前編では、AIOとは何か、なぜ重要なのか、そしてSearchGPTとBingの関係について解説しました。
AI検索時代において、従来のSEO対策に加えてAIO対策が必要になることを理解していただけたと思います。

後編では、実際にSearchGPTで上位表示されるための具体的な方法を、初心者の方でも実践できるよう詳しく解説します。
前編で学んだ理論を実際の行動に移すために、新技術LLMS.txtの導入、構造化データの実装、そして信頼性を高めるE-E-A-T対策まで、ステップバイステップでご紹介します。

目次

SearchGPTで上位表示される3つの特徴を理解する

業界ポータルサイトでの掲載が重要な理由

SearchGPTで上位表示されているサイトを詳しく分析すると、明確な特徴があることが分かります。
最も重要な特徴は、有名な業界ポータルサイトや比較サイト、ランキングサイトに掲載されており、多数の高評価レビューを獲得していることです。

ポータルサイトでの掲載が重要な理由は、SearchGPTの情報源であるBingが、Googleほど高度なサイト信頼性判別機能を持っていないことにあります。
そのため、一定の審査基準をクリアしないと掲載されないポータルサイトの信用調査力に依存している部分があるのです。

具体的な例を見てみましょう。
医療機関の場合、メディカルドックなどの医療ポータルサイトに掲載されることでSearchGPTに表示されやすくなります。

5件中4件がメディカルドックのリンク
5件中3件がメディカルドックのリンクだった

飲食店を探すキーワードでは、すべてが食べログなどのグルメサイトが情報源として表示されていました。

従来SEOの継続重要性が証明された事実

SearchGPTの検索結果を分析すると、GoogleでTOP5に入るような人気サイトは、SearchGPTでも高い評価を受ける傾向があります。この事実は、「SEOはオワコン」という主張が完全に誤りであることを証明しています。

AI検索時代においても、基本的なGoogle SEO対策は継続して必要であり、むしろその重要性が再確認されたと言えるでしょう。良いコンテンツは、どの検索エンジンでも評価されるという当たり前の事実が、改めて証明された形です。

LLMS.txtの導入による将来への備え

LLMS.txtとは何かを理解する

LLMS.txt（Large Language Models txt）は、大規模言語モデル向けのサイト案内書です。
従来のrobots.txtやサイトマップが検索エンジンのクローラー向けであったのに対し、LLMS.txtはAI向けに特化したファイルです。

まずは、この技術が必要になった背景を理解することが重要です。
大規模言語モデルは一度に読み込めるテキスト量に制限があります。
通常のWebページを丸ごと読み込むと、重要な情報を見落とす可能性があります。そのため、AIがサイトの内容を効率的に理解できるよう、重要な情報を整理したファイルが必要になったのです。

実装方法の詳細解説

LLMS.txtの実装は、技術的には比較的簡単です。
サイトのルートディレクトリ（トップ階層）にllms.txtというファイルを作成し、決められた書式でサイト情報を記述するだけです。

具体的な記述例を見てみましょう。

まず、サイト名または会社名をハッシュ記号で囲んで記載し、その下にサイトの概要を一文で説明します。
次に、主要コンテンツの section を作成し、重要なページのタイトル、URL、簡単な説明を記載します。

例えば、「サービス紹介」というページがあれば、「サービス紹介：当社の主要サービスの詳細説明と料金体系」といった形で記載します。
「事例紹介」があれば「事例紹介：実際のお客様事例と具体的な成果」と記載します。

企業情報セクションでは、会社概要、お問合せ方法、プライバシーポリシーなどの基本的な情報へのリンクを整理します。これにより、AIがあなたのサイトの全体構造を瞬時に理解できるようになります。

llms.txtの記載例

導入時の注意点と現実的な判断

LLMS.txtの導入を検討する際は、現在の状況を正しく理解することが重要です。
この技術はまだ公式な標準ではなく、準備段階にあります。
すべてのAIクローラーが対応しているわけではなく、ChatGPTやGeminiからのアクセス実績も限定的です。

また、LLMS.txtは公開情報のため、競合他社があなたの戦略を知ることができてしまいます。
どのページを重視しているか、どのような情報構造になっているかが特定される可能性があります。そのため、機密情報や内部資料への言及は避ける必要があります。

現時点では、即効性は期待できないものの、将来的な備えとして余力がある場合に導入を検討することをお勧めします。ただし、LLMS.txtよりも重要なのは、AIにとって価値の高いコンテンツを作成することです。

構造化データによるAI理解の促進

構造化データの基本概念

構造化データは、ページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすいようにマークアップする追加コードです。人間が文章を読むときは文脈から内容を理解できますが、AIにとってはより明確な指示が必要になります。

例えば、「営業時間は9時から18時です」という文章があったとき、人間は「これは営業時間の情報だな」と理解できますが、AIにとってはただのテキストに過ぎません。
構造化データを使用することで、「この部分は営業時間の情報です」「この部分は住所の情報です」とAIに明確に伝えることができます。

効果的なスキーマタイプの選択と実装

AI検索において特に効果的なのは、FAQ（よくある質問）、HowTo（手順説明）、Review（レビュー）の3つのスキーマタイプです。

FAQスキーマは、ユーザーからよく寄せられる質問とその回答を構造化データでマークアップするものです。
例えば、「AIOとは何ですか？」という質問に対して「AIOはAI Search Engine Optimizationの略で、AI検索エンジンに対する最適化手法を指します」という回答を、AIが正確に理解できる形式で記述します。

HowToスキーマは、手順を説明するコンテンツに使用します。
「Googleビジネスプロフィールの最適化方法」のような記事であれば、各ステップを明確に区分けして、AIが正確な手順として理解できるようにマークアップします。

Reviewスキーマは、商品やサービスのレビュー情報を構造化するもので、AI検索での信頼性向上に寄与します。
星評価、レビュー本文、レビュー者の情報などを構造化することで、AIがより正確にあなたの商品・サービスの評価を理解できるようになります。

業種別の最適化戦略

業種によって効果的な構造化データは異なります。
飲食店であれば、Restaurant（レストラン情報）、Menu（メニュー情報）、Review（口コミ情報）のスキーマが重要です。
営業時間、住所、電話番号、料理の種類、価格帯などの情報を構造化することで、AIが「この店舗の基本情報」として正確に認識できるようになります。

飲食店の構造化データ実装例
例として、イタリアンレストランの構造化データを見てみましょう。

json{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Restaurant",
  "name": "トラットリア・ベラビスタ",
  "description": "本格的なイタリア料理と厳選ワインを楽しめるアットホームなトラットリア",
  "image": "https://example.com/restaurant-photo.jpg",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "港区六本木1-2-3",
    "addressLocality": "東京都",
    "postalCode": "106-0032",
    "addressCountry": "JP"
  },
  "telephone": "+81-3-1234-5678",
  "url": "https://example.com",
  "openingHours": [
    "Mo-Su 17:30-23:00"
  ],
  "priceRange": "¥¥¥",
  "servesCuisine": "イタリア料理",
  "acceptsReservations": true,
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "127"
  },
  "hasMenu": {
    "@type": "Menu",
    "hasMenuSection": [
      {
        "@type": "MenuSection",
        "name": "前菜",
        "hasMenuItem": [
          {
            "@type": "MenuItem",
            "name": "カプレーゼ",
            "description": "新鮮なモッツァレラとトマトのサラダ",
            "offers": {
              "@type": "Offer",
              "price": "1200",
              "priceCurrency": "JPY"
            }
          }
        ]
      },
      {
        "@type": "MenuSection",
        "name": "パスタ",
        "hasMenuItem": [
          {
            "@type": "MenuItem",
            "name": "カルボナーラ",
            "description": "クリーミーな卵とベーコンのパスタ",
            "offers": {
              "@type": "Offer",
              "price": "1800",
              "priceCurrency": "JPY"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

レビュー構造化データの例

さらに、お客様のレビューも構造化することで、信頼性を高めることができます。

json{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Review",
"reviewBody": "パスタがとても美味しく、スタッフの方も親切でした。雰囲気も良くデートにおすすめです。",
"reviewRating": {
"@type": "Rating",
"ratingValue": "5",
"bestRating": "5"
},
"author": {
"@type": "Person",
"name": "田中さん"
},
"datePublished": "2024-06-15",
"itemReviewed": {
"@type": "Restaurant",
"name": "トラットリア・ベラビスタ"
}
}


この構造化データにより、AIは「イタリア料理店」「六本木にある」「予約可能」「平均評価4.5星」「価格帯は中程度」といった重要な情報を正確に理解し、適切な検索クエリに対して店舗を紹介できるようになります。

医療機関の場合は、MedicalOrganization（医療機関情報）、MedicalCondition（医療状態・症状）のスキーマが効果的です。
診療科目、診療時間、対応可能な症状や治療法などを構造化することで、患者さんが探している医療サービスとマッチしやすくなります。

医療機関の構造化データ実装例

例として、内科クリニックの構造化データを見てみましょう。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalOrganization",
  "name": "さくら内科クリニック",
  "description": "地域密着型の内科クリニック。生活習慣病の予防・治療から健康診断まで幅広く対応",
  "image": "https://example.com/clinic-photo.jpg",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "世田谷区三軒茶屋2-1-1",
    "addressLocality": "東京都",
    "postalCode": "154-0004",
    "addressCountry": "JP"
  },
  "telephone": "+81-3-5678-9012",
  "url": "https://example-clinic.com",
  "openingHours": [
    "Mo,Tu,We,Fr 09:00-12:30",
    "Mo,Tu,We,Fr 14:30-18:00",
    "Sa 09:00-13:00"
  ],
  "medicalSpecialty": [
    "内科",
    "糖尿病内科",
    "循環器内科"
  ],
  "availableService": [
    {
      "@type": "MedicalProcedure",
      "name": "健康診断",
      "description": "年1回の定期健康診断から人間ドックまで"
    },
    {
      "@type": "MedicalProcedure", 
      "name": "予防接種",
      "description": "インフルエンザワクチン、肺炎球菌ワクチンなど"
    },
    {
      "@type": "MedicalTherapy",
      "name": "生活習慣病治療",
      "description": "糖尿病、高血圧、脂質異常症の総合的な治療"
    }
  ],
  "physician": {
    "@type": "Physician",
    "name": "田中 太郎",
    "jobTitle": "院長",
    "medicalSpecialty": "内科専門医",
    "memberOf": {
      "@type": "MedicalOrganization",
      "name": "日本内科学会"
    }
  }
}

対応可能な症状・疾患の構造化データ例

患者さんが検索しそうな症状や疾患についても構造化データで明示できます。

json{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalCondition",
  "name": "糖尿病",
  "description": "血糖値が慢性的に高い状態が続く疾患",
  "possibleTreatment": [
    {
      "@type": "MedicalTherapy",
      "name": "食事療法",
      "description": "栄養士による個別の食事指導"
    },
    {
      "@type": "MedicalTherapy",
      "name": "運動療法", 
      "description": "患者様の体力に合わせた運動プログラム"
    },
    {
      "@type": "Drug",
      "name": "血糖降下薬",
      "description": "病状に応じた適切な薬物療法"
    }
  ],
  "signOrSymptom": [
    "のどの渇き",
    "頻尿",
    "体重減少",
    "疲労感"
  ],
  "riskFactor": [
    "肥満",
    "運動不足",

    "遺伝的要因",
    "加齢"
  ]
}

診療科目別の専門性を示す構造化データ例

json{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "MedicalSpecialty",
  "name": "循環器内科",
  "description": "心臓・血管系の疾患を専門的に診療",
  "treatedCondition": [
    {
      "@type": "MedicalCondition",
      "name": "高血圧"
    },
    {
      "@type": "MedicalCondition", 
      "name": "不整脈"
    },
    {
      "@type": "MedicalCondition",
      "name": "心筋梗塞"
    }
  ],
  "availableTest": [
    "心電図検査",
    "心エコー検査",
    "24時間心電図モニター"
  ]
}

これらの構造化データにより、AIは「糖尿病の治療ができるクリニック」「三軒茶屋エリアの内科」「土曜日も診療している医療機関」といった患者さんのニーズに正確にマッチした情報として、クリニックを紹介できるようになります。

小売業では、Product（商品情報）、Offer（販売情報）、AggregateRating（総合評価）のスキーマが重要です。
商品名、価格、在庫状況、お客様の評価などを構造化することで、AI検索でも適切に商品が紹介されるようになります。

中小企業における構造化データの戦略的重要性

中小企業にとって構造化データは特に重要な意味を持ちます。大手企業と比較してブランド認知度や情報量で劣ることが多い中小企業にとって、AIに「このサイトは何について詳しいのか」を正確に伝えることは非常に重要です。

適切な構造化データを実装することで、あなたの専門分野をAIに明確に伝えることができます。例えば、地域の小さな税理士事務所であっても、税務関連の構造化データを充実させることで、「この地域の税務に詳しい専門家」としてAI検索で紹介される可能性が高まります。

E-E-A-T向上による信頼性の確保

E-E-A-Tとは何かを深く理解する

E-E-A-Tは「Experience（経験）」「Expertise（専門性）」「Authoritativeness（権威性）」「Trustworthiness（信頼性）」の頭文字を取ったもので、Googleが品質評価において重視している概念です。AI検索においても、これらの要素は極めて重要な評価基準となっています。

AI検索エンジンは、不正確な情報を提供することによる責任リスクを回避するため、信頼できる情報源からの引用を重視します。そのため、E-E-A-Tが高いサイトほど、AI検索で引用される可能性が高くなります。

Experience（経験）の強化戦略

Experience（経験）を強化するためには、実体験に基づくコンテンツ作成が重要です。
実際に試した商品・サービスの詳細なレビュー、失敗事例を含めた正直な体験談、Before/Afterの具体的な数値データ、試行錯誤の過程を含めた詳細な記録などを積極的に提供しましょう。

例えば、ダイエット関連の情報を提供するサイトであれば、「理論的にはこうなります」という説明だけでなく、「実際に3ヶ月間試してみた結果、体重が○kg減り、体脂肪率が○%改善しました。ただし、最初の1ヶ月は効果が見えずに挫折しそうになりました」といった具体的な体験談を含めることが重要です。

一次情報の積極的な活用も効果的です。
独自調査結果の公開とデータ分析、オリジナルの実験や検証結果、関係者へのインタビューや取材内容、自社独自の知見やノウハウの体系化などを通じて、他では得られない貴重な情報を提供することができます。

Expertise（専門性）の向上方法

専門性を向上させるためには、専門知識の体系的な整理が必要です。
業界の専門用語の正確な定義と解説、最新トレンドと業界動向の継続的な分析、技術的な詳細説明と実装方法、専門的な視点からの独自考察などを通じて、あなたの専門性をアピールしましょう。

継続的な学習と情報更新も重要な要素です。業界の最新動向の定期的な調査と発信、新しい技術や手法の検証と実践報告、専門資格や認定の取得と公開、業界イベントやセミナーへの参加と報告などを通じて、常に最新の知識を保持していることを示すことができます。

Authoritativeness（権威性）とTrustworthiness（信頼性）の構築

権威性を構築するためには、外部からの評価獲得が重要です。
業界メディアでの言及や記事掲載、専門家や同業者からの推薦コメント、業界団体での役職や委員活動、学術論文や専門誌での発表実績などを通じて、業界内での地位を確立しましょう。

信頼性の確保については、透明性の徹底が最も重要です。
運営者情報の詳細かつ正確な公開、連絡先の明確な記載と迅速な対応、プライバシーポリシーの詳細な整備、利用規約の明確化と定期的な更新などを通じて、ユーザーが安心してサイトを利用できる環境を整えましょう。

正確性の担保も重要な要素です。情報源の明確な記載と引用、引用データの出典表示と検証、定期的な情報の見直しと更新、誤情報の発見時の迅速な訂正などを通じて、常に正確な情報を提供していることを示すことができます。

YMYL分野での特別な配慮

YMYL（Your Money or Your Life）に該当する分野、特に医療・法律・金融などのサービスでは、E-E-A-Tの要求水準がより高くなります。
これらの分野では、間違った情報が人の健康や財産に深刻な影響を与える可能性があるためです。

医療分野では、医師や医療従事者による専門的監修、最新の医学的エビデンスに基づく情報提供、患者の安全性を最優先とした情報構成、医療機関との連携や推薦の明示などが求められます。

法律分野では、弁護士や司法書士による法的監修、法改正への迅速な対応と情報更新、判例や法的根拠の正確な引用、適切な免責事項の記載などが必要です。

統合的アプローチによる継続的な成果

従来SEOとAIO対策の効果的な統合

AI検索時代に成功するためには、従来のSEO対策とAIO対策を効果的に組み合わせた統合的なアプローチが必要です。
これは「どちらか一方を選ぶ」のではなく、「両方を同時に実行する」ことが重要であることを意味します。

段階的な実装計画を立てることで、限られたリソースを効率的に活用できます。
まず第1段階として、サイトの技術的問題の解決、高品質なコンテンツの継続的な作成、Googleでの検索順位向上、ユーザーエクスペリエンスの改善などの基盤強化を行います。

第2段階では、Bing Webmaster Toolsへの登録、キーワード密度の最適化、ソーシャルシグナルの強化、マルチメディアコンテンツの充実などのBing対策を追加します。

第3段階で、構造化データの実装、FAQコンテンツの充実、E-E-A-T要素の強化などのAI対応機能を実装し、最終的にLLMS.txtの導入検討、新しいAI検索エンジンへの対応、技術動向の継続的な監視、柔軟な戦略調整などの将来技術への対応を行います。

効果測定と継続的改善

AIO対策の効果を正しく測定するためには、適切なKPI（重要業績評価指標）の設定が必要です。
Google検索での順位とトラフィック、Bing検索での順位とトラフィック、AI検索での言及・引用状況、ユーザーエンゲージメント指標などを定期的に監視し、改善点を特定しましょう。

継続的な改善活動として、月次での効果測定と分析、競合サイトの動向調査、新しい技術トレンドの調査、戦略の定期的な見直しと調整などを実施することで、常に最適な対策を維持できます。

リソース配分の最適化

限られたリソースの中で最大の効果を得るために、以下の優先順位で施策を実行することをお勧めします。
最初に基本的なSEO対策とコンテンツ品質の向上に集中し、次にBing対策を実施します。
その後、構造化データの実装とE-E-A-T強化を行い、最後にLLMS.txtなどの新技術への対応を検討します。

この順序で実施することで、基盤がしっかりとした上で新しい技術に対応できるため、より安定した成果を期待できます。

まとめ：AIO時代を制する総合戦略

前編と後編を通じて、AIO対策の全体像と具体的な実装方法について詳しく解説してきました。AI検索エンジンの普及により検索の世界は大きく変わりつつありますが、基本的には「ユーザーにとって価値のある情報を提供する」という原則は変わりません。

重要なのは、従来のSEO対策を継続しながら、AI検索エンジンの特徴を理解し、それに適応した対策を段階的に追加することです。GoogleとBingの両方で評価される基盤を作り、その上で構造化データの実装、E-E-A-T要素の強化などのAI特有の要素に対応していくことが成功への道筋となります。

AI技術の進歩は止まることがありません。今後もアルゴリズムの変化や新しいAI検索エンジンの登場が予想されます。しかし、基本となるのは常にユーザーファーストの姿勢です。ユーザーにとって本当に価値のある情報を提供し続けましょう！

新しい技術を積極的に学び、実践に移すことで、AI検索時代における競争優位性を確立することが可能になります。
SEO対策同様、AIO対策は一日にして成るものではありませんが、継続的な努力により必ず成果を上げることができますよ！

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平松由花梨
平松由花梨全日本SEO協会認定コンサルタント　リンクウェブ代表
愛知県の商業高校を卒業後、IT業界に従事。
2018年Wordpressと出会い50社以上のWebページ制作に関わる。
1978年　愛知県出身
大学生・専門学生の息子2人を持つシングルマザー起業家。
趣味はソロキャンプ。
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2025年6月26日