【導入事例】AI経由のWeb流入を約半年で10件から100件へ、
約10倍に増加。

DATA

クライアント様について

従来のSEOは一定の成果が出ている一方で、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIから流入する経路がほぼ育っていない状態でした。検索行動そのものが変わり始めている実感があり、その受け皿を先に作っておきたいという意図から取り組みが始まっています。

BEFORE

AIに読まれる前提で
書かれたページが1本もなかった。

取り組み開始時点でのAI経由の流入は月10件程度。全体の流入に占める割合としては誤差の範囲で、そもそも計測対象としても意識されていませんでした。

原因は明確で、サイト内のコンテンツがすべて「検索エンジンに読まれること」を前提に書かれていたことです。キーワードを軸に構成されたページは、人間が上から順に読めば理解できる一方、生成AIが「この問いに対する答え」として一部分だけを切り出して引用するには適していませんでした。結論がページ後半にある、主語が省略されている、数値の出典が本文に埋もれている、といった構造が引用を妨げていました。

加えて、llms.txtや構造化データといったAI向けの情報整備が一切行われておらず、サイトがどんな事業者で何を提供しているかをAIが短時間で把握できる入口が存在しない状態でした。競合が同様に未整備だったため、先に着手できれば差がつきやすい局面でもありました。

SOLUTION

「ページ単位」ではなく
「引用単位」でコンテンツを設計し直した。

施策の中心に置いたのは、引用ユニットという考え方です。生成AIはページ全体を引用するのではなく、質問に対応する一部分だけを切り出して回答に使います。そのため、ページの中に「この問いに対する答え」が単独で成立するブロックがいくつあるかが、引用される確率を決めます。

既存コンテンツを一つひとつ点検し、結論を先に置く、主語を省略しない、数値には出典と時点を添える、といった単位でリライトを進めました。人間の読みやすさを損なわない範囲で、AIが切り出しやすい粒度へ構造を組み替えています。

並行して、llms.txtの整備と構造化データの実装を行い、サイト全体の位置づけ・提供サービス・主要な情報源をAIが短時間で把握できるようにしました。さらに、実際にどのクエリで引用されているかを継続的に計測し、引用が発生している領域に追加コンテンツを寄せていく運用に切り替えています。

RESULT

約半年でAI経由の流入が
月10件から月100件へ。

約6ヶ月の取り組みを通じて、AI経由の流入は月10件程度から月100件程度へ、約10倍に増加しました。重要なのは、この増加が検索エンジン経由の流入を削って得られたものではないという点です。引用ユニット単位のリライトは人間にとっての可読性も高めるため、既存のSEO流入を維持したまま新しいチャネルを積み増すことができました。

また、AI経由の流入は「すでに課題が明確な状態で質問している」ユーザーが多く、流入後の行動が検索経由と異なる傾向が見られました。件数そのもの以上に、検討段階が進んだ層に届く経路を確保できたことが実務上の価値になっています。

CHANGE

AI経由の流入が月10件から月100件へ。
年間では約1,080件の純増。

AI検索・生成AI経由の流入は、約半年で月10件程度から月100件程度へ、約10倍に増えました。月あたり90件の増加は年間に均すと約1,080件の流入増にあたります。

この増加が検索エンジン経由の流入を削って得られたものではない点が重要です。引用ユニット単位のリライトは人間にとっての可読性も高めるため、既存のSEO流入を維持したまま新チャネルを積み増せています。つまり全体の流入に対して純増です。

流入の質にも違いがあります。AI経由のユーザーは課題が明確な状態で質問しているケースが多く、検討段階が進んだ層に届く経路を確保できました。加えて、評価指標に引用数・引用クエリが加わったことで、順位が動かない期間でも施策の前進を数値で確認できるようになっています。

POINT

コンテンツを増やすのではなく、
引用される構造に作り替えた。