AI検索時代、サイトはどう最適化すべきか：Google公式SEOガイド
- Google検索公式チームのSearch Centralが、AI OverviewsやAI Modeといった生成AI検索機能でサイトがより引用されやすくなる方法をまとめたガイドを公開。
- 核心的な結論は、従来のSEOベストプラクティスは依然として有効ということ。AI機能はGoogleのコア検索ランキングシステムの上に構築されているため、Googleの視点では、AI検索向けの最適化とは検索体験の最適化にほかならず、結局はSEOです。
- 公式が名指しでやらなくていいと述べた流行の施策：
llms.txtなどの特殊ファイル（Google検索は読まない）、コンテンツを細切れにチャンク化すること、AI向けに専用の書き直しをすること、偽の言及を水増しすること、構造化データを過剰に盛り込むこと。 - AIがコンテンツをどう使うかを決める2つの仕組み：RAG（検索拡張生成、grounding〈グラウンディング〉とも呼ばれる）はまずウェブページを検索してからリンク付きの回答を生成し、query fan-out（クエリのファンアウト）は1つの質問を複数の関連クエリに分岐させて並行検索します。
- やるべきことは結局いつもの3つ——独自の視点があってどこにでもある内容ではないものを書く、技術的な構造をわかりやすく保つ、画像や動画をきちんと添える。そのうえでSearch Consoleで効果を確認する。
llms.txtやAEO/GEOといったサードパーティの標準・サービスについても見解を表明しています。読む際は、これがGoogle自身の言い分であることを念頭に置いてください。AI検索がサイト運営者を混乱させ、Googleが方針を提示
Google検索公式チームのSearch Centralが、生成AI検索機能でサイトがより引用されやすくなる方法に特化したガイドを公開しました。ここで言う機能とは、検索結果の上部に表示されるAI概要（AI Overviews）と、対話形式のAI検索モード（AI Mode）のことです。
青いリンクを一つひとつクリックするのではなく、AIに直接質問して答えを探す人がますます増えています。この半年余り、サイト運営者やコンテンツ業界もこれで騒然となりました。AEO（答え生成エンジン最適化）やGEO（生成エンジン最適化）といった新語や新業界が次々と生まれ、llms.txtのようなAI専用の新しいファイル規格を推す動きも出てきました。避けて通れない不安がひとつあります——長年かけて積み上げてきたSEOは、もう無駄になって一からやり直しなのか、という不安です。
llms.txt、AEO、GEOといった今話題の施策を一つひとつ名指ししてもいます。これは一次情報としての公式見解であり、サードパーティのブログによる憶測ではありません。なぜSEOは色褪せていないのか——AIは検索ランキングシステムの上に育っている
理屈は実にシンプルです。これらの生成AI機能は、もともとあるコア検索ランキングと品質システムに根を張っています。AIはSEOがすでに築いた土台の上に立ち、2つの仕組みでコンテンツを選び、使う——ウェブページの捉え方をゼロから作り直したわけではありません。
メカニズム① RAG——AIはまず資料を調べてから答える
RAGは「検索拡張生成」の略語で、Googleはこれをgrounding（「根拠に基づく」と理解できます）とも呼んでいます。意味するところはこうです。AIはあなたに答える前に、まずコアランキングシステムを使ってGoogleインデックスから関連性が高く十分に新しいウェブページを検索し、それらのページの具体的な情報に目を通したうえで、より信頼できる回答を生成する。さらに回答の中には、それらのページへのクリック可能な目立つリンクも添える、というものです。
インデックスから
関連ページを検索
ページの具体的な
情報を精査
クリック可能な
リンクを添付
この流れが意味することは明快です。AIの回答で引用される内容は、クロールされ、インデックスされたウェブページから来ているということです。あなたのページがインデックスに入れなければ、AIも回答であなたを使いようがありません。だからこそ「クロールされる、インデックスされる」といった従来のSEOの基本は、AI検索でも何ひとつ無駄になっていません。