この記事のポイント

  • 2026年9月時点のAI Overview対策では、掲載保証策ではなく、検索に登録可能な状態、明確な回答、根拠提示、内部リンクの確認が基本です。
  • BtoB企業は、対象20クエリの概要枠の有無、引用元、自社・競合ドメインの露出を同条件で記録し、改善前後を比較する必要があります。
  • Markable AIでは、表示されたい質問をプロンプトとして登録し、回答内の自社引用と競合引用を継続計測できます。
  • テクロ株式会社のサービス資料では、みつける訪看EXが2026年5月のMarkable AI導入後、5月から8月で上位10位以内KWが75から532へ増加した事例が示されています。
  • AI Overview時代のクリック率改善では、AIに引用される情報設計と、検索ユーザーがクリックしたくなる独自情報・比較情報・次アクション設計の両立が重要です。

Google AI Overview（AIによる概要）とは？SEOへの影響と基本を理解する

AI Overviewとは、検索結果上で生成AIが複数の情報を要約し、ユーザーの疑問に対する概要を提示する検索機能です。従来の検索結果では、ユーザーが複数ページを開いて情報を比較していましたが、AIによる概要では、検索結果画面上で一定の答えを得られる場面が増えています。

Google AI Overviewの仕組みとSEOへの影響
Google AI Overviewの仕組みとSEOへの影響

BtoBマーケティングでは、この変化を単なる検索順位の問題として捉えるだけでは不十分です。検索結果で上位に表示されても、概要枠で十分な回答が提示されればクリックが減る可能性があります。一方で、概要枠に自社サイトが引用されれば、ブランド想起や比較候補入りの機会が生まれます。AI Overview対策の本質は、検索順位だけでなく「AIに参照される情報源」として選ばれる状態を作ることです。

従来の検索とAI Overviewの比較
項目 従来の検索結果 AI Overview
情報収集方法 ユーザーが複数ページを開いて情報を比較 検索結果画面で要約された概要を提示
ユーザー行動 上位表示ページを順にクリックし情報収集 概要で一定の答えを得て、クリックせずに完結する場合も
クリック率への影響 上位表示で高いクリック率を期待 概要枠で完結すればクリック減、引用されればブランド想起
企業側の対策 検索順位向上、キーワード最適化 AIに参照される情報源となる、独自情報の提供
評価指標 検索順位、PV、オーガニック流入 概要枠の引用有無、指名検索、CV、ブランド想起

Google Search Centralは、AI機能に対して特別な最適化方法を用意するよりも、検索で表示されるための基本事項を満たすことが重要だと説明しています[1]。つまり、AIオーバービュー 対策では、特殊な裏技を探すより、クロール可能性、本文品質、根拠、構造、ユーザー体験を整えることが先決です。

Google AI Overviewの基本機能と検索結果での表示メカニズム

AI Overviewの基本機能は、検索クエリに対して関連性の高い情報を統合し、検索結果画面で要約回答を提示することです。表示される内容は固定ではなく、検索語句、ユーザーの検索文脈、利用環境、対象地域、情報源の評価などによって変わる可能性があります。

AI Overviewは、単一ページの文章をそのまま転載する機能ではありません。複数のWebページ、ナレッジ、検索結果上の情報をもとに、質問への回答として再構成される点が特徴です。そのため、1ページだけを作り込むのではなく、関連トピック全体で情報の網羅性と一貫性を高める必要があります。

BtoB領域では、たとえば「製品カテゴリの選び方」「導入メリット」「料金相場」「比較ポイント」「失敗例」など、購買検討に近い検索で概要が表示される可能性があります。AI Overview 影響を評価する際は、単純な順位変動だけでなく、概要枠の有無、引用元、競合名の露出、クリック率、CVRをセットで確認することが重要です。

AIによる概要が表示される条件と情報の抽出ロジック

AIによる概要が表示される条件は公開された単一のチェックリストで決まるものではなく、検索意図に対して要約が有用と判断されるかどうかに左右されます。特に、ユーザーが複数の情報を比較したい検索、定義を知りたい検索、手順を確認したい検索では表示されやすい傾向があります。

抽出される情報は、ページの主張が明確で、根拠が示され、検索意図に対する回答が見出し単位で理解しやすいものほど参照されやすくなります。提供された実務知見でも、AI Overviews対策では、特別な掲載保証策を探すより、検索に登録可能な状態、本文での明確な回答、根拠の提示、内部リンクを確認することが重視されています。

AI Overview 表示 されない状態には、そもそも概要枠が出ない検索、概要枠はあるが自社が引用されない検索、自社ページが検索エンジンに十分理解されていない検索の3種類があります。この違いを分けずに改善すると、記事を増やしても効果検証が曖昧になります。

BtoBマーケティングにおけるAI OverviewのSEOへの影響予測：トラフィックとコンバージョンの変化

BtoBマーケティングへの最大の影響は、情報収集初期の検索流入が減る一方で、比較・検討段階のブランド接触価値が高まることです。検索画面上で概要が完結すればクリックは減少し得ますが、概要内に自社情報が引用されれば、ユーザーの候補形成に早い段階で入り込めます。

AI Overviewの普及により、検索結果画面上で情報収集が完結する場面は増える可能性があります。この変化は、BtoB企業が検索流入だけに依存するリスクを見直し、AI回答内の露出、指名検索、広告、メールナーチャリングなどを組み合わせて接点を設計する必要性を示しています。

コンバージョン面では、単純なPVよりも「比較候補に入る」「指名検索が増える」「資料請求前の信頼形成が進む」といった中間指標が重要になります。AI SEO対策では、検索順位、概要枠の引用、指名検索、CVの変化を分けて測り、どの接点が商談化に寄与しているかを確認する必要があります。

AI Overview対策はなぜ必要か？BtoB企業が直面する課題と機会

AI Overview対策が必要な理由は、検索結果上の可視性が「順位」だけで決まらない状態になっているからです。これまでのSEOでは、上位表示されれば一定のクリックが期待できました。しかし、生成AIが検索結果上で回答を提示する環境では、上位表示されていてもクリックされない場面が生まれます。

BtoB企業が直面するAI Overviewの課題と機会
BtoB企業が直面するAI Overviewの課題と機会

BtoB企業にとっては、AIに引用されないことが単なる流入減ではなく、比較検討の土俵に乗れないリスクにつながります。特に、SaaS、コンサルティング、製造業、士業、採用支援などの領域では、ユーザーが複数社を比較する前にAIの要約で候補を絞る可能性があります。

BtoB企業が直面するAI Overview対策の課題と機会
側面 課題 機会
検索結果の可視性 順位だけではクリックされないリスク 広告費なしで概要枠に露出、認知度向上
情報収集プロセス 営業担当者への問い合わせ前にAIで候補を絞られる 早期段階で比較候補に入り、商談化へのリードタイム短縮
コンバージョン PV減による資料請求・問い合わせ減 比較検討段階での信頼形成、指名検索の増加
コンテンツ制作 一般論では差別化困難、リソース不足 専門性・一次情報でAIに選ばれる資産構築
評価指標 順位、PV、CVR 概要枠引用、指名検索、中間指標（比較候補入り）
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一方で、AI Overviewは機会でもあります。広告費をかけずに概要枠で専門情報や実績が引用されれば、認知の弱い企業でも有力な選択肢として見られます。BtoB企業は、AIに選ばれる情報資産を作ることで、検索流入の減少リスクを補いながら新しい接点を増やせます。

2026年最新：AI OverviewがBtoB市場にもたらす変革と機会損失のリスク

2026年9月時点のBtoB市場では、AI Overviewは情報収集プロセスの前倒しを進めています。ユーザーは営業担当者に問い合わせる前に、検索や生成AIで候補企業、料金、評判、機能、実績を確認するようになっています。

弊社実践資料では、AIは一つのページだけでなく、料金、評判、機能、実績、権威性など複数の観点を集めて候補を比較すると整理されています。この前提に立つと、サービスページだけを整えるのでは不十分です。導入事例、比較記事、FAQ、料金説明、業界別課題、専門家監修情報をトピック群として整備する必要があります。

AIに自社情報が取り上げられなければ、商談前の比較候補に入れない可能性があります。これは広告や営業の問題ではなく、検索体験の入口で起きる機会損失です。GoogleのAI対策はどうすればいいですか？と社内で議論される場合、まず自社がどの質問で表示されたいのかを定義し、質問ごとの引用状況を記録することから始めるべきです。

既存のSEO戦略の限界と、クリック率低下への不安を解消するAIO対策の重要性

既存SEOの限界は、キーワード順位だけを追っても、検索結果上での実際の露出やクリック機会を把握しきれない点にあります。検索順位が維持されていても、AIによる概要、広告、強調スニペット、動画、比較枠などが画面上部を占めればクリック率は変わります。

AIO対策では、検索結果画面全体を観察し、どの要素がユーザーの注意を奪っているかを確認します。概要枠が表示される検索では、引用されることによるブランド露出と、クリックされにくくなることによる流入減を同時に評価します。

クリック率低下への不安を解消するには、概要枠で完結しない価値を記事内に用意する必要があります。たとえば、業界別チェックリスト、料金シミュレーション、比較表、導入事例、失敗パターン、テンプレートなどは、ユーザーがクリックして詳細を見たくなる情報です。AIに答えを渡しつつ、サイト内でしか得られない判断材料を残す設計が重要です。

限られたリソースでAIに選ばれる高品質コンテンツを継続的に制作する難しさ

少人数のマーケティング体制では、AIに選ばれる品質と継続的な制作量を両立することが最大の課題です。生成AIを使えば文章作成は速くなりますが、一般論だけの記事では競合と差別化できません。

一般的な生成AI活用では、単純に「SEO記事を書いて」と指示するだけだと、インターネット上に存在する一般的な情報を整理しただけの記事になりやすく、他社との差別化が難しくなります。そのため、コンテンツ制作では、ペルソナ、検索意図、構成、競合不足情報、専門性、公開前検証といったマーケターやSEOライターの判断プロセスを組み込むことが重要です。

成果を評価する際は、月間PV、検索順位10位以内のキーワード数、検索順位3位以内のキーワード数などを継続的に確認します。ただし、検索成果は市場環境、ドメイン状態、記事品質、公開本数など複数要因に左右されるため、未検証の因果関係として断定せず、確認時点と対象を明記して評価する姿勢が必要です。

AIに「選ばれる」コンテンツ戦略：AIオーバービュー対策で上位表示を狙う

AIに選ばれるコンテンツ戦略は、検索ユーザーの質問に明確に答え、根拠を示し、関連情報を内部リンクでつなぎ、サイト全体で専門性を証明する設計です。AIオーバービュー 対策では、1記事だけを最適化するのではなく、トピック単位で情報を蓄積する必要があります。

AIに選ばれるコンテンツ戦略の要素
AIに選ばれるコンテンツ戦略の要素

特にBtoB領域では、抽象的な説明よりも、導入前後の変化、顧客の課題、比較検討の判断軸、実績数字、専門家の見解が重要です。AIによる概要は、複数の観点から候補を比較するため、サービスページ、事例、コラム、FAQ、資料ページの情報が矛盾なくつながっていることが望まれます。

ここで重要なのは、AIに読ませるためだけの記事にしないことです。検索ユーザーが意思決定するための情報を整理した結果として、AIにも理解されやすい状態を作ります。人間にとって明確で根拠のある記事は、AIにとっても引用しやすい情報源になります。

専門性と一次情報を強化！E-E-A-Tに基づいた信頼性の高いコンテンツ制作

E-E-A-Tを高める最短ルートは、自社にしかない一次情報を記事に反映することです。Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthinessの各要素は、一般論の言い換えでは強化できません。

Markable AIのセミナー情報では、ナレッジとして登録すべき情報として、導入事例、顧客インタビュー、ウェビナー・セミナーの文字起こし、サービス資料、営業資料、ホワイトペーパー、社内専門家へのインタビュー、商談でよく説明している内容、顧客からよく受ける質問、自社独自の調査データ、社内ノウハウが挙げられています[4]。これらは検索だけでは取得できないため、記事の独自性を高める材料になります。

たとえば、BtoB SaaS企業であれば、機能説明だけでなく、失注理由、導入前の業務フロー、利用開始後の定着課題、部門別の評価ポイントを記事に含めると、比較検討中の読者にとって有益です。AI SEO対策としても、こうした一次情報は他サイトとの差分を作り、引用候補としての価値を高めます。

ファクトチェックと透明性を担保する「AIに優しい」記事構造

AIに優しい記事構造は、各見出しの冒頭で結論を述べ、本文で根拠、条件、例外、次の行動を順に示す構造です。AIはページ全体だけでなく、セクション単位で情報を抽出するため、見出しごとに自己完結した回答を用意することが有効です。

公開前の確認では、事実関係、自社サービスの説明、誤解を招く表現、自社の考え方と異なる内容をチェックします。Markable AIの運用方針でも、AIが生成した記事をそのまま公開することは推奨されておらず、人間による承認プロセスが前提とされています[4]。⚠️ 注意：生成AIの出力は、事実と異なる情報を含む可能性があるため、公開前の人間確認を省略してはいけません。

透明性を高めるには、数値の出典、調査対象、確認時点、対象範囲を明記します。特に成果事例では、記事本数、計測期間、比較対象を示し、単純な因果関係として断定しないことが信頼性につながります。

構造化データとセマンティックSEOの最適化でAIによる概要への引用を高める

構造化データとセマンティックSEOは、ページ内容を検索エンジンに理解しやすく伝えるための基盤です。構造化データだけでAI Overviewへの引用が保証されるわけではありませんが、情報の種類や関係性を明確にする助けになります。

実務では、記事タイプに応じてFAQ、HowTo、Article、Product、Organizationなどの構造化データを検討します。ただし、ページ本文に存在しない情報を構造化データだけに記述する運用は避けるべきです。検索エンジンとユーザーの双方に対して、本文、見出し、内部リンク、構造化データの内容が一致していることが重要です。

セマンティックSEOでは、主要キーワードだけでなく、関連概念を整理します。BtoBのAI Overview対策なら、機能、料金、比較、導入事例、業界課題、運用体制、成果指標、失敗例をトピッククラスターとして設計します。Markable AIは、クロールの最適化、内部リンク設計、ピラーページ設計、トピッククラスター設計、構造化データなど、テクニカルSEOの考え方も含めてコンテンツマーケティングを支援する設計です[4]。

AI Overview時代のSEO戦略：効果的なトラフィック獲得と測定方法

AI Overview時代のSEO戦略は、検索流入を増やす施策と、AI上のブランド露出を増やす施策を分けて設計することです。クリック数だけを追うと、概要枠での引用や指名検索増加といった間接効果を見落とします。

AI Overview時代のSEO測定と戦略
AI Overview時代のSEO測定と戦略

一方で、AIに引用されれば必ずCVが増えるとは限りません。検索ユーザーがクリックする理由を記事側に用意しなければ、概要だけで満足されます。したがって、AIに要約される情報と、サイト内で深く確認する情報を意図的に分ける必要があります。

測定では、同じ条件で継続的に記録することが重要です。検索結果は日によって変わるため、対象クエリ、地域、デバイス、ログイン状態、計測日、概要枠の有無、引用元を記録し、改善前後を比較します。AIO対策の成果は、単発の表示確認ではなく、質問単位の継続計測で判断します。

AI Overviewと共存する検索体験を設計し、クリック率を高める戦略

クリック率を高める戦略は、AIが要約できる結論を提供しながら、詳細確認の必要性を記事内で生み出すことです。概要枠に引用されるだけではなく、ユーザーが「この会社の詳しい情報を見たい」と感じる導線を設計します。

有効な要素は、独自調査、実例、比較表、チェックリスト、テンプレート、業界別の判断基準です。概要では要点が示されても、具体的な導入判断や社内説明に使える情報はクリック後に確認する必要があります。BtoBでは、購買担当者が社内稟議に使える情報を用意することで、検索流入だけでなく商談化率にも影響します。

タイトルとディスクリプションも見直します。概要枠で一般的な答えが出ている場合、記事タイトルには「事例」「比較」「テンプレート」「失敗例」「チェックリスト」など、クリック後の追加価値を明示します。AIが概要を作る時代ほど、人間がクリックする理由の設計が重要になります。

AI Overviewによるトラフィック・コンバージョンの変化を測定・評価するツールとアプローチ

AI Overviewの計測では、検索結果上の表示状況、AI回答内の引用、サイト流入、コンバージョンを分けて追跡します。AI Overviewの計測ツールとは？と検討する際は、単に順位を見るツールではなく、質問単位で自社と競合の引用有無を比較できる仕組みが必要です。

Markable AIでは、表示されたい質問をプロンプトとして登録し、回答内の自社引用と競合引用を継続計測できます。自社ドメインと競合ドメインを登録するため、質問単位で引用の有無を比べられます。登録したプロンプトに対するAI回答の確認、表示されていないテーマの把握、今後のLLMO・AIO対策への活用が可能です[3]。

サイト側の流入分析では、Google Search Consoleで検索クエリ、表示回数、クリック数、CTR、平均掲載順位を確認します[5]。CV評価にはGoogle Analyticsを使い、ランディングページ別の流入、滞在、コンバージョンを見ます[6]。メールナーチャリングやリード管理まで見る場合は、HubSpotなどのCRM・MA連携も有効です[7]。

実務では、次のような「対象20クエリの表示例を条件付きで収集し対策表」を作ると、社内で再現しやすくなります。対象は、情報収集、比較検討、料金確認、導入課題、競合比較の5分類から各4件ずつ選ぶと、偏りを抑えられます。

確認項目 記録内容 判断理由
前提条件 計測日、地域、デバイス、ブラウザ、ログイン状態、検索語句を固定する 検索結果の変動要因を減らし、改善前後を同条件で比較するため
概要枠の有無 AI Overviewが表示されたか、表示されなかったかを記録する AI Overview 表示 されない検索と、表示されるが引用されない検索を分けるため
引用元 自社、競合、メディア、公的機関、レビューサイトのどれが参照されたかを記録する AIが信頼している情報源の傾向を把握するため
自社ページ状態 登録可否、インデックス状況、見出し、根拠、内部リンク、更新日を確認する 特別施策ではなく検索品質の基盤から改善するため
改善アクション 回答追記、一次情報追加、FAQ化、比較表追加、事例リンク追加を選ぶ 検索意図と不足情報に応じて施策を分けるため

この表は、20クエリを一度に改善するためのものではありません。まず、概要枠があり、競合が引用され、自社が引用されていないクエリを優先します。次に、自社ページの本文が質問へ明確に答えているか、根拠があるか、関連ページへ内部リンクされているかを確認します。

AI Overview対策で「やってはいけないこと」と注意すべき新しいSEOの常識

AI Overview対策で避けるべきことは、AIに見せるためだけに薄い記事を量産したり、根拠のない断定表現を増やしたりすることです。検索エンジンとAIの双方にとって、信頼できない情報は長期的な評価を損なう可能性があります。

SEO対策でやってはいけないことは、キーワードの不自然な詰め込み、本文と関係のない構造化データ、出典不明の数値、競合情報の無断転載、生成AIの未確認公開です。特にBtoBでは、誤った料金、機能、法務・労務・医療に関する説明が商談前の信頼低下につながります。

Google Search Centralでは、スニペット制御に関する仕組みとして、nosnippetやmax-snippetなどの指定が説明されています[2]。ただし、これらは検索結果上の表示に影響を与える可能性があるため、安易に使うと通常検索からのクリック機会も減る場合があります。⚠️ 注意：AI Overview対策を理由に検索エンジンへの情報提供を過度に制限すると、SEO全体の機会損失につながることがあります。

AI Overviewの表示をコントロールする戦略：無効化とキーワード選定

AI Overviewの表示は、サイト運営者が任意に完全制御できるものではありません。検索結果上に概要が出るかどうかは、検索エンジン側の判断、検索意図、対象クエリ、地域、ユーザー環境によって変わります。そのため、企業側は「消す」よりも「どう露出し、どうクリックにつなげるか」を考えるべきです。

AI Overview表示コントロールとキーワード戦略
AI Overview表示コントロールとキーワード戦略

ただし、コンテンツの表示範囲を調整する方法はあります。スニペット制御、インデックス制御、ページ単位の公開範囲、ログイン制限などです。これらはAI Overviewだけでなく通常検索にも影響するため、SEO担当者、法務、広報、営業が連携して判断する必要があります。

キーワード選定では、概要が表示されやすい検索と表示されにくい検索を分けます。定義や一般的な手順は概要で完結しやすく、個別条件、比較、料金、事例、テンプレート、業界特化の判断はクリックが発生しやすい傾向があります。AI Overview 影響を抑えるには、上流の認知記事だけでなく、中下流の意思決定記事を強化することが重要です。

GoogleのAI Overview表示を「消したい」企業向け：無効化・抑制方法とその影響

AI Overviewを企業側が検索結果から完全に消すことは基本的にできません。GoogleのAI Overviewを消したいのですが？と社内から相談された場合は、検索ユーザー側の表示設定と、サイト運営者側のスニペット制御を分けて説明する必要があります。

サイト運営者が検討できるのは、検索結果に表示されるテキスト量を制御する方法です。たとえば、<meta name="robots" content="nosnippet">や<meta name="robots" content="max-snippet:0">のような指定は、検索結果上のスニペット表示に影響します[2]。しかし、これらは通常の検索結果にも影響するため、クリック率や流入が下がる可能性があります。

多くのBtoB企業では、無効化よりも、引用されても問題ない正確な情報を公開し、クリック後に深い判断材料を提供する方が現実的です。非公開にすべき料金表、顧客情報、契約条件は公開範囲を管理し、公開すべき専門知識や事例は積極的に整理します。

AIによる概要が表示されにくいキーワードを狙う戦略の有効性

AIによる概要が表示されにくいキーワードを狙う戦略は、短期的な流入確保には有効ですが、それだけに依存すべきではありません。概要が出にくい検索は、個別性、地域性、最新性、比較検討性、実務資料ニーズが強い傾向があります。

たとえば、「業界名」「用途」「料金」「導入事例」「比較」「テンプレート」「チェックリスト」などを含む検索は、ユーザーが詳細情報を必要としやすくなります。AI Overview 表示 されない検索だけを狙うのではなく、概要が出てもクリックされる検索を増やす発想が必要です。

また、AIによる概要 出ない検索を探すだけでは、将来の仕様変更に弱くなります。検索結果は変化するため、表示されにくいキーワードを資産化しながら、概要に引用される可能性がある主要トピックも育てるべきです。AIO対策では、回避と獲得を両立するキーワードポートフォリオが重要です。

AI Overview時代におけるオーガニック検索とAIオーバービュー広告戦略の再考

AI Overview時代の広告戦略は、オーガニック検索で獲得しにくくなった接点を補完し、比較検討中のユーザーに再接触する設計が重要です。AIオーバービュー 広告を検討する際は、概要枠そのものへの掲載可否だけでなく、検索結果全体における広告、自然検索、AI露出の役割分担を考える必要があります。

Google 広告は、検索広告、ディスプレイ広告、動画広告などを通じて、検索行動や検討段階に応じた接点を作る手段です。AI Overviewで一般的な情報収集のクリックが減る場合でも、リマーケティング、指名検索広告、比較キーワード広告を組み合わせることで、CV機会を補完できます。

AI Overviewが検索結果の上部に表示される検索では、広告、AI概要、自然検索結果が同じ画面内でユーザーの注意を取り合います。そのため、広告では「無料資料」「料金表」「比較表」「導入事例」などクリック後の明確な便益を訴求し、AI概要に引用されるコンテンツでは信頼形成を担い、自然検索では詳細な検討材料を提供する役割分担が有効です。

ただし、広告だけでAI Overview 影響を解消することはできません。広告は短期的な接点獲得に強い一方で、AIに参照される情報資産はコンテンツ側で作る必要があります。オーガニック検索、AIO対策、広告、メールナーチャリングを分断せず、ユーザーの検討プロセス全体で設計することが重要です。

まとめ：BtoBマーケティングを成功に導くAI Overview対策のロードマップ

BtoB企業のAI Overview対策は、現状把握、情報設計、一次情報の反映、継続計測、改善運用の順で進めることが成果につながります。最初から掲載保証のような方法を探すのではなく、検索に登録可能な状態、本文での明確な回答、根拠、内部リンク、トピッククラスターを確認することが基本です。

実務では、対象20クエリを選び、概要枠の有無と引用元を記録し、自社が引用されない理由を仮説化します。次に、対象ページに不足している回答、一次情報、比較情報、事例、構造化データ、内部リンクを改善します。改善後は同条件で再計測し、検索流入、CTR、CV、指名検索、AI回答内の引用を分けて評価します。

Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールです。SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用などを通じて、コンテンツマーケティング業務の効率化と品質向上を支援します。AI Overview時代に必要なのは、AIに任せきることではなく、人間が一次情報と判断を担い、AIで制作と検証を加速する体制です。

AI Overviewを味方につけ、BtoB事業成長を加速させるためのステップ

AI Overviewを味方につける第一歩は、自社が表示されたい質問を明確にし、質問ごとの露出状況を記録することです。対象クエリを決めずに記事を増やしても、どの施策がAI露出やクリック率に影響したのか判断できません。

ロードマップは、現状計測、優先クエリ選定、既存記事監査、一次情報追加、新規記事作成、内部リンク設計、再計測の順で進めます。特に、料金、評判、機能、実績、権威性に関する情報が不足している場合、AIが競合を優先して候補に出す可能性があります。

実務に落とし込む場合は、5ステップの対策プレイブックとして進めると再現性が高まります。ステップ1で対象20クエリを選定し、ステップ2でAI Overviewの有無と引用元を記録し、ステップ3で自社ページの回答・根拠・一次情報・内部リンクを監査し、ステップ4で不足情報をリライトや新規記事で補強し、ステップ5で同条件の再計測と広告・ナーチャリング施策への連携を行います。

テクロ株式会社のサービス資料では、みつける訪看EXが2026年5月にMarkable AIを導入し、3ヶ月で記事52本を投入した事例が掲載されています。月間PVは15,170から16,281へ、現在は2万PVペース、上位10位以内KWは75から532へ、上位3位以内KWは20から113へ変化しています[3]。この事例は、確認時点と対象を明記した上で、継続的な記事投入と改善運用の参考になります。

貴社のリソースと課題に合わせたAIO対策のパートナーシップ

AIO対策のパートナー選定では、記事制作の量だけでなく、独自情報を反映できる運用設計、承認プロセス、計測体制を確認することが重要です。AIで記事を大量生成しても、自社の専門性や顧客理解が入っていなければ、一般論に埋もれてしまいます。

Markable AIでは、導入後にGoogle Analyticsなどのアクセス解析データ、Google Search Console、自社サービスや事業に関するナレッジ、ブランド情報、制作したいキーワードを設定します[4]。自社のサービス資料、導入事例、ウェビナー、社内ノウハウなどをナレッジとして登録し、一般的なAIライティングでは反映しにくい企業独自の情報を記事へ活用できる点が特徴です。

同資料では、がいさいポータルが2026年7月に立ち上がり、2ヶ月で記事69本を投入した結果、月間PVが17,111から21,425へ、現在は2万PVペース、上位10位以内KWが1418、ランクインKWが1900以上になった事例も示されています[3]。これらの数値は対象メディアと計測期間に基づく実績であり、すべてのサイトで同じ成果を保証するものではありません。

AI Overview時代をリードするコンテンツ戦略のご相談

AI Overview時代をリードするには、SEO、LLMO、AIO、ナーチャリングを分断せず、少人数でも継続改善できる仕組みを作ることが重要です。記事制作リソースが不足している企業ほど、AIの活用範囲と人間が判断すべき範囲を明確にする必要があります。

Markable AIは、記事本文だけでなく、アイキャッチ画像や記事内の図解生成、既存記事のリライト、検索キーワードのカニバリ整理、内部リンク提案、メールナーチャリング、HubSpot連携などを支援する設計です[3]。Human-in-the-Loop型の承認キューにより、AIが速度と量を担い、人間が品質と判断を担う運用を前提としています。

AI Overview対策は、単発の記事改善では終わりません。質問単位でAI回答を観測し、自社と競合の引用差分を見つけ、一次情報を追加し、検索流入とCVを検証する継続運用が必要です。貴社がAI検索時代の比較候補に入り続けるために、まずは表示されたい質問の棚卸しと、既存コンテンツの診断から始めてください。

よくある質問

AI Overviewによって自社サイトのクリック率が低下するのを防ぐにはどうすればいいですか？

AI Overviewによるクリック率低下を防ぐには、AIに回答を提供しつつも、業界別チェックリストや料金シミュレーション、導入事例など、サイト内でしか得られない独自の詳細情報を用意することが重要です。これにより、ユーザーが詳細を知るためにサイトへクリックする動機付けが生まれます。

2026年時点のGoogle AI Overview対策では、どのような点を重視すべきですか？

2026年9月時点のAI Overview対策では、特別な掲載保証策ではなく、検索に登録可能な状態であること、明確な回答と根拠の提示、内部リンクの確認が基本です。さらに、サイト全体で専門性を証明する情報設計も重要となります。

AI Overview対策において、避けるべきコンテンツ制作の落とし穴は何ですか？

AI Overview対策では、インターネット上の一般的な情報を整理しただけの記事や、生成AIが作成した記事を人間が確認せずにそのまま公開することは避けるべきです。また、ページ本文に存在しない情報を構造化データだけに記述する運用も推奨されません。

AI Overviewの引用状況を計測・分析するには、どのようなツールがありますか？

Markable AIというツールがあります。このツールを使うと、表示させたい質問をプロンプトとして登録し、AI Overviewの回答内で自社と競合ドメインがどのように引用されているかを継続的に計測・分析することが可能です。

参考文献

  1. AI features and your website — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features / 2026年9月16日確認）
  2. Control your snippets in search results — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/appearance/snippet / 2026年9月16日確認）
  3. MARKABLE AI サービス概要資料 2026Q1 — テクロ株式会社（2026年）
  4. Markable AI｜開発背景・活用方法・運用方針 セミナー情報 — テクロ株式会社（2026年）
  5. Google Search Console — Google（https://search.google.com/search-console/about / 2026年9月16日確認）
  6. Google Analytics — Google Marketing Platform（https://marketingplatform.google.com/about/analytics/ / 2026年9月16日確認）
  7. HubSpot 公式サイト — HubSpot Japan（https://www.hubspot.jp/ / 2026年9月16日確認）
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記事制作はAIへ
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01

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02

自社ナレッジや一次情報を記事へ反映

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少人数でも質と量を両立したコンテンツ運用

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