Google AI Overviews対策とは？BtoB企業が見直すべきSEO・AEO実践ポイント

「Google AI Overviewsが広がると、SEOで上位を取ってもクリックされなくなるのではないか」「AI Overviewsに自社サイトを表示させるには、従来とは別のSEO対策が必要なのか」。検索環境の変化を前に、このような不安を抱えているBtoBマーケティング担当者もいるのではないでしょうか。

結論から言えば、Google AI Overviews対策のために、従来SEOとは別の特殊な最適化をゼロから始める必要はありません。

Googleは2026年7月更新の公式ガイドで、AI OverviewsやAI ModeはGoogle Searchのコアランキング・品質システムを基盤としており、SEOの基本的なベストプラクティスが引き続き重要だと説明しています。さらに、AI Overviewsへ表示されるための専用マークアップや特別なschema.org、llms.txtなども必要ありません。

ただし、「これまで通りの記事をそのまま増やせばよい」という意味でもありません。

インティメート・マージャーの過去セミナー・記事制作では、検索行動がキーワード単位の情報収集だけではなく、自然文で課題を相談し、比較・候補整理まで行う形へ広がっていることを継続的に取り上げてきました。特にBtoBでは、スペックだけではなく「誰の、どの課題に、なぜ適しているのか」という文脈を整理することが重要な課題として見えてきています。

つまり見直すべきなのは、SEOそのものではなく、SEOで検索されるページを「質問への答え」「比較判断の根拠」「次の行動」まで含んだ情報へ進化させることです。

この記事の要点

GoogleはAI Overviews向けに特別なSEOや専用マークアップを要求していません。
AI Overviewsに表示されるには、まずGoogle Searchでインデックスされ、スニペット表示の対象となれることが基本条件です。
SEOの基盤に加え、BtoBでは定義、比較、手順、対象条件、根拠、注意点などを整理することが重要です。
AEOはGoogle独自のランキング施策ではなく、「ユーザーの質問へ明確に答える情報設計」として活用すると実務へ落とし込みやすくなります。
2026年6月から、Googleは一部サイト向けに生成AI機能専用のSearch Consoleレポートを提供し始めています。

Google AI Overviewsとは？まず機能を正しく理解する
Google AI Overviews対策はSEOと別物なのか
AI Overviewsに表示されるための基本条件
2026年最新｜AI Overviews専用の「特殊対策」は必要ない
BtoB企業のAI Overviews対策で見直したい7つのSEO・AEO実践ポイント
FAQを増やせばAI Overviewsに引用されるのか
AI Overviewsに引用される一次情報をどう作るか
AI Overviews対策で確認したい技術SEO
2026年はSearch ConsoleでAI Overviewsの可視性を確認できる
AI Overviews時代のKPIは「クリック数だけ」にしない
実践｜Google AI Overviews対策を進める6ステップ
Google AI Overviews対策の実務チェックリスト
まとめ｜AI Overviews対策はSEOを捨てることではなく「回答できるSEO」へ広げること
Google AI Overviews対策に関するFAQ

Google AI Overviewsとは？まず機能を正しく理解する

Google AI Overviewsは、Google検索において、ユーザーの質問や検索意図に応じてAIが情報を整理し、概要と関連するWebページへのリンクを提示する検索体験です。

Googleによると、AI Overviewsは通常の検索結果に加えて有用な情報を提供できるとシステムが判断した場合に表示されます。そのため、すべての検索クエリで常に表示されるものではありません。

また、AI OverviewsやAI Modeでは「クエリファンアウト」と呼ばれる仕組みを使う場合があります。これは、ユーザーが入力した一つの質問から関連する複数のサブトピックや検索へ展開し、追加のWeb情報を取得して回答を組み立てる仕組みです。

たとえば、ユーザーが「BtoB企業がAI検索対策を始めるには何をすべきですか」と検索した場合、定義だけでなく、SEO、AEO、コンテンツ設計、技術要件、計測といった周辺テーマまで参照される可能性があります。

ここで重要なのは、完全一致キーワードを何度も記事へ入れることではありません。

一つの検索意図について、ユーザーが次に知りたくなる論点まで過不足なく説明できるページを作ることが重要です。

Google AI Overviews対策はSEOと別物なのか

Googleの公式な立場では、AI Overviewsへの最適化もSEOの延長線上にあります。

Googleは2026年の公式ガイドで、AEOやGEOといった言葉がAI検索での可視性向上を説明するために使われていることを認めつつ、Google Searchの観点では生成AI検索への最適化も検索体験への最適化であり、引き続きSEOであると説明しています。

項目	従来SEO	AI Overviewsを意識したSEO	AEOの実務的な役割
主な目的	検索結果で発見される	通常検索と生成AI検索の双方で有用な情報源になる	質問への答えを明確にする
検索意図	キーワードを中心に把握	複雑な質問・比較・追加質問まで把握	質問単位で回答を設計
コンテンツ	検索意図を満たす記事	独自情報、比較、根拠、条件まで含める	結論、理由、手順、FAQを整理
技術	クロール・インデックス・内部リンク	基本的に同じ	特別なGoogle技術要件ではない
KPI	順位、表示、クリック	生成AI機能内の露出も加える	回答性・回遊・CVへの貢献を見る

したがって、SEO部門とAEO部門を完全に分けて運用するより、既存SEOの検索意図分析やコンテンツ改善へ「質問への回答性」という視点を追加する方が実務的です。

AI Overviewsに表示されるための基本条件

「AI Overviewsに表示する方法」を調べると、さまざまなテクニックが紹介されています。しかし、まず確認すべきなのはGoogleが公式に示している基本条件です。

Google Searchにインデックスされていること

Googleによると、AI OverviewsやAI Modeのサポートリンクとして表示されるには、ページがGoogle Searchにインデックスされ、通常検索でスニペット表示の対象となるための技術要件を満たしている必要があります。これ以外にAI Overviews専用の技術要件はありません。

つまり、

Googlebotがクロールできる
ページが正常に表示される
インデックス対象になっている
重要な情報がGoogleから取得できる

といった通常SEOの基盤が先です。

内部リンクから重要ページを発見できること

Googleは生成AI検索向けの公式ガイドでも、重要なコンテンツをサイト内の内部リンクから簡単に発見できる状態を推奨しています。

BtoBサイトでありがちなのが、良い導入事例や専門記事を公開していても、

サービスページからリンクされていない
親記事と子記事がつながっていない
古い記事から新しい記事へリンクしていない
関連記事がカテゴリ一覧に埋もれている

という状態です。

AI Overviews対策を始める前に、まず「重要ページがサイト構造の中で孤立していないか」を確認する必要があります。

重要な情報をテキストでも提供する

Googleは、重要なコンテンツをテキスト形式で提供することもSEOの基本として挙げています。画像や動画も有効ですが、重要な説明を画像内だけに閉じ込めないことが大切です。

これは、インティメート・マージャーの過去セミナーで見えてきた課題とも重なります。

セミナー資料では、動画、図表、社内資料などに存在する情報を、検索やAIから確認できる形へ整理する必要性が議論されてきました。

たとえばウェビナーで重要な知見を話していても、動画だけで終わっているのであれば、文字起こしから記事、FAQ、比較表などへ再編集する余地があります。

2026年最新｜AI Overviews専用の「特殊対策」は必要ない

ここは、AI検索関連の記事を更新するときに特に注意したいポイントです。

Googleは2026年7月更新の公式ガイドで、生成AI検索への表示について、次のような対策は必要ないと明確に説明しています。

よくある対策案	2026年8月時点のGoogle公式見解
llms.txtを作る	Google Searchでは必要なく、可視性や順位には影響しない
AI用の特殊なテキストファイルを作る	不要
Markdownに変換する	AI Overviews表示のための要件ではない
AI専用schema.orgを追加する	専用Schemaは存在せず、不要
文章を細かくチャンク化する	特別な要件はない
質問表現ごとに記事を大量生成する	不要。ランキング操作を目的とした大量生成は問題になり得る
AI向けだけに文章を書き換える	不要。読者向けにわかりやすく書くことを優先
不自然な外部言及を増やす	推奨されない

ここはIMMNの既存記事を強化するうえでも重要な更新ポイントです。

過去のプロジェクト内記事案には、マークダウンやJSON-LDなどの「機械可読性」をAI Overviews対策の中心に置いた説明も含まれていました。

しかし2026年8月時点では、Google公式情報に合わせ、「特殊な形式へ変換すること」ではなく、「通常SEOでクロール・インデックス可能な状態を作り、ユーザーにとって独自で有用な情報を提供すること」を中心に修正すべきです。

BtoB企業のAI Overviews対策で見直したい7つのSEO・AEO実践ポイント

検索キーワードではなく「質問」を起点にする

従来の検索キーワード分析をやめる必要はありません。

そのうえで、検索キーワードの裏側にある質問まで広げます。

たとえば「インテントデータ」というキーワードなら、

インテントデータとは何か
どのようなデータなのか
ファーストパーティデータと何が違うのか
どの企業に向いているのか
営業ではどう使うのか
導入時の注意点は何か
どのような成果指標を見るのか

まで整理します。

GoogleのAI OverviewsやAI Modeはクエリファンアウトによって関連するサブトピックへ検索を展開する場合があるため、一語のキーワードだけでなく、ユーザーが判断するまでに必要な周辺質問を理解しておくことが重要です。

見出し直後に質問への答えを書く

AEOの考え方を実務へ落とすなら、最も取り組みやすいのが「見出しと回答を対応させる」ことです。

たとえば、

H2：Google AI Overviews対策に構造化データは必要ですか？

としたら、その直後に、

「AI Overviewsへ表示されるための専用構造化データは必要ありません。」

と答えます。

結論を数段落後まで引っ張らず、その後に理由、条件、例外を説明する構成です。

IMMNのAI検索関連記事でも、定義、結論、比較、手順、注意点、FAQを整理し、読者の質問に直接回答する構成を重視しています。

一般論ではなく一次情報を追加する

2026年のGoogle公式ガイドで特に注目したいのが「non-commodity content」という考え方です。

Googleは、すでにインターネット上にある内容の単純な再編集ではなく、独自の視点、専門家としての経験、実体験など、一般化しにくい価値のあるコンテンツを重視すると説明しています。

BtoB企業なら、次のような素材があります。

独自調査
顧客からよく聞かれる質問
営業担当者が説明している判断基準
導入事例
自社で行った検証
ウェビナーで得られた知見
失敗事例と改善内容
公開可能な自社データ

インティメート・マージャーのセミナーでも、AIやプラットフォームの自動化が進むほど、企業側が良質なデータや判断材料を供給することが重要になるという論点が繰り返し扱われています。

AIで一般論の記事を増やすより、社内にすでにある一次情報をWebで確認できる形に変える方が、読者にとっても価値の高い情報資産になります。

比較・対象条件・注意点まで書く

BtoBの情報収集では、「何か」だけでなく「自社に向いているか」が重要です。

そのため、用語解説だけで終わらせず、

どのような企業に向いているか
向いていないケースは何か
他の方法との違い
導入前に確認すべき条件
失敗しやすいポイント
評価指標

まで整理します。

プロジェクト内のAI Overviews記事でも、BtoBサイトでは製品やサービスのスペックだけでなく、「そのサービスが自社の課題にどう関係するのか」という文脈不足が課題として整理されています。

「情報があること」と「意思決定に使えること」は同じではありません。

AI Overviews対策をきっかけに、比較検討を前に進める情報が不足していないかを見直すことが重要です。

画像・動画だけに重要情報を閉じ込めない

GoogleはAI検索でも画像や動画を活用しています。一方で、重要なコンテンツをテキストでも提供することを推奨しています。

たとえば、

比較表が画像だけ
料金条件がPDFだけ
セミナー内容が動画だけ
導入フローが図の中だけ

という場合は、本文でも要点を説明します。

画像や動画を削るのではなく、画像・動画＋テキストで情報を補完する考え方です。

内部リンクでピラーと専門記事を接続する

AI Overviews対策だからといって、1ページですべての論点を網羅する必要はありません。

本記事をGoogle AI Overviews対策のピラーとし、

AEOとは
AEOの始め方
FAQ設計
AI検索とは
LLMOとは
一次情報
KPI設計

など、異なる検索意図を専門記事へ分けて内部リンクします。

IMMNのSearch Console戦略でも、既存のAI Overviews記事についてAEOピラー、AI検索、AIOへの内部リンクを強化し、AI Overviews記事群の起点として育てる方針が整理されています。

同じ内容の記事を増やすのではなく、検索意図ごとに役割を分けることが重要です。

AIで記事を量産する前に「独自性」を確認する

Googleは、生成AIを調査や既存情報の整理に使うこと自体を否定していません。一方で、ユーザーへの追加価値がないページを大量に生成することは、scaled content abuseに該当する可能性があると説明しています。

記事公開前には、

このページだから読める情報は何か
自社の経験・データ・知見があるか
競合上位記事の言い換えだけになっていないか
同じ検索意図の記事をすでに公開していないか

を確認します。

AIを記事制作の効率化に使うことと、AIで記事本数を増やすことは分けて考える必要があります。

FAQを増やせばAI Overviewsに引用されるのか

FAQを追加しただけでAI Overviewsに表示・引用されることは保証されません。

FAQは、ユーザーの質問と回答を整理するコンテンツ形式としては有効です。

一方、GoogleはAI OverviewsやAI Modeに表示されるための特別な構造化データは存在しないと明記しています。通常の構造化データについても、ページ上の表示内容と一致させ、SEO全体の一部として活用する位置づけです。

したがって、優先順位は次のように考えます。

読者が本当に疑問に思う質問を特定する
質問への正確な答えを書く
必要なら理由・条件・注意点を補足する
ページ内容に適した構造化データがあれば正しく実装する

FAQの数を増やすこと自体をKPIにしないことが重要です。

AI Overviewsに引用される一次情報をどう作るか

AI Overviewsへの掲載や引用を保証する方法はありません。

そのうえで、Googleが独自性・専門性のあるコンテンツを重視していることを踏まえると、「なぜ自社ページを参照する価値があるのか」を作る必要があります。

社内にある素材	Webコンテンツへの変換例
営業で頻出する質問	FAQ・比較・導入判断記事
セミナー動画	文字起こし、論点別記事、Q&A
顧客事例	課題・判断・実行・結果・注意点
自社データ	調査レポート、傾向分析
社内検証	検証条件、結果、失敗、改善策
専門家の知見	判断基準、チェックリスト

インティメート・マージャーが記事制作で蓄積してきたセミナー情報も、この考え方に近いものです。

セミナーを一度開催して終わらせるのではなく、文字起こしから現場の質問や課題を抽出し、検索意図ごとの記事へ再構成することで、一般的な用語説明だけではない情報を蓄積できます。

AI Overviews対策で確認したい技術SEO

コンテンツだけでなく、SEOの基本的な技術条件も確認します。

確認項目	見るポイント	不足している場合
クロール	Googlebotをrobots.txtやCDNで遮断していないか	クロール設定を修正
インデックス	重要ページがインデックスされているか	原因をSearch Consoleで確認
内部リンク	重要記事へ通常リンクで到達できるか	ピラー・関連記事からリンク
テキスト	重要情報が画像・動画だけになっていないか	本文でも説明を追加
ページ体験	モバイル表示、速度、広告等で本文が読みにくくないか	ユーザー体験を改善
重複	同じ検索意図の記事が複数ないか	統合・役割分担を検討
構造化データ	表示内容とマークアップが一致しているか	正しい実装へ修正

これらはいずれもAI Overviews専用の施策ではありません。

Googleが公式に示しているのは、「通常検索で正しく発見・理解できる状態」が生成AI検索でも基盤になるという考え方です。

2026年はSearch ConsoleでAI Overviewsの可視性を確認できる

AI検索対策で長く難しかったのが、「実際に自社サイトがAI機能に出ているのか」という計測です。

Googleは2026年6月3日、Search Consoleに生成AI機能専用のパフォーマンスレポートを導入すると発表しました。AI OverviewsやAI Modeなどの生成AI検索機能におけるWebサイトの可視性を、従来より分けて確認できるレポートです。

レポートでは、2026年6月の発表時点で次の情報が案内されています。

生成AI機能内でURLが表示された回数
表示されたページ
国
デバイス
日付・時間軸での推移

ただし、この専用レポートは2026年6月の発表時点では一部サイトから段階的に展開されています。すべてのSearch Consoleアカウントで必ず利用できるとは限りません。

AI Overviews時代のKPIは「クリック数だけ」にしない

検索結果上でユーザーが概要を確認できるようになると、「クリック数が増えたか」だけで施策を判断することに違和感が出てきます。

一方で、「ゼロクリックになるから流入はもう見なくてよい」という話でもありません。

検索順位・クリックと、AI上の露出、サイト訪問後の行動をつなげて評価します。

段階	主な確認指標
Google検索全体	表示回数、クリック数、CTR、掲載順位
生成AI機能での露出	AI機能のインプレッション、表示URL
記事閲覧	エンゲージメント、関連記事遷移
比較検討	サービス・事例・料金等の閲覧
態度変容	指名検索、再訪問、セミナー閲覧
事業成果	資料DL、セミナー申込、問い合わせ、商談

Google自身も、Search Consoleだけでなくアクセス解析を利用し、コンバージョンやサイト滞在なども合わせて確認することを案内しています。

IMMNのコンテンツ運用でも、記事単体のPVだけではなく、Search Consoleの表示・クリックから関連記事・ウェビナーへの導線まで接続して評価する方針を採っています。

実践｜Google AI Overviews対策を進める6ステップ

STEP 1　対象ページを10～20本に絞る

サイト全体を一度に直す必要はありません。

まず、

表示回数が多い記事
平均掲載順位が改善すれば流入増が期待できる記事
サービスに近いテーマの記事
比較検討で重要な記事
すでにAI Overviewsに表示されているページ

などから優先順位をつけます。

STEP 2　検索意図を「質問」に変換する

Search Consoleのクエリ、営業質問、セミナーQ&Aなどから、ユーザーが実際に知りたい質問を書き出します。

STEP 3　現在の記事で答えられているか確認する

質問ごとに、

回答があるか
回答が見つけやすいか
根拠があるか
比較できるか
注意点があるか

を確認します。

STEP 4　一次情報を追加する

不足部分を、営業、セミナー、顧客事例、自社調査、実務担当者の知見から補完します。

STEP 5　内部リンクを整理する

ピラー記事、定義記事、比較記事、実践記事、事例、FAQを役割別に接続します。

STEP 6　Search Consoleと事業指標で再評価する

公開後は、掲載順位だけではなく、生成AI機能での露出、クリック、回遊、セミナー遷移、問い合わせなどを継続的に確認します。

Google AI Overviews対策の実務チェックリスト

インデックス：重要ページがGoogleにインデックスされているか確認する。未登録なら技術要因を調べる。
クロール：robots.txt、CDN、サーバーでGooglebotを意図せず遮断していないか確認する。
検索意図：対策KWだけでなく、ユーザーが実際に聞く質問を書き出す。
冒頭回答：記事前半で検索者の疑問へ明確に答えているか確認する。
定義：専門用語を初学者でも理解できるよう説明する。
比較：複数の選択肢があるテーマは比較軸を表にする。
対象条件：どの企業・ケースに向いているかを明記する。
注意点：メリットだけでなく制約・例外も説明する。
一次情報：自社調査、事例、セミナー、検証など独自情報を追加できないか確認する。
テキスト化：重要情報が画像・PDF・動画だけになっていないか確認する。
内部リンク：親記事と専門記事を双方向で接続する。
重複：同じ検索意図の記事が複数ある場合は統合を検討する。
構造化データ：専用AI Schemaを探すのではなく、ページ内容に合った通常の構造化データを正確に使う。
計測：Search Consoleの通常SEO指標と生成AI機能のレポートを確認する。
事業成果：クリックだけでなく、回遊・セミナー・問い合わせまで追う。

まとめ｜AI Overviews対策はSEOを捨てることではなく「回答できるSEO」へ広げること

Google AI Overviewsが登場したからといって、SEOをゼロから作り直す必要はありません。

Google自身が、AI OverviewsやAI ModeもGoogle Searchの検索・品質システムを基盤としており、従来のSEOベストプラクティスが引き続き重要だと説明しています。

一方で、ユーザーの検索体験が変化している以上、コンテンツの中身は見直す必要があります。

BtoB企業で確認したいのは、

検索キーワードの意味を説明するだけの記事になっていないか
ユーザーの具体的な質問へ答えているか
自社にしか提供できない一次情報があるか
比較・条件・注意点まで説明しているか
関連ページが内部リンクでつながっているか
検索順位から問い合わせまで一貫して計測できているか

という点です。

インティメート・マージャーの過去セミナーでも、AIや自動化が進むほど、人間側には「何を目的とするのか」「どの情報をAIや顧客へ渡すのか」を設計する役割が残るという議論がありました。

AI Overviews対策の本質は、AI向けに文章を加工することではなく、読者が判断するために必要な情報を、Googleが発見できるWeb上に正確かつ独自性のある形で整えることです。

AI検索、AEO、LLMO、SEOを自社のマーケティング活動へどのように組み込むべきか、具体的な事例や最新動向をさらに確認したい方は、IMデジタルマーケティングニュースのセミナー・ウェビナー情報もご覧ください。

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Google AI Overviews対策に関するFAQ

Google AI Overviews対策とは何ですか？

Google AI Overviewsなどの生成AI検索も含め、Google Searchでユーザーに有用な情報を届けられるようサイトを改善する取り組みです。Google公式ではAI Overviews専用の特別なSEOは必要なく、技術SEO、独自で有用なコンテンツ、内部リンクなど従来のSEO基盤が重要だと説明されています。

AI Overviewsに表示されるには何が必要ですか？

ページがGoogle Searchにインデックスされ、通常検索でスニペット表示の対象となれる技術要件を満たすことが基本です。ただし、条件を満たしてもAI Overviewsへの表示は保証されません。

AI Overviews向けにSEO記事の書き方を変える必要がありますか？

AI専用の特殊な文章へ書き換える必要はありません。ただし、検索者の質問へ明確に答え、比較、条件、根拠、注意点などを整理することは、読者の満足度を高めるうえで有効です。Googleも読者を優先した独自で有用なコンテンツを推奨しています。

AEOはGoogle AI Overviews対策に必要ですか？

AEOを独立したGoogle公式施策として導入する必要はありません。GoogleはAEOなどをAI検索の可視性向上を表す業界用語として扱い、Google Searchでは生成AI検索への最適化もSEOの一部と説明しています。実務では「ユーザーの質問へ直接答えるコンテンツ設計」としてAEOの考え方を取り入れると整理しやすくなります。