ついにGoogle AI Overviewsへの掲載を実現 ― 実際に効果があった施策と失敗した施策を公開

あなたの結果はGoogleの公式見解と一致します。「標準的なSEO以外に特別な要件はありません」と明言されています。

Google公式ガイダンス：

「従来の検索結果で上位表示を実現するためのSEOの基本原則は、AI Overviewsにもそのまま適用されます。」

重要なランキングシステム：

• Helpful Content System
• リンク分析システム
• スパム検出システム
• レビューシステム

これらはAI特有ではなく、従来のSEOシグナルです。

なぜ順位がAI Overview掲載を予測するのか：

AI Overviewsは上位結果から抽出します。例えば15位だと、ほとんど引用されません。

結論：

まずは従来の順位を上げること。AI Overview掲載はその後についてきます。

「AI SEO」で基本を無視するのは、看板を変えただけの悪いSEOです。

E-E-A-TシグナルはAI Overview選定に極めて重要です。

AI OverviewsでのE-E-A-Tの意味：

• Experience: 実際に経験・体験した証拠
• Expertise: 資格や専門知識の明示
• Authoritativeness: 業界内での評価・権威
• Trustworthiness: 正確性、透明性、安全性

E-E-A-Tを示す方法：

E-E-A-T最適化の結果：

施策前：AI Overview掲載 12回
施策後：AI Overview掲載 34回

追加したこと：

• 詳細な著者プロフィール（資格明記）
• 研究や調査への引用（意見のみでなく）
• 顧客アンケートなどの独自データ
• 全コンテンツに「最終確認日」を掲載

E-E-A-TはSEOだけでなく、AIがあなたのコンテンツを信頼し引用するかどうかにも影響します。

スキーママークアップがAI Overviewsへ与える影響：

重要なスキーマタイプ：

特にFAQスキーマについて：

FAQスキーマがあるページは、AI Overviewsへの掲載率が最大65%高くなるという調査結果があります。

理由：

FAQスキーマはQ&Aペアを明示的に示すため、AIが自信を持って抜き出せます。

実装のポイント：

FAQスキーマを追加するだけでなく、実際にユーザーの質問に答える内容にしましょう。

悪い例:「Q: なぜ私たちは優れている？A: 私たちは最高です。」 良い例:「Q: SSOを導入する方法は？A: SSO導入は…」

スキーマはAIに「ここがQ&A」と伝え、内容の質が引用価値を決めます。

AI Overviewsにおいて「読みやすさ」は過小評価されています。

調査結果：

中学生〜高校生（8～11年生）程度の読みやすさが最も効果的です。

理由：

AIは多様なユーザーに内容を提示する必要があります。難解な文章は抽出しづらく、汎用性も下がります。

ターゲットとする指標：

改善したこと：

施策前：アカデミック調（学年14以上）

• 長文
• 複雑な用語
• 受動態多用
• 密集した段落

施策後：わかりやすく（学年9程度）

• 短文
• 用語の定義
• 能動態
• 段落分割

結果：

同じ内容・同じ順位でもAI Overview掲載が52%増加しました。

「分かりやすいが、内容は薄くしない」ことが重要です。

マルチメディア要素は意外と重要です。

AI Overviewでのマルチメディア傾向：

• AI Overviewsの25%に画像が含まれる
• 動画の引用も増加傾向
• ビジュアル検索意図でマルチメディアが採用されやすい

最適化ポイント：

1. 画像：

   • 内容が分かるaltテキスト
   • 適切なファイル名
   • 高画質かつ圧縮

2. 動画：

   • YouTube掲載（自社サーバーより有利）
   • トランスクリプト追加
   • 検索ニーズに合致したタイトル

3. 表：

   • HTMLテーブルを使用（画像不可）
   • 明確なヘッダー
   • 最新データ

テスト結果：

ビジュアル系（商品、ハウツー、比較）では、

関連マルチメディアを含めると掲載率が大幅に高まります。

ローカルビジネスの場合は少し異なります。

ローカルAI Overviews：

「[地域]のおすすめ[サービス]」などのクエリでは、AI Overviewsのパターンが異なります。

ローカルで重要なポイント：

1. Googleビジネスプロフィール： 情報の充実・正確性・レビュー
2. ローカルスキーマ： LocalBusiness、位置情報、サービスエリア
3. ローカルコンテンツ： 都市別ページ
4. レビュー： 数・質ともに重要

ローカルクライアントの結果：

ローカル向けのコツ：

• H1や本文に都市・地域名を入れる
• ローカルサービスのFAQを追加
• Googleマップを埋め込む
• NAP（名称・住所・電話番号）の一貫性を保つ

ローカルAI OverviewsはGBPやローカルシグナルを強く参照します。情報系とは異なる最適化が必要です。

AI Overview掲載状況のトラッキング方法：

主なツールと手法：

注視すべき指標：

1. AI Overview掲載回数：どれだけ引用されたか
2. 掲載順序：何番目のソースか
3. クリック率：AI掲載が流入に貢献しているか
4. カバレッジ：狙ったクエリで何％掲載されているか

CTRに関する知見：

AI Overviewからのクリックは特徴的：

• 表示回数自体は少なめ（答えが完結している場合も）
• 検索意図が明確（深掘りしたいユーザーが流入）
• AIサマリーで選別されているためCVRも高め

掲載状況だけでなく、ビジネス成果も追跡しましょう。

このディスカッションで自分の見解が強化されました。まとめ：

AI Overview掲載を左右する要素：

優先順位：

1. まず： 強力な従来型SEO（順位）
2. 次に： E-E-A-Tシグナル（信頼性）
3. その次： コンテンツ構造（抽出性）
4. さらに： スキーママークアップ（理解促進）
5. 最後： マルチメディア（補強）

今後の施策：

1. 「AI専用」施策をやめ、SEO基本に集中
2. 主要コンテンツ全てにFAQスキーマ追加
3. 読みやすさのスコアを改善
4. 資格記載の著者プロフィールを付与

トラッキング体制：

• 基本はGoogle Search Console
• AI掲載はAm I Citedで可視化
• 重要クエリは手動検証も実施

期待される成果：

本ディスカッションの知見をもとに、基本＋構造強化でAI Overview掲載3倍を目指します。

皆さん、実データや戦略の共有ありがとうございます。