AI Overview対策とは？クリックされない前提でやる5つのこと

検索順位は前と変わらないのに、サイトへのアクセスが減っている。AI Overviewが原因らしいと聞くけれど、何をすればいいのか分からない。

クリックが減っても、AIの回答の中で名前を挙げてもらう道は残っています。

私が支援しているオフィス機器の買取業者さまは、「大量の在庫をまとめて売りたい人」の質問で、AI Overview（検索結果の上に出るAIの要約）のおすすめの1番目に、社名が出るようになりました。回答が出た日の大半で1番目です（2026年9月）。

やったのは、引用されやすい書き方の工夫ではありません。毎月共有していただいた大口の買取の現場の話を、記事とページにしました。この記事では、クリックされにくい前提でやる5つのことと、効果の測り方を公開します。

ここでは、回答の根拠にリンクが並ぶことを「引用」、本文で名前が挙がることを「推薦」と呼び、ChatGPTなどにも当てはまる話として書きます。

検索1位でも、クリックされにくくなった

順位は変わらないのにアクセスが減ったとき、考えられることの1つがAI Overviewです。AI Overviewが出ると、検索結果のリンクはどのくらいクリックされなくなるのでしょうか。公開されている調査を3つ、順に見ていきます。

1つ目は、検索1位のページがどのくらいクリックされたかを見た、日本のデータです。SEOツールのAhrefsが、日本で2026年6月に情報を調べる検索キーワードを分析したところ、AI Overviewが出ると検索1位のクリック率が9.0%でした。AI Overviewがなければ得られたはずの予測値は24.1%で、それより62.7%低い数字です。同じ手法の前回の調査（2025年12月）より、差はこの半年でさらに開いています（Ahrefs、2026年7月）。

2つ目は、検索1回ごとに、利用者がリンクを押したかどうかを記録したデータです。米国の調査機関Pew Research Centerが900人の検索を記録したところ、AIの要約が出た検索で通常のリンクがクリックされたのは8%でした。要約が出なかった検索では15%です。要約の中のリンクがクリックされたのは、わずか1%でした（Pew Research Center、2025年7月）。

3つ目は、ブランドごとの検索結果のクリック率を、引用された場合とされなかった場合で比べた数字です。米国のSeer Interactiveの2026年4月の調査では、AI Overviewに引用されたブランドの検索結果のクリック率は2.07%でした。引用されなかった場合（0.94%）よりは高いものの、AI Overviewが出ない検索（3.35%）より約38%低いままです。知りたいことを調べる検索では、引用されても、AI Overviewが出ない検索ほどはクリックされないということです。

なお、Googleは「AIによる概要が出る検索結果からのクリックは、質が高い」と説明しています（Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」）。ただ、それを示すデータは公開されていません。

AI Overview（AIによる概要）とは

では、AI Overviewとは、どんなもので、どんな検索に出るのでしょうか。Googleで何かを調べたとき、検索結果のいちばん上に、AIがまとめた答えが出ることがあります。これがAI Overviewです。日本語の画面では「AIによる概要」と表示されます。要約の中や横には、回答の根拠になったページへのリンクが並びます。ふだんの検索順位とは別の枠です。

先ほどのSeer Interactiveの調査（547万の検索キーワードを分析）では、知りたいことを調べる検索の36%でAI Overviewが出ていました。商品やサービスを探す検索では8%、買う・申し込むための検索では5%です。一方で、この調査で「知りたいことを調べる検索」に分けられたものの中でも、「AとBの違い」のような比較の形では95.4%、「近く」を含む形でも76.9%と、高い割合で出ています（Seer Interactive、2026年4月）。

つまり、AI Overviewが出るかどうかは、検索の種類で大きく変わります。「近くの〇〇」を含む検索では約77%で出るので、地域のお店や会社も「うちの業種は関係ない」とは言い切れません。

この記事でいうAI Overview対策とは、AI Overviewが出る検索でクリックされにくくなっても、自社が選ばれ、問い合わせにつながるように手を打つことです。

ここで、2つの言葉を分けておきます。「引用」は、AIの回答の根拠として、自社のページへのリンクが並ぶことです。「推薦」は、回答の本文で、おすすめとして自社の名前が挙がることです。

このうち、引用のほうは目的にしません。引用されても、クリックにはあまりつながらないからです。狙うのは、条件のついた質問で名前を挙げてもらうことと、その先で選ばれることです。

また、この先の対策は、ChatGPTなどほかのAIにもそのまま当てはまります。以下で「AI」と書くときは、AI Overviewを含むAIの回答全般を指します。

引用を狙う書き方では、問い合わせは増えにくい

AI Overviewの対策というと、「AIに引用されやすい文章の書き方」がよく紹介されます。結論を先に書く、質問の形の見出しにする、といったものです。

ただ、「〇〇とは」のような、知りたいことを調べる検索は、AIの要約で答えが分かれば、そこで用が済みます。

引用されてもクリックはされにくいですし、クリックされても、読んだ人の多くは答えを確かめたかっただけです。そこから問い合わせまで進む人は、多くありません。検索した人の目的は「知ること」なので、知った時点で目的が果たされるからです。

そもそもGoogle自身も、AI Overviewに表示されるための追加の条件や特別な最適化はない、としています（Google検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」）。

一方で、こうした検索は、会社の名前を初めて知ってもらう場でもありました。そこがAIの要約で済むようになった分、名前を知られる機会が減っています。道ばたの立て札で用が済んだ人は、その先にある店の看板までは見ずに帰ってしまうんです。

問い合わせが減ったと感じるのは、このためだと私は考えています。だから、立て札そのものに名前を書いてもらうこと、つまりAIの回答の中で名前を挙げてもらうことが大事になります。

ここで1つ、誤解のないように書いておきます。知識を解説する記事が要らなくなったわけではありません。Webマーケティング支援のLANYが、自社の受注約10億円分の記事の閲覧記録を分析したところ、「SEO対策とは？」という知識の記事を、56社が受注の前に読んでいました（LANY LLMO LAB）。知識の記事は、最初の入口としてだけでなく、検討の途中で「この会社は分かっているか」を確かめる材料としても読まれています。

変わったのは、記事の役割と測り方です。知識の記事を、アクセス数や記事から直接来た問い合わせの数で評価するのは、もう合わなくなっています。

【対策1】名前を挙げてほしい質問を決める

最初にやるのは、Googleで検索されたときや、ChatGPTなどのAIに尋ねられたときに、「どんな質問なら自社の名前を挙げてほしいか」を決めることです。

たとえば「京都でおすすめのホームページ制作会社は？」のような広い質問では、大手や知名度のある会社が挙がります。そこで、「従業員10人ほどの製造業で、専任の担当者がいなくてもホームページ制作を頼める会社は？」のように、相手の立場や予算、困りごとの条件まで入れた質問を決めます。

条件を探すときは、今のお客さまがなぜ自社を選んでくれたのか、これからいちばん増やしたい仕事は何か、を手がかりにします。

この考え方は、AIに推薦されるための対策の全体像として、LLMO対策とは？やり方5ステップと効果測定を事例で解説でもくわしく書いています。

事例：オフィス機器の買取業者さま

私が支援しているオフィス機器の買取業者さまでは、名前を挙げてほしい質問を、「大量の在庫をまとめて売りたいとき、どこに頼めばいいか」という種類の質問に絞りました。大口の買取が増えれば、売上が大きく伸びるからです。そのうえで、この質問に答えられる記事とページをそろえていきました。

【対策2】開封動画のような「実体の伴う情報」を出す

AI Overviewの対策では、「一次情報が大事」とよく言われます。とはいえ、「一次情報」と言われても、何を書けばいいのかはピンときにくいものです。私は、「実体の伴う情報」と考えると分かりやすいと思っています。

実際にやった、見た、数えたことがある人にしか書けない情報のことです。調べればどこにでも書いてあることは、ここには入りません。

たとえるなら、開封動画です。

新しいスマートフォンの性能や大きさは、メーカーの公式サイトを見れば全部分かります。それでも、「開けてみた」「1週間使ってみた」という動画は、たくさん見られています。公式サイトで全部分かるのに、なぜわざわざ動画を見るのでしょうか。実際の様子を見たい、使った人の本当の感想を知りたい、という気持ちがあるからです。

AI Overviewは、いわばスペック表なんです。どこにでも書いてあることを、正しく、手早くまとめてくれます。スペック表の中身で張り合っても、AIにはかないません。自社が出せるのは開封動画のほう、つまり自社にしかない実際の話です。

しかも今のAIは、スペック表を作るときの材料として、開封動画のような実際の話も拾います。実際の話を出しておけば、人が読んで選ぶ材料になります。それだけでなく、AIが「この会社を選ぶ理由」として挙げる材料にもなります。

Googleも、生成AIの検索向けのガイドの中で、ありふれていない独自のコンテンツを作ること、実際に体験した人の視点のレビューは既存の情報の要約とは違う価値を持つことを挙げています（Google検索セントラル「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」）。

実体の伴う情報を書くときは、条件と数字までそろえます。「大口の買取に強い」だけなら、どの会社でも書けてしまいます。どんな量を、どんな期間で、どんな条件で扱ったのかと、ほかと比べて何が違うのかまで書いて、はじめて実体が伝わります。

事例：現場の話が、AIのおすすめ1番目に

先ほどの買取業者さまは、大口の買取の現場の話を毎月共有してくださいました。私はそれをもとに、大量買取の記事、法人の大口向けのページ、強みを説明するページを足しました。どれも、調べれば書ける一般論ではなく、その会社の現場でしか分からない中身です。

その結果、「大量の在庫をまとめて売りたい人」の質問で、GoogleのAIによる概要のおすすめ1番目に社名が出るようになりました。回答が出た日の大半で1番目です（2026年9月）。くわしい経緯は、事例ページにまとめています。結果は業種や条件によって変わりますが、AIが推薦の根拠にする情報から逆算して、実体のある中身を整えたことが効いた例です。

【対策3】記事の外に、お客さまとの接点を置く

AI Overviewでクリックされにくくなった分、検索と記事だけに頼らず、ほかの場所にもお客さまとの接点を置きます。YouTubeやショート動画、note、ポッドキャストなどです。

AhrefsがAIの回答で引用されたドメインを、5つのAIの回答を合わせて集計したところ、日本では1位がYouTube、2位がnoteでした（Ahrefs、2026年6月）。AIが答えを作るとき、YouTubeやnoteの中身をよく材料にしている、ということです。そこに実際の話を置けば、人にも、AIにも届きます。Googleも、YouTubeやInstagram、Xの投稿がGoogle検索でどう見つかっているかを、Search Consoleで見るためのガイドを出しています（Google検索セントラル）。検索結果にも、「ショート動画」などの枠で動画やSNSの投稿が並ぶことがあります。

プラットフォームには義理を返す

ここで、私が大事にしている考え方を1つ紹介します。プラットフォームを使うなら、そのプラットフォームに義理を返すことです。

たとえばnoteです。「noteはSEOに効く」と言われることがあります。たしかにnoteのドメインは強いのですが、効く理由はそれだけではないと私は考えています。noteには、実際にやってみた人の体験談を読みたい、という人が集まっています。その期待に応える記事が多いから、読まれ、検索でも見つかるのだと思います。

上位表示やアクセスのためだけにnoteを使い、そこで役に立つものは出さずに自社のサイトへ誘導だけするのは、都合がよすぎると私は思います。

noteを使うなら、noteの読者の役に立ち、そこで読み終えても「読んでよかった」と思える記事を出します。noteが実現しようとしている姿に、自分も少しでも力を添えるつもりで書きます。そのうえで、事例のくわしい記録は自社のサイトにも残しておきます。プラットフォームの仕組みやアカウントは、自分では守りきれないからです。

事例：ショート動画とSEO記事を両輪で回す

新サービスの立ち上げを支援している会社さまでは、ショート動画とSEO記事を両輪で回しています。サービスに関わるテーマで、ショート動画とSEO記事の両方を出しています。

2026年8月末から9月末までの30日間の検索からのクリックは、その前の30日間の約2倍になりました。増えたのは、トップページと、新しく公開した記事へのクリックです。動画と記事のどちらがどれだけ効いたのかは、まだ切り分けられていません。一方で、会社名での検索は、まだ目に見えては増えていません。記事の外の接点と記事を同じ時期に回していて、検索からの入口は増えました。ただ、この記事で見る数字（会社名での検索）が動くまでは、成果とは言えません。今はその途中です。

私自身も、ショート動画は記事とセットで作っています。動画は動画だけで役に立つ内容にして、もっとくわしく知りたい人のために、同じテーマの記事を用意しておく形です。

【対策4】ほかの人から話題にされる理由を作る

AIがおすすめの会社を答えるときは、その会社が自分で何を書いているかに加えて、ほかの人がその会社をどう語っているかも、材料にしていると考えられます。

Ahrefsが7万5千のブランドを調べたところ、AIの回答での露出と関係が強かったのは、被リンクの数やページの数（相関は0.19前後）より、YouTubeでの言及（0.71〜0.74）や、ほかのサイトでの言及（0.66〜0.71）でした（Ahrefs、2025年12月）。ただし、これは相関で、言及が増えれば露出が増えるという因果までは分かっていません。調査の対象も、ある程度の規模があるブランドに限られています。

正直に書くと、ほかの人からの言及をどう増やすかは、私もまだはっきりした答えを持っていません。そこでここでは、公開されている調査や、AI検索の対策に取り組む専門家の発信をもとに、調査の対象のような大きな会社でなくても、取り組みやすいものを挙げます。

方法	中身	手間
お客さまにクチコミをお願いする	Googleマップや業界の口コミサイトに、実際に使った感想を書いてもらいます。見返りは付けません	小
見学や視察を受け入れる	工場や店、仕事の現場を見てもらいます。見た人が発信する材料になります	中
業界メディアに寄稿する・取材を受ける	業界紙や専門サイトで、宣伝ではなく自社の知見を語ります。読んだ人が語る材料になります	中
セミナーや勉強会で話す	地域の経済団体や業界団体の場で、実例を話します	中
調べたことを公開する	お客さまへのアンケートや自社の記録から、ほかにない数字を出します	大
比較サイトに正しく載せてもらう	比較サイトや業界の一覧に、実態どおりの情報で掲載してもらいます	小〜中

大事なのは、言及の数を集めることではなく、話題にされる理由のほうを作ることです。Googleも、不自然な言及集めは思っているほど役に立たないとしています（Google検索セントラル「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」）。見返りを付けてクチコミや紹介を集めたり、自分で自分を褒めるランキングを作ったりしても、評判にはなりません。

もう1つ大事なのは、どんな文脈で語られたいかです。「なんとなく良い会社」と100回言われるより、対策1で決めた質問の条件と同じ文脈で語られるほうが意味があります。たとえば「法人の大口の買取なら、あそこが早い」と語られるような状態です。見学や寄稿、クチコミのお願いも、この文脈を意識して選びます。

江戸の役者の評判は、役柄ごとに書かれた

江戸の歌舞伎には、「役者評判記」という本がありました。役者の演技や人気を批評した本で、元禄12年（1699）に八文字屋が出した『役者口三味線』で形が定まり、明治20年代までほぼ毎年出版されています。評価は、役柄ごとに書き分けられていました（文化デジタルライブラリー「歌舞伎事典」役者評判記）。

批評の本なので、書かれるのは、舞台で見せた演技と、それを見た人たちの間での人気です。役者が書いてほしいことを書いてもらう場ではありません。

今のAIの回答やクチコミも、同じだと私は思います。自分で書けるのは、実際の仕事の中身まで（対策2）です。それをどう評価するかは、見た人が書きます。だから、見てもらう舞台（見学や勉強会、現場の話）を増やします。そして、どの役柄（対策1で決めた質問の条件）で語られたいかを、はっきりさせておきます。

【対策5】名前で探しに来た人の受け皿を整える

たとえば、あなたがAIの回答で、初めて見る会社の名前を見かけたとします。気になって会社名で検索したら、まず確かめたいのは、いくらかかるのか、自分と似た立場の会社の事例があるのか、といったことのはずです。

AIの回答や動画、クチコミで名前を知った人も、次は同じように、会社名やお店の名前で検索してサイトを見に来ます。そのときに見られるのは、記事よりも、料金の目安や事例、契約の条件、担当者の顔などが載った、地味なページです。

米国のAmsiveの調査では、会社名などでの検索は、AI Overviewが出てもクリック率が下がらず、むしろ上がっていました（Amsive、2025年4月）。名前で探しに来た人は、ちゃんとクリックしてくれます。問題は、来た人が知りたいことに答えられているかです。

• 料金の目安が書いてありますか。「お問い合わせください」だけになっていませんか
• 自社と似た立場のお客さまの事例がありますか
• 最低契約期間や解約の条件が分かりますか
• 誰が担当するのか、顔と経歴が分かりますか

私も、料金と期間の目安は料金ページに公開しています。AIに推されても、受け皿が空っぽでは、問い合わせの手前で離れてしまいます。

効果は、名前と問い合わせの中身で測る

ここまでの対策は、アクセス数ではあまり測れません。AI Overviewで答えが分かった人は、そもそもクリックしません。AIや動画で名前を知った人も、あとから会社名で検索したり、直接サイトに来たりします。どちらも、記事のアクセス数には表れにくい動きです。

LANYが2026年7月の問い合わせと資料ダウンロードで「何で知りましたか」と聞いたところ、回答64件のうち18件、28.1%が「生成AI」でした（ChatGPTなども含み、AI Overviewに限った数字ではありません）。同じ月のGA4では、全体のコンバージョンのうち、AI検索経由と分かるのは0.95%でした（LANY、2026年9月）。AIで知ったあとに会社名で検索したり、直接サイトに来たりすると、GA4ではAI経由として数えられないためです。

見る数字は、次の3つに変えます。

1. 会社名やお店の名前での検索の数（Search Consoleで見られます）
2. 問い合わせのときの「何で知ったか」の答え（選択肢に「AIに聞いた」「動画」「クチコミ」を入れます）
3. 問い合わせの中身（最初から自社に頼むつもりで来ているか）

先ほどの買取業者さまでは、GA4でも、ChatGPTから来た人の査定の申し込みを確認できています。ただ、GA4で見えるのは一部だけです。そのため、GA4の数字だけで判断せず、電話やFAXで来た申し込みも一緒に数え、申し込み全体の動きと合わせて見ています。

AI Overview対策でやってはいけないこと

• AIに向けた特別な書き方だけに力を入れても、成果にはつながりにくいです。Googleは、AI Overviewのための追加の最適化はないとしています。AI向けの案内ファイル（llms.txt）も、Google検索では使われていません
• 自分で自分を褒めるランキング記事や、見返りを付けて集めた言及は、評判になりません
• プラットフォームを自社への誘導のためだけに使うと、そこでの信頼を失います
• アクセス数が減ったことだけを見て、知識の記事を消したり、更新をやめたりするのは早すぎます

AIも人間も、結局のところ見ているのは、その会社に実体があるかどうかです。遠回りに見えるかもしれませんが、小手先の書き方より、実際の仕事の中身をいろいろな場所で伝え続けることが、近道だと私は考えています。

AI Overview対策でよくある質問

まとめ

• AI Overviewが出る検索では、1位でもクリックされにくくなりました。日本の情報を調べる検索キーワードでは、1位のクリック率が予測より62.7%低いという調査もあります
• 「知りたいだけ」の検索は、引用されてもクリックや問い合わせにつながりにくいので、引用される書き方を追うより、おすすめとして名前を挙げてもらい、その先で選ばれる状態を作ります
• やることは、名前を挙げてほしい質問を決める、実体の伴う情報を出す、記事の外にも接点を置く、話題にされる理由を作る、名前で探しに来た人の受け皿を整える、の5つです
• 効果は、アクセス数ではなく、会社名での検索の数、問い合わせのときの「何で知ったか」、問い合わせの中身で測ります

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