Googleの“AIによる概要(AI Overview)”とは？SEOへの影響と対応について

2024年8月より、検索結果の上部にAIが質問回答を作成する「AIによる概要（AI Overview）」という機能が日本でも導入されました。元々は、テスト期間中「SGE（Search Generative Experience）」と呼ばれていたものです。

実際に、2023年ごろから経営者の方々に「SGE（AI Overviewになる前の名前）が検索結果でのクリック率に影響するのか？」と聞かれていました。

SEOでBtoBのリード獲得されていた事業部長陣やSEOで商品販売していた小売の方々は、売り上げにダイレクトに影響しますからね。

ゲームチェンジが起きているタイミングなので、ここではAI回答時代のSEOではどんな点を意識すると良いのか解説していきます。

なお、このあたりのAI×SEOの最新情報は、当社が運営し、2,000人以上の経営者・事業主・マーケ担当者の方々にチャンネル登録いただいている”WEBマーケティングスタジオ by ANEMA”でも発信しています。ぜひ合わせてご確認ください。

AIによる概要(AI Overview)とは？

AIによる概要（AI Overviews）とは、ユーザーがGoogle検索した際に、生成AI（Gemini）がWEB上の記事を参照しながら自動で要約版の回答を生成し、検索結果ページの上部に表示する機能のことです。

出現する箇所としては、検索結果ページ（SERPs）の最上部のことが多いですが、2位の場所や関連する質問の中にもでてくることもあります。

AIによる概要(AI Overview)はどこで使えるのか

公開初期は、「Chromeブラウザ右上にある三角フラスコのマーク（Search Labs）をオンにする」などの条件で確認できましたが、現在はGoogleへのログインに関係なく表示されるようになっています。

AIによる概要(AI Overview)はどんなクエリで表示されるか

AIによる概要は、全ての検索クエリに対して表示されるわけではありません。

GoogleのAI回答機能であるAIによる概要やAI モードは、複雑なトピックの理解や比較を助けるために表示されます。ただし、すべての検索で出るわけではなく、検索意図によって表示されやすさは変わります。

AIによる概要（AI Overview）が表示されやすいクエリ

AIによる概要（AI Overview）は、定義・情報提供系のクエリで表示されやすい傾向にあります。例えば、「〜とは」や「〜の意味」といった検索ワードです。

AIによる概要（AI Overview）が表示されにくいクエリ

傾向としては、用語解説や情報収集型のクエリではAIによる概要が出やすく、指名検索やローカル検索、予約・購入など行動に近いクエリでは、AI回答が出づらい傾向にあります。

つまり、AIによる概要の影響は「検索全体で一律にクリックが減る」というより、検索意図ごとに分けて見た方が正確です。

ただし、AIによる概要はまだ進化の途中です。

Googleのジョン・ミュラー氏が認めるように、AI OverviewもGoogleのコアアップデートの影響を受ける¹ので、今後も仕様が変わるでしょう。

そうなってくると、表示されるクエリの種類が拡大する場合も考えられるので、引き続き注視が必要です。

AIによる概要(AI Overview)がSEOに与えたSEOにインパクト

こちらでは、AIによる概要（AI Overviews）が公開されたばかりの2024年ではなく、ある程度定着してきた2025年の状況をベースに数字的インパクトをまとめます。

AIによる概要の影響でゼロクリック検索が拡大

2025年3月にAIによる概要の表示対象は大幅に拡張され、GoogleにログインしていないユーザーやGoogle Workspaceを法人契約しているユーザーにも表示されるようになりました。その後、2025年6月後半にもクエリによっては表示が増えており、どんどんSEOへのインパクトが大きくなってい流のを感じます。

AIによる概要の表示領域は、ahrefs社では30万個以上のキーワードを分析した結果、AIによる概要が表示されるとトップページへのCTR（クリック率）が平均34.5%減少する相関が見られた²とする数字的インパクトが公開されています。

また、調査方法と国にもよると思うので、この数字は参考程度にしてほしいのですが、Xponent21というメディアで2025年5月時点で検索全体の49%³という海外記事もあります。

2つ目の記事だと、2024年8月だとわずか25%ということなので、3月以降に倍増しているということですね。

数字は調査によっても異なりますが、確実に言えるのは、AIによる概要の登場以上、ユーザーが青いリンクをクリックせずに検索行動を終える「ゼロクリック検索」が増えたと言えます。

このCTR（クリック率）の減少が世界的に問題となっているのですが、すごく影響を受けるサイトや受けないサイトもあるので、自社のGoogleサーチコンソールで確認して本当に自分たちも影響を受けているのかといったことを確認するのが大事です。

指名検索やローカル検索ではあまりAIによる概要は表示されない

AIによる概要は2024年の時点で日本でも展開されていましたが、当初は情報提供系のクエリ重視で表示されていて、2025年3月からはユーザーがサービスを探しているようなクエリでも表示されるケースが見られるようになってきました。2026年6月時点では、もはやほとんどのGoogleの検索結果でAI回答が表示されています。

Googleによると、AIによる概要は、2025年第1四半期時点で、月に15億人を超えるユーザーに表示されている⁴とのこと。

指名検索ではあまりAIによる概要は表示されない

また、ahrefs海外版における2025年5月19日の情報⁵では、ブランド：19.97%、非ブランド：80.03%と、指名検索以外のキーワードでよく表示される傾向であることがわかります。

ローカル検索ではほとんどAI Overviewは表示されない

加えて、ローカル：6.85%、非ローカル：93.15%と、ローカル検索においてもあまり表示されません。

ビッグキーワードの方がAI Overviewは表示される

さらに、検索ボリュームの大きい（＝ビッグキーワード）でよく出ています。ビッグキーワードが「〜とは」といった情報提供系のクエリであることも関係あるはずです。

Googleは自社の広告収益を落とさないように工夫している

「AI Overviewが表示されるとGoogle広告の収益落ちるのでは」とたまに聞かれるのですが、リスティング広告がよく出るクエリに関しては、AIによる概要の出現率も低くなるという傾向があります。

SEOにおいては、ChatGPTよりもAIによる概要/AI モードの方がリスク

ニュースやYouTubeなどで、「AI検索でSEOはオワコン」みたいな話は多いです。

しかし、ChatGPT流入が現状1%いくか行かないか程度で正直ほぼ影響がないことを考えると、私たちは本当に抑えないとまずいものはAIによる概要だと考えています。

AIによる概要で痛いのは、グレート・ディカップリングの存在

AIによる概要（AI Overview）が自社が記事を出しているクエリで多く表示された場合、Googleサーチコンソールで確認した際に、表示回数（インプレッション）は従来通りに出るのですが、実際の流入数が稼げない状態に変化しているケースが分析していて見られます。

このAIによる概要が表示されることでインプレッションだけが増え、クリックが落ち込むこと、つまり“表示数と流入数が切り離されてしまう”状態が海外で”The Great Decoupling（グレート・ディカップリング）”と呼ばれ始めています。

例えば、「SEOの女王」と呼ばれる海外で有名なSEOコンサルタントのリリー・レイ氏のXポスト⁶だと、極端なものでは下記くらいSERPs（検索結果ページ）のインプとクリックが乖離しているものもあります。

全サイトではないですが、一部相性が悪いクエリで上位表示が多いサイトはグレート・ディカップリングをくらっている状況です。

私たちアネマでもITや製造業、医療、転職、修理業者、学習塾、不動産、士業などなど見ていて、ここまで極端なのはないですが、乖離が生じているサイトは実際に出ています（2025年6月現在）。ただし、私の持っているデータでは、7〜8割はむしろここまで出ていないです。

ゼロクリック検索という、このような検索結果ページまではくるけどサイトアクセスがないユーザー行動は今後の時代の大きな課題です。

また、グレート・ディカップリングは、今後のSEOを見るうえで重要な考え方です。ただし、ここでも悲観しすぎる必要はありません。

表示回数が増えてクリックが減るページと、クリック数は少なくても問い合わせに近いユーザーを連れてくるページは分けて見た方がいいためです。

Googleからのアクセスは確実に減っていきますが、その他のプラットフォームでユーザーとの接点を強化し、濃いつながりを作ることが今後のメディア戦略として重要になってきます。

AIによる概要(AI Overview)対策では何をすべきか

ここからは、AIによる概要（AI Overview）にはどうしたら表示させられるのかを解説していきます。

既存のGoogle SEOで上位表示させる

まずは既存のGoogle SEOで上位をとることです。これが大前提となります。

これも調査会社/国/時期によるので数字は参考程度にお願いしたいですが、海外のSEO Clarityというメディアの記事では、「AIによる概要で表示されている約99.5%がオーガニック上位10位以内のページから情報を引用している、特にトップ3位内に入っているページは全AI概要の80%近くで何らかの引用元として含まれており、1位ページは約半数で引用されている⁷」というデータがあります。

そのため、AIによる概要への対応で最重要は、「既存のSEOを頑張る」ということです。

Google提唱のAIによる概要ベストプラクティス

Googleも2025年5月21日にAIによる概要対応について公式で発表⁸しました。

Googleが言っているのはあくまで「これまで通りのSEOが大事だ」ということです。ごもっともです。

また、Googleは2026年に公開した生成AI検索向けの公式ガイド⁹でも、AIによる概要やAIモードに出るために、特別なAIテキストファイルやAI専用の書き換え、過度な構造化データ、機械的なチャンク化は不要だと説明しています。

Googleが公式に否定したAI検索ハックについては、GoogleがAI検索ハック（GEO/AEO/LLMO）を公式否定した件についてでも詳しく整理しています。対策を考える際も、この前提が出発点になります。

あわせて読みたい

GoogleがAI検索ハック（GEO/AEO/LLMO）を公式否定した件について Googleが2026年5月15日に公開・更新した公式ガイドをもとに、AEO/GEO/LLMO周辺で広がった小手先のAI検索ハックと、今後も重要なSEO/GEOの本質を整理します。

小手先テクニック：AIによる概要の回答を参考にしてリライトする

一つ、AIによる概要で取り上げられるためにできる小手先のテクニックを紹介します。

全く本質的ではないので、基本やらなくていいのですが、知っておくのはありだと思います。

それがAIによる概要で生成されている実際の回答を見て、逆算して、自社のページのコンテンツを調整するという方法です。

たとえば、[SEOとは]と検索して、AIによる概要に「SEOは、大きく分けて以下の2つの要素で構成されます。」と出てきていて、「内部対策は〜〜〜」「外部対策は〜〜〜」と記載があるのであれば、自身のページでも内部対策・外部対策の言及ができているか確認するということです。

また、[猫 なぜかわいい]と検索して、「猫がかわいい理由の詳細:」と表示されるのであれば、そこをh2として、要素として「ベビースキーマ（赤ちゃんみたいな外見）」「丸い顔」「ふわふわの毛並み」など表示されている要素をh3にするなどできます。

かなり小手先ですので、スルーで構いません。私も検索意図の把握にAI回答を見たりはしますが、そのまま真似して追加するようなことはしません。

小手先の技：まとめ記事に掲載される

もう一つ小手先のノウハウを共有すると、「上位表示されているまとめ記事に掲載される」という施策は有効です。

たとえば、[名古屋 デザイン会社]でAIによる概要に載りたければ、「名古屋のデザイン会社おすすめ5選」みたいな他社の記事に多く載っていると掲載されやすくなります。

小手先なので、私は好きではありません。

弊社自身は競合他社への相互リンク営業に力を入れないですし、まとめ記事は実際に岐阜にない会社ばかり載っています。なので、まったくこの施策も好きではないのですが、正直効くところだとは思います。

WEB上でのプレゼンスを高めることは超重要

ただし、真面目な話で、他社が取り上げてくれるかというかはブランドに対する外部からのサイテーションの有無という観点で重要です。

そのため、他社が載せてくれるような会社になることを目指しましょう。長い目でいえば、業界の成長に貢献し続けることで、ポジティブな方向に進んでいくはずです。

実態をつくって、WEB上でのプレゼンスを高める意識を強く持ってください。

WEB上でブランド名が言及される会社になればなるほど、今の時代、SEOでもAI検索対策（GEO）の観点でも有利になります。

最重要は外部サイトからの言及（サイテーション）獲得

サイテーションとは、リンクの有無に関係なく、会社名、サービス名、代表者名などが外部サイトやSNSで言及されることです。

なぜこれが大事かというと、分散したWeb上の情報の中で、検索エンジンやAIが「この会社は何の会社なのか」「どの領域で信頼されているのか」を理解する材料になるからです。

Query Fan-Out（クエリファンアウト）を理解する

AI モード用に開発した技術であるQuery Fan-Out（クエリファンアウト）という技術があります。

クエリファンアウトは、一部AIによる概要にも転用されています。こちらはGoogle検索セントラルの公式ドキュメント¹⁰に、「AI による概要とAI モードは、クエリファンアウト手法を使う場合があります。」と明記があります。

AIによる概要も進化していて、回答パターンも時期ごとにちょろちょろ変わっているので、仕組みを理解するために、AI モードの技術面も知っておいて損がないと思っています。

まずは、AI モードが既存のGoogle検索と違うところを挙げてみます。

一つは、「ベクトル空間」の使い方です。

まず、GoogleもLLMも、「文章そのもの」は理解できていません。ロボットなので。

人間のようにわかったふりするためには、文書に出てくる要素をそれぞれ数字（ベクトル）に落とし込んで、そのベクトル間の距離を図ることで関連度合いを理解することができます。

これは文章単位だけでなく、ページ単位、サイト単位でもやることができます。この数字への落とし込みを”エンベディング”といいます。

AI モードが導入されるまでのSEOでは、基本的にはキーワード（単一のクエリと言い換えられます）に対して、色んなWEBページをページ全体で評価して、ランキングしていました。キーワードで粗く候補ページを拾う→その候補をベクトルで微調整して並べ替えるような動きです。

これに対して、AI モードでは、ページ内にある、数十のクエリを最初からベクトル空間で探し、一斉にベクトル検索、段落・文レベルで分割し、各パッセージをベクトル化して比較、個別最適化（同じ質問でも人によって答えが違う）した上で回答するという仕組みになっています。

言い換えると、AI モードではコンテンツ全体を分析していません。

そのため、ごちゃごちゃ書かず、記事構成をちゃんと作ることが大事です。従来のSEO通りですが。

インタビューやYouTubeなどの文字起こしでもブログは作れますが、その際に見出しでトピックを考えて整理してあげないと情報を見つけにくくなってしまいます。

クエリファンアウトというのは、質問された内容（クエリ）だけでなく、関連して、ユーザーが合わせて知っておくと良いことだったり、次に知りたいであろうトピックを先回りして並行調査し、取得した断片的な情報をAIでまとめて回答生成するということです。

わかりやすく、従来のSEOとAI モードの違いを例えると、

• 昔：図書室で「電気SUV」と書いたカードを探す
• 今：AI司書があなたの好みを覚え、「家族向けで航続距離が長いEV比較表」などの裏質問を何十個も投げ（クエリファンアウト）、ページの一段落だけを切り取って要約してくれる

ような進化です。

これをコンテンツ作りに反映するのであれば、段落ごとに1質問＝1答えを完結させ、「メリット／デメリット」「比較表」など推論に使いやすい形で書く。

同義語や関連エンティティ（製品名・場所など）を明示する。特に、主語の省略するとどこのことを言及している文章なのかわからなくなりやすいので、ちゃんと主語を書くなどができます。

見出しで、「テスラ モデルYの航続距離は？」を作って、本文で「テスラ社のモデルYは、1回の充電で約500km走行できます。」と具体で書くということですね。

さらに、クエリファンアウトでは、一つのキーワード（クエリ）だけでなく、そこから派生した関連キーワードも先回りして検索します。次に検索するであろうトピックやサジェストも入れてあげるとベターです。

AIによる概要(AI Overview)にも有効な、コンテンツでできる基礎的なSEO

コンテンツでできる基礎的なSEOをまとめます。これがAIによる概要（AI Overview）やAI モードといったGoogleのAI機能にも有効です。

①：「一つの質問」に「一つの明確な答え」を用意する

ページ全体ではなく、段落単位で引用されるので、見出しとその回答を1セットで構成するということです。

コツとしては、

• 結論ファーストで書く：AIが情報を抽出しやすいように、結論や要点を先に書く
• 比較やトレードオフを明確にする：「AはBより〇〇に優れているが、△△の点では劣る」のように、長所と短所を明確に記述する
• 文章（パッセージ）を意識する：各段落がそれ単体でも意味が通じるように、自己完結した内容を心がける

などが効きます。

②：ユーザーが次に知りたくなることを先回りして「網羅」する

ファンアウト先で拾われる関連サブクエリ群の答えが載っていることが重要です。

このような意識ですね。AI モードほどは長くないにせよ、AIによる概要にも有効なはずです。

高品質で信頼性の高いコンテンツを作成する

次です。こちらは従来のSEOと同様で、言うまでもないところですが、AIによる概要は、Googleが長年培ってきたページの品質評価やランキングシステムを基盤としています。

そのため、この後ChatGPTがどのようにページを参照しているのかも話に出しますが、それ以上にコンテンツの中身/バックグラウンドを評価できると思っていいでしょう。

具体的な対策としては、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を意識すること。一次情報や独自の視点を含めることです。

誰が書いた情報なのか（著者情報）、どのような専門性を持つ組織なのか（運営者情報）を明確にし、内容の裏付けとなる公的なデータや専門家の見解を引用すること。

この辺りも打ち合わせにて、一緒に見直すことができるので、必要な会社はお問い合わせよりご相談ください。

また、他のサイトの情報をまとめただけの内容ではなく、独自の調査データ、実際の体験談、専門家としての深い分析など、そのサイトならではの付加価値を提供することが、AIからの評価を高める上で重要です。

上位記事の言い換え、まとめ直しになってしまっている会社が多いですが、それであればわざわざ時間をとってあなたの記事読まなくてよくないですか？ChatGPTやAIによる概要で良いのでは、というところです。

llms.txtはAIによる概要（AI Overview）にも有効なのか？

Jeremy Howard（ジェレミー・ハワード）氏が2024年に提案したllms.txtは有効なのかについてです。

AIによる概要はGoogleなので、基本はGoogle SEOに準じてます。GoogleがAI検索のベストプラクティスを発表しましたが、そこで書いてある内容も全くこれまでのSEOの推奨事項と同じでした。

llms.txtについては、GoogleのAIによる概要の文脈では過度に期待しない方がいいです。Googleは生成AI検索向けの公式ガイドで、AI検索に表示されるために新しい機械可読ファイルやAI専用マークアップを作る必要はないと説明しています。

優先順位としては、コンテンツの独自性や外部からの言及（サイテーション）獲得、サービスページやCVR改善の方が上です。

llms.txtについては、「【llms.txtは不要】LLMOのよくある誤解について」にてより深掘りしていますので、興味のある方は合わせてご覧ください。

あわせて読みたい

【llms.txtは意味ない】通称”LLMO”のよくある誤解について Google公式ガイドで明確になったllms.txt不要論を踏まえ、通称"LLMO"のよくある誤解と、AI検索時代に本当に重視すべきブランド・エンティティ・第三者言及の考え方を解説します。

マルチモーダルという側面で、YouTubeも有効

ChatGPT、AIによる概要、Perplexityの引用元の違いがProfoundという海外のAI検索分析ツールのメディアに掲載¹¹がありました。

そこでは、ChatGPT→Wikipedia重視、AIによる概要→YouTube重視、Perplexity→reddit重視（海外の場合）ということが示されており、ChatGPTのWikipedia重視はそのままですが、AIによる概要が他のAI検索よりもYouTube重視するのは、自社の強みを出していると思いました。Perplexityはコミュニティ重視なのかもしれません。

逆にAIによる概要への対応としては、YouTubeを運営している企業は有利と言えます。

AIによる概要(AI Overview)のアクセス分析はできるのか？

現状では、AIによる概要からの流入を直接分析することは難しいです。

GA4上では通常のorganic流入としてカウントされてしまいます。Search Consoleにおいても、AIによる概要だけをきれいに分けて見られるわけではありません。

ですが、いずれはAIによる概要からの流入を個別に分析できるようになるでしょう。

AIによる概要（AI Overview）も大事だが、UXの見直しも大事

AIによる概要に引用されること自体は悪いことではありません。一方で、情報提供だけで終わるページは、AI回答の元情報として使われても、お問い合わせにはつながりにくくなります。

だからこそ、少ないけれども熱量の高いユーザーに対し、記事を読んだ後に、事例や料金、比較、サービスページへ自然に進める導線を作ることが重要です。

AIによる概要（AI Overview）への対策は大事だが、どうにもできない側面もある

それではどうなるかというと、今後はUXがより重要になると考えています。

今までだったら100アクセスあって、コンバージョンレート1%で一人で良かったのですが、それではダメになってくるということです。

100UUあったとしたら、AIによる概要で比較検討を済ませてからサイト訪問してきてくれるので、最後のコンバージョンだけ、最後の意思決定の濃いユーザーだけ来るということになります。

つまり、コンバージョンの質は良いということです。そこで、興味ある健在層の高いユーザーをしっかり刈り取れるメディアになるというのが重要です。

GA4とヒートマップを用いて、CVに貢献するページ群のUX改善をすべき

そのために何をやるかというと、まずはGA4で経路データ探索を行うのがおすすめです。

経路データ探索以外にもコンバージョンしているページの特定ができればいいので、他のツールでも構いません。MAツールなどよいのですが、まず分析をして、コンバージョンに貢献しているページを特定することが重要です。全ページの改善は重すぎるので。

コンバージョンにつながるページを特定した後にMicrosoftのClarity¹²などで分析してあげて、コンバージョン改善（CRO）を行いましょう。

今回はAIによる概要のテクニック的な要素もお伝えしましたが、そういうのはアルゴリズムの変動でまた変わる表面的なものです。

もちろん、ハックも知っておいて損はないのでこうやって紹介しますが、本質的にはCVR改善、UX改善の方が大事だと思っています。

今後アクセスが減るのは避けられません。しかし、その分入ってくる人々の検討度合いは高いです。その検討度合いの高い方々に向けて、ただSEO向けの薄いページを当てて終わるのか。それとも、自社の事例ページやインタビューページなどに内部リンクで繋げて少しでも「深く知れる」ユーザー行動にするのか。または、ユーザーに刺さる訴求を一番現場見ている営業担当からヒアリングして訴求を見直して刈り取り力を高めるのか。

こういうのをやるのとやらないのとでは、天と地ほどの違いが出てくると思っています。アネマのコンサルではこういうところに力を入れています。

注意しなければいけないのが、「SEOブログで自社ブランディングするコツ5選」でも扱ったのですが、導線を置いてない記事が多いことです。そうするとどんなに記事を作っても、ただのボランティアになります。

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SEOブログで自社ブランディングするコツ5選【AI記事でも可能】 「ただ記事を作って、それで終わりになっていないですか？」 皆さん、事業のお問い合わせ獲得を目的としてSEOに取り組まれていると思います。ですが、「世の中の記事に...

認知獲得・潜在層マーケは（残念ながら）SNSに移行か

現在、これまでの情報提供系クエリのところでどうにかしようと頑張って、薄いリードを取ってリードナーチャリングできたという、そのようなコンテンツマーケティングが難しくなってきています。

そうであれば、比較の部分は、SNSで認知を獲得するという方向性にシフトしていくのが適切ではないでしょうか。

今までであれば、SEOでできることがすごく多かった。Googleがそれだけ強かったと言えます。潜在層マーケティングはGoogleのSEOでできたのですが、顕在層のマーケティングは比較的これからもGoogleでできると思いますが、潜在層のマーケティングはSNSに移行すると思います。

そのため、SEO以外での戦いの割合が高くなるのではないかと考えています。

戦略面では、キーワード選定を見直しを

あとはテクニックというよりはメディアの運用方針ですが、情報提供系クエリで従来満たされていた定義解説はAIによる概要/AI モード、またはChatGPTでいいということになってきます。そのため、情報提供系の記事の価値が低下しています。

それゆえに、メディア運用戦略としてはキーワード選定のやり方の見直しも必要です。

特にtoBでアネマ支援している中では[◯◯とは]よりも[◯◯ やり方]、[◯◯ 事例]とかの方がCV出ています。このような顕在層注力というのが良いと思います。

PVを今後追っても意味ないです。

追求すべきは、ハックではなくWEB上でブランドの存在感を高めること

というわけで、いつもより長い記事となりましたが、こちらが私廣山の考えるAI時代のSEOの戦い方です。

AIによる概要やAI モードの「ハック」も大事ですが、WEB上でのプレゼンスが重要視される現在においては、本質的な施策を打っていきたいものです。

そうであれば、ブランドにいくということを、皆さんもっと本気で考えてもいいんじゃないかなと思っています。そっちのほうがSEOに依存しなくて、アルゴリズムにもGoogleのアップデートにも吹き飛ばないし、AIによる概要にもAI モードにもやられないメディアになっていくので、良いのではないかなと思います。
» 関連記事：SEOで勝てないサイトは「ブランド強化」の視点をもとう

Ahrefsの情報でも、今のGoogle検索の半数近くは指名検索になってきているそうです。特にtoCはGoogleのおすすめ記事が信用できないので、SNSで探して→SEOで指名検索・購入という動きも増えてきていると思います。

今後のWEBマーケティングでは、より「指名検索」の重要性が増しているということです。

ブランド強化のコツは、ポジションを決めること

あと最後に伝えたいのは、ブランド強化のコツは「ポジションを決めることだ」と思っています。

例えば、アネマはこの記事や動画で発信しているようなAIによる概要のような話だったり、AI記事活用というテーマで皆様に知っていただいたかなと思います。

これが通常のSEOで、「トピッククラスターの作り方」みたいなテーマだったら、誰も後発のうちの話を聞かなかったかなと思います。

これはこれからSNSを使いながらブランディング・マーケティングしていきたい企業に伝えたいのですが、大手は資金力を元に王道のマーケティングをしていいと思います。SEO記事を監修担当つけて大量発注するなど。

しかし、中小や後発企業はそれではいけないと思っています。例えばSEOジャンルを例にするのであれば、自分のカテゴリーを決めて、SEO×UX、SEO×ブランド、SEO×分析など、その中で「第一想起を取れる領域」を決めることが大事です。

まずはその中で1位を取りましょう。ジム経営なら、チョコザップのような価格勝負は大手のやり方なので、そこで勝負して「月2,500円」としてしまうと疲弊します。

このような感じですね。引き続き、キャパは有限ですし、競合サイトのも受けないので早い会社さん優先にはなってしまうのですが、SEOやSNSを用いて企業のWEBでのブランドの存在感を高め、SEO・指名検索マーケティングで成功していくご支援をやっています。

今回の記事をお読みいただいて、自社サイトの改善や相談をしたいと思ってくださった方はお問い合わせよりお声がけください。
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Footnotes

1. Seems Like Google AI Overviews Are Impacted By Core Updates There are signs that AI overviews are impacted by core updates which was observed by *Glenn Gabe and the piece was written by Barry… | Nicholas McDonough｜LinkedIn ↩︎
2. AI Overviews Reduce Clicks by 34.5%｜ahrefs Blog ↩︎
3. AI Overviews Dominate Search Results: Why Your SEO Strategy Needs a Major Upgrade ↩︎
4. 2025 Q1 Earnings Call ↩︎
5. Insights From 55.8M AI Overviews Across 590M Searches｜ahrefs Blog ↩︎
6. Lily Ray｜X（午前0:50 · 2025年6月17日） ↩︎
7. Impact of Google’s AI Overviews: SEO Research Study ↩︎
8. Google 検索の Google AI エクスペリエンスでコンテンツのパフォーマンスを高めるための主な方法｜Google Search Central ↩︎
9. Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する｜Google Search Central ↩︎
10. AI 機能とウェブサイト｜Google Search Central ↩︎
11. AI Platform Citation Patterns: How ChatGPT, Google AI Overviews, and Perplexity Source Information｜Profound ↩︎
12. Microsoft Clarity ↩︎

この記事を書いた人

廣山 晃也 株式会社アネマ

都内の国立大卒業後、起業家の輩出実績が豊富なガイアックスに入社。採用マーケティングの一環として公式メディアの運用を担当しつつ、BtoBのオンライン配信事業の立ち上げなどを経験。入社2年後にフリーランスに転向し、半年後にメディア運用支援に特化した株式会社アネマを設立。

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