AI vs 従来のSEO：実際に何が変わり、何が変わらないのか

マーケティングに携わっている方なら、AIと検索に関する話題を耳にしていることでしょう。毎週のように、生成エンジン最適化（Generative Engine Optimization: GEO）が新たな主流になるのか、それとも従来のSEOルールが依然として適用されるのかについて、新しい議論が巻き起こっているようです。何が本当に変わったのか、疑問に思うのも無理はありません。

問題は、企業が現在のSEOの定石を守り続けるべきか、それとも新しい「AI最適化」戦略にピボットすべきか確信が持てないことです。この記事では、その疑問を解消します。両者の真の違いを解き明かし、それらが実際にはどのように連携しているのかを解説します。

これはAIが従来のSEOに取って代わるという話ではなく、進化の話です。価値のある、人間中心（ヒューマンファースト）のコンテンツを作成するという基本は、かつてないほど重要になっています。変わったのは、そのコンテンツがどのように発見されるかです。目標は、単に検索結果ページでランクインすることから、AIが生成する回答の直接的なソース（情報源）になることへと拡大しました。

幸いなことに、この変化に一人で立ち向かう必要はありません。eesel AI blog writerのような最新のコンテンツプラットフォームは、従来のランキング要因と、AI回答エンジンからの新しい要求の両方に最初から対応できるように構築されています。

従来のSEOを理解する

まずは基本から始めましょう。従来の検索エンジン最適化（SEO）とは、Googleのような検索エンジン結果ページ（SERP）で上位にランクインするために、ウェブサイトとそのコンテンツを最適化するプロセスのことです。

主な目標は常にシンプルでした。それは、おなじみの「青いリンク」をユーザーにクリックさせ、ウェブサイトへのオーガニックトラフィックを誘導することです。関連する用語で検索された際に、ページをできるだけ上位に表示させたいと考えます。なぜなら、順位が高いほど通常は訪問者が増えるからです。

このプロセスは、主に3つの要素で構成されています。

• 内部SEO (On-page SEO): これはサイト上のコンテンツに関するものです。コンテンツの質、キーワードの調査と配置、メタタグ（検索結果に表示されるタイトルや説明文）、およびサイト内の他のページへの内部リンクなどに焦点を当てます。
• 外部SEO (Off-page SEO): これはサイトの権威性と評判を構築することを中心としています。ここでの主な戦術は、高品質なバックリンク（他の信頼できるウェブサイトから自サイトへのリンク）を獲得することです。これらは、インターネット上の他のプレイヤーからの「信頼票」のようなものだと考えてください。
• テクニカルSEO (Technical SEO): この部分は、ウェブサイトがスムーズに動作することを保証します。サイトの速度、セキュリティ、モバイルフレンドリー、そして検索エンジンのボットがクロールやインデックスをしやすいかどうかなど、あらゆる側面をカバーします。ボットがサイトを理解できなければ、コンテンツがどれほど素晴らしくても意味がありません。

AI SEOを理解する

AI SEO、あるいは生成エンジン最適化（Generative Engine Optimization: GEO）として知られつつあるものは、少し異なります。これは、AIが生成する回答や要約の中で、コンテンツが理解され、参照され、直接取り上げられるように最適化する手法です。ここでは、目標が単にクリックを獲得することから、回答そのものの権威ある「ソース（情報源）」になることへとシフトします。

生成エンジン最適化 (GEO)という用語は、2023年11月にインド工科大学（IIT）デリー校やプリンストン大学などの研究者による学術論文で正式に導入されました。これは、生成AIによって生成される結果において、より高い視認性を得るためにコンテンツを適応させる具体的な手法を説明しています。

この戦略は、GoogleのAI Overviews（AIによる概要）のような新しい検索機能だけでなく、ChatGPT、Perplexity AI、Claudeといった独立したプラットフォームにも適用されます。ユーザーがこれらのツールに質問した際、あなたのコンテンツが回答を構成するために使用されることを目指します。

この背景にある技術は、多くの場合、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation: RAG）と呼ばれるシステムです。簡単に言うと、RAGはAIが外部ドキュメント（ブログ記事など）から関連情報を引き出し、回答をより正確で最新のものにすることを可能にします。あなたの役割は、AIが情報を取得する際に、自社のコンテンツを最も魅力的で有用なドキュメントにすることです。

主な違い：AI vs 従来のSEO

高品質で権威のあるコンテンツを作成するという核心的な原則は両方に当てはまりますが、戦略的な焦点、戦術、および成功の測定方法は分かれ始めています。最も重要な違いを整理してみましょう。

キーワードからプロンプトへの移行

従来のSEOでは、通常2〜5語程度の特定のキーワードを調査し、ターゲットにすることを中心に戦略を立てます。人々が何を検索しているかを見つけ出し、それらの用語に正確に一致するコンテンツを作成します。

AIでは、人々がAIアシスタントに投げかける長く会話的な質問（プロンプト）に答えることに焦点が移っています。これらのプロンプトは10〜25語に及ぶことも多く、より多くの文脈と意図が含まれています。例えば、「ランナー向けの食事プラン」というキーワード検索は、「ハーフマラソンのトレーニングをしている初心者ランナー向けの、7日間のベジタリアン食事プランを作成して」というプロンプトに進化します。これには、より詳細で具体的なコンテンツが必要になります。Semrushの調査によると、2025年半ばまでにGoogleの全クエリの13%以上にAI Overviewsが既に表示されており、この会話型のトレンドが急速に拡大していることを示しています。

マシンのためのコンテンツ構造の進化

従来のSEOでは、クローラーと人間の読者の両方が情報の階層を理解できるように、明確な見出し（H2やH3）で構成された記事があれば十分です。

AIの場合、コンテンツは「抽出のしやすさ」を考慮して構造化される必要があります。これは、直接的な回答を提供し、各セクションが「チャンク化（細分化）」されていること、つまり記事の他の部分を読まなくてもそのセクションだけで内容が理解できることを意味します。Schema.orgマークアップのような構造化データの使用は極めて重要になっています。Schemaは、AIにコンテンツの明示的な文脈（FAQ、ハウツーガイド、製品レビューなど）を伝えるためにサイトに追加するコードです。これは古い意味での直接的なランキング要因ではありませんが、AIモデルが依存するナレッジグラフにとって、コンテンツをはるかに消化しやすいものにします。

権威性のより広い定義

従来のSEOにおける権威性は、常に自サイトを指すバックリンクの量と質に大きく重きを置いてきました。高品質なサイトからのリンクが多いほど、Googleはそのサイトを権威があると見なします。

一方で、AIモデルはより広範なシグナルから信頼性を推測します。研究によると、これには以下が含まれます。

• ソースと出所 (Source and Provenance): ドメインと著者の両方の評判が重要です。そのソースはその分野の専門知識で知られていますか？
• 一貫性 (Consistency): あなたのコンテンツは、他の高品質なソースがそのトピックについて述べていることとどの程度一致していますか？矛盾する情報は警戒信号（レッドフラグ）になる可能性があります。
• 根拠と検証可能性 (Evidence and Verifiability): AIモデルは証拠を探します。これは、引用を含めること、一次ソースへリンクすること、および手法を透明にすることを意味します。
• フレッシュネス（鮮度） (Freshness): 時間とともに変化するトピックについては、AIモデルは最新のコンテンツを優先します。いくつかの実験では、新しいブランド言及が、過去のバックリンクよりもAIの回答における視認性を向上させることが示されています。

AI SEOと従来のSEOのどちらかを選ぶ必要がありますか？

ここまで読んで、「古いSEO戦略を捨てる必要があるのか」と疑問に思うかもしれません。答えは明確に「ノー」です。AI SEOはSEOの代替ではありません。実際、強固な従来のSEOの基盤は、AI検索という新しい世界で成功するための前提条件です。

簡単に言えば、SEOを置き換えるのではなく、その上に構築されるものです。従来のSEOはリンクのランキングに焦点を当て、AI SEOはコンテンツがどのようにAIの回答や要約に取り込まれるかに焦点を当てます。

Reddit

技術的に健全でなく、発見が容易でなく、そのニッチ分野ですでに権威があると見なされていないウェブサイトが、AIモデルによってソースとして選ばれる可能性は極めて低いです。

正しい考え方は、これを「置き換え」ではなく「拡張」と捉えることです。従来のSEOの取り組みは、コンテンツが検索エンジンによって取得（リトリーブ）されることを保証します。GEOの取り組みは、一度取得されたコンテンツがAIにとって処理、理解、引用しやすいものであることを保証します。サイト速度の向上、高品質なコンテンツの作成、リンク切れの修正など、従来のSEOのために行うすべての作業は、AI SEOの取り組みを直接的にサポートします。

eesel AI blog writerでコンテンツ戦略を適応させる

現在の最大の課題は、従来の検索アルゴリズムと新しいAI回答エンジンの両方を満足させるコンテンツを作成し、それを効率的に行うことです。コンテンツは「発見可能」であると同時に「引用可能」である必要があり、これはしばしば二人の主人に同時に仕えるような感覚を与えます。

この二重の目的のために構築されたツールは、プロセスを合理化するのに役立ちます。eesel AI blog writerは、従来のランキングとAI主導の回答の両方に最適化された、すぐに公開可能な記事を最初から生成するように設計されています。

新しいAI時代に適応するために、このツールがどのように役立つかは以下の通りです。

• AEO最適化された構造: eesel AIは、回答エンジンが必要とする明確な見出し、表、箇条書きを用いてコンテンツを自動的にフォーマットします。AIが特定の情報を抽出しやすい、効果的な「チャンク化」された構造を作成します。
• コンテキストを考慮したリサーチ: このツールは単に書くだけでなく、リサーチも行います。Redditなどのソースから実際のインサイトを取り入れ、信頼できる外部データを引用することで、検索エンジンとAIモデルの両方が評価する、検証可能な権威性を構築します。
• 自動マルチモーダルアセット: テキストに付随するインフォグラフィック、表、画像を生成します。これにより、生成エンジンが包括的で理解しやすい回答を作成しようとする際に優先する、リッチでマルチモーダルなコンテンツが作成されます。

このアプローチにより、チームは従来の検索でランクインするコンテンツを一貫して制作しながら、作業量を倍増させることなく、ブランドをAI生成回答の頼れるソースとして位置づけることができます。これは、私たちeesel AIが、わずか3ヶ月でオーガニックインプレッションを1日700から750,000に成長させるために使用したのと同じツールです。

これらの戦略が実際にどのように比較されるかについてさらに深く知るために、以下のビデオでは、従来のSEOと生成エンジン最適化の違いと重複部分について分かりやすく解説しています。

従来のSEOと生成エンジン最適化の違いと重複部分についての明確な解説。

革命ではなく、進化

優れたSEOの核心的な原則は変わっていません。ユーザーの意図に応える、高品質で権威のあるコンテンツを作成することが、依然として最も重要です。

変わったのは、そのコンテンツがどのように発見され、消費されるかです。目標はもはやリストの中の1つのリンクであることだけではありません。それ自体が「回答」になることです。戦略的な焦点は、キーワードから会話的な関連性へ、そしてバックリンクからより広範で包括的な信頼感へと拡大しました。

一歩先を行くための最善の方法は、この新しい現実に備えたコンテンツの作成を始めることです。eesel AI blog writerで無料の記事を生成し、次世代の戦略に適応することがいかに簡単か、ぜひ確かめてみてください。