株式会社メディックス（以下、弊社）が、過日行ったウェビナー「SEO施策のアップデートで戦える!AI Overviews対策からはじめる＜AI時代のBtoBコンテンツ戦略実践ガイド＞」で、AI検索時代における現実的なSEO戦略について解説しました。

本レポートでは、このウェビナーの内容を要約して、従来のSEO知識を活かしながら明日から実践できる具体的な対策方法を紹介します。。

BtoB企業が直面するAI時代の課題

多くのマーケティング担当者が下記のような悩みを抱えています。

• これらの課題に対し、当ウェビナーでは「まずはSEO施策のアップデートで戦う」という現実的なアプローチを提案しています。

AI検索行動の現状とAI検索最適化（LLMO,GEO,AEO,AIO,ASO）に向けた課題

「AI検索で調べつつGoogle検索でも確かめる」併用が主流か

弊社の調査では、ChatGPTやGeminiからの直接流入は全体の1%未満から3%程度にとどまっています。あるセキュリティ系企業では、全体セッション200万件に対しAIサービスからの流入は1万2,000件、わずか0.6%という結果でした。

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一方で、TRENDEMON JAPAN社の調査（※1）によれば、BtoB企業担当者の90%以上が購買活動でAIを活用しており、「積極的に活用」が52.3%、「たまに活用」が39.6%となっています。また、SEO Japanの調査（※2）では、BtoB製品選定時の情報収集で最初に使う手段は「Web検索」が74.4%、次いで「AI検索」が12.6%という結果が出ています。

これらのデータから、現状は「Google検索を使いつつAI検索も活用する」「AI検索で調べつつGoogle検索でも確かめる」という併用状態にあることが分かります。

※1. 出典：TRENDEMON JAPANによる売上規模50億円以上または従業員200名以上のBtoB企業を対象にしたAI活用実態とコンテンツ戦略に関する調査2025より（2025年10月3日）

※2. 出典：「SEO Japan」（アイオイクス株式会社）によるAI時代のBtoB製品選定における検索行動実態調査（2025年8月20日～21日）

AI検索最適化の最大の課題は、効果計測ができないこと

AI検索最適化には、SEOのSearch ConsoleやGA4のような一貫した効果計測手段がありません。流入元、プロンプト（検索クエリ）、インプレッション、クリック率など、基本的な指標すら把握できない状況です。成果を数字で示せないため、投資判断やKPI設定が難しく、これがマーケティング担当者がAI検索最適化に踏み込めない最大の理由となっています。

現状の代替的な計測手段としては、複数のツールと人力での調査を組み合わせて施策の影響を確認するしかありません。具体的には、AI Overviewsの引用状況の確認、AIサービスでの定点観測的な質問と回答の収集、指名検索数の推移、オーガニック流入やコンバージョンの変化など、間接的な施策の影響を見て総合的に判断する方法です。

Googleによると、従来のSEO評価基準が引き続き有効

2025年11月のGoogleの東京オフィスでのイベントでは、AI検索対応においても「アルゴリズムの特定の傾向に対して、コンテンツを操作しようとするのではなく、ユーザーにとって高品質で自然なコンテンツを作成する、という基本的なアドバイスは変わらない」という見解が示されていました。

重要なのは、SEO評価の基準である「品質、信頼、独自性」が生成AIにも共通するという点です。Google側から「従来のSEOとAI検索最適化を別の施策として扱う必要はない」という発言も出ています。

つまり、SEOの評価基準である「E-E-A-T（Experience：経験、Expertise：専門性、Authoritativeness：権威性、Trustworthiness：信頼性）」を追求してきたコンテンツは、AIにとっても引用・参照すべき品質の高いソースとして認識されやすいということです。AI検索で評価される基盤となるのがSEOとしての評価であり、両者は決して別物ではありません。

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戦略の提言：まずはAI Overviewsの引用を目指す

当ウェビナーでは、「今すぐ全てをAI検索最適化に振るのではなく、中長期のAI検索最適化につながる施策として、SEOの延長であるAI Overviewsの引用を狙うのが現実的」と提言しています。

AI Overviewsに引用されることには下記のメリットがあります。

・AI検索で回答に選ばれる一定以上の質の高さがある目安になる
・引用が流入源の1つとなり、ゼロクリックのマイナスを補える
・露出による認知向上が期待できる
・Googleが用いる検索用のGeminiに対して最適化できている証になる
・回答の質を高めたいChatGPTやClaudeなどにも質の高い引用元として学習されることも期待できる

AI Overviews引用自体がゴールではありませんが、狙うべき基準であることは間違いありません。

実践ポイント1：AI Overviewsを意識した分析の導入

まず、必要なのは「AI Overviews表示の現状把握」です。

自社の現状把握

自社サイトへの流入があるキーワードで、AI Overviewsが表示されているか、自社が引用されているかを確認します。

狙い目の抽出

「検索上位だが引用されていないキーワード」を抽出します。例えば、下記のサンプル分析では、「マルウェア対策」というキーワードで検索ボリューム4,000、検索順位4位で引用もされている一方、「tls」では検索順位8位だがまだ引用されていない状況です。こうした「現状ある程度上位でありながら引用されていないキーワード」がもう一踏ん張りで引用を狙える候補となります。

▼サンプル分析：セキュリティ系A社
自社サイトへの流入があり、かつAI Overviews表示のあるキーワードの一覧です（推定流入数順の上位）。「★」印がコンテンツが引用されているキーワードです。

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競合比較

競合がどのキーワードでAI Overviewsに引用され、自社を上回っているかを把握します。競合に先行を許しているキーワードを強化し、引用を狙います。

狙い目の抽出

「もう一踏ん張りで競合を上回って引用を狙えるキーワード」を抽出します。例えば、下記のサンプル分析では、「dlp」の検索ボリュームが5,500で自社の順位は30位なのに対して、B社は5位で引用を受けています。こうした「競合がより上位もしくは引用されていて、自社はある程度上位でありながら引用されていないキーワード」が競合に先行して引用を狙いたい候補となります。

▼サンプル分析：セキュリティ系A社
自社が30位以内で競合1社以上が10位以内に検索表示されるキーワードの一覧です（検索ボリューム順の上位）。「★」印がコンテンツが引用されているキーワードです。

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調査方法

AI Overviewsの有無と引用状況はGoogleから公表されていないため、Search Consoleと人力で調査するか、独自のトラッキング機能を持つツール（Ahrefs、Keywordmap、ミエルカSEO、Semrushなど）を使用する必要があります。ツールごとに取得できる情報は異なるため、使い分けや組み合わせが必要です。

実践ポイント2：注力すべきキーワードの選び直し

AI Overviewsが表示されやすいのは、「一般化している知識」もしくは「限られた特定の情報で発信元の信頼性が高い情報」です。

「KPIとは」「〇〇 メリット・デメリット」のようなキーワードは、AIが回答を完結させてしまう（ゼロクリックの影響を最も受ける）ため、検索ボリュームの大きさだけで選ぶと対策が無駄になりかねません。ゼロクリックの影響を受けてしまうのであれば、広く浅くではなく、一定の検索ボリュームがあったうえで「商談化に近いキーワード」を優先すべきです。

避けるべきキーワード（認知・興味段階）

・「情報漏洩 原因」
・「ゼロトラスト 意味」など

狙うべきキーワード（比較検討・意思決定段階）

・「EDR 選定ポイント」
・「中小企業 ゼロトラスト 導入事例」
・「製品名〇〇 価格」
・「〇〇導入支援 地域名」など

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選定基準

・「〇〇導入コンサル」「運用 ノウハウ」など、具体的な答えを求められているもの
・「〇〇 製造業」「〇〇 中小企業」など、自社のターゲット属性を含んでいるもの
・競合に対抗できる独自性や実績を提供できるもの
・検索ボリュームは少ないが、商談に近い長いキーワード（ロングテール）

実践ポイント3：E-E-A-T重視のコンテンツ作り

AI検索の基盤となるSEOの評価軸「E-E-A-T」を重視したコンテンツ作りが重要です。

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自社の強みやコンテンツの種を棚卸し

まずは、誰に何を伝えたいのか、何を伝えてきたかの整理です。

・業種や企業規模、職種、職位など誰をターゲットとしたいのか
・ターゲットが抱える課題の整理
・その課題解決に対しての自社の強みの整理

次に、コンテンツの種探しです。他部門に埋もれたコンテンツはないか？ターゲットに有用な既存コンテンツを掘り起こします。

・セールス資料のキラーコンテンツ
・技術部門の性能分析レポート
・エンジニアによるトレンドの展望、知見　など

現場の体験・調査による一次情報の発信

誰に何を伝えたいのか、何を伝えてきたかの整理ができて、既存の資料にあるコンテンツの種の掘り起こしができれば、次はAIに信頼されて引用されやすいコンテンツづくりです。

現場の体験（実体験）を伝えるコンテンツ例

・導入事例

　課題、試行錯誤のプロセス、導入後の数値変化を時系列で詳細に記述
・開発裏話・製品デモレポート

　技術的な課題解決のアプローチや、デモ参加者のフィードバックなど
・専門家による署名記事も有効

オリジナルデータ・生の声を発信するコンテンツ例

・お客様の声

　具体的な利用シーンや画像の掲載
・独自技術の解説

　自社の経験に基づいた技術やフレームワークの提唱
・独自のチェックリスト・テンプレート

　ノウハウを凝縮した資料

調査データの発信（独自調査、分析）を行うコンテンツ例

・独自調査：業界動向のアンケート調査結果
・ベンチマークレポート：自社顧客データを匿名化、分析した業界標準値
・既存統計データの再分析：白書などの公的データをターゲット企業向けに再解釈

▼弊社事例
BtoBのデジタルマーケティングについて、顧客の動向やマーケティング施策の実態に焦点を当てた調査を行い、レポートにまとめてご提供しています。

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第三者による言及（サイテーション）の獲得

引用・言及のきっかけを外部に提供します。

・プレスリリース配信
・専門家やオピニオンリーダーへのホワイトペーパー提供
・外部メディアへの寄稿・登壇

実際に弊社でも、分析サービスのリリースをPR TIMESで配信した1週間後にChatGPTやGeminiに質問したところ、推奨企業として社名が挙がるようになったという事例があります。

コンテンツの技術的な補足

人とAIの両方が読み取りやすい構成に改善することも大切です。

見出しで問い、本文で回答する

「予測分析とは？」という見出しの直下で「〇〇のことです」と簡潔に記述する形式を採用します。

構造化マークアップ

FAQ、Article、Productなどの構造化データを実装し、AIに「これは製品情報です」「これは専門家の解説です」と文脈を伝えます。

トピッククラスター

ピラーページ（柱となるページ）を中心に、詳細なクラスターページ（活用法、事例、リスクなど）を相互リンクで結び、情報の網羅性と信頼性を高めます。

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まとめ：本質的なマーケティングへの集中とAI時代の現実的戦略

今すぐ全てをAI検索最適化に振り切るのではなく、SEO施策の延長線上でAI Overviewsの引用を狙うことが、中長期的なAI検索最適化につながる最も現実的な戦略です。

実践すべきは、以下の3つのポイントです。

1.分析の導入

自社と競合のAI Overviews引用状況を把握し、「もう一踏ん張りで引用を狙える」キーワードを抽出する。

2.キーワードの選び直し

AIが回答を完結させてしまう（ゼロクリックとなる）認知・興味段階のキーワードを避け、商談化に近いキーワードを優先する。

3.E-E-A-T重視のコンテンツ作り

自社の強みを棚卸しし、現場の体験や独自調査に基づく専門性・独自性の高い一次情報の発信に注力する。

生成AIの普及によりコンテンツ制作のハードルが下がる今、マーケティング担当者はそのリソースを「誰に何をどう伝えるか」という本質に集中すべきです。効果計測が難しく正解の見えないAI検索時代だからこそ、従来のSEO知識を土台に、確実に価値を届けられるコンテンツづくりに注力することが、この時代を生き抜くための最善のアプローチとなるでしょう。

▼関連サービスのご案内
「AI Overviews対策のためのキーワード分析サービス」
自社と競合のAI Overviews表示状況を把握し、注力すべきキーワードの候補を選定。該当するコンテンツの改修ポイントまで提示します。AI最適化の第一歩として、今やるべきSEO施策を具体化する分析サービスです。

詳細はこちら
https://btob.medix-inc.co.jp/ai_overviews