SEOにおけるAI活用には、SEO業務を効率化する側面と、AI検索で自社の情報を見つけてもらいやすくする側面があります。本記事では、AIを活用した記事制作の流れや注意点、AI Overviews・LLMO・GEOとの関係、ツールの選び方を初心者向けに解説します。

SEOにおけるAI活用とは｜2つの側面と検索環境の変化

SEOとAIの関係を理解するには、「AIを使ってSEO業務を効率化すること」と「AIを使った検索サービスでの可視性を高めること」を分けて考える必要があります。

AIを使ってSEO業務を効率化する取り組み

従来のSEO対策では、キーワード分析、記事構成の作成、執筆などに多くの人手が必要でした。生成AIの登場により、これらの工程の一部を効率化できるようになりました。

キーワード候補の整理、構成案の作成、文章の下書きなどは、AIを使って効率化できます。検索ボリュームなどの数値はAIが独自に把握しているわけではないため、GoogleキーワードプランナーやSEOツールなどのデータと組み合わせて使用します。

一方、事業に合ったキーワードの選定、検索意図の解釈、競合の選定、公開前の品質確認には人の判断が必要です。NYSEOでは、これらの工程を段階ごとに分け、AIによる処理と人による判断を組み合わせています。

AI検索での可視性向上を目指す取り組み

AI OverviewsやChatGPT検索などで自社のページが参照・引用される機会を増やす取り組みも、SEOにおけるAI対応の一つです。LLMOやGEOという言葉も使われますが、統一された評価基準や必勝法が確立しているわけではありません。

GoogleのAI OverviewsやAI Modeでは、従来のSEOが引き続き基盤になります。まずはクロール・インデックスの環境を整え、独自性と信頼性のあるコンテンツを提供することが基本です。

ChatGPTやAI Overviewsの普及で変わること

AI Overviewsの普及により、ユーザーが検索結果ページ上で概要を把握できる場面が増えました。また、ChatGPTなどGoogle以外のサービスでもWeb上の情報を検索できるため、情報収集の経路は分散しています。

ただし、すべての検索がAIに置き換わるわけではありません。検索語や業界によって影響は異なるため、自社の流入・コンバージョンを確認しながら、SEO、SNS、動画など必要なチャネルを選びます。

AIで効率化できるSEO業務と人が判断すべき業務

AIと人の役割を適切に分けることで、効率化と品質を両立させることができます。

AIで補助しやすいキーワード分析・構成作成・文章生成

AIは、大量の候補を整理する、文章を要約する、決められた構成に沿って下書きを作るといった作業を得意とします。検索データを取得できるツールと連携すれば、キーワード候補や競合情報の整理にも利用できます。

記事制作では、検索意図の整理、構成案の作成、本文の下書きなどを補助できます。分析では、Search Consoleやアクセス解析のデータを蓄積し、改善候補の抽出や傾向の整理にAIを活用できます。

人による判断が必要な検索意図の解釈と品質管理

AIが返した検索意図関連情報（サジェストワード、関連キーワード、関連質問、ユーザーの悩み、達成したいこと）を検証し、不要なものを削除、追加すべきものを加える必要があります。この段階での修正工数が、その後の全体工数を左右します。

AIが機械的に選んだ競合には、自社と事業規模やサイトの役割が大きく異なるサイトが含まれることがあります。例えば、個別の飲食店サイトに対して大規模なグルメサイトだけを競合に設定しても、そのまま参考にできるとは限りません。自社と検索意図や事業モデルが近いサイトを人が選ぶ必要があります。

ライターやディレクターに求められる力として、文字を書く能力だけでなく構成を作れることなどが重要になってきました。AI時代では、単なる執筆者ではなく、構成設計と品質判定ができるスキルがより価値を持つようになっています。

SEOにAIを活用する効果と限界

AIには、短時間で複数案や下書きを作れる利点があります。一方で、事実誤認、一般論への偏り、似た表現の繰り返しなどが起こる可能性があります。まず記事の目的と読了後に期待する行動を決め、AIに任せる範囲を明確にしましょう。

AIだけで、その企業の理念や一次情報、現場固有の判断まで補うことはできません。一般的な焼き直し記事にしないためには、専門知識を持つ人が構成と本文を確認し、自社独自の情報を加える必要があります。

AIを活用したSEO記事制作の流れ

AI活用で重要なのは、段階的なプロセス設計と各段階での人による検証です。

ステップ1｜キーワード候補と検索意図を整理する

AIでキーワード候補を洗い出す

生成AIへテーマを入力すると、関連するキーワード候補を幅広く洗い出せます。ただし、検索ボリュームや競合性などの数値は、SEOツールやGoogleキーワードプランナーなどで確認します。候補を増やす作業と、対策するキーワードを決める作業を分けることが重要です。

NYSEOでは、メインキーワードを入力すると、サジェストワードや関連する質問、ユーザーの悩みなど、検索意図を考えるための情報が整理されます。出力内容を人が確認し、事業との関連性やコンバージョンへの近さを踏まえて調整します。

検索結果や実際のデータを使って分析結果を検証する

AIが整理した結果は、検索結果や実際の顧客データを使って検証します。主な確認点は、事業への貢献が期待できるキーワードか、想定した検索意図に不足やズレがないか、比較対象として適切な競合を選べているかの3点です。

検索ボリュームだけで判断せず、商談や問い合わせで使われる言葉、商品・サービスとの関連性も確認します。AIの出力をたたき台として使い、人が不要な情報を削除し、不足する情報を加えます。

ステップ2｜独自の初期構成を作ってから競合を調査する

顧客の声や自社の知見をもとに初期構成を作る

最初から検索上位の記事だけを参考にすると、見出しや論点が似通いやすくなります。まずは検索意図の仮説、顧客の声、自社の経験やデータを基に初期構成を作ります。

その後に検索結果を確認し、想定した検索意図とのズレや情報の不足を検証します。NYSEOでは、想定する構成から逆算した質問に担当者が答えることで、自社の知見を初期構成へ反映します。

競合記事に共通する情報と不足している情報を整理する

初期構成を作成した後は、検索上位の複数ページを確認して抜け漏れを検証します。複数の記事に共通する論点は、読者が求めている可能性がある情報として確認しますが、すべてを必ず追加する必要はありません。

記事の目的に必要な情報を選び、SNS上の声、業界動向、自社の経験や実績なども組み込みます。一般的な情報と独自情報の両方を整理し、読者にとって必要な順番に並べます。

読者に必要な情報と独自に提供できる情報を構成へ反映する

担当者へのインタビューでは、一般論だけでなく、実際の判断基準、失敗例、成果が出た事例、顧客からよく受ける質問まで掘り下げます。他記事でも扱われている内容は、独自の事例や図解によって分かりやすく説明できないか検討します。

構成の段階で必要な情報と根拠を整理しておくと、AIが一般論だけで本文を膨らませることを防ぎやすくなります。

ステップ3｜AIを使って記事の原稿を作成する

目的・対象読者・構成・参考情報をAIへ正確に伝える

AIへ指示を出す前に、記事の目的と、読了後にユーザーへどのような状態になってほしいかを明確にします。目的が曖昧なままでは、情報の優先順位が定まらず、一般的な内容に寄りやすくなります。

NYSEOでは、サジェストワード、関連キーワード、関連する質問、ユーザーが現在悩んでいること、記事でユーザーが達成したいこと、提供すべき情報という6つの情報を体系的にAIに与えます。具体的なペルソナを一人決めて設定し、ライターやAIがその人物をイメージして制作できるようにします。

参考情報を与える場合は、公的機関や公式サイト、自社資料など、利用できる情報源を選びます。競合記事の文章をそのまま材料にするのではなく、検索意図や論点の検証にとどめ、自社の知見を中心に指示を具体化します。

構成・見出し・本文の段階ごとに内容を確認する

一度の指示で本文まで完成させるのではなく、検索意図、構成、各見出しの概要、本文の順に確認します。早い段階でズレを修正すると、本文全体を作り直す手間を減らせます。

本文作成後は、事実関係、出典、記事の目的との一致、表現の自然さを確認します。必要に応じて、その分野に詳しい担当者や専門家にも確認を依頼します。

ステップ4｜人が編集して独自性と信頼性を加える

実体験・専門家の知見・独自データを追加する

AIが生成した一般的な説明に、実体験、専門知識、自社データ、顧客事例などを加えます。独自情報は後から一文だけ足すのではなく、構成の段階から中心的な論点として扱うことが重要です。

NYSEOでは、メインキーワードを入力した後にインタビューを行い、具体的な回答が得られた領域を構成へ反映します。これにより、その企業や担当者が詳しいテーマを記事の独自性につなげます。

ユーザーインタビューから一次情報を引き出す

インタビューでは、「一般的にはどう説明されているか」だけでなく、「実務では何を基準に判断するか」「どのような失敗が多いか」まで質問します。回答を構成と本文へ反映することで、一次情報の収集と記事化を効率化できます。

事実・出典・情報の新しさを確認する

数値、制度、製品仕様などは、公的機関や公式サイトなどの一次情報を優先して確認します。検索上位の記事だけを根拠にせず、公開日や更新日も確認しましょう。

ツールの仕様は変更されることがあるため、公式情報に加え、必要に応じて実際の画面でも確認します。AIが事実と異なる内容を生成するハルシネーションにも注意が必要です。

不自然な表現や根拠のない断定を修正する

根拠のない断定、過度な成果表現、主語が大きすぎる説明を修正します。自社調査を使う場合は、調査対象、実施時期、方法を示し、読者が根拠を確認できるようにしましょう。

著者や監修者の経験、参照した情報源を分かる形で示すことも、読者が記事の信頼性を判断する助けになります。

ステップ5｜公開後のデータをもとに改善する

検索順位・流入・コンバージョンを確認する

記事公開後は、検索順位や表示回数、クリック数だけでなく、問い合わせや資料請求などのコンバージョンとの関係も確認します。NYSEOでは、記事間の回遊、記事からLPへの遷移、CTAのクリックなどを計測し、記事ごとの成果を比較できます。

Google Search Consoleでは、通常の検索パフォーマンスに加え、生成AI機能内で自社ページが表示された回数や対象ページも確認できます。Google Analyticsなどのデータと組み合わせ、流入後の行動やコンバージョンまで評価しましょう。

AIの提案を参考にしながら改善内容を判断する

AIには、順位や流入の変化、関連する検索語、競合との差分などを整理させ、改善候補を出させます。ただし、提案をそのまま採用するのではなく、記事の目的や自社の訴求、実際のデータと照らし合わせて判断します。

専門性が高い内容や自社独自の主張に関わる変更は、担当者や専門家が確認します。AIは改善候補を見つける補助として使い、何を変更するかは人が決めます。

生成AIで作った記事はGoogleに評価されるのか

AIの使用だけで評価が決まるわけではなく、正確性・独自性・読者への価値を確保することが重要です。

AIの使用だけで評価が決まるわけではない

Googleは、コンテンツがどのような方法で作られたかよりも、人の役に立つ、信頼できる内容かを重視しています。そのため、AIを使用したという理由だけで評価が下がるわけではありません。

一方、検索順位を操作する目的で、利用者への価値を加えずに大量のページを生成する行為は、スパムポリシーに抵触する可能性があります。詳しくは生成AIコンテンツに関するGoogleのガイダンスも確認しましょう。

正確性・独自性・読者への価値を確保する

AIが生成した文章は自然に見えても、誤った数値、存在しない制度、古い仕様などが含まれることがあります。特に重要な主張や数値は、一次情報までさかのぼって確認します。

独自性を高めるには、インタビュー、自社データ、実体験、独自の検証結果などを盛り込みます。検索意図に答えているだけでなく、他の記事では得にくい情報を提供できているか確認しましょう。

付加価値のない記事の大量生成を避ける

上位記事の情報を並べ替えただけの文章や、検索語だけを変えた類似記事を大量に公開しても、読者への新しい価値は生まれません。制作本数ではなく、各記事が明確な目的と独自情報を持っているかを確認します。

競合調査の前に自社の知見から初期構成を作り、その後に検索結果で抜け漏れを確認すると、上位記事の焼き直しを避けやすくなります。

経験や専門性が伝わる情報を掲載する

専門知識が必要な分野では、社内の担当者や外部の専門家に確認を依頼します。現場での判断や経験を記事に反映させることで、一般的なAI出力では得にくい具体性が生まれます。著者や監修者の専門分野も明示し、誰の知見に基づく情報か分かるようにしましょう。

AI Overviews・LLMO・GEOと従来のSEOの関係

AI検索への対応でも、クロール・インデックス、コンテンツ品質、サイトの信頼性といった従来のSEOが基盤になります。一方で、サービスごとに情報の取得方法や計測方法が異なる点には注意が必要です。

AI OverviewsとChatGPTなどのAI検索の違い

AI Overviewsは、Google検索の結果画面に表示されるAIによる概要です。Googleの検索インデックスやランキングシステムを基盤として、回答と関連リンクを表示します。

ChatGPT検索はGoogleとは別のサービスで、検索を使用した回答には参照元へのリンクが表示される場合があります。自社サイトをChatGPT検索の結果へ表示させたい場合は、OAI-SearchBotをrobots.txtなどでブロックしていないかも確認します。

LLMO・GEOとは何か

LLMOはLarge Language Model Optimizationの略で、LLMを使ったサービスで自社の情報が適切に扱われることを目指す取り組みです。GEOはGenerative Engine Optimizationの略で、生成AIを備えた検索・回答サービスでの可視性向上を指す言葉として使われます。どちらも比較的新しい用語であり、指す範囲は提供者によって異なります。

AI検索への対応でも従来のSEOが基盤になる

Googleは、AI OverviewsやAI Modeに表示されるための追加要件や特別な構造化データはなく、従来のSEOのベストプラクティスが引き続き有効と説明しています。重要な内容をテキストで提供し、内部リンクで見つけやすくし、構造化データと画面上の内容を一致させるといった基本を優先します。

ただし、ChatGPTなどGoogle以外のサービスでは、使用するクローラーや情報取得方法が異なります。自社のターゲットが利用するサービスを確認し、必要なクロール設定や計測方法を個別に確認しましょう。

AI検索時代に優先すべきコンテンツ施策

まず、クロールとインデックスを妨げる問題をなくし、読者に役立つ独自情報を提供します。質問への答えや重要な事実を分かりやすく記載し、必要に応じて画像や動画も活用します。

そのうえで、自社のターゲットがGoogle検索、ChatGPT、SNS、YouTubeなどのどこで情報を探しているかを確認します。すべてのチャネルへ同じように投資するのではなく、実際の流入とコンバージョンを基に優先順位を決めましょう。

AI SEOツールの種類と選び方

AI SEOツールには、生成AI、SEO分析、コンテンツ制作、公開後の分析など、異なる用途があります。導入目的を明確にし、必要な機能と人による確認工程を比較して選びましょう。

AI SEOツールで対応できる主な業務

AI SEOツールで支援できる主な業務は、キーワード候補の整理、検索意図の仮説作成、競合情報の整理、構成・本文の作成、順位や流入データの分析、リライト候補の抽出などです。

一つのツールですべてを扱うものもあれば、キーワード調査や記事制作など、特定の業務に特化したものもあります。現在の課題と運用体制に合わせ、必要な範囲を決めましょう。

代表的なAI SEOツールの特徴を比較する

ツール	主な用途	向いている使い方	注意点
ChatGPT	調査補助・構成案・文章作成	幅広いSEO業務のたたき台作成	検索ボリュームなどのSEOデータは別途確認が必要
Ahrefs	キーワード・競合・被リンク分析	検索市場や競合サイトの調査	取得データをどう施策へ反映するかは人の判断が必要
Semrush	SEO・広告・競合分析	複数チャネルを含めたマーケティング分析	機能が多いため、利用目的を決めて導入する
NYSEO	インタビュー型の記事制作・記事分析・改善	一次情報を含む記事制作と公開後の改善を一元化したい場合	最終的な事実確認と品質判断は人が行う

汎用生成AIとSEO専用ツールでは、扱えるデータと目的が異なります。単純な機能数ではなく、現在の課題を解決できるか、人が確認しやすい制作フローになっているかを比較しましょう。

機能・情報源・料金・操作性から選ぶ

最初に、キーワード調査、記事制作、サイト分析、公開後の改善など、解決したい課題を決めます。そのうえで、参照するデータの種類、AIの出力根拠、外部ツールとの連携、操作性、料金を比較します。

記事制作ツールでは、完成した文章だけでなく、検索意図・構成・本文の各段階で人が修正できるかが重要です。分析ツールでは、自社のSearch Consoleやアクセス解析のデータを使えるか、改善提案の理由を確認できるかも見ましょう。

多機能でも使わない機能が多ければ、費用や運用負担が増えます。無料トライアルやデモがある場合は、実際の担当者が操作し、必要な機能とサポート体制を確認してから選びましょう。

記事制作から分析・改善まで一元化できるか確認する

記事制作だけでなく、CTA管理、A/Bテスト、リライト候補の抽出などを一元化できると、制作後の改善まで同じ環境で進められます。NYSEOでは、社内資料などを参照するナレッジデータベース、段階的な記事制作、記事ごとのCTAクリックや回遊の分析、改善候補の抽出に対応しています。

一元化は便利ですが、現在使っているSearch ConsoleやGoogle Analyticsなどと役割が重複する場合もあります。導入時は、置き換える業務と併用する業務を整理しましょう。

SEOにAIを活用する際の注意点

AIの正しい活用には、明確なルール設定と人による品質管理が不可欠です。

AIの回答をそのまま正しい情報として使用しない

AIは、自然に見える誤情報や存在しない出典を生成することがあります。数値や制度、製品仕様は、公的機関や公式サイトなどの一次情報を開いて確認しましょう。

AIに参照URLを提示させた場合も、リンク先が実在するか、主張を裏付けているか、情報が最新かを人が確認します。複数の情報源で内容が異なる場合は、情報の発信主体や更新日を比較して判断します。

記事制作のすべてをAIへ任せない

記事の目的、対策するキーワード、構成の優先順位、自社の訴求、公開可否は人が判断します。AIは自社の事業背景や顧客との関係まで把握しているわけではないため、最初の提案に引っ張られないことが重要です。

特に、医療・法律・金融など正確性の影響が大きい分野や、情報が少ない専門分野では、その領域に詳しい人による確認が欠かせません。公開前の品質責任を持つ担当者を決め、AIの出力を修正・判断できる体制を整えましょう。

個人情報や機密情報の入力に注意する

クライアント情報や未公開の事業データをAIツールへ入力する場合は、利用規約、データの保存期間、学習への利用、管理者向け設定などを確認します。個人情報や機密情報は、社内ルールに従って匿名化・削除し、入力する範囲を必要最小限にします。

AIの利用ルールと品質確認の手順を決める

社内でAIを使う範囲、入力してよい情報、確認担当者、参照すべき情報源、公開前の承認方法を決めます。担当者によって判断が変わらないよう、チェックリストや記事制作の手順書にまとめましょう。

記事制作は、検索意図の整理、独自情報の収集、構成、本文、ファクトチェック、最終レビューの順に進めます。各段階で人が確認し、問題があれば次の工程へ進む前に修正します。

品質にばらつきが出る場合は、AIのモデルやプロンプトだけでなく、入力情報の不足や確認基準も見直します。AIを使う担当者が、記事テーマとSEOの基本を理解できるように教育することも重要です。

AIと人の役割を分けてSEO業務を効率化しよう

AIをSEOへ活用する際は、効率化できる作業と人が判断する作業を分けることが重要です。

• 独自の初期構成を作ってから競合を確認する：顧客の声や自社の知見を先に整理し、その後に検索結果を使って抜け漏れを検証します。
• 専門知識や一次情報を加える：社内担当者や専門家の経験、独自データ、顧客事例を構成と本文へ反映します。
• 公開前に人が品質を確認する：AIが生成した文章の正確性、出典、表現、記事の目的との一致を確認します。
• 公開後の成果まで確認する：順位や流入だけでなく、CTAクリック、回遊、問い合わせなどを確認して改善します。
• 運用ルールと責任者を決める：入力してよい情報、確認手順、公開を判断する担当者を明確にします。

AIは、SEO担当者に代わってすべてを判断するものではありません。検索意図や事業目標を理解する人がAIを使い、段階的に確認することで、制作と改善を効率化できます。

NYSEOは、インタビューを通じた記事制作と、CTA・回遊・リライト候補などの分析を一つの環境で進められるツールです。一次情報を活用した記事制作やSEO業務の内製化を進めたい場合は、NYSEOの詳細をご覧ください。