最終更新日：2026年7月28日
※この記事は、Shopify開発歴8年以上の株式会社SOLSTAR代表取締役・島袋隼が監修しています。
AI検索の普及で、検索順位やクリック数だけを見ても、顧客がどこで自社を知り、何を比較しているのか捉えにくくなりました。では、従来のSEOをAI向けの施策へ置き換えるべきなのでしょうか。結論は、SEOを捨てるのではなく、検索基盤の上にAI回答、自社コンテンツ、外部メディア、商品データまで含む「可視性の設計」を加えることです。
本記事では、AI検索時代のマーケティング戦略を、計測、トピック設計、外部でのブランド情報、ECの商品情報という実務単位へ分解します。新しいツールの導入を急ぐ前に、何を確認し、どの指標を追い、90日でどう進めるかを整理したいマーケティング・EC担当者向けの解説です。
この記事でわかること
- AI検索が広がっても、SEOが集客の土台として残る理由
- 検索・AI回答・外部メディア・商品データを横断する可視性の設計
- AI検索の成果を露出・行動・事業成果の3階層で測る方法
- 顧客の用途や条件から、トピックを面で設計する手順
- 外部でのブランド情報と、ECの商品データを整える際の注意点
目次
1. AI検索時代もSEOは集客の土台として残る
AI検索への対応は、従来のSEOをやめて別の手法へ移ることではありません。Googleは、AI OverviewsとAI Modeについて、通常の検索と同じSEOの基礎が有効であり、表示のための追加要件や特別な最適化はないと説明しています。
ページがクロール・インデックスされ、検索結果でスニペットを表示できる状態が出発点です。内部リンク、ページ体験、テキストで読める主要情報、可視テキストと一致する構造化データなど、これまでの技術SEOとコンテンツ品質を先に点検します。
AI検索は一つの質問を複数の論点へ広げる
変わるのは、ユーザーが情報を探す単位です。GoogleのAI機能は、複雑な質問へ答える際、関連するサブトピックやデータソースを複数検索する「クエリファンアウト」を使う場合があります。つまり、一つの質問を関連する検索へ広げる仕組みです。ユーザーも、一度の対話で条件を足しながら比較を進められます。
たとえば「通勤用のリュック」を探す場合でも、容量、重さ、PC収納、防水性、服装との相性、予算、配送日など、判断材料は一つではありません。大きなキーワードだけを狙うページでは、比較の途中で生じる疑問を十分に支えられないことがあります。
AI専用ファイルや特別なschemaを先に増やさない
Googleは、AI機能へ表示されるために、新しい機械可読ファイルやAI専用テキスト、特別なschema.orgマークアップを作る必要はないと案内しています。新しい施策名だけを追い、クロールの問題や重複コンテンツを残したままにするのは順序が逆です。
ただし、要件を満たせば表示が保証されるわけではありません。AI回答での引用を確約する表現は避け、検索基盤と読者向け情報を改善した結果を継続して観測します。
2. 目標を「順位」からオーガニック全体の可視性へ広げる
検索順位は今後も大切ですが、それだけを最終目標にすると、AI回答や外部メディア、商品フィードなど、サイト訪問前の接点を評価できません。本記事では、施策の抜けを防ぐため、オーガニックの可視性を次の4層に分けます。
| 層 | 主な対象 | 確認すること |
|---|---|---|
| 検索基盤 | クロール、インデックス、内部リンク、ページ体験 | 必要なページを検索エンジンと読者がたどれるか |
| 自社コンテンツ | 記事、商品ページ、FAQ、著者・監修、一次情報 | 比較や判断に必要な情報が明確で、更新されているか |
| 外部接点 | 業界メディア、PR、SNS、コミュニティ、事業者情報 | 自社以外の場所でも正確な情報へ触れられるか |
| 商品・事業データ | 商品フィード、価格、在庫、配送、返品、構造化データ | チャネル間で内容が一致し、鮮度が保たれているか |
この4層は、GoogleやOpenAIが公表したランキング要因ではありません。SEO、コンテンツ、PR、SNS、EC運用を一枚の地図で確認するための実務上の整理です。
検索基盤と自社コンテンツを整える
最初の2層は、自社で改善しやすい領域です。GoogleはAI機能向けの基本として、クロールの許可、内部リンク、重要情報のテキスト化、良好なページ体験などを挙げています。コンテンツ面では、読者が目的を達成できる十分な説明、明確な出典、著者や監修者の背景、独自の分析が信頼を支えます。
記事数を増やすこと自体を目標にせず、既存ページの役割と重複を確認します。情報が分散している場合は、関連記事を内部リンクでつなぐだけでなく、似たページを統合する判断も必要です。
外部接点と商品データを同じ地図へ置く
外部接点は、自社が直接管理できない情報も含みます。目的はAI回答を操作することではなく、業界メディアやコミュニティでも、ユーザーが根拠のある情報を確認できる状態をつくることです。
ECでは、さらに商品データが加わります。記事で丁寧に説明していても、商品名、価格、在庫、配送条件が外部チャネルと食い違えば、比較や購入の障害になります。マーケティングとEC運用が別部署の場合も、更新元と責任者を共有しておく必要があります。
3. AI検索の成果を3階層で計測する
AI検索の成果は、単一の指標へまとめず、露出、行動、事業成果の3階層で見ます。クリックを伴う接点は計測しやすい一方、AI回答を見たあと別の日にブランド名を検索した場合など、直接つながらない行動もあるためです。
露出指標：AI機能内の表示と言及を定点観測する
Googleは2026年6月、Search Consoleに生成AIパフォーマンスレポートを発表しました。AI OverviewsとAI Modeで自社へのリンクが表示されたインプレッションを、ページ、国、日付、デバイスで確認できます。2026年7月時点では一部サイトへの段階的な提供で、すべてのプロパティが使えるわけではありません。
他のAIサービスを含めて調べる場合は、顧客が実際に尋ねそうな質問を10〜20件に絞り、同じ条件で定期的に確認します。記録するのは、回答日、質問、ブランド言及、引用URL、回答の文脈です。AI回答は同じ質問でも変化するため、1回の結果を検索順位のように扱わず、複数回の傾向を見てください。
行動指標：AI Assistant流入とサイト内行動を見る
Google Analyticsは2026年5月、認識対象のAIアシスタントからの流入を「AI Assistant」チャネルとして分類する機能を追加しました。対象となる訪問は、Mediumが`ai-assistant`、Campaignが`(ai-assistant)`として確認できます。
セッション数だけで評価せず、閲覧ページ、エンゲージメント、問い合わせ、購入まで見ます。これらを併記すると、AI Assistant経由で訪れた後の行動をほかのチャネルと比較できます。ただし、参照元が渡らない訪問や、後日の指名検索はこのチャネルへ計上されません。
事業指標：指名検索と商談・売上をつなぐ
間接的な影響を見るには、指名検索、問い合わせ時の認知経路、商談内容、売上を月次で確認します。Search ConsoleのBranded queriesフィルタを使えるサイトでは、ブランド関連と非ブランド関連の検索を分けられます。ただし、トップレベルのプロパティと一定のデータ量が必要です。
問い合わせフォームに「何を見て知ったか」の選択肢を加え、商談でも検索やAIサービスの利用を聞くと、定量データを補えます。AI施策の前後で変化があっても、広告、広報、季節性など別の要因があるため、AIだけの効果とは断定できません。
最低限のダッシュボード
最初から精密なアトリビューションを目指すより、次の指標を同じ画面で毎月確認すると、施策と変化の関係を話しやすくなります。
| 階層 | 指標例 | データ元 | 更新頻度 |
|---|---|---|---|
| 露出 | Google生成AI機能内のインプレッション、固定質問群での言及・引用 | Search Console、手動記録または許可された計測ツール | 週次〜月次 |
| 行動 | AI Assistant流入、閲覧ページ、問い合わせ、購入 | GA4、EC管理画面 | 月次 |
| 事業 | 指名検索、認知経路、商談、売上 | Search Console、CRM、顧客アンケート | 月次〜四半期 |
| 運用 | 更新済みページ数、商品情報の欠損・不一致 | コンテンツ台帳、商品管理画面 | 月次 |
4. トピックを「面」で網羅するコンテンツ設計
トピックの網羅とは、似たキーワードでページを量産することではありません。顧客が選択するまでに確認する用途、条件、不安、判断材料を整理し、記事、比較ページ、商品ページ、FAQへ役割を割り当てることです。
顧客の質問を「用途×条件×判断材料」で分解する
最初に、顧客が相談や検索で使う言葉を集めます。Search Consoleのクエリ、サイト内検索、問い合わせ、レビュー、接客メモを使い、次の3軸へ分けてください。
- 用途：通勤、旅行、贈り物、業務用など、何のために使うか
- 条件：予算、サイズ、納期、素材、対応環境など、候補を絞る条件
- 判断材料：比較基準、使い方、手入れ、配送、返品、保証など、不安を解く情報
この組み合わせを表にすると、既存ページで答えられている領域と不足が見えます。検索ボリュームが小さい質問でも、購入前の迷いを解く内容なら、商品ページやFAQで扱う価値があります。
1ページの役割を決め、重複ページを増やさない
すべての組み合わせを独立した記事にする必要はありません。カテゴリー全体の選び方を示すハブ、条件ごとの比較、商品の固有情報、購入前FAQという役割へ整理します。同じ結論を持つページが複数あるなら、統合して情報密度を高める方が読者にも運用担当者にも分かりやすくなります。
各ページには、次に確認したい情報へ進める内部リンクを置きます。商品選びの段階で生じる心理と導線は、ECサイトの購買心理学と導線設計も参考にしてください。
独自情報と更新責任を設計する
Googleのpeople-first contentの指針は、独自情報、調査・分析、十分な説明、明確な著者情報を重視しています。メーカーなら開発基準や試験方法、小売なら選定基準や比較表、サービス企業なら対応範囲や判断プロセスが独自情報になります。
実際に使っていない商品を試したように書く、存在しない顧客事例を加える、といった方法は採れません。誰が内容を確認し、価格や仕様が変わったときにどのページを更新するかまで台帳へ記録します。
5. 外部でのブランド情報を正しく育てる
AI検索時代の外部施策は、被リンク数だけを増やす活動ではありません。ユーザーが自社サイト以外でも、事業内容、商品、専門性について正確な情報を確認できる接点を増やす取り組みです。外部掲載がAI回答の引用を保証するわけではない点は、社内でも共有してください。
デジタルPRは引用できる一次資料から始める
業界メディアが取り上げやすいのは、宣伝文句より、検証可能な資料です。独自調査なら対象、期間、回答数、集計方法を示し、比較記事なら評価基準と制約を公開します。用語集、実務チェックリスト、専門家コメントも、出典と更新日が明確なら参照しやすくなります。
発表後は、関連する記者、業界団体、取引先へ、なぜ読者に役立つかを短く伝えます。リンク設置を条件にせず、内容の採否は相手へ委ねます。
コミュニティでは宣伝より問題解決を優先する
SNSやコミュニティでは、質問へ具体的に答え、必要な場合だけ自社資料を案内します。自社の社員・委託先であることを隠して第三者のように薦めると、信頼を損なうだけでなく、表示内容によってはステルスマーケティング規制の対象になり得ます。
投稿者の所属、提供・依頼の有無、広告であることが読者に分かる表現を使います。レビューや投稿の具体的な扱いは事実関係で変わるため、迷う場合は法務担当者へ確認します。
リンク購入と生成AI回答の操作を避ける
Googleは、検索順位の操作を目的としたリンクの売買、過度な相互リンク、自動化によるリンク作成をリンクスパムとして挙げています。2026年時点のポリシーでは、生成AI回答を操作しようとする行為も検索スパムの文脈に含まれます。
広告やスポンサー記事を使う場合は、その関係を読者へ明示し、リンクには`rel="sponsored"`や`rel="nofollow"`など適切な属性を設定します。短期的な露出のために、検索ポリシーと表示ルールを犠牲にしない運用が必要です。
6. ECはAIエージェントが扱える商品情報を整える
ECでは、コンテンツ戦略と商品情報の整備を切り離せません。AIチャネルは商品名や説明だけでなく、カテゴリー、価格、在庫、画像などのデータを手がかりに候補を提示します。情報が不足・矛盾していると、顧客の条件に合うか判断しにくくなります。
商品ページと商品データで同じ内容を示す
主力商品から、次の項目を棚卸しします。業種によって不要な項目を無理に埋めず、確認できる事実だけを記載します。
- 商品名、ブランド、カテゴリー、型番や識別子
- 用途、対象者、素材、寸法、重量、対応環境
- 価格、在庫、バリエーション、販売条件
- 画像、配送日、送料、返品・交換条件
- よくある質問、レビュー、評価の出典と更新状況
商品説明、構造化データ、商品フィードで値が異なる場合は、どのシステムを更新元にするか決めます。価格や在庫の不一致は購入時の混乱につながるため、公開後の監視方法も用意します。
Product構造化データとフィードを検証する
Googleは、商品情報をProduct構造化データ、Merchant Centerフィード、または両方から提供できると説明しています。構造化データは検索エンジンが商品を理解する助けになりますが、表示機能を保証するものではありません。
価格、在庫、レビューなどのマークアップは、ユーザーに見える内容と一致させます。Shopifyでの確認方法は、ShopifyでJSON-LDを実装・確認する方法で詳しく解説しています。商品ページ全体の改善項目は、ECサイトのCVR改善チェックリストもあわせて確認してください。
AIチャネルごとの提供範囲を確認する
Shopify Agentic Storefrontsでは、対象ストアの商品情報がShopify Catalogなどを通じてAIチャネルへ提供されます。Shopifyは、商品名、説明、カテゴリー、画像、価格、在庫などを構造化し、継続的に更新すると案内しています。商品情報をメタフィールドなどへ保存している場合は、Shopify Catalog Mappingで参照元を確認できます。
2026年7月時点で、Google AI ModeとGeminiへの機能は早期アクセスで、すべてのストアが利用できるわけではありません。ChatGPTはShopifyの案内上、商品発見を中心とする参照元で、購入はオンラインストアのチェックアウトへ進む形です。提供範囲は変わり得るため、管理画面と公式ヘルプを定期的に確認します。
7. 90日で実行するAI検索マーケティング計画
AI検索への対応は、全ページと全チャネルを同時に変える必要はありません。主力カテゴリーを一つ選び、基盤、コンテンツ、外部接点の順で90日間の検証を行います。
| 期間 | 主な作業 | 成果物 |
|---|---|---|
| 1〜30日 | Search Console・GA4の基準値、クロール、内部リンク、構造化データ、固定質問群を確認 | 現状診断、指標一覧、質問リスト |
| 31〜60日 | 顧客質問を用途・条件・判断材料へ分解し、既存ページと商品情報を改善 | トピックマップ、更新ページ、商品データ台帳 |
| 61〜90日 | 一次資料を公開し、PR・コミュニティ接点を整え、3階層の指標を評価 | 外部発信、月次レビュー、次四半期の優先順位 |
1〜30日：基準値と技術基盤を確認する
Search Console、GA4、EC管理画面で現状値を保存します。主要ページのインデックス、内部リンク、構造化データ、表示速度、商品データの欠損も確認してください。同時に、顧客が尋ねる重要な質問を10〜20件に絞り、今後の定点観測に使います。
31〜60日：トピックと商品情報を改善する
主力カテゴリーについて、用途、条件、判断材料のマトリクスを作ります。新規記事を書く前に、既存ページの統合、見出しの追加、FAQや比較表の補強で対応できないか検討します。ECでは商品名、カテゴリー、用途、価格、在庫、配送、返品の整合も同じ期間に確認してください。
61〜90日：外部接点を増やし、計測をレビューする
顧客や業界が引用できる一次資料を一つ公開し、関連する媒体やコミュニティへ案内します。月末に、露出、行動、事業成果の3階層を基準値と比較します。変化が小さい場合も、すぐに記事量を増やさず、質問の選び方、情報の不足、更新頻度を見直してください。
SEO・PR・SNS・EC運用の担当を横断させる
可視性は一部署だけで完結しません。SEO担当は検索基盤と計測、コンテンツ担当はページ設計、PR・SNS担当は外部接点、EC運用担当は商品データを主に担います。月次レビューでは、各担当が同じ指標と更新台帳を見て、矛盾や重複を解消します。
SOLSTARでは、Shopifyの設計・構築・運用からコンテンツ制作まで支援しています。検索と商品ページを別々に改善するのではなく、EC全体の優先順位を整理したい場合は、無料相談をご利用ください。
よくある質問
Q. AI検索対策とSEOは別々に進めるべきですか？
別々の施策として分断しない方が進めやすくなります。GoogleはAI OverviewsとAI Modeでも通常のSEOの基礎が有効だと説明しています。クロール、内部リンク、読者に役立つコンテンツを整えたうえで、AI機能内の露出、外部接点、商品データを追加で管理してください。
Q. AI検索に表示されるための特別な構造化データは必要ですか？
Google検索のAI機能について、特別なschema.orgマークアップは不要です。既存の構造化データは可視テキストと一致させ、ページの種類に合うものを正しく実装します。ECの商品ページではProduct構造化データや商品フィードを整えますが、表示や引用は保証されません。
Q. AI検索の効果は無料ツールだけでも測れますか？
Search ConsoleとGA4を中心に、一定範囲は確認できます。Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートは段階提供で、利用できないサイトもあります。固定した質問群の手動記録、問い合わせ時の認知経路、指名検索を組み合わせれば、小規模に始められます。
Q. 外部サイトでの言及を増やせばAIに引用されますか？
引用は保証されません。外部施策の目的は、独立した場所でもユーザーが正確な情報を確認できる状態をつくることです。リンク購入、所属を隠した投稿、やらせレビューは避け、調査方法や出典を示せる一次資料と、問題解決に役立つ発信を積み重ねてください。
Q. Shopifyの商品情報はどこから見直すべきですか？
主力商品から、商品名、説明、カテゴリー、用途、価格、在庫、画像、配送、返品の不足と食い違いを確認します。メタフィールドなどのカスタム項目を使っている場合は、Shopify Catalog Mappingの参照元も確認してください。
まとめ
AI検索時代のマーケティング戦略は、SEOを置き換える施策ではありません。クロール、内部リンク、役立つコンテンツという基盤を維持し、その上にAI回答、外部接点、商品データまで含む可視性の管理を加えます。
成果は、露出、行動、事業成果の3階層で確認してください。最初の90日は主力カテゴリーを一つ選び、基準値の保存、トピックと商品情報の改善、一次資料と外部発信までを一巡させます。AI回答の変動に振り回されず、顧客が判断しやすい情報を継続して整えることが、検索、EC、ブランドのすべてに活かせる土台になります。
SOLSTARは、Shopify専門ECパートナーとして、サイト設計・構築・運用・コンテンツ制作を支援しています。自社の検索戦略と商品ページをどこから見直すべきか整理したい方は、無料相談でお問い合わせください。
参考文献
- Google Search Central「AI features and your website」
- Google Search Central Blog「Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console」
- Google Analytics Help「What's new in Google Analytics」
- Google Search Central Blog「Introducing the branded queries filter in Search Console」
- Google Search Central「Creating helpful, reliable, people-first content」
- Google Search Central「Spam policies for Google web search」
- Google Search Central「Introduction to Product structured data」
- Shopify Help Center「Shopify agentic storefronts」
- Shopifyヘルプセンター「Agentic Storefront向けのShopify Catalogと商品の発見」
- OpenAI Help Center「Shopping with ChatGPT Search」
- 消費者庁「景品表示法とステルスマーケティング」
