AI検索への対応が気になっても、記事を増やすべきか、動画を作るべきか、サービスページを書き直すべきかで迷うことがあります。全部を同時に進めるには、制作も確認も手が足りません。

最初に行うのは、既存コンテンツを「発見・理解・行動」に分け、不足している情報を確認することです。AIから紹介されるかに加え、情報を見た人が自社に合うかを判断できる状態を目指します。

この記事は用語の網羅的な解説ではなく、既存の記事・動画・サービスページをどの順番で改善するかに焦点を当てます。

AI検索対策は、読者に必要な情報の整理から始める

Googleは、AIによる概要やAIモードにも従来のSEOの基本が適用され、表示のためだけに特別な最適化を追加する必要はないと説明しています。これはGoogle検索のAI機能についての案内であり、あらゆるAIサービスに共通する仕様ではありません。

AI向けの形式を増やす前に、誰に向くサービスなのか、何ができるのか、どの条件では向かないのかを確認します。その説明が曖昧なら、訪問者の比較検討も進みにくくなります。

参考：Google検索セントラル「AI機能とウェブサイト」

コンテンツを「発見・理解・行動」の3つに分ける

一つの記事ですべてを詳しく説明する必要はありません。課題を整理する記事から、比較検討に必要なページへ進めるようにします。リンク文言には、移動先で何を確認できるかを示します。

記事・動画・サービスページは何を伝えるかで使い分ける

記事：条件を読み比べ、必要なところへ戻れる形にする

定義、比較、選び方、確認手順は、文章や表で整理できます。見出しで問いを示し、直後に答え、その後に条件と具体例を置きます。読了後に何を判断できるかを明確にしましょう。

動画：動きや利用場面を具体的に伝える

操作の順番や、画面を見ながら説明したい内容は動画が選択肢です。掲載ページには、対象者、分かること、要点、注意事項を文章でも添えます。再生できない環境の読者にも内容を伝えるためです。

サービスページ：導入判断に必要な条件をそろえる

記事で課題が分かっても、提供範囲が不明なら検討は止まります。準備事項、導入の流れ、費用を確認する方法、相談できる内容を整理し、記事との説明の食い違いも確認します。

既存コンテンツは、この順番で見直す

1．誤り・古い条件・リンク切れを直す

終了したイベントへの申込案内や、変わった提供条件が残っていれば先に修正します。露出を増やす前に、読者が次の行動を誤らない状態にします。

2．すでに読まれているページの情報不足を補う

閲覧があるのに次へ進まない場合、案内が見つからない、移動先で分かることが伝わらない、本文と案内のテーマが合わないなどの可能性があります。リンク数より、読者がその情報を必要とする理由を見直します。

3．同じ疑問に答えている記事の役割を整理する

似たキーワードでも、意味を知りたい人と導入手順を知りたい人では、記事を分ける意味があります。一方、同じ内容を繰り返す記事は、主となるページを決めて情報を整理する候補です。対象読者と答える問いを比較して判断します。

4．既存ページでは答えられない疑問を新規制作する

問い合わせやウェビナーの質問から、不足する判断材料を探します。既存記事への追記で十分か、独立したページが必要かを決めてから制作すると、似た記事の増加を抑えられます。

この表は仮説を立てるためのものです。数値だけで原因を確定せず、実際のページと計測設定を確認します。

ウェビナーの一次情報を、判断に使える記事へ変える

文字起こしを短くまとめるだけでは、講演を見ていない読者が自社へ当てはめにくいことがあります。発言の背景、適用条件、実務での判断を取り出し、読者の疑問に沿って並べ直します。

講演で紹介された内容と、編集部が追加した仮説や架空例は分けます。成果を掲載する場合は、対象、期間、条件、数値の出典を確認します。発言にない実績を補わないことが、一次情報を活用する前提です。

AIでの言及と、流入・申し込みを分けて評価する

AIの回答で紹介されることと、サイト訪問や申し込みが発生することは別です。IMMNの関連記事でも、流入数に加えて、その後の顧客行動を見る視点を扱っています。

AIの回答を定点確認するなら、質問文、確認日、利用サービス、利用条件を残します。指名検索や直接流入の増加も参考になりますが、その増加をすべてAI検索の成果とみなすことはできません。

関連記事：AI検索からの流入だけを見てはいけない理由｜検索前後の顧客理解を考える

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よくある質問

関連セミナーの開催概要

関連セミナーでは、マーケティング業務へのAI活用、顧客データ、AI検索、動画・Webコンテンツの観点から、次の施策を考えます。インティメート・マージャーの登壇テーマは、Web行動データと生成AIを活用した顧客分析と施策への応用です。