AI Overviewsとは？SGEとの違いやSEOへの影響を解説

2024年5月14日に米国で導入が開始され、同年8月に日本へも導入されたGoogle検索の新たなサービス「AI Overviews」は、検索体験にさまざまな変化をもたらします。

本記事では、AI Overviewsとは何か、登場の背景、機能・特徴、SGEとの違い、表出ロジックについて解説します。従来のSEOへの影響や、具体的な対策方法も紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

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AI Overviewsとは？

AI Overviewsは、Google検索で入力したキーワードに対して、AIが情報を要約し、検索結果ページの上部に表示する機能です。この機能により、ユーザーは複数のWebサイトに訪問しなくとも、必要な情報を迅速に得ることができます。

AI OverviewsにはGoogleのAIモデル「Gemini」が活用され、複数の信頼できる情報源から情報を収集し、一貫性のある回答を生成します。

SEO研究チャンネルが無作為に選んだ82,772個のキーワードによる調査によれば、約22%のクエリでAI Overviewsが検索結果に出ていることが判明しました。Ahrefsの独自調査では、約11%です。現状は、10〜30%程度がAI Overviewsが表出していると言え、年々その表出数は増え続けています。

参考：AIが選ぶサイトの特徴とは！？【AI時代のSEO】｜SEO研究チャンネル

つまり、AI Overviewsは複雑な質問限定というわけではなく、幅広い検索タイプに浸透しつつあるのです。生成された回答には、情報源となるWebサイトへのリンクが含まれており、詳細な情報にもアクセス可能です。

参考：Google検索セントラル｜AIによる概要とウェブサイト

AI Overviewsの登場によるSEOへの影響

AI Overviewsの登場によるSEOへの影響で、もっとも懸念されるのはオーガニック検索トラフィックの減少です。SERPの最上部という目立つ位置にAI Overviewsが表示されることで、オーガニック検索結果のクリック率（CTR）低下が心配されています。

Ahrefsの30万キーワードを対象に行った分析によれば、AI Overviewsが表示される場合には、表示されない場合に比べてCTRが34.5%下がることがわかりました。検索結果で情報を理解して検索を終了する「ゼロクリックサーチ」が増え続けていると考えられます。

とくに情報提供型クエリでは、ユーザーがAI Overviewsの要約だけで情報を得て、個別のサイトをクリックしなくなるケースが増えています。

AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%

しかし、AI Overviewsにはポジティブな側面もあります。要約内で引用されたサイトは、AIによって選ばれた信頼できる情報源として認識され、権威性が高まる効果が期待できるでしょう。また、AI Overviews経由でクリックしてきたユーザーはより深い情報を求める傾向があることから、結果としてコンバージョン率が向上する可能性もあります。

このように、AI OverviewsをはじめとするAIの回答に対して、自社の情報が正確かつ優先的に引用されるようウェブサイトを最適化していく考え方は「LLMO（Large Language Model Optimization）」と呼ばれ、今後のWeb戦略において不可欠な視点です。

AI OverviewsによるSEOへの影響と対策をまとめた動画も公開しております。こちらもぜひ参考にしてください。

LLMOはSEOの延長線上にある

LANYは、LLMOはSEOと全く別のことをやるのではなく、従来のSEOに「プラスアルファ」の施策が必要になると考えています。例えば、PR施策でサイテーション（他サイトからの言及や引用）を増やしていくなど、これまでのSEOの中心部分から一歩踏み出して、ブランドの信頼性や権威性を高めるための施策を展開していくことが重要です。

AIが自社の情報を引用するように促すためには、オンライン上のあらゆるチャネルで自社ブランドの存在感を高め、高品質な情報を提供し続ける必要があります。

LLMOの考え方については、こちらの記事で詳しく解説しています。

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AI OverviewsとSGEの違い

AI Overviewsは、以前「SGE（Search Generative Experience）」として知られていた実験機能が進化し、2024年5月14日に米国で正式リリースされた機能です。その後、急速に展開が進み、2024年8月に日本を含む数カ国、同年10月には100カ国以上に拡大されています。

当初はSearch Labsを通じた限定機能でしたが、現在は多くのユーザーにデフォルトで表示されるようになっています。

参考：Google Blog｜AI Overviews in Search are coming to more places around the world

AI OverviewsとSGEの主な違いは、以下のとおりです。

AI OverviewsとSGEの目的は、「AIを用いて検索クエリに対する包括的な要約を提供する」という点で共通しています。どちらもGoogleのGeminiのような高度なAIモデルを活用し、複数の情報源から情報を統合してユーザーに提示することが特徴です。

しかし、提供ステータスと対象範囲が大きく異なります。SGEはあくまで試験的な機能で、利用にはSearch Labsへの登録が必要な場合が多く、提供も一部地域に限られていました。

一方で、AI OverviewsはGoogle検索の標準機能として展開されており、特別な設定をせずとも多くのユーザーが利用できます。また、広告表示の統合など、より実用的な側面も考慮された設計にもなっています。

AI Overviewsの機能・特徴

本章では、AI Overviewsの主要機能・特徴について解説します。具体的には、以下のとおりです。

要約情報の提供

AI Overviewsは、複数のウェブサイトからの情報を統合し、一貫性のある回答を生成します。また、ユーザーは自分の理解度や必要とする詳細さに合わせて、表示内容を変更することも可能です。

機能の特徴は、情報の提示方法を以下の3段階に調整できる点です。（※2025年6月現在、日本では未実装です）

また、情報源となったウェブサイトへのリンクも表示されます。そのため、より詳しい情報を得たい場合は、元の情報源にアクセスすることも可能です。

AI Overviewsがもっとも効果を発揮するのは、「情報探索型」のクエリです。複数サイトの情報をまとめた要点が提示され、ユーザーは複数のサイトに訪問する手間なく、必要な情報を迅速に把握できます。

複雑なクエリに対応

AI Overviewsの最大の強みは、複雑なクエリに対応できる点です。従来の検索では難しかった複数の条件や、多面的な要素を含む質問に対して、包括的な回答を生成します。

この機能を可能にするのが、「クエリファンアウト」と呼ばれる技術です。一つの複雑な検索クエリを複数のサブクエリに分解し、それぞれに必要な情報を収集してから、再び統合するという処理を行います。

たとえば「東京 雨の日 子連れ 観光スポット 予算5,000円以内」という複数の条件を含む検索に対しても、天候や子どもの年齢層、予算などの要素を考慮した回答を生成できます。

また、「雨の日の東京で子連れでも楽しめる、予算5,000円以内のおすすめ観光スポットは？ 」といった、自然言語の質問形式でも検索可能です。

プランの作成・提案

AI Overviewsは、ユーザーのニーズに合わせたさまざまなプランを自動的に作成・提案する機能を備えています。この機能は、以下のような日常生活に役立てられます。

従来の検索では、プラン作成のために複数のサイトから情報を収集し、自分で組み合わせる必要がありました。一方でAI Overviewsは、ユーザーの条件や制約を理解し、それに基づいた最適なプランを一度の検索で取得可能です。

たとえば「3泊4日 京都 観光プラン」と検索すると、日ごとの観光スポットや移動時間、食事場所などを含む詳細な旅程が提案されます。

また、複数の条件を同時に考慮することも可能です。たとえば、「一週間の低カロリー食事プラン 1日1,500kcal 糖質制限あり」といった複合的な条件の場合、栄養バランスとカロリー制限を考慮したプランを作成できます。

画像・動画による検索

AI Overviewsは、テキストだけでなく画像や動画を活用したマルチモーダル検索にも対応しています。Googleの高度なAIモデル「Gemini」は、テキスト・画像・動画といった多様な形式の情報を理解・処理することが可能です。

たとえば、植物の写真を撮影しながら「この植物の名前は？水やりはどうすれば？」と質問することで、画像とテキストを組み合わせた検索が行えます。このようなインタラクティブな検索体験は、従来のキーワード入力に比べて、直感的かつシームレスに情報へアクセスできる点が特長です。

なお、動画を活用した検索機能は2024年に発表されましたが、現時点では英語のクエリに限定して提供されており、日本では未対応です。

Google Search Consoleのレポート対象

AI Overviewsの表示状況やそれによるトラフィックは、Google Search Console（GSC）のレポート対象です。

GSCのパフォーマンスレポートから、「AI による概要」の表示回数とクリック数を確認できます。WebサイトがAI Overviewsにどの程度引用されているか、どれだけのトラフィックを獲得しているかも把握可能です。

各種記録方法の定義については、以下のとおりです。

引用：Search Console ヘルプ｜AI による概要

また、引用されているページを分析することで、コンテンツ戦略の調整も可能です。たとえば、引用されているページとされていないページの比較や、AI Overviews経由の訪問者の行動も分析できるでしょう。

参考：Google検索セントラル｜Search Console での記録について

広告掲載が可能

AI Overviewsの広告掲載は、現状では米国のみでリリースされており、PC・モバイル検索ともに表示されていることが確認できます。広告は、AI Overviewsの表示領域に掲載され、検索クエリに関連した商品やサービスが表示される形式です。

AI Overviewsという新たな広告枠の登場により、ユーザーの注目を集めやすい位置に広告を掲載できるチャンスが広がります。ただし、情報と広告の区別が曖昧になる可能性があるため、ユーザー体験とのバランスが今後の課題でしょう。

日本での導入は正式に発表されていませんが、英語圏のいくつかの国で展開を予定していることから、日本でも近い将来リリースされると予想されます。

参考：Google Ads & Commerce Blog｜Ads in AI Overviews: now live

参考：Google Ads & Commerce Blog｜Google Marketing Live 2025

AI Overviewsの表出ロジック

AI Overviewsを語る上では、「引用」と「メンション」の2つを分けて考える必要があります。引用されるためのロジックと、メンションされるためのロジックは異なるからです。ここでは、それぞれの方法について解説します。

AI Overviewsに利用されている「クエリファンアウト」の仕組み

まず前提として、AI Overviewsで利用されている「クエリファンアウト」の仕組みについて解説します。

クエリファンアウトとは、特定の質問（検索クエリ）に対して同時に複数のクエリで検索を実行する仕組みです。これにより、ウェブ上の膨大な情報から関連性の高いコンテンツをより多く見つけられます。

つまり、AI Overviewsの回答には、複数の関連キーワードで上位表示されているページの情報が利用されているのです。

AI Overviewsで引用される方法

AI Overviewsで引用されるためには、対策クエリおよび関連キーワードで上位表示されていることが重要です。また、その上で、AIが引用しやすい単位で文章が作成されている必要があります。

AIが学習しやすいとされている「AIフレンドリー」な文書構造は下記のとおりです。

AI Overviewsでメンションされる方法

AI Overviewsでメンションされるには、対策クエリで上位表示されているページの中で多くメンションされていることが重要です。AI Overviewsが概要を要約していることを考えれば、そのロジックになることはわかるでしょう。

相関分析においても、「総言及数や言及サイト数が多いブランドほど、AI Overviewsでより上位に表示される傾向がある」ことを示唆する結果が出ています。

相関係数は中程度であり、言及数が多ければ必ず上位表示を保証されるわけではないものの、無視できない関連要因であることは確かです。

AI OverviewsとWeb記事におけるブランド言及の相関分析に関する詳細な分析結果および示唆はLANY LLMO LAB内にて公開しております。ぜひあわせてご覧ください。

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AI Overviewsの対策方法

AI Overviewsの対策方法として、引用率を高める方法と、メンション率を高める方法の2つに分けてそれぞれご紹介します。

AI Overviewsで引用率を高める方法

AI Overviewsでの引用率を高めるためには、次のステップで進めます。

1. AI Overviewsが表示されているクエリの特定
2. AI Overviewsに表示されているページの分析
3. 対策ページの作成/リライト

それぞれ詳しく解説します。

1.AI Overviewsが表示されているクエリの特定

Ahrefsの「Keywords Explorer」で「SERP features」フィルターを「AI Overview」に設定すれば、対策キーワードにおけるAI Overviews表示クエリの全量を抽出できます。ツールがない場合でも、主要な対策キーワードの検索結果を目視確認することから始めましょう。

2.AI Overviewsに表示されているページの分析

ターゲットとすべきキーワードを特定したら、次にそのキーワードで「なぜ競合はAI Overviewsに引用されているのか」を分析します。既にAI Overviewsに表示されているコンテンツを徹底的に分解することで、AIに評価されるコンテンツの共通項が見えてきます。

3.対策ページの作成/リライト

対策ページがなければ作成し、あればリライト（改善）を実施します。少なくとも20位以内を目標にリライトしましょう。20位以内の場合には、手順2の分析結果をもとに、引用されやすい文章を仕込みます。

AI Overviewsでメンション率を高める方法

AI Overviewsでのメンション率を高めるためには、次のステップで進めます。

1. メンション分析
2. 上位ページでのメンション獲得

それぞれ詳しく解説します。

1.メンション分析

Ahrefsの「Brand Radar」を活用してメンション分析を行います。自社・競合のAI Overviewsでのメンション数が確認できます。また、それぞれどのクエリでどのようなメンションがされているかも確認可能です。

カスタムルールで「$競合名$」を含むが、「$自社名$」を含まない、などの指定もできます。

自社がメンションされておらず、競合だけがメンションされているクエリ、また自社がメンションされているものの理想的な形で言及されていないクエリを特定しましょう。

なお、Ahrefsを活用した、「AI評価」をチェックする方法を解説する動画もございます。ぜひ合わせてご覧ください。

2.上位ページでのメンション獲得

分析した上で、理想的にメンションされるよう対策を行います。上位20ページ程度を確認し、自社が言及されていないページを特定しましょう。そこに掲載営業をかけたり、もしくは自社でコンテンツを作成したりして、上位表示を目指します。

AI Overviewsの引用率を高めるポイント

前章の対策を行った上で、さらに引用率を高めるためのポイントとしてはAI特有の課題を人の手で解消させることが重要です。具体的には、以下のような対応が求められます。

E-E-A-Tの付与

AI Overviewsに自社サイトが引用されるためには、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の要素をコンテンツに付与することが重要です。

なぜなら、検索結果の品質向上のため、Googleはこれら要素を持つコンテンツを高く評価する傾向があり、AI Overviewsも同様の基準であるからです。

とくに「経験（Experience）」は、従来のE-A-Tに新たに追加された要素で、実際の経験に基づいた一次情報の価値を重視しています。たとえば、実際に使用した経験の記述や、専門的なトピックでは執筆者の実務経験を明示することが効果的です。

E-E-A-Tを強化するために必要な要素は、以下のとおりです。

また、Schema.orgのPersonやArticle、Organizationなどのマークアップを活用して、著者情報や出版情報をAIが理解しやすい形で提供することも重要なポイントになります。

参考：Google検索セントラル｜Rewarding high-quality content, however it is produced

ハルシネーション対策

AI Overviewsを活用する際に考慮すべき重要な課題として、「ハルシネーション」と呼ばれるAIによる誤情報生成の問題があります。ハルシネーションとは、大規模言語モデル（LLM）が学習データにない情報や誤った情報を事実であるかのように提示してしまう現象です。

たとえば、存在しない研究の引用や実在しない商品の特徴や説明、誤った歴史的事実の提示などが発生する可能性があります。とくに「YMYL（Your Money Your Life）」と呼ばれる、健康や金融に関わる重要なトピックでは、より慎重な対応が求められます。

こうした状況に対処するためには、コンテンツの正確性を担保するファクトチェックが不可欠です。まずは、執筆プロセスにファクトチェックの段階を明確に組み込みましょう。

具体的には、記事内の主張や統計データごとに信頼できる出典を明記し、編集プロセスに事実確認の専用ステップを設けることが有効です。重要な要素としては、たとえば以下があげられます。

加えて、タイトルタグがSEOにおいて重要な役割を果たすのと同様に、コンテンツの主張や結論もファクトに基づいていることが重要です。

誇張された表現や証拠のない主張は避け、具体的かつ検証された情報を提供することで、AI Overviewsに引用される可能性が高まります。

定期的にコンテンツを見直し、古くなった情報や統計を最新のものに更新することも、信頼性を維持する観点から欠かせないでしょう。

AI Overviewsの設定方法

AI Overviewsは、デフォルト設定になっています。そのため、Search Labsから手動で有効化・無効化したい場合は、以下の設定が必要です。

設定後は、AI Overviewsが表示されやすい情報探索型の質問で検索し、実際に表示されるか確認してみましょう。もし設定メニューにSearch Labsが見当たらない場合は、まだお住まいの地域で利用できない可能性があります。

ただし、注意点としてAI Overviewsは、Google検索の基本的な機能として組み込まれ始めている点です。そのため、Search Labsで機能をOFFにしても、AI Overviewsが完全に非表示されるわけではありません。

また、Googleアカウントからログアウトした状態や、ブラウザのシークレットモード（プライベートブラウジングモード）では、AI Overviewsが表示されない場合もあります。表示設定を変更する際は、これらの点を理解しておきましょう。

参考：Google検索セントラル｜AI による概要にコンテンツが表示されないようにする方法

まとめ

AI Overviewsの登場による検索行動の変化は、SEOに大きな影響を及ぼします。たとえば、検索結果での直接回答によって、サイトへの流入減につながる可能性です。しかし、AIに引用されることは、新規流入を促す好機ともいえます。

この変化を乗り越えるには、AI Overviewsの表出ロジックを理解した上で、適切な対策を行う必要があります。変化に適応し、AI Overviewsを戦略的に活用することが、成功への近道です。

そして、この「AI Overviewsを戦略的に活用する」ための新しい羅針盤となるのが、「LLMO」です。これからは、人間だけでなくAIからも「信頼できる情報源」として選ばれるサイト作りが、ビジネスの成長を左右します。

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