生成AIが検索体験に組み込まれ、ユーザーがAIの返す回答を最初に参照する場面が増えています。

その結果、「AIがどのような情報を引用し、どのように文脈を理解しているのか」が、これまで以上に重要なテーマになっています。

しかし現場では、

• ・何を改善すればAIに拾われやすくなるのか
• ・抜け落ちている構造はどこか
• ・そもそも「AI検索での可視性」とは何か

が分かりづらいという課題があります。
Ignite Visibilityの記事 How to Boost Your AI Search Visibility は、これらを5つの視点に整理していました。本稿では、それらを順に紹介していきます。

1) Content Retrievability（コンテンツの抽出されやすさ）

■ Content Retrievabilityとは

AIがページを発見し、必要な情報を正確に抽出し、回答として再利用しやすい状態を示す視点です。

■ なぜ重要なのか？

構造が曖昧なコンテンツは、AIが「どの部分が何の情報なのか」を判断しづらく、結果として引用される機会が減るためです。

■ 改善策

• ・Semantic chunking（意味単位で段落を分ける）
• ・見出しや箇条書きで情報構造を明確化
• ・画像・動画などのマルチモーダル要素の最適化
• ・Schemaマークアップで構造情報を付与

記事では、 Schema導入ページは未導入ページに比べてクリック率が40％高いというデータも紹介されていました。

2）Content Alignment（質問との適合性）

■ Content Alignmentとは

ユーザーの「質問意図」とページが提供する「回答内容」の一致度を示す指標です。

■ なぜ重要なのか？

AIは「この文章は特定の質問への明確な回答になっているか」を基準に引用を判断します。

Semrushの調査では、 AI Overviewsを引き起こすクエリの88.1%が情報探索型（informational）クエリでした。

■ 改善策

• ・ページ冒頭に端的な回答（要約）を置く
• ・実際のユーザーが使う語彙・表現を取り入れる
• ・用語の揺れや曖昧な書き方を無くす

3）Content Differentiation（差別化）

■ Content Differentiationとは

同じテーマのコンテンツが多数ある中で、記事がどのような独自性を持つかを示す視点です。

■ なぜ重要なのか？

一般論だけで構成されたページは他のページで容易に代替されます。AIにとっても「代わりの情報がいくらでもある」と判断されてしまいます。

独自の情報を持つことがAIに「選ばれる理由」を与えます。

■ 改善策

• ・新しいデータや事例の提示
• ・独自の知見や視点の補足
• ・よくある質問ではなく、ニッチな質問に答える

4）Authority Signals（信頼シグナル）

■ Authority Signalsとは

AIが「この情報源は信頼できる」と判断するための根拠となる要素です。

■ なぜ重要なのか？

情報の正確さだけでなく、信頼の裏付けが弱いとAIは引用を避けます。

■ 改善策

• ・権威ある情報源への引用
• ・実績・受賞・専門性の明示
• ・第三者からの言及（バックリンク・レビュー）

Backlinkoの調査では、 検索1位のページは2〜10位より3倍以上のバックリンクを獲得していました。

5）Entity Mapping（エンティティの関係構築）

■ Entity Mappingとは

人物・企業・製品・概念など、重要情報どうしの関係性をAIが正しく認識できるように整理する取り組みです。

■ なぜ重要なのか？

関係性が曖昧だと、AIは情報の文脈や位置づけを誤解し、結果として回答候補から外れる可能性があります。

■ 改善策

• ・重要なエンティティを名前で明示
• ・表記揺れをなくし統一
• ・内部リンクなどで関連情報を接続

Schemaを包括的に導入したサイトは、ChatGPTで30%多く引用されたというデータも示されていました。

まとめ：読みやすさを追求することが、AIへの近道

今回紹介した5つのポイントは、一見するとAI向けの専門的な施策のように見えるかもしれません。しかし本質は、「人にとって整理されている情報は、AIにとっても理解しやすい」というごくシンプルな原則にあります。 AIは常に「質問に最も適切に答えている部分」を探しており、構造化された情報ほど正確に取り出されます。

本記事でも、元記事で提示された5つの視点を踏まえ、セマンティック・チャンクで段落を分ける、冒頭に要点を配置する、根拠を明示するなど、“取り出しやすい情報構造”を意識しました。
抽出されやすさ・質問適合性・差別化・信頼シグナル・エンティティの関係性は、AIが「どの質問に対する回答として採用するか」を判断する際に、複合的に働く基盤になります。

検索行動がAI中心に移りつつある今、こうした情報設計の精度はこれまで以上に可視性に影響します。
とはいえ、必要なのは大規模な改修ではありません。 見出しを整える、結論を段落冒頭に置く、関連情報を正しくつなぐなど、日々の小さな工夫で十分に改善が進みます。

こうした日々の「情報の整理整頓」こそが、長期的にAIに選ばれるための確実な一歩になります。
みなさんも、今回紹介した５つのポイントを意識してコンテンツを改善してみてはいかがでしょうか。

執筆：ピーター
CONTENT MARKETING ACADEMY リサーチャー
※本記事は執筆及び画像作成にあたり、ChatGPTを利用しています。