AI Overviews対策、Google公式が否定した5つの無駄とやるべきこと

こんにちは、AI集客のルイです。

AI Overviews 対策、結局のところ何をすればいいの？——マーケ担当のあいだで、この疑問が宙に浮いたまま1年が過ぎました。

「LLMOツール契約しませんか？」「GEO対策コンサルやってます」——そんなDM、最近あなたのところにも届いていませんか？

私のところには、毎週のように届きます。

しかも最近はフォロワー少ないアカウントからではなく、それっぽいメディアを運営している会社から丁寧に届く。

断るのにも地味にエネルギーを使いますよね。

そして経営層からは「うちはAIに表示される対策やってるの？」と詰められる。

「やってます！」と即答できれば楽なんですが、「実は何をやればいいか、よくわかっていない」という状態で、なんとなく煙幕を張っている——そんなマーケ担当も、正直多いと思います。

私も同じでした。

ここ数ヶ月、AI Overviews 対策って結局なんなんだ？という疑問にずっと悩まされていました。

それが、2026年5月15日に変わりました。

Googleが公式ガイドで「AI Overviews 対策に特別な施策は不要、普通のSEOで十分」と公式に断言したんです。

これ、すごく大事なことなので繰り返します。

「普通のSEOで十分」と、Googleが公式に断言しました。

「やらなくていいこと」が公式にリスト化されました。

月額数万円のLLMOツールを契約しようとしていた人にとっては、かなり重要な情報です。

この記事では、Google公式が「不要」と断言した5つの施策と、本当にやるべきことを実務マーケター視点で整理します。

Google's Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search | Google Search Central  |  Documentation  |  Google for Developers

Learn how to optimize your website for Google Search's generative AI features, including official best practices, technical SEO advice, and emerging AI agent guidance.

developers.google.com

Google公式ガイドが示した「AI検索最適化＝SEO」という結論

最初に、この記事のいちばん大事な結論からお伝えします。

Googleは2026年5月15日に公開したガイドで、AI Overviews・AI ModeなどのAI検索機能に対する最適化は「従来のSEOと同じです」と明言しました。

GEO（Generative Engine Optimization）、AEO（Answer Engine Optimization）、LLMO（Large Language Model Optimization）——マーケ業界で乱立しているこれらの新語について、Googleは「すべてSEOです」と一刀両断したわけです。

これ、鳥肌が立ちませんか。

ここ1年で「従来のSEOはもう古い、これからはGEO/LLMOだ」というポジショントークが業界に蔓延していました。

それをGoogle自身が「いや、SEOでいいですよ」と公式に否定した。

私の感覚だと、これはかなり大きな転換点です。

なぜGoogleはAIO・GEO・LLMOを全部「SEO」と呼ぶのか

理由はシンプルです。

AI Overviews自体が従来の検索ランキングシステムを使って動いているからです。

これ、知らない人が多いんですが、AI Overviewsは何か魔法のAIが独自に情報を集めてきているわけではありません。

Googleの公式ドキュメントを読むと、AI Overviewsは「コアの検索ランキングシステム」を使って関連ページを取得し、その情報を生成モデルに渡して回答を作っている、と書かれています。

つまり、SEOで上位を取ること自体が、AI Overviewsに表示される前提条件です。

逆に言えば、SEOで圏外のページがAI Overviewsだけに表示されることは構造的に起こりません。

だからGoogleは「SEOやってください」としか言いようがないんです。

AI Overviews・AI Modeを動かすRAGとクエリファンアウトの仕組み

ここで一度、技術的な仕組みを整理します。

専門用語が出てきますが、実務に翻訳するとかなりシンプルです。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

料理に例えるとわかりやすいです。

RAGは「まず食材を取ってきて（検索）、それを使って料理をする（回答を生成する）」という構造のことです。

Googleの場合は、検索ランキングシステムで関連ページを取得（食材調達）して、そのコンテンツを生成モデルに渡して回答を作る（料理）。

ここがポイントで、AIが回答する内容の元ネタは、結局Google検索でインデックスされた普通のWebページです。

AIが知識を「持っている」のではなく、検索して「持ってくる」のです。

クエリファンアウト（Query Fan-out）

ユーザーが1つの検索をすると、AIが内部で複数のサブクエリに自動分解して並列で検索する技術です。

たとえば「東京 観光」と検索すると、AIは内部で「人気スポット」「モデルコース」「予算感」「季節別のおすすめ」のように複数のサブクエリを生成して、それぞれの検索結果を集約して回答を作ります。

これが意味するのは、1つの記事の中で複数のサブトピックを網羅できているコンテンツがAI Overviewsに引用されやすい、ということです。

「1ページで完結する網羅性のある記事」を作ることが、AI Overviewsへの引用率を高めます。

ただし、これも従来から言われ続けてきた「網羅性のある良質なコンテンツが上位表示される」というSEOの原則そのままです。

新しいことは何もありません。

では具体的に、Googleは何を「不要」と公式に断言したのか。

ここからが、ぶっちゃけいちばん実務で使える情報です。

Googleが公式否定：今すぐやめるべき「無駄なAI対策」5選

Google公式ガイドの中に、Mythbusting（神話の打破）というセクションがあります。

ここでGoogleは、巷で「AI対策」として推奨されている施策を1つずつ「不要です」と明示的に否定しています。

実務マーケターとして読んでいて、私は思わず「これ、まさにこの前売り込まれたやつだ」と苦笑いしてしまいました。

順番に見ていきましょう。

① llms.txtを作る（Googleは使わないと明言）

これがいちばん大きい否定です。

llms.txtというのは、Jeremy Howardさん（fast.aiとAnswer.AIの共同創設者）が2024年9月に提案した「LLM用のサイトマップ」みたいなファイルです。

サイトのルートに llms.txt というファイルを置いて（中身はMarkdown記法で記述）、AIに「うちのサイトはこういう構造です」と教える、というコンセプトでした。

これを受けてSEO業界では「llms.txtを設置しないとAIに認識されない」「月額数万円でllms.txt自動生成ツール提供します」みたいなサービスが出回っていました。

ぶっちゃけ、これ全部いらないです。

Googleは公式ガイドで「新しい機械可読ファイルやAI用のMarkdownファイルを作る必要はありません」と明言しています。

実はこの件、GoogleのJohn Muellerさんが2025年から複数回「Googleはllms.txtを使わない」と発言していたんですが、業界の一部はそれを無視してllms.txt関連サービスを売り続けていました。

今回の公式ガイドで完全に決着がついた形です。

もしllms.txt対応で月額契約を結ぼうとしているなら、今すぐ止めて大丈夫です。文字通り、今すぐ止めて大丈夫です。

② コンテンツをAI向けに細分化（chunking）する

「AIが読みやすいように、記事を短い段落に細かく分けてください」「1セクション200字以内にしてください」みたいなアドバイス、見たことありませんか？

これも公式に「不要」と否定されました。

Googleは「コンテンツを細かく分割する必要はなく、複数のトピックを含むページもAIが文脈的に理解できます」と書いています。

考えてみれば当然で、人間が読みやすい長さの段落と、AIが理解しやすい長さの段落は、そもそも一致するように設計されているはずです。

人間向けに自然な文章を書けば、AIも自然に理解する。

「AI向けに細切れにする」という作業自体が、人間の読み体験を悪化させているだけです。

③ AI用の特別な文体や執筆スタイルに変える

「AIに引用されやすい文体」「AI向けQ&A形式の書き方」みたいな商材、最近めちゃくちゃ多いですよね。

これも公式否定です。

Googleは「特定の方法で書き直す必要はありません」「人間向けに書き続けることが引き続き有効です」と明言しています。

失敗談を共有させてください。

私自身、半年くらい前に「AI向けに簡潔な文体で書き直そう」と思って、過去記事をリライトしようとしたことがあります。

実際に2〜3本書き直してみて気づいたのは、AI向けに書いたつもりの記事が、人間が読むと「やたら淡白で味気ない記事」になっていたことです。

滞在時間も離脱率も、どちらも悪化しました。

結局、人間が読んで「これ役に立ったな」と思える記事のほうが、AI Overviewsにも引用されやすい。

当たり前のように聞こえるかもしれませんが、私は実体験で痛感しました。

ついでに言うと、Googleは同じ項目のなかで「AIはシノニム（同義語）や類義語の関係を理解しているので、あらゆるキーワードバリエーションを詰め込む必要はない」とも書いています。

「『AI Overviews 対策』『AIO対策』『AI概要 対策』を全部入れてください」みたいな指示をいまだに出してくるSEO会社がありますが、これも要りません。

メインキーワード1つを自然に使えば、AIは関連表現を理解してくれます。

④ 不自然な"メンション工作"でAIに引用されようとする

ここ、最近いちばん怪しい商材が増えている領域だと思います。

「AI Overviewsに引用されるには、ウェブ全体での『言及（mention）』を増やすことが大事です」「AIに認識される被リンク・口コミを増やすパッケージ、月額○万円で提供します」という話を見たことがある人も多いはずです。

これも公式に否定されています。

Googleは「ウェブ全体で非正規の『メンション』を追求することは、見た目ほど役に立ちません」と書いています。

ポイントは「inauthentic（非正規・本物ではない）」という表現です。

自然に発生したメンションは普通に価値があります。

一方で、お金で買った言及や、botで量産した口コミ、相互に貼り合っただけの被リンクのような「不自然な発信源」は、Googleのスパム対策システムが検知して弾きます。

私の感覚だと、これはずっと前から効かない手法です。

「AI Overviews対策」という新しい看板を付けて売り直しているサービスが目立つので、改めて明文化された意味は大きいです。

スパムポリシー違反に該当する可能性もあるので、効果がないどころか自社サイトの評価を下げるリスクもあります。

絶対にやらない方がいいです。

⑤ 構造化データを過剰に追加する

「生成AI検索のために、すべてのページにFAQ Schema、Article Schema、HowTo Schemaを全部入れてください」みたいなアドバイス、見たことありませんか？

Googleは「生成AI検索のための特別なスキーマは必要ありません」と書いています。

ただし、ここは少し注意が必要です。

構造化データ自体が「不要」と言っているわけではありません。

通常のSEO戦略の一部として、適切な構造化データを使うことは引き続き有効です。

つまり、「AI向けに新しいスキーマを追加する」のは不要だけど、「ページの内容に合った構造化データを使う」のは引き続きOK、ということです。

さて。「やらなくていいこと」が5つ全部わかりました。

次が本題です。じゃあ何を「やるべきか」——こちらは、正直拍子抜けするほどシンプルです。

AI Overviewsに表示されるために本当に必要なSEO施策

ここまで「やらなくていいこと」を5つ見てきました。

では、本当にやるべきことは何か。

Googleが公式ガイドで「有効」として再確認した施策は、驚くほどシンプルです。

独自性のある「非コモディティコンテンツ」を作る

いちばん重要なのがこれです。

Googleは「独自の視点を持つ高品質コンテンツ」「ユーザーにとって役立ち、満足できる独自性のあるコンテンツ」を作ることを最優先に挙げています。

ここで言う「非コモディティコンテンツ」とは、どこにでもある一般情報のまとめではなく、自分たちにしか書けない一次情報や個人の経験・検証結果が含まれたコンテンツのことです。

ぶっちゃけ、生成AIが普及してから、Web上には「AIで量産された薄い記事」が溢れています。

そういう記事はAI Overviewsには引用されません。

なぜかというと、AI Overviews自身が「AIが書ける範囲の情報」を要約しているわけで、AIが書いた一般論を引用しても意味がないからです。

AIが引用したくなるのは、AIが書けない情報——つまり、人間の体験・検証データ・専門知識・独自の意見です。

想像してみてください。

あなたが「この記事、うちのAIに引用してほしいな」と思ったとき、どんな記事に頼みますか？

どこにでも書いてある一般論のまとめより、「この人だから書ける経験談や検証」ですよね。

私の感覚だと、これからのコンテンツマーケティングは「AIに書けない部分をどれだけ盛り込めるか」の勝負になります。

技術SEOの土台を整える（クロール・インデックス・ページ体験）

次に重要なのが、技術SEOの基盤です。

Googleは公式ガイドで「Googleがページを発見・クロール・インデックスできる技術要件を満たすこと」を強調しています。

具体的には次の項目です。

• robots.txtでクロールをブロックしていないか確認
• 重要なページがインデックス登録されているか確認
• ページの読み込み速度（特にCore Web Vitals）
• モバイル対応
• セマンティックHTML（意味のあるタグの使用）
• 重複コンテンツの削減

これ、本当に当たり前のことなんですが、意外とできていないサイトが多いです。

私が過去に支援した中小企業のサイトでも、「複雑なJavaScript構成でGoogleがインデックスできていなかった」というケースが何度かありました。

AI Overviewsに表示される以前に、そもそも検索でインデックスされていない——というオチです。

まずはGoogle Search Consoleで自社サイトのインデックス状況とCore Web Vitalsを確認してみてください。

これだけで、見えていなかった課題がいくつも出てくるはずです。

E-E-A-Tを地道に積み上げる

最後に、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の話です。

E-E-A-Tは、Googleが品質評価で重視している「経験・専門性・権威性・信頼性」の4要素のことです。

いわば「そのサイト、本当に信頼できますか？」をGoogleが判断するための4つの軸です。

AI Overviewsは複数の情報源から信頼性の高いコンテンツを引用するので、E-E-A-Tの低いサイトは引用されにくくなります。

具体的に積み上げるべきものは次の通りです。

• 著者プロフィールの明確化（誰が書いているか、どんな経験があるか）
• 一次情報の引用と出典明示
• 専門家による監修や寄稿
• サイト全体の専門領域の絞り込み
• 外部からの自然な被リンク獲得（買うのは絶対NG）

ここで重要なのは、「E-E-A-Tを上げるためのテクニック」を追いかけないことです。

E-E-A-Tは結果として「信頼されているサイトかどうか」を示す指標であって、テクニックでブーストできるものではありません。

地道に専門領域でコンテンツを積み上げて、業界内で認知されて、自然に被リンクが集まる。

このサイクルを回すのが、結局いちばんの近道です。

「でもそれ、地味だよな」と思いますよね。わかります。

ただ次のセクションを読むと、その「地味な積み上げ」に予算を集中させるべき、もうひとつの理由がわかります。

AIO・LLMOコンサルやツールに月額数万円を払う前に確認すべきこと

ここからは、マーケター実務目線で少しシビアな話をします。

ここまで読んでいただければわかると思いますが、Google公式が明言した内容を踏まえると、「LLMOツール」「GEOコンサル」「AEO対策パッケージ」と銘打ったサービスの多くは、実質「普通のSEOコンサル」と中身が変わりません。

Googleが「普通のSEOで十分」と言っているツールの現実

私の感覚だと、現在出回っているLLMO/GEOツールには、ざっくり3パターンあります。

1. 名前を変えただけのSEOツール

中身は普通のキーワード分析・順位計測ツールなのに、「LLMO対応」とラベルを貼り替えて月額を上げているケース。

これは正直、契約する意味がないです。

既存のSEOツール（Ahrefs、Semrush、Search Consoleなど）で十分カバーできます。

2. llms.txt自動生成系ツール

これは今回のGoogle公式ガイドで完全に否定されました。

llms.txtそのものが不要なので、それを生成するツールも当然不要です。

3. AI言及モニタリングツール（ChatGPTやPerplexityでの言及を可視化するツール）

これは、価値があるかもしれません。

ただし、データを見てもアクションに落とせないなら、月額を払うほどの価値はないです。

「ChatGPTでうちのブランドが何回引用されたか」を知ったところで、結局やることは「良いコンテンツを作る」に戻るからです。

本当に投資すべきはコンテンツの質と技術SEOの基盤

私が過去にいろんなクライアントに伝えてきたことなんですが、SEO/コンテンツマーケティングで投資すべき優先順位は、ほぼ固定です。

1. 良質なコンテンツを作れる人（ライター・編集者・専門家）
2. 技術SEOの基盤整備（サイト改善、表示速度、構造化）
3. データ分析の人（Search Console・GA4を見られる人）
4. ツール（必要最小限のSEOツール）
5. その他

「LLMO対策ツール」みたいなものは、この優先順位の中に入りません。

経営層から「AI対策やってるか？」と聞かれたら、こう答えてください。

「Google公式が言うには、AI対策＝普通のSEOです。なので、コンテンツの質と技術SEOに投資しています。これがAI Overviewsへの引用にも直結します。」

これで十分です。

ぶっちゃけ、この一文を手元に持っておくだけで、経営層への説明も、コンサルDMの断り方も、全部カバーできます。

次は「じゃあ数年先はどうなるの？」という話です。

ここだけは、少し先の話として読んでください。

エージェント時代のSEO：Agentic Experiencesへの備え

最後に、少し先の話もしておきます。

Googleの公式ガイドの後半に、「Agentic Experiences（エージェント体験）」というセクションがあります。

これがちょっと面白いです。

AIエージェントが自律的にサイトを操作する時代への備え

Agentic Experiencesというのは、AIエージェントが自律的にWebサイトを操作する時代を指しています。

たとえば、ユーザーが「来週末に大阪のホテルを予約して」とAIエージェントに頼むと、エージェントが自動で複数のホテル予約サイトを比較して、最適なホテルを予約してくれる。

すでに一部のサービスでは、こういうエージェント機能が動き始めています。

Googleはこの流れを踏まえて、「ブラウザエージェントがWebサイトを画像分析・DOM構造・アクセシビリティツリーで解釈する未来に備えてください」と書いています。

私の感覚だと、ここはまだ実務的に対応が必要なフェーズではありません。

ただ、3〜5年スパンで考えると、確実に来る変化です。

今からやっておくべきアクセシビリティ・DOM構造の整備

備えとして、今からでもできることは次の通りです。

• セマンティックHTMLの徹底（divだけで組まない、ボタンはbutton、リンクはaを使う）
• alt属性を画像に必ず入れる
• フォームのlabel、aria属性を適切に設定する
• ボタンや操作要素を視覚以外の方法でも識別できるようにする
• ページの主要構造を明確にする（header、nav、main、footerなど）

これ、全部「アクセシビリティの基本」です。

つまり、視覚障害のあるユーザーが使えるサイトを作る＝AIエージェントも使えるサイトになる、という構図です。

人間に優しい設計は、結局AIにも優しい。

ここを地道に整えておけば、エージェント時代が本格化したときに優位に立てます。

先の話ではあるんですが、今やっておいても損がない施策なので、できるところから始めておくのがおすすめです。

では最後に、「今週だけで動けるアクションリスト」をまとめます。

まとめ：AI検索対策のアクションリスト（今週中にできること）

長くなったので、最後に今週中にできるアクションを整理します。

今週やめること

• llms.txt生成サービスの契約検討
• 既存記事を細切れに分割するリライト
• AI向けの特殊な文体・キーワードバリエーション詰め込みへの書き換え
• 不自然な"メンション工作"や被リンク・口コミ購入
• 過剰な構造化データの追加
• 「LLMO対策」「GEO対策」と銘打ったツール・コンサルへの新規契約

今週やること

• Google Search Consoleでインデックス状況を確認（無料、10分でできます）
• Core Web Vitalsの数値を確認（同じくSearch Consoleで一発です）
• 自社の主力記事を読み返して「AIが書けない情報」が含まれているかチェック
• 著者プロフィールが明示されているか確認
• 過去記事の中で「一次情報・実体験・検証データ」を追記できそうな記事をリストアップ

今月やること

• 主力キーワードで上位表示されている記事のリライト計画
• 一次情報を取れる取材・検証の予定組み
• 技術SEOの監査（外部委託or内製）

ぶっちゃけ、ここに書いたことは全部「普通のSEO」です。

Google公式が「普通のSEOで十分」と言っている以上、私たちがやることも普通のSEOです。

「LLMOツール契約しませんか？」のDMが来たら、この記事を思い出してください。

慌てて契約する必要は、今のところまったくありません。

それより、自社のコンテンツを1本でも厚くしたほうが、確実にAI Overviewsに刺さります。

まず今週は、Search Consoleを10分開いてみるだけで十分です。

派手な施策に飛びつくよりも、地味な基本の積み上げが、いちばんAI Overviewsへの引用にも繋がります。

私もこれから、地味な基本を積み上げる側に戻ろうと思います。

ぜひ、一緒に取り組んでいきましょう。