まれる記事とは「長いこと」よりも「意味が壊れずに取り出せること」が重要だと分かります。オウンドメディア担当者は、AIがどの単位で情報を切り取り、どう評価するのかを前提に記事を設計する必要があります。
RAGとベクトル検索を理解することは、AI時代の読者である生成AIそのものを想定した編集力を身につけることに直結します。その視点を持つかどうかで、AIに引用されるメディアになるか、読まれないまま埋もれるかが分かれていきます。
なぜ従来の長文コンテンツはAIに評価されにくいのか
従来のSEOでは、情報量の多さや網羅性を重視した長文コンテンツが高く評価されてきました。しかし生成AIが情報取得の起点となった現在、その「長さ」自体がAI評価を下げる要因になりつつあります。理由は、AIが文章を読む仕組みが人間とは根本的に異なるからです。
多くの生成AIやAI検索はRAGと呼ばれる仕組みを採用しています。AWSの技術解説によれば、RAGでは外部コンテンツを一度そのまま理解するのではなく、一定の単位に分割し、ベクトル化して検索・再利用します。このとき、構造を意識しない長文は文脈が分断されやすく、意味が正確に保持されません。
| 観点 | 従来の長文 | AI視点での評価 |
|---|---|---|
| 情報構造 | 連続した文章 | 意味単位が不明瞭 |
| 文脈保持 | 前後関係に依存 | 分割時に欠落しやすい |
| 再利用性 | 人間向け | 検索・引用しにくい |
特に問題となるのが、いわゆる文脈の分断です。Spring LabsのRAG最適化研究では、機械的な文字数で分割されたチャンクは、結論と根拠が別々に保存されることで検索精度が大きく低下すると報告されています。結果として、内容は正しくてもAIに見つけてもらえない状態が発生します。
さらに、トークン制限の存在も無視できません。LLMには一度に参照できる情報量の上限があり、GoogleやOpenAIの研究で指摘されている「Lost in the Middle」現象により、長文の中央部分は参照優先度が下がる傾向があります。つまり、丹念に書いた重要情報ほど、AIには見落とされやすいのです。
この傾向は実データにも表れています。Seer Interactiveの2025年調査では、AI Overviewが表示されるクエリにおいて、引用されないページのCTRは0.52%まで低下しました。網羅的でも要点が抽出しにくいコンテンツは、AIの回答生成プロセスから除外されやすいことを示唆しています。
- AIは全文を通読せず、分割された単位で判断します
- 構造が曖昧な長文は意味ベクトルが弱くなります
- 結果として引用候補から外れやすくなります
オウンドメディア運営者にとって重要なのは、長さを競うことではありません。AIが理解し、再利用できる単位で情報を設計しているかが評価の分かれ目になります。従来型の長文コンテンツがAIに評価されにくいのは、質が低いからではなく、AIの読み方に最適化されていないからなのです。
LLMOを意識した情報分解とチャンキング設計の考え方
LLMOを前提としたコンテンツ設計では、情報をどれだけ網羅したかよりも、**AIが意味を失わずに扱える単位へ、どう分解できているか**が決定的に重要になります。これは単なる読みやすさの話ではなく、RAGを採用する生成AIが情報を検索・再利用できるかどうかに直結する設計思想です。
AWSやMicrosoftが公開しているRAGの技術資料によれば、多くの生成AIは長文をそのまま扱うのではなく、一定の単位に分割したチャンクをベクトル化し、類似度検索によって必要な部分だけを取り出します。このとき、分割単位が意味的に不完全だと、検索結果にヒットしない「情報の欠損」が発生します。
そのため重要になるのが、意味ベースで分解するセマンティック・チャンキングです。文字数や行数で区切るのではなく、1つの問いに1つの答えが完結する構造を意識して段落を設計します。Search Engine LandやSpring Labsの研究でも、1パラグラフ1トピック構成は検索精度を大きく向上させると報告されています。
実務で有効なのが、マクロとマイクロの二層構造で情報を設計する考え方です。大きな文脈を持つセクション単位と、具体的な質問に答える最小単位を意図的に分けて設計します。これにより、AIは要約用途と直接回答用途を使い分けられます。
| 区分 | 想定ボリューム | 主な役割 |
|---|---|---|
| マクロ・チャンク | 500〜800語 | 背景理解・要約生成 |
| マイクロ・チャンク | 150〜200語 | 特定質問への直接回答 |
もう一つ見落とされがちなのが、HTML構造とチャンキングの関係です。arXivで公開されたHtmlRAGの研究では、プレーンテキストよりもHTML構造を保った文章の方が、AIの理解精度が高いことが示されています。見出し直下に結論を書く、表やリストを論理単位としてまとめるといった設計は、人間だけでなくAIの理解も助けます。
特にオウンドメディアでは、見出しが抽象的すぎるケースが多く見られます。「ポイント」「概要」といった表現は、人には補完できますが、AIには文脈が弱くなります。見出し自体を意味のラベルとして機能させることで、その配下のチャンク全体が明確なテーマを持つようになります。
LLMOを意識した情報分解とは、執筆後に分割を考える作業ではありません。**最初から「この段落はどんな質問に答えるのか」を決めて書く設計行為**です。この視点を持つことで、AIに引用されやすく、人にも即座に価値が伝わるコンテンツへと進化します。
見出し・表・リストがAI理解を左右する構造化の実践ポイント
日本市場では、AI検索の浸透が想定以上のスピードで進んでいます。サイバーエージェントの調査によれば、2025年10月時点で生成AIを検索手段として利用している日本人は31.1%に達し、わずか半年で約1.5倍に拡大しました。特に10代では64.1%と過半数を超えており、検索行動の起点が検索エンジンからAIへ移行しつつあることが明確です。
一方で、Ahrefsのデータが示すように、日本のGoogle検索数自体は前年比105%と増加しています。この一見矛盾する状況は、「検索しなくなった」のではなく、**検索に求める役割が変わった**ことを意味します。単純な事実確認や要約、比較といった行為はAIに委ね、検索エンジンは補完的に使われるようになっています。
こうした環境変化の中で、先行企業はすでに対策を進めています。SEO支援で知られるFaber Companyは、AI Overviewや生成検索ではE-E-A-T、とりわけExperienceの重要性が高まると指摘しています。全国一律の一般論よりも、地域特性や実務経験を含む一次情報のほうが、AIに引用されやすい傾向があるとしています。
オウンドメディアのKPIにも変化が見られます。従来重視されてきたセッション数やCTRに代わり、AIによるブランド言及数や文脈上の評価、いわゆるセンチメントを追跡する企業が増えています。Seshes.aiなどの分析でも、AIがどのブランドをどの文脈で言及しているかが、中長期的な認知形成に直結すると報告されています。
| 指標 | 従来 | AI検索時代 |
|---|---|---|
| 主なKPI | セッション数 | 引用・言及数 |
| 評価軸 | 順位・CTR | 文脈・信頼性 |
| 改善手段 | SEO施策 | 構造化・一次情報 |
重要なのは、日本市場では「丁寧さ」と「正確さ」が特に重視される点です。曖昧な表現や海外事例の単純翻訳は、AIによって平均化され、埋没しやすくなります。逆に、日本の法規制、商習慣、利用シーンを明示したコンテンツは、AIにとっても貴重な参照情報となります。
このように、日本におけるAI検索の広がりは単なるトレンドではなく、オウンドメディアの価値基準そのものを変えています。**AIにどう引用され、どう語られるかを設計する視点**が、今後の競争力を左右します。
日本市場の最新データと先行企業に学ぶLLMO対応の方向性
日本市場におけるLLMO対応の方向性を考える上で、まず押さえるべきは検索行動そのものの変化です。サイバーエージェントのGEO Lab.による2025年10月の調査では、国内の生成AI検索利用率は31.1%に達し、わずか半年で約1.5倍に拡大しています。特に10代では64.1%と、検索エンジンよりも先にAIへ質問する行動が一般化しつつあります。
この変化は、オウンドメディアの評価軸が「クリックされるか」から「AIに引用されるか」へ移行していることを意味します。Seer Interactiveの分析によれば、AI Overviewが表示された検索結果で引用されなかった場合、オーガニックCTRは0.52%まで低下しています。一方、引用された場合は0.70%と相対的に高く、可視性の差が成果に直結していることが読み取れます。
先行企業の取り組みを見ると、この方向性はより明確です。Faber Companyは、SGEやAI Overviewを前提とした運用において、E-E-A-Tの中でもExperienceと地域性を重視しています。全国一律の一般論ではなく、自社や顧客の具体的な経験を一次情報として明示することで、AIにとって差別化された情報源となる戦略です。
また複数の国内企業で共通しているのが、KPIの再設計です。従来のセッション数やPVではなく、AIによるブランド言及数や引用回数、センチメントを追跡する動きが広がっています。Plan-Bの業界レポートでも、AIが自社をどう説明しているかを監視し、誤情報があればコンテンツで修正するレピュテーション・マネジメントの重要性が指摘されています。
| 観点 | 従来SEO中心 | LLMO対応後 |
|---|---|---|
| 主要KPI | 検索順位・CTR | AI引用・言及数 |
| コンテンツ価値 | 網羅性 | 独自性・一次情報 |
| 評価主体 | 検索アルゴリズム | 生成AIモデル |
日本市場特有のポイントとして、正確性と文脈の明示も欠かせません。日本語は主語が省略されやすく、AIにとっては曖昧性が高い言語です。そのため、「2025年時点の日本国内では」「自社サービスAの場合は」といった条件を明確に書く企業ほど、AIから安定して引用されています。AWSやMicrosoftのRAG設計ガイドでも、条件付きで書かれた文章は検索精度が高いとされています。
これらのデータと事例から導かれる方向性は明確です。日本のオウンドメディアに求められるのは、AI時代に最適化された構造と、他社が持たない具体的な知見の両立です。単なる翻訳的・要約的な情報ではなく、日本市場で実際に起きている事実と経験を、AIが理解しやすい形で提示することが、LLMO対応の中核になりつつあります。
既存記事と新規記事にLLMOを組み込む実践的ワークフロー
既存記事と新規記事にLLMOを組み込む際は、制作プロセスそのものを少しだけ再設計することが重要です。**ポイントは「AIに読ませる前提で、人間の編集工程を組み替える」こと**です。従来のSEOリライトや新規執筆の延長線上にありますが、判断基準が検索順位ではなく「AIに正しく切り出され、引用されるか」に移ります。
まず既存記事では、構造の棚卸しから始めます。本文を読まず、見出しと段落冒頭だけを確認し、意味が通じるかをチェックします。Spring LabsやAWSのRAG設計ガイドによれば、AIは段落単位で意味をベクトル化するため、**1段落1トピックが崩れている記事は検索以前に理解されません**。この段階で、抽象的な見出しや複数論点が混在する段落を分解します。
| 工程 | 人間の作業 | AI視点の効果 |
|---|---|---|
| 構造診断 | 見出しと冒頭文のみ確認 | 文脈の明確化 |
| 分解 | 1段落1テーマに再編 | ベクトル精度向上 |
| 構造化 | 表・リストへ変換 | 引用可能性向上 |
次に、新規記事の制作では「書く前」の工程が最重要になります。GEOやLLMOの研究では、AIに引用されやすい記事は例外なくアンサー・ファースト構成を採用しています。つまり、想定される質問に対する結論を先に置き、その後に理由や背景を配置します。Search Engine LandやProfoundの調査でも、**結論が冒頭にあるチャンクほどAI Overviewでの採用率が高い**と報告されています。
- 想定プロンプトを3〜5個書き出す
- 各プロンプトに対する最短の答えを先に用意する
- その答えを起点に肉付けする
既存・新規を問わず共通するのが、仕上げ工程でのチェックです。CyberAgentのGEO Lab.も指摘しているように、日本市場では生成AI経由の情報接触が急増しており、**曖昧な表現や条件不足はそのまま誤回答の原因になります**。日時、対象範囲、前提条件を明示し、「どこまで正しい情報か」を限定します。
このワークフローを回し始めると、記事は単なる集客手段ではなく、AIにとっての信頼できる知識ユニットへと変わります。結果として、検索流入が減少する局面でも、生成AI上での引用や言及という新しい接点を安定して獲得できるようになります。