AI Overviewsとは？Google新機能の仕組みから使い方、SEOへの影響と対策方法まで徹底解説！
こうした変化は、SEOやコンテンツ制作といったWebサイトの運用に大きな影響を与えています。たとえば、これまで上位表示されてそれなりに流入があったWebページのクリック率が低下すると考えられ、また、実際にその傾向が見られつつあります。このような状況の中で、Webサイト運用者やSEO担当者には新たな対応が求められています。
この記事では、AI Overviewsの台頭によるユーザーの新たな検索行動やそれに対応するための考え方や施策について、AI Overviewsの基本となる概要や仕組み、また、SEOへの影響などから詳しく解説します。ぜひ参考にしてみてください。
目次
AI Overviewsとは
AI Overviewsとは、Google検索に生成AIの技術を導入した新たな検索機能です。ユーザーがクエリ（キーワード）を入力すると、検索結果の最上部に「AIによる概要」としてクエリに対する端的な回答が表示されます。たとえば、「京都 観光 おすすめ」と検索してみると、AI Overviewsがおすすめの観光名所を複数ピックアップし、簡潔でわかりやすい文章が表示されます。
従来の検索結果では、ユーザーがWebサイトを一つずつクリックして情報を確認する必要がありました。しかし、AI Overviewsでは、ユーザーの検索意図をAIが解析した上で、複数のWebサイトの情報を元に要点をまとめた回答を検索結果画面の上部に表示します。特に「〇〇とは」などの、疑問形式のクエリに対して、瞬時に回答を表示するのが特徴です。これにより、ユーザーは複数のWebサイトを閲覧する必要がなく、検索結果画面上だけで簡単に情報を得ることができるようになりました。
AI Overviewsは、Googleの大規模言語モデル「Gemini」シリーズを活用しながら検索意図や文脈を理解し、複数の情報源を解析して要約を生成する仕組みで動いています。ユーザーにとっては、瞬時に知りたい回答が得ることができるという大きなメリットがある一方で、Webサイト運用者にとっては、「Webサイトの流入が減る」、「自社サイトのクリック率が下がる」などといったデメリットもあります。
特に、上記したWebサイト運用者のデメリットからわかるようにSEOへの影響は大きいと言えるでしょう。今後は、従来のような「検索結果の上位に表示される」だけでなく、「どのようにAI Overviewsに引用されるか」が重要になってきます。
AI Overviewsが導入されたのは2024年5月
AI Overviewsは、Googleが2023年5月に発表した試験機能「Search Generative Experience（SGE）」という検索機能の後継版です。2024年5月に開催された「Google I/O」というGoogleのイベントにおいて、正式にSGEから「AI Overviews」への更新が発表されました。
まず、米国で英語検索を対象としてスタートし、日本では2024年8月ごろから一部のユーザー（Search Labs※に登録している人）を中心に順次使用可能になりました。2025年5月のGoogleの発表によると、現在、AI Overviewsは200以上の国や地域まで拡大されて表示されるようになっています。
※Search Labsとは、Googleが提供している実験的な検索機能を一般公開する前に試すことができるプログラムです。登録ユーザーは、新機能をいち早く体験することができ、フィードバックを提供することもできます。
AI Overviewsはどれくらい表示されているのか
AI Overviewsが表示されるクエリは急速に増加しており、Googleの検索結果画面に表示される割合を高めています。
2025年5月のSEO研究チャンネルが公開した調査では、82,772件のキーワードを対象にして、AI Overviewsの表示の有無を確認した結果、「表示有り」が18,945件（22.9%）、「表示無し」が63,827件（77.1%）という数が確認されました。つまり、約23%のキーワードにおいてAI Overviewsが表示されていることになります。
（出典：AI Overviewsで「流入が減少するサイト」と「無風のサイト」の差とは！？）
また、ahrefsの調査によると、Google検索全体で12.8%以上のクエリにおいてAI Overviewsが表示されており、米国においては16%という割合が報告されています。さらに、2025年3月のGoogleコアアップデート後、AI Overviewsの表示件数は116%増加していることも報告されました。
このように、AI Overviewsの表示数は増加してきています。また、AI Overviewsは「～とは」のような情報収集系のクエリにおいて頻繁に表示される傾向があります。今後は、コマーシャルクエリやトランザクショナルクエリといった、購買などに関わるクエリでもAI Overviewsの表示割合が増加していくと考えられており、自社サイトやコンテンツが「AI Overviewsに引用される」ことが新たな対策となるでしょう。
AI OverviewsとAI Mode・Gemini・SGEの違い
Google検索のAI機能には、「AI Overviews」「Gemini」「AI Mode」「SGE」などがあります。
AI Overviewsは、SGEを発展させた機能であり、Googleの大規模言語モデルであるGeminiを活用して、検索結果に要約を生成しています。
一方で、AI Modeは、AIとの対話型での検索体験が可能となる機能で、より深く詳細に調べたいときに有効です。
ここでは、それぞれの違いや特徴についてわかりやすく解説します。
AI Modeとは
AI Modeは、Googleの生成AIを活用した新しい検索体験です。ユーザーの質問に対してAIが要約を生成し、直接的な回答を提示してくれます。何か知りたいときや調べたい時の時間や手間を大幅に減らすことができ、対話を通じてより詳細なリサーチができる検索体験です。
この機能ではGoogleの大規模言語モデルである「Gemini」が使用されており、マルチモーダル対応や高い推論力を備えています。また、上述した通り対話型であり、AIと会話しながら調べたいことや知りたいことなどを深掘りすることができます。
さらに、オプションとして実装されているDeep Searchでは、専門家レベルの回答をたった数分で生成することが可能です。また、Search Liveという、カメラなどを通してリアルタイムでAIと会話ができるような機能も登場しました（※米国内でSearch labsのAI Mode実験に参加しているユーザーのみ）。現在では米国などの一部の国でしか導入されておらず、日本ではまだ提供はされていません。また現在、AI Modeを利用するためには、Search Labsへの登録、Google One AI Premiumプランへの加入が必要です。
AI OverviewsとAI Modeの違い
AI OverviewsとAI Modeは、Google検索に生成AIを導入した新機能ですが、目的や使い方において違いがあります。
AI Overviewsは、検索結果の一部として、クエリに対する回答を表示する機能です。また、検索結果の最上部に表示され、ユーザーが入力したクエリに対して、複数の情報源をもとに簡潔な要約を生成します。基本的には、従来のGoogle検索と組み合わせて使用する形式となっています。
一方、AI Modeは、通常の「すべて」「動画」「画像」などのタブと並び、「AI Mode」タブとして選択できます。そこでは、AIと対話する形式で調べたいことなどを深掘りしていくことが可能です。AI Modeでは、情報を整理しながら対話的にリサーチを行うことができる点が大きな特徴となっています。
AI Overviewsが質問に対して瞬時に答えるコンシェルジュだとすれば、AI Modeは対話をしながら二人三脚で質問を深堀りするリサーチパートナーといえるでしょう。
Geminiとは
Geminiは、Googleが開発した最新の生成AIモデルです。Google検索やGoogleドキュメントなど、Googleにおける様々なサービスに導入されている中核的なAI技術であり、もとは「Bard」というAIチャットサービスから進化して現在の名前になりました。「Gemini1.5」や「Gemini2.5」などの高性能なモデルが次々登場しています。
Geminiの特徴は、非常に高度な自然言語処理能力と、画像や動画、音声、コードなど、様々な形式の情報を理解し、処理することができるマルチモーダル能力です。これによって、検索における精度や正確性、柔軟性などが大幅に向上しました。
GeminiはGmailやGoogleドキュメント、スプレッドシートなどでも活用できるようになっており、ユーザーが日常的に使用するGoogleのツール全体がGeminiによって強化されています。Google検索においても、AI OverviewsやAI Modeなどの機能において、ユーザーの検索意図を深く解析し、関連性の高い回答や要約を生成するにあたり重要な役割を担っています。
AI OverviewsとGeminiの違い
AI OverviewsとGeminiでは、役割において違いがあります。Geminiは、情報処理や生成を行うエンジンそのものであり、さまざまな用途に対応可能なAIモデルです。一方で、AI Overviewsは、そのGeminiを活用して、Google検索の最上部にユーザーのクエリに対する回答を表示するための具体的な機能です。つまり、Geminiが「頭脳・エンジン」であり、AI OverviewsはそのGeminiの「頭脳・エンジン」を活用して、ユーザーのクエリに対して適切な回答を提示する「コンシェルジュ」的な役割を担っています。
このように、AI OverviewsとGeminiの違いとしては、どちらも密接に連携はしていますが、「技術そのもの」と、「検索体験としての機能」という立場の違いがあります。
SGE（Search Generative Experience）とは
SGEは、Googleが2023年にリリースした生成AIによる検索機能の試験版です。
Search Labsを通じて提供され、ユーザーが自身で設定をオンにすることで利用可能でした。検索結果に生成された要約が表示されるという点ではAI Overviewsと同様ですが、当時はあくまでも技術検証とユーザーからのフィードバック収集を目的とした試験版のサービスでした。
以下の画像は、Search Labsの試験段階として提供されていたSGEによる検索結果の一例です。クエリが「人前でうまく話すコツ」に対して、検索結果上部に生成AIによる要約が表示されています。また、「生成AIは試験運用中のため、品質にむらがある可能性があります。」という注意書きが明記されています。要約の横には複数のWebサイトが回答を生成する際の参照元として表示されています。また、要約では、人前でうまく話すコツがいくつかのポイントに分け、まとめられています。
このように、SGEは現在のAI Overviewsに近いインターフェースを備えていましたが、試験版としてユーザーに公開されていたことがわかります。
AI OverviewsとSGEの違い
AI Overviewsは、従来の試験版であったSGE（Search Generative Experience）を発展させたGoogleの検索機能です。
SGEはSearch Labsを通して一部ユーザーのみに提供されており、限定された検索クエリに対してのみ生成結果が表示されていました。一方、AI Overviewsはより多くのユーザーの検索結果に自動で表示されるようになり、対応する検索クエリの幅も順次拡大しています。
要約の表示形式にも違いがあります。SGEでは要約の下にリンクがまとめて表示されていました。しかし、AI Overviewsでは要約文の中に自然な形でリンクが埋め込まれており、参照元がよりわかりやすくなっています。また、AI OverviewsはGoogleの最新大規模言語モデル「Gemini」を活用しており、生成される要約のクオリティが向上しています。
このように、AI Overviewsは提供範囲、表示の仕方、情報の精度などの点から、SGEから大きく進化しており、試験版から本格的な機能へと移行しました。
AI Overviewsの機能
AI Overviewsは、ユーザーがGoogleで検索した際に、検索結果の上部にAIが内容を要約して表示する機能です。これにより、ユーザーは複数のWebサイトを横断して閲覧しなくても、検索結果の上部で概要を把握できるようになりました。なお、AI Oveviewsの回答機能には様々なバリエーションが存在し、現在、日本で導入されている機能に加えて、日本ではまだ導入されていませんが、米国では導入が始まっている新しい機能がいくつかあります。これらの新機能も、日本で今後導入される可能性があるでしょう。
そこで、AI Overviewsの代表的な機能と、今後日本でも導入される可能性がある新機能について詳しく解説します。
AI Overviewsの現在の機能
現在の（日本における）AI Overviewsは、主にユーザーの検索クエリに対してAIが要約を生成し、検索結果の上部に表示する仕組みとなっています。
生成される要約は、複数の情報源を参照した上で構成され、特に複雑な質問や比較、方法に関するクエリで効果的です。これにより、ユーザーはWebサイトを複数確認することなく、瞬時に知りたい情報や概要にアクセスできます。
AI Overviewsの新機能（日本においてこれから導入される可能性がある）
AI Overviewsは、Google検索における検索体験を大幅に変える進化を続けています。2024年以降、米国ではいくつかの最新の機能が発表・公開されています。これらの機能は、従来の検索とは異なります。以下では、今後、AI Overviewsの新機能として日本でも導入される可能性が高い機能について紹介します。
３つのモード切り替え（日本未導入）
2024年5月にGoogleが発表した最新のアップデートでは、AI Overviewsに以下の３つのモードが追加されました。
- Original（標準モード）
通常の要約を表示する。従来のAI Overviewsと同じ。 - Simpler（簡潔モード）
簡潔に要点だけをまとめた形式で表示される。 - Break it down（詳細モード）
クエリを構造的に分解をして、それぞれの要素ごとに解説を加える。
以下の画像は、実際のGoogle検索においてユーザーが3つのモードを切り替える様子です。
（出典：Generative AI in Search: Let Google do the searching for you）
このように、ユーザーは目的に応じて、情報の深さなどを自ら選択することが可能になり、検索体験がよりパーソナライズされるようになりました。
※日本国内では、2025年8月時点でこのモード切替機能は未実装です。
複雑なクエリへの対応
AI Overviewsは、複雑な検索クエリにも対応が可能です。
「複雑なクエリ」とは、複数の条件が組み合わさっていたり、文脈を理解して推論が必要となるような検索を指し、従来の検索エンジンでは回答が提示されにくい問いを指します。AI Overviewsの新機能では、このような複雑なクエリに対してもAIが検索意図を深く解析し、複数の情報源を要約して回答を表示します。
また、この機能ではテキストのみではなく、必要に応じて地図や画像、レビューなどの視覚的にわかりやすい形式で表示されるため、ユーザーは調べたいことをより把握しやすくなっています。
（出典：Generative AI in Search: Let Google do the searching for you）
一番左の画像の検索窓では「ボストンでおすすめのヨガまたはピラティススタジオを探して、それぞれの体験レッスンの詳細と、ビーコンヒルからの徒歩時間を教えて」と入力されています。このような複雑なクエリに対してAI Overviewsは主に、ヨガやピラティススタジオの候補リストや各スタジオのレッスンの内容、ビーコンヒルからの徒歩時間、地図表示などを上記画像のように表示しています。
上記の通り複雑なクエリに対して、視覚的にわかりやすい画像や地図などが表示されることにより、よりユーザーの検索意図を満たしやすくなると考えられます。
プランの作成機能（日本未導入）
AI Overviewsのプランの作成機能は、旅行や献立など、ユーザーのニーズ・検索意図に応じてAIが一括で計画を立ててくれる機能です
例として、以下の画像をご覧ください。
こちらは検索窓で、「グループ向けの、簡単に準備できる3日間の食事プランを作成して」と入力した際のAI Overviewsによる回答です。
（出典：Generative AI in Search: Let Google do the searching for you）
このように「Day１」「Day２」「Day３」と日別に分かれている食事プランが提案されています。予定の変更や、好みなどに合わせて修正することも可能です。
この機能は、2025年3月時点で米国でのモバイル・PC双方に対応していますが、日本ではまだ未導入です。
情報の整理（日本未導入）
AI Overviewsは、検索結果から収集した膨大な情報を分野やトピックごとに分類する機能を実装しています。これは、ユーザーの検索意図を踏まえた上で、それと関連性の高い情報をわかりやすく整理して、視覚的に見やすくした状態で提示する機能です。
以下は「ダラスで記念日のお祝いディナーにおすすめの場所」と検索した際に表示されたAI Overviewsの回答です。
（出典：Generative AI in Search: Let Google do the searching for you）
「ライブ音楽と親密な雰囲気のお店」「ロマンチックなステーキハウス」「特別な日のための批評家のおすすめ」のように、視覚的に見やすく整理された状態でカテゴリ別に提示されています。特に、比較検討したい場合や概要全体を把握したい場合には非常に有効です。
このような機能により、ユーザーはニーズや検索意図に応じた的確な情報を探しやすくなります。検索全体にかかる時間も短くなり、情報収集の効率が向上する効果も見込まれるでしょう。
動画検索機能（日本未導入）
動画検索機能は、Google LensとAI Overviewsを連携することによって実現した機能です。何かしらの問題が起きている様子をスマートフォンで撮影した動画をアップロードすると、AIがその動画を解析して関連する修理方法などを提示してくれる機能です。
以下の画像をご覧ください。
（出典：Generative AI in Search: Let Google do the searching for you）
この動画では、レコードを映しながら、「リサイクルショップでレコードプレーヤーを買ったのに、電源を入れても針の付いた金属部分が勝手に動いてしまう」と話し、その動画をもとにAIが解析したところ、上記の右の画像のような回答が表示されました。
このようにテキストや画像で伝えきれないような問題や動きなどの疑問・悩みも、動画を通してAIに伝えることができます。また、その質問に対する回答を瞬時に得ることができます。
広告の表示について（日本未導入）
2024年11月から、米国ではモバイル検索においてAI Overviews内の広告表示が試験的に開始され、2025年5月にはPC検索にも展開されました。これにより、AIが生成する回答文中やその周辺に広告が表示されるようになっています。実際の広告表示の様子を以下の画像からご覧ください。
（出典：New ways for marketers to reach customers with AI Overviews and Lens）
このように、「Sponsored」という箇所に広告が表示されています。この広告表示は、Google Adsによると従来の検索広告と同じオークションベースであり、AIによる文脈理解に基づいて検索意図とマッチした広告が表示されるような仕組みとなっています。
日本においても将来的に導入される可能性は高く、Google広告を出稿している場合は新たな流入経路となり影響も大きいと考えられるため、AI Overviewsの動向は常にチェックしておきましょう。
AI Overviewsの使い方
GoogleのAI Overviewsは、パソコン・スマ－トフォンのどちらでも利用できます。パソコンでは、Googleの検索画面でキーワードを入力して検索にかけるだけでAIによる要約が表示されます。また、スマートフォンでも同様に、検索した際に検索結果上部に表示される仕様となっています。
さて、ユーザーによるオプトアウトの設定やサイト運営者のAI Overviews管理方法から、AI Overviewsの使い方についてもう少し詳しく見ていきましょう。
ユーザーによるオプトアウト設定
現時点では、AI Overviewsを完全にオフにするための公式な設定項目はありません。過去には、一部のユーザーがSearch Labsの実験機能として一時的にオフにすることができたケースもあります。しかし、現在は多くの地域でAI Overviewsが標準機能として導入されており、ユーザーが自ら設定で無効化することはできません。
サイト運営者のAI Overviews管理方法
サイト運営者はAI Overviewsによる自社コンテンツの引用や表示を直接的に管理することはできません。コンテンツがどのように評価されて、どのように扱われるかはGoogleのアルゴリズムに委ねられています。
一方で、AI Overviewsに引用されないようにすることは可能です。metaタグでnosnippetを設定することで、Googleに対してAI Overviewsへの引用を拒否することができます。ただし、nosnippetを設定するとAI Overviewsだけでなく、検索結果上の他のスニペットも表示されなくなるため注意が必要です（参考⇒Robots meta タグ、data-nosnippet、X-Robots-Tag の指定）。
この状況を踏まえて、今後は表示をコントロールするのではなく、AI Overviewsの回答として参照されやすいコンテンツや構造を意図的に作るという前向きなアプローチが求められています。本記事においても、AI Overviewsに引用されるための効果的な対策方法について、具体的に解説しているので、あわせて参考にしてください。
AI Overviewsの仕組みについて
AI Overviewsは、そもそもどのようなステップを経て我々が見ている検索結果画面上に表示されるのでしょうか。全体的な構造や仕組みを理解しておくと、AI Overviewsとどのように向き合って対策していくべきなのか理解しやすくなります。
AI Overviewsの仕組みを端的に表現すると次のようになります。
ユーザーが検索クエリ（キーワード）を入力すると、Googleの大規模言語モデル『Gemini』がそのクエリの意図（質問の背景にあるユーザーニーズ）を解釈します。Geminiはその意図に基づいて内部的なプロンプトを生成して、Googleにおいてインデックスされた膨大なウェブページ群、およびGoogleのナレッジグラフの中から最適な情報を探し出します。これらの情報はただ羅列されるのではなく、Geminiが重要な部分を抽出して、ユーザーのクエリに対する最も適切な回答を生成できるように再構成されます。その情報は、簡潔かつ自然な文章として要約され、検索結果の最上部に表示されます。
AI Overviewsがどのように表示されているのか、各工程についてもう少し具体的に見ていきましょう。
検索クエリの理解と意図の解析
AI Overviewsでは、検索クエリに含まれているキーワードだけを見るのではなく、検索クエリの背景にある「ユーザーが本当に知りたいこと＝クエリの意図」を深く解析しています。
たとえば「京都 おすすめ」と検索された場合、単に「京都」「おすすめ」といった単語を分析するのではなく、「京都での体験、予算、日程、コース、地図」といった要素まで意図として抽出し、それぞれに関する情報の収集を行い に応じた内容の要約を生成します。
この検索意図の理解を支えているのが、Googleの大規模言語モデルであるGeminiです。Geminiは、単にキーワードのみではなく、文脈の背景などからユーザーが本当に知りたいことを読み取ります。このような高度な意図理解が、AI Overviewsが的確な要約を生成できる要因といえるでしょう。以前は、この役割をBERTなどのモデルが担っていましたが、現在はGeminiが、「検索意図」の解析に深く関わっています。
関連情報の検索（クエリファンアウト）
上記の通りユーザーの検索に対して、GoogleのAI・Geminiは多角的に検索意図を解析し、複数のサブトピックに分解しつつ、複数の情報源にアクセスし、複数のデータを収集します。この仕組みをクエリファンアウトといいます。クエリファンアウトでは、検索クエリに関連する広範囲なデータを取得しており、その際、ページタイトルや見出しタグ、構造化データなども参考にされ、より文脈に沿っていて、関連性の高いデータが優先的に取得されます。
クエリファンアウトのメカニズムについて、画像でまとめてみました。
クエリファンアウトでは、AIが複数のサブクエリに分解して、別々でそれぞれに適した情報収集を行い、最終的に統合するという仕組みとなっています。例えば、上記の画像のように「初心者向けで、都心から電車で30分以内のヨガスタジオは？」と検索すれば、「初心者向けの記事・サイト」「都心から30分の位置情報」「スタジオの公式情報」などに分解され、それぞれ並行して情報が収集されます。それらの情報が最終的に統合され、AIが生成する回答となります。
情報源の選択：信頼性の評価
Googleは、情報収集の対象として適切なサイト・ページか判断するために、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）という評価基準を設けています（情報収集対象の選定指針はE-E-A-T以外にも存在します）。この基準は、特に医療や金融などのYMYL領域において厳格に適用されており、個人のブログなどよりも公的機関や専門家などによる情報が優先されやすい傾向にあります。
これは、AI Overviewsでも自然検索でも同じです。両者とも情報選定の過程では、現行のランキングシステム（検索アルゴリズム）が用いられています。後述しますが、言い換えれば、自然検索結果において上位表示されることとAI Overviewsの回答として参照されることには同様の対策が必要だと考えられます。
要点の抽出と要約生成の仕組み
Googleの大規模言語モデル「Gemini」は、収集した情報（ナレッジグラフ、ウェブページなど）の中からユーザーの検索意図に対して最も関連性の高い部分を抽出し、それをもとに自然な文章で要約を生成します。
これは、単に文章を切り貼りするのではなく言語の流れや意味を考慮した上で整った要約文を出力していますが、まさにLLM（大規模言語モデル）の面目躍如ともいうべき、高い自然言語処理能力が発揮されています。
引用・参照元リンクはどう決まるのか？
AI Overviewsに表示される要約には、参照元となるWebページのリンクが挿入されます。上述したようにこれらの参照元は、Googleの検索アルゴリズムにより自動的に選定されていますが、基本的には自然検索で上位に表示されているページが引用されやすい傾向があります。
例えば、SEOClarityの調査では、約80%のケースでトップ3、約50%では1位のページが引用されていました。これらより、AI Overviewsに引用されるためには、通常の検索結果にて上位に表示されていることがポイントとなると言えます。
一方、株式会社CINCが2025年に公開したレポートでは、AI Overviewsに参照されるサイトには検索順位以外の要素も影響していることが示されています。レポートでは、引用されるために必要なDR（ドメイン評価）は、オーガニック検索で１ページ目に表示されるための水準よりも低く、DRが高くないサイトでも引用される可能性があると報告されています。また、あるクエリの検索結果に表示されるPASF（他の人はこちらも検索）で検索した際に、そこで上位表示されているページの（元検索におけるAI Overviewsの）引用率は4.52%であり、PASFで上位表示されていないページの引用率2.35%と比較すると、関連トピックでの評価も引用に影響を与えていると考えられます。
上述した通り、PASFとは、Google検索結果に表示される「他の人はこちらも検索」のことです。検索結果上のウェブサイトをクリックしてすぐに戻ると表示されやすく、ユーザーの検索意図に近い他の関連クエリを表示します。以下の画像のように、検索結果の中段や下部に表示される傾向があり、ユーザーの追加検索を促進させる効果があります。
AI Overviewsのメリット・デメリット
AI Overviewsは、ユーザーの検索体験を大きく変える機能でありますが、一方で、注意すべき点もあります。AI Overviewsの台頭によって、どのようなメリットとデメリットがあるのかチェックしてみましょう。
AI Overviewsのメリット
AI Overviewsの登場によるメリットは、回答から情報を受け取るユーザーと情報の提供者側であるサイト運営者の両方に存在します。
まずは、ユーザーにはどのようなメリットがあるのか見ていきましょう。
ユーザー側のメリット
AI Overviewsでは、検索した情報を素早く把握することができます。
その中で、ユーザー側のメリットは以下の通りです。
- 複数のページを開かずに、検索結果の上部で要点を把握することができる
- 調べものにかかる時間が大幅に短縮される
- 複雑な質問でも文脈を踏まえた回答が生成される
- 検索の質が向上して、スムーズに情報の取得が可能
このように、AI Overviewsはユーザーの検索体験そのものを効率的にして、より早く情報にたどり着くことができるため、ユーザーにとって大きなメリットをもたらしています。
次に、サイト運営者側のメリットを見ていきます。
サイト運営社側のメリット
サイト運営者側のメリットは以下の通りです。
- 情報源として参照・引用されることで、信頼性のあるWebサイト・ページとして認識されやすくなる
- 自社のブランドが言及されることで、検索結果での露出が増えて認知を増やすことができる
- サイトへの新しい流入経路になる
- SEOの新たな戦略として活用できる
このように、AI Overviewsへの引用は検索結果における可視性を高めるだけでなく、ブランドの価値や専門性の強化にもつながります。そのため、今後の集客施策においても欠かせない要素となっています。
AI Overviewsのデメリット
AI Overviewsにはメリットがある反面、デメリットや注意すべき点も存在します。
まず、ユーザー側にとってのデメリットを見ていきましょう。
ユーザー側のデメリット
AI Overviewsには、いくつか注意するべき点があります。
ユーザー側の主なデメリットは以下の通りです。
- AI Overviewsの要約に誤りがある「ハルシネーション」のリスクがある
- YMYL領域での誤情報は影響（リスク）が大きくなる可能性がある
- 参照・引用される情報が偏ることで、多角的な視点が得られにくくなる
- 検索体験が受動的になり、思考力やリサーチ力が低下する可能性がある
このように、AI Overviewsは便利である一方で、要約される情報の正確性や偏りには注意する必要があります。特に、重要な情報などを扱う際は、AI Overviewsだけを頼るのではなく、詳細の情報を調べることも心がけましょう。
次に、サイト運営者側のデメリットを見ていきましょう。
サイト運営者側のデメリット
サイト運営者にとっても、AI Overviewsのデメリットがあります。
主なデメリットは以下の通りです。
- AI Overviewsの要約で完結してしまい、自社サイトへのアクセス数が減る（＝ゼロクリックサーチ）
- AIが自社サイトの文脈を誤解し、誤った情報で引用されるリスクがある
- 従来のSEOのみでは対応が難しい可能性がある
- 要約だけ読まれ、自社サイトやブランドの認知に繋がらない
このように、AI Overviewsの影響はサイトの運営者にも及び、アクセス数の減少や誤引用のリスクなどがあります。これらが今後重要な課題となってくるでしょう。
AI OverviewsがSEOに与える影響
AI Overviewsの登場により、ユーザーの検索行動は大きく変化しています。従来は複数のWebサイトを閲覧して情報を得る傾向にあったユーザーが、AI Overviewsの要約だけで疑問を解消し、他のWebサイトをクリックせずに検索行動を終える人が増えています。
例えば、Kevin＆Eric van BuskirkによるUX調査によれば、モバイルユーザーの平均スクロール深度の中央値は30％にとどまり、多くのユーザーがAI Overviewsによる要約だけを流し読みしていることが明らかになっています。また、AI Overviewsの要約内におけるクリック率もモバイルで19％、デスクトップで7.4％と低く、AI Overviewsの要約のみで検索行動を完結させる状態が定着しつつあることがしめされています。
上述したとおり、Googleは次々にAI Overviewsの機能を拡張しており、それは今後も続いていくと予想されます。AI Overviewsの機能が増える、あるいは便利になる＝ユーザーの検索行動がより効率化される＝検索結果画面上で検索行動を終える機会が増える、という等式が成り立つと言っても過言ではないでしょう。ようするにSEOに極めて顕著な影響があるということです。
では、AI OverviewsがSEOに与える具体的な影響について見ていきましょう。
ゼロクリック検索の増加
AI Overviewsの表示を受けたユーザー行動の変化により、「ゼロクリック検索」と呼ばれる検索結果上でページをクリックせずに検索行動を終えるユーザーが増加しています。現状、このゼロクリック検索がSEOに対する最も大きな影響だと言えます。
もともと、強調スニペットやナレッジパネルなどのリッチリザルトの導入により、Google検索におけるゼロクリック検索が増加傾向にありました。ユーザーは検索結果上部で知りたい情報を得ることができてしまい、Webサイトを訪れずに検索を終了していたのです。
こういった状況の中で、AI Overviewsの導入はさらにゼロクリック検索の増加に拍車をかけています。AI Overviewsは強調スニペットよりも網羅的な情報を検索結果の最上部に表示し、ユーザーの検索意図に対する簡潔でわかりやすい回答を瞬時に表示する機能であるため、ゼロクリック検索の割合が増加してきています。
事実、強調スニペットの出現率が減少しているというデータも報告されています。たとえば、SEO専門家のGlenn Gabe氏が30万件以上のクエリを分析した結果、2024年9月に30.7万件あった強調スニペットの出現が、2025年3月には57％減少した13.2万件になっていることが確認されました。
もちろん、影響は強調スニペットだけでなく、多くのWebサイトで自然検索流入の減少が報告されています。
実際、これまでオーガニック検索流入の大きな源となっていた1位〜3位のページは、AI Overviewsの台頭により、実際のクリック数が減少しています。Ahrefsの2025年4月の調査によると、AI Overviewsが表示されるクエリにおいては、AI Overviewsが表示されないクエリと比較して、CTRが34.5％減少したというデータもあります。
加えて、CINCのAI Overviews表示急増に伴うCTR変動調査では、AI Overviewsの表示対象クエリが上昇する直前と直後で検索順位別のCTRの平均を算出した結果、1位～10位のうち、7位を除いたすべての順位体でCTRの低下が見られました。例えば、検索順位1位のCTRは、AI Overviews表示急増前の31.63%から、表示急増後は31.36%に低下しています。
なお、当然ながらAI Overviews導入前後でゼロクリック検索も増加しています。Kevin Indig氏とSimilarwebの調査によると、AI Overviewsが正式リリースされる前の2024年4月時点でのゼロクリック率は71.4％であったのに対し、AI Overviews導入後は76％まで上昇しています。また、AI Overviewsが表示されないクエリにおいてもゼロクリック率が増加しており、強調スニペットなどの影響も相まって、検索結果の上部で簡潔する場合が全体的に増加しています。
このように、AI Overviewsの導入によりゼロクリック率は確実に増加しており、今後もさらに増えると予想されます。Webサイト運営者にとっては、クリック前提のSEO戦略ではなく、AI Overviewsにどう参照・引用されるかの戦略を練ったり、またリスクヘッジのためにも検索エンジン以外のチャネルへの注力・開拓の必要があるでしょう。
SERPsにおける視認性の変化
SERPs（検索結果ページ）において、AI Overviewsが上部に表示されることによって、自然検索結果の視認性が相対的に低下しています。特に画面が狭いスマホでは、1位表示のWebページですらユーザーの視野から外れる検索結果が増加しています。
BotifyとDemandSphereが実施した調査によると、AI Overviewsでは、PCの画面では42％、スマ－トフォンの画面では48％を占有しており、AI Overviewsが検索結果の上部に表示されると、PCおよびスマ－トフォンのファーストビューのほぼ半分を占めることがわかりました。
従来のように単に上位表示を狙うだけではWebサイトへの流入数を最大化することは困難であり、「AI Overviewsの参照元となるかどうか・引用されるかどうか」が今後の新しいSEO戦略（GEO、LLMO）として重要になってくるでしょう。
各業界に与える影響
AI Overviewsの台頭は各業界ごとに異なる影響を及ぼしています。たとえば、ニュースメディアやキュレーションサイトでは、AI Overviewsによる要約によりトラフィック数が減少し、流入数の減少が進んでいます。実際にNEW YORK POSTによると、Business Insiderは2022年から2025年の間でオーガニックトラフィックが約55％も減少したと報告しています。
医療分野はYMYL領域に該当し、厳格な品質、正確性、信頼性が求められます。AI Overviewsで表示される医療関係の情報では、ユーザーにとって非常に重要な健康に関する情報が要約されるため、信頼性や正確性を欠いている情報は大きなリスクをもたらす可能性があります。
言うまでもありませんが、GoogleはYMYL領域でのAI Overviewsに対しては、非常に慎重に取り扱い、厳しい審査を行っています。例えば、薬物や犯罪、精神疾患などのセンシティブな話題についてはAI Overviewsを表示しません。また、SE Rankingの調査によると、政治分野のAI Overviews表示率は16.67％と非常に低い結果となっています。
このように、医療関連を含めたYMYL領域のサイトでは、AI Overviewsの有無にかかわらず、E-E-A-Tに基づいた情報が重要だと言えます。
教育の分野においても影響が見られます。特に、学習の仕方や参考書の比較などの情報収集型クエリにおいて、AI Overviewsの要約でユーザーが満足してしまい、教育関連サイトへのアクセス数が減少する傾向があります。オンライン教育企業のCheggは、AI Overviewsによる要約により、自社Webサイトへの直接的なトラフィックが大幅に減少したと報告しています。具体的には、2025年1月の時点で、非購読者のトラフィックが49％減少したそうです。
このように、AI Overviewsの台頭により各業界ごとにそれぞれ顕著な影響がもたらされており、慎重な対応や新たな戦略を考えることが求められています。
AI Overviewsの対策方法
今後、AI Overviewsに引用されること、回答の情報源として参照元になること、自社やブランドが言及されることなどが、Webマーケティングにおいて重要になってきます。
AI Overviewsに引用されるということは、Googleから「信頼性のある情報源」として評価されていることを意味します。引用されることで検索上の露出が増加し、クリック数が少なかったとしてもブランドの認知向上につながります。SEO対策においては上位表示を狙うだけではなく、「AI Overviewsに引用されること」が新たな指標となりつつあり、コンテンツ戦略を見直すことが重要です。
AI Overviewsに引用されやすいコンテンツの特徴
AI Overviewsに引用されるコンテンツには共通点があります。
まず、前提として、検索対象キーワードにおいて上位表示されているサイトは、引用されやすい傾向にあります。また、ドメインランクが高く、権威性や信頼性のあるサイトも引用されやすい傾向にあります。SE Rankingの調査によれば、AI Overviewsに引用されるリンクの多くはオーガニック検索の上位10位以内にあるウェブサイトであり、引用されやすいコンテンツの共通点として、ドメインの信頼性、著者情報の明記などが挙げられています。
すでに上述しましたが、CINCが行った「AI Overviews参照元ページの傾向についての調査」において、PASF（People Also Search For）での上位表示のページがAI Overviewsで引用されやすいことが確認されています。このような背景から、AI Overviewsに引用・参照されるためには従来のSEO対策が非常に重要だと考えられます。
AI Overviewsに取り上げられやすいコンテンツの具体的な特徴としては、ユーザーの検索意図に直接かつ明確に答えていることが挙げられるでしょう。例えばPREP法のように分かりやすいロジックで記述された文章などです。また、How-to形式やFAQ形式、図解などを含む実用的なコンテンツも引用されやすい傾向があります。自社独自のデータや一次情報、専門家のコメントなど、独自性のある情報も非常に重要です。ようするに、ユーザー同様、GoogleのAIも「わかりやすいコンテンツ」を求めています。
E-E-A-Tを高いレベルで担保する
AI Overviewsに引用されるためには、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高い水準で満たすことが重要です。従来のSEO対策においても重要視されていましたが、AIが情報を選択する際も、E-E-A-Tを担保しているページは信頼性のある情報源として扱われます。例えば、実体験に基づいた内容や、専門的な知見をベースとした独自的な内容などがあることで、AIはそのサイトページを価値があると認識しやすくなります。結果として、AI Overviewsに引用されやすくなると考えられます。
E-E-A-Tでは誰が情報を発信しているか、という視点が重要視されます。キーワードとコンテンツに強い関連性がみられるかという基本原則的なポイントだけでなく、誰が発信しているかという点に基づいて権威性・信頼性が評価されています。また同時に、コンテンツの内容が専門的かどうか、オリジナリティがあるかどうかという評価基準もあり、これらがE-E-A-Tを満たす要素とされています。SEO同様、AI Overviewsにおいてどの情報を引用・参照するかを決める最も重要な指針がこのE-E-A-Tです。
このような背景から、サイト運営者は権威性を高めることが求められます。例えば、サイトや記事の執筆者・実績などを明示し、その人がどのような専門性を持っているか明確に伝えることで権威性を高めることができるでしょう。また、自社独自のデータや調査などの一次情報（経験に基づくデータ）を記事やサイトの中に盛り込むことで、コンテンツ自体の独自性や説得力を高めることにもつながります。
また、第三者からの評価も非常に重要です。外部の信頼性の高いWebサイトからの被リンク、あるいは、SNSでの言及や共有といったことは、GoogleのアルゴリズムやAIにとって権威性があると判断される傾向にあります。こうした外部からの評価を得るためには、SEOやAI Overviewsに引用されやすいコンテンツを作るというだけではなく、ユーザーにとって価値のある情報を提供し続けていくことが必要でしょう。
AIとSEOの両方の視点で評価されるためにも、E-E-A-Tを意識したコンテンツがますます重要になると考えられます。E-E-A-Tについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。
トピックリサーチの深化とコンテンツの網羅性
AI Overviewsに引用されるためには、AIの思考プロセスを先回りし、ユーザーの隠れたニーズに応えることが重要です。単なるキーワードの詰め込みや表面的な情報を羅列するのではなく、ユーザーの検索意図を多面的にとらえたコンテンツが求められます。
まず、サジェストワードやQ＆Aなどから、ユーザーが抱くであろう疑問を徹底的に洗い出すことが必要です。その上で、ユーザーの興味・関心を解決するようなわかりやすい回答をコンテンツ化します。さらに、たとえば「商品購入前にどんな不安を抱えているか」など、ユーザーの行動や悩みに沿ったシナリオに基づく、検索クエリのもう一歩先のトピックを扱うことで、より深くユーザーの意図に寄り添うことができます。
このように、ユーザーのニーズや検索意図を深く理解し、興味関心・疑問を網羅的に解決するような有益なコンテンツを作ることができれば、AI Overviewsに引用される可能性が高まるでしょう。
検索意図について、調べ方やコンテンツ制作への活用方法については以下の記事で詳しく解説していますので合わせて参考にしてみてください。
構造的・技術的なSEO対策
AI Overviewsに引用されるには、サイト構造の最適化が重要です。
SEO対策においても重要視されているクローラビリティの最適化がAI Overviews対策としても有効だと考えられます。GoogleのAIのクローラーにWebサイトを効率よく巡回してもらうためには、URL構造の整理や、パンくずリストを含む内部リンクの最適化など、技術的な施策が必要になります。その結果、サイト全体の構造が正確に読み取られ、AIによるページ理解や要約の精度にも良い影響を与えるでしょう。
加えて、titleタグやhタグの調整も、AIがコンテンツの要点を判断する際に重要となります。コンテンツ全体の内容を反映するようなtilteタグをつけ、またコンテンツがトピックごとに論理的に整理されるようにhタグを付けるようにしましょう。
そのほか、コンテンツ自体をセマンティックな情報として構造化することも重要です。セマンティックHTMLでページを記述したり、あるいはスキーマを用いて構造化データをマークアップすることで、AIや検索エンジンが情報を正確に抽出しやすくなります。たとえば、FAQやHowToスキーマなどでマークアップすることで、AI Overviewsに引用・参照されやすくなる傾向も報告されています。
このように、AI Overviewsの回答に情報源として参照・引用されやすくするためには、従来のSEO対策で重要とされていた施策（内部対策）が、今もなお重要です。以下が参考になりますので、あわせてチェックしてみてください。
ブランドをAIに認識させる工夫
自社ブランドをAIに認識してもらうとは、GoogleのAI Overviewsが検索結果上部に生成する要約の中で、自社名や自社サービス名が情報源として取り上げられることを指します。これはAIが、「そのトピックに対して権威性や、情報の正確性があるブランド」と認識している状態です。AIに自社ブランドが認識されることで、検索結果における可視性が高まります。特に、AI Overviewsにおいては、検索結果最上部に表示され、なおかつ参照される情報源はごく一部です。そこで情報源として参照されるかどうかは、ユーザーの認知やクリックにも大きな影響を与えます。
ブランドをAIに認識させる対策方法の一つが、NAP情報（店舗、住所、電話番号）をWebサイトやSNSなどで統一して掲載することです。NAP情報に統一性があると、検索エンジンが同一の組織として認識しやすくなります。また、Googleビジネスプロフィールに登録・こまめに管理・調整することで、エンティティとしての認識強化にもつながります。
エンティティとは、検索エンジンが企業やブランド、サービスや人物などを一つのまとまりのある情報として認識するための単位を指します。たとえば、「Apple」という名前を見たとき、それがどのような会社で、どのようなサービスを提供しており、何とどのような関係にあるのかをGoogleが正確に認識している状態が「エンティティとして認識されている」といえます。
SEOでは、このようなエンティティとして認識されているブランドは、エンティティに関連する検索キーワードとの関連性が強くなり、検索結果に表示されやすくなる傾向にあります。また、Googleがブランドを「このジャンルに関連する存在」と認識することで、ユーザーの検索意図と合致しやすくなり、ナレッジパネルが表示されることもあります。
AI Overviewsでも同様に、自社サイトがAIに信頼性のある情報源として認識されるかは、このエンティティに基づいています。自社サイトが「その分野で信頼できる存在」として認識されることが、AI Overviewsの要約に引用されるための前提となります。
また、E-E-A-Tでも言及しましたが、外部のWebサイトから被リンクを得たり、他のメディアで引用されることを増やし、自社ブランドに対する言及を拡大していくことも重要です。これにより、AIが「信頼性のある情報源」としてブランドを評価し、AI Overviewsで引用される可能性が高まるでしょう。
ロングテールキーワード対策
AI Overviewsの台頭により、従来のビッグキーワードのみを狙ったSEO対策が限界を迎えつつある状況です。競争の激しいビッグキーワードには情報収集型のクエリが多い傾向にあり、情報収集型クエリではAI Overviewsによる要約が検索結果の最上部に表示されやすく、Webサイトのクリックされる機会が減少しているからです。
一方、ユーザーの検索意図が明確であるロングテールキーワードにおいては、（いまのところ）AI Overviewsのみで情報収集を終えるのは一般的ではなく、さらに詳しい説明や情報を知りたいユーザーがWebサイトを訪れてコンテンツに触れる傾向があります。例えば、「40代 女性 健康 食事」のような具体的なクエリでは、AI Overviewsの要約よりも実際のユーザーの検索体験や独自性、専門性が重視される傾向があるでしょう。
このような背景から、今後の対策としてロングテールキーワードを狙ったコンテンツ設計が重要になってくると考えられます。AI Overviewsが一般的なクエリに対して表面的に即答するようになるにつれて、「細分化されたニーズ」へのアプローチが今後の対策において差別化要因となっていくでしょう。
CINCが支援でできること
株式会社CINCではAI Overviews対策の一環として「GEOコンサルティングサービス」を提供しています。
GEOとは、ChatGPTやPerplexity、AI Overviewsなど生成AIの検索回答において自社コンテンツやブランドが引用される状況を作るための新たなアプローチです。従来の検索結果で上位表示を狙うSEOとは異なり、どのようにAIに認識され、引用されるかという視点で戦略を設計します。
CINCでは、以下のようなプロセスでGEO支援を行います。
- 生成AIプラットフォームでの引用状況診断と戦略立案
- 独自開発のビッグデータ分析ツールと構造化SEOによる、AIに評価されるコンテンツ・サイト構造の設計
- FAQ・HowToスキーマなどのマークアップ支援や、技術的SEOの実装
- 自社ブランドや商品がAIに言及されやすくなるためのエンティティ設計・外部対策（NAP・被リンク施策など）
- CRO（コンバージョン率最適化）まで含む一気通貫のPDCA体制
⇒CINCのGEOコンサルティングについて詳しく知りたい方はこちら⇒「GEOコンサルティングサービス資料をダウンロード」
AI Oveviewsに関するパフォーマンスを測定する方法
AI Overviewsによって検索結果の状況が著しく変化したことで、自社サイトへの影響を正確に把握することの重要性が高まってきています。
AI Overviewsの回答の情報源として参照されているかどうかの確認方法や、どの程度トラフィックに影響を与えているかを測定する方法を紹介しますので、参考にしてみてください。
AI Overviewsの表示状況を確認する方法
AI Overviewsに自社のサイトが引用されているか調査する際には、サードパーティツールによる方法があります。
株式会社CINCが提供するSEO・コンテンツマーケティングツール「Keywordmap」では、AI Overviewsでの掲載・引用状況を分析する機能があります。この機能では、対象キーワードを入力すると、AI Overviewsでの表示有無、引用されているURL、自動生成された回答内容、自然検索順位などの情報を得ることができ、CSVでダウンロードが可能です。AI Overviewsの自社・他社の露出状況の比較、表示傾向の把握、表示されやすいコンテンツの分析などに活用できます。また、SEOツール「ahrefs」では、一部のキーワードに対してAI Overviewsが表示しているかどうかを確認することができ、対象キーワードにおけるAI Overviewsの表示の有無や競合サイトの露出度を確認するのに役立ちます。
なお、AI Overviewsに自社サイトが引用されているかを明確に計測することはできませんが、参考程度であればGoogleサーチコンソールをヒントとして活用することができます。サーチコンソールでは、AI Overviews経由での表示回数やクリック数は通常の検索結果と同様に「インプレッション」や「クリック数」として換算されるため、それらの数値に急激な変化が見られた場合は、AI Overviewsに取り上げられている可能性を疑ってもよいかもしれません。
AI Overviews経由のトラフィックを測定する方法
現在、AI Overviewsからのトラフィックを明確に識別する方法は存在しません。しかし、Googleアナリティクスやサーチコンソールで「自然流入が急増したページ」や「クリック率が下がってインプレッションが伸びているページ」をチェックすることで、間接的に傾向をつかむことは可能です。今後、Googleが正式なトラフィック分類の指標を提供する可能性があるので、Googleの公式情報のチェックを怠らないようにしましょう。
AI Overviewsの影響を評価するための指標
AI Overviewsの影響の評価にあたっては、CTRやCVRなどの基本指標に加え、「表示回数とクリック数の乖離」や「流入経路の変化」などの視点も重要です。特に、検索順位が変わらないにもかかわらずクリック数だけが下がっている場合や、以前と比較して表示回数とクリック数が乖離しているような状態であればは、AI Overviewsの影響を受けている可能性もあるでしょう。
上記は、AI Overviewsの影響を受けていると考えられるWebサイトの検索パフォーマンスデータです。合計表示回数が増加しているのにも関わらず、クリック数が低下しており、表示回数とクリック数の乖離が見られます。関係があるかは不明ですが、2025年3月にリリースされたGoogle検索のコアアルゴリズムアップデートのタイミングと重なるかたちで、AI Overviewsの表示が急増しています。
AI Overviews対策におけるパフォーマンス測定の課題と対策
AI OverviewsはあくまでGoogleの検索機能なので、トラフィックを明確にトラッキングできるわけではありません。そのため、表示回数やクリック数、検索クエリの変化などの複数の指標を組み合わせて、相関関係をもとに仮説ベースでトラフィックの変化を分析する必要があります。したがって、AI Overviewsの影響を継続的に確認できる体制を整え、柔軟に対応できる体制・環境を構築することが、今後の対策において重要です。
こうした状況に対応するために、CINCでは「GEOコンサルティングサービス」を提供しています。GEOとは、AI Overviewsなどの生成AIによる検索結果領域で自社コンテンツやブランドが引用・参照される状況を作る新たな対策となります。従来の順位獲得を目指すSEOとは異なり、生成AIにどう認知され、引用されるかという視点で戦略を設計します。
AI時代に対応した対策・戦略をお考えの方は、ぜひご相談ください。
「CINCのGEOコンサルティングサービス」
まとめ
AI Overviewsの台頭は、Google検索において大きな転換点となりました。ユーザーは今までより速く、知りたい情報を得ることができるようになり、検索体験が大きく変わりました。一方、サイトの運営者にとっては、従来のSEO対策とは異なる対策も求められます。特に、信頼性の高いコンテンツの整備やAIが解析しやすいWebサイト構造にすることが重要です。
今後、AI Overviewsを含む生成AIの台頭により検索体験がさらに進化していく中で、それらAIにどう対応していくかがサイト運営の最優先事項になるといっても過言ではないかもしれません。。
最後に、本記事で解説した内容を以下に整理します。
- AI Overviewsは、Google検索に生成AIを導入した機能であり、検索結果の最上部にAIによる要約が表示され、ユーザーは即座に知りたい情報を得ることができるようになった。
- ユーザーの検索行動が「探す」「調べる」から「瞬時に答えを得る」方向へ変化しつつあり、今までのSEOの常識では通用しなくなる可能性がある。
- ゼロクリック検索の増加やSERPにおける視認性の変化など、AI Overviewsがサイトの流入に与える影響が大きくなってきている。
- 今までのSEO対策に加えて、AI Overviewsにどのように引用されるかの対策が今後重要となってくる。
- 今後、AI Overviewsはより高度な新機能を搭載していく予定で、サイト運営者には新たな対応・対策が求められる。
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