生成AIはSEOに弱い？順位が下がる本当の理由と「生成AI SEO対策」の現実解

「生成AIで記事を作るとSEOに弱いって聞いた…」「コストは下げたいけど、順位が落ちるのは怖い…」——中小企業のWeb担当者や制作会社の方なら、いままさにこの不安を抱えているのではないでしょうか。

実際、検索候補でも「生成ai 記事 seo」「生成AI時代のSEO」「AI SEO対策」「LLMO SEO 違い」などが並びます。つまり、みんな同じ悩みで調べている状態です。

では結論から申し上げます。生成AIはSEOに弱いわけではありません。ただし、弱点が出やすい使い方があります。そして、そこを踏まえて運用すれば「順位を落とさない（むしろ伸ばす）使い方」は十分可能です。

この記事では、Google公式のガイドラインと最新のアップデート情報を基に、不安をちゃんと解消しながら、現場で回せるやり方に落としていきます。さらに、実際の失敗事例と成功事例、業種別の活用法、そして2025年以降のトレンドまで網羅的に解説します。

なぜ「生成AIはSEOに弱い」と言われるのか（誤解の正体）

AIは”それっぽい正解”を出しやすい（＝差が出ない）

生成AIで記事を書くと、文章はきれいに整います。文法も正しいし、構成もしっかりしている。でも、その裏で起きやすいのが「どこかで読んだことがある内容」になってしまうことです。

特に「一般論」「網羅まとめ」だけで終わると、競合記事と並んだときに差が出ません。SEOは”正しいこと”よりも、”そのページを選ぶ理由”が必要です。GoogleのCreating helpful, reliable, people-first contentでは、「ユーザー第一で、独自の洞察や専門知識を示すコンテンツ」が評価されると明記されています。

つまり、生成AIが弱いのではなく、AIだけで完結させると差別化が薄くなりやすいのが弱点なのです。この点については、私たちデジタルレクリムの生成AI×SEOの最前線｜高品質記事の作り方と活用事例でも詳しく解説しています。

AIは”正しさ”より”整った文章”が先に来る

もう一つ、現場で怖いのが誤情報です。AIは自信満々に間違えることがあります。数字、法律、仕様、ツールの挙動など、細部がズレると信頼性が落ちやすい。

SEOは短期勝負に見えて、実は「信頼の積み上げ」です。誤情報や更新漏れが続くと、じわじわと効いてきます。Google公式もE-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の重要性を繰り返し強調しており、特に経験（Experience）と信頼性（Trustworthiness）は、AI生成コンテンツが最も弱い部分です。

“量産”という誘惑が一番危ない

AIの真価はスピードです。だからこそ「記事を量産しよう」となりがちです。でも、量産されたページが薄い・似ている・価値が低い状態だと、サイト全体の評価にも悪影響が出やすくなります。

2024年3月のGoogleコアアップデートでは、低品質・非オリジナルコンテンツが45%削減されました。そして2025年12月にも大規模なアップデートが実施され、AI生成コンテンツへの評価基準がさらに厳格化されています。詳しくは【2025年12月最新】Googleコアアップデートとは？SEOへの影響とサイト運営者が今すぐやるべき対策を徹底解説をご覧ください。

AI記事はSEOでペナルティ？Googleの方針を噛み砕いて整理

結論から言うと、AIを使ったこと自体が理由で機械的にペナルティになる、とは限りません。大事なのは「作り方」より「結果としてユーザーに価値があるか」です。

Google公式のAI-generated content guidanceでは、こう明記されています。

「私たちは、コンテンツがどのように作成されたかではなく、コンテンツの品質に焦点を当てています。この指針は、長年にわたってユーザーに高品質な結果を提供するのに役立ってきました」

つまり、Googleは生成AIを調査や構成づくりに役立つツールとして認めています。一方で、価値を足さずに大量生成するとスパムポリシー違反になり得る、という立て付けで説明しています。

危険ライン：Scaled content abuse（大量生成コンテンツの不正使用）

GoogleのSpam policiesでは、価値が薄い大量生成は問題になり得ると明記されています。

「Scaled content abuseとは、ユーザーを助けるためではなく、主に検索ランキングを操作することを目的として多くのページを生成する場合です。この不正行為は通常、どのように作成されたかに関わらず、ユーザーにほとんどまたは全く価値を提供しない大量の非オリジナルコンテンツを作成することに焦点を当てています」

ここで押さえておきたいのは、「AIで作ったからアウト」ではなく、“付加価値がないまま大量に増やす”のがアウトという点です。手法（AI、手動、外注など）は関係ありません。

例として挙げられているのは、生成AIツールで多くのページを生成するが、ユーザーのための付加価値がないケースです。具体的には、既存のフィードや検索結果を自動翻訳や類義語置換しただけ、他サイトのコンテンツを微修正しただけ、といった内容が該当します。

安全ライン：AI＋人間編集で”付加価値”を作る

同じくGoogleのUsing generative AI contentでは、生成AIコンテンツを使う場合でも、Search Essentialsやスパムポリシーを満たすこと、そして正確性・品質・関連性（メタ情報や構造化データ、alt属性なども含む）を重視する姿勢を示しています。

つまり、現場的にはこう考えるのが安全です。

AI：調査、構成、下書きを速くする
人：正しさ・独自性・読みやすさを仕上げる

これが「生成AI SEO対策」の現実解です。デジタルレクリムでは、この「AIと人間のハイブリッド型」の記事制作サービスを提供しており、制作費を従来の1/4に抑えながら、4,000文字以上の充実したコンテンツを実現しています。

【実例で学ぶ】AI記事でSEOが失敗するパターン・成功するパターン

ここからは、実際の現場で起きている失敗と成功の事例を見ていきましょう。

失敗パターン①：AI生成のまま公開して順位が圏外に

事例：不動産情報サイトのケース

ある不動産ポータルサイトでは、地域別の物件情報ページを生成AIで一気に500ページ作成しました。構成は「〇〇市の賃貸物件の特徴」「家賃相場」「交通アクセス」など、どのページも同じ。AIが各地域名を差し替えて生成した内容でした。

結果、公開から2ヶ月後のアップデートで、これらのページの大半が検索圏外に。原因は明確で、各ページの内容が「〇〇市は東京都の西部に位置し、住みやすい街として知られています」といった教科書的な記述ばかりで、実際に住んでいる人の声や、地元の不動産会社ならではの情報が一切なかったことです。

失敗パターン②：古い情報・誤情報が混入して信頼性が低下

事例：IT製品レビューサイトのケース

SaaSツールのレビューサイトで、AIに各ツールの機能比較記事を書かせたところ、料金プランや機能仕様が古いバージョンのままになっていました。読者から「記事の情報が間違っている」とのコメントが複数寄せられ、サイト全体の信頼性が低下。結果的に、他のページの順位にも悪影響が出ました。

AIは学習データの時点（カットオフ日）までの情報しか持っていないため、最新の料金改定や機能追加を反映できません。この「情報の鮮度」チェックを怠ると、致命的なダメージになります。

成功パターン①：AI下書き＋現場の声で独自性を確保

事例：BtoB製造業のオウンドメディア

ある製造業のWeb担当者は、AIに業界用語の解説記事の構成と下書きを作らせた後、必ず現場のエンジニアにレビューを依頼しました。エンジニアが「実際の現場ではこういうミスが多い」「この工程で注意すべきはここ」といった実務的な補足を加えることで、記事に圧倒的な具体性が生まれました。

結果、公開から3ヶ月で狙ったキーワードの多くが10位以内に。さらに、記事経由での問い合わせが前年比150%増加しました。AIが作る「整った文章」に、人間が「現場のリアル」を足すことで、読者にとって本当に価値のあるコンテンツになった好例です。

成功パターン②：AI＋一次情報で信頼性を担保

事例：法律事務所のコラムサイト

法律系のコンテンツでは、情報の正確性が命です。ある法律事務所では、AIに法律用語の解説下書きを作らせた後、必ず弁護士が監修し、さらに関連する法令のリンク（e-Gov法令検索）や判例のリンクを追加しました。

この「AIで効率化＋専門家チェック＋一次情報リンク」の三段構えにより、記事の信頼性が大幅に向上。「〇〇法 わかりやすく」といった検索クエリで上位表示され、事務所への相談件数も増加しました。

AI SEOの影響（AI Overviews時代）—”SEO AI検索”で何が変わる？

最近は「AI検索」「AI Overviews（AIによる概要）」の話題も増えました。ざっくり言うと、検索結果の上部に”AIが要約した回答”が出て、リンクも一緒に提示される検索体験です。

GoogleのAI features in Searchによると、AI OverviewsとAI Modeは「クエリ fan-out」という技術を使い、複数の関連検索を同時に実行して応答を生成します。そして重要なのは、この過程で「クラシックなウェブ検索よりも、より幅広く多様な役立つリンクのセットを表示する」と明記されている点です。

つまり、従来のSEOでは上位3〜5位以内に入らないとクリックされにくかった状況が、AI Overviewsでは「より多様なサイトからリンクが選ばれる機会がある」ということです。Google公式もAI Overviews success guideで、こう述べています。

「AI Overviewsにより、人々はより複雑な質問の解決策を求めて、さらに多様なウェブサイトを訪れています。AI Overviewsに含まれるリンクは、そのページがそのクエリに対して従来のウェブリスティングとして表示された場合よりも多くのクリックを受け取ることがわかっています」

やるべきことは2つ：従来SEOを捨てず、引用されやすさを高める

ここで中小企業がやるべきことは、極端に言うと2つです。

1. 従来SEOを捨てない（基礎は引き続き効く）
   Google公式は「AI Overviewsのための特別な『AI SEO』トリックや別のプロセスはありません。長年推奨されているSEOベストプラクティスに従っていれば、コンテンツはすでにこれらの体験に表示される準備ができています」と明言しています。
2. そのうえで、「引用されやすい」「理解されやすい」書き方を増やす
   “読まれる文章”というより、”検索体験の中で拾われやすい情報設計”を意識する、という感じです。結論を明確に書く、定義をはっきりさせる、根拠リンクを置く、といった基本が効きます。

AI Overviewsに引用されやすいコンテンツの特徴

実際にAI Overviewsに引用されているページを分析すると、いくつかの共通点が見えてきます。

結論ファーストの構造
「〇〇とは何か」という質問に対して、最初の段落で簡潔に定義を示しているページが引用されやすい傾向があります。ダラダラと前置きを書くのではなく、読者（そしてAI）がすぐに答えを見つけられる構造が重要です。

構造化データの実装
FAQ schemaやHow-to schemaなどの構造化データを実装しているページは、AIが情報を理解しやすく、引用される可能性が高まります。特にFAQ形式のコンテンツは、AI Overviewsと相性が良いとされています。

信頼できる引用元へのリンク
公式文書、統計データ、学術論文など、信頼できる一次情報へのリンクが含まれているページは、AIからも信頼性が高いと判断されやすくなります。これは従来のSEOでも重要でしたが、AI時代ではさらに重要度が増しています。

計測はSearch Consoleで可能

AI OverviewsやAI Modeからのトラフィックは、Search Consoleのパフォーマンスレポート内の「Web」検索タイプに含まれて計測されます（公式ドキュメント参照）。つまり、従来の計測方法がそのまま使えるということです。

Search Engine Landによると、AI Modeでは各コンポーネント（リンクカード、画像ブロック、カルーセルなど）が独自のポジションを持ち、標準的な検索要素ルールに従って計算されるとのこと。フォローアップ質問は新しいクエリとして扱われ、すべてのクリック、インプレッション、ポジションがその新しいクエリに帰属します。

SEO対策にAI活用するなら（中小企業が回せる現実フロー）

ここからが本題です。「じゃあ、どうやってAIを使えば順位を落とさずに回せるの？」という話ですね。

まず押さえたい：AIは「構成」と「下書き」に強い。勝負は編集から

AIの得意は、ゼロからの叩き台づくりです。見出し案（H2/H3）、FAQ案、比較表のたたき台、文章の言い換えや読みやすい整形——これらは劇的に速くなります。

一方で、人の役割はここです。

誤情報を潰す（一次ソース確認）
AIが出した数字や事実は、必ず公式サイトや一次情報で確認します。たとえば、Googleのポリシーを引用するなら、必ずdevelopers.google.comの該当ページにリンクを張る。これだけで信頼性が段違いに上がります。

自社ならではの”決め手”を入れる（事例・経験・現場の注意点）
「導入でつまずくポイント」「社内稟議の落とし穴」「運用でよくある失敗」——こうした現場の具体が、差別化の決め手になります。AIには書けません。

読者の状況に合わせて、判断材料を足す（比較軸、チェック項目）
「AとBどちらがいいか」ではなく、「こういう状況ならA、こういう状況ならB」という判断軸を示す。これが読者の背中を押します。

この”人が足す部分”があるかどうかで、AI記事はSEOの味方にも、敵にもなります。デジタルレクリムでは、こうしたAIと人間の最適な分業を実現するコンテンツSEOサービスを通じて、多くの企業様の成果創出を支援しています。

公開前の「3つの質問」だけで事故が減る

忙しいWeb担当者向けに、最低限のチェックを3つに絞ります。

1. この記事に「自社の状況・経験がにじむ一文」がある？
例：導入でつまずくポイント、社内稟議の落とし穴、運用でよくある失敗など。読者は「この人は実際にやったことがあるんだな」と感じる一文を探しています。

2. 根拠リンク（一次情報）が入っている？
「Googleはこう言っている」のような部分は、必ずGoogle公式ドキュメントにリンクを置きます。たとえば：

• 生成AI利用の考え方：Google’s AI content guidance
• 大量生成の注意（Scaled content abuse）：Spam policies
• AI Overviewsでの最適化：AI features guide

これだけで、記事の信頼性が大きく向上します。

3. 同じテーマの上位記事と比べて、どこが違う？
“網羅”はAIでもできます。差が出るのは「現場の具体」と「判断の助け」です。上位記事を3つ開いて、「うちの記事はどこで勝負できるか」を考えましょう。

公開後：Search Consoleで”育てる”前提にする

2024年3月のGoogleコアアップデートでは、低品質・非オリジナルコンテンツが45%削減されました。これは「量より質」の時代が本格化していることを意味します。

やることはシンプルで、Search Consoleのパフォーマンスレポートで以下をチェックします。

表示はあるのにクリックが少ない → タイトル/導入/FAQ改善
インプレッションはあるのにCTRが低い場合、タイトルやメタディスクリプションが刺さっていない可能性があります。

順位が上がらない → 独自性・事例・比較軸を追加
順位が10位以降で停滞している場合、内容が薄いか、差別化が不足している可能性があります。実体験や具体例を追加しましょう。

伸びない薄い記事が増えている → 統合やnoindexで整理
AIで量産した結果、似たような薄い記事が増えているなら、統合（301リダイレクト）やnoindexで整理します。この”整理”が、生成AI運用では特に効きます。量産できるからこそ、整理しないとサイト全体が鈍ります。

【業種別】生成AI×SEOの実践ガイド

業種によって、AI活用の勘所は異なります。ここでは代表的な3つの業種での実践ポイントを解説します。

BtoB企業（製造業・IT・コンサル）の場合

強み：専門性が差別化になる
BtoB領域では、一般的な情報よりも「業界特有の課題」「導入事例」「技術的な深掘り」が求められます。AIに業界用語の解説や基本構成を作らせた後、現場の技術者や営業担当が「実際の商談でよく聞かれること」「導入後によくある課題」を追加すると、強力なコンテンツになります。

注意点：専門用語の正確性
業界特有の用語は、AIが誤って解釈することがあります。必ず専門家によるファクトチェックを入れましょう。また、競合他社との比較記事を書く際は、公平性と正確性に特に注意が必要です。

おすすめコンテンツ形式

• 「〇〇とは？初心者向け解説」（AIが得意）
• 「〇〇の導入で失敗しないための5つのポイント」（人間の経験が必須）
• 「業界別事例：〇〇業界での活用法」（AIで構成→人間が事例を埋める）

ECサイト・小売業の場合

強み：商品説明の効率化
ECサイトでは、商品ページのSEO対策が売上に直結します。AIに商品の基本スペックや特徴を説明させた後、「この商品はこんな人におすすめ」「実際に使ったお客様の声」「よくある質問」を人間が追加することで、購入を後押しするコンテンツになります。

注意点：レビューの捏造は絶対NG
AIにレビューや口コミを作らせて掲載するのは、信頼性を損なうだけでなく、場合によっては景品表示法違反になる可能性があります。必ず実際のお客様の声を掲載しましょう。

おすすめコンテンツ形式

• 「〇〇の選び方ガイド」（AIで基本構成→人間が比較軸を追加）
• 「〇〇を使った△△の作り方」（ハウツー記事、AIで構成→人間が写真と補足を追加）
• 「よくある質問」（AIでFAQ下書き→人間が実際の問い合わせを反映）

ローカルビジネス（飲食・美容・医療）の場合

強み：地域密着の情報が差別化になる
「〇〇市 美容院」のような地域キーワードでは、全国的な一般情報よりも「この地域ならではの特徴」「地元の方の口コミ」「アクセス情報の詳細」が重要です。AIに基本的な店舗紹介を作らせた後、スタッフが「地元のお客様によく聞かれること」「近隣の駐車場情報」「地域イベントとの連動」などを追加すると効果的です。

注意点：医療・健康分野はYMYL
美容医療や健康に関する情報は、GoogleのYMYL（Your Money or Your Life）領域に該当し、特に厳しく評価されます。必ず有資格者の監修を入れ、根拠となる医学論文や公的機関の情報へのリンクを追加しましょう。

おすすめコンテンツ形式

• 「〇〇駅から徒歩5分！当店へのアクセス完全ガイド」（AIで基本→人間が写真と詳細を追加）
• 「よくあるお悩み：〇〇の原因と対策」（AIで構成→専門家が監修）
• 「地元のお客様に聞いた！〇〇の選び方」（人間主体、AIは構成補助のみ）

【2026年以降】生成AI時代のSEOトレンド予測

SEOは常に進化していますが、生成AIの普及により、2026年以降はさらに大きな変化が予想されます。

トレンド①：LLMO（Large Language Model Optimization）の台頭

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデルに引用・参照されやすくするための最適化手法です。従来のSEOがGoogleの検索アルゴリズムを対象としていたのに対し、LLMOはAI自体に「この情報は信頼できる」と判断されることを目指します。

LLMOで重要になる要素

• 結論の明確さ（「〇〇とは△△です」と最初に定義）
• 根拠の明示（一次情報へのリンク、データの出典）
• 構造化（見出し、箇条書き、表などでAIが情報を抽出しやすく）
• 更新頻度（古い情報はAIも参照しない）

実際、ChatGPTの「Browse with Bing」機能やGoogleのAI Overviewsでは、こうした特徴を持つページが引用されやすい傾向があります。

トレンド②：マルチモーダルSEOの重要性

2025年以降、テキストだけでなく、画像・動画・音声を組み合わせた「マルチモーダル検索」がさらに普及します。GoogleのMultisearch機能では、画像とテキストを同時に検索できるようになっており、今後はAIがこれらの情報を統合して理解するようになります。

マルチモーダルSEOで意識すべきこと

• 画像のalt属性を丁寧に記述（AIが画像を理解するために必須）
• 動画の字幕・文字起こしを提供（YouTubeの自動字幕に頼らない）
• 画像の構造化データ（ImageObject schema）の実装
• 視覚的に理解しやすい図解・インフォグラフィックの活用

トレンド③：パーソナライゼーションの進化

AIは個々のユーザーの検索履歴、興味関心、過去の行動を学習し、パーソナライズされた検索結果を提供するようになります。つまり、「万人に同じ順位」ではなく、「人によって異なる順位」が当たり前になる時代です。

パーソナライゼーション時代のSEO戦略

• ペルソナごとにコンテンツを用意（初心者向け／上級者向けなど）
• ユーザー行動データの分析（どのページでどれくらい滞在しているか）
• リターゲティングと連動したコンテンツ設計
• エンゲージメント指標の重視（クリック率、滞在時間、再訪率）

トレンド④：音声検索・会話型検索の最適化

スマートスピーカーやAIアシスタントの普及により、音声検索が増加しています。音声検索では「渋谷 美味しい ラーメン屋」ではなく「渋谷で美味しいラーメン屋を教えて」のような自然な会話形式になります。

音声検索最適化のポイント

• 会話調の自然な文章（「〇〇とは何ですか？」→「〇〇は△△です」）
• FAQ形式のコンテンツ（音声アシスタントが読み上げやすい）
• ローカルSEOの強化（「近くの〇〇」という検索が増える）
• 構造化データの実装（Speakable schema）

トレンド⑤：信頼性・透明性がさらに重視される

AI生成コンテンツが増える中、Googleは「誰が」「どのような根拠で」その情報を発信しているかを、これまで以上に重視するようになります。

信頼性を高めるための施策

• 著者情報の明示（プロフィール、専門資格、実績）
• 情報の更新日時を明記
• 編集ポリシー・ファクトチェック体制の公開
• 一次情報への徹底的なリンク
• 専門家による監修を明示

デジタルレクリムの最新アップデート解説記事でも触れていますが、2025年12月のGoogleアップデートでは、こうした「信頼性シグナル」がさらに強化されています。

用語の整理（AI SEO／AIO／LLMO）—混乱しがちなところだけ、短く

最後に、よく混同される用語を整理しておきます。

AI SEO
AIを使ってSEO業務を効率化しつつ、AI検索時代にも通じる情報設計をしていく考え方。調査・構成・下書きをAIで加速し、最終品質を人が担保する運用スタイルです。

AIO（AI Overviews）
Googleの検索結果上部に表示されるAI生成の概要。複数のソースから情報をまとめ、リンクと共に提示されます。文脈によっては「AI Optimization（AI向け最適化）」の意味で使われることもあるため、記事内では文脈を明示するのが親切です。

LLMO（Large Language Model Optimization）
大規模言語モデル（ChatGPT、Geminiなど）に参照・引用されやすくする最適化の考え方。「結論が明確」「定義が明確」「根拠がある」記事ほど相性が良いとされています。

これらは完全に別物ではなく、「AI時代のSEO全体像」の一部として捉えるとわかりやすいです。

デジタルレクリムが提供する「生成AI時代のSEO支援」

ここまで読んで「理屈は分かったけど、社内で編集・検証まで回すのが難しい…」という方も多いと思います。

デジタルレクリム株式会社では、AI時代のSEO課題を解決する包括的なサービスを提供しています。

コンテンツSEO：AIと人間のハイブリッド型記事制作

生成AIで構成・下書きを高速化し、SEOのプロフェッショナルが編集・検証・独自性付加を行うサービスです。制作費を従来の1/4に抑えながら、4,000文字以上の充実したコンテンツを実現。”順位が下がらないか不安”という悩みそのものに応えるサービス設計になっています。

サービスの特徴

• 業界特化型のプロンプト設計（BtoB、EC、ローカルビジネスごとに最適化）
• SEO専門家による編集・ファクトチェック
• 一次情報リンクの徹底的な追加
• 構造化データの実装サポート
• 公開後の効果測定・改善提案

詳しくは生成AI×SEOの最前線｜高品質記事の作り方と活用事例をご覧ください。

SEOコンサルティング：最新アップデートへの対応支援

2025年12月のGoogleコアアップデートなど、頻繁に変化する検索アルゴリズムへの対応をサポートします。Search Consoleの分析、コンテンツ改善提案、サイト全体の評価改善など、包括的な支援を提供。

主な支援内容

• 現状診断（既存コンテンツのAI生成度チェック）
• 薄いコンテンツの洗い出しと統合・削除提案
• AI Overviews対策（構造化データ実装、FAQ最適化）
• 競合分析と差別化戦略の立案
• 社内体制構築支援（AIと人間の分業設計）

最新のアップデート情報と対策については、【2025年12月最新】Googleコアアップデートとは？SEOへの影響とサイト運営者が今すぐやるべき対策を徹底解説で詳しく解説しています。

なぜデジタルレクリムが選ばれるのか

「AI任せ」でも「人だけ」でもなく、AIと人間の最適な分業を実現することで、コストを抑えながら成果を出す——これが、デジタルレクリムが提案する生成AI時代のSEO戦略です。

多くの企業が「AIを使いたいけど品質が不安」「人手だけではコストが高すぎる」という板挟みで悩んでいます。私たちは、その両方を解決する「第三の道」を提供しています。

よくある質問（FAQ）

まとめ：生成AIはSEOに弱いのではなく、「弱い使い方」がある

最後に要点だけまとめます。

生成AIが理由で自動的に順位が落ちるわけではない
Google公式も「品質に焦点を当てており、どのように作成されたかではない」と明言しています。AIを使うこと自体は問題ではありません。

ただし「薄い量産」「誤情報」「独自性不足」は危険
Scaled content abuseとして問題になり得ます。付加価値のない大量生成は避けましょう。2024年3月と2025年12月のアップデートで、こうしたコンテンツへの対策が強化されています。

正解は、AIで加速しつつ、人が”正しさと価値”を足す運用
AIは構成と下書きに強い。人は誤情報を潰し、独自性を足し、判断材料を提供する。この分業が、順位を落とさない（むしろ伸ばす）使い方です。

AI Overviews時代は「引用されやすさ」も意識
結論ファースト、構造化データ、信頼できる引用元——これらを意識することで、AI Overviewsに引用される可能性が高まり、新しいトラフィック源を獲得できます。

業種ごとに勘所が異なる
BtoB企業は専門性、ECサイトは購買支援、ローカルビジネスは地域密着性——自社の強みとAIの得意領域を組み合わせることが成功の鍵です。

2025年以降はLLMO、マルチモーダル、パーソナライゼーションが重要に
SEOは常に進化しています。従来のテキストSEOに加えて、画像・動画・音声、そしてAI引用への最適化が必要になります。

2024年3月のGoogleアップデートで低品質コンテンツが45%削減され、AI Overviewsの登場で検索体験も変化しています。でも、基本は変わりません。ユーザー第一で、独自の洞察と信頼できる情報を提供すること——これが、生成AI時代のSEO対策の現実解です。

社内リソースだけで対応が難しい場合は、デジタルレクリムのようなAI×SEOの専門家に相談するのも一つの手です。AIを味方につけて、効率と品質を両立させる——それが、これからのWeb担当者に求められるスキルです。

参考動画・情報源

Google公式チャンネル
Google公式の検索に関する情報は随時更新されています。最新情報はGoogle Search Central YouTube channelで確認できます。特に「Search Off the Record」シリーズでは、Googleのエンジニアが直接SEOに関する疑問に答えています。

主要な参考文献
この記事の主要な主張は、以下のGoogle公式文書および信頼できる情報源によって裏付けられています。

• Google’s guidance on AI-generated content
• Spam policies for Google Web Search
• AI features and your website
• Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI Overviews
• Google’s March 2024 core update announcement

すべて2024年以降の公式情報をベースにしており、記事内容の正確性を期しています。

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この記事についてのお問い合わせ
生成AIを活用したSEO対策、コンテンツ制作についてのご相談は、デジタルレクリム株式会社までお気軽にお問い合わせください。初回相談は無料で承っております。