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【独自調査】AI Overview対策は「コンテンツの書き方」だけが論点ではない
[26/07/23]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
19,826記事・33,201クエリ・17,693非指名クエリを分析。AI露出は「記事・情報源・クエリ・ブランド」の4つの観点で考える
株式会社ＥＸＩＤＥＡ（本社：東京都中央区、代表取締役：小川卓真）は、Google AI Overview（以下、AIO）における露出の構造を、記事本文を含むURL19,826件、検索クエリ33,201件、非指名クエリ17,693件のAIO回答という3種類のデータから分析した結果を公表します。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-ac77b3e0acf24a0423a30ec20fc37937-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
分析から見えたのは、AIO対策を「記事を良くすること」だけで考えると不十分だということです。AIOが表示されるかはクエリによって大きく異なり、引用元として選ばれるかには記事構造と一次情報源らしさが関係し、生成された回答では検索語にないブランド名まで言及されます。
つまり、AI検索時代の露出は、ページ単体の改善だけでは捉えきれません。「何を書くか」「誰が発信するか」「何を聞かれるか」「AIに何者として想起されるか」を分けて見る必要があります。
実務で必要なのは、記事改善だけではなく、AIOが出るクエリを捉え、引用されやすい情報構造を整え、一次情報源として発信し、非指名検索でもブランドが言及されるかまで測ることです。
[表2: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_2_4a8557be9857fbea81ddcbf3d9deec23.jpg?v=202607231145 ]
記事改善が直接効くのは、主に2番目の「引用元選定」です。しかし、そもそもAIOが出ないクエリでは記事が良くても露出は生まれず、回答生成では引用元の文章以外の知識も使われ、検索語にないブランド名が言及されます。
だから、AIO対策は「良い記事を書けば終わり」ではありません。記事・情報源・クエリ・ブランドの4つを別々に見て、最後に一つの露出設計としてつなぐ必要があります。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-ad599f75af393d5523b2393838d81a53-1929x1407.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図1：本分析で確認した4つの観点。記事構造、情報源、クエリ、ブランドで異なる差が見られた。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-5f001ea01b2abdca3aedce0e79452026-1665x1105.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図2：AIO引用と関連した記事特徴。青は引用されやすい方向、赤は引用されにくい方向。2モデルで方向が一致した項目のみを表示。
正方向で上位に入ったのは、次の要素でした。
[表3: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_3_e82eafde96a82b3c417bf7cc0482d1cf.jpg?v=202607231145 ]
共通しているのは、AIが回答の材料として取り出しやすいことです。何の話かを短く定義し、問いに直接答え、根拠や実践情報を構造化する。AIOでは、こうした「答えの骨格」を持つ記事が引用されやすい傾向が見られました。
一方、独自体験・レビュー主軸は最も強い負方向でした（SHAP -0.067、OR 0.88）。これは「体験談は価値がない」という意味ではありません。本データでは、再現可能な一般回答を組み立てやすい記事構造の方が、AIO引用と結びつきやすかったという観察です。
なお、記事観点のモデルAUCは0.634／0.639であり、モデル単独で個別URLの引用可否を高精度に断定するものではありません。ここでは、引用群と同時に現れやすい構造を把握するために用いています。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-efee9df4df153761df440d939a273ae6-1805x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図3：左はサイト種別ごとのAIO採択率、右は40項目を統制した多変量分析。単純比較では公式が最下位だが、他条件が同等なら一次情報源らしさに小さな正の関連が見られた。
単純比較では、準公式が48.3%で最も高く、第三者メディアは42.0%、公式サイトは35.5%で最も低い結果でした。
つまり、「公式サイトならAIに信頼されて自動的に引用される」という前提は成立しません。
ただし、40項目を同時に考慮した分析では、一次情報源らしさに小さな正方向の関連が見られました（OR=1.08/step）、この二面性が重要です。
公式サイトが弱いのは、「公式だから」ではなく、公式サイトの本文が情報提供型として十分に整備されていない可能性があります。商品説明やLPだけで終わらせず、自社だから出せる定義、数値、一次情報、具体的な方法を本文に持たせることが論点になります。
なお、本調査の「公式サイト度」は、記事本文とURLから推論した「一次情報源らしさ」のラベルです。被リンク数、ドメインパワー、ドメイン年齢などは測定していません。
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-284a8358717b9372f29071514eb49b97-1933x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図4：検索意図別・質問形式別のAIO表示率。定義型は93.1%で最も高く、指名型の検索意図は60.9%だった。
検索意図別では、Informational（解説型）が83.7%で最も高く、Navigational（指名型）は60.9%でした。質問形式別では、「〇〇とは」の定義型が93.1%で突出しています。
[表4: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_4_134405128933239f862a7416ef0f3c93.jpg?v=202607231145 ]
ここから言えるのは、AIO露出を増やしたいなら、記事改善だけでなく「AIOが出やすい問いを捉えているか」も確認する必要があるということです。
同じテーマでも、「商品名」で誘導するだけでなく、「〇〇とは」「〇〇の方法」「〇〇の比較」のように、ユーザーがAIに答えを求めやすい問いをコンテンツ化することが新しい設計軸になります。
ブランド名を含まない17,693件の検索を分析したところ、AIO回答の57.7%に何らかのブランド名が出現しました。質問形式によって、その割合はさらに大きく変わります。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-1e755967e3963ba5346687b6b00f8657-1517x755.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図5：非指名クエリのAIO回答におけるブランド言及率。比較型では75.9%の回答にブランドが登場し、1回答あたり平均6.6ブランドが列挙された。
特に比較型では、75.9%の回答にブランドが登場し、1回答あたり平均6.6ブランドが列挙されました。定義型は39.3%、平均2.7ブランドです。
これは、AI検索時代のブランド露出が、指名検索だけでは測れないことを示しています。ユーザーが自社名を検索していなくても、「おすすめ」「比較」といった問いの回答候補としてAIに想起されるかが、新しい確認項目になります。
ただし、AIO回答内でブランドが言及されることと、売上やCVが増えることの因果関係は本分析では扱っていません。ここで示しているのは、新しい露出機会としてのブランド言及です。
[表5: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_5_09ed6bcc0836184f6b7f51f67cca49dd.jpg?v=202607231145 ]
従来のSEOは、検索順位と流入を中心に見てきました。AI検索時代は、それに加えて「AIOが表示されるか」「自社URLが引用されるか」「回答内で自社ブランドが言及されるか」を分けて測る必要があります。
つまり、AIO対策はコンテンツ施策から「露出設計」へ広がります。
そこで見えたのは、「良い記事を書く」という一つの施策だけでは、AIO露出の全体を説明できないということです。
AIOが表示されるかはクエリで変わります。引用元として選ばれるかには、記事の答えやすさと一次情報源らしさが関係します。そして回答生成では、検索語にないブランド名まで言及されます。
AI Overview時代に必要なのは、AIに見つかり、選ばれ、引用され、想起されるまでを一体で設計することです。
「AIに引用される記事の改善点を整理したい」「AIOが出やすいクエリを把握したい」「検索順位だけでなくAI検索での露出も見直したい」といった課題がある場合は、記事単体ではなく、クエリからブランド言及までを含めて確認することが重要です。
お問い合わせ
EmmaToolsに関するお問い合わせ・資料請求はこちらから受け付けております。
・EmmaToolsサービスサイト：https://emma.tools
・株式会社ＥＸＩＤＥＡ お問い合わせ： https://exidea.co.jp/contact
- 記事観点のモデルAUCは0.634／0.639であり、モデル単独で個別URLの引用可否を高精度に断定するものではありません。
- 記事構造、サイト種別、クエリ属性、ブランド名の一部はLLMによる自動分類・抽出を含むため、判定誤差が含まれる可能性があります。
- 記事観点の19,826URLは本文解析が可能なURLに限定されており、Web全体の代表サンプルではありません。
- 「公式サイト度」は記事本文とURLから推論した一次情報源らしさのラベルです。被リンク数、ドメインパワー、ドメイン年齢などは測定していません。
- ブランド言及は新しい露出機会を示すものであり、売上やCVとの因果関係は本分析では検証していません。
- 本データは2026年2月〜3月時点の日本語検索のスナップショットであり、AI Overviewの仕様変更や他言語では傾向が異なる可能性があります。
所在地：〒104-0061 東京都中央区銀座1-20-14 KDX銀座一丁目ビル4階
代表者：小川 卓真
設 立：2013年5月
資本金：1,500万円
従業員数：76名（連結）※2026年5月末現在
事業内容：BtoBブランディング支援、BtoBマーケティング支援、動画制作・動画マーケティング、マーケティングツール開発提供、SEOコンサルティング、Webメディア運営
ＥＸＩＤＥＡは、クリエイティブとデジタルマーケティングを融合した「カテゴリーデザイン」によって、企業の新たな成長を支援します。AI機能を搭載した自社開発のマーケティングツールの提供と併せて、ビジネスの戦略策定から実行・改善まで一貫して伴走します。
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TEL：03-5579-9934（受付時間：平日9時〜18時）
株式会社ＥＸＩＤＥＡ（本社：東京都中央区、代表取締役：小川卓真）は、Google AI Overview（以下、AIO）における露出の構造を、記事本文を含むURL19,826件、検索クエリ33,201件、非指名クエリ17,693件のAIO回答という3種類のデータから分析した結果を公表します。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-ac77b3e0acf24a0423a30ec20fc37937-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
分析から見えたのは、AIO対策を「記事を良くすること」だけで考えると不十分だということです。AIOが表示されるかはクエリによって大きく異なり、引用元として選ばれるかには記事構造と一次情報源らしさが関係し、生成された回答では検索語にないブランド名まで言及されます。
つまり、AI検索時代の露出は、ページ単体の改善だけでは捉えきれません。「何を書くか」「誰が発信するか」「何を聞かれるか」「AIに何者として想起されるか」を分けて見る必要があります。
本調査結果の要旨
AI Overview対策を「コンテンツの書き方」の問題だけにすると、露出全体の一部しか見えません。本分析では、記事・情報源・クエリ・ブランドの4つの観点で、それぞれ異なる差が確認されました。実務で必要なのは、記事改善だけではなく、AIOが出るクエリを捉え、引用されやすい情報構造を整え、一次情報源として発信し、非指名検索でもブランドが言及されるかまで測ることです。
調査の概要
[表1: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_1_51d5f32675f9858e7f2daa666d4dd110.jpg?v=202607231145 ]1. AIO対策を記事改善だけで考えると、半分しか見えない
AIOで露出するまでには、少なくとも異なる3つの場面があります。[表2: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_2_4a8557be9857fbea81ddcbf3d9deec23.jpg?v=202607231145 ]
記事改善が直接効くのは、主に2番目の「引用元選定」です。しかし、そもそもAIOが出ないクエリでは記事が良くても露出は生まれず、回答生成では引用元の文章以外の知識も使われ、検索語にないブランド名が言及されます。
だから、AIO対策は「良い記事を書けば終わり」ではありません。記事・情報源・クエリ・ブランドの4つを別々に見て、最後に一つの露出設計としてつなぐ必要があります。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-ad599f75af393d5523b2393838d81a53-1929x1407.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図1：本分析で確認した4つの観点。記事構造、情報源、クエリ、ブランドで異なる差が見られた。
2. AIに選ばれやすいのは、「答えの骨格」がある記事
まず、記事本文19,826URLを対象に、40項目の記事構造とAIO引用の関連を分析しました。ロジスティック回帰とLightGBM＋SHAPの2モデルで方向が一致した項目を確認しています。[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-5f001ea01b2abdca3aedce0e79452026-1665x1105.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図2：AIO引用と関連した記事特徴。青は引用されやすい方向、赤は引用されにくい方向。2モデルで方向が一致した項目のみを表示。
正方向で上位に入ったのは、次の要素でした。
[表3: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_3_e82eafde96a82b3c417bf7cc0482d1cf.jpg?v=202607231145 ]
共通しているのは、AIが回答の材料として取り出しやすいことです。何の話かを短く定義し、問いに直接答え、根拠や実践情報を構造化する。AIOでは、こうした「答えの骨格」を持つ記事が引用されやすい傾向が見られました。
一方、独自体験・レビュー主軸は最も強い負方向でした（SHAP -0.067、OR 0.88）。これは「体験談は価値がない」という意味ではありません。本データでは、再現可能な一般回答を組み立てやすい記事構造の方が、AIO引用と結びつきやすかったという観察です。
なお、記事観点のモデルAUCは0.634／0.639であり、モデル単独で個別URLの引用可否を高精度に断定するものではありません。ここでは、引用群と同時に現れやすい構造を把握するために用いています。
3. 「公式サイトだから強い」は成立しなかった
次に、URLを第三者メディア、準公式、公式サイトの3区分に分類し、AIO採択率を比較しました。[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-efee9df4df153761df440d939a273ae6-1805x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図3：左はサイト種別ごとのAIO採択率、右は40項目を統制した多変量分析。単純比較では公式が最下位だが、他条件が同等なら一次情報源らしさに小さな正の関連が見られた。
単純比較では、準公式が48.3%で最も高く、第三者メディアは42.0%、公式サイトは35.5%で最も低い結果でした。
つまり、「公式サイトならAIに信頼されて自動的に引用される」という前提は成立しません。
ただし、40項目を同時に考慮した分析では、一次情報源らしさに小さな正方向の関連が見られました（OR=1.08/step）、この二面性が重要です。
公式サイトが弱いのは、「公式だから」ではなく、公式サイトの本文が情報提供型として十分に整備されていない可能性があります。商品説明やLPだけで終わらせず、自社だから出せる定義、数値、一次情報、具体的な方法を本文に持たせることが論点になります。
なお、本調査の「公式サイト度」は、記事本文とURLから推論した「一次情報源らしさ」のラベルです。被リンク数、ドメインパワー、ドメイン年齢などは測定していません。
4. 記事が良くても、「何を聞かれるか」で露出機会は変わる
33,201件のクエリを検索意図と質問形式で分類すると、AIO表示率には大きな差がありました。[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-284a8358717b9372f29071514eb49b97-1933x720.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図4：検索意図別・質問形式別のAIO表示率。定義型は93.1%で最も高く、指名型の検索意図は60.9%だった。
検索意図別では、Informational（解説型）が83.7%で最も高く、Navigational（指名型）は60.9%でした。質問形式別では、「〇〇とは」の定義型が93.1%で突出しています。
[表4: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_4_134405128933239f862a7416ef0f3c93.jpg?v=202607231145 ]
ここから言えるのは、AIO露出を増やしたいなら、記事改善だけでなく「AIOが出やすい問いを捉えているか」も確認する必要があるということです。
同じテーマでも、「商品名」で誘導するだけでなく、「〇〇とは」「〇〇の方法」「〇〇の比較」のように、ユーザーがAIに答えを求めやすい問いをコンテンツ化することが新しい設計軸になります。
5. 検索語に名前がなくても、AIはブランドを言及する
AIO時代には、引用されるかどうかとは別に、「回答内でブランドとして想起されるか」という露出があります。ブランド名を含まない17,693件の検索を分析したところ、AIO回答の57.7%に何らかのブランド名が出現しました。質問形式によって、その割合はさらに大きく変わります。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41581/243/41581-243-1e755967e3963ba5346687b6b00f8657-1517x755.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
図5：非指名クエリのAIO回答におけるブランド言及率。比較型では75.9%の回答にブランドが登場し、1回答あたり平均6.6ブランドが列挙された。
特に比較型では、75.9%の回答にブランドが登場し、1回答あたり平均6.6ブランドが列挙されました。定義型は39.3%、平均2.7ブランドです。
これは、AI検索時代のブランド露出が、指名検索だけでは測れないことを示しています。ユーザーが自社名を検索していなくても、「おすすめ」「比較」といった問いの回答候補としてAIに想起されるかが、新しい確認項目になります。
ただし、AIO回答内でブランドが言及されることと、売上やCVが増えることの因果関係は本分析では扱っていません。ここで示しているのは、新しい露出機会としてのブランド言及です。
6. SEO担当者が変えるべきは、AIO対策の「範囲」と「測り方」
4つの観点を並べると、AIO対策で見るべき対象が整理できます。[表5: https://prtimes.jp/data/corp/41581/table/243_5_09ed6bcc0836184f6b7f51f67cca49dd.jpg?v=202607231145 ]
従来のSEOは、検索順位と流入を中心に見てきました。AI検索時代は、それに加えて「AIOが表示されるか」「自社URLが引用されるか」「回答内で自社ブランドが言及されるか」を分けて測る必要があります。
つまり、AIO対策はコンテンツ施策から「露出設計」へ広がります。
結論：AIO対策は「記事改善」から「露出設計」へ
本分析では、記事本文を含むURL19,826件、検索クエリ33,201件、非指名クエリ17,693件のAIO回答を、異なる角度から分析しました。そこで見えたのは、「良い記事を書く」という一つの施策だけでは、AIO露出の全体を説明できないということです。
AIOが表示されるかはクエリで変わります。引用元として選ばれるかには、記事の答えやすさと一次情報源らしさが関係します。そして回答生成では、検索語にないブランド名まで言及されます。
AI Overview時代に必要なのは、AIに見つかり、選ばれ、引用され、想起されるまでを一体で設計することです。
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お問い合わせ
EmmaToolsに関するお問い合わせ・資料請求はこちらから受け付けております。
・EmmaToolsサービスサイト：https://emma.tools
・株式会社ＥＸＩＤＥＡ お問い合わせ： https://exidea.co.jp/contact
注記
- 本分析は相関分析であり、因果推論ではありません。特定の要素を追加すればAIO引用率や表示率が必ず上がることを示すものではありません。- 記事観点のモデルAUCは0.634／0.639であり、モデル単独で個別URLの引用可否を高精度に断定するものではありません。
- 記事構造、サイト種別、クエリ属性、ブランド名の一部はLLMによる自動分類・抽出を含むため、判定誤差が含まれる可能性があります。
- 記事観点の19,826URLは本文解析が可能なURLに限定されており、Web全体の代表サンプルではありません。
- 「公式サイト度」は記事本文とURLから推論した一次情報源らしさのラベルです。被リンク数、ドメインパワー、ドメイン年齢などは測定していません。
- ブランド言及は新しい露出機会を示すものであり、売上やCVとの因果関係は本分析では検証していません。
- 本データは2026年2月〜3月時点の日本語検索のスナップショットであり、AI Overviewの仕様変更や他言語では傾向が異なる可能性があります。
会社概要
会社名：株式会社ＥＸＩＤＥＡ（https://exidea.co.jp）所在地：〒104-0061 東京都中央区銀座1-20-14 KDX銀座一丁目ビル4階
代表者：小川 卓真
設 立：2013年5月
資本金：1,500万円
従業員数：76名（連結）※2026年5月末現在
事業内容：BtoBブランディング支援、BtoBマーケティング支援、動画制作・動画マーケティング、マーケティングツール開発提供、SEOコンサルティング、Webメディア運営
ＥＸＩＤＥＡは、クリエイティブとデジタルマーケティングを融合した「カテゴリーデザイン」によって、企業の新たな成長を支援します。AI機能を搭載した自社開発のマーケティングツールの提供と併せて、ビジネスの戦略策定から実行・改善まで一貫して伴走します。
AI機能搭載のオールインワンSEOツール EmmaTools｜https://emma.tools
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