AI Overviewsで引用ではなく推奨を取る対策を、SEOおたくさんが話す

出典: 【成功事例】AI Overviewsで推奨を獲得した具体的な対策方法を全公開

検索で1位を取ったのに、クリックが増えない。思い当たることはありませんか？実は、その1位よりさらに上に、AIの回答が出ていることがあるんです！

SEOおたくさんは冒頭で、AI検索では引用を狙う話が多い、と前置きします（0:00）。でも、AI Overviewsでは引用の価値はあまり高くない。大事なのは、ブランド名がどう言及されるか。そう話します。

SEOおたくさん（動画の中で・0:00〜）

今回はAIオバビューは引用ではなく推奨というテーマでお話しさせていただきます。

引用の中では呼び方が崩れていますが、どれもAI Overviewsのことです。主張は1つ。追うのは引用ではなく、推奨です！

AI Overviewsは、1位より上に出ます。リスティング広告よりも上です。SEOおたくさんは、ここを「お宝的な枠」と呼びます！

SEOおたくさん（動画の中で・0:39〜）

かなりお宝的な枠だと思います。

昔は、重要なキーワードでオーガニック（自然検索）の1位を取れば十分でした。順位だけ見ていればよかったんです。ところが今は、AI Overviewsが出ると、1位でもクリックされないことがあります。

そこでSEOおたくさんは、見方を2点足します。回答の中に自社のブランドが出ているか。そして、AI Overviewsが出ていないキーワードをSEOで狙うことです。

たとえば、初めて税理士を探す人が「税理士 おすすめ」と検索したとします。いちばん上のAIの回答に、3事務所の名前が並んでいたら。その人は1位の記事を開く前に、その名前を候補として頭に入れるかもしれません。

動画の例は、「クリニックのSEOコンサルでおすすめ」という検索です（1:04）。AI Overviewsが大きく出ると、「レイニーという会社があるんだ」と知る、と話します。

SEOおたくさん（動画の中で・1:20〜）

ユーザーが比較検討でをしようと思って検索した時にこのAバsで名前を認知するかどうかっていうのは本当に1丁目1番にある看板っていう感じなので

比較検討の検索で、回答の中に名前を見るかどうか。SEOおたくさんは、これを一丁目一番地の看板のようなものだと言います。人の頭の中に残るからです。

どのサービスがいいか、自分に向いているか。候補をざっと絞る時に、ここが効きます。ブランド選びへの影響は意外と大きい、という考えです。

スライドには「ユーザーはWebサイトを見る前に、選択肢を把握してしまう」とあります。比較検討で検索→AI Overviewsを読む→候補のブランドが決まる、という流れです。

AIの回答は、いろいろな検索に出てきます。全部を相手にしなくていいとしたら、どれを相手にすればいいのでしょう？

SEOおたくさんは、狙うキーワードのすべてでAI Overviewsに出る必要はない、と話します（1:52）。全部を追わなくていいんです！

たとえば「SEOとは」「CRMとは」「電力自由化とは」のような、情報を探す検索。ここでは、言葉の意味を説明する回答になります。自社のブログが引用されてクリックされる価値は、ある程度あるそうです。

SEOおたくさん（動画の中で・2:21〜）

ただ本当にクリック率って低かったりするので、そこに対して労力をかけるのはコツパフォーマンス合わないんじゃないかなと思ってます。

引用の中の「コツパフォーマンス」は、コストパフォーマンスのことです。クリックされる割合が低いので、手間をかけても割に合わない、という結論です。

反対に、「クリニックのSEOコンサルのおすすめ」のような比較検討の検索。これはミドルファネル、つまり比べながら選んでいる段階に近い検索です。

意思決定の手前で、ブランドを探している検索です。だから、その枠で名前が出るかどうかが、最後に選ばれるかに大きく関わります。SEOおたくさんは、そう話します。

SEOおたくさん（動画の中で・2:47〜）

トランザクションに近いクエリのエアオバースでのブランド名言及を獲得していくのが重要だと考えています。

トランザクションは購入や契約、クエリは検索語のことです。言い直すと、購入や契約に近い検索語のAI Overviewsで、ブランド名を言及してもらう。ここが狙いどころです。

ブランド選びが起きる検索の型は、おすすめ、選び方、評判、A社とB社の比較、何々に向いている人。自分が何かを調べる時に、どんな検索語を打つか。そこから考えればいいそうです。

画面には8つの型（おすすめ・比較・ランキング・選び方・A社B社比較・向いている人・大手・評判）が並びます。見出しは「追うのは引用回数ではなく、重要な検索での推奨」です。

回答が「おすすめはA社、B社、C社です」「価格を重視するならA社」と言っていたら、その一言で選ばれ方が変わります！だから、ここにはもっと本気で取り組むべきです。SEOおたくさんは、そう話します。

自分のお店や会社を探すお客さんは、どんな検索語を打つでしょう？おすすめ・選び方・評判・比較のどれに近いか、紙に書き出してみてください！

推奨されるには、何を追いかければいいのか。ここには順番があります！

SEOおたくさんは、よい形で推奨されるまでには3ステップある、と話します（3:41）。

1つ目は、候補に入ること。おすすめのSEOコンサルとして5社が出るなら、その5社の中に入ることです。

2つ目は、その中でもなるべく上に、おすすめとして押される形で出ること。3つ目は、こういう人に向いている、と自分たちが伝えたい推奨の理由が、きちんと書かれていることです。

スライドの見出しは「候補入り→推奨→推奨理由の形成で評価する」です。

SEOおたくさん（動画の中で・3:45〜）

まず候補に入っていく。じゃあおすめのSEみたいなで5個出てくるんだったら5個のうちにちゃんと出てくること

最初の関門は、「おすすめのSEOコンサル」で並ぶ5社の中に、自分の名前があること。この3段階を、それぞれ追いかけます。

STEP1は「対象キーワードを洗い出す」。比較検討の検索のうち、AI Overviewsが出ているものを拾います。

優先順位は、5つの観点で決めます。検索需要（検索ボリューム）、自社の商品との近さ、ユーザーの検討度、ブランド選びへの影響度、事業上の重要度です。

1個ずつ検索して、目で確かめてもいい。AI Overviewsが出ているキーワードを、Ahrefsのようなツールで確かめる手もある、と話しています。

STEP2は「重要キーワードごとにAI Overviewsを調査する」。今どのブランドが候補に入っているか。自社は出ているか。そこを調べます。

出ていなければ、出ているブランドとの違いを比べます。回答の中身を読んで、どんな人におすすめと言われているかまで見ます。画面の言葉は「見るのは出現率ではなく、回答の中身と推奨の理由」です！

AI Overviewsの右側に出る引用リンクにも触れています。ここに載ることを狙うものではない、という話です。

SEOおたくさん（動画の中で・5:59〜）

引用に出しましょうみたいなところは基本的にやらなくていいと思っていて、どちらかというとその引用元を要因特定のために使う。

引用元のサイトやページは、なぜその回答になったのかを調べるために見に行く。原因を突き止める手がかり、という位置づけです。

以前、同じチャンネルの別の動画（ChatGPTのAI検索の話）を整理した記事で、AIが企業を推奨するまでの関門を書きました。

私の記事より（同じチャンネルの別の動画（ChatGPTのAI検索が公式サイトを確かめに来る流れ）を整理した記事・AIが推奨するまでの関門）

解説者は、AIが企業を推奨するまでには、関門が3つある、と話します。候補に入ること。名指しされること。推奨に残ること。この順番です。

今回の3段階と、分け方は違います。それでも、名前が出るまでを段階で見る向きは同じです。

私なら、AI Overviewsの回答をそのまま受け取って終わりにしません。回答の中身まで掘って、なぜその回答になっているのかを調べます。

比べてみたら、自分の名前だけが出ていない。では、何が足りないのでしょう？

SEOおたくさんは、自社のブランドが出ない理由は3点に整理できる、と話します（6:22）。

SEOおたくさん（動画の中で・6:22〜）

基本的に自社のブランドが出ていない理由っていうのは3つに整理することができまして

1つ目は、検索結果上のプレゼンス。AI Overviewsが出るキーワードの検索結果で、1〜2ページ目を見ます。自社のブランド名が、たくさん出ているか。

自社のサービスがSEOで上位に入っているか。AIが使いやすい形で、情報を出しているか。具体的に見るのは、自社のサイトと比較サイトです。

2つ目は、選定基準（KBF）とブランドの結びつき。クリニック向けSEOコンサルのおすすめなら、クリニック業界に詳しい、SEOに詳しい、実績がある、といった基準です。

AIとユーザーが使う選び方の基準に対して、自分たちの強みを、AIが学べる状態か。そこを見ます。

3つ目は、推奨を裏付ける根拠（RTB）。2つ目と3つ目はセットで、選定基準に対する根拠がその検索結果の中にあるかを調べます。

選定基準は、AI Overviewsの回答文に「こんな基準で選んでいます」と書かれた所から推し量ってもいい。比較サイトに書かれた選び方から推し量ってもいい、と話しています。

SEOおたくさん（動画の中で・7:37〜）

AIは定量的だったり具体的なものを好みますので、実績データ、独自データ、第3者からの評価、例えばオリコンナンバーワンとかそういうやつですよね。

AIは定量的で具体的なものを好む、という話です。実績データ、独自データ、第三者からの評価を、人にもAIにも分かりやすく用意できているかを見ます。

「オリコンナンバーワン」「実績が2000あります」は、例として挙がった言葉です。事例の実績ではありません。

ここで、2024年4月5日の朝LIVEの話を挟みます。私はそのLIVEで、SNSは枝葉で、土台は自分のオウンドメディアだと話しました。そこにAIを使いながら、自分の考えや知識、体験、ストーリーを埋め込んでいく、という話です。

SEOに沿って構造化したホームページを持てると、あらゆるマーケティングがとても楽になる、とも話しています。

同じLIVEで、最終的にやりたいことも話しました。体験と現場の生の情報を言葉にして、ホームページを作ることです。元になるものが作れていない人がSNSやAIで膨らませても、元がないので薄っぺらい、と。これは2024年4月の時点の考えです。

私なら、根拠を数字や第三者の声だけで終わらせません。自分の体験と現場の情報も、自分のサイトに積み上げます！

動画が挙げる根拠は、実績データ、独自データ、第三者の評価。つまり数字と他人の声です。私が2024年に話していたのは、体験と現場の情報でした。根拠を自分のサイトに置く点は同じで、置く中身が違います。

順位とブランド名の言及は、実際にはどう結びついたのか。最後に、事例を見ていきます！

SEOおたくさんが紹介するのは、LANYが支援した事例です（7:57）。特定の分野に特化した転職サービスで、社名は非公開です。

AI Overviewsの枠は、ずっと出ていました。でも、名前が挙がるのは大手の転職エージェントばかり。特化型は出ていなかったそうです。

原因は2つ。1つ目は、検索結果上のプレゼンスの弱さです。自社のサイトは1ページ目に入っていません（10位前後）。比較サイトでも、あまり取り上げられていませんでした。

2つ目は、推奨を裏付ける根拠の弱さ。比較サイトに「特定の職種に特化している」とは書かれていても、なぜ使うべきかまでは書かれていなかったんです。

対策も2つです（画面の言葉は「順位改善とRTB設計を同時に進めた」）。まず、自社のサービスページをSEOで上げました。順位は10位から7位、7位から3位まで上がっています！

あわせて、この業種ならこのエージェントがおすすめだと言える根拠を、言葉にしました。定量的なデータや、第三者の声です。それを自社サイトと比較サイトに反映しています。

SEOおたくさん（動画の中で・9:23〜）

ここずっとAバウs半年以上ここの候補のところをキープすることができて、かなりコンバージョンス上がっているっていう状態でございます。

「Aバウs」は、AI Overviewsのことです。結果、AI Overviewsの候補の枠に、半年以上入り続けています。コンバージョン（成果につながった件数）も上がった、と話します。

SEOで3位になったので、SEO経由も増えました。それに加えて、「AIで知りました」という人も増えたそうです！

AI Overviewsで候補に入り、比較検討の時に目に留まり、最後は事業が求めていたキャリア相談が増えた。そういう流れです。

2026年9月25日から26日にかけて、私はAIに頼んで、自分のサイト ai-kidou.jp を診断にかけました。AIエージェントがサイトを使えるか、という診断です。結果は、3項目のうち1項目だけ合格でした。

原因は2つ見つかりました。スマホのメニューボタンが、見えないはずなのに押せる状態だったこと。AI向けの案内板を開くと、別の記事に飛ばされていたことです。

コードを2か所直したあとは、2項目とも合格になりました（1項目が対象外になり、母数は3から2に変わっています）。スマホの幅で、メニューの開け閉めも確かめました。

私の記事より（自分のサイトをAIエージェント向けに診断して2つ直した実例の記事・直した後の診断結果）

直した後、2つとも合格になりました（1つは対象外になったので、母数は3から2に変わっています）。

診断して、原因を見つけて、直して、確かめる。この流れは、動画の事例にある原因の分析→対策→結果と同じ向きです。私が診断したのは、AIエージェントがサイトを使えるかどうかです。AI Overviewsでの出方は、まだ測っていません。

事例の成果は、LANYが支援した会社の成果です。

まとめとしてSEOおたくさんは、AI Overviewsでは引用ではなく、ブランドの名前が言及されることを目標にする、と話します（9:47）。

対策は、引用されるための施策ではない。ユーザーがブランドを選ぶ検索で、自社がおすすめの選択肢として並ぶ。その状態を作るための施策だ、ということです。

SEOおたくさん（動画の中で・9:48〜）

AWSでは引用ではなく、今日お伝えしたようなブランドの名前が言及されるっていうところを目標にやっていくことが重要だと思っています。

「AWS」も、AI Overviewsのことです。目標は、選ばれる検索で、おすすめとして名前が並ぶこと。

私なら、順位や候補入りといった結果より、診断して、原因を見て、直して、確かめる流れのほうを見ます。

締めくくりにSEOおたくさんは、AI Overviewsは見過ごされがちだと話します（10:13）。でも検索の一丁目一番地にあるのだから、あの枠に看板を出さない手はない。そんな言葉で動画は終わります！

SEOおたくさん（動画の中で・10:16〜）

よく考えてみると検索の1丁1番地におりますので、あそこの枠に看板を出さないっていう手はないかなと思ってますので

SEOおたくさんは、AI Overviewsでは引用ではなく推奨を目標にする、と話しました。比較検討の検索で、ブランド名が言及されることです。

対策するのは、ブランドが選ばれる比較検討の検索だけ。名前が出ていなければ、プレゼンス・選定基準・推奨を裏付ける根拠の3点を順に調べます。

LANYの事例では、順位を10位から3位に上げることと、推奨の根拠を言葉にして自社サイトと比較サイトに置くことを、同時に進めていました。

まずは、自分の名前を探すお客さんが打ちそうな検索語を書き出して、その検索でAI Overviewsが出るかを1つずつ見てください。出ていたら、回答の中に自分の名前があるか、あればどう紹介されているかまで読みます！

私なら、AI Overviewsの回答の中身まで掘って、自分の名前が出ているか、出ていないなら何が足りないかを見ていきます！