【Geminiに広告はまだ？】Google幹部が明かす“AI検索広告”の設計思想｜AI Overviews/AI Modeで押さえる実務ポイント
生成AIが検索体験を塗り替える中で、マーケ担当者が気になるのは「広告はどこで、どう扱われるのか？」です。
海外報道では、Googleの広告領域を統括する責任者が、AI検索では広告が自然に機能しやすい一方で、Geminiアプリでは当面広告を入れる予定がないという考え方を示しました。
本記事では、その背景を“実務に落ちる”形で整理し、AI検索時代の運用設計に必要な視点と手順をまとめます。
イントロダクション
AI検索の「答え」が前に出るほど、広告は“邪魔”にも“助け”にもなります。
AIが検索結果を要約し、追加質問にも会話で答える。
そんな体験が当たり前になると、広告は「枠」ではなく、体験の一部として受け入れられるかが問われます。
一方で、AIアプリ（いわゆるAIアシスタント）に広告を入れるとなると、話は少し変わります。
便利な相棒として使っている場に“商業的な要素”が混ざると、信頼や客観性への疑念が生まれやすいからです。
「AIが答えるなら、検索広告は減るの？」
「会話型の画面に広告が出たら、どう見られる？」
「入札や配信面のコントロールは、今まで通りできるの？」
概要
検索は“発見の場”、アシスタントは“作業の場”。役割が違うと広告の設計も変わります。
記事の骨子はシンプルです。
Google側の見立てでは、AIを使っていても検索とAIアシスタントは役割が違います。
そのため、広告が「自然に成り立ちやすい場所」と「慎重に扱うべき場所」が分かれます。
✍️ ミニ図：役割の違い（イメージ）
情報を探す／比較する／候補を見つける
候補提示・選択肢の補助がなじみやすい
作る／整理する／分析する／作業を進める
現時点でGoogleが注力しているのは、AI検索の中でも要約型の検索体験（例：検索結果上部の自然文サマリー）や、検索ページ上で会話を続ける会話型の検索体験です。
そこで広告の見せ方を試しながら、ユーザー体験を損ねない形を探っています。
AI検索の広告は、現場感として「新しい広告枠を買う」というより、既存の検索配信の延長として、システムが適切な面に出し分ける発想に近いです。
その分、マーケ側は資産（クリエイティブ、ランディング、商品情報、訴求軸）の整備が効きやすくなります。
「比較」や「発見」の文脈が強い
新しい情報・候補を探す行動が含まれやすく、商業的な要素（商品・サービスの検討）も混ざりやすい領域です。
広告は“選択肢の提示”として成立しやすくなります。
「客観性」と「信頼」を守る必要
相談・作業の場に広告が入ると、ユーザーが「答えが広告に寄っていないか？」と感じやすい。
プロダクト価値を損ねない慎重な設計が求められます。
利点
AI検索広告の価値は「露出」より「納得感」。押し売りに見えない設計が強い。
「AIが答えるなら、広告は不要では？」という疑問はよく出ます。
ただ、検索行動には選択肢を比較して決める要素が残り続けます。
ここに広告が“役立つ情報”として入れる余地があります。
- 🧩 選択肢の提示がしやすい 要約の文脈に合わせて「候補」として見せられると、ユーザーの比較行動を支援しやすくなります。
- 🧠 文脈に合うと“邪魔”になりにくい 会話・要約の流れに沿った情報提供として成立すると、広告への抵抗感が下がりやすいです。
- 🎯 “準備ができた瞬間”を狙いやすい 同じ人でも、情報収集の初期と終盤では受け取り方が変わります。タイミング設計が重要です。
- 🧾 既存の学習資産を活かしやすい 検索広告の運用知見（訴求、LP、計測、除外の考え方など）を流用しやすいのは強みです。
- 🔍 「信頼」を前提に改善できる 会話の場での押し込みは避け、ユーザー体験を守りながら改善する方向に進みやすくなります。
会話が始まってすぐに“買い”の提案をすると、ユーザーは「急に営業された」と感じやすい。
その結果、侵入感や信頼の揺らぎが起きる――という問題意識が示されています。
だからこそ、広告は「出すか」よりいつ出すかが大切になります。
応用方法
AI検索の“文脈”に合わせて、検索広告の運用を再設計します。
ここからは、マーケ担当者が実務で使える形に落とします。
AI検索で効きやすいのは、従来の「キーワードを取る」発想に加えて、会話・要約の流れの中で“理解されやすい資産”を用意するアプローチです。
検索クエリを“悩み”として読む
「何を買うか」ではなく「何に困っているか」から始まる検索が増えます。
その悩みの解像度に合わせた訴求へ寄せるのが有効です。
準備が整ってから提案
早すぎる提案は侵入感につながりやすい。
比較・検討が進むタイミングで“候補提示”に寄せます。
「なぜ今これ？」を説明できる
AI検索の文脈では、関連性が弱いと違和感が強く出ます。
価値訴求の根拠を、短く明確に伝えます。
✍️ 実務で使える：AI検索向けの訴求テンプレ（例）
- 🧩 「悩み」→「選び方」→「候補」の順で伝える いきなり商品名を前に出すより、判断軸（選び方）を挟むと納得感が出やすくなります。
- 🔍 「比較ポイント」を短文で明示する 会話・要約の流れの中で、ユーザーが“自分の条件に合うか”を瞬時に判断できる形が有効です。
- 🧭 次の行動を1つに絞る AI検索は情報密度が高いので、CTAを欲張ると伝わりにくくなります。
用語・仕組みを理解したい
候補を絞りたい
条件が揃ったので買いたい
初期は“学習の補助”、中盤は“候補提示”、終盤は“具体的な提案”がなじみやすい、という整理がしやすいです。
もうひとつ大事なのが「買い方（運用コントロール）」です。
AI検索の広告枠は、現場の肌感として面ごとに完全に切り分けて買うというより、システムが適切な場所に配信を寄せる方向へ進みやすい。
だからこそ、広告運用者は「配信面の指定」よりも、入力（アセット・訴求・データ）の品質を上げる発想が効きます。
導入方法
小さく始めて、AI検索に“通る資産”を増やす。これが一番安全で早い。
ここでは、AI検索広告に備えるための導入手順を、実務のチェックリストとしてまとめます。
ポイントは「AI面を狙い撃ちする」よりも、AI面でも破綻しない運用に寄せることです。
クエリと訴求を“会話化”する
検索語を単語として見るのではなく、ユーザーの状況・目的として読み直します。
その上で、訴求文を「比較しやすい短文」に整えます。
ブランドと信頼を守る設計
AI要約の文脈で誤解が生まれないよう、表現ルールや禁止表現を明確に。
LP側も“誤読されにくい見出し設計”を意識します。
- 検索意図の棚卸し：情報収集／比較検討／意思決定で、訴求の役割を分けた
- アセットの整備：短文で比較しやすい訴求、FAQ型の説明、わかりやすい価値提案を用意した
- LPの整備：結論→理由→条件→次の行動が読み取りやすい構造にした
- 商品・サービス情報：仕様・価格帯・利用条件などの“判断材料”が見つけやすい
- 除外と安全柵：不適切な意図に寄らないよう、除外語やルール、審査観点を見直した
- 学習の回し方：検索語の変化・反応の差分を週次で振り返る運用を作った
次に、運用上の“はまりどころ”を先に潰します。
AI検索は、ユーザーの会話が長くなる場面もあり、広告が早く出ると違和感が出やすい。
そのため、マーケ側は「どの段階のクエリを拾うか」「訴求の温度感をどう合わせるか」を決めておくと運用が安定します。
・“教えて”系の初期クエリに、いきなり購入訴求を混ぜると反発されやすい
・比較検討が進むクエリでは、具体的な条件提示（何が違うか）が効きやすい
・会話の流れに合わない広告は「邪魔」に見えやすい（関連性が生命線）
未来展望
AI検索は「提案」から「購入手続き」まで近づく。だから広告は“体験設計”になります。
記事では、AI検索内での広告テストが進む中で、購入直前のユーザーに向けた新しい提案フォーマットの話題にも触れられています。
方向性としては、会話の流れの中で“今は提案しても良い”というサインが取れた時に、より自然な形でオファーを出すイメージです。
🔭 ミニ図：AI検索の進化（イメージ）
要約・比較
追加質問
候補確定
手続き・購入
ここでマーケ担当者に重要になるのは、広告を「枠」として捉えるより、購入体験の導線として捉える視点です。
AI検索が“次の行動”を強く誘導するほど、広告は「見せる」より「迷いを減らす」役割に寄っていきます。
提案の“精度”が重要になる
どのユーザーに、どの段階で、何を提案するか。
ここが合うと広告は体験に溶け込み、合わないと違和感が目立ちます。
信頼設計がより重くなる
会話の中での広告は、透明性・関連性・説明可能性が問われやすい。
“なぜこの提案か”を示す作法が重要になります。
まとめ
AI検索には広告が合う。一方でGeminiは“信頼の場”として慎重。ここを理解すると戦略がブレません。
AI時代の広告戦略で大事なのは、「AIだから特別」というより、その場の役割（ユーザーの目的）を押さえることです。
検索は発見と比較の場であり、商業的な選択肢が混ざっても成立しやすい。
一方でAIアシスタントは作業・相談の場として信頼が中心になり、広告導入は慎重になりやすい――この記事はその整理を示しています。
- 🔎 検索とアシスタントは“役割”が違う 同じAIでも、ユーザーが求めていることが違うため、広告の設計思想も変わります。
- 🛒 AI検索広告は「いつ出すか」が効く 準備が整う前に出すと侵入感が出やすい。文脈とタイミング設計が重要です。
- 🧠 これからは資産整備が差になる 配信面の指定より、訴求・LP・商品情報を“比較しやすい形”に整える投資が効きます。
- 🧾 信頼を守るガードレールが必要 会話の中での提案は、関連性・透明性・誤解されにくさが成果と継続利用を左右します。
FAQ
よくある疑問を、運用目線で短く整理します。
-
Q. AI検索で広告が「合う」とは、具体的にどういう意味ですか？
A. 検索は情報の発見・比較の場になりやすく、商品・サービスの検討も混ざりやすいという意味です。
その文脈に合った“候補提示”として広告が機能しやすくなります。 -
Q. 会話型の検索（AI Modeのような体験）で注意すべき点は？
A. 早い段階で広告を出すと、侵入感が出やすく信頼の揺らぎにつながりやすい点です。
「準備が整ったタイミング」で提案する設計が重要になります。 -
Q. マーケ側で“今すぐ”できる改善は何ですか？
A. 検索意図の棚卸し（情報収集／比較検討／意思決定）と、訴求文を“比較しやすい短文”に整えることです。
さらにLPを「結論→理由→条件→次の行動」の順で読みやすくすると効果が出やすくなります。 -
Q. AI検索向けに、配信面を細かくコントロールできますか？
A. 現時点の方向性としては、面を完全に切り分けて買うというより、システムが適切な面に出し分ける発想が強いです。
そのため、入力資産（訴求・LP・商品情報）の品質を上げる方が効きやすいです。 -
Q. なぜGeminiのようなAIアプリでは広告が慎重になるのですか？
A. AIアプリは相談・作業の場として“信頼”が価値の中心になりやすいからです。
広告が入ると客観性への疑念が生まれやすく、ユーザー体験の設計がより難しくなります。 -
Q. 今後の広告フォーマットはどう変わりそうですか？
A. 会話の流れの中で「提案しても良いタイミング」を捉え、より自然なオファー提示が増える可能性があります。
その分、関連性と説明可能性（なぜこの提案か）がより重要になります。
参考サイト
本記事の着想元として参照した海外記事です。
Business Insider Africa「A Google VP explains why ads make sense in AI search but not Gemini — yet」
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
