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AI時代でも変わらない 「11の不変SEOルール」｜2026年まとめ
AI検索（SGE／AI Overview／LLM検索）が急速に進化しても、検索で勝つための“基礎の11原則”は揺るがない。
むしろ AIが台頭したことで、SEOの基礎の重要性が“再強化”された と考えるべき。
GoogleのAI回答にスクレイピングされる、クリックが減る、インプレッションだけが増える──そんな“Great Decoupling”状況でも成果を出すサイトは 普遍ルール×AI最適化 の両輪を守っている。
1｜意図（Intent）こそすべて：人間の質問に答える設計で勝つ
AIは単語ではなく「タスク・会話」を理解する。
つまり “1キーワード＝1解” の時代ではなく、“1テーマ＝会話全体の把握” が重要。
重要ポイント
- キーワードから トピック & 質問セット（Query Fan-out） へ。
- 「答えを出す」→「会話全体を先回りして設計する」。
- 人間にとって読みやすい構成は、AIの要約性能も高める。
実務ポイント
- PAA・検索補助・顧客QAから質問セットを抽出。
- ファーストビューで「結論→理由→追加質問への回答」の順に並べる。
- 記事を「質問に対する完全回答」にすることでAI引用率が上昇。
2｜E-E-A-T（信頼・専門性）は“AI時代では逆に強化”されている
AI Overviewsは 信頼できる一次情報を優先的に引用。
AIが“誤情報を避けたい”ため、既存検索より E-E-A-T が重視される。
重要ポイント
- 人間の専門性を明示（肩書き、経歴、実績）。
- 一次情報／データ／経験談＝AIにとって最高の引用材料。
- AIがAI生成の薄い記事を学習すると“モデル崩壊”が起こるため、
人間の新規データ・洞察の価値が増す。
実務ポイント
- 記事ごとに著者ブロック＋信頼情報をセット。
- 引用元を一次情報中心に整理。
- 定期更新で「最新の事実」を維持＝AI評価が向上。
3｜技術的SEO（Technical SEO）は依然「土台」
AIはRAG（検索結果を取り込み要約）を使うため、
クロールできないページはAIにも存在しない扱い。
実務ポイント
- クロールエラー・インデックス漏れ・canonicalの誤設定は即修正。
- XML sitemapは「サイトの地図」なので必須。
- Core Web Vitals は“同点のときの順位決定要素”。
4｜UXはクリック減少時代の“生き残りスキル”
AI表示 → クリックされる確率は低い。しかし、
クリックされたユーザーは「確度が高い」ので UX の重みが増す。
実務ポイント
- モバイル最適化が最優先。
- スピード改善（画像圧縮・CDN・JS削減）。
- 離脱率が高いURLは AI表示→クリックの価値を失うため早期改善。
5｜オンページSEOは “AIが理解しやすい構造化” の基礎
タイトルタグ・H1・H2・構成は依然最重要。
理由
- AI Overviewsは タイトル・見出し構造を引用の手掛かり に使う。
- 箇条書き・表・HowTo構造は AI が要約しやすい。
実務ポイント
- タイトル＝簡潔・具体・トピック名＋ベネフィット。
- H2 に質問（Q）を含める → AIは“回答位置”を認識しやすい。
- HowTo や FAQ を“機械可読な形”で配置。
6｜構造化データ（Schema）とエンティティ最適化は“AI時代の必須科目”
AIは文章を読む前に 構造化データ→知識グラフ→文章 の順で理解する。
重要ポイント
- Organization / Person / Article / FAQ / HowTo
→ これらのスキーマが AI認識の起点になる。 - エンティティ（著者・会社・製品）を知識グラフに登録することが可視性の鍵。
実務ポイント
- JSON-LD でスキーマを網羅。
- sameAs に Wikipedia/Wikidata/公式SNSをつなげる。
- 著者ページをエンティティ化し、全記事と連携。
7｜バックリンク・ブランド言及（Unlinked Mentions）は依然“権威の礎”
「リンクは死んだ」は誤り。
LLM検索は 信頼度の高いサイトから引用したがる。
実務ポイント
- 記者向けPR（HARO等）で“専門家コメント”を配信。
- オリジナル調査・統計・比較データはリンク／引用の宝石。
- Unlinked Mentions（言及だけ）もエンティティ強化に効く。
8｜1ページ最適化より“トピック深度（Cluster）”が勝つ
AIは「ページ単体」ではなく「サイトのトピック網羅性」を評価して引用する。
実務ポイント
- ピラーページ ⇄ クラスターページ の双方向リンクを徹底。
- 孤立ページをなくす（= AIにも見えなくなる）。
- URL階層・パンくずリストを整備。
9｜Google以外の“検索エコシステム”に存在するブランドだけが生き残る
検索は Google だけではない：
- YouTube（最大のHowTo検索エンジン）
- TikTok（若年層の検索）
- Reddit（AIモデルのトレーニングソース）
- Pinterest（画像SEO）
- LinkedIn（専門性検索）
- LLM内の回答（ChatGPT・Copilot・Gemini）
これらが SEO評価に間接的に影響 する時代。
実務ポイント
- 短尺動画（TikTok/Reels/YouTube Shorts） → 「質問に即答」形式。
- Reddit/Quora への専門家回答 → AI引用に強い。
- LinkedIn記事 → エンティティ強化。
10｜計測指標は “クリック → 可視性（Visibility）” へ進化
2026年以降のSEOは クリックが成果ではなく、可視性が成果。
追うべき指標
- Impressions（表示）
- Share of Voice（占有率）
- AIの引用数（LLM mentions）
- ブランド検索数（指名検索）
- 直接流入の増加
- 下流コンバージョンの相関（後日CV）
実務ポイント
- ダッシュボードに「Visibility KPI」を追加。
- AIチャットでの引用は記録し、月次レポートへ。
- Engagement（滞在時間・スクロール）を“価値指標”に変更。
11｜変化に適応しつつ、基本を捨てない
AIは進化しているように見えるが、評価軸は常に同じ：
- 人間への価値
- 信頼性
- 明確な構造
- 深い専門性
- 一貫したブランド認識
つまり、SEOは成熟し続けているだけ。
実務ポイント
- 四半期ごとに基本チェック（Technical / Content / E-E-A-T）。
- ブランドとエンティティの“関連性強化”に集中。
- スピード改善・構造化データ・専門性コンテンツを継続。
結論｜AIはSEOを“終わらせる”のではなく、“本質へ回帰”させただけ
AI検索の台頭で必要なのは、
基礎（Fundamentals） × 会話最適化（Conversational SEO） × エンティティ最適化（Entity SEO） × 可視性指標（Visibility SEO）
これを統合した形が
あなたが進めている “Citation-first SEO”דAgentic SEO” の考え方そのもの。
