AIO時代のオウンドメディア戦略とは？GEOと構造化データでローカル検索に選ばれる方法

オウンドメディアを運営していて、検索流入が伸び悩んでいる、あるいは今後のSEOに不安を感じていませんか。生成AIの普及により、検索は「リンクを探す行為」から「答えを得る体験」へと大きく変わりつつあります。

特にGoogleのAI Overviews（AIO）やPerplexity、ChatGPT Searchの登場は、オウンドメディアの役割そのものを見直す転機となっています。クリックされなくても、AIに引用・推奨されることでブランドや店舗が選ばれる時代が到来しました。

本記事では、オウンドメディア責任者・運用者の方に向けて、AIO時代に不可欠なGenerative Engine Optimization（GEO）と構造化データを軸に、ローカル検索で成果を出すための考え方と戦略を整理します。これからの評価指標や日本市場特有の注意点まで理解することで、次の一手が明確になるはずです。

検索体験はどう変わったのか：AIOとゼロクリック検索の現実

検索体験は、ここ数年で本質的に変わりました。かつてはキーワードを入力し、並んだリンクを比較検討してクリックする行為そのものが検索でしたが、現在は検索結果画面上で「答えを受け取る」体験へと移行しています。GoogleのAI Overviews（AIO）やSGE、Perplexity AI、ChatGPT Searchの登場により、検索は情報探索ではなく意思決定支援に近づいています。

特に顕著なのがローカル検索です。Googleの公式資料やSearch Engine Landの分析によれば、AIOはGoogleビジネスプロフィールやレビュー、オウンドメディアの記述を横断的に統合し、条件に合致した店舗や場所を理由付きで提示します。ユーザーは複数ページを読む必要がなくなり、その場で納得して行動に移れるようになりました。

この変化がもたらした現実がゼロクリック検索の拡大です。SemrushやSparkToroの調査によると、2024年時点でGoogle検索の約60％がクリックなしで完結しています。AIOが表示された検索では、その傾向がさらに強まり、検索結果の上部だけで意思決定が完了するケースが増えています。

一方で、これは単純なトラフィック減少を意味するものではありません。AIの回答内で店舗名やブランド名を認知したユーザーが、後日来店したり指名検索を行ったりする動きも確認されています。マーケティングの現場では、これをインプライド・トラフィックやメンション効果として捉え直す動きが広がっています。

従来の検索	AIO時代の検索
リンクをクリックして比較	AIが要約・推奨を提示
PVや順位が成果指標	可視性や引用が重要
人が主な読者	AIが最初の読者

Perplexity AIやChatGPT Searchでは、出典の明示や文脈理解がより重視されます。信頼できる情報源として引用されるかどうかが、ユーザー接点を左右します。つまり、オウンドメディアは読まれる前にAIに理解され、信頼される存在である必要があります。

• ユーザーはリンクではなく答えを求めている
• ゼロクリックは例外ではなく標準になりつつある
• 評価軸は流入数から可視性・認知へ移行している

検索体験の変化は一過性のトレンドではありません。Google自身も検索セントラルで、生成AIによる要約表示が今後の検索体験の中核になると示唆しています。オウンドメディアにとって最初の関門は、検索順位ではなく、AIの回答に含まれるかどうかへと確実に移っています。

オウンドメディアの役割が『読む場所』から『学習される情報源』へ変わる理由

オウンドメディアの役割が「読む場所」から「学習される情報源」へと変わる最大の理由は、検索行動そのものがリンク探索型から回答取得型へ移行した点にあります。GoogleのAI OverviewsやChatGPT Search、Perplexity AIの普及により、ユーザーは複数ページを読み比べる前に、AIが統合した要約回答で意思決定を行うようになっています。

SemrushやSparkToroの調査によれば、近年のGoogle検索の約6割がクリックされずに完結しています。**つまり、ユーザーは記事を「読まなくても」、その内容をAI経由で「学習」している状態です。**この環境下では、オウンドメディアは閲覧数を集める媒体ではなく、AIに知識として取り込まれる一次情報の供給源であることが求められます。

従来の役割	現在求められる役割
ユーザーに読まれる	AIに理解・学習される
PVや滞在時間が成果指標	引用・要約・推奨されることが成果

特にローカル情報ではこの変化が顕著です。GoogleのAIOは、Googleビジネスプロフィール、口コミ、オウンドメディアの記事を横断的に解析し、「なぜその選択肢が適しているのか」まで含めて提示します。このときAIは、人間向けに書かれた情緒的な文章よりも、事実が整理された信頼できる記述を優先的に参照します。

Perplexity AIが出典明示を重視する設計であることや、Googleがナレッジグラフを通じて情報源の信頼性を評価していることからも、**正確で一貫性のある情報を継続的に発信するメディアほど、学習源として選ばれやすい**ことが分かります。結果として、直接読まれなくても、ブランド名や専門性がAI回答に組み込まれ、認知や来店といった行動につながっていくのです。

このように、オウンドメディアは「訪問されるゴール」ではなく、「AIが参照する起点」へと役割を変えています。その変化を理解し、学習される前提で情報設計を行えるかどうかが、AIO時代の競争力を大きく左右します。

Generative Engine Optimization（GEO）とは何か

Generative Engine Optimization（GEO）とは、生成AIがユーザーに提示する「回答」の中に、自社の情報が正確かつ好意的に取り込まれる状態をつくるための最適化手法です。従来のSEOが検索順位やクリック獲得を主目的としていたのに対し、GEOはAIの学習・要約・生成プロセスそのものを意識する点に本質的な違いがあります。

GoogleのAI OverviewsやPerplexity、ChatGPT Searchでは、ユーザーはリンク一覧ではなく、統合された文章による答えを受け取ります。Search Engine LandやSemrushの分析によれば、AIが参照する情報は、単にキーワードが一致しているページではなく、文脈が明確で信頼性の高い情報源です。つまり、オウンドメディアは「読まれる」以前に「AIに理解され、引用される」ことが前提条件になります。

GEOで重視されるのは、情報の構造と意味の明確さです。生成AIは、人間のように行間を読まず、文章の論理構造や事実関係の一貫性を強く評価します。Google検索セントラルの考え方や、Schema.orgを推進する専門家の見解によれば、結論が先に示され、その根拠が整理された文章ほど、AIは回答生成に利用しやすくなります。

例えば「〇〇エリアで静かに作業できるカフェ」という問いに対し、体験に基づく評価、具体的な条件、利用シーンが整理されて書かれていれば、AIはそれを要約しやすくなります。逆に、感想が散文的に並ぶだけの記事は、情報の抽出が難しく、引用対象から外れやすくなります。

観点	SEO	GEO
主な対象	検索アルゴリズム	生成AIの回答生成
成果指標	順位・クリック	引用・言及・可視性
重視点	キーワード	文脈・構造・信頼性

さらにGEOでは、E-E-A-Tの考え方が一段と厳しく適用されます。Perplexity AIの公式発信でも触れられているように、生成AIは一次情報や専門性の高い発信元を優先的に参照します。現地取材、独自データ、運営者の明示といった要素は、単なるブランディングではなく、AIに選ばれるための技術的要件に近づいています。

オウンドメディアにおけるGEOの本質は、検索流入を増やすことではなく、AIの知識体系の中で信頼できる情報源として位置づけられることです。これが実現できれば、たとえクリックが発生しなくても、ブランド名やサービスがAIの回答を通じてユーザーに認知され、意思決定に影響を与えるようになります。

AIに正しく理解されるための構造化データ戦略

AIに正しく理解されるための構造化データ戦略は、AIO時代のオウンドメディアにおいて中核となる施策です。**生成AIは文章を「読む」前に、まず構造化データを通じてページの意味を把握します。**そのため、人間にとって分かりやすい文章を書いているだけでは不十分で、AIが誤解なく解釈できる設計が求められます。

Google検索セントラルによれば、構造化データは検索エンジンがコンテンツの主題や属性を正確に理解するための明示的な手がかりとされています。特にAIOでは、ナレッジグラフやAI Overviewsの生成時に、Schema.orgを用いたマークアップが直接参照されるケースが増えています。

目的	有効なスキーマ	AIへの効果
運営主体の明確化	Organization	情報の発信元を特定し信頼性を補強
記事内容の定義	Article / BlogPosting	質問と回答の関係を理解しやすくなる
地域性の付与	contentLocation	ローカル文脈での推薦精度が向上

ここで重要なのは、「SEOのためにリッチリザルトを出す」視点から一段階進み、**「AIの学習と回答生成を支援するデータ設計」**へ発想を切り替えることです。例えば記事ページにArticleスキーマを入れていても、地域情報が暗黙的なままでは、AIはローカル文脈を正確に結び付けられません。

その際に効果を発揮するのがcontentLocationプロパティです。Googleの公式ドキュメントでも、特定の場所に関連するコンテンツでの使用が推奨されています。これによりAIは、「この情報はどこについて語っているのか」を曖昧さなく理解できます。

また、JSON-LD形式での実装が推奨される理由もAIOと密接に関係しています。JSON-LDはHTML構造から独立しており、AIがノイズなくデータだけを抽出できます。Googleも公式にJSON-LDを最優先の記述方法として位置付けています。

実務では、CMS上の入力項目と構造化データを連動させることが重要です。手動実装は更新漏れや表記揺れを招き、AIのエンティティ認識を阻害します。Schema Markup Validatorなどの検証ツールを定期的に使い、エラーと警告を潰す運用体制が欠かせません。

• AIは構造化データを一次情報として優先的に解釈する
• 地域・主体・内容を明示することで誤認識を防げる
• JSON-LDと検証プロセスは継続運用が前提

オウンドメディアがAIO時代に価値を持ち続けるためには、文章力だけでなく、**AIに読まれる前提での情報設計**が不可欠です。構造化データ戦略は、まさにその土台を支える存在だと言えます。

LocalBusinessとcontentLocationがローカル検索に与える影響

LocalBusinessとcontentLocationは、ローカル検索におけるAIの判断精度を左右する中核的なシグナルです。両者は役割が明確に異なり、組み合わせて使うことで初めて最大の効果を発揮します。LocalBusinessは「実在する場所としてのビジネス」を定義し、contentLocationは「そのコンテンツがどの地域の情報か」をAIに伝えます。

Google検索セントラルの構造化データに関するガイドラインによれば、ローカル検索ではエンティティの同定が最優先されます。LocalBusinessを正しく実装すると、店舗名・住所・電話番号・営業時間がナレッジグラフに統合され、AIOやローカルパック生成時の基盤データとして利用されます。

特にAIO環境では、「近くの」「今営業している」「条件に合う」といった文脈的な質問が増えています。LocalBusinessに含まれるgeoやopeningHoursSpecificationがあることで、AIは距離計算や営業可否を即座に判断でき、推薦候補に入りやすくなります。

一方でcontentLocationは、店舗ページではなく、ブログ記事や特集記事の価値を大きく引き上げます。ArticleやBlogPostingにcontentLocationを付与することで、AIはその記事を「特定地域に関する解説コンテンツ」として認識します。Search Engine Journalなどの専門メディアでも、地域指定クエリではこの明示的な宣言が抽出率を高めると指摘されています。

例えば「京都 子連れ カフェ」という検索に対し、単なる体験記事よりも、contentLocationで京都市が指定された記事の方が、AIOの要約文やPerplexityの引用候補に選ばれやすくなります。これはAIが地域フィルタリングを行う際、構造化された場所情報を優先するためです。

項目	LocalBusiness	contentLocation
主な対象	店舗・事業所	記事・コンテンツ
AIへの役割	実在性と位置の保証	地域文脈の明示
AIOでの効果	ローカルパック・推薦候補	要約・引用対象

重要なのは、LocalBusinessだけでは「宣伝ページ」として扱われやすく、contentLocationだけでは「場所の裏付けが弱い」点です。店舗ページでLocalBusiness、記事ページでcontentLocationを併用する設計が、AIにとって最も理解しやすい情報構造になります。

SemrushやSparkToroの調査で示されているように、ゼロクリック検索が増える中、クリック前の露出が成果に直結します。AIO上で地域名とともに言及されるかどうかは、こうした構造化データの有無が分水嶺になります。

オウンドメディアを「地域の知識ベース」としてAIに認識させるためには、LocalBusinessで場所の実体を固め、contentLocationで記事群を地域に紐付けることが不可欠です。この二層構造こそが、ローカル検索で選ばれるメディアの条件になりつつあります。

E-E-A-Tと一次情報がAIOでの引用を左右する理由

AIO時代において、E-E-A-Tと一次情報が引用可否を左右する理由は、生成AIが抱える構造的なリスクにあります。生成AIは利便性の一方でハルシネーションを起こす可能性があるため、GoogleのAI OverviewsやPerplexity AIは、情報源の信頼性をこれまで以上に厳格に評価しています。その評価軸の中核にあるのが、Googleが長年示してきたE-E-A-Tです。

特にAIOでは、単に内容が正しいだけでは不十分です。**「誰が」「どの立場で」「どのような経験に基づいて」書いたのか**が明確でなければ、AIは安心して引用できません。Google検索セントラルのガイドラインでも、経験に基づく独自性の高い情報は品質評価で高く扱われると示されています。

SemrushやSearch Engine Landの分析によると、AI Overviewsに引用されやすいページの多くは、体験談、現地取材、独自データを含んでいます。これは、一次情報が他サイトとの差別化要因になるだけでなく、AIにとって事実確認の拠り所になるためです。

要素	AIOにおける評価視点	引用への影響
Experience	実体験・現地確認の有無	高い
Expertise	専門知識・分野適合性	中〜高
Authority	第三者からの言及・評価	高い
Trust	運営情報・透明性	必須

Perplexity AIは特に一次情報を重視する設計で、回答文中に「〇〇メディアによれば」と明示的な引用を行います。ここで選ばれるのは、独自調査や実測データを公開しているメディアです。実際、ニュース性の高い調査レポートや地域密着型の実地レビューは、引用率が高い傾向にあると同社の挙動分析から読み取れます。

一方、他サイトを要約しただけの記事は、情報の出どころが曖昧になり、AIにとっては信頼スコアを上げにくい存在です。**一次情報がない記事は、AIにとって「確認不能な情報」**として扱われやすく、結果としてAIOの生成文から外される可能性が高まります。

• 実際に訪問・利用した具体的な描写を含める
• 自社で取得した数値やアンケート結果を提示する
• 取材対象者のコメントを文脈付きで掲載する

さらに重要なのが、著者情報と運営元の明示です。Ahrefsのナレッジグラフ解説でも、エンティティとしての人物や組織が明確なサイトほど、検索エンジンから信頼されやすいとされています。AIOも同様に、誰の発言なのか分からない情報を積極的に引用することはありません。

オウンドメディアはもはや単なる集客装置ではなく、AIが学習し、参照する知識基盤として評価されます。E-E-A-Tと一次情報の強化は、検索順位以上に、AIOにおける存在感そのものを左右する要素になっているのです。

Google・Perplexity・ChatGPT Searchのプラットフォーム別対策

生成AI時代のオウンドメディア運用では、検索エンジンごとに同じ対策を行っても成果は最大化されません。Google、Perplexity、ChatGPT Searchは、ローカル情報の収集元や評価軸が異なり、それぞれに最適化の勘所が存在します。**重要なのは「すべてに均等対応」ではなく、「特性に合わせて情報の出し方を変える」視点です。**

プラットフォーム	重視する情報	オウンドメディア側の要点
Google（AIO）	GBP・構造化データ	正確性と網羅性
Perplexity	権威性・一次情報	引用価値の高さ
ChatGPT Search	Bing連携・文脈理解	会話に使える表現

Google対策で最優先となるのは、Googleビジネスプロフィールとオウンドメディアの情報整合性です。Google公式ドキュメントによれば、AIOのローカル回答はGBP情報を基軸に、Web上の補足情報で信頼度を補強する設計になっています。**営業時間、住所、属性、写真が埋まっていない状態は、AIにとって「判断材料不足」を意味します。**オウンドメディア側では、店舗紹介記事にLocalBusinessやcontentLocationを実装し、Googleマップ埋め込みを併用することで「場所とコンテンツの結合」を強化できます。

Perplexity AIは、回答文中に必ず出典を明示する点が最大の特徴です。Perplexity公式発表や国内外の分析によると、同AIはニュースメディアや専門サイトなど、引用に耐えるソースを優先します。単なるまとめ記事では選ばれにくく、**独自調査・現地取材・具体的数値を含む一次情報が強力な武器になります。**例えば「◯◯エリアのカフェ混雑時間帯を実測したデータ」などは、回答根拠として非常に使われやすい形式です。

ChatGPT SearchはBing検索インデックスと連動しており、Bing Placesへの登録が前提条件となります。MicrosoftとOpenAIの公式発表でも、ローカル検索はBingの地図・施設データを参照する仕組みが示されています。さらに特徴的なのは、文脈理解力の高さです。「落ち着いて話せる」「なんとなく雰囲気が良い」といった情緒的表現も検索条件として解釈されます。**オウンドメディアでは、スペック情報だけでなく、体験ベースの言語化が有効です。**

• Google向け：構造化データとGBPの完全同期
• Perplexity向け：引用可能な一次情報の蓄積
• ChatGPT向け：会話に使える自然文とBing対策

SemrushやSearch Engine Landの分析でも、ゼロクリック環境では「どのAIにどう見られるか」が成果を左右すると指摘されています。プラットフォーム別に評価ロジックを理解し、同じ情報でも表現と構造を最適化することが、AIO時代のオウンドメディア運用における実践的な差別化戦略となります。

ゼロクリック時代に見直すべきオウンドメディアのKPI

ゼロクリック検索が常態化した現在、オウンドメディアのKPIは根本的な見直しを迫られています。SemrushやSparkToroの調査によれば、2024年時点でGoogle検索の約6割がクリックされずに完結しているとされています。この環境で従来どおりPVやセッション数のみを追い続けると、実態以上に成果が出ていないように見えてしまいます。

重要なのは、**「クリックされなくても価値が生まれている指標」を可視化すること**です。AIOやSGEでは、ユーザーは検索結果画面上で回答を得るため、オウンドメディアは直接訪問されなくても、情報源として参照・学習されています。Google検索セントラルの考え方に沿えば、検索結果上での露出そのものがブランド接触の一形態と捉えるべきです。

具体的には、まずSearch Consoleで確認できる表示回数（インプレッション）を中核指標に据えます。クリックされなくても、AIOや強調表示枠で自社情報が表示されれば、ユーザーの認知には確実に寄与しています。Search Engine Landによれば、ローカル検索ではこの視認性が来店や後日の指名検索に影響するケースが増えていると報告されています。

次に注目すべきは指名検索数の推移です。AIO上で店舗名やブランド名が言及されることで、後日あらためてブランド名で検索する行動が生まれます。これは広告に頼らない純粋なブランド想起の指標であり、ゼロクリック環境下でも比較的安定して計測できます。

従来KPI	見直し後のKPI	評価できる価値
PV・セッション	表示回数	検索結果上での認知
CTR	指名検索数	ブランド想起
CV数	GBP行動数	来店・行動意欲

さらに、Googleビジネスプロフィール上の行動指標もKPIとして統合する必要があります。ルート検索数、通話数、営業時間の閲覧数などは、Search Engine Journalが示すように、オンライン情報がオフライン行動に結びついた証拠です。特にローカルビジネスでは、これらの数値の方が売上との相関が高い場合も少なくありません。

定量指標だけでなく、定性評価も欠かせません。ChatGPT SearchやPerplexityで自社や関連キーワードを定期的に検索し、**AIの回答内でどのような文脈で言及されているか**を確認します。これは「AI上のレピュテーション管理」とも言える取り組みで、誤情報や古い情報が混入していないかを早期に発見できます。

• 表示回数と可視性を主要KPIに据える
• 指名検索とGBP行動で影響力を測る
• AI検索での言及内容を定期チェックする

ゼロクリック時代のKPI設計は、オウンドメディアを「集客装置」ではなく「意思決定に影響を与える情報基盤」として再定義する作業です。この視点に立つことで、数値の減少に一喜一憂せず、本質的な成果を捉えられるようになります。