AI Overview時代のSEOとは？Google公式見解に基づく本質的な対策（AIO）と計測ツール3選

Google検索の結果画面で、最上部にAIが生成した回答が表示される「AI Overview（AIによる概要）」。この新機能の導入により、「自社サイトへのトラフィックが減少するのではないか？」「従来のSEO対策はもう通用しないのか？」と不安を感じているWeb担当者様も多いのではないでしょうか？

AI Overviewは、かつてSGEと呼ばれた試験機能を全ユーザー向けに正式化したもので、検索体験を大きく変えようとしています。本記事では、AI Overviewの基本的な仕組みから、Web担当者が最も知りたいSEOへの具体的な影響、そしてAIに自社コンテンツを引用させるための対策（AIO）まで、Googleの公式見解や最新の調査データを基に徹底的に解説します。トラフィック減少のリスクに備え、今すぐやるべきことを明確にしましょう。

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1. AI Overviewとは？SGEから進化したGoogle検索の新たな「答え」

Google検索の結果画面最上部に表示されるようになった「AIによる概要」（AI Overview）について、その基本的な機能と役割を解説します。これは試験運用だったSGEから進化したもので、ユーザーの検索体験を大きく変える可能性を持っています。企業のWeb担当者様やマーケティングご担当者様として、この新しい検索の形が自社サイトにどう影響するか、その土台となる知識を整理しましょう。

1-1. SGEとの違いは？全ユーザーが対象になったAI検索の正式版

AI Overviewと、以前テストされていた「SGE（Search Generative Experience）」との最も大きな違いは、対象ユーザーと提供ステータスです。SGEは、Googleの実験的機能を試す「Search Labs」への任意登録（オプトイン）が必要な、あくまで試験的な機能でした。

一方で、AI OverviewはGoogle検索の正式機能として組み込まれ、デフォルトで全ユーザーに表示されます。2024年5月に米国で先行スタートし、「Google Japan Blog」によれば、2024年8月中旬から日本を含む100カ国以上で段階的に展開が開始されました。

AI Overviewは、Googleの最新AIモデル「Gemini」を検索向けにカスタマイズしたものを活用しており、より高速で高品質な回答を生成するよう設計されています。

次の表で、SGEとAI Overviewの主な違いを比較します。

この比較から分かる通り、AI Overviewは「実験」から「標準搭載」へと移行した、Google検索の新しいスタンダードであると言えます。

1-2. ユーザー体験の変化（複雑な質問やプラン作成への対応）

AI Overviewは、従来の検索体験を根本から変える可能性を秘めています。特に大きな変化は、複雑で具体的な検索意図への対応力です。

これまでの検索では、例えば「東京でピザが美味しく、ペット同伴可能なイタリアンで、予算5,000円以内」といった情報を探す場合、「東京 ピザ おすすめ」「ペット可 イタリアン 東京」など、複数のキーワードで検索を繰り返し、表示された複数のWebサイトを自分で見比べて情報を統合する必要がありました。

AI Overviewでは、このような長く複雑な自然言語の質問（プロンプト）をそのまま入力するだけで、AIが複数の情報源を横断的に分析・要約し、一つのまとまった回答として提示します。

具体的な活用例：

• 複雑な比較：「A社のCRMとB社のCRMの初期費用と主な機能の違い」
• プランニング：「大阪で2泊3日のおすすめ観光プランを、歴史と食中心で作成して」
• 手順の要約：「法人向けにSNSアカウントを開設する手順と注意点」

このように、ユーザーが情報収集にかける時間を大幅に短縮できる利便性があります。

一方で、米国での先行導入時には、AIが「誤った情報や奇妙な回答」（例：ピザに糊を混ぜることを推奨する、岩を食べる健康法を提示するなど）を生成するケースが報告され、その品質と信頼性が課題となりました。Googleは継続的に安全性と品質のガードレールを強化していると発表していますが、生成AIの特性として、回答内容が常に100%正確であるとは限りません。

そのため、ユーザーはAIの回答を鵜呑みにせず、回答に併記されている出典元のリンク（Webサイト）を確認する行動が、引き続き重要となります。

1-3. 非表示にできる？「ウェブ」フィルタの役割と使い方

AI Overviewがデフォルト表示になったことで、「この機能を非表示にしたい」「従来の検索結果だけを見たい」というニーズも多く聞かれます。

結論から申し上げますと、2025年10月現在、AI Overviewの機能を設定から恒久的にオフにする（無効化する）方法は提供されていません。これは、AI OverviewがGoogle検索のコア機能として深く統合されたためです。

ただし、一時的に従来の「青いリンク」だけの検索結果を表示させる方法は存在します。それが「ウェブ」フィルタ機能です。

操作手順：

1. Googleで通常通りキーワード検索を実行します。
2. AI Overviewが表示された検索結果ページの上部（検索バーの直下）にある「ツール」をクリックします（環境によっては「検索ツール」と表示されます）。
3. 表示されたメニューから「すべてのフィルタ」（または「すべて」）を選択し、その中にある「ウェブ」（または「リンクのみ」）をクリックします。

この操作を行うと、AI Overviewや画像、動画などのリッチリザルトが非表示になり、従来のWebページへのリンクのみがリスト表示されます。

ただし、この設定は検索セッションごとにリセットされることが多く、検索のたびに操作が必要になる場合があります。ビジネスで正確な情報収集やSEOの順位確認を行う際は、この「ウェブ」フィルタを活用し、従来の検索結果を確認する習慣をつけると効率的です。

2. AI Overviewはいつ、どのように表示されるのか？仕組みと出現傾向

AI Overview（AIによる概要）が、具体的にどのような仕組みで回答を生成し、どのような検索キーワードで表示されやすいのかを解説します。Googleの技術的な背景と、実際の調査データから見えてきた傾向を掴むことで、自社サイトのコンテンツ戦略に活かしましょう。

2-1. LLMと従来の検索ランキングの統合

AI Overviewの回答は、AIがゼロから文章を作っているわけではありません。その核心は、LLM（大規模言語モデル）と、従来のGoogle検索ランキングシステムの統合にあります。

まず、LLMとは、「Gemini」（ジェミニ）に代表される、膨大なテキストデータを学習して自然な文章を生成できるAI技術です。しかし、LLM単体では最新の情報を持っていなかったり、事実に基づかない回答（ハルシネーションと呼ばれます）を生成したりするリスクがあります。

そこでGoogleは、AI Overviewにおいて、LLMが回答を生成する際の「情報源」として、従来の検索アルゴリズムで評価された信頼性の高いWebページ（つまり、従来の検索結果）を参照させる仕組みを採用しています。

ユーザーが検索を行うと、AIがその意図を解釈し、関連する複数のサブ検索を内部的に実行します（これは「クエリのファンアウト」と呼ばれます）。そして、それらの検索結果として得られたWebページの内容をAIが要約・整理し、出典リンクと共に提示するのです。

この仕組みは、一般的なAIチャットボットとは異なります。次の表で、両者の主な違いを比較してみましょう。

このように、AI OverviewはAIの要約能力と、Googleが長年培ってきたWebページの品質評価（ランキング）を組み合わせた、ハイブリッドなシステムと言えます。

2-2. 表示されやすいクエリの傾向（情報探索系が中心）

AI Overviewは、すべての検索キーワードで表示されるわけではありません。Googleは「検索に対し、従来の検索結果以上の付加価値がある場合のみ表示する」としています。

では、具体的にどのような検索（クエリ）で表示されやすいのでしょうか？

海外の有力なSEO専門メディアである「Search Engine Land」が2025年春に実施した大規模調査（1億クエリを分析）によると、AI Overviewは全クエリの約13%で出現しました。

さらに重要なのは、その内訳です。AI Overviewが表示されたクエリのうち、実に約88%が「情報探索系クエリ」（Informational Queries）でした。これは、「何かを知りたい」「方法を知りたい」「比較したい」といった意図の検索です。

表示されやすいクエリの例（情報探索系）

• 〇〇とは
• 〇〇 やり方
• 〇〇 比較
• 〇〇 メリット デメリット
• 〇〇 おすすめ
• 複雑な長文の質問（例：テレワーク導入時のセキュリティ対策とコスト）

一方で、Googleは情報の正確性や安全性が極めて重要な分野では、AIの回答表示に慎重な姿勢（品質ガードレール）を設けています。

表示されにくいクエリの例

• YMYL（Your Money Your Life）領域：
  特に健康や医療に関するクエリ（例：特定の病気の治療法）。
• 最新ニュース：
  速報性が求められる時事ネタ。
• ナビゲーショナルクエリ：
  特定のサイト名を指名して検索する場合（例：デジタル化の窓口）。

企業のWeb担当者様にとっては、自社がターゲットとする情報探索系キーワード（特にB2B分野での比較検討や課題解決の方法など）で、AI Overviewがどのように表示されているかを注視する必要があります。

2-3. 引用されやすいサイトの特徴（Wikipedia、専門サイトなど）

AI Overviewが回答を生成する際、どのサイトを「信頼できる情報源」として引用しているのでしょうか。

前述のSearch Engine Landの調査では、引用元として頻繁に登場するサイトの傾向も分析されています。その結果、特定のタイプのサイトが引用されやすいことが分かっています。

• Wikipedia：
  中立的で網羅的な情報源として、AIに高く評価される傾向があります。
• YouTube：
  ハウツー（How-to）や手順を解説する動画コンテンツが引用されやすいです。
• Reddit（海外の掲示板サイト）：
  ユーザーの多様な意見や実体験が参照されることがあります。
• 公的機関・専門機関のサイト：
  信頼性・権威性の高い情報源として重視されます。

この傾向から、AI Overviewは「中立性」「網羅性」「一次情報（実体験）」を好むと考えられます。

これは、B2B企業のサイト運営においても重要な示唆を与えます。自社製品の利点だけを並べたページよりも、

「業界の課題を中立的に解説するコンテンツ」
「顧客の疑問に答える詳細な手順ガイド」
「自社で実施した調査データや導入事例（経験）」

といった、Googleが定める品質評価基準であるE-E-A-T（Experience: 経験、Expertise: 専門性、Authoritativeness: 権威性、Trustworthiness: 信頼性）を満たすコンテンツが、AIに引用される可能性を高めます。

自社サイトを単なる「製品カタログ」ではなく、「業界の信頼できる情報源」として位置づけるコンテンツ戦略が、AI Overview時代には一層重要になるでしょう。

3. トラフィック減少は避けられない？SEOへの影響とAIO（AI最適化）の基本原則

Web担当者様が最も懸念されるのは、AI Overviewによる自社サイトへのトラフィック（流入数）への影響でしょう。特に、検索結果ページでユーザーの疑問が解決してしまう「ゼロクリック検索」の増加が懸念されています。

しかし、AI Overviewはユーザーにとっての「最終的な答え」ではなく、あくまで「探索の出発点」として設計されています。要約文と共に表示される出典元リンクからのクリックも期待できるため、悲観する必要はありません。

これからの時代に求められるのは、このAI Overviewにいかにして自社コンテンツを引用してもらうか、という視点です。この最適化は「AIO（AI Overview Optimization）」とも呼ばれますが、本質的には従来のSEO対策の延長線上にあります。Googleの公式見解に基づき、小手先のテクニックではない本質的な対策の方向性を学びましょう。

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3-1. Googleの公式見解：「特別な対策は不要、良質なSEOが鍵」

まず結論から申し上げますと、Googleは「AI Overviewのための特別な対策は不要」と明言しています。

Googleの技術者向け公式ドキュメント「Google 検索セントラル」（旧ウェブマスターツール）では、AI Overviewに表示されるための特別なHTMLマークアップ（AI専用のタグなど）や、個別の最適化は存在しないと説明されています。

では、何が重要なのでしょうか？

それは、従来の検索エンジン最適化（SEO）のベストプラクティスを徹底することです。

AI Overviewの回答は、従来のGoogle検索ランキングで「信頼できる」「品質が高い」と評価されたWebページを情報源として参照し、生成されます。つまり、SEOで評価されていないページは、AIの引用候補にすら上がりにくいのです。

従来のSEO対策と、AI Overviewで特に重視されるポイントの関連性を以下の表にまとめます。

この表が示す通り、AIOとは何か新しいことを始めるのではなく、既存のSEO対策をより深く、よりユーザー視点（People-first）で実践することに他なりません。SEOを地道に行うことが、結果的にAI Overview対策にもつながるのです。

3-2. People-first：体験に基づく一次情報とE-E-A-Tの重要性

従来のSEO対策の中でも、AI Overview時代に最も重要性が増すのが「コンテンツの品質」です。Googleは「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成」というガイドラインを掲げており、これを「People-first（ピープルファースト）」と呼んでいます。

そして、その品質を評価する基準が「E-E-A-T」です。これはAIが参照する情報源として選定されるためにも、極めて重要な概念となります。

• Experience（経験）：
  コンテンツが、筆者や企業の実際の経験に基づいているか。B2Bであれば、製品の導入事例、顧客の成功事例、自社で検証した独自データなどがこれに該当します。例えば「A社では本CRM（顧客関係管理）の導入により、営業部門のデータ入力工数が月間平均35%削減されました」といった具体的な数値や事例は、強い「経験」のシグナルとなります。
• Expertise（専門性）：
  そのトピックに関する高い専門知識を有しているか。業界特有の課題を深く分析したり、専門用語（例：「ERP（企業資源計画）」など）を分かりやすく解説したりすることが求められます。
• Authoritativeness（権威性）：
  その分野の権威として広く認知されているか。公的機関の統計データを引用したり、業界団体や専門家と連携したりすることで権威性は高まります。
• Trustworthiness（信頼性）：
  情報が正確で、信頼できるか。メリットだけでなく、デメリットや導入時の注意点も公平に記載する（両論併記）ことで、読者からの信頼を獲得できます。

一方で、Googleの「スパムに関するポリシー」では、単にAIで自動生成しただけの中身のないコンテンツや、独自性のない量産的な記事は、スパムとみなされる可能性があると警告されています。

AI Overviewに引用されるためには、AIに「作らせた」コンテンツではなく、AIが「参照したくなる」ような、E-E-A-Tを満たした独自の価値あるコンテンツを提供し続けることが不可欠です。

3-3. トピック権威性：網羅性と深度で「その分野の専門家」と認識させる

E-E-A-Tの中でも、特に「権威性（Authoritativeness）」を高めるための具体的なサイト構築手法として、「トピック権威性（Topical Authority）」の考え方が重要です。

トピック権威性とは、特定のテーマ（トピック）について、網羅的かつ深く掘り下げたコンテンツ群をサイト内に保有することで、Googleから「このサイトは、この分野の専門家である」と認識されることを指します。

これを実現する代表的な手法が「ハブ＆スポークモデル」（またはトピッククラスターモデル）と呼ばれるサイト構造です。

• ハブページ（総論）：
  特定の大きなトピック（例：「MAツール」）に関する全体像や基本を解説する、中心的なページ。「MAツールとは？機能・メリット・選び方完全ガイド」といった記事が該当します。
• スポークページ（各論）：
  ハブページから派生する、より具体的な個別のテーマ（例：「MAツール 導入事例」「MAツール 費用比較」「MAツール B2B 活用法」）を深く掘り下げるページ群です。

これらのページ群を、内部リンク（サイト内のページ同士をつなぐリンク）で密接に結びつけます。ハブページから各スポークページへ、そして各スポークページからハブページや関連する他のスポークページへとリンクを張り巡らせるのです。

次の表で、ハブページとスポークページの役割を整理します。

このようにサイトを構造化することで、GoogleのAIは「このサイトが『CRM』というトピックについて、いかに広く、深く理解しているか」を効率的に学習できます。

結果として、サイト全体が「CRMの専門家」としての権威性を獲得し、ユーザーが「CRM 比較」や「CRM 失敗しない方法」といった関連キーワードで検索した際、AI Overviewが回答を生成するための信頼できる情報源として、自社のコンテンツが引用される可能性が格段に高まるのです。

4. 明日からできる！AI Overviewに自社コンテンツを引用させる4つの具体策

AI Overviewの基本的な考え方（People-first, E-E-A-T）を理解した上で、明日からでも実践できる具体的な施策を4つの側面から紹介します。これらは「AIO（AI Overview Optimization）」とも呼ばれますが、本質的には良質なSEO対策の徹底です。コンテンツの「構造」、サイトの「技術」、情報の「権威」、そして「誤解の解消」という観点でチェックリストとしてご活用ください。

4-1.【構造】質問を見出しにし「結論→根拠→出典」で簡潔に答える

AI Overviewは、ユーザーの「疑問」に対して「答え」を生成する機能です。そのため、AIが参照するコンテンツ側も、AIが「答え」として抽出しやすい構造になっていることが極めて重要です。これは「AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）」の考え方にも通じます。

具体的な手法は、ユーザーが検索しそうな疑問（質問文）をそのままH2やH3の見出しにすることです。

• （例）「MAツール 比較 ポイント」ではなく、「MAツールを比較する際のポイントは？」
• （例）「CRM 導入 失敗」ではなく、「CRM導入で失敗する主な原因と対策は？」

そして最も重要なのが、その見出しの直後（段落の冒頭）に、疑問に対する「結論（直接的な答え）」を1〜2文で簡潔に記述することです。その後に、詳細な「根拠」「理由」「具体例」「手順」を続ける構成を徹底します。

この「結論ファースト（結論→根拠→詳細）」の構成が、AIにとって回答のパーツとして非常に抽出しやすいのです。

次の表で、従来の書き方とAIOを意識した書き方の違いを比較します。

このように構成を組み替えるだけで、AIが「CRM導入のメリット」に関する情報源として、皆様のコンテンツを引用する可能性が高まります。

4-2.【技術】Googlebotの巡回とインデックス状況を再確認する

どれだけ優れたコンテンツを作成しても、Googleの情報収集ロボット（通称：「Googlebot」）にその存在を認識され、内容を正しく理解（インデックス）されなければ、AI Overviewの参照候補にすらなりません。

これは非常に基本的なことですが、サイトリニューアル時やCMS（コンテンツ管理システム）の設定変更時に見落とされがちなポイントです。

以下の技術的なチェックリストを確認し、Googlebotが巡回しやすいサイトになっているかを再点検しましょう。

• robots.txtの確認：
  サイトのルートディレクトリにある robots.txt ファイルが、AI Overviewに引用させたい重要なページやディレクトリ（例： /blog/ や /case/ ）を誤ってブロック（Disallow:）していないか確認します。
• メタタグの確認：
  ページの <head> タグ内に、意図しない noindex タグが設定されていないか確認します。noindex があると、そのページはGoogleの検索結果（もちろんAI Overviewも含む）に表示されません。
• クロールアクセスの確認：
  CDN（コンテンツ配信ネットワーク）やサーバーのFirewall（ファイアウォール）設定が、Googlebotからのアクセスを誤って「ボット攻撃」とみなし、拒否していないかログを確認します。
• コンテンツの可視化：
  AIに読み取ってほしい重要な情報（製品スペック、導入事例の数値、ノウハウの手順など）が、画像内のテキストや動画内のみになっていないか確認します。Googlebotが理解できるよう、必ずHTML上にテキストとして記述してください。
• インデックス状況の確認：
  「Google Search Console」（グーグルサーチコンソール）は、サイト管理者にとって必須の無料ツールです。これに登録し、「URL検査」ツールを使って主要なページが「インデックス登録済み」となっているかを確認しましょう。

これらの技術的な土台が整って初めて、コンテンツの質が評価されます。

4-3.【権威】一次情報・公的機関への参照で裏付けと信頼性を示す

AI Overviewは、回答の正確性と信頼性を担保するため、その情報の「裏付け（根拠）」を非常に重視します。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）のうち、特に「権威性」と「信頼性」を高める施策が有効です。

そのために行うべきは、2つあります。

自社独自の一次情報（経験）の提示:他サイトの情報をまとめただけのコンテンツではなく、自社でしか提供できない「経験」に基づく情報を提示します。

• 自社で実施した市場調査やアンケート結果（例：『2025年版：中小企業のSFA導入実態調査』）
• 詳細な導入事例（例：A社が本システム導入で「残業時間を月平均20時間削減」した具体的なプロセス）
• 独自の検証レポート（例：A製品とB製品の処理速度を同一条件で徹底比較）

権威ある第三者情報源への参照:自社の主張を補強するために、信頼できる公的機関や業界レポートへ適切に参照リンクを設置します。

• 総務省の「情報通信白書」や、経済産業省の「DXレポート」などの政府系資料
• 「株式会社MM総研」や「IDC Japan」といった、権威ある調査会社の市場データ
• 関連する業界団体が発表したガイドラインや統計

これらの一次情報や権威ある出典を明示することで、皆様のコンテンツは単なる「意見」ではなく、「事実に裏付けられた信頼できる情報」としてAIに認識され、回答の情報源として選ばれる可能性が高まります。

4-4.【誤解】llms.txtは不要！スニペット制御の正しい方法を理解する

AI Overviewの登場に伴い、Webサイト運営者の間で「AIにコンテンツをどう制御させるか」について、いくつかの誤解が広まっています。特に技術的な制御方法について、正しい知識を持つことが重要です。

まず、「llms.txt」は不要です。

一部で、AIクローラーを制御するためのファイルとして llms.txt が話題になりましたが、Googleは2024年5月の「公式ブログ」で、Google検索の機能（AI Overviewを含む）において llms.txt を採用していないと明確に否定しています。

では、もし著作権や情報秘匿性の観点から、AI Overviewに自社コンテンツの要約を引用されたくない場合はどうすればよいのでしょうか？

答えは、従来のGoogle検索と同じ制御方法（メタタグ）を使用することです。AI Overviewは、Google検索のスニペット（検索結果に表示される要約文）を生成する仕組みをベースにしているため、スニペットを制御するタグがそのまま適用されます。

AI Overviewの表示制御に関連する主なメタタグを、次の表にまとめます。

最大の注意点は、これらのタグ、特に nosnippet を使用すると、AI Overviewから除外できる可能性が高い反面、従来のオーガニック検索結果からもスニペットが消えてしまうというデメリットがあることです。トラフィックへの影響を慎重に考慮した上で使用を判断してください。

なお、「Google-Extended」という別のクローラー制御は、Vertex AIなどのGoogleのAIモデルが「学習」するためにコンテンツを使用することを防ぐものであり、検索結果に「表示」されるAI Overviewの制御とは目的が異なります。この2つを混同しないよう注意しましょう。

5. AI Overviewに表示されない原因と効果測定の方法

対策をしても表示されない場合の主な原因と、AI Overviewが自社サイトに与える影響をどのように計測・分析すべきかを解説します。Web担当者様としては、表示されない原因を特定し、現状の影響を冷静に把握することが、次の戦略を立てるための第一歩となります。

5-1. 技術的なブロックやGoogleの品質判断による非表示

自社コンテンツがAI Overviewの引用元として表示されない場合、その原因は大きく分けて「サイト側の技術的な設定ミス」と「Google側の品質・アルゴリズム上の判断」の2つが考えられます。

まずは、意図せずGooglebotのアクセスを妨げていないか、技術的な側面から確認することが重要です。

【技術的なブロック（サイト側の原因）】
前のセクションでも触れましたが、noindex タグ（インデックス自体を拒否）や nosnippet タグ（要約文の生成を拒否）が設定されているページは、AI Overviewの参照元から除外されます。また、robots.txt ファイルでGooglebotのクロール自体をブロックしている場合も同様です。

【Google側の判断（アルゴリズムの原因）】
技術的に問題がなくても、Googleが「AIによる概要」の表示が不適切、または不要だと判断するケースがあります。

• 品質ガードレール：
  最も代表的な例がYMYL（Your Money Your Life）と呼ばれる領域です。特に医療・健康に関する検索（例：病気の治療法）や、金融、安全に関わる重要なトピック、速報性が求められるニュースなど、AIが誤った情報を提供すると深刻な問題を引き起こす可能性がある分野では、AI Overviewの表示が意図的に抑制されます。
• 付加価値なし：
  検索キーワード（クエリ）の意図が単純な場合（例：特定の企業名を指名検索するナビゲーショナルクエリ）など、従来の検索結果で十分にユーザーの意図が満たせると判断された場合、AI Overviewは表示されません。
• 権威性・信頼性の不足：
  E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が低く、AIが参照する「信頼できる情報源」として選ばれなかった可能性も考えられます。

次の表で、表示されない場合の主な原因と、その確認方法をまとめます。

まずはGoogle Search Console（サーチコンソール）を活用し、基本的な技術的エラーがないかを確認することから始めましょう。

5-2. Search Consoleでの計測方法と現状の限界

AI Overviewが自社サイトのトラフィックにどのような影響を与えているか、具体的に計測したいと考えるのは当然のことです。

しかし、結論から申し上げますと、2025年10月現在、Google Search ConsoleではAI Overview経由のクリックや表示回数を、従来のオーガニック検索と区別して計測することはできません。

「Google 検索セントラル」の公式ドキュメントによれば、AI Overview内に表示されたリンクがクリックされた場合、そのクリックはSearch Consoleの検索パフォーマンスレポートにおいて、「検索タイプ: ウェブ」のトラフィックとして合算されます。AI Overview専用の検索タイプや、検索アピアランス（「リッチリザルト」のような表示）は提供されていません。

これは、GoogleがAI Overviewを独立した検索結果ではなく、あくまで従来の「ウェブ検索」体験に統合された一部として位置づけているためです。

次の表は、AI Overview関連トラフィックの現在の計測状況をまとめたものです。

では、影響を全く把握できないのかというと、そうではありません。正確な分離計測はできなくとも、間接的に影響を推測することは可能です。

• Search Consoleでの定点観測：
  AI Overviewが本格導入された2024年8月以降のデータで、主要なキーワード（特に情報探索系クエリ）のクリック率（CTR）の変動を注視します。
• 仮説立て：
  もし、特定のキーワードで「表示回数」は変わらない（または増加している）にもかかわらず、「クリック率（CTR）」が明確に低下している場合、AI Overview上でユーザーの疑問が解決し、サイトへの流入が減少した（＝ゼロクリック検索が増加した）可能性が考えられます。
• GA4での行動分析：
  Search ConsoleでCTRの低下が見られるページのURLを特定し、Google アナリティクス（GA4）でそのページの「エンゲージメント（平均滞在時間や読了率）」や「コンバージョンへの貢献度」を分析します。流入が減っていても、それがコンバージョンに貢献していないページであれば影響は軽微かもしれません。しかし、重要なコンバージョン導線上のページであれば、コンテンツの構成を見直し、AI Overviewの「さらに詳しく」でクリックを促すような工夫（より深い情報や一次データの提供）が必要になります。

現状は、Search ConsoleとGA4のデータを組み合わせ、トレンドの変化からAI Overviewの影響を推測していくアプローチが、最も現実的な分析方法と言えるでしょう。

6. 広告仕様とAIO分析に役立つ外部ツール

AI Overview（AIによる概要）は、Webサイト運営者だけでなく、広告出稿者にとっても新しい領域です。AIが生成した回答内に広告がどのように表示されるのか、その仕様を知っておくことは重要です。また、現状のSearch Consoleでは分析に限界があるため、AI Overviewの影響をより深く分析するための専門的な外部ツールについても紹介します。

6-1. AI Overview内に表示される広告「Sponsored」とは？

AI Overviewの回答内やその周辺には、従来の検索広告（リスティング広告）が「Sponsored」（スポンサード）というラベル付きで表示されるケースがあります。これは、Google検索広告キャンペーンの一部として自動的に組み込まれるものです。

「Google広告 ヘルプ」によると、これらの広告はAIが生成した回答の文脈や、ユーザーの検索意図との関連性が高い場合に表示されます。例えば、ユーザーが「おすすめのCRMツール比較」と検索した場合、AI Overviewの回答文中に、関連するCRMツールの広告が挿入されるイメージです。

広告主（出稿企業）の皆様が知っておくべき主な仕様と注意点は以下の通りです。

• 掲載の仕組み：
  既存の検索広告キャンペーンが、AI Overviewの表示対象にも自動的に拡張されます。
• ターゲティング：
  広告主側で「AI Overviewにのみ表示する」といった個別のターゲティング設定はできません。
• オプトアウト（除外）：
  2025年10月現在、AI Overviewへの広告表示を個別にオプトアウト（停止）する機能は提供されていません。
• 表示形式：
  AI Overviewの回答文の中、または回答の上部・下部など、文脈に応じて最適な位置に表示されます。

広告主にとっては、従来の検索結果1位の上部よりもさらに目立つ「検索結果の最上部」で、ユーザーの具体的な疑問に答える文脈の中で自社製品をアピールできるというメリットがあります。一方で、AIが生成した文章と広告が並ぶため、ユーザーに広告としてどう受け取られるか、また従来の検索広告枠とのクリック配分がどう変化するかは、今後も注視していく必要があります。

6-2. おすすめのAIO分析・SEOツール3選

前のセクションで解説した通り、Google Search ConsoleではAI Overview経由のトラフィックを分離して計測することができません。そのため、AI Overviewがどの程度のキーワードで表示されているか（出現率）、どのサイトが引用元として選ばれやすいかといった「AIO（AI Overview Optimization）」のための詳細な分析を行うには、専門の外部SEOツールの活用が非常に有効です。

ここでは、AI Overviewの分析機能を備えた、国内外で実績のある主要なSEOツールを3つ紹介します。

次の表では、これら3つのツールの特徴を比較しています。

これらのツールを活用することで、Search Consoleだけでは見えてこない「どのキーワードでAIO対策を優先すべきか」「競合はAI Overviewにどのように引用されているか」といった具体的な戦略立案が可能になります。

例えば、Semrushのようなグローバルツールは、海外の最新トレンドや大規模なデータに基づいた分析に優れています。BrightEdgeは、特に大規模なWebサイトを運営し、AIによる影響予測まで踏み込みたいエンタープライズ企業に適しています。一方で、ミエルカSEOは、日本の検索市場や日本語のニュアンスに特化した分析を強みとしており、国内のコンテンツマーケティング担当者にとって使いやすいツールと言えるでしょう。

自社のビジネス規模やターゲット市場（国内かグローバルか）に応じて、これらのツールを導入・併用し、AI Overview時代のデータドリブンなSEO戦略を構築することをおすすめします。

7.【まとめ】読者の疑問に結論から答える記事を作りましょう

AI Overviewの登場により、ユーザーの検索行動は「より速く、より直接的」に変化します。この変化に対応するためにWeb担当者が今すぐやるべきことは、小手先のテクニックではなく、読者が持つであろう疑問を予測し、その答えを記事の冒頭で簡潔に示す、「結論ファースト」のコンテンツ作りを徹底することです。ユーザーにとって最も分かりやすい情報提供が、結果的にAIからの評価にもつながります。