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まとめ記事：LLMsが変える検索 ― SEOからAI可視性戦略へ
序章：検索の主役がAIに
2025年、検索は大きな転換期を迎えています。ChatGPTやGoogle Geminiのような大規模言語モデル（LLM）が普及し、従来の検索エンジン最適化（SEO）は「AIでの可視性＝LLM Visibility」戦略へと移行しつつあります。
Backlinkoの分析によると、一部の分野ではLLM経由のトラフィックがGoogle検索を超え始めており、ブランドは新たな発見経路への対応を迫られています。
なぜLLM Visibilityが重要か
ユーザーは検索結果をスクロールするよりも、AIが生成する要約回答を好む傾向にあります。これにより、重要となるのがAIモデルにどれだけ自社の情報が引用されるか。
新しい指標「LLM Visibility」は、AIの応答内で自社コンテンツが参照される頻度を測るものです。今後は検索順位よりも「AIに取り上げられるか」が流入を左右するようになります。
コンテンツ最適化の新戦略
- LLM Seeding
- 高品質で事実に基づいた包括的な記事を作成し、AIが学習・引用しやすくする。
- エンティティ最適化
- キーワードではなく「人物」「企業」「概念」などのエンティティを中心に最適化。
- トピッククラスターを構築し、専門性を強化。
- 構造化データとスキーマ
- Schemaマークアップを活用し、AIがパースしやすいコンテンツを整備。
- ユーザー意図対応
- 音声検索や複雑な質問に直接答える形で記事を設計。
成果測定とツール
従来のSEO分析では不十分なため、新しい計測基準が登場しています。
- AI引用トラッキングツール（Ahrefsなど）
→ ClaudeやPerplexityがどの程度コンテンツを参照しているかを可視化 - AIフレンドリー監査
→ NLPを活用し、AIに適した自然な文脈と意図に沿ったコンテンツを構築
データによれば、スキーマを導入したサイトはAI概要で30%可視性が高まるという結果も報告されています。
トレンドと実例
- SaaS企業向け戦術：X（旧Twitter）上でApoorv Sharmaらが「意図マッピング」の重要性を強調。
- GEO（Generative Engine Optimization）：a16zが提唱した新概念として注目。
- ニュースメディア・専門ブログ：MediumやDemandsageがLLM SEOツールや成功事例を紹介。
課題と倫理的配慮
- 過剰最適化のリスク：AIの幻覚（ハルシネーション）や偏った引用を引き起こす可能性。
- E-E-A-Tの重要性：Googleが提唱する「経験・専門性・権威性・信頼性」を守ることが、AI可視性においても必須。
今後の展望：AI主導の検索時代へ
- マルチモーダル対応：テキストだけでなく動画・画像も組み合わせた最適化が必須。
- 市場規模予測：2028年には検索収益の75%をAIが牽引するとの予測も登場。
- ハイブリッド戦略：従来のSEOとAI可視性戦略を組み合わせることで、長期的な競争力を確保。
結論
SEOは終わらないが、中心は「AIに見つけてもらう」戦略へ移行しています。
LLM Visibility、エンティティ最適化、E-E-A-Tの実践を今から進めることで、ブランドはAI時代の検索において圧倒的な優位を築くことができます。
