【完全版】AI Overviews対策の教科書。「引用」と「言及」を攻略する可視化・対策フロー

Google検索に実装されたAI Overviews。検索結果の最上部に「AIによる要約」を提示し、あわせて関連Webページへのリンクを表示するこの機能は、SEOの常識を根本から変えつつあります。

従来の検索結果一覧である「10本の青いリンク」を前提にしたSEO設計では、ユーザーが検索結果をクリックする前に意思決定が進んでしまう場面が増え、これまでのマーケティングの思想を見直す必要が出てきました。

本記事では、AI Overviews対策を「引用（リンクとして採用される）」と「言及（要約文中でブランド名が出る）」の2つに明確に分けます。その上で、まずは 「現状を可視化」して取るべき対策方針を分岐させ、LANYの成功事例も踏まえて施策実行に落としこむための全体像を整理します。

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（SERP）の最上部に回答を表示する機能です。以前はSGE：Search Generative Experienceと呼ばれていました。

AI Overviewsの最大の特徴は、「AIによる要約テキスト」と、その要約に関連する「Webページへのリンク」がセットで提示される点にあります。

これはユーザーが複数の記事を横断して情報を探す前に、検索結果画面上で一定の結論に到達しやすくなることを意味します。ここが、従来のSEOと前提が最も大きく変わるポイントです。

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登場の背景や機能・特徴、SGEとの違いについて解説します。

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AI Overviewsの影響度

▲出典元：AI Overviews を生むクエリの特徴とは？ 86 の要因と 1 億 4,600 万の SERP から判明｜Ahrefs

AI Overviewsは、もはや一部のキーワードに限った例外的な機能ではなく、表示される頻度が急速に増えています。

Ahrefsが1億 4,600 万件の検索結果を分析した調査では、20.5%のクエリでAI Overviewsの表出が確認されています。

また、Ahrefsの他の調査結果によると、「AI Overviewsが表示される場合、表示されない場合に比べてCTRが34.5%下がる」と報告されています。さらに外部調査（Pew Research Center）では、検索結果のリンククリックが減る上に、AI Overviews内のリンクのクリック率も「1%程度」にとどまるという厳しいデータもあります。

この状況下で重要なのは、AI Overviews対策を「引用リンクからのクリック獲得」だけに限定して考えないことです。

クリックが減る環境だからこそ、以下の2つの価値を分けて設計する必要があります。

クリック数という単一指標だけでなく、この2つの視点を持って対策に臨む必要があります。

AI Overviewsのロジック

AI Overviewsの対策を考える上で、その裏側の仕組みと、狙うべき成果の定義を理解しておく必要があります。

前提：クエリファンアウト（Query Fan-Out）を理解する

AI Overviewsは、ユーザーが入力した単一のキーワードに対して1回検索して終わりではありません。裏側では「クエリファンアウト」と呼ばれる仕組みが動いています。

これは、ユーザーの検索意図を汲み取り、関連する複数のキーワード群（サブクエリ）を生成して同時に検索を行い、より多くの情報源から回答を生成する仕組みです。

この前提により、対策は単に「メインキーワードでの上位表示」だけでは不十分になります。サブクエリに対しても網羅的に答えられる情報設計が効いてくるのです。

引用と言及を分けて考える

AI Overviewsを攻略するには「引用（リンク）」と「言及（メンション）」を明確に分けて考える必要があります。両者はロジックが異なり、ごちゃ混ぜにすると施策がブレてしまいます。

• 引用：AI Overviewsの要約の根拠として、自社サイトのリンク（URL）が採用されること。
• 言及：要約の本文中に、自社のブランド名やサービス名が登場すること（おすすめ文脈を含む場合もある）。

AI Overviewsの対策において最も重要なのは、「リンクとして引用されるロジック」と「ブランド名が推奨・言及されるロジック」は全く別物であるという事実を理解することです。

LANYの調査データに基づき、それぞれの決定要因を解き明かします。

引用（リンク）のロジック

「検索順位が1位なら、AI Overviewsにも引用されるはずだ」という直感は、半分正解で半分間違いです。 LANYが15万キーワードを調査した結果、検索1位・2位の記事であっても、その約52%はAI Overviewsに引用されていませんでした。

なぜ、最高評価を受けている記事が無視されるのか？ その理由は2つあります。

① 「クエリファンアウト」によるサブクエリの生成

AI Overviewsにおける引用判定は、従来のSEOのように「メインクエリにどれだけ深く答えているか」だけで決まりません。

例えば「座ったまま寝る 病気」で検索した場合、検索順位1位の記事が「ナルコレプシー」という特定の病名を深く解説していたとしても、

• 原因は何か
• どう対処すべきか
• 何科を受診すべきか

といった関連するサブクエリへの回答が不足していれば、AI Overviewsの引用には採用されません。

一方で、検索順位が10位前後の記事であっても、これらのサブクエリに対してQ&A形式で簡潔に網羅している場合、そちらが引用されるケースが実際に確認されています。

つまり、検索順位の高さ＝引用の保証ではなく、「サブクエリをどれだけ想定できているか」が引用可否を分けるのです。

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とはいえ、基本的には下記の図のように、検索結果の上位ページの引用率が高いのは間違いありません。まずは、基本的なSEO対策を行うことが最重要になります。

② 「AIフレンドリー」な文章構造

AIは長文を読み込む際、情報を抽出できる「情報の塊」を探します。 LANYのリライト検証実験では、検索順位が高い記事であっても、AIが読み取りにくい構造であればスルーされ、逆に「結論ファースト」「Q&A形式」「箇条書き」といったAIフレンドリーな構造に修正するだけで、引用獲得率が32%向上することが実証されています。

つまり、引用を獲得するために必要なのは、単なる検索順位だけでなく、「AIが裏側で生成するサブクエリを先読みし、AIが抜き出しやすい構造で答えを用意しておくこと」です。

言及（メンション）のロジック

一方で、AIの回答本文中で「おすすめ」としてブランド名が挙がるためのロジックは、さらに難易度が上がります。 ここで重要なキーワードは「一般合意」です。

一般合意とは、複数の第三者情報源において一貫して語られている評価や推奨が形成されている状態を指します。

① 自社サイトでの発信だけでは不十分

「引用」においては自社サイトの質が重要でしたが、「言及」においては自社サイトの主張だけでは採用されにくい傾向があります。 LANYの調査（美容医療カテゴリ）では、あるクリニックの公式サイトがAI Overviewsの「引用元」として50%以上採用されているにもかかわらず、本文中で「おすすめクリニック」として名前が言及された率はわずか1.3%でした。

これは、AIが「公式サイトが自社をおすすめするのは当たり前」と判断し、一般合意としては認定しなかったためと推測されます。

② 「言及の広さ」と「言及の量」が勝負を決める

では、何が言及の有無を分けるのか？ 「おすすめ系クエリ」の上位20サイトを分析した結果、AI Overviewsにブランド名が掲載された企業は、掲載されなかった企業に比べて、「上位サイト群の中で、より多くのサイトで（広さ）、より多くの回数（量）語られている」ことが統計的有意差（p<0.001）をもって証明されました。

つまり、言及（推奨）を勝ち取るには、一般合意の拡大──自社サイトのSEOだけでなく、検索結果上位に表示される「第三者メディア」の中に自社の評判を形成していく活動（デジタルPRやアライアンス）が不可欠となります。

まとめ：引用と言及で狙うべき指標の違い

ここまでのロジックを整理すると、以下のようになります。

このメカニズムの違いを理解した上で、次章の「可視化・分岐」を行い、適切な戦い方を選定していきます。

AI Overviewsの対策フロー

AI Overviews対策は、やみくもに手を動かすのではなく、現状のステータスに応じて「打つべき手」を分岐させることが重要です。

LANYでは、以下のフローチャートに基づいて対策を決定しています。

可視化：ステータスの確認

まず、対策したいキーワード群（母集団）に対して、現在の状況を以下の4点でチェックし、可視化します。

仕分け：現状に応じたアクション決定

可視化したデータに基づき、以下のロジックで対策を決定します。

起点：キーワードのAIO表出はあるか？

【ルートA】言及（ブランド推奨）を狙う場合

「おすすめ」「比較」などのクエリで、AIの回答文中に自社ブランド名を表示させたい場合のフローです。

【ルートB】引用（リンク獲得）を狙う場合

「〜とは」「手順」などの情報探索クエリで、自社サイトへのリンクを表示させたい場合のフローです。

まとめ：今やるべき施策の特定

この分岐により、各キーワードでやるべきことは以下のいずれかに集約されます。

次章からは、この中でも特にノウハウが必要な「AIフレンドリーリライト（引用対策）」と「言及獲得（言及対策）」の具体的な手法を解説します。

「引用」を狙う施策：AIフレンドリーリライト

先ほどの分岐で「検索順位が20位以内だが、AI Overviewsに引用されていない」と判断されたキーワードは、コンテンツの中身は良くても、伝え方・構造がAIに適していない可能性が高いです。

このケースで行うべき施策が、LANYが提唱する「AIフレンドリーリライト」です。

AIフレンドリーな4つのリライト手法

LANYの検証で効果が実証された4つのAIフレンドリーリライトを紹介します。

① 結論ファースト（主語＋述語＋理由）

見出しの直下で、質問への回答を1文で言い切ります。

② Q&A形式の導入

AIが生成する「サブクエリ（潜在的な疑問）」を先読みし、見出し自体を問いの形にします。記事の最後に「FAQ（よくある質問）」の形で入れるのもおすすめです。

③ 箇条書き・表（テーブル）の構造化

並列する情報（メリット・デメリット、手順、料金表など）は、テキストではなくリストタグ（<ul> <li>）やテーブルタグ（<table>）で記述します。

④ 平易な言葉への置換

専門用語や社内用語を避け、誰でも理解できる平易な言葉に書き換えます。

下記の論文でも検証されている内容になるので、合わせて参考にしてみてください。

参考：GEO: Generative Engine Optimization

「言及」を狙う施策：メンション獲得

先ほどの分岐で「比較・おすすめ系クエリでブランド言及を狙いたい」と判断された場合、自社サイトのリライトだけでは不十分です。

ここでは、検索結果全体を使った「一般合意の形成」が必要になります。

メンション獲得の2ステップ

先述の通り、検索上位記事の中で「自社ブランドがどれだけ広く、多く語られているか」が、AIOでの言及有無を決定づける要因であることがLANYの調査で判明しました。

したがって、言及を狙うための具体的なアクションとして、SEOチームの枠を超え、広報・PR的な動きが必要になります。

Step 1：メンションギャップ診断

まず、競合他社と比較して「どこで負けているか」を特定します。

Step 2：上位ページへの掲載アプローチ

特定したギャップを埋めるために、上位表示されている第三者メディアへ働きかけます。

このプロセスを通じて、検索結果上位の面における「自社ブランドの占有率」を高めることが、結果としてAI Overviewsでの「推奨」につながります。

AI Overviews対策事例：AIフレンドリーなリライトで「引用」と「順位」が同時に向上

▲出典元：AIフレンドリーなリライト施策検証 - AI Overviewsの引用成功率は32%、引用記事の81%で順位も改善したロジックを解説

実際に「AIフレンドリーリライト」を行うと、どのような変化が起きるのか。LANYが自社ブログで行った検証結果を紹介します。

検証の条件

検証結果：32%で引用獲得、81%で順位改善

施策実施から約1ヶ月後、以下の成果が確認されました。

なぜSEO順位まで上がるのか？

この結果から得られる示唆は、「AIにとって読みやすい文章」は、Googleのアルゴリズムにとっても「良質なコンテンツ」であるという事実です。AIは、膨大なテキストの中から「質問に対する答え」を効率よく抽出するために、情報の「構造」を見ています。

Googleの品質評価ガイドラインでも、「情報の整理」「編集」「読みやすさ」は高品質コンテンツの条件として明確に示されています。

AIフレンドリーなリライトによって文章構造が整理されることで、こうした本質的な品質が高まり、結果としてAI Overviewsでの引用とSEO順位向上の両立につながると考えられます。

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運用：PDCAを回すための体制とKPI

AI Overviews対策は、一度やって終わりではありません。Googleのアルゴリズムや競合の動きに合わせて継続的に観測する必要があります。

定点観測すべき3つのKPI

定期的に以下の指標を追跡し、変化を監視します。

※これらの計測には、目視確認のほか、Ahrefs等のツール活用が有効です。

体制設計：「SEO」と「PR」の連携

本記事で解説した通り、「引用」と「言及」は攻略ロジックが異なります。したがって、担当者も分けるのが理想的です。

AI Overviewsが多くの検索結果に表出する時代において、SEOは単なる「自社サイトの順位上げゲーム」から、「Web全体での評判形成」へと役割を広げる必要があります。

まとめ：AI Overviews対策は「構造」と「評判」の総力戦へ

AI Overviewsの登場により、検索結果は「10本の青いリンク」から「AIによる回答」へと進化しました。

しかし、恐れる必要はありません。その裏側にあるロジックは明確です。

まずは「可視化・分岐フロー」に沿って、自社のキーワードを仕分けるところから始めてください。

「引用狙い」なら今日からリライトを。「言及狙い」なら広報と連携して掲載獲得へ。

ロジックに基づいた正しいアクションを積み重ねれば、AI時代でも選ばれ続けるブランドは作れます。