AI検索最適化の実践ヒント〜世界最高峰の検索カンファレンスSMX参加レポート・日本と海外の現在地の違い・LLMOの最新動向まで〜 | ウェビナーレポート

2026年7月、LANYは「競合に差をつける『AI検索最適化』の実践ヒント〜世界最高峰の検索カンファレンスSMX参加レポート〜」と題したウェビナーを開催しました。登壇したのは、LANY代表取締役CEOの竹内渓太。米国ボストンで開催された「SMX Advanced 2026」（6月3日〜3日間）に参加し、現地で仕入れた一次情報をもとに、日本と海外のAI検索最適化の「現在地の差」を解説しました。

このレポートでは、ウェビナーの内容を軸に、AI検索対策に取り組む担当者が今すぐ知っておくべき考え方と施策をお伝えします。

もう「SEOのカンファレンス」ではなかった

まず押さえておきたいのが、登壇者たちの「SEOの定義」そのものが明らかに広がっていたという変化です。SEOが死んだわけではなく、依然として重要ではあるものの、ゼロクリック検索がメインストリーム化し、「キーワードの上位表示」だけでは以前ほど事業に貢献できなくなっているといいます。

数年前の“SEO”が「重要キーワードの上位表示→サイトへのトラフィック獲得→サイト内でのコンバージョン」という一本道だったのに対し、いま語られている“SEO”は、AI Visibilityを含むオーガニック全体での「見つけられやすさ」の最大化です。デジタルPR・ソーシャル・YouTube・Redditといった、従来「SEOの外側」とされてきた領域も当たり前の守備範囲になっており、実際に部署名を「SEO」から「オーガニックメディア」に変更したという登壇者もいたそうです。

対策の軸足も、自社サイトの内部改善から「自社サイトの外」へ移っています。現地の調査では、海外マーケターの59%がソーシャルでのブランドプレゼンスを優先し、44%が権威性（オーソリティ）への投資を進めているという結果も紹介されました（出典：SMX Advanced 2026セッション「From search to genAI」）。第三者メディアでの権威構築は、デジタルPR・リンクビルディング・コミュニティ（ソーシャル）の3本柱で語られており、あらゆるサイテーションを生み出し、コントロールすることが最前線のSEOマーケターの当たり前の仕事になっているとのことです。KPIも「検索順位・流入・CV」だけでなく、AI検索を含むオーガニック全体のVisibilityへとシフトしています。

AI検索の成果が測れないことに、どう向き合うか

現地で繰り返し語られていた共通の悩みが、AI検索の成果測定です。AI検索での可視性（AI Search Visibility）が売上（AI Search Revenue）につながる経路は、大きく4つに整理されます。

「AI検索からの流入（トラフィック）」を経て直接クリックでWebサイトを訪問するケースと、「AI上でのチェックアウト・エージェントコマース」でAIプラットフォーム上で購入が完結するケースは計測可能です。一方、「AI上での意思決定」がブランド想起という形でプラットフォーム外に影響するケースと、間接・マルチタッチでWebサイト訪問につながるケースは計測できません。厄介なのは、計測できない2つの経路の方が、AI検索が事業に与える影響はむしろ大きそうだという点です。目に見える指標だけにフォーカスすると、対策の優先度を誤り、AI検索の影響を低く見積もりすぎてしまいます。

現地のベテラン登壇者は「現代は、インターネット以前のマーケティングに逆戻りしている」と語っていました。ラジオ広告を何人が聞いたのか、看板の横を何台の車が通ったのか、誰にも正確には分からなかった時代に戻っている、だからこそ不確かさを受け入れる覚悟を持つべきだという趣旨です。AI検索最適化は、クリックが伴わない以上、パフォーマンスマーケティングではなくブランドマーケティングとして捉える必要があります。流入や売上だけをKPI・ゴールにすると見誤るため、AI時代の消費者の購買行動を解像度高く想像し、やるべきことを淡々とやる組織的な合意形成こそが、AI検索を推進するマーケターの最重要の仕事だと語られていました。

AI検索は検証フェーズを終え、マーケティングのインフラに

日本では「AI検索はSEOと同じでは？」という空気が残り、一部の先進企業がテスト的に取り組み始めた段階（まだ取り組んでいない企業の方が多い）です。一方海外では、PoC（検証段階）はとっくに終了し、組織として体制と予算を大きく投資し、大手企業が当たり前に対策する前提になっているといいます。

その象徴として紹介されたのが、GEO（LLMO）専用ツール「Profound」の急成長です。創業からわずか1年半で評価額10億ドルのユニコーンに成長し、2026年2月には約9,600万ドル（$96M）を追加調達。Target・Walmart・Figmaなど大企業700社超に導入されているとのことです。

AI検索最適化は、SEOなのか？GEO/LLMOなのか？

最終日のパネルディスカッションで印象的だったのが、著名なSEO専門家マイク・キング氏の「SEOとGEOは違う」という一言です。日本ではまだ「LLMOはSEOの延長」「SEOをやっていれば大丈夫」という空気が根強く、Googleが「GEOやAEOは、つまるところSEO」という主旨の発信をしていることもあり、人によって解釈が大きく揺れています。

一方、海外では境界の議論はすでに通り過ぎ、行動フェーズに入っています。従来のSEOは当たり前にやりつつ、新たに何をすべきかをフラットに再定義し、部署名・役職名まで変えてAI検索を中心に役割を広げる、という動きです。役割の境界が溶けることを脅威ではなく「機会」として捉えるスタンスは、日本のSEO担当者が真っ先に取り入れたい視点だと語られていました。

現地で得られた実践Tips

ここからは、竹内が現地で得た情報の中から厳選した実践Tipsを紹介します。

① 「新しさ（Recency）」を効かせる

セッション「Predicting and influencing AI citations with retrieval signals」に登壇したDave Davies氏は、リーセンシー対策は単に「記事タイトルの年を最新にする」ことではないと強調しました。ChatGPTの通信パケットを解析した結果、バックエンドの検索コールで"recency": 30（過去30日以内）や"recency": 365といったパラメータがフィルターとして機能していることが確認されています。新しさが求められるのはツールの価格・ソフトウェア比較・法律規制のアップデート・最新の市場データなど。逆に定義や基礎原理、歴史的な事実には日付のシグナルは重要視されず、日付だけ更新してもノイズになるだけです。

具体的な成功事例として、Claude Opus 4.7のチュートリアル記事が紹介されました。「作成日」の表示を完全に削除し「最終更新：48時間前」という表示だけにし、同時にコンテンツの中身自体も完全に刷新したところ、変更からわずか48時間後に検索1位にランクインし、AI Overviewsでも引用されるようになったとのことです。

② AIに「読める」状態をつくる（クローラブル化）

セッション「Built for browsers, invisible to agents」では、JavaScriptが使われているとAIエージェントはページを見られず、CSR（クライアントサイドレンダリング）からSSR（サーバーサイドレンダリング）への調整が重要だと語られました。FAQ・ヘルプ・マニュアルはAIにとって宝の山である一方、人間の操作で表示される動的コンテンツやフォームの裏のコンテンツはAIから不可視になります。ヘルプ・FAQは静的URL・フォーム外で公開し、重要コンテンツはSSRにしてAIが確実に読める形にすることが推奨されました。

③ 「超ニッチな専門性」のコンテンツで関連性を勝ち取る

セッション「Engineering affinity: Optimizing for memory and personalization in AI」では、AI時代は検索順位（ランキング）よりも関連性（relevance）が重視されると語られました。大企業が資本力で攻めるなか、中小・ニッチが勝つ鍵の一つは、特定ターゲットに特化した「超ニッチな専門性」をAIに明確に示すことです。具体的で長いクエリに応える専門的なFAQや専用LPを整備し、広く浅くより狭く深く、SEOの検索ボリュームがなくてもトピックを網羅する目的でコンテンツを作成することが推奨されました。

④ 重要な結論は「冒頭と末尾」に置く（lost in the middle対策）

同じく「Engineering affinity」セッションでは、AIは長い文書の最初と最後は理解しやすいものの、真ん中は理解しづらい（lost in the middle）ため、結論を冒頭と末尾の両方に置くことが有効だと語られました。長文であるほど、中盤に重要な情報を埋もれさせない構成が求められます。

⑤ 類似度の低い「外れ」コンテンツを整理して全体評価を上げる

ラウンドテーブルでは、メディア内の全コンテンツのコサイン類似度を計算し（Screaming Frog等を活用）、平均から大きく外れたコンテンツをnoindexにすると、残りのコンテンツの評価が上がるという事例が紹介されました。テーマ的に浮いた・薄いページを棚卸しし、noindexや統合で整理することで、量よりも「テーマの一貫性」でAIに専門性を示すことが重要です。

⑥ 「あらゆる場所での肯定的なブランド言及」を増やす

セッション「From search to genAI」では、現代のAI環境では被リンクの有無よりも、YouTube・Reddit・専門メディア等でブランド名が肯定的に言及されることが強力なシグナルになる、とほぼ全員が口にしていたそうです。被リンク獲得だけでなく、「どこで・どれだけ・どう語られているか」を増やすデジタルPR活動への投資が重要になります。特にYouTubeについては、動画のスクリプト（自動文字起こし）をAIが理解できるため、YouTube内で話題にされることの重要性が多くのセッションで語られていました。

⑦ 独自データ・社内専門家で「引用される理由」をつくる

競合が模倣できないMOAT（堀）として、社内専門家（CEO等）の定期インタビューによるソートリーダーシップ、速報性のあるアンケートや公的データの分析、ユーザーに役立つ診断・計算ツールの開発が挙げられました。自社で一次データ（調査）を作り、専門家インタビューを定期発信することが有効で、診断・計算ツールはAIを使えばノンプログラマーでも短期間で開発可能とのことです。

⑧ エージェンティックコマースに備える

セッション「Agentic commerce: Adapting ecommerce SEO strategies for the AI era」の調査では、ChatGPTのカルーセル商品の約83%がGoogleショッピングの上位40件（オーガニック）と一致し、そのうち60%は上位10位以内、Bingは約11%という結果が示されました。Googleショッピングのオーガニックが事実上の供給源になっているということです。

備えとして語られたのは次の4つの観点です。

(1)製品データへのアクセスと読み取りやすさの確保

robots.txtやCDNの設定を監査し、JavaScript依存を避ける。

(2)商品ページでの完全なコンテキストの提供

寸法・スペック・FAQ・レビューを明記し、Product Schemaを実装する。

(3)AIに対する信頼シグナルの構築

アフィリエイトや専門家レビュー、YouTube等での第三者言及を獲得する。

(4)エージェント主導のチェックアウトへの準備

決済・配送・返品ポリシーなどの入力要件を検証し、まずはシンプルな商品から対応を進める。

⑨ BtoBは「Bing・Copilot」対策をGoogle同等に取り組む

法人の多くはMicrosoft 365をインフラとして導入し、Word・Excel・Outlookに組み込まれたCopilotを日常的に使用しています。そのためBtoBではBingの重要度が激変しているとのことです。Bingへのインデックス対策やBing Merchant Centerなどを、Googleと並行して整備することが推奨されました。

⑩ AI検索を「組織で動かす」体制をつくる

AI検索最適化はSEO部門だけでは完結しません。トップダウンで複数部署から人を集めた「特命プロジェクトチーム」で進める企業が多く、SEOという部署名・職種名が実務を表さなくなり、「オーガニックメディア」等に改名して社内の位置付けごと変えた例もあったそうです。組織がサイロ化していては、AI検索対策は不可能であると多くの登壇者が語っていました。

⑪ SEO/GEOを「ブランドマーケの予算」として考える

パネルディスカッションでは「ブランドチャネルとパフォーマンスチャネル、予算があるのはブランド側だ」という熱量の高い主張がありました。AI検索は刈り取り（パフォーマンス）よりブランド構築の性格が強いため、AI検索・オーガニックを「刈り取り」だけでなく「ブランド構築」として位置づけ、より大きいブランドマーケティング予算にアクセスすることが提案されていました。

まとめ：AI検索対策は、もう「様子見」の段階ではない

ウェビナーを通じて竹内が一貫して伝えたのは、AI検索最適化はSEOの延長ではなく、デジタルPR・ブランドマーケティング・ソーシャル施策までを含む新しい戦場だということでした。

海外ではすでにPoC(検証)フェーズを終え、専任の体制と予算を投じて本格運用する段階に入っています。一方、日本ではまだ「AI検索とSEOはほぼ同じ」という空気感が残り、一部の先進企業が取り組み始めた段階です。この現在地の差を踏まえ、ブランドマーケティング予算からの再配分といった組織的な意思決定について、社内で議論を始める必要がありそうです。