SEO対策

AEO対策における LLMs.txt と構造化データの重要性と実装方法

2025.06.11

インターネット検索の世界は、2024年から2025年にかけて大きな転換期を迎えています。従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、AEO（AI検索最適化）という新たな概念が注目を集めるようになりました。ChatGPTやGoogleの「AIによる概要」などの生成AIの台頭により、ユーザーは単なる検索結果リンク一覧ではなく、直接的な回答を求めるようになっています。

こうした変化に伴い、企業やウェブサイト運営者が考えるべき重要な問いが生まれています：「AIからも評価されるウェブサイトとは、どのようなものなのか？」「どうすれば自社の情報がAIの回答に引用されるのか？」

本記事では、近年注目されているLLMs.txtと構造化データという2つの技術に焦点を当て、これらがAEO対策においてどのような役割を果たすのか、実際に効果があるのかを詳細に解説します。SEO担当者から企業経営者まで、AI時代のウェブ戦略に携わるすべての方にとって価値ある情報をお届けします。

LLMs.txtとは何か？その役割と技術的背景

LLMs.txtの基本概念

LLMs.txt（エルエルエムズテキスト）は、「大規模言語モデル（LLM）向けのサイト案内書」と表現するのが最も分かりやすいでしょう。従来、ウェブサイトでは検索エンジン向けにrobots.txtやサイトマップを設置し、クローラーにクロールのルールや全体構造を示してきました。LLMs.txtはこの考え方をAI向けに特化させた新しい提案です。

具体的には、ウェブサイトの重要なページや内容構成を、人間とAIの双方が読みやすいマークダウン形式で一覧にしたテキストファイルのことを指します。サイト全体の目次とダイジェストを載せておくイメージです。

考案者と提案の経緯

このアイデアを提唱したのは、オーストラリア出身の技術者でAnswer.ai共同創業者のJeremy Howard（ジェレミー・ハワード）氏です。Howard氏は機械学習分野で著名な人物で、fast.aiの創設者でもあります。

LLMs.txtの最初の提案は2024年9月に公開されました。提案の背景には、大規模言語モデル（LLM）の持つ「コンテキストウィンドウの制限」という技術的課題がありました。これは、AIが一度に処理できるテキスト量に上限があるという制約を指します。

技術的背景：AIが直面する課題

LLMは一度に読み込めるテキスト量が限られています。例えば、GPT-4は約128,000単語（8,000トークン）まで処理できますが、それを超えると情報が切り捨てられます。通常のウェブページには、メニューや広告、余分なコードなど多くの要素が含まれているため、AIがページ全体を取り込もうとすると、重要な本文部分をすべて理解できないことがあります。

また、AIクローラーがウェブページを収集する際、どのコンテンツが最も重要なのかを判断するのは容易ではありません。ナビゲーションメニュー、サイドバー、フッターなど、ページにはさまざまな要素が混在しています。

Howard氏はこうした課題を解決するため、サイトの重要情報だけを抜き出して要約・整理し、AIが読み取りやすいテキストを提供しようと考えました。これがLLMs.txtの基本的な発想です。

LLMs.txtの形式と記述方法

LLMs.txtにはサイトの概要、主要コンテンツへのリンク一覧、簡潔な説明などを記載します。基本的な書式はマークダウン記法に従い、以下のような構造になります。

# サイト名（またはプロジェクト名）
> このサイトの概要を一文で説明します。
追加の背景情報や重要なポイントを箇条書きで記載することもできます。

## 主要コンテンツ
- [タイトルA](https://example.com/pageA): ページAの簡単な説明。
- [タイトルB](https://example.com/pageB): ページBの簡単な説明。

## その他の情報（Optional）
- [お問い合わせ](https://example.com/contact): お問い合わせ方法。
- [プライバシーポリシー](https://example.com/privacy): プライバシー情報。

上記のように、# 見出しでサイト名、続けて引用記法 > でサイトの簡潔なサマリーを書きます。その後、## サブ見出しでカテゴリ分けし、- リンクテキスト: 説明の形式で各ページへのリンクと説明をリストアップします。

また、より詳細な内容すべてを含む「llms-full.txt」を用意することで、サイト全文を一括取得できるようにすることも推奨されています。

LLMs.txtの普及状況

海外では2024年末頃から開発者向けドキュメントサイトを中心にLLMs.txtが話題になり、ドキュメント生成プラットフォームのMintlifyが対応したことで一気に広まりました。

Claudeという生成AIツールを提供するAnthropicなど数千の技術系サイトが採用を表明し、LLMs.txt対応サイトを集めたディレクトリが有志によって作られるなど、新しい非公式標準として盛り上がりを見せています。

しかし、日本国内ではまだ認知度が低く、実装しているサイトは限られています。特に企業サイトでの採用はごく少数に留まっています。

LLMs.txtの導入方法と実装上の注意点

基本的な導入手順

LLMs.txtを導入する基本的な手順はシンプルです。

サイトの重要ページや構造を整理する
マークダウン形式でLLMs.txtを作成する
サイトのルート（トップ階層）に「llms.txt」というテキストファイルを設置する
必要に応じて詳細版の「llms-full.txt」も作成・設置する

WordPressを使用している場合は、自動生成プラグインも登場し始めています。技術的なハードルは比較的低いと言えるでしょう。

LLMs.txtの実装例

以下に、架空の「ABCコンサルティング」というビジネスコンサルティング会社のLLMs.txtの例を示します。

# ABCコンサルティング
> ビジネス変革と成長戦略を専門とする経営コンサルティング会社です。

ABCコンサルティングは2010年設立。中小企業から大企業まで、業種を問わず300社以上の実績があります。
戦略立案、業務改善、デジタルトランスフォーメーション（DX）を三本柱としています。

## 主要サービス
- [経営戦略コンサルティング](https://example.com/strategy): 市場分析と将来予測に基づく経営戦略の策定支援。
- [業務効率化コンサルティング](https://example.com/operation): ビジネスプロセスの分析と改善による生産性向上。
- [DX推進支援](https://example.com/dx): デジタル技術を活用した業務変革と新規事業創出の支援。

## 会社情報
- [会社概要](https://example.com/about): 企業理念、沿革、役員紹介。
- [採用情報](https://example.com/recruit): 求人情報と採用プロセスの説明。
- [お問い合わせ](https://example.com/contact): お問い合わせフォームと連絡先。

## ナレッジ
- [ブログ](https://example.com/blog): 経営やコンサルティングに関する最新の洞察。
- [事例紹介](https://example.com/cases): クライアント企業の成功事例。
- [無料ホワイトペーパー](https://example.com/whitepaper): 業界動向や経営課題に関する調査レポート。

実装時の注意点

LLMs.txtを導入する際にはいくつかの注意点があります。

公式標準ではない点を認識する：LLMs.txtは現時点では提案段階のルールであり、すべてのAIクローラーが対応しているわけではありません。
公開情報であることを理解する：LLMs.txtは基本的に公開情報なので、サイト上に置けば誰でもその内容を見ることができます。競合他社が御社のLLMs.txtを見れば、どのページを重視しているかが分かってしまいます。ただし、robots.txtと同様に公開前提の設計ですので、そこまで神経質になる必要はありません。
更新の必要性：サイトの構造や内容が変わった場合は、LLMs.txtも更新する必要があります。定期的なメンテナンスを忘れないようにしましょう。
過度な期待を避ける：後述しますが、現時点ではLLMs.txtの効果は限定的です。即効性のある対策として捉えるのではなく、将来への投資として考えるべきでしょう。

LLMs.txtはAEO対策として効果があるのか？

現状での効果と限界

結論から言えば、LLMs.txt単体で劇的にAEO効果が得られるかというと、現時点では疑わしいのが実情です。その理由をいくつか挙げてみましょう。

1. 主要AIサービスの対応状況

現在のところ、ChatGPT、Claude、Geminiといった主要な生成AIサービスが公式にLLMs.txtへの対応を表明していません。GoogleのJohn Mueller（ジョン・ミューラー）氏は「今のところ主要なAIサービスがLLMs.txtを読みに来ている様子はない」と述べています。

サーバーのログを調べても、ChatGPTやGeminiなどがこのファイルを取りに来た形跡はほぼないようです。robots.txtが登場した当初のように効果が出るかもと期待する人々もいるようですが、Mueller氏はむしろ「昔のmeta keywordsタグ（検索順位に影響しない無視されたメタタグ）のようなものだ」と辛口の評価をしています。

2. 専門家の評価

海外のSEOコミュニティでも意見は分かれています。ある専門家は将来的にAI検索で生き残りたいならLLMs.txtは必須ファイルになると楽観的な見方を示しましたが、一方でサイト運営者にメリットがない酷いアイデアだとか、AI業界が採用していない提案に時間を割くべきでないといった否定的な声も多く聞かれます。

実際に試してみた企業からはLLM経由の流入が多少増えたが元々微々たるものなので誤差の範囲との報告もあり、様子見でよいという意見が主流です。

将来的な可能性

しかし、将来的にLLMs.txtが標準化され、広く使われる可能性はゼロではありません。生成AI時代の到来に伴い、ウェブ側でも新しい取り組みが模索されています。事実、2024年3月のSXSWカンファレンスでは、BlueskyのCEOがAI訓練データに使われるウェブコンテンツの権利や制御について議論を提起し、大きな話題となりました。

そうした流れの中で、サイト運営者が自サイトの利用方法をAIに伝える手段としてLLMs.txtに注目が集まった背景があります。今後、GoogleやOpenAIが公式にLLMs.txtのサポートを表明したり、あるいは全く別の仕組み（例えばクローラー向けの新しい取り決めやAI用のメタタグなど）が出てくる可能性もあります。

LLMs.txtへの現実的な対応方針

現時点でLLMs.txtは効果がないとは言い切れないが、優先度は高くない施策と考えられています。AEO対策として大切なのは、AIにとって利用価値の高いコンテンツを用意することです。

LLMs.txtがあろうがなかろうが、内容が薄かったり信頼性に欠けるサイトは引用されません。逆に言えば、内容が優れていればAIはたとえHTMLを直接クロールしてでも引用してくれるでしょう。LLMs.txtはその手助けをする補助輪のような役割ですが、補助車を付けたから速く走れるわけではなく、まず自転車（サイト）の漕ぎ手であるコンテンツ力がものを言うのです。

以上を踏まえ、AEO目的でLLMs.txtを導入する場合は長期的な実験・保険と捉えたほうが良いでしょう。特に技術系ドキュメントが多いサイトではメリットがあるかもしれませんが、一般的な中小企業のサービス案内サイトなどでは効果が実感しづらいはずです。余裕があれば将来を見据えて導入しておき、定期的に内容を更新するのが望ましいですが、まずはサイトのコンテンツそのものを充実させることが最優先です。

構造化データとAEO対策の関係性

構造化データの基本概念

LLMs.txtが比較的新しい概念であるのに対し、構造化データは既に多くのサイトで導入されているSEO施策です。構造化データとは、ページの内容を検索エンジンなどコンピュータが理解しやすいようにマークアップする追加コードのことです。

具体的には、HTML内にJSON-LD形式などで記述するスキーマを指します。例えば「これは質問文で、こちらがその回答です」「これはレシピ名で、これが材料のリストです」といった情報を明示的にタグ付けするイメージです。

スキーマ（schema）とは

スキーマ（schema）とは、検索エンジンにページの内容や意味を正しく伝えるためのデータの型（ルール）です。たとえば「これは質問」「これは商品名」といった情報を明確に示すための定義済みのタグを、schema.orgが提供しています。

schema.orgは、Google、Microsoft、Yahoo、Yandexが共同で運営するプロジェクトで、2011年に設立されました。現在では、ウェブページのコンテンツを構造化するための標準的な語彙を提供しています。

構造化データの種類

構造化データには様々な種類があり、代表的なものとしては以下のようなものがあります：

LocalBusiness / Organization: 会社や店舗の情報（名称、住所、電話番号、営業時間など）
Product: 商品情報（名称、説明、価格、在庫状況など）
Recipe: レシピ情報（材料、手順、調理時間、カロリーなど）
FAQPage: よくある質問とその回答
HowTo: 手順や方法の説明
Event: イベント情報（名称、日時、場所など）
Review: レビューや評価
Article / NewsArticle: 記事やニュース
BreadcrumbList: パンくずリスト
Person: 人物情報

これらのスキーマを適切に使用することで、検索エンジンやAIにページの内容をより正確に伝えることができます。

構造化データの記述方法

構造化データの記述方法はいくつかありますが、現在Googleが推奨しているのはJSON-LD形式です。以下に、「FAQページ」でよく使われるスキーマの例を示します。

<script type="application/ld+json">
{
 "@context": "https://schema.org",
 "@type": "FAQPage",
 "mainEntity": [{
 "@type": "Question",
 "name": "商品の返品は可能ですか？",
 "acceptedAnswer": {
 "@type": "Answer",
 "text": "はい、商品到着後30日以内であれば返品可能です。詳細は返品ポリシーページをご覧ください。"
 }
 }]
}
</script>

このように構造化データを入れておけば、検索エンジンはページ上のQ&Aの意味を正しく理解できます。AIがもし「この商品は返品できますか？」というユーザーの質問を受けた際にも、サイト上の明確な回答を見つけやすくなるでしょう。

最近ではWordPressプラグイン（例：All in One SEOなど）でFAQブロックを作れば自動的に上記のようなJSON-LDが出力されるなど、技術的ハードルも下がっています。

構造化データのメリット

構造化データを使うと何が良いのでしょうか？最大のメリットは、検索エンジンにコンテンツの文脈を伝えやすくなることです。Googleは「ページの意味を明示的に知らせてくれれば理解しやすくなる」と公式に述べており、そのための手段として構造化データの活用を長年推奨しています。事実、2025年4月のGoogle検索セントラルLiveカンファレンスでも「AI時代でも構造化データは引き続き重要」と再確認されています。

また、構造化データは検索結果での見え方（リッチリザルト）にも影響します。FAQページに構造化データ（FAQスキーマ）を入れると、従来は検索結果にそのQ&Aが折りたたまれた形で表示されることがありました。またHowToスキーマを入れれば手順付きの表示（HowToリッチリザルト）になるなど、ユーザーが検索結果上で得られる情報量が増え、クリック率向上につながるケースがありました。

構造化データはAEO対策になるのか？

では、構造化データはAI時代の検索対策、すなわちAEO対策としても有効なのでしょうか？

AIが高度化しても魔法のように何でも理解できるわけではなく、ページにマシン向けの手がかりがあればあるほど正確に情報を抽出しやすくなります。構造化データを使えば、「これは質問であり、これはその答えである」「これは会社名で、これは所在地である」といった情報を検索エンジンに明示的に伝えることができます。

生成AIは、ページのテキストを読むだけでなく、構造化データやHTMLの構造も活用してどこに何が書いてあるかを理解しようとしています。そのため、Googleが構造化データを検索結果ページに表示しなくなってきたとしても、AEO対策としてやらないよりもやったほうが良い可能性が高いといえます。

また、FAQリッチリザルトが出ない状況でも、「関連する質問」や強調スニペットといった形での可視化のチャンスは依然として存在しています。さらに、GoogleだけでなくBingやDuckDuckGoなどの他の検索エンジンでは、依然として構造化データを利用してリッチリザルトを生成しています。Bingの検索結果はMicrosoft Copilotの回答生成にも影響すると考えられるため、多面的な効果が期待できます。

AEO対策の成功事例と実践戦略

海外での成功事例

構造化データやAEO対策が実際に成功した例として、いくつか海外の事例を見てみましょう。

FAQ構造化データの成功例

米国のある小売企業では、商品のよくある質問をFAQページにまとめ、構造化データを実装しました。その結果、Google検索の結果ページに自社サイトのQ&Aが直接表示されるようになり、クリック率が向上したと報告されています。

また別の事例では、イギリスの旅行ブログが訪問者の疑問に答える形で記事を書き、FAQスキーマを追加したところ、「関連する質問」枠にその質問が表示される頻度が上がりました。これは直接のトラフィック増加にはつながらないまでも、ブランド露出と専門性のアピールに貢献した例です。

AIからの引用事例

海外のマーケティング会社が「ChatGPT経由で2件のサービス問い合わせを獲得した」というエピソードがありました。詳細は明かされていませんが、おそらくユーザーがChatGPTにサービスを相談した際、回答中にその会社の情報が提示され、そこから問い合わせに至ったものと考えられます。

これはChatGPT（正確にはBing統合版など）が外部データを引用するケースがあることを示しています。実際、MicrosoftのBingはGPT-4を用いたチャット検索で常に出典リンクを表示しますが、その出典はBing検索の上位サイトから選ばれる傾向があります。

裏を返せば、「Bingで上位表示されているサイトはBingチャットでも引用されやすい」ということです。このため、米国ではBing最適化＝ChatGPT最適化と捉えて対策を進める企業も出てきました。

専門性認知の事例

また、新しい取り組みとして独自のデータや専門知識をコンテンツ化し、それがAIに引用されることで専門家として認知されるケースもあるようです。例えば医療分野のブログが自サイトの構造化データ付きQ&Aを充実させていたところ、Googleの「AIによる概要」で回答の根拠としてそのブログ記事がしばしば参照されるようになったという報告があります。

重要なのは、AIに引用されるサイトは「信頼できて、その質問に対する適切な回答が用意されているサイト」であるという点です。構造化データや明確なQ&A形式のコンテンツは、その適切な回答を用意している証拠になるため、間接的にAIからの評価にもつながるわけです。

AEO対策の実践戦略

海外の成功事例から学べるポイントを踏まえ、日本の企業がAEO対策を実践するための具体的な戦略を考えてみましょう。

1. ユーザーの質問に答えるコンテンツを作る

サイト内にユーザーの質問に答える場を作りましょう。よくある質問（FAQ）ページやブログ記事などで、顧客が疑問に思いそうなことに回答します。「営業時間は？」「料金プランの違いは？」「トラブルシューティング方法は？」など、生の声を想定したQ&A形式がおすすめです。

特に重要なのは、自社の商品やサービスに関連する「なぜ」「どうやって」「何が違う」といった疑問に答えるコンテンツです。ユーザーがChatGPTやGoogleのAIに質問する際、これらのキーワードを含むことが多いためです。

2. 適切な構造化データを実装する

上記のFAQや製品情報、レビュー、会社概要などに対応するスキーマをマークアップします。技術的に難しければ、まずはGoogleが提供する構造化データテストツールや、JSON-LD生成ツールを利用してみましょう。

WordPressならプラグインを活用すればコードを書かずに対応できます。例えばローカルビジネスならOrganizationスキーマで住所や電話番号を、FAQページにはFAQPageスキーマを入れる、といった具合に、自社サイトの内容に合うものから始めましょう。

以下のような構造化データから取り組むとよいでしょう。

LocalBusiness / Organization: 会社情報は基本中の基本です。
FAQPage: ユーザーの疑問に答えるFAQページに実装します。
Product: ECサイトであれば商品情報に実装します。
Review: 商品やサービスのレビューがあれば実装します。
Article: ブログや記事コンテンツに実装します。

3. コンテンツの信頼性と専門性を高める

E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust：経験・専門性・権威性・信用）の観点で、自社サイトの情報を充実させましょう。

具体的には、以下のような対策が有効です。

実績紹介やお客様の声を載せる: 実際の利用者からのフィードバックは信頼性を高めます。
運営者のプロフィールを明記する: 特に専門性が求められる分野では、執筆者の経歴や資格を明示すると効果的です。
引用データには出典を示す: 統計データや研究結果を引用する際は、必ず信頼できる出典を示しましょう。
最新情報に更新する: 古い情報は信頼性を損ないます。定期的に内容を見直し、最新の情報に更新しましょう。

こうした信頼性を示すシグナルは検索エンジンの評価を上げるだけでなく、AIが回答に使う情報の選別（どのサイトを根拠とするか）にも影響すると考えられます。特に医療・法律など専門分野ではこの点が非常に重要です。

4. LLMs.txtは余力があれば導入

もし技術的に対応可能であれば、LLMs.txtを作成してみても良いでしょう。ただし前述のように即効性は期待できませんので、将来の備えくらいの位置づけで問題ありません。

自社サイトの主要なページや資料を洗い出す過程にもなりますし、社内整理の一環として作っておく意義はあります。作成したらサイトルートに設置し、変更があれば随時更新しましょう。

対応方法が分からない場合、既に公開されている他社のLLMs.txt（例：Anthropic社のサイトなど）を参考にするとイメージが掴めます。またWordPressユーザーであれば自動生成プラグインの提供も始まっています。

5. 独自性のある価値あるコンテンツを提供する

AIに引用されるためには、他のサイトにはない独自の価値を提供することが重要です。以下のようなアプローチが効果的です。

オリジナルデータや調査結果: 自社で実施した調査結果や統計データは高い価値を持ちます。
専門家の見解: 業界の専門家としての独自の視点や分析を提供しましょう。
詳細な解説: 他サイトよりも深く、詳細に解説したコンテンツは引用されやすくなります。
ケーススタディ: 実際の事例に基づいた詳細な解説は、高い価値を持ちます。

6. 定期的に効果検証と情報収集をする

構造化データを入れたら、Googleサーチコンソールでエラーが出ていないか確認しましょう。「リッチリザルトレポート」で構造化データの検出状況や問題点を把握できます。

また、AI検索や生成AIの動向は日々変化しています。SEO業界のニュースや公式ブログなどをフォローし、最新の情報をキャッチアップしましょう。

AEO時代のウェブ戦略

ChatGPTやGoogleの「AIによる概要」といった生成AIの台頭により、ウェブ集客の風景は大きく変わりつつあります。ユーザーは従来の青いリンクの一覧（ブルーリンク）ではなく、まず「AIによる概要」を見るようになり、その中で紹介されるサイトだけがアクセスを得られる・・・そんな世界が現実味を帯びています。

その中で、「どうすれば自社の情報をAIに拾ってもらえるか？」というAEOの考え方が生まれ、LLMs.txtや構造化データといった施策に注目が集まっています。

AEO対策の本質を押さえる

企業のウェブ担当者、経営者にとって、大事なのは焦らず本質を押さえることです。LLMs.txtを入れなきゃと夜通し作業する前に、まず自社サイトに明確なQ&Aや有益な情報があるか見直してみるべきです。

構造化データも難しく考えず、できる範囲で少しずつ取り入れてみましょう。例えば店舗情報に定型のマークアップを追加するだけでも意味があります。地道な取り組みの積み重ねが、結果的にAIにも「このサイトはちゃんとしている」と評価されやすくなるはずです。

未来への展望

今後の展望として、GoogleやOpenAIが公式にLLMs.txtのサポートを表明したり、あるいは全く別の仕組み（例えばクローラー向けの新しい取り決めやAI用のメタタグなど）が出てくる可能性もあります。

また、現在は「AIによる概要」の出典としてテキストサイトが引用されていますが、将来的に動画や音声コンテンツの内容までAIが直接引用するようになるかもしれません。その場合もメタデータや構造化情報の重要性は増すでしょう。

中小企業にとってのチャンス

AEOはまだ新しい分野であり正解が定まっていないからこそチャンスでもあります。大企業よりも俊敏に動ける中小企業は、良いと思った施策を素早く試してみることで先行者利益を得られる可能性があります。重要なのは、以下の基本姿勢です。

ユーザーファースト: ユーザーの疑問に答える価値あるコンテンツを提供する
構造化を意識: 検索エンジンやAIが理解しやすいよう情報を構造化する
信頼性の向上: 専門性や信頼性を示す要素を取り入れる
継続的な改善: 効果を検証しながら少しずつ改善を重ねる

中小企業がAEO対策に取り組む際の具体的なアドバンテージとして、以下の点が挙げられます。

意思決定の迅速さ

大企業では新しい施策を導入する際、複数の部署や承認プロセスを経る必要があり、時間がかかります。一方、中小企業ではウェブ担当者や経営者の判断ですぐに新しい取り組みを始められることが多いです。例えば、構造化データの実装やLLMs.txtの導入なども、判断から実行までのスピードが速いことが強みになります。

ニッチ市場での専門性の発揮

中小企業は往々にして特定のニッチ市場に特化しています。この専門性は、AIが質の高い回答を生成する際に重要な情報源として評価される可能性が高いです。例えば、特殊な工業部品の製造会社であれば、その分野の専門的な情報を詳細に解説したコンテンツは、AIにとって貴重な参照元となり得ます。

地域密着型の情報提供

地域に根ざした中小企業は、地元の詳細な情報やローカルな知識を持っています。「○○市の最新の不動産事情」や「△△地域の子育て支援サービス」など、特定地域に特化した情報は大手サイトでは網羅しきれません。こうした地域特化型のコンテンツは、AIが地域関連の質問に回答する際の重要な情報源になり得ます。

実体験に基づくコンテンツ

中小企業は往々にして経営者自身や従業員の実体験に基づいた情報を発信できる立場にあります。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の「E（経験）」を活かしたコンテンツは、AIが高く評価する傾向があります。例えば、実際の施工事例や、顧客対応の経験から得た知見などは、他では得られない価値ある情報です。

柔軟な試行錯誤

中小企業では、様々なアプローチを小規模に試し、効果があるものを徐々に拡大していくという柔軟な対応が可能です。例えば、異なるタイプの構造化データを複数のページで試し、最も効果があるものを特定して全サイトに展開するといった戦略が取りやすいでしょう。

AEO対策の成功に向けた段階的アプローチ

中小企業がAEO対策を進める際には、一度にすべてを完璧にしようとするのではなく、段階的に取り組むことが重要です。以下に、優先度順の実施ステップを提案します：

ステップ1：基盤となるコンテンツの充実（1〜2ヶ月目）

自社の商品・サービスに関する基本的なFAQの作成
顧客からよく受ける質問とその回答をまとめる
専門知識や独自の見解を活かした解説記事の作成
運営者・執筆者のプロフィール情報の充実

ステップ2：基本的な構造化データの実装（2〜3ヶ月目）

Organization / LocalBusiness スキーマの実装
FAQPage スキーマの追加
Product スキーマの追加（EC事業の場合）
Article スキーマの追加（ブログや記事コンテンツ）

ステップ3：コンテンツの拡充と高度化（3〜6ヶ月目）

ユーザーの検索意図に基づいた詳細なQ&A記事の追加
専門性を示す事例やデータの追加
図解や表を活用した分かりやすい解説の追加
顧客の声や事例の追加

ステップ4：高度な構造化データと実験的取り組み（6ヶ月目以降）

より複雑な構造化データ（BreadcrumbList、HowTo、VideoObject など）の追加
LLMs.txt の実験的導入
新しいAI対応技術の試験的導入

AIに引用されるサイトになるための具体的な工夫

AIに引用されるサイトになるためには、いくつかの具体的な工夫が効果的です。これらは、専門家が実際に観察した傾向に基づいています。

明確な見出し構造

AIは文章の構造を理解する際、見出しを重要な手がかりとしています。H1からH6までの見出しタグを適切に使用し、論理的な階層構造を作りましょう。例えば

<h1>犬のしつけ方法：初心者向け完全ガイド</h1>
<h2>子犬のしつけの基本</h2>
<h3>トイレトレーニングのコツ</h3>
<h3>基本的な命令の教え方</h3>
<h2>成犬のしつけ直し</h2>
<h3>問題行動の修正方法</h3>

このような明確な構造は、AIがコンテンツを理解し、ユーザーの質問に対して適切な部分を引用するのに役立ちます。

定義と説明の明確化

重要な概念や用語を明確に定義することで、AIがその内容を正確に把握しやすくなります。例えば：

<p><strong>レスポンシブウェブデザイン</strong>とは、様々な画面サイズやデバイスに合わせて自動的にレイアウトが調整されるウェブサイトの設計手法です。</p>

このような明確な定義文は、AIが「レスポンシブウェブデザインとは何ですか？」といった質問に回答する際に引用されやすくなります。

リスト形式の活用

手順や項目を説明する際は、番号付きリスト（ol）や箇条書きリスト（ul）を活用しましょう。AIはこうした構造化された情報を理解しやすく、また引用しやすい傾向があります。

<h3>成功するブログ記事の5つの要素</h3>
<ol>
  <li><strong>魅力的なタイトル</strong>：読者の関心を引く具体的で明確なタイトル</li>
  <li><strong>価値ある情報</strong>：読者の問題解決に役立つ具体的な情報</li>
  <li><strong>読みやすい構成</strong>：適切な見出しと短めの段落</li>
  <li><strong>視覚的要素</strong>：理解を助ける画像やグラフ</li>
  <li><strong>アクションの促し</strong>：読者に次の行動を促す明確なCTA</li>
</ol>

テーブル（表）の活用

比較情報や数値データを提示する際は、table要素を使った表形式が効果的です。AIは表の構造を理解し、「AとBの違いは何ですか？」といった比較に関する質問に答える際、表の情報を活用しやすくなります。

<h3>WordPress と Wix の比較</h3>
<table>
  <tr>
    <th>機能</th>
    <th>WordPress</th>
    <th>Wix</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>初期費用</td>
    <td>無料（ホスティング費用別）</td>
    <td>無料プラン有り</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>カスタマイズ性</td>
    <td>非常に高い</td>
    <td>中程度</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>技術的難易度</td>
    <td>中〜高</td>
    <td>低</td>
  </tr>
</table>

質問と回答の明示

FAQ形式で内容を提示することは、AIが質問に答える際に非常に役立ちます。構造化データと併せて、以下のようなHTML構造を使用するとよいでしょう。

<div class="faq-item">
  <h3 class="question">太陽光発電は北向きの屋根でも設置できますか？</h3>
  <div class="answer">
    <p>北向きの屋根でも太陽光発電システムの設置は可能ですが、南向きの屋根と比較して発電効率は約30〜40%低下します。北海道などの高緯度地域ではさらに効率が下がるため、経済性を考慮した検討が必要です。</p>
  </div>
</div>

ユーザーの意図を先読みした内容

ユーザーが次に知りたくなるであろう情報を先回りして提供することで、AIが包括的な回答を生成する際の情報源として選ばれやすくなります。例えば、商品の特徴を説明した後に「よくある質問」「使用上の注意点」「他製品との比較」といったセクションを追加することで、ユーザーの疑問を先回りして解消できます。

AI時代のウェブマーケティングの未来展望

AI検索と従来の検索エンジンは、今後しばらく並存していくと予想されます。企業は両方の環境に適応するための戦略を考える必要があります。

AIと検索の融合が進む近未来

今後数年の間に、検索エンジンとAIの境界はさらに曖昧になっていくでしょう。現在の「AIによる概要」は始まりに過ぎず、より高度な形でAIが検索結果を解釈し、提示するようになると予想されます。

その際、依然として元情報の「出典」は重要視されるでしょう。つまり、信頼性の高い情報源として認識されているウェブサイトが、AIの回答の根拠として引用される可能性が高まります。

コンテンツマーケティングの進化

これまでのSEOを前提としたコンテンツマーケティングは、より深化した「知識コンテンツ戦略」へと発展していくでしょう。単にキーワードを含むコンテンツではなく、特定の領域における深い知識や洞察を提供するコンテンツが価値を持つようになります。

例えば、単に「犬のしつけ方」についての一般的な記事よりも、「柴犬の飼い主が直面する特有のしつけ課題とその解決法」といった具体的で専門性の高いコンテンツが評価されるようになるでしょう。

マルチモーダルAIへの対応

現在のAIは主にテキスト情報を処理していますが、今後は画像、音声、動画なども総合的に理解するマルチモーダルAIが普及していくでしょう。これに伴い、テキストだけでなく、画像や動画にも適切なメタデータを付与することの重要性が高まります。

例えば、商品の使い方を解説する動画には、詳細な字幕やトランスクリプト（文字起こし）を用意し、さらに構造化データで動画の内容を明示することで、AIがその内容を理解しやすくなります。

会話型インターフェースへの最適化

ユーザーとAIの対話がより自然になるにつれて、ウェブコンテンツも「会話」を意識した設計が重要になるでしょう。例えば、「〜とは何ですか？」「どうやって〜すればいいですか？」「〜と〜の違いは？」といった自然な疑問文に対応する形で情報を構造化することが有効です。

実際、多くの企業が自社のFAQページをチャットボット形式に再構築し始めています。こうした取り組みは、AIが情報を抽出する際にも役立つ可能性があります。

バランスの取れたアプローチを

AI検索の時代においても、基本は変わりません。それは「ユーザーに価値ある情報を提供すること」です。技術的な対策も重要ですが、それらはあくまで手段であり、目的ではありません。

LLMs.txtや構造化データといった技術的な施策は、高品質なコンテンツがあってこそ効果を発揮します。まずは自社の専門分野における価値ある情報を整理し、ユーザーの疑問に答える形で提供することに注力しましょう。その上で、AIや検索エンジンがその価値を正しく評価できるよう、適切な構造化と最適化を行うというバランスの取れたアプローチが成功への近道となるでしょう。

AEOはまだ発展途上の分野です。今後も情報をアップデートしながら、柔軟に対応していくことが大切です。AIの進化に一喜一憂するのではなく、本質的なユーザー価値の提供という原点に立ち返りながら、新しい技術も取り入れていく。そうした姿勢が、変化の激しいデジタルマーケティングの世界で持続的な成功をもたらすでしょう。

【SEO×AI】検索順位が変わる！AI時代の最適なコンテンツ設計法