AIO時代のオウンドメディア戦略完全ガイド｜構造化データでAIに“引用される”サイトになる方法

検索順位が高いのに、アクセスが伸びない。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ないはずです。2025年現在、Google検索はAI Overviewの本格展開により、単なるリンク集ではなく「答えを提示する場」へと大きく変化しています。

この変化は、従来のSEOの成功法則が通用しにくくなったことを意味します。一方で、AIに正しく理解され、引用されるメディアには、これまでとは質の異なる価値ある流入とブランド認知の機会が生まれています。

本記事では、FAQ・HowTo・ナレッジグラフといった構造化データを軸に、AIO時代にオウンドメディアが取るべき実践的な戦略を整理します。なぜ今構造化が重要なのか、何から手を付けるべきかが明確になり、次の一手が見える内容です。

AI Overviewがもたらした検索体験の根本的な変化

AI Overviewの登場によって、検索体験は根本から書き換えられました。従来の検索エンジンは、関連性の高いウェブページを一覧で提示するリンク集として機能していましたが、現在は生成AIが複数の情報源を統合し、直接的な回答を提示する「回答エンジン」へと進化しています。Googleによれば、AI Overviewは2025年時点で世界100カ国以上に展開され、月間10億人超のユーザーがこの新しい検索体験に触れています。

この変化の本質は、検索結果ページが「入口」ではなく「完結点」になりつつある点にあります。SemrushやSeer Interactiveの大規模調査では、情報収集型クエリの約9割でAI Overviewが表示され、ユーザーの多くがSERP上で疑問を解消してしまう傾向が確認されています。検索＝クリックという長年の前提が崩れ、ゼロクリックが標準化しているのです。

検索体験の軸	従来の検索	AI Overview時代
主役	検索結果リンク	AIによる要約回答
ユーザー行動	複数サイトを回遊	SERP上で完結
価値の源泉	順位とCTR	引用・言及・信頼性

実際、AIOが表示されるクエリでは、オーガニック検索1位のCTRが従来の28〜32%から19%前後まで低下したと報告されています。特定の情報型クエリでは、CTRが半減以下に落ち込んだケースもあり、Public Media Solutionはこれを「検索トラフィックモデルの構造的転換」と表現しています。

注目すべきは、この変化が情報収集型だけに留まらない点です。Semrushの分析では、ブランド名検索などの案内型クエリでもAI Overviewの表示が急増しており、ユーザーは公式サイトに訪れる前に、まずAIが生成したブランド概要に触れるようになっています。つまり、検索結果そのものが第一印象を形成するメディアになったということです。

一方で、日本市場では興味深い兆候も見られます。国内のSEO専門家や調査によると、医療・法律・金融といった高い専門性が求められる領域では、AIの要約を読んだ上で出典元を確認する行動が一定数存在します。AI Overviewは概略把握に使われ、最終判断のために一次情報が求められるのです。

このように、AI Overviewがもたらした検索体験の変化は、単なる表示形式の変更ではありません。検索エンジンの役割、ユーザーの満足ポイント、そしてオウンドメディアが果たすべき価値そのものが再定義されています。この新しい前提を理解することが、AIO時代の戦略を考える出発点になります。

ゼロクリック時代にCTRはどう変わったのか

ゼロクリック時代において、CTRは単に「下がった」という一言では片付けられない、質的な変化を遂げています。AI Overviewの本格展開により、検索結果はリンクを選ぶ場所から、その場で答えを得る場所へと役割が変わりました。その結果、クリックという行動自体が再定義されつつあります。

Seer InteractiveやPublic Media Solutionの分析によれば、AI Overviewが表示されるクエリでは、オーガニック検索1位のCTRが従来の28〜32%から約19%まで低下しています。特に情報収集型クエリでは、1%台だったCTRが0.6%前後にまで落ち込んだ事例も確認されています。これは順位を上げても、必ずしもトラフィックが比例して増えない時代に入ったことを意味します。

順位・枠	AIO以前のCTR	AIO表示時のCTR	変化の特徴
オーガニック1位	約30%	約19%	要約で満足し離脱
オーガニック2位	約21%	約13%	視認性の低下
有料広告	14〜23%	7〜9%	AIOに埋没

重要なのは、このCTR低下が一様ではない点です。Semrushの調査では、情報型クエリでゼロクリックが常態化する一方、専門性が高いテーマでは異なる行動が観測されています。日本市場に関する鈴木謙一氏らの分析によると、医療・法律・金融といった領域では、AIの要約を読んだ後に出典元を確認する「確認クリック」が一定数発生しています。

この変化により、クリックの意味合いも変わりました。従来は概要を知るためのクリックが大半でしたが、現在は「本当に信頼できるか」「詳細や根拠を確認したい」といった目的を持つクリックが増えています。結果としてCTRは下がっても、クリック後の滞在時間やエンゲージメントが高まるケースも報告されています。

• 概要だけで完結する検索ではCTRが大幅に低下
• 専門性・正確性が求められる領域では確認クリックが発生
• 広告CTRも同時に低下し、代替手段になりにくい

つまり、ゼロクリック時代のCTRは「奪われた指標」ではなく、「選別された指標」だと言えます。AI Overviewの下でもクリックされるコンテンツは、ユーザーにとって追加で読む価値があると判断された情報です。この前提を理解することが、オウンドメディアの評価軸を再設計する第一歩になります。

なぜ構造化データがAIに理解されやすいのか

構造化データがAIに理解されやすい最大の理由は、人間向けに書かれた文章を、機械が意味単位で解釈できる形式に翻訳している点にあります。生成AIやAI Overviewは自然言語を扱えますが、その裏側では意味の曖昧さや文脈依存を極力排除し、確実に事実を取得できる情報を優先的に参照しています。

Schema.orgに基づく構造化データは、主語・属性・値の関係が明示された形式で記述されます。例えば「これは何か」「誰の情報か」「いつのデータか」といった要素が、文章を解析せずとも一目で判別できます。GoogleやMicrosoftが公式に言及している通り、LLMはこのような構造を持つ情報を、知識のアンカーとして扱いやすいとされています。

特にRAG型のAI検索では、まず関連情報を抽出する段階で「意味が明確なデータ」が強く評価されます。WPRidersの調査によれば、適切なスキーマを実装したページは、AIに引用される確率が約36%高いと報告されています。これは、構造化データが検索・抽出フェーズでの精度を高めていることを示唆しています。

情報形式	AIの解釈負荷	意味の明確さ
通常の文章	高い	文脈依存で曖昧
構造化データ	低い	属性ごとに明確

また、生成フェーズにおいても構造化データは有利です。JSON-LD形式では、価格、日付、手順、定義といった要素がキーと値で整理されているため、AIが回答文を組み立てる際に正確な情報を抜き出しやすくなります。Google Geminiのドキュメントでも、表や構造化情報を理解・抽出できる能力が明記されています。

もう一つ重要なのがエンティティ理解です。同じ単語でも意味が複数ある場合、構造化データはそれを特定の実体として固定します。例えば企業名、人名、製品名などを明示することで、AIは知識グラフ上のノードとして扱い、他の情報と正確につなげられるようになります。

• 意味の曖昧さを排除し、事実を確定させる
• 情報抽出と要約の精度を高める
• AIによる引用や参照の候補になりやすくする

このように構造化データは、検索結果を装飾するための技術ではなく、AIが安心して使える一次情報として自社コンテンツを認識させるための土台です。AIO時代において、AIに理解されない情報は存在しないのと同じであり、その差を生むのが構造化データだと言えます。

FAQスキーマがAIOで引用されやすい理由

AIOにおいてFAQスキーマが引用されやすい最大の理由は、生成AIの回答フォーマットとFAQの構造が本質的に一致している点にあります。AI Overviewや生成AIは、ユーザーの質問に対して「問い→即答」という形で情報を合成します。その際、最初からQ&A形式で意味が整理されたFAQ構造化データは、AIにとって加工コストが極めて低い情報源になります。

Frase.ioやWPRidersによるGEO関連調査によれば、FAQPageスキーマを実装したページは、非実装ページと比較してAIによる引用確率が有意に高い傾向が確認されています。これは、FAQが単なる装飾用リッチリザルトではなく、RAGシステムにおけるリトリーバル最適化データとして機能しているためです。

特に重要なのが、FAQの「自己完結性」です。AIOはFAQのAnswer部分を文脈から切り出して引用します。そのため、回答文が単体で意味を成さない場合、AIは安全性の観点から引用を避ける傾向があります。Googleの検索品質ガイドラインやSchema Appの解説でも、回答単体で完結する明確さが強調されています。

また、FAQスキーマはAIが重視する「事実性」との相性も良好です。SemrushのAIO分析では、数値・日付・固有名詞を含む回答ほど引用率が高まる傾向が示されています。FAQは短文で具体情報を盛り込みやすく、ハルシネーションを起こしにくい安全な情報ブロックとして評価されやすいのです。

FAQが引用されやすい技術的背景を整理すると、以下のようになります。

• QuestionとAnswerが明示的に分離され、意味解析が容易
• JSON-LD形式によりノイズなく情報抽出できる
• 回答範囲が限定され、誤生成リスクが低い
• AIOの対話型UIと構造が一致している

実際、WPRidersの調査では、適切なFAQスキーマを持つページは、AI検索体験における引用確率が約36%高いと報告されています。これは順位とは無関係に発生する現象であり、検索1位でなくてもFAQが引用されるケースが珍しくありません。

要素	FAQスキーマあり	FAQスキーマなし
AIによる意味理解	非常に高い	文脈依存
引用時の加工コスト	低い	高い
ハルシネーション耐性	高い	低い

さらに見逃せないのが、日本市場特有の「確認クリック」との相性です。鈴木謙一氏や国内SEO専門家の分析によれば、日本のユーザーはAIOで概要を把握した後、信頼できる出典を確認する行動を取りやすいとされています。FAQとして引用されることは、その確認先として選ばれる確率を高める効果も持ちます。

つまりFAQスキーマは、クリック率低下時代における単なる防衛策ではありません。AIOにおいて「引用される一次情報源」として認識され、ブランド名やメディア名がAIの回答内に残り続けるための、最も再現性の高いGEO施策の一つだといえます。

HowToスキーマで手順系コンテンツの可視性を高める

HowToスキーマは、「やり方」「手順」「方法」といったプロセス型クエリにおいて、AIO時代の可視性を大きく左右する重要な構造化データです。GoogleのAI Overviewは、段階的な説明を要約する能力に優れており、HowTo形式の情報はAIが回答を生成する際の主要な素材として扱われやすいとされています。

SemrushやClickPoint Softwareの分析によれば、手順系クエリの多くでAIOがステップバイステップの回答を生成しており、その引用元にはHowToスキーマを正しく実装したページが含まれる傾向が確認されています。**つまりHowToスキーマは、検索結果の装飾ではなく、AIに理解され引用されるための設計図**だと捉える必要があります。

実装にあたって最も重要なのは、各ステップが自己完結していることです。AIはstepプロパティ単位で情報を抽出するため、「次に説明します」「詳しくは後述します」といった文脈依存の表現は避け、**その一文だけで理解できる簡潔なアクション記述**が求められます。

また、SEOとGEOの観点では「アンサーナゲット」の設計が不可欠です。各ステップの冒頭に結論となる短文を置き、その内容をHowToスキーマのstepと一致させることで、AI Overviewにそのまま取り込まれやすくなります。ClickPoint SoftwareのGEO研究でも、この構造が引用率向上に寄与すると報告されています。

• 各ステップは一文で完結させ、行動内容を明確にする
• ステップ冒頭に要点となる短い結論文を置く
• 人間向けの補足説明は後段に配置する

さらに、GoogleのGeminiに代表される最新のマルチモーダルAIは、テキストだけでなく画像情報も理解します。HowToスキーマにimageプロパティを含め、ステップごとの図解やスクリーンショットを紐付けることで、AIが手順をより正確に解釈できるようになります。Googleの開発者向けドキュメントでも、構造化された画像情報の理解能力が明記されています。

道具や材料を扱う手順では、toolやsupplyプロパティを省略しないことが重要です。これらはAIにとって「前提条件」を理解する手がかりとなり、不完全な手順として除外されるリスクを下げます。WPRidersの調査では、必要要素が網羅されたHowToスキーマを持つページは、AIによる引用確率が有意に高いとされています。

要素	役割	可視性への影響
step	手順の明示	AI回答の骨格になる
image	視覚的理解の補助	マルチモーダルAIで有利
tool / supply	前提条件の定義	手順の信頼性向上

HowToスキーマを活用する際に見落とされがちなのが、内容の鮮度です。dateModifiedを更新し、実際に手順を見直したタイミングと一致させることで、AIはその情報を「現在も有効なプロセス」として評価します。GoogleのAI検索向け公式ガイダンスでも、更新性は回答選定における重要な判断材料とされています。

単なる手順記事で終わらせず、**AIが再利用しやすい構造で知識を提供すること**。これがHowToスキーマを用いた可視性最大化の本質です。AIO時代において、手順系コンテンツは「読ませる記事」から「AIに引用される知識」へと進化する必要があります。

ナレッジグラフとエンティティSEOによる信頼性構築

ナレッジグラフとエンティティSEOは、AIO時代における信頼性構築の中核です。検索エンジンや生成AIは、もはや文章の上手さだけで情報を評価していません。**「誰が」「どの立場で」「何について語っているのか」**を、エンティティとして理解できるかどうかが、引用や推薦の可否を左右します。

Googleのナレッジグラフは、人・組織・商品・概念といった実体同士の関係性をネットワークとして保持する仕組みです。Search Engine Landによれば、ナレッジグラフは単なるデータベースではなく、検索結果やAI回答における信頼判断の基盤として機能しています。オウンドメディアがこのグラフに正しく接続されることで、情報源としての立ち位置が明確になります。

要素	役割	AIOへの影響
Organization	運営主体の定義	ブランドの公式性・実在性を担保
Person	著者・監修者の定義	専門性と経験の評価に寄与
sameAs	外部DBとの同一性	権威ある情報との接続強化

特に重要なのがsameAsプロパティです。WikipediaやWikidata、公式SNSなどの信頼性が高い外部データベースと自社エンティティを結びつけることで、AIは「この組織や人物は実在し、第三者からも認識されている」と判断できます。Schema.orgの解説でも、sameAsはエンティティの曖昧性を解消するための主要手段と位置付けられています。

さらに、knowsAboutやalumniOfといったプロパティを用いることで、専門分野や経歴を具体的に示せます。これはE-E-A-Tのうち、専門性と権威性を機械的に補強する行為です。Rokettoの分析によれば、エンティティ情報が詳細なサイトほど、AI検索における推奨頻度が高まる傾向が確認されています。

実務上は、@idを用いて著者や組織を一貫した識別子で管理することが欠かせません。Momenticの事例でも、@idを統一したことで、複数記事に分散していた著者評価が一本化され、AIによる人物理解が進んだと報告されています。これにより、単発の記事評価ではなく、メディア全体としての信頼残高が積み上がっていきます。

ナレッジグラフとエンティティSEOは即効性のある施策ではありません。しかし、AIOが標準化した現在、**長期的に引用され続ける情報源になるための前提条件**として、その重要性は年々高まっています。オウンドメディアの信頼性は、文章の中ではなく、構造化されたエンティティの中で評価される時代に入っています。

GEOという新しい最適化概念と評価指標の変化

GEOとは、Generative Engine Optimizationの略で、検索エンジンではなく生成AIエンジンに最適化するという新しい概念です。GoogleのAI Overviewをはじめ、検索体験が回答生成型へ移行したことで、評価の軸そのものが大きく変わりました。もはや順位を取ること自体が成果ではなく、AIに選ばれ、引用されることが成果になります。

従来のSEOでは、検索順位、セッション数、CTRが主要KPIでした。しかしAIO環境では、上位表示されていてもクリックされないケースが常態化しています。SemrushやSeer Interactiveの調査によれば、AIOが表示されるクエリでは1位のCTRが約30%から19%前後まで低下しており、特定の情報収集クエリでは半減以下になる事例も確認されています。

この変化に対応するため、GEOでは「どれだけ表示されたか」ではなく、「AIの回答の中でどのように扱われたか」が評価対象になります。具体的には、AI Overview内での引用有無、ブランド名の言及頻度、文脈上の扱われ方が重要になります。

評価観点	従来のSEO	GEO時代
主指標	検索順位・CTR	引用率・言及率
成果地点	クリック	回答内への採用
価値	流入量	信頼性・認知

GEOで特に注目されている指標がVisibility ScoreとShare of Citationです。Visibility Scoreは、特定クエリ群においてAI Overviewが表示され、その中で自社コンテンツがどの程度可視化されているかを示します。一方、Share of Citationは、競合と比較してAIの回答内で自社がどれだけ引用されているかの割合を測る考え方です。

現在、これらの指標を完全に自動計測できる公式ツールは存在しませんが、GEOホワイトペーパーや一部の先進企業では、AIO結果を定点観測し、引用元ドメインやブランド名の出現頻度を追跡する手法が実践されています。生成AIが情報をどのように再構成しているかを観察すること自体が、新しい分析行為になっています。

オウンドメディアにとって重要なのは、これらの指標を単なる分析で終わらせず、編集方針や構造設計に反映することです。AIにとって理解しやすく、再利用しやすい情報を提供できているかどうかが、今後の評価を大きく左右します。

GEOは一時的なトレンドではなく、検索体験の構造変化に根差した必然的な進化です。評価指標の変化を正しく理解することが、AIO時代におけるオウンドメディア運営の出発点になります。

オウンドメディア運用者のための実装ロードマップ

オウンドメディア運用者がAIO時代に成果を出すためには、場当たり的な施策ではなく、実装順序を意識したロードマップ設計が不可欠です。検索順位や流入数が不安定になる中で、AIに正しく理解され、引用される状態を段階的につくることが重要になります。

最初に着手すべきは、サイト全体の基盤整備です。OrganizationやPersonスキーマを用いて、運営主体や著者の実在性・専門性を明確に定義します。Search Engine Landによれば、ナレッジグラフと接続されたエンティティは、AIが信頼できる情報源として扱いやすくなるとされています。**ここでの目的はトラフィック増ではなく、AIにとっての身元保証を行うこと**です。

次のフェーズでは、主要コンテンツと構造化データを結び付けます。ArticleやBlogPostingを自動出力できるテンプレートを整備し、FAQPageを重要記事に限定して実装します。FraseやWPRidersの調査によると、FAQ構造化データを持つページはAIによる引用確率が大きく向上しています。**FAQは数を増やすのではなく、自己完結型で具体的な回答に絞ること**が運用上のコツです。

三段階目として、HowToやmentions、aboutなどを活用した高度化に進みます。手順系記事をHowToスキーマで整理し、画像や所要時間を明示することで、GeminiのようなマルチモーダルAIにも理解されやすくなります。また、記事内で言及する企業名や概念をmentionsで定義すると、文脈理解の精度が高まります。

フェーズ	主な実装内容	運用上の目的
基盤整備	Organization・Person	信頼性と実在性の確立
連携強化	Article・FAQ	AI引用の獲得
高度化	HowTo・mentions	文脈理解と可視性向上

最後に欠かせないのが検証と改善です。GoogleのRich Results TestやSearch Consoleを用い、エラーや未認識項目を定期的に確認します。Google公式ブログでも、誤った構造化データは評価を高めないどころか、無視される可能性があると示されています。**実装して終わりではなく、更新と検証を運用フローに組み込むこと**が、AIO時代のオウンドメディアを持続的に成長させる鍵になります。