検索からの流入が年々減っている、順位は上がっているのに成果につながらない。そんな違和感を覚えていませんか。
2025年現在、ユーザーの情報収集は「検索する」から「AIに聞く」へと大きく変わりつつあります。GoogleのAI OverviewsやChatGPT、Perplexityなどの回答エンジンが普及し、オウンドメディアはこれまでとは全く異なる評価軸にさらされています。
本記事では、SEOだけに依存する危険性と、これから不可欠となるAIO・GEOという新しい考え方を整理し、オウンドメディアが生き残り成長するための実践的な戦略を解説します。
トラフィックが減る時代でも、AIに選ばれ、引用され、ブランド価値を高める方法があります。検索の常識が変わる今こそ、次の一手を明確にしましょう。
検索から回答へ進化する情報探索とオウンドメディアの危機
2025年現在、情報探索の主役は「検索エンジン」から「回答エンジン」へと急速に移行しています。ユーザーはもはやキーワードを入力し、複数のページを回遊して答えを探すことを望んでいません。自然言語で問いかければ、AIがその場で結論を提示する体験が当たり前になりつつあります。**この変化は、オウンドメディアの存在意義そのものを揺るがす危機**です。
Semrushの予測によれば、AI検索の利用者数は2028年までに従来型検索を上回るとされています。またGartnerは、検索エンジン経由のトラフィックが2026年までに25%減少すると示しています。事実、GoogleのAI Overviewsが表示された検索では、Seer Interactiveの調査によりオーガニックCTRが約61%低下したことが報告されています。検索順位を上げても、クリックされない現象が常態化しているのです。
特に深刻なのが「ゼロクリック検索」の拡大です。Semrushの分析では、2025年3月時点でGoogle検索の13%以上がAI Overviewを伴っており、ユーザーは検索結果ページ内で疑問を解決しています。従来は安全圏と考えられてきた指名検索ですら、AIが概要を提示することで公式サイトへの訪問が省略されるケースが増えています。
| 従来 | 現在 |
|---|---|
| 検索→クリック→読了 | 質問→AI回答で完結 |
| PV・CTRが価値指標 | 引用・言及が価値指標 |
Googleだけを見ていればよかった時代も終わりました。ChatGPT SearchやPerplexity AIなど、用途別に使い分けられる回答エンジンが台頭し、市場は断片化しています。Perplexityは出典明示を重視し、ChatGPTは会話文脈の中で情報を統合します。**ユーザーの情報消費は、リンクではなく「文脈」と「要約」によって進行している**のです。
総務省の情報通信白書によれば、日本国内の生成AI個人利用率は26.7%に達し、10代では6割を超えています。次世代のユーザーは検索体験そのものを持たずに育っています。この現実を直視しない限り、オウンドメディアは静かに可視性を失っていきます。
- 検索流入を前提とした集客モデルは限界を迎えています
- AIに要約・引用されない情報は存在しないのと同じです
いま起きているのは、一時的なアルゴリズム変更ではありません。情報の発見、消費、評価の仕組みそのものが再定義されています。オウンドメディアは「読ませる場所」から、「答えの根拠として参照される存在」へと役割転換を迫られているのです。
ゼロクリック検索が常態化する中で起きている実データの変化
ゼロクリック検索は概念論ではなく、すでに実データとしてオウンドメディアの成果を侵食している現象です。2025年3月のSemrushの調査によれば、Google検索クエリの13.14%でAI Overviewが表示されており、これは同年1月の6.49%からわずか2か月で倍増しています。検索結果画面そのものが「答え」を提示する割合が、想像以上の速度で拡大していることがわかります。
より深刻なのはクリック率への影響です。Seer Interactiveが2025年に行った分析では、AI Overviewが表示された検索結果において、オーガニックCTRが1.76%から0.61%へと61%減少したことが示されています。The Digital Bloomのレポートでも、従来型検索のCTRが15%だったのに対し、AI Overview表示時は8%にとどまると報告されています。
| 指標 | AI Overview非表示 | AI Overview表示 |
|---|---|---|
| オーガニックCTR | 約15% | 約8% |
| Seer Interactive調査CTR | 1.76% | 0.61% |
特に見落とされがちなのが、指名検索ですら安全ではなくなっている点です。Semrushの分析では、ナビゲーショナルクエリにおいてもAIがブランド概要や最新情報を要約提示するケースが増え、公式サイトへの遷移率低下が2025年初頭の3か月で約2倍に拡大しています。これまで「指名検索は最後の砦」と考えられてきた前提が、静かに崩れ始めています。
この変化は一過性のアルゴリズム調整ではありません。Gartnerの予測では、検索エンジン全体のトラフィックは2026年までに25%減少するとされています。これは検索行動そのものが消えるのではなく、クリックを前提としない情報消費モデルへ構造転換していることを意味します。
- 検索結果画面内で情報取得が完結する
- 上位表示でも流入が保証されない
- ブランド名検索でもCTRが低下する
オウンドメディアの担当者にとって重要なのは、ゼロクリック検索を「トラフィック減少の問題」としてのみ捉えないことです。実データが示しているのは、評価軸がクリック数から、AIに採用・要約される情報価値へ移行しているという事実です。この変化を正確に理解できるかどうかが、次の戦略選択の質を大きく左右します。
SEO・AIO・GEOの違いとこれからの正しい捉え方
SEO・AIO・GEOは似た言葉として語られがちですが、目的と評価軸は明確に異なります。最大の違いは「誰に最適化するのか」という視点です。SEOは検索エンジンのランキングアルゴリズムを通じて人間に見つけてもらう技術ですが、AIOとGEOはAIが生成する回答の一部として選ばれることを前提にしています。
この違いを理解しないまま施策を進めると、順位は高いのに流入が増えない、評価されている実感が持てないといったズレが生じます。実際、Gartnerの予測では検索トラフィックは2026年までに25%減少するとされ、Semrushの調査でもAI Overview表示時のCTRは大幅に低下しています。成果指標そのものが変わっているのです。
| 概念 | 最適化対象 | 主な成果指標 |
|---|---|---|
| SEO | 検索エンジン | 順位・クリック・PV |
| AIO | 回答エンジン全体 | 言及・推奨・SOV |
| GEO | 生成AIの引用プロセス | 引用率・AI内表示 |
特に重要なのが、AIOとGEOをSEOの延長線ではなく補完関係として捉えることです。プリンストン大学のGEO研究によれば、統計データや権威ある出典を明示したコンテンツは、従来の検索順位に関係なくAIから引用される確率が最大40%向上しました。これは「順位が低い＝価値が低い」という従来の常識が通用しないことを示しています。
実務的には、SEOは引き続き必要条件ですが十分条件ではありません。GoogleやPerplexity、ChatGPT Searchといった回答エンジンは、リンク評価だけでなく情報の具体性や検証可能性を重視します。総務省の情報通信白書2025でも、日本では情報の正確性を重視するAI利用が進んでいると指摘されています。
- SEOは流入獲得の基盤として継続する
- GEOはAIにとって理解しやすい構造と根拠を整える
- AIOは自社サイト外も含めた評価設計を行う
つまり、SEO・AIO・GEOは優劣の関係ではありません。検索の時代から回答の時代へ移行する中で、評価される場所が増えたと捉えることが、これからのオウンドメディア運営における現実的かつ前向きな理解と言えます。
AIが回答や引用を選ぶ仕組みとRAGの基本構造
回答エンジンがどの情報を選び、どのように文章としてまとめているのかを理解するうえで、中心となる仕組みがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。これは単に生成AIが賢い文章を書く技術ではなく、検索・選別・生成を分業させた設計思想に基づいています。
RAGではまず、ユーザーの質問を受け取った段階で、AIは自分の記憶だけに頼りません。GoogleのAI OverviewsやPerplexityなどは、リアルタイムでウェブや提携データベースを検索し、関連性の高い情報断片を複数取得します。この工程がRetrievalであり、ここで拾われた情報だけが「回答の材料」になります。
次に行われるAugmentationでは、取得した情報が質問文とセットでLLMに渡されます。この段階でAIは、与えられた情報を事実として扱う傾向が強く、取得元の信頼性や具体性がそのまま回答品質に反映されます。プリンストン大学のGEO研究でも、統計データや一次情報を含む文書ほど、この工程で優先されやすいことが示されています。
最後のGenerationでは、AIが複数ソースを統合し、自然な文章として回答を生成します。同時に「どの情報を根拠にしたか」を示すため、引用元が付与されます。この引用こそが、オウンドメディアにとって新たな評価指標になります。
| 工程 | AIの役割 | メディア側の示唆 |
|---|---|---|
| Retrieval | 関連情報の検索・取得 | 意味的に拾われやすい明確なテーマ設計 |
| Augmentation | 信頼できる事実の選別 | 数値・出典・一次情報の明示 |
| Generation | 回答文の生成と引用付与 | 論理構造が整理された記述 |
では、AIはどの基準で「引用する価値がある」と判断しているのでしょうか。従来のSEOのような被リンク数よりも、機械が理解しやすく、他ソースで検証可能かが重視されます。SemrushやAhrefsの分析によれば、AI回答に引用されるページの多くは、具体的な数値、調査年、発信主体が明確に書かれています。
- 抽象論よりも具体的な事実やデータがある
- 誰が発信しているかが明確である
- 文章構造がシンプルで論理的である
特にPerplexityは、学術論文や公的機関、専門メディアを積極的に引用する設計で知られています。関係者コメントや調査結果に触れている記事は、更新頻度が高くなくても選ばれる傾向があります。これは、AIが「信頼できる説明役」を探していることの表れです。
オウンドメディア運営者にとって重要なのは、AIを魔法の箱として恐れるのではなく、RAGという工程を前提にコンテンツを設計することです。回答エンジンは感情ではなく構造と根拠で判断します。その視点を理解することが、AIO時代の土台になります。
AIO・GEO視点で設計するコンテンツと構造の最適解
**AIO・GEO視点で設計されたコンテンツと構造は、「人に読まれる記事」から「AIに引用される情報資産」へ進化させるための設計思想**です。検索結果に並ぶこと自体が価値だった時代とは異なり、回答エンジン時代では、AIがどの情報を信頼し、どの文脈で再利用するかが成果を左右します。
プリンストン大学のGEO研究によれば、生成AIが引用対象として選ぶコンテンツには共通点があります。それは、結論が明確で、論理構造が整理され、検証可能なデータが含まれている点です。つまり、内容の良し悪し以前に、**情報の配置と構造そのものが評価対象**になっています。
| 設計観点 | 従来のSEO中心設計 | AIO・GEO視点の設計 |
|---|---|---|
| 構成 | 起承転結・ストーリー重視 | 結論先出し・逆ピラミッド |
| 情報粒度 | 抽象表現が多い | 数値・定義・具体例中心 |
| 評価主体 | 人間の読者 | AIと人間の両立 |
特に重要なのが「Answer-First」の考え方です。SemrushやAhrefsの分析でも、AI OverviewやPerplexityで引用されやすいページは、冒頭または見出し直下に明確な答えを提示しています。**結論が曖昧、もしくは後半まで読まないと分からない記事は、AIの回答生成プロセスから除外されやすい**ことが示唆されています。
構造面では、HTMLの意味構造も無視できません。AIは見た目ではなく、タグによって情報を理解します。h3で定義、ulで要点整理、tableで比較というように、**情報の役割が明確に分かる構造は、RAGにおけるRetrieval段階で有利**に働きます。
- 見出し直下に30〜50文字程度の直接回答を置く
- 定義・数値・条件を一文一義で記述する
- 箇条書きや表で情報を分解する
また、GEOの観点では独自性のあるデータ配置も重要です。プリンストン大学の実証研究では、統計データや調査結果を含むコンテンツは、含まないものと比べて生成エンジン上の可視性が最大40%向上しました。これは内容の専門性だけでなく、**AIが「確定的事実」として扱いやすい形式であること**が影響しています。
さらに、権威ある出典への言及も構造の一部です。総務省や大学研究、業界調査などに触れることで、情報は単独の主張ではなく、検証可能なネットワークの一部になります。Perplexityが特に重視する「ソースの透明性」は、日本市場との親和性も高いと指摘されています。
このように、AIO・GEO視点でのコンテンツ設計とは、単なるSEOテクニックの延長ではありません。**誰に、どの順番で、どの粒度で情報を渡すのかを再定義すること**が、回答エンジン時代のオウンドメディアにおける構造最適化の本質です。
Google・ChatGPT・Perplexity別に見る最適化の考え方
回答エンジン時代の最適化を考えるうえで重要なのは、Google・ChatGPT・Perplexityを同一視しないことです。**3者は似たUIを持ちながら、評価軸・引用ロジック・重視する情報の性質が大きく異なります。** オウンドメディア側は「どこで読まれるか」ではなく「どこで答えとして使われるか」という視点で設計を分ける必要があります。
| プラットフォーム | 最適化の主軸 | 評価されやすいコンテンツ特性 |
|---|---|---|
| Google AI Overviews | 既存SEOとの連続性 | E-E-A-T、FAQ構造、検索上位実績 |
| ChatGPT Search | 会話文脈への適合 | 平易な説明、網羅性、自然言語Q&A |
| Perplexity AI | 引用価値の最大化 | 統計データ、一次情報、客観性 |
まずGoogle AI Overviewsでは、**「SEOの延長線上にAIOがある」**と理解するのが現実的です。Ahrefsの分析によれば、AI Overviewに引用されるページの約76%は、すでにオーガニック検索でトップ10に入っています。つまり、被リンクやドメイン評価といった従来要素が依然として強く作用します。そのうえで、FAQ形式や簡潔な定義文など、強調スニペット向けに整備された箇所がAI回答に流用されやすくなります。
次にChatGPT Searchでは、**検索順位よりも「会話の流れに合うかどうか」**が重視されます。ChatGPTはユーザーの直前の質問や意図を保持しながら回答を組み立てるため、単発キーワード向けの記事よりも、「〜とは？」「なぜ重要か」「具体的な方法は？」と段階的に説明しているコンテンツが採用されやすい傾向があります。SE Rankingの調査では、AIトラフィックの約77%をChatGPT系が占めており、平易で説明的な文章が広範に再利用されていることが示されています。
一方Perplexity AIは、最も思想が異なります。**Perplexityは自らを“引用付きリサーチツール”と位置づけており、主観やマーケティング表現を極端に嫌います。** RankshiftやSpellbookの分析によれば、数値・調査年・出典主体が明確な文章ほど引用率が高く、ドメイン規模が小さくても専門性があれば採用されるケースが多く見られます。日本の出版社や経済メディアが早期にパブリッシャープログラムへ参加している背景も、この思想と合致します。
具体的な実装イメージとしては、Google向けには検索意図別に整理されたFAQブロックを用意し、ChatGPT向けには見出し単位で完結する説明文を配置し、Perplexity向けには統計や調査結果を明示した段落を用意する、といった一記事内での多層設計が有効です。**単一プラットフォーム最適化から、回答エンジン横断設計へ。** この発想転換が、オウンドメディアの価値を次の段階へ押し上げます。
流入が減っても成果を測るための新しいKPIと評価軸
検索流入が減少する時代において、オウンドメディアの成果を従来のPVや検索順位だけで評価することは、もはや現実を正しく反映しません。Gartnerが予測するように検索トラフィックが構造的に減少する中で重要なのは、流入がなくても価値が生まれているかを測る新しいKPIを持つことです。
まず中心となる評価軸が、AI回答内での存在感を示す指標です。SemrushやAhrefsの分析によれば、AI OverviewやChatGPT Searchでは、検索結果上位でなくても引用されるケースが増えています。つまり、順位ではなく「回答に含まれたかどうか」が成果を左右します。
新しいKPIの中核となるのが「シェア・オブ・アンサー」という考え方です。これは特定テーマにおいて、AIが生成する回答の中で自社がどれだけ言及・引用されているかを測る概念です。被リンク数が権威性の指標だったSEO時代に対し、AIO時代では引用頻度が信頼の通貨になります。
| 評価軸 | 内容 | 戦略的意味 |
|---|---|---|
| 引用頻度 | AI回答内でのソース引用回数 | 専門性・信頼性の可視化 |
| ブランド言及率 | リンクなしでの社名・サービス名言及 | 認知形成・想起への貢献 |
| AIO表示率 | AI回答が表示されるクエリ割合 | 市場における可視性把握 |
加えて重要なのが、ゼロクリック環境下での間接効果の測定です。博報堂DYホールディングスの調査でも示されているように、AI検索は「知る」フェーズで強く機能します。その結果として増えるのが指名検索です。AI経由でブランドを認知したユーザーが、後日あらためて社名で検索する動きは、AIOの成果を示す有力なシグナルになります。
この動きを捉えるためには、Google Search ConsoleやGA4で指名検索クエリの推移を定点観測することが欠かせません。AI流入自体が少なくても、指名検索が増えていれば、認知と信頼の形成には成功していると評価できます。
さらに見逃せないのが定性評価です。PerplexityやChatGPTに自社名を入力し、どのような文脈や形容で説明されているかを確認します。専門家や公的データを引用する形で語られていれば理想的ですが、情報が古い、あるいは誤っている場合は、修正すべきコンテンツ戦略上の課題が明確になります。
- AI回答内での引用・言及を定期的に監査する
- 指名検索数を中長期KPIとして設定する
- 流入ではなく認知と信頼の蓄積を評価する
トラフィックが減っても、ブランドがAIの回答に残り続ける限り、オウンドメディアは資産として機能します。成果を測る物差しを変えること自体が、AIO時代の最初の戦略と言えます。
日本市場における回答エンジン時代のオウンドメディア戦略
日本市場における回答エンジン時代のオウンドメディア戦略は、単なる海外トレンドの輸入では成立しません。日本特有のユーザー行動、情報感度、信頼性重視の文化を前提に再設計する必要があります。総務省の情報通信白書2025によれば、日本の生成AI個人利用率は26.7%に達し、特に10代では6割を超えています。**次世代ユーザーは検索ではなく、最初からAIに「聞く」ことを前提に情報取得を行っている**のです。
この環境下で重要なのは、オウンドメディアを「流入装置」から「回答インフラ」へ進化させる発想です。日本のユーザーは、博報堂DYホールディングスの調査でも示されている通り、AI利用においても正確性や出典の明示を強く求める傾向があります。そのため、Perplexity AIのようなソース重視型回答エンジンと親和性が高く、**一次情報・公的データ・専門家コメントを丁寧に積み上げたコンテンツほど引用されやすい**という特徴があります。
実際、日本の大手メディアや金融情報企業がPerplexityのパブリッシャープログラムに早期参加している背景には、回答エンジン内での引用がブランド価値に直結するという認識があります。クリックが発生しなくても、AI回答内での言及が指名検索や信頼形成につながる点は、日本市場では特に重要です。
| 観点 | 日本市場での特徴 | 戦略的示唆 |
|---|---|---|
| 情報信頼性 | 出典・根拠を重視 | 公的機関・調査データの明示 |
| AI利用動機 | 学業・調査用途が中心 | 解説型・定義型コンテンツ強化 |
| ブランド評価 | 権威・実績を重視 | 著者・組織エンティティの明確化 |
また、日本語コンテンツ特有の課題として、曖昧表現や情緒的表現が多用されやすい点があります。しかし回答エンジンは、断定的で構造化された記述を好みます。**日本語であっても、結論先出し、定義明確化、数値提示を徹底することが、AI引用率を高める鍵**になります。
今後の日本市場では、オウンドメディアはSEO順位を競う場ではなく、AIにとっての「信頼できる日本語知識ベース」になることが求められます。検索流入の減少を嘆くのではなく、回答エンジンに選ばれる前提で設計することこそが、日本における現実的かつ持続的なオウンドメディア戦略と言えるでしょう。