【記事を書く人必見】Googleが「AI検索対策」に出した答え。流行りのAIハックより大事なことと、不要なこと5つとは？
Googleの答え、「AI検索向けの特別な裏技より、読者にとって本当に役立つ独自コンテンツを作ってください。」
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こんにちは！テツメモです。
今日は、Googleが公開した「生成AI検索最適化ガイド」について整理します。
🔗Google Search Central: Optimizing your website for generative AI features on Google Search
これ、AI時代にブログやメディア、企業サイト、ニュースレターを書いている人にとって、かなり大事な内容でした。
というのも最近、こんな話が増えています。
AI検索に拾われるには、llms.txtを作った方がいい
AIに読まれやすいように、記事を細かく分割した方がいい
AEOやGEOという新しい検索対策をやらないといけない
AIに引用されるために、専用の書き方へ変えた方がいい
もちろん、こういう話の中には参考になるものもあります。
でも一方で、「本当にそこまでやる必要あるの？」という違和感もありました。
今回のGoogle公式ガイドは、その違和感に対してかなりはっきり答えてくれています。
ざっくり言うと、Googleの答えはこうです。
AI検索向けの特別な裏技より、読者にとって本当に役立つ独自コンテンツを作ってください。
地味に見えますが、これはかなり重要な示唆です。
AI検索の時代になっても、結局問われるのは「AIにどう見せるか」ではなく、「人間にとって満足できるページか」なんですよね。
今回は、Google公式ガイドの内容をもとに、次の4点をできるだけわかりやすくまとめます。
生成AI検索でもSEOはまだ意味があるのか
Googleが重視しているコンテンツとは何か
やらなくていいAI検索ハックは何か
これから記事を書く人が意識すべきこと
この記事を読んでほしい人
この記事は、こんな人に向けて書いています。
ブログやnote、Substackを書いている人
企業サイトやオウンドメディアを運営している人
AI検索で自分の記事が見つかるか気になっている人
AEOやGEOという言葉に少し焦っている人
「結局、何をすればいいの？」を知りたい人
結論から言うと、焦らなくて大丈夫です。ただし、何もしなくていいわけでもありません。
小手先のAI対策に走るより、記事の中身・構成・読みやすさ・独自性を見直すこと。ここに戻るのが、いちばん強いと思います。
生成AI検索でも、SEOはまだ意味がある
まず、Googleはかなりはっきり言っています。
生成AI検索でも、SEOの基本は引き続き重要です。
なぜなら、Google検索の生成AI機能は、Googleの検索インデックスやランキング、品質評価の仕組みに根ざしているからです。
少しややこしく聞こえるので、かんたんに言い換えます。
AI検索は、従来の検索とはまったく別の場所で動いている魔法ではありません。Googleがこれまで集めてきたWebページの情報をもとに、ユーザーの質問へ答えようとしています。
つまり、AI検索に出てくるためにも、まずはGoogleがページを見つけられることが大前提です。そのうえで、次の点が評価されます。
そのページは信頼できるか
読者にとって役立つか
内容がわかりやすいか
独自の視点があるか
ページとしてちゃんと読める状態か
ここは、従来のSEOとかなり重なっています。
なので、「AI検索時代だから、SEOはもう終わり」というより、
SEOの表面的なテクニックではなく、SEOの本質がより問われるようになった
という捉え方の方が近いと思います。
Googleが説明している2つの仕組み
今回のガイドでは、生成AI検索の裏側にある考え方として、2つの言葉が出てきます。
ひとつは「RAG」、もうひとつは「Query fan-out」です。英語だと少し難しく見えますが、ここはざっくり理解で大丈夫です。
RAGは、AIが答えを作るときに、検索インデックスから関連するページを探し、その情報を根拠にする仕組みです。要するに、AIが何もないところから適当に答えているのではなく、検索で見つけた情報を見ながら回答を作るイメージです。
Query fan-outは、ユーザーの質問をもとに、関連する複数の検索を同時に走らせる仕組みです。
たとえば、ユーザーが「雑草だらけの芝生を直す方法」と検索したとします。すると裏側では、
芝生に使える除草剤
薬品を使わずに雑草を取る方法
芝生に雑草が生えるのを防ぐ方法
のように、関連する問いへ広げて情報を探します。
ここがかなり面白いところです。AI検索は、単に1つのキーワードだけを見ているわけではありません。ユーザーの悩みを分解し、周辺の疑問まで広げながら、役に立ちそうなページを探しています。
ということは、これからの記事作りで大事になるのは、「このキーワードを入れる」だけではありません。読者が本当に知りたいことを、どこまで先回りして整理できるか。ここがかなり重要になっていきます。
いちばん大事なのは「誰が書いても同じ記事」から抜けること
今回のガイドで、個人的にいちばん大事だと思ったのが「non-commodity content」という考え方です。
直訳すると少しわかりにくいですが、要するに、
誰が書いても同じような情報ではなく、その人だから書ける情報
ということです。
Googleは、独自の視点や経験に基づいたコンテンツを重視しています。
たとえば、「初めて家を買う人への7つのヒント」のような一般的な記事は、よくある内容になりやすい。一方で、「なぜ私たちは住宅検査を省略し、結果的に費用を抑えられたのか」のような記事には、書き手の経験や判断が入ります。
もちろん、後者が常に正解という話ではありません。でも、AIで誰でも要約記事を作れる時代になるほど、価値が出るのは後者です。
体験・判断・失敗・比較、現場で感じた違和感。
こういうものは、ただ情報を集めただけの記事には入りにくい。そして、読者が本当に知りたいのも、多くの場合そこだったりします。
「一般論としてはわかった。で、実際どうなの？」
この問いに答えられる記事が、AI検索時代にはより強くなると思います。
「AI向けに書く」のではなく、「人間が満足するように書く」
Googleは、生成AI検索向けに特別な書き方へ変える必要はないとも説明しています。
これはかなり大事です。
AIに拾われたいと思うと、ついこう考えたくなります。
AIが読みやすい文章構造にしよう
AIに引用されそうな短文を増やそう
あらゆる言い換えキーワードを入れよう
質問形式の見出しを大量に作ろう
もちろん、読みやすい構成にすること自体は良いことです。でも、それが「読者のため」ではなく「AIに読ませるため」だけになると、だんだん不自然になります。Googleのガイドは、ここにブレーキをかけています。
読者にとって読みやすい見出しを作る、段落を整理する、必要なら画像や動画を入れる、ページの表示速度やスマホでの見やすさも整える——これは全部大事です。
でも、目的はAIを攻略することではありません。読者がそのページを開いたあと、「読んでよかった」と思える状態にすること。ここを外すと、本末転倒になります。
Googleが「やらなくていい」と言っていること
今回のガイドで特に話題になりそうなのは、Googleが「これは無視していい」と整理している項目です。主に次の5つです。
1. llms.txtなどの特別なAI用ファイル
Googleは、生成AI検索に出るために、新しい機械可読ファイルやAI向けテキストファイル、特別なMarkdownを作る必要はないと説明しています。
Web上のいろいろなファイルをGoogleが見つける可能性はあります。でも、それが特別扱いされるという意味ではありません。
2. AIに理解されやすいように記事を細かく分割すること
記事を小さな部品に分ければAIが理解しやすい、という話もあります。でもGoogleは、そうする必要はないとしています。
短いページが合う場合もあれば、長いページが合う場合もある。理想のページ長があるわけではなく、読者とテーマに合わせるのが大事です。
3. AI検索専用の書き方へ変えること
Googleは、AIシステム専用の書き方にする必要はないとも言っています。
AIは同義語や意味の近さを理解できます。なので、すべてのロングテールキーワードや検索パターンを無理に詰め込む必要はありません。
4. 不自然な外部言及を増やそうとすること
AI検索では、商品やサービスについてWeb上で何が言われているかが参照されることがあります。ただし、不自然な言及を増やそうとすることは有効ではない、というのがGoogleの立場です。
AI検索対策という名目で無理やり言及を増やす方向に行くと、長期的には信頼を失いやすい。ここはかなり現実的な判断だと思います。
5. 構造化データだけに過剰集中すること
構造化データは、通常の検索結果でリッチリザルトの対象になるために役立つ場合があります。ただし、生成AI検索に出るために必須というわけではありません。
特別なschema.orgマークアップを追加すればAI検索で有利になる、という単純な話ではないということです。
ワンポイントTip：AI検索対策は「問いの棚卸し」から始める
ここまで読むと、「結局、何をすればいいの？」となると思います。
私なら、まずは記事を書く前に、キーワードではなく「読者の問い」を並べます。たとえば今回のテーマなら、
AI検索でもSEOは必要なのか
AEOやGEOは何が違うのか
llms.txtは本当に必要なのか
Googleは何を評価しているのか
記事を書く人は何を変えるべきなのか
逆に、やらなくていいことは何か
こんな感じです。
ここで大事なのは、問いをただ増やすことではありません。読者が本当に知りたい順番に並べることです。この順番がうまくできると、記事全体がかなり読みやすくなります。
AI検索に強い記事を作るというより、読者が迷わず理解できる記事を作る。結果として、それがAI検索にも見つけられやすい状態につながるのだと思います。
これから記事を書く人が意識したいこと
今回のGoogle公式ガイドを読んで、私がいちばん強く感じたのは「原点回帰」です。
AI検索という言葉だけを見ると、何かまったく新しい対策が必要に見えます。でもGoogleが言っていることは、かなり一貫しています。
読者に役立つ内容にする
独自の視点や経験を入れる
わかりやすく整理する
Googleが読める状態にする
不自然なハックに寄りすぎない
これは、昔から良い記事に必要だったことでもあります。
ただ、AIによって「平均的な記事」は一気に増えました。だからこそ、平均から抜ける必要があります。
そのために必要なのは、難しい技術というより、「自分は何を見て、何を試して、何に気づいたのか」をちゃんと書くこと。AIで調べれば出てくる情報に、自分の経験や判断を重ねること。読者が次の行動を決められるところまで、具体的に整理すること。
ここが、これからますます大事になると思います。
おわりに
Googleの生成AI検索最適化ガイドを一言でまとめるなら、
AIを攻略しようとするより、読者の満足をちゃんと作ろう
ということだと思います。
AI検索の登場で、検索体験は変わります。でも、良いコンテンツの条件が全部ひっくり返るわけではありません。
誰の、どんな困りごとを、どれだけ具体的に解決できるか。ここから逃げない記事が、結局いちばん強い。
生成AI検索対策とは、新しい裏技の名前ではなく、コンテンツ作りの原点回帰なのかもしれません。
もし最近、「これは本当にAI検索対策になるのかな？」と感じた施策や言説があれば、ぜひコメントで教えてください。私もそこからまた考えてみたいです。
今回も最後まで読んでいただきありがとうございました！
参考リンク
📝発行者：テツメモ
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毎週の深掘り版は、こちらのニュースレターで配信しています。→『週刊 今日から始めるAI生活』
AI検索対策という言葉に、つい新しい裏技を探したくなりますが、この記事を読むと、結局は「読者の問いにどこまで具体的に答えられるか」に戻ってくるのだと感じました。
AIに向けて文章を書くのではなく、人間が読んで助かる文章を書く。
遠回りに見えて、いちばん強い道ですね。