検索からの流入が年々減っている、SEOに力を入れているのに成果が見えにくい。そんな違和感を、オウンドメディアや企業ホームページの運用者であれば一度は感じたことがあるのではないでしょうか。

その背景にあるのが、GoogleのAI Overview（AIO）をはじめとした生成AIによる検索体験の急激な変化です。ユーザーはもはやリンクを巡って情報を探すのではなく、検索結果画面上で「答え」を受け取るようになりました。この変化は、PVや流入数を前提とした従来のオウンドメディア戦略を根本から揺さぶっています。

しかし、これは企業ホームページの価値が下がったことを意味するわけではありません。むしろ今、企業サイトにはAIにとっても人にとっても信頼できる情報源であることが、これまで以上に強く求められています。本記事では、最新のデータや日本企業の事例を交えながら、AIO時代における企業ホームページの新しい役割と、オウンドメディアが取るべき戦略転換のポイントを体系的に解説します。

AIO（AI Overview）が変えた検索体験とオウンドメディアへの影響

AI Overview（AIO）の登場は、検索体験を根本から書き換えました。かつて検索とはリンクをたどる行為でしたが、現在は「質問すると、その場で答えが提示される」体験へと急速に移行しています。GoogleやBingが生成AIを検索結果の中心に据えたことで、ユーザーは複数のサイトを比較検討する前に、検索画面上で意思決定を始めるようになりました。

この変化を象徴するのがゼロクリック検索の常態化です。米Seer Interactiveによれば、AIOが表示されるクエリにおけるオーガニックCTRは、2024年から2025年にかけて約6割も減少しています。つまり、検索結果に表示されていても、クリックされないことが前提になりつつあるのです。

指標導入前導入後
AIO表示クエリのCTR1.76%0.61%
ニュース検索のゼロクリック率―約69%

この状況下で、オウンドメディアの役割も大きく変質します。従来は「検索流入を最大化する集客装置」でしたが、AIO時代にはAIが参照する前提知識の供給源としての意味合いが強まります。生成AIはウェブ上の情報を統合して回答を作るため、どの情報を信頼できる事実として採用するかが極めて重要になります。

AIO時代の検索では「人に読まれる前に、AIに正しく理解される」ことが前提条件になります。

Faber Companyの分析が示す「Query Fan-Out」という仕組みでは、AIが一つの質問を複数のサブクエリに分解し、検索順位の高低に関わらず情報を収集します。その結果、オーガニック検索で上位にいないページでも、特定テーマにおける専門性が高ければAIOに引用される可能性が生まれました。これは、量より質、網羅性よりも情報価値が問われる転換点です。

日本市場でも同様の兆候が見られます。生成AI検索の認知と利用は拡大しており、比較サイトやまとめ記事の価値は相対的に低下しています。一方で、公式情報や一次情報を発信する企業オウンドメディアは、AIにとって誤情報を防ぐための重要な参照元になります。

  • 検索結果でクリックされなくても、情報が引用される価値が高まる
  • 平均的な解説より、独自性と正確性が重視される
  • オウンドメディアは「集客」から「信頼形成」へ役割転換する

このようにAIOが変えたのは検索画面の見た目だけではありません。検索＝回答という前提の中で、どの企業が信頼できる情報源として選ばれるのかが、オウンドメディア戦略の成否を分ける時代に入っています。

ゼロクリック検索が常態化する時代に起きている数字の変化

ゼロクリック検索が常態化する時代に起きている数字の変化 のイメージ

ゼロクリック検索が常態化したことで、検索結果画面上で起きている数字は、オウンドメディア運営者にとって無視できない変化を示しています。かつては検索順位とクリック数がほぼ比例していましたが、AIOの表示によってこの前提は大きく崩れています。

Seer Interactiveが2025年に公表した分析によれば、AIOが表示される検索クエリにおけるオーガニック検索のクリック率は、約1年強で6割以上減少しました。検索結果の上位に表示されていても、ユーザーがリンクをクリックしないまま検索行動を終えるケースが急増していることを意味します。

指標2024年2025年
AIO表示クエリのオーガニックCTR1.76%0.61%
AIO表示クエリの広告CTR19.70%6.34%

注目すべきは、影響がオーガニック検索だけにとどまらない点です。有料広告でさえクリック率が大幅に低下しており、「予算を投下すれば一定の流入が得られる」という従来の感覚が通用しなくなっています。AIOが検索結果の最上部で要点をまとめて提示することで、ユーザーは追加の情報探索を行わなくなっているのです。

**検索結果で表示される＝訪問される、という因果関係はすでに成立していません。**

さらにSimilarwebのデータを引用したInnerspark Creativeの調査では、ニュース系クエリにおけるゼロクリック率が約69%に達したとされています。10回検索されても、7回はどのサイトにも訪問されない計算です。これはニュースメディアに限らず、「調べればすぐ答えが出る」領域全体に波及しています。

数字の変化は、検索体験そのものが「選択」から「受領」へ移行したことを示しています。ユーザーは複数のページを比較検討するのではなく、検索結果上で提示された回答をそのまま受け取ります。その結果、PVやセッション数といった従来指標は構造的に減少します。

  • 検索順位が高くてもCTRは保証されない
  • 広告出稿による流入の費用対効果が低下している
  • 情報取得が検索結果画面内で完結している

重要なのは、これらの数字を「流入が減った」という単純な問題として捉えないことです。クリックが発生しなくても、検索結果上で企業名や情報が表示・引用されていれば、ユーザーの認知には確実に影響を与えています。数字は減少していますが、その内訳と意味合いはこれまでとは根本的に異なっているのです。

ゼロクリック時代の数字の変化は、オウンドメディアに対し「どれだけ読まれたか」ではなく、「検索体験の中でどのように存在しているか」を問いかけています。この視点に立たなければ、表面的な数値の上下に振り回され続けることになります。

企業ホームページの再定義：集客装置から信頼の基盤へ

AIOの普及によって、企業ホームページは集客のための入口という役割を大きく変えつつあります。GoogleのAI Overviewが検索結果の上部で直接的な答えを提示するようになり、ユーザーはリンクをクリックせずに意思決定の大枠を固めてしまいます。Seer Interactiveの分析によれば、AIOが表示される検索クエリではオーガニックCTRが1年余りで約6割減少しました。この現実は、アクセス数そのものを目的にしたサイト設計が限界を迎えたことを示しています。

一方で、企業ホームページの価値が失われたわけではありません。むしろ役割は、集客装置からAIと人間の双方にとっての信頼の基盤へと再定義されています。AIOは複数の情報源を統合して回答を生成しますが、その際に重視されるのは情報の正確性、一貫性、公式性です。Plan B社の解説によれば、ナレッジグラフにおいて企業サイトは公式な一次情報として扱われ、他サイトやSNSの情報を束ねる中心点になります。

従来の役割AIO時代の役割
検索流入を増やす情報の正解データを提供する
商品・サービスを並べる企業の姿勢や背景を説明する
短期CV重視中長期の信頼形成

特に重要なのが、企業ホームページがSource of Truthとして機能する点です。情報が古い、部署ごとに表現が異なる、公式見解が曖昧といった状態では、AIが誤った解釈を学習し、ハルシネーションを引き起こすリスクがあります。アユダンテの専門家が指摘するように、SEOの重要性は変わらないものの、その本質は順位争いではなく「AIに正しい情報を渡すこと」へと移行しています。

企業ホームページは、AIが参照する最終的な公式見解を集約した「信頼のインフラ」として設計し直す必要があります。

信頼の基盤として機能するサイトには共通点があります。それは、会社概要や沿革、代表メッセージ、研究開発情報、プレスリリースが相互に矛盾なく整理され、誰が何を根拠に語っているのかが明確であることです。トライベックの企業情報サイトランキングで高評価を得る企業は、商品訴求以前に企業としての姿勢や判断軸を丁寧に開示しています。

  • 情報の公式性を担保する明確な発信主体
  • 一次情報としての研究・調査・見解の掲載
  • 更新され続ける履歴による継続性の証明

結果として、訪問者数は減っても、訪れるユーザーの意図はより明確になります。AIOの回答を読んだうえで企業サイトに訪れる人は、裏付けや判断材料を求める高関与層です。企業ホームページは、その最後の確認と信頼獲得を担う場所として、量ではなく質で評価される時代に入っています。

AIに引用されるために重要になるエンティティと一次情報

AIに引用されるために重要になるエンティティと一次情報 のイメージ

AIO時代において企業ホームページが果たすべき役割は、コンテンツを発信することではなく、AIと正確に対話できる「共通言語」を備えることにあります。その中核となるのが、Schema.orgを用いた構造化データの戦略的な実装です。これはSEOの延長線ではなく、AIに対して自社を正しく理解させるための基盤技術だと位置付ける必要があります。

Plan B社の解説によれば、ナレッジパネルが表示される企業は、例外なく組織情報・人物情報・外部参照先が構造化データとして整理されています。AIOはページ本文をそのまま読むのではなく、構造化された属性情報を優先的に参照し、エンティティとしての一貫性を検証します。つまり、構造化データはAIにとっての履歴書のような存在です。

Schemaタイプ主な役割AIOでの意味
Organization / Corporation企業の公式定義エンティティ認識とナレッジパネル精度の向上
Article / NewsArticle記事の著者・日付の明示一次情報・鮮度の担保
FAQPage質問と回答の構造化AIOの直接回答として引用されやすくなる
Person専門家・執筆者の定義E-E-A-Tの裏付け

特に日本企業にとって見逃せないのが、国税庁が付与する13桁の法人番号の活用です。Schema.orgにはtaxIDやidentifierといったプロパティが用意されており、ここに法人番号を記述することで、AIに対して数学的に一意な法人であることを証明できます。Schema.orgの公式ドキュメントでも、taxIDは組織を識別するための正式な属性として定義されています。

法人番号を構造化データに含めることは、日本企業にとってエンティティを固定する最も強力で、かつ模倣されにくい施策です。

同名企業が多い日本市場では、社名や住所だけではAIが誤認識するリスクが常につきまといます。法人番号を起点に、公式サイト、SNS、Wikipedia、GoogleビジネスプロフィールをsameAsで接続することで、点在する情報が一本の線として結ばれ、ナレッジグラフ上での信頼性が飛躍的に高まります。

さらに視野を広げると、構造化とはHTML内にJSON-LDを埋め込むことだけを意味しません。三菱電機の統合報告書で言及されているように、Web APIを通じて製品情報や業務データを外部に提供可能な状態にすることも、広義の構造化です。将来的にAIOがリアルタイムデータを参照する段階に進めば、APIを持つ企業サイトはそのまま回答エンジンのデータソースになります。

企業ホームページは、もはや人間だけに読まれるドキュメントではありません。AIが解釈し、引用し、再構成する前提で設計された情報基盤へと進化する必要があります。Schema.orgと法人番号を軸にした技術的実装は、その第一歩であり、AIO時代の信頼を勝ち取るための不可欠な条件だと言えます。

Information Gainを高めるコンテンツ設計の考え方

AIO時代においてInformation Gainを高めるとは、単に情報量を増やすことではありません。AIが既に統合・要約できる平均的な情報から意図的に距離を取り、AIが学習データとして価値を見出す一次情報を設計することが本質です。検索が「回答の受領」に変わった今、AIは無数のページを横断して共通項を抽出します。その結果として残るのは、どこにでも書いてある内容です。ここから抜け出すための設計思想が求められます。

Faber Companyの分析によれば、AIOに引用されるページの約40%はオーガニック検索上位ではなく、Query Fan-Outによって発見された補足的コンテンツです。これは、メインテーマの網羅性よりも、特定のサブクエリに対してどれだけ新しい視点や事実を提示できるかが評価されていることを示しています。つまり、Information Gainはトピック単位ではなく、問いの粒度ごとに設計する必要があります。

重要なポイントとして、Information Gainは「他社より詳しい」ではなく「他社が持ち得ない」情報によってのみ生まれます。

具体的には、AIが生成しにくい情報構造を意識することが有効です。たとえば、社内データベースに眠る数値や時系列データ、意思決定の背景、失敗に至ったプロセスなどは、公開情報として存在しないため、AIにとって希少性が高い素材です。SEO Japanが解説するInformation Gainの定義でも、既存情報の再編集ではなく、新たに付加される事実の量が評価軸になるとされています。

設計段階で有効なのが、「この内容は、AIが他サイトを横断しても再現できるか」という問いです。再現できるのであれば、その情報は平均値に埋没します。再現できないのであれば、Information Gainの核になります。

設計視点AIが得意な情報Information Gainが高い情報
データ性公開統計・一般調査自社調査・内部ログ
視点第三者的・中立要約当事者視点・意思決定理由
文脈結論中心背景・プロセス・試行錯誤

また、Information Gainは文章の中身だけでなく、コンテンツの切り口にも表れます。日本市場では、Edamame Japanが指摘するように、抽象論よりも定量的な成果やローカル事例が強く求められます。自社顧客の導入前後の変化や、数値で語れる改善幅を提示することで、AIにとっても「根拠のある情報源」として認識されやすくなります。

  • 独自データや一次情報を起点にテーマを設定する
  • Query Fan-Outで生まれるであろう下位質問を想定する
  • AIが再構成できない背景や文脈を明示する

このようにInformation Gainを前提としたコンテンツ設計は、PVを最大化するための戦術ではありません。AIにとっての学習価値と、人間にとっての納得感を同時に満たす設計思想です。この思想が欠けたまま量産されるコンテンツは、AIO時代において静かに可視性を失っていきます。

日本企業に有効な構造化データと法人番号の活用

AIO時代において、日本企業が優位性を発揮できる重要な施策が、構造化データと法人番号の戦略的な活用です。生成AIは文章を読んで理解しているように見えますが、実際にはエンティティと呼ばれる「実体」を軸に情報を統合しています。そのため、企業が自らを正確なエンティティとしてAIに認識させる仕組みづくりが不可欠です。

Google Search Centralの公式ドキュメントによれば、OrganizationやCorporationといったSchema.orgの構造化データは、ナレッジパネルの正確性やエンティティ認識に強く影響します。これは単なるSEOのテクニックではなく、AIにとっての公式な名刺を渡す行為だと捉えると理解しやすいです。

**構造化データは「検索エンジン向け装飾」ではなく、AIに対する自己証明のインフラです。**

特に日本企業にとって決定的な意味を持つのが、国税庁が付与する13桁の法人番号です。Schema.orgにはtaxIDやidentifierというプロパティが定義されており、ここに法人番号を記述することで、同名企業が多数存在する日本市場でも、AIは数学的に企業を一意に特定できます。SME Japanの解説によれば、法人番号は企業の設立から廃業まで変更されない永続的なIDであり、エンティティ固定に極めて適しています。

この仕組みが重要になる背景には、AIOによる情報統合があります。AI Overviewは複数サイトの情報を横断的に参照するため、社名表記の揺れや旧社名、類似企業の情報が混在すると、誤った回答が生成されるリスクが高まります。法人番号を含む構造化データは、その混乱を防ぐためのアンカーとして機能します。

項目役割AIOへの影響
Organization Schema企業の公式属性を定義エンティティ認識の精度向上
taxID（法人番号）企業の一意識別誤認識・混同リスクの低減
sameAs外部情報との紐付けナレッジグラフの強化

Plan B社が指摘するように、ナレッジパネルが安定して表示される企業ほど、構造化データと外部情報の整合性が高い傾向があります。法人番号を軸に、公式サイト、Wikipedia、SNS、GoogleビジネスプロフィールをsameAsで接続することで、点在する情報が一本の線として結ばれます。

  • 社名・住所・電話番号の表記を全媒体で統一する
  • 法人番号を構造化データに必ず含める
  • 公式と断言できる外部ページのみをsameAsで紐付ける

これらの対応は短期的な流入増加を生む施策ではありません。しかし、AIOが回答を生成する際の「信頼できる一次ソース」として自社サイトが選ばれる確率を着実に高めます。検索結果を競う時代から、AIの知識基盤に組み込まれる時代へ。その転換点において、構造化データと法人番号は日本企業に残された、極めて現実的で再現性の高い武器だと言えます。

AIO時代を見据えたKPI設計と組織体制の見直し

AIO時代を見据えると、オウンドメディアのKPI設計は抜本的な見直しが求められます。**PVやセッション数といった量的指標は、ゼロクリック検索の常態化により、企業価値や成果を正確に反映しなくなっています。**Seer Interactiveの分析によれば、AIO表示クエリではオーガニックCTRが約6割減少しており、流入数そのものを追い続けることの限界は明白です。

その代替として重要になるのが、AIO上での存在感や信頼の蓄積を測る指標です。特に注目すべきは、指名検索数とオン・サープでの言及状況です。TMCデジタルによれば、指名検索はブランド想起と信頼の強さを示す代表的なKPIであり、AIが介在しても奪われにくい価値だとされています。

従来KPIAIO時代のKPI評価視点
PV・セッション数指名検索数ブランド信頼・想起
検索順位オン・サープシェアAI回答内での引用・言及
直帰率エンゲージメント深度滞在・CV・行動の質

もう一つ重要なのが、組織体制の再設計です。AIO対策はSEO担当者だけで完結しません。**AIにとって信頼できる情報源になるには、企業全体として一貫した事実と文脈を発信する必要があります。**Faber Companyも、生成AI時代の最適化はマーケティング活動全体を横断する取り組みだと指摘しています。

  • 広報・PR：調査データや一次情報を含むリリースで外部サイテーションを獲得する
  • 商品・開発部門：専門性の高い技術情報や背景知見を提供する
  • IT・Web部門：構造化データや表示速度など技術的信頼性を担保する

三菱電機が全社横断のDX推進体制を敷いているように、Webとコンテンツも部門横断で設計されるべき対象です。縦割りのままでは、ナレッジグラフ上で統合されたエンティティとして認識されにくく、AIOからの評価も断片的になります。

KPIは成果を測る物差しであると同時に、組織の行動を規定します。AIO時代に適したKPIへ切り替えること自体が、組織変革の第一歩になります。

流入数の減少を前提に、どれだけ信頼され、どれだけAIとユーザーの記憶に残るか。その視点でKPIと体制を再設計できるかどうかが、AIO時代のオウンドメディア成否を分ける分水嶺になります。

先進企業の事例に学ぶオウンドメディア戦略の進化

AIO時代におけるオウンドメディア戦略は、単なる成功事例の模倣ではなく、先進企業がどのように役割そのものを進化させているかを読み解くことが重要です。共通して見られるのは、オウンドメディアを集客装置ではなく、信頼を蓄積する中核インフラとして再設計している点です。

例えば花王の企業情報サイトは、製品情報の羅列ではなく、研究開発、ESG、サステナビリティといった文脈を一貫したストーリーで束ねています。トライベック・ブランド戦略研究所の評価によれば、この全方位型の情報設計が高く評価され、AIが企業像を理解する際の強固な基盤になっているとされています。

三菱電機のBtoB向けオウンドメディアも象徴的です。同社は製品カタログ中心の構成から脱却し、課題解決型コンテンツや学習支援ツールを拡充しました。結果として、検索流入後の行動が「読む」から「業務に使う」へと進化し、AIOが重視する実用性と専門性の両立を実現しています。

企業進化のポイントオウンドメディアの役割
花王パーパス軸で情報を統合企業理解を深める信頼の源泉
三菱電機課題解決型・業務支援型実務に直結する知識基盤

これらの企業に共通するのは、一次情報の開示に対する覚悟です。Faber Companyの分析によれば、AI Overviewに引用されやすいのは、他では得られない独自データや実証結果を持つコンテンツだとされています。先進企業は、成功事例だけでなく失敗や検証プロセスも含めて公開し、情報の厚みで差別化しています。

重要なポイント：先進企業はオウンドメディアを「AIに正確な学習データを提供する公式情報源」と位置づけ、信頼の総量を競争力に変えています。

さらに日本市場特有の進化として、LINEや会員基盤と連動したメディア設計も見逃せません。ロクシタンジャポンの事例では、オウンドメディアとLINE公式アカウントを連携させ、検索に依存しない継続的な接点を構築しました。これは、ゼロクリック検索が進む中で、指名想起と関係性を強化する実践例と言えます。

先進企業の事例から学べる本質は、形式的なコンテンツ量ではなく、どれだけ深く企業の実体と思想を伝えられているかです。オウンドメディア戦略の進化とは、テクニックの更新ではなく、信頼を設計する思想の更新そのものだと言えます。