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

Google検索に実装された「AI Overviews」は、AIが複数のウェブサイトから情報を収集・要約し、検索結果の最上部に統合された回答として提示する機能です。この登場は、オーガニック検索からのトラフィックを大きく左右するため、企業のWeb戦略に新たな課題と機会をもたらしています。

AI Overviewsは、ユーザーの質問に対し関連する複数のクエリを同時に検索し、広範な情報源から回答を生成します。これにより、オーガニック検索結果のクリック率（CTR）低下が懸念される一方、要約内で「引用」されることはサイトの権威性を示す新たな指標となり得ます。

そのため、検索を行った際に自社コンテンツがAI Overviewsに引用されることを目指す「LLMO（Large Language Model Optimization）」の重要性が高まっています。

しかし、自社コンテンツの検索順位は高いにも関わらず、AI Overviewsに引用されないケースは少なくありません。

そこで、私たちは「AI Overviewsによる引用を獲得するためには、AIが認識しやすいようにコンテンツの内容や文章構造を最適化することが必要である」という仮説を立てました。

この仮説を実証するため、「AI Overviewsの表示枠はあるが自社記事の引用がないコンテンツ」を対象としたリライト施策の効果検証を定量的に実施しました。本レポートでは、その分析結果と、AI Overviewsにおける引用獲得の要因について解説します。

調査概要：AI Overviewsにおける引用獲得を目的とした記事リライトの効果検証

本調査は、既存コンテンツのAIフレンドリーなリライトが、AI Overviewsにおける引用獲得に効果があるかを解明することを目的としています。

AI Overviewsは回答生成時に複数のウェブサイトから情報を収集・要約します。私たちは「記事の情報量が十分に拡充されているにも関わらずAI Overviewsに引用されないのは、AIが解釈しづらいコンテンツ構造であるためではないか」という仮説を立て、以下のフローで検証を行いました。

調査概要

• 調査対象
  • LANYブログの記事50本 
  • AI Overviewsの表示枠はあるが、自社記事の引用はないKWの記事で選定
• 検証期間 
  • リライト前：2025年8月22日〜9月5日 
  • リライト後：2025年10月3日〜10月17日
• 分析ツール
  • Ahrefs
• 評価指標
  • 1. AI Overviewsにおける引用の有無
  • 2. オーガニック検索順位（対象：Desktop）

調査フロー

1. 検証対象の選定とリライト前データの取得

まず、上記の選定基準に基づき50記事を特定。2025年8月22日時点で、各記事におけるAI Overviewsの引用の有無（AI Overviewsの回答内に自社サイトへのリンクが表示された状態と定義）と、Ahrefsによるオーガニック検索順位を記録しました。

2. 「AIフレンドリー」な思想に基づいたリライトの実施

次に、対象の50記事に対し、AI Overviewsに引用されやすいコンテンツ構造を目指す「AIフレンドリー」な思想に基づいたリライトを実施しました。

なお、このリライト思想は「データマイニングで最もレベルの高い国際会議」とされるKDDで2024年に採択された論文で提唱されている「GEO（Generative Engine Optimization）」の概念と、検索エンジンに組み込まれた生成AI機能（AI Overviews）に引用されるために有効だと発表された施策を参考に構築されております。具体的には、AIプロンプトを活用し、主に以下の4つの改善を適用しました。

3. リライト後データの取得と効果比較

リライト内容がインデックスされたことを確認後、2025年10月3日時点のデータを再度取得。リライト前後（Before/After）のデータを比較し、以下の2つの観点で分析を行いました。

• AI Overviews引用の変化: リライトによってAI Overviewsに引用されるようになった記事の数
  • AIが認識しやすいようにコンテンツを最適化することの有効性を評価
• 検索順位の変化: リライトによるオーガニック検索順位の変動
  • AIフレンドリーな構造化が、検索エンジン側にとってもコンテンツの読み解きやすさや情報の評価につながり、間接的な効果として順位改善をもたらすかを評価

分析結果：AIOv引用成功率は32%。引用された記事の81%で順位も改善する「SEOへの波及効果」も判明

50記事のリライト前後データを分析した結果、AIフレンドリーな思想に基づいたリライト施策が、AI Overviewsでの引用獲得と、オーガニック検索順位の改善の両方に対して、有意なプラスの影響を与えることが明らかになりました。

分析結果①：リライトによるAI Overviews引用の成功率は32%

まず最も顕著だったのが、AI Overviewsにおける引用状況の変化です。リライトにあたり、検証対象の50記事はいずれもAI Overviewsに引用されていない記事を選出していました（0本）。

施策実施後、50記事中16記事で新たにAI Overviewsからの引用が確認され、施策の成功率は32%となりました。

この結果は、「AIが解釈しやすい構造」へのコンテンツ改善が、AI Overviewsでの引用獲得に極めて有効な施策であることを明確に示しています。

具体的には、下記のような引用が確認されています。

▼結論ファーストなリライト

▲「主語＋述語＋理由や背景」といった情報密度の高い一文に変更したことで引用を確認

▼Q&A形式を新規に加筆した箇所の引用

▲Q&A形式で加筆した内容がAI Overviewsの一行目に引用されている

分析結果②：全体の70%にあたる35記事でオーガニック検索順位も改善

今回のリライト施策は、オーガニック検索順位にも大きな好影響を与えました。

• 順位が改善した記事：35本 (70%)
• 順位が下落した記事（5位以上の変動）：9本 (18%)
• 順位がほぼ変動しなかった記事：6本 (12%)

さらに、順位が改善した35記事を分析したところ、平均で6.6位上昇していました。最も改善幅が大きかった記事は、63位から11位へと52位もの上昇を見せています。

このことから、AI Overviewsへの最適化を意図したリライトは、副次的に従来のSEO評価をも高める効果があると考えられます。

分析結果③：AI Overviewsに引用された記事の81%で順位改善。引用なし記事よりも改善率が高い傾向

AI Overviewsでの引用と順位改善の関係をさらに深掘りすると、強い相関関係が見えてきました。

• AI Overviewsに引用された16記事のうち、順位が改善したのは13記事（改善率81%）、変動なしが1記事、下落が2記事でした。
• 一方、AI Overviewsに引用されなかった34記事のうち、順位が改善したのは22記事（改善率65%）でした。

リライト施策によって全体的に順位は改善傾向にありましたが、その中でもAI Overviewsに引用されるに至った記事は、引用されなかった記事に比べて、より高い確率で順位も改善していることが分かります。

AI Overviewsに引用されたということは、コンテンツがLLMにとって情報の収集および理解がしやすい構造になっていることを意味します。このような論理的かつ構造化されたライティングは、LLMだけでなくGoogleの検索アルゴリズムが重視する「コンテンツの品質」にも直結します。Googleのアルゴリズムは、長年にわたり検索品質評価者によるフィードバック（RLHFに類似するプロセス）を取り入れており、「読みやすさ、見やすさ」や、メインコンテンツが「よく整理され、編集され、キュレーションされている」ことを高品質の重要な要素として高く評価します。

今回のリライト施策は、LLMが求める情報の明確さと、Googleの品質評価の双方に適合した結果、AIO引用とオーガニック順位改善という二重の評価をもたらしたと考えられます。

したがって、今回のリライト施策は、AI Overviewsへの表出をもたらすと同時に、オーガニック検索順位の改善という間接的な波及効果も生み出したと考えられます。

この結果は、コンテンツのAI最適化がLLMOと従来のSEO評価の両方に有効であることを裏付けています。

分析結果④：事業貢献に結びつく流入数増加は順位改善によるもの

AI Overviews引用を獲得することで、最終的に「流入数の増加」という事業インパクトに結びつくのかどうかを明らかにするために、AI Overviewsに引用された記事を対象に、GSCデータを用いてリライト前後のクリック数と獲得クエリ数の変化を検証しました。

本分析では、AI Overviewsに引用された16記事を対象に、Google Search Consoleのデータをクエリ単位で分析しました。

• 分析の対象期間：8/22-9/05（検証前） VS 10/03-10/17（検証後）
• 対象記事数：本施策でAI Overviewsの表出が確認できた16記事

検証の結果、AI Overviewsに引用されたこと自体が、直ちに大量の流入を生むわけではないという、従来の調査結果と一致する傾向が見られました。

一方で、クリック数が明確に増加した記事にフォーカスしたところ、その増加要因はAI Overviewsからの引用リンクではなく、オーガニック検索順位の向上による、検索結果1ページ目への浮上であることが判明しました。

AI Overviewsに引用されることよりも、そのためのリライトによって副次的に引き起こされたSEO順位の改善が、Webサイトへの流入数増加という事業的なインパクトをもたらす直接的なロジックであると結論付けられます。

つまり、どういうことか

今回の検証から、以下の3点が明らかになりました。

• AIフレンドリーなリライトは、AI Overviews対策に効果あり: 検証対象の記事のうち、32%でAI Overviewsの引用が新たに確認できた。
• SEOにも好影響: AI Overviews向けのリライトは、全体の70%（35記事）でオーガニック検索順位を押し上げる効果もあった。
• 引用と順位は相関性がある: AI Overviewsに引用された記事は、されなかった記事に比べて、検索順位も改善する確率がより高く、順位改善が流入数増加にも影響する

言い換えると

「ユーザーにとって分かりやすい」を突き詰めたAIフレンドリーなコンテンツ構造への最適化は、AI Overviewsでの引用獲得と、従来のオーガニック検索順位の改善を両立させる、AI時代の検索マーケティングにおいて極めて重要な戦略であると言えます。

結論：「AIフレンドリー構造」が引用と順位を両立させる

今回の調査により、以下の重要な発見が得られました。

AI Overviews対策として効果的な一手であり、再現性があると証明

最も重要な発見は、AIが解釈しやすいコンテンツ構造への最適化が、AI Overviewsでの引用獲得に有効かつ再現性の高い施策であるという事実です。これは、AI Overviewsに選ばれるためには、情報の中身だけでなく「情報の整理のされ方」が重要であることを示唆しています。

AI Overviews評価とオーガニック評価の強い相関関係

さらに、AI Overviewsに評価されるコンテンツは、従来のオーガニック検索でも高く評価されるという強い相関関係が明らかになりました。このことから、「AIにとっての分かりやすさ」の追求は、従来のSEO施策と対立するものではなく、むしろ両方の評価を同時に高める効果を持つと言えます。

示唆と考察

多くの調査で、AI Overviewsの登場によるゼロクリックサーチの増加が指摘されています。本検証においても、AI Overviewsに引用されたことによる直接的な流入増は限定的でした。

しかし、本検証が明らかにしたのは、AI Overviews対策が「間接的なSEO施策」として機能し、オーガニック流入を増やすという新しいロジックです。

AI Overviews対策を意図したリライトが、従来のSEO評価（順位改善）と、結果としての流入増を同時に引き上げるのはなぜでしょうか。その背景には、「AIの評価軸」と「Googleの品質評価軸」の統合が関係していると考えられます。

1. AI側のロジック（AI Overviews引用）

生成AIは、人間のフィードバックを基に「人間にとって良い回答」の基準を学習するRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）のプロセスを経ています。このプロセスにおいて、AIは「簡潔で分かりやすい」「論理的に構造化されている」といった、人間が評価するコンテンツの質を深く学習しています。

2. SEO側のロジック（順位改善）

同様に、Googleの検索アルゴリズムも、長年にわたり検索品質評価者（Quality Rater）のフィードバックを取り入れ、品質評価ガイドラインに反映させています。この評価ガイドラインの中の「7.1 High Quality Main Content」の章において、メインコンテンツが「よく整理され、編集され、キュレーションされていること」、そして「読みやすさ・見やすさ」が高品質を構成する重要な要素として明確に言及しています。

したがって、「結論ファースト」「Q&A形式の導入」といったAIフレンドリーな施策は、LLM（AIO）と品質評価者（SEO）の双方が求める「情報の整理と明確性」を同時に満たし、以下の好循環を生み出していると推察されます。

• AIにとって情報収集・要約しやすい構造に文章が最適化される（AIO引用の獲得）
• その文章構造が、（RLHFや品質評価者からのフィードバックで学習された）人間が評価する「分かりやすさ」にも近づく（SEO評価の向上）

結果として、Googleの検索エンジンと人間双方にとってのコンテンツ理解度と評価が高まり、順位改善につながります。

この検証結果は、AI時代において、コンテンツの評価軸が「AIと人間の双方にとっての徹底した分かりやすさ」へと統合されつつあることを示唆しています。

実践的なアクションプラン

今回の検証結果から、AI Overviewsでの引用獲得とオーガニック検索順位の改善を両立させるための具体的なアクションプランを提案します。

フェーズ1：現状把握と対象ページの選定

やみくもにリライトするのではなく、まず効果が出やすいページを特定することから始めます。

1. AI Overviews表示キーワードの特定

Ahrefsなどのツールや、主要な対策キーワードでの目視により、すでにAIOの表示枠が出ているキーワードをリストアップします。

2.対策ページの優先順位付け 

リストアップしたキーワードの中から、

• 「オーガニック検索順位がすでに高い（例：10位以内）にも関わらず、自社ページがAI Overviewsに引用されていない」ページ
• 自社コンテンツが引用されているものの、言及のされ方が理想の形ではないページ

を特定します。これらのページは、AI Overviews対策リライトによる成果が最も出やすい最優先の対象です。

フェーズ2：「AIフレンドリー」なリライトの実施

対象ページが決まったら、今回の検証で効果が証明された「AIフレンドリー」な4つのリライト方針を適用します。

• 結論ファーストの徹底 
  • 見出しや段落の冒頭で、ユーザーが求める結論や答えを単刀直入に記述します 。まず答えを提示し、その後に理由や背景を補足する構成を徹底します。
• FAQ形式の導入 
  • ユーザーが抱きそうな疑問を先読みし、「Q. 〇〇とは？」「A. 〇〇です。」といった問答形式のコンテンツを追加します 。
• 情報の構造化
  • 複数の要素（メリット・デメリットなど）や手順を説明する際は、文章で長く説明するのではなく、箇条書きや表（テーブル）を用いて、情報が視覚的に整理されるようにします 。
• 専門用語の平易化
  • 業界用語や専門用語を避け、ターゲット読者が直感的に理解できる平易な言葉に書き換えます 。

本検証レポートの要点

• 引用の鍵は「AIフレンドリー構造」 
  • AIが解釈しやすい構造へのリライトが重要。施策の勝率は32%で、再現性のある施策であると評価。
• AIO対策はSEOを兼ねる
  • AIO向けのリライトはオーガニック検索順位も押し上げる効果があり、本検証では全体の70%で順位が改善。
• 引用と順位に強い相関
  • AIOに引用された記事は、されなかった記事よりも高い確率で順位も改善する傾向（改善率81% vs 65%）。
• 「分かりやすさ」の価値を再実証
  • AIとGoogleクローラー双方にとっての「分かりやすさ（整理・明確性）」の追求が、AIO引用と検索順位改善を両立させる。
• 戦略転換の必要性
  • 従来のSEO評価軸に加え、「AIによる解釈・引用のされやすさ」という新たな評価軸への最適化が必須。

AI Overviews時代において、Webコンテンツの評価軸は確実に変化しています。データに基づいた「AIフレンドリー」なアプローチは、この新しい検索環境で競争優位性を確立するための不可欠な戦略です。