マーケターはよくAI SEOについて大げさな主張をしますが、そのほとんどは部分的にしか正しくありません。「SEOは死んだ」、「長期的なコンテンツは無意味」、「AI SEOはただの良いSEOにすぎない」といった一般的な言説は、複雑な現実を単純化しすぎています。AIとSEOの真実は、具体的な問いによって大きく異なります。たとえば、ChatGPTやGoogleのAIオーバービューでどのように可視性を狙うのか？自社ブランドをAIに推奨させたいのか、それともコンテンツを引用させたいのか？AIはトレーニングデータに基づいているのか、それともライブのウェブ結果を利用しているのか？これらのシナリオごとに最適なアプローチが求められます。 以下に、よくあるAI SEOに関する誤解と、それがあなたのマーケティング戦略にとって何を意味するかについて詳しく解説します。 1. SEOは死んだのか？誤り。 SEOは今もなお生きており、むしろより挑戦的になっています。AIオーバービューや新しいコンテンツ量の増加により検索行動は分散しますが、世界のSEO市場は年間16. 7％の成長を続けており、Google検索も拡大を続けています。AIツールは検索を補完し、置き換えるものではありません。人々はAIで情報を確認した後もGoogleを利用し続けます。とはいえ、従来のSEOだけでは不十分であり、AIを使った検索が2028年までには従来を凌駕する可能性も高まっています。今や検索はGoogle、YouTube、TikTok、Reddit、Amazon、LinkedIn、AIなど、多くのプラットフォームにまたがるため、「すべての場所で最適化」する必要があります。 2. AI SEOはただ良いSEOなのか？両者とも真実と誤りがある。 基本的なSEOの要素（メタデータ、構造化HTML、スキーマ、鮮度）は依然として重要であり、AIの可視性の土台となります。ただし、AIエンジンは第三者のシグナルに依存しており、AI検索におけるブランド言及の85％は自社サイト以外のドメインから来ています。AIの可視性を高めるには、オンサイトの明瞭さとオフサイトの権威（ブランドの言及、引用、専門家の認知）を組み合わせることが不可欠です。 3. すべてのAI SEOは同じ方法だと思っている？誤り。 単一のプレイブックは存在しません。各AIプラットフォームは異なるデータソースを使い、信号の重みづけも異なります。GoogleのAIはランキングシステムと密接に連動し、上位ページを引用しやすい傾向があります。一方、ChatGPTはGoogleで下位にランクされているページも多く取り入れ、Googleのランキングとブランド言及には高い相関があります。プラットフォームごとに戦略を調整する必要があります。 4. AIに引用されたら、あなたも言及されるのでは？ほぼ誤り。 言及（ブランド名の言及）と引用（内容の紹介・出典の明示）は異なる概念です。短期的には、言及は可視性を高めますが、長期的には両者を合わせた「言及＋引用」がAIの再登場を40％増やすこともあります。ただし、これを一貫して実現しているブランドは10％未満です。これを築くには、オフサイトの権威（PRやレビューブログ）と信頼できる参考資料となるコンテンツが必要です。 5. AIエンジンはE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を気にしない？複雑な問題です。 AIは、Googleの品質基準と同様に、経験・専門性・権威性・信頼性を示す情報源を好みます。信頼性は依然として鍵であり、AIの引用のおよそ半数は信頼できるニュースソースから引かれています。企業ブログやコミュニティソース（RedditやYouTube）も使われますが、AIは一貫して信頼できる整理された情報を優先します。 6.

コンテンツの新鮮さがAIの可視性により影響する？ほぼ真実。 新鮮さはAIの関与度を高めます。AIの訪問の約65％は12ヶ月以内のコンテンツです。業界によって重要性は異なります。金融、人事、税務分野では特に重要ですが、エネルギーや旅行のような常緑コンテンツではそれほど影響は大きくありません。ただし、質の高い永続性のあるコンテンツも、数年後にAIからのトラフィックを呼び込むことがあります。 7. 長文コンテンツは無意味？誤り。 AIは構造化された見やすいコンテンツを好みますが、必ずしも短い必要はありません。長くて網羅的なコンテンツ（BacklinkoのSEOガイドのような）も引用されやすいです。理由は、完全な回答を提供し、AIや人間の両方から高く評価されるからです。長内容は、人間の関与を広げ、引用の可能性を高めます。 8. ファネルトップ（ToFu）のコンテンツは不要？誤り。 AIは多くの基本的な質問に直接答えるため、ToFuコンテンツも依然として役立ちます。クリックがなくても、ブランドの存在はデジタルビルボードの役割を果たし、認知度向上に貢献します。また、深掘りした内容はAIにとっても信頼性の高い情報源となり、AIの可視性向上に寄与します。 9. 10倍のコンテンツ量をAIのために公開すべき？誤り。 量だけでは可視性は保証されません。AI生成コンテンツが増加していますが、多くはランキングや引用を獲得できず、GoogleやAIプラットフォームに低評価されることもあります。オリジナリティと専門性を優先すべきです。大量生産は一時的なトラフィック増加にはつながるものの、持続的な効果は期待できません。 10. 高品質コンテンツだけでLLMs（大規模言語モデル）に出現できる？より複雑です。 品質は必要ですが、それだけでは不十分です。LLMsはトレーニングデータ（過去の静的情報）と最新のウェブ結果（リアルタイムインデックス）を利用します。トレーニングデータ内のブランドの結びつきは、意味的な所有権をもたらします（例：Canvaと「シンプルなデザイン」）。一方、ウェブにインデックスされる結果は、明確な構造、権威性、最新性が必要です。そのため、ウェブ全体での一貫したブランド認知と、良く構成されたコンテンツがAIへの登場を促進します。 AI向けSEO戦略の適応方法： - 間接的AI効果の測定：ブランド検索の増加や、直接流入の推移、Peek. aiやZipTie. Dev、Semrush Enterprise AIOなどAI特化ツールを利用し、従来の解析だけでは捉えきれないAIの影響を把握します。 - ニッチなテーマで権威を築く：ターゲットとする長尾キーワードを狙い、SemrushのAI可視性ツールを使って実際のAIプロンプトデータを調査し、あらゆるスキルレベルのコンテンツを公開します。 - 競合の引用先を獲得：専門サイトへのゲスト投稿、レビューやコミュニティ参加を通じて、バックリンクがなくても信頼できる言及を増やし、AIが重視する関連性の高い権威を獲得します。 - 構造化された引用可能なコンテンツ制作：見出し、セマンティックHTML、スキーママークアップを活用し、信頼性と専門性を持たせ、AIが理解しやすい情報にします。 - チームの連携：開発者（テクニカルSEO）、コンテンツ制作者（コンテンツ構造と更新）、マーケター（独自の洞察や最新情報）を連携させて、AI最適化をスムーズに進めます。 - コミュニティを活用：顧客にフォーラムやSNSで意見交換を促し、オーガニックな引用経路を増やすことで、AIにとっての信頼性や関連性を高めます。 - 既存のSEO施策を維持：従来のオンページSEOや技術的改善、バックリンク獲得を続け、自然流入を維持しつつ、AI対応も拡大させる戦略を取ります。 - 影響を重視：AIの可視性スコアやブランド検索の推移、市場シェアの変化を追い、Googleサーチコンソールのデータと関連付けて、実ビジネスの成果を把握します。 要約すると、AI SEOは単なる過大な hype（誇張）を超えた微妙な戦略を必要とします。成功の鍵は、伝統的なSEOの基盤に加え、新しい可視性の手法を融合させることです。権威性、明快さ、ニッチな専門性、多プラットフォームでのプレゼンスを重視し、常にテストとデータに基づく調整を行いながら、AIの洞察と既存の最善策を効果的に組み合わせていくことが、変化する市場での成功を導きます。