この記事のポイント
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Q. AI検索はどのような仕組みで情報を引用・参照しているのですか？
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A. サービスによって仕組みは異なりますが、検索や情報取得によって関連情報を探し、その内容をもとに生成AIが回答を作成する仕組みが用いられています。
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Q. AI検索で情報源として参照されるためには何が重要ですか？
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A. ユーザーの質問に関連する正確な情報を提供し、独自性や情報源、発信者などを明確にすることが重要です。
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Q. 自社サイトをAI検索に対応させるには何をすればよいですか？
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A. SEOの基本を整えたうえで、ユーザーの疑問に明確に答えるコンテンツを作成し、情報の構造や鮮度も継続的に改善しましょう。
「AI検索は、何を基準に回答の情報源を選んでいるのだろうか」「自社のコンテンツをAIに引用してもらうには、どのような対策が必要なのだろうか」と疑問を感じている方もいるのではないでしょうか。
GoogleのAI検索やChatGPT検索など、AIが検索結果をもとに回答を生成するサービスが普及するなか、自社と他社で引用・参照される状況に違いが生じる理由を知ることは、今後のSEOやLLMOを考えるうえで重要です。
本記事では、AI検索が情報を探して回答を生成する仕組みや引用・参照の考え方を整理したうえで、自社サイトの情報を見つけてもらいやすくするための具体的な対策を解説します。
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目次
AI検索における「引用ロジック」とは？
AI検索では、ユーザーから質問を受け取ると、関連する情報を探し、その内容をもとに回答を生成する仕組みが用いられています。ただし、具体的な処理や情報源の選定方法はサービスによって異なります。まずは、AI検索が回答を生成する基本的な仕組みを確認しましょう。
検索・情報取得と生成AIを組み合わせて回答を作成する
AI検索では、ユーザーの質問に関連する情報を検索・取得し、その内容をもとに生成AIが回答を作成する仕組みが利用されています。こうした仕組みを理解するうえで重要な技術の一つが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」です。
一般的なLLM（大規模言語モデル）は、学習した情報をもとに文章を生成します。一方、外部の情報源を検索・取得する仕組みを組み合わせることで、学習データだけに頼らず、取得した情報を回答生成に利用できます。
ただし、すべてのAI検索サービスが同じRAGの仕組みやアルゴリズムを採用しているわけではありません。
AI検索への対応では、特定の内部アルゴリズムを攻略しようとするよりも、検索・取得される段階で見つけてもらいやすく、回答を作る際に利用しやすい情報を提供することを意識することが大切です。
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従来のSEOとAI検索の引用は別物ではない
従来のSEOとAI検索では、ユーザーへの情報の提示方法に違いがあります。従来の検索結果では、ユーザーの検索意図に関連するWebページが一覧で表示され、ユーザー自身がリンクを選択します。一方、AI検索では、複数の情報をもとに生成した回答とともに、関連するWebページや情報源が提示される場合があります。
ただし、「従来のSEOはキーワードや被リンク、AI検索は文章の意味だけを評価する」と明確に分けられるものではありません。
検索エンジンでも以前から検索意図やコンテンツの意味、品質などを考慮して情報が検索されています。また、AI検索でもWebページが適切にクロール・インデックスされていることなど、SEOの基本的な土台は重要です。SEOを土台としながら、AIによる回答生成という新しい情報接点にも対応していくことがLLMOの基本的な考え方です。
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質問の文脈によって参照される情報が変わる
AI検索の特徴の一つは、自然言語による詳細な質問を入力できることです。例えば、「パソコン おすすめ」と検索する場合と、「大学生が毎日持ち運びやすく、レポート作成にも使えるパソコンを選びたい」と質問する場合では、求められる情報が異なります。
後者では、単に人気のパソコンを紹介するだけでなく、重量やバッテリー、必要なスペック、用途などについて説明している情報が役立つでしょう。
そのため、AI検索を意識したコンテンツでは、対策キーワードだけを見るのではなく、どのような状況のユーザーが、何を知るために質問するのかまで想定して情報を用意することが重要です。
AI検索で情報源として参照されるために意識したいポイント
AI検索サービスの具体的な引用・推薦アルゴリズムは公開されていない部分も多く、「この条件を満たせば必ず引用される」という基準はありません。そのうえで、検索・回答生成の双方を考える際に意識したいポイントを紹介します。
1．ユーザーの質問に関連する情報を具体的に提供する
AI検索への対応でも、ユーザーが知りたいことに的確に答えることが基本です。
例えば、「大学生向けのパソコンの選び方」について説明するのであれば、単におすすめの商品を並べるだけではなく、重量や画面サイズ、バッテリー駆動時間、必要なスペックなど、実際に比較するときに必要な情報を整理します。
また、「初心者向け」「業務利用向け」「予算○万円以内」など、ユーザーの状況によって判断が変わるテーマでは、それぞれの条件に応じた情報を用意するとよいでしょう。
キーワードを不自然に繰り返すのではなく、ユーザーの質問の背景まで考え、判断や課題解決に必要な情報を具体的に提供することが重要です。
2．独自の一次情報を充実させる
他のWebサイトを要約しただけではなく、自社だからこそ提供できる情報を増やすことも重要です。
例えば、自社で実施したアンケート調査や実験・検証結果、顧客へのインタビュー、専門家や現場担当者の経験、独自に蓄積したデータなどが挙げられます。
一次情報には、既存の情報をまとめるだけでは提供できない具体性があります。また、第三者がその情報について言及する際に、オリジナルの情報源として参照される可能性もあります。
ただし、独自情報であれば何でもよいわけではありません。調査方法や対象、データの取得時期などを明確にし、ユーザーが情報の妥当性を確認できる状態にすることも大切です。
3．情報の発信者や根拠を明確にする
AI検索を意識する場合でも、ユーザーが安心して利用できる情報を提供することが重要です。
特に医療や金融、法律など、ユーザーの健康や財産、安全などに大きく関わるテーマでは、情報の正確性や発信者を確認できる状態にしておきましょう。
例えば、執筆者や監修者の氏名・経歴・専門分野を掲載したり、統計や制度について説明する場合は、公的機関や原典となる資料を示したりする方法があります。
E-E-A-TをAIの引用可否を決める直接的なスコアとして捉えるのではなく、「誰が、どのような根拠で発信している情報なのか」をユーザーが確認できる環境を整えることが大切です。
AI検索で情報を見つけてもらいやすくする具体的な対策
AI検索の内部アルゴリズムを直接コントロールすることはできません。一方で、Webページを検索・理解しやすい状態に整え、ユーザーにとって価値のある情報を提供することは可能です。ここでは、企業が取り組みたい具体的な対策を紹介します。
ユーザーの疑問に対する答えを分かりやすく記載する
コンテンツでは、見出しとその本文の関係を明確にし、ユーザーが必要な情報を見つけやすい構成を意識しましょう。
例えば、「LLMOとは？」という見出しであれば、その直後にLLMOの意味を簡潔に説明し、その後に仕組みやSEOとの違いなどを補足します。
また、比較情報は表、複数のポイントは箇条書き、手順は番号付きリストなど、内容に合った形式で整理することも有効です。
ただし、「結論ファーストにすればAIから引用されやすくなる」と単純に考える必要はありません。ユーザーが知りたい情報へスムーズにたどり着ける構成をつくることを優先しましょう。
サイトをクロール・インデックスしやすい状態に整える
AI検索への対応でも、Webサイトの技術的なSEOは重要です。どれだけ有益な情報を掲載していても、検索エンジンがページへアクセスできなかったり、適切にインデックスできなかったりすれば、検索を通じて情報を見つけてもらう機会が限られます。
robots.txtやnoindexの設定、内部リンク、サイトマップなどを確認し、重要なページが適切にクロール・インデックスされる状態を整えましょう。
また、JavaScriptに依存したページなどでは、主要なコンテンツを検索エンジンが適切に認識できるか確認することも大切です。
特別なAI専用設定を探す前に、まず検索エンジンがサイトの情報を取得できる技術基盤を整えることが重要です。
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構造化データを適切に活用する
ページの内容に応じて、構造化データを利用することも検討しましょう。
構造化データは、Webページ上の情報が何を意味しているのかを検索エンジンに伝えるための仕組みです。例えば、商品や組織、記事など、ページの内容に合った構造化データを利用できます。
ただし、構造化データを実装したからといって、AI検索での引用や推薦が保証されるわけではありません。また、構造化データの内容は、実際にページ上でユーザーが確認できる内容と一致させることが重要です。
AIへの引用を目的として無理にマークアップを増やすのではなく、ページの内容を正しく伝えるために利用することを基本としましょう。
情報の鮮度と正確性を維持する
情報が変化するテーマでは、公開済みのコンテンツを定期的に確認することも重要です。例えば、商品の価格やサービス内容、法律・制度、統計データなどは時間の経過によって変更される可能性があります。
古い情報が残っている場合は、最新情報へ更新したり、すでに提供していないサービスについては終了していることを明記したりするなど、ユーザーが誤解しない状態に整えましょう。
更新日を変更すること自体を目的とするのではなく、情報そのものが現在も正確であるかを確認し、必要な箇所を適切に更新することが大切です。
AI検索の引用ロジックを理解してユーザーに役立つ情報を整えよう
AI検索では、検索や情報取得の仕組みと生成AIを組み合わせ、ユーザーの質問に応じた回答と情報源を提示するサービスが増えています。
一方、具体的にどのページを参照・引用するかを決めるアルゴリズムには公開されていない部分も多く、「特定の施策を行えば必ずAIに引用される」という方法はありません。
そのため、内部アルゴリズムを攻略することだけを目的にするのではなく、ユーザーの疑問に具体的に答え、自社ならではの一次情報や根拠を充実させることが重要です。また、クロール・インデックスなどSEOの基本を整え、ページ内容に応じて構造化データを活用し、公開後も情報の正確性を維持しましょう。
SEOを土台として、ユーザーにも検索エンジンにも理解しやすい情報を継続的に提供することが、AI検索時代のWebサイト運営における基本的な考え方です。
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