SEOからAEOへ｜Webサイト運営側が取るべき具体的な対策5選
ビジネスやWebサイト運営側が2026年以降の検索スタイル（AIエージェント・AEO時代）に向けて取るべき、具体的かつ実践的な対策を5つのポイントでまとめました。これまでのSEO（検索エンジン最適化）から、AEO（アンサーエンジン最適化）へのシフトが核心となります。
「AIが学習できない」一次情報の強化
（Information Gain）
結論：AIは既存の情報を要約するのは得意ですが、新しい事実を生み出すことはできません。AIが回答を作成する際に「参照元」として選ばれるためには、AIが知らない情報（情報ゲイン）が必要です。
具体的なアクション
- 実体験の記録:
現場で撮影した写真や短い動画、作業中に気づいたことや迷った点、著者の主観的な感想、うまくいかなかった失敗談や改善のプロセスなど、「人間が実際に体験した証拠」を必ず記事に入れ、読み手が追体験できる材料を揃える。 - 独自データの公開:
自社で実施したアンケート結果や検証実験のデータ、アクセス解析から得た数値、業界内で比較できる統計情報など、他社が持っていない一次データや具体的な数字を公開し、根拠のある結論として提示できる状態にする。 - 専門家の見解:
一般論のまとめに留めず、「私の経験ではこう考える」「この条件ならこの打ち手が最適だった」といった背景と判断理由を含む強いオピニオン（提言）を入れ、立場と責任のある言葉として読者の意思決定に役立つ示唆を示す。
構造化データ（Schema.org）の徹底
結論：AIエージェントは、Webページの見た目ではなく「コード（構造）」を読み取って内容を理解します。「ここは価格」「これは在庫状況」「これは著者のプロフィール」とAIに正確に伝える翻訳作業が必要です。
具体的なアクション
- Schema Markupの実装:
FAQ、HowTo、Article、Productなどの構造化データをページ内容に合わせて正確に実装し、質問と回答、手順、著者情報、価格や在庫などの要素を機械が誤解なく読み取れる状態に整える。あわせて必須・推奨プロパティを適切に埋め、更新時もズレが出ないよう運用ルールを作ることで、AIや検索エンジンが情報を抽出しやすくする。 - エンティティの明確化:
「誰が運営しているか」「どんな実績がある組織か」を、About Usページや著者プロフィールで具体的に記述し、会社概要・所在地・連絡先・代表者・沿革・提供サービス・取引実績・事例・保有資格などを一貫した表現で提示する。さらに、同一人物・同一組織だと判断できるリンクや参照先も整理し、第三者視点でも確認可能な形で信頼性を担保する。
「指名検索」されるブランド力の構築
結論：「おすすめの〇〇は？」という曖昧な検索（AIへの質問）では、AIは大手の情報を優先しがちです。しかし、「〇〇社のサービスについて教えて」と指名されれば、必ず自社の情報が提示されます。
具体的なアクション
- SNSでの認知拡大:
X（旧Twitter）やInstagram、YouTubeなどで継続的に発信し、役立つノウハウ・制作の裏側・実績紹介・失敗談と改善など“人の温度”が伝わる投稿でファンを作る。さらに、投稿導線からサイトや問い合わせに自然に誘導し、指名検索（会社名・サービス名）の回数を増やすことで、AIや検索エンジンに「信頼されて選ばれているブランド」と認識される状態を作る。 - ニュースレター・メルマガ:
SNSや検索など外部プラットフォームに依存しないよう、ニュースレターやメルマガで顧客との直接的なつながり（メールリスト）を保有・強化する。定期的に新着情報、改善事例、限定コンテンツ、セキュリティ注意喚起などを配信して接点を維持し、必要なタイミングで思い出してもらえる関係を築き、問い合わせや再依頼につながる土台を作る。
オムニチャネルでのコンテンツ展開
結論：ユーザーの検索場所が分散するため、Google検索（Webサイト）だけを待っていてもユーザーと出会えなくなります。
具体的なアクション
- コンテンツの再利用:
ブログ記事（テキスト）を起点にして、要点を1枚に整理した要約画像をInstagramへ、図解や事例を交えた解説動画をYouTube／TikTokへ、結論や気づきを短く切り出した速報をXへ、と目的に合わせて“形を変えて”展開する。さらに、各投稿から元記事へ戻れる導線（リンク・プロフィール・固定投稿）を整え、同じテーマでも接触回数を増やして理解を深め、指名検索や問い合わせにつながる流れを作る。 - 垂直型検索への対応:
物販ならAmazonや楽天、飲食店ならGoogleマップや食べログなど、業界特有のプラットフォーム内で検索・比較・予約が完結するケースが増えているため、各媒体の情報を最新に保つ。営業時間・在庫・価格・メニュー・写真・口コミ対応・FAQなどを定期的に更新し、表記ゆれや古い情報をなくすことで、ユーザーとAIの双方から「信頼できる情報源」と判断され、機会損失（取りこぼし）を減らす。
「AIエージェント対応」のUI/UX整備
結論：将来的に「AIがユーザーの代わりに予約する」時代が来ます。その時、サイトの構造が複雑だとAIがタスクを完了できず、離脱されます。
具体的なアクション
- 予約・購入導線の簡略化:
ログイン不要で予約できるゲスト購入・ゲスト予約を用意し、入力項目を最小限に絞って、迷いなく完了できる導線を設計する。あわせて、予約枠や商品情報を取得できるAPIの公開、もしくは外部連携しやすい仕様（パラメータ設計・エラーハンドリング）を検討し、機械（AIエージェントや自動化ツール）がアクセスしてタスクを完了しやすい形へ段階的に整備する。 - 最新情報の即時反映:
在庫や空席情報、料金、提供可否などの最新情報がリアルタイムで正確に反映されていないと、AIエージェントや比較サービスから「信頼できない」と判断され、候補から除外されるリスクが高まる。更新遅延や表示ズレを減らすために、在庫・予約管理との同期方法、キャッシュ制御、更新頻度、監視アラート、誤差が出た場合の表示ルールまで含めて運用を設計し、常に“正しい状態”を保つ仕組みを作る。
結論：何を目指すべきか
これからのWeb運営は、「AIに読みやすく（構造化）、人間には感情的に（体験談）」というハイブリッドなアプローチが求められます。「AIに答えを教える先生」のようなポジションを確立できたサイトが、2026年以降も生き残り、質の高いユーザーを集め続けることができるでしょう。
よくある質問
結論：AEO（アンサーエンジン最適化）の鍵は、AIが学習していない「一次情報（体験談）」を提供し、それを「構造化データ」で機械可読にすることです。また、指名検索を増やすためのブランド構築や、検索分散化に対応するオムニチャネル戦略も欠かせません。将来的にAIが予約等のタスクを代行する時代を見据え、今のうちからWebサイトの購入導線をシンプルにするUI改善も重要な対策となります。
結論：AIが学習していない「新しい価値」こそが、引用の決め手になるからです。
AIは既存情報の要約は得意ですが、新しい事実は作れません。他サイトにはない「独自の体験談」「新しい統計データ」「専門家の独自見解」が含まれている記事は、AIが回答を生成する際に「唯一無二の出典（ソース）」として優先的に参照されます。
結論：はい、AIエージェントと対話するための「必須言語」だからです。
人間は見た目で価格や在庫を判断できますが、AIはコード（HTML）で判断します。Schema.orgを用いて「これは商品価格」「これは著者の経歴」とタグ付けすることで、AIは内容を正確に理解し、検索結果や生成回答に正しく情報を表示できるようになります。
結論：社名やサービス名を含む「指名検索数（Navigational Queries）」を増やすことです。
「おすすめの〇〇」という曖昧な質問ではAIは大手を優先しますが、「〇〇社のサービス詳細」と聞かれれば必ず表示されます。SNSやメルマガを活用してブランド認知を高め、ユーザーから「指名」される状況を作ることが、最強のAEO対策となります。
結論：はい、検索の分散化に対応する「オムニチャネル戦略」はAEOの核心です。
ユーザーは現在、Instagramで評判を調べ、Amazonで価格を見るなど、複数のプラットフォームを回遊しています。AIもこれら複数のソースから情報を統合するため、Webサイト単体ではなく、あらゆる接点で一貫した高品質な情報を発信し続ける必要があります。
結論：予約や購入のプロセスを極限までシンプルにすることです。
将来、AIがユーザーの代わりに予約を実行する際、複雑なログイン画面や過度なポップアップは「障害物」となり、AIが離脱する原因になります。ログイン不要のゲスト購入機能や、API連携を見据えたシンプルな導線設計が、AIに選ばれるUIの条件となります。
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- 公開日 2026.01.13
- 作成者 Webプロデューサー 竹内勇人
