「What is AI, actually, and how is it affecting SEO?｜AIは結局何なのか？そしてSEOをどう変えているのか（まとめ記事）」です。
Table of Contents
1｜「AIって結局なに？」をマーケター目線で整理する
2023〜2025年で、インターネットは突然「AI」「AI」「AI…」になりました。
- LinkedInのAI論客
- “このプロンプトで生産性10倍！”系ポスト
- 「AIがあなたの仕事を奪う／いや味方だ」論争
そのど真ん中で混乱しているのが、現場のデジタルマーケター。
この記事は、そんな人向けの“AIとSEOの現実”入門ガイドです。
筆者の立場はシンプル：
これは一時的なバズワードではなく、
コンテンツ・SEO・PPC・レポーティングすべてのルールが書き換わる変化。
2｜AIとLLMのざっくり定義（マーケター用・誤魔化さない版）
■ AI（人工知能）
「人間の知能が必要そうなタスクを、機械がこなす」もの全般。
例：Siri、Googleアシスタントなど。
■ ML（機械学習）
AIのサブセット。
データを大量に食べて、「パターンを学習して予測する」仕組み。
例：Netflixのレコメンド、広告配信の自動最適化など。
■ NLP（自然言語処理）
人間の言語を「理解・解釈・生成」するための技術。
例：「cheap running shoes」と「affordable sneakers」が同じ意味と理解するGoogle。
■ Generative AI（生成AI）
「分析」だけでなく、文章・画像・コードなどを“生成”するAI。
- ChatGPT が記事を書く
- Midjourney / DALL·E が画像を作る
- Sora が動画を作る
ただし“考えている”わけではなく、
「次に来そうな単語・ピクセル」を確率で並べているだけ。
だから時々、岩を食べろ・ピザにボンドを塗れ、みたいな伝説級のハルシネーションをかます。
■ LLM（大規模言語モデル）
テキストに特化した生成AIのエンジン部分。
- GPT-4 / GPT-5
- Claude
- LLaMA など
LLMは「反応するだけ」の存在で、
“自律的に動くAI”ではない。
■ AIエージェント
LLMに「ツール利用・API・フォーム入力」などの実行能力を持たせた存在。
- Webを自動で巡回
- フォーム送信
- メール要約＆返信案作成
- ワークフローの自動実行
LLM：しゃべる
エージェント：働く
「仕事を奪うのでは？」と恐れられているのは主にこちら。
3｜AIとLLMがSEOにもたらした“本質的な変化”
著者の核心メッセージは：
SEOは「トラフィックゲーム」から
「権威性＆データインジェストゲーム」に変わったということ。
3-1｜ゼロクリック検索の爆発
- Google AI Overviews
- ChatGPT / Gemini / Perplexity の回答
- LLMが直接回答＋引用を表示
→ ユーザーはサイトに訪問せず、AIの答えだけで満足してしまう。
SEOはもはや：
- 「検索結果からクリックを奪う」ではなく
- 「AIに引用される」「AIに要約される前提でコンテンツを設計する」
ゲームに変わっています。
4｜AIが今、マーケティングに与えている4つの大きな影響
4-1｜オーガニックトラフィックの“食い荒らし”
AI Overviewsは「強化版・特集スニペット」。
- 複数サイトから情報を引っ張り
- Google独自の声で要約
- 出典リンクは折りたたまれがち
結果：
- クリック率は激減
- 広く浅い情報ニーズへの露出は、まずAIが持っていく
- 「ブランドとのファーストコンタクト」が Google 側に吸われる
よくある勘違い：
「AI Overviewsはフワッとした質問だけだから、うちは大丈夫」
現実：
YMYL・プロダクト・B2Bクエリにも既に広がっている。
“早めの段階で対策を変えないと、気づいたら土台が削られている” 状態。
ここでの打ち手：
- すべてのクリックを取りに行くのをやめる
- “思い出してもらえる信頼源”になることを優先
- KPIを「単純流入数」から「可視性・影響力・コンバージョン」にシフト
- トピカルオーソリティを強化し、AIに“引用される側”に回る
4-2｜コンテンツ爆発とノイズ地獄
生成AIによって：
- 以前なら“ライター数名×1ヶ月”かかった量を
- マーケター1人＋AIで“1週間”で量産可能になった
結果：
- 「量」だけの勝負は完全に崩壊
- Google / Bing / LinkedIn すべてが低品質・高速量産コンテンツを抑制する方向へ
よくある勘違い：
「記事数を増やせば、どこかで当たる」
現実：
- Helpful Content Update
- SpamBrain
- SNSフィードの“人間っぽさ”優遇
などにより、“それっぽい量産コンテンツ”はむしろマイナスにすらなりうる。
ここでの打ち手：
- 権威性ドリブンのコンテンツに集中
- 事例／ケーススタディ
- 自社データ分析
- 独自調査・インタビュー
- 「作る」の比重を減らし、「届ける（ディストリビューション）」に比重を移す
- AIは
- リサーチ
- 構成案作り
- 既存コンテンツのリライト・アップデート
で使い、丸投げ生成は避ける
4-3｜検索結果の“超”パーソナライズ化（共通1位が消えていく）
従来も、ローカル検索やログイン履歴で多少の個別化はありました。
しかしLLMベースの検索は、そのレベルが違います。
同じ「Teslaの見通しは？」という質問でも：
- 金融アナリスト → 株価・財務・SEC情報中心
- 初めて車を買う人 → モデル・航続距離・充電ネットワーク中心
とまったく異なる答えになる。
「全員共通の1位」という概念そのものが崩壊しつつある。
よくある勘違い：
「じゃあChatGPTの“トップ回答”を取りに行けばいいのでは？」
現実：
ユーザーの履歴・コンテキスト・モデル設定次第で答えは変わる。
“唯一のトップ回答”を最適化するという発想そのものが破綻している。
ここでの打ち手：
- 「順位」ではなく “言及・引用・露出” をトラッキング対象にする
- AIにとって認識しやすい“ブランドエンティティ”を構築（プロフィール・統一された名称・構造化データなど）
- 記事／動画／ポッドキャスト／データセットなどフォーマットを分散して、
「どの経路から見ても、このテーマならこのブランド」状態を作る
4-4｜アトリビューション（貢献測定）の崩壊
ユーザーの旅路はこうなりつつあります：
- ChatGPTで相談
- そこで出たブランドをGoogleでもう一度調べる
- レビューサイトやSNSを見て
- 直接ブランド名で検索する or 直接打ち込みで訪問
→ もはや「この1クリックがCVの起点」など特定できない。
よくある勘違い：
「LLMからのトラフィックをGAで見ればいいでしょ」
現実：
AIの回答で完結してしまい、そもそもクリックが発生していないケースが多い。
ここでの打ち手：
- ラストクリック基準から「アシストコンバージョン」視点へ
- チャンネル単体のROIより、ブランド全体の需要の伸びを見る
- 直接流入の推移
- ブランド名検索ボリューム
- 「どこで知りましたか？」の自由記述欄
- 測りきれない“オフサイト影響”を予算として織り込む
- ポッドキャストスポンサー
- PR / メディア露出
- 思想リーダーシップ（ニュースでの言及など）
4-5｜「AIで全部安く・早く・うまく」への期待とのギャップ
経営層やクライアントの頭の中には：
「AIでコスト半分・成果2倍でしょ？」
というストーリーが出来上がりがち。
現実：
- プロンプト設計
- 編集・事実確認
- ブランドトーン調整
- 法務・コンプライアンスチェック
など、人間がやるべき仕事はむしろ増える部分も多い。
ここでの打ち手：
- 早い段階で「AIでできること／できないこと」を明確に言語化して共有
- 見えにくい工数（レビュー・検証・修正）をきちんと可視化
- AIで浮いた時間を戦略・仮説検証・顧客理解に再投資するストーリーを描く
5｜結局、検索はどう変わったのか？そして、どこで戦うべきか
筆者は、GEOだAEOだと略語を増やすことより、
次の事実を受け入れることが大事だとまとめています。
- 検索 = Googleだけ、という時代は完全に終わった
- 検索は YouTube／Reddit／ニュースレター／コミュニティ／LLMへと拡張
- 「オーガニック流入＝Google順位」の発想は古い
これからは：
- “Search Everywhere”でどう露出を取るか
- AIと人間の両方にとって「引用しやすい形」で存在できるか
- トラフィックではなく“影響範囲と売上”をKPIに置き直せるか
が問われます。
6｜次にできること（このまとめからの実務アクション）
このまとめを踏まえて、すぐ着手できるのは例えば：
- 「AI向け」も意識したコンテンツ設計にする
- 1ページ1テーマ
- 冒頭で明快な回答
- 体験ベースの具体例を必ず入れる
- “量産モード”から“権威モード”へ舵を切る
- ケーススタディ／データ分析／独自調査を優先
- ブランドエンティティの整備
- 一貫した名前・プロフィール
- 構造化データの導入
- オフサイトでの露出施策
- KPIの再定義
- セッション数→売上・MQL・ブランド検索にシフト
