AI主導ショッピング時代のAEO・GEO実践ガイド【マイクロソフト公式】

グーグル検索SEO情報②

AI主導ショッピング時代のAEO・GEO実践ガイド【マイクロソフト公式】
広告主向けだがSEOにも役立つ （Microsoft Advertising） 海外情報

「AI主導のショッピング」が、発見から購入に至るジャーニーをどのように変革しているのか。

この状況を把握し、そして自社製品がAIによって真に理解されるようにするための方法を学ぶ包括的かつ実践的なガイドを、マイクロソフトが公開した：

• ガイド本体を見る（英語）

広告主向けであるが、SEOにも参考になるガイドだ。主要なポイントを紹介する。

まず、AI主導の検索として、「AEO」と「GEO」を挙げ、それぞれを次のように定義している：

• AEO （Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化） ―― AI エージェントやアシスタントが情報を発見・理解し、効果的に回答を提示できるよう、コンテンツを機械可読にすることに注力する。

• GEO （Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化） ―― 生成型検索環境に最適化し、ブランドが「発見しやすく」「信頼でき」「権威ある存在」として認識されることを目的とする。

発見から影響へのシフト

SEOが依然として基盤である一方、競争の焦点は「AIの推論に影響を与えること」へと移ってきている。AEOではリアルタイムデータを通じて明確性を高め、GEOでは権威ある発信を通じて信頼性を確立する必要がある。

相互接続されたAIエコシステム

「AIブラウザ」「アシスタント」「エージェント」は、別個の存在ではなく、重なり合う機能である。これらは連携して意図を解釈し、ガイダンスを提供し、エージェントの場合はフォーム入力や購入完了といったタスクを実行する。

データ統合の3つの柱

AIが利用しているデータを理解しておく必要もある。データの種類ごとに意識すべき点は次のとおりだ：

• クロールデータ ―― 基本的なブランド認知と評判を形成する。

• 商品フィード&API： ―― 正確な比較や推薦に必要な、構造化されたコントロールを提供する。

• ライブWebサイトデータ： ―― レビューや動的価格などのリアルタイム情報に不可欠であり、AIエージェントが取引を完了するための鍵となる。

AIの推論フェーズ

クエリ処理中、AIシステムは「推論」に基づいてリクエストを分解する。その際に、次のことがフィードに示されている商品が優先される：

• 競争力のある価格
• リアルタイムの在庫状況
• 具体的な技術仕様（例：防水等級や素材タイプ）

AI対応のための技術要件

小売業者は構造化データ（Product、Offer、Reviewなど）を広範に実装し、フィードとサイト上データのリアルタイム同期を確保する必要がある。レンダリングされたDOMがフィードと同一の事実を含んでいることが極めて重要であり、不整合がある場合、AIシステムはブランドを不利に評価する。

意図主導・マルチモーダルなコンテンツ

コンテンツはQ&Aブロックやキー/バリュー形式を用いて、直接的な質問に答える構造にすべきである。さらに、AIが視覚的アセットを「見て」解釈するためには、詳細なaltテキストや動画トランスクリプトといったマルチモーダルシグナルが不可欠である。

ランキング要因としての信頼

AIシステムは検証済みのソーシャルプルーフを重視する。これにはAggregateRating構造化データの使用、専門的な第三者レビューへのリンク、「Climate Neutral」や「Certified B Corp」といった事実に基づく認証の明示が含まれる。

戦略的示唆

小売業者はすでに必要なデータを保有している。課題はそうしたデータ正しく表出させることである。単に「何の商品か」だけでなく、「なぜユーザーがその商品を愛するのか」をフィードに反映させることで、ブランドは会話型コマースの未来における確固たる地位を確保できる。

AEO/GEOという用語の区別、定義はともかくとして、SEOは基盤であり続けるとしても、今後はAIに「正しく理解・信頼される」ためのAEO/GEOへの拡張が不可欠なのは確かだ。信頼シグナルや構造化データを通じてAIに正しく評価される設計が重要になってくる。

生成AI時代のSEO新常識： robots.txtブロック対象はウェブクローラーではなくAIクローラー
Web Almanac 2025が示すSEOの変遷 （Web Almanac） 海外情報

Web Almanac（ウェブ・アルマナック）の2025年版レポートが公開された。

SEOの章の注目点を抜き出してみる。

AIクローラー環境

• ブロックの急増 ―― AIボットを対象としたrobots.txtの指示が最も増えている。OpenAIのGPTBotをブロックするサイトは前年比で約55%増となり（約4.5%）、Anthropic（アンソロピック）のClaudeBotをブロックするサイトはほぼ倍増した（約3.6%）。

• llms.txtの登場 ―― llms.txtを導入しているのはわずか2%。ただし、これは多くの場合、All in One SEOやYoastなどのSEOプラグインのデフォルト設定によるもので、手動実装ではない。

  ※筆者注： グーグルはllms.txtをサポートしていない

• 従来型ボットの放置 ―― AIボットが積極的に管理される一方で、Bingbotのような従来型ボットが明示的に指定されるケースは稀だった（ファイルの3%未満）。ウェブ管理者が「検索エンジンのクロールバジェット管理」よりも「データスクレイパーの遮断」を優先していることがうかがえる。

HTTPS導入状況

• ほぼ普遍的な導入 ―― HTTPSの利用率はデスクトップで91.7%、モバイルで91.5%に達している。

• 成長の鈍化 ―― これは2024年の約89%からのわずかな増加にとどまる。成長の鈍化はHTTPSが飽和状態に近づいていることを示しており、レポートではSEOにおける「差別化要因」ではもはやなく、ユーザーと検索エンジンの双方にとっての「基本的な前提」になったと述べられている。

• 残るギャップ ―― 依然としてHTTPSを使用していない約8%のサイトは、古く保守の少ないレガシーサイト、または暗号化の実装が難しい地域や技術環境にある組織（例：Bloggerのようなプラットフォーム上の特定のユーザー所有ドメイン）を代表している可能性が高い。

コア ウェブ バイタルとパフォーマンス

• INPによる低下 ―― 2024年3月にFirst Input Delay（FID）がInteraction to Next Paint（INP）に置き換えられ、応答性の基準が引き上げられた。これにより「良好」スコアは一時的に低下したが、その後ウェブ全体は安定している。

• デスクトップとモバイルの差 ―― デスクトップページはモバイルページよりも大幅に高いパフォーマンスを示している（CWV合格率はデスクトップ60%、モバイル50%）。

• 遅延読み込みの停滞 ―― 利点があるにもかかわらず、画像の68%は明示的なloading属性を指定せず、ブラウザのデフォルトに依存している。さらに、iframeの遅延読み込みは深刻に活用されておらず（約91%が未設定）、広告の多いページにおける大きなパフォーマンス改善機会を逃している。

コンテンツ

• 文字数の均衡 ―― デスクトップとモバイルの文字数差は縮小している。興味深いことに、90パーセンタイルの内部ページ（コンテンツ量の多いサイト）では、モバイルページの方がデスクトップ版よりも表示文字数が多くなっており、かつてモバイルでコンテンツが削減されがちだった傾向が逆転している。

• 動画の停滞 ―― 動画の採用は依然として低い。デスクトップで6.4%、モバイルで5.7%のページにしか表示されていない。さらに、VideoObject構造化データを使用しているのはわずか0.9%であり、多くの動画コンテンツが検索エンジンのリッチリザルトから見えない状態にある。

構造化データとリッチリザルト

• 50%の普及率 ―― クロールされたページの半数が構造化データを利用している。

• トップページと内部ページの戦略差 ―― トップページではナレッジパネルを目的としてWebSiteやOrganization構造化データが優先されている。一方、内部ページでは明確な変化が見られ、サイト全体テンプレートの影響とみられる形で、Organizationが初めてWebPageを上回った。

• フォーマットの優勢 ―― JSON-LDが圧倒的に主流であり（使用率43%）、Microdataは緩やかな減少を続けている。

リンク属性

• SEOよりセキュリティ ―― 最も一般的なリンクのrel属性は、セキュリティ目的で使われるnoopenerである（約41%）。

• 粒度の停滞 ―― グーグルがrel="sponsored"やrel="ugc"といった細分化されたリンク属性の使用を推奨しているにもかかわらず、採用率は0.5%にとどまっている。ウェブ管理者の多くは、包括的なnofollowを引き続き好んで使用している（約32%）。

包括的で、ボリュームが非常に大きいレポートなので、個人的に面白いと感じた項目だけをここでは取りあげた。興味があれば全レポートに目をとおすといい。この記事を執筆している時点では英語だけだが、いずれ日本語版も公開されると思われる（2024年版は日本語に翻訳されている）。

姉妹サイト同士での相互リンクはスパムになるのか？
最近見なくなった質問 （John Mueller on Bluesky） 海外情報

姉妹サイト同士でリンクし合っても、特に問題はない。

グーグルのジョン・ミューラー氏はこのように明言した。

これは、次のような質問に対する回答だ：

姉妹ブランド／姉妹ウェブサイトのシリーズが、自分たちが互いに関連しており、より大きな会社に所有されていることをユーザーに知らせ、相互にリンクするためのパートナーページを作成したい場合、グーグルの目から見てスパム的とみなされるリスクはありますか？

この事業は、各ブランドが関連しており、買収した企業が定める同じレベルのサービス基準を受けていることをユーザーに伝えたいと考えています。

その事業は、各ブランドが互いに関連しており、買収した企業によって定められた同じレベルのサービス基準を受けていることをユーザーに伝えたいと考えています。

ミューラー氏の回答はこうだ。

これはかなり一般的なことだと思うし、適切な規模で行われていれば問題はないと思う。私の予想では、単一の存在にまとめたほうがサイト全体としてはより良い結果になるだろうが、分割しても問題が生じることはないはずだ。

いわゆる「相互リンク」の問題だ。ランキングを操作する目的での過度な相互リンクは、リンクスパムとみなされる場合がある。しかし、正当な理由があり適度な数であれば問題視されることはない。

相互リンク関連の質問は、昔はたびたび目にしたものだ。しかしランキング要因としてのリンクへの依存度が低下した現在は、まったくと言っていいほど見なくなった。懐かしく感じたので紹介した。

グーグルマップのクチコミ「関連性が高い順」ランキング要因に異論あり
別の専門家の視点による見解 （Shoichi Hasegawa on X） 国内情報

グーグルビジネスプロフィールのクチコミを「関連性の高い順」で並び替えたとき、どのクチコミが上位に表示されるかを決定する主要な要因を調査したレポートを、前回のコラムで紹介した。

この調査結果に対して、ローカルSEO専門家の長谷川翔一氏が異論を唱えた。

筆者はローカルSEOに関しては精通しているとは言えないので、どちらが正しいかは判断できない。それでも、別の専門家からの知見は参考になる。説得力も感じる。

どちらが正確かはともかくとして、前回の締めくくりは間違っていないと考える。

ビジネスは、クチコミの並び順を直接操作しようとするのではなく、実際の顧客からの具体的で詳細なクチコミを獲得し、可能な場合には写真の追加を促すことに注力すべきである。

AIに殺され、AIに救われたStack Overflow
転んでもタダでは起きない （Sherwood News） 海外情報

Stack Overflow（スタック・オーバーフロー）は、世界最大級のコンピュータープログラミングに関する技術的なQ&Aサイトだ。ところが、公開Q&Aフォーラムは、AIコーディングアシスタントの台頭により、活動量が劇的に崩壊した。

しかしながら、同社はビジネスモデルの転換によって生き残っている。

次のような状況だったそうだ：

• フォーラム利用の崩壊 ―― 月間質問数は6,866件まで減少した。これは2008年のサイト立ち上げ時とほぼ同水準である。

• AIによる破壊 ―― この減少は、ChatGPT、Cursor、Claude、Gemini、Copilotといった強力なAIアシスタントによって引き起こされている。

• 財務上の逆説 ―― エンゲージメントが低下する一方で、年間収益は1億1,500万ドルに倍増し、損失は2023年度の8,400万ドルから直近の会計年度では2,200万ドルに縮小した。

• コスト削減策 ―― 業績改善は、大規模なレイオフを含む「必死」とも言えるコスト削減努力によって支えられた。

• 新たな収益源 ―― 同社は広告ベースのモデルから、Stack Internalのような生成AIアドオンを提供する企業向けソリューションへと移行した。

• 企業での採用 ―― Stack Internalは現氏、世界中の25,000社に利用されている。

• データライセンス戦略 ―― Redditのモデルと同様に、Stack Overflowは現在、膨大なコーディング解決策のデータ蓄積をAI企業にライセンス提供している。

• 参入障壁としての専門性 ―― CEOのプラシャンス・チャンドラセカール氏は、次のように述べている：

  単純な質問はAIに移行した一方で、複雑な技術的質問は依然としてStack Overflowの人間がキュレーションしたデータに依存している。

コスト削減と、人間がキュレーションした「信頼できる」LLM向けデータ提供者としての再定位により、Stack Overflowは、AIによって引き起こされた赤字を縮小し、AIエコシステムにおける新たなニッチを見出したのだ。「転んでもタダでは起きない」の精神を感じる。

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