Similarweb Japanは、2026年3月3日（火）・4日（水）にオフライン形式で開催された、翔泳社主催のマーケティングカンファレンス「MarkeZine Day 2026 Spring」（会場：JPタワー ホール＆カンファレンス）に参加いたしました。当日は、当社セールスマネージャーの盛山 和音がスピーカーとして登壇し、講演を行いました。

本セッションでは、「生成AIに選ばれる企業、選ばれない企業。AI時代の検索はどう変わるのか？」をテーマに、生成AIの普及によって変化する検索体験の構造を整理するとともに、従来のSEOとは異なる新たな可視性戦略について解説が行われました。具体的には、AIO（AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）といった最新の最適化概念を踏まえながら、企業がAIに参照・推薦されるためのコンテンツ設計や、AI時代における競合分析の考え方について、実務に落とし込める形で紹介されました。

本記事では、同セッションの内容をもとに、生成AI時代における検索の変化と、企業が「AIに選ばれる存在」となるための具体的なポイントについて詳しくレポートします。

検索体験の再定義：キーワードから「回答」へ

生成AIの台頭により、検索という行為そのものが再定義されつつあります。
従来の検索体験は、ユーザーがキーワードを入力し、複数の検索結果を比較・精査しながら情報を取得する「探索型プロセス」でした。

しかし現在は、

• ChatGPT
• Gemini
• Claude

といった生成AIに直接問いを投げ、要約された回答を一度で取得する「回答型プロセス」へと移行しています。

この変化の本質は単なるUIの違いではありません。
情報取得における意思決定の主導権が、ユーザーからAIへ一部移行している点にあります。

これまでユーザーは複数のWebサイトを横断し、自ら比較・判断を行っていました。
一方で現在は、AIがあらかじめ整理した情報をベースに意思決定を行うケースが増えています。

その結果、企業にとっての競争環境も変化しています。
「検索結果に表示されるか」ではなく、「AIの回答に含まれるか」が新たな可視性の基準となりつつあります。

AIに引用される企業とされない企業、その差はどこで生まれるのか

生成AIは、インターネット上の情報をもとに回答を生成します。その際にどの情報が採用されるかには、一定のロジックが存在します。

講演では、AIに選ばれやすい情報の特徴として、以下のポイントが示されました。

• ユーザーの質問に対して直接的に答えている
• 情報が整理・構造化されている
• 比較や選択肢提示など意思決定に寄与する
• 客観的データや根拠が明示されている

これらに共通するのは、「そのまま回答として利用可能かどうか」という視点です。

従来のSEOでは、検索結果でクリックされることを前提にコンテンツが設計されてきました。
そのため、導入文を長くしたり、情報を段階的に提示する構成が一般的でした。

しかし生成AIは、こうした構成を評価しません。
むしろ、最短距離で答えに到達できる情報を優先的に参照します。

この違いが、AIに引用される企業とそうでない企業の差を生み出しています。

重要なのは、検索順位とAI引用は必ずしも一致しないという点です。
つまり、従来のSEOで成果を出している企業であっても、AI検索において優位とは限りません。

SEOからAIO／GEOへ：最適化の対象が変わる

こうした背景から、本セッションでは新たな最適化の概念としてAIOやGEO、LLMOが紹介されました。

これらはすべて、「AIに選ばれるための最適化」という共通の目的を持ちますが、特に重要なのは従来のSEOとの違いです。

SEOが検索エンジンのアルゴリズムを対象としていたのに対し、AIO／GEO／LLMOは生成AIの回答生成プロセスそのものを対象とします。

評価軸の違いを整理すると、以下のようになります。

• SEO：キーワード一致、被リンク、ドメイン評価
• AI最適化：文脈理解、信頼性、回答の完成度

つまり企業は、「検索順位を上げるための最適化」から、「AIに引用されるための情報設計」へと発想を転換する必要があります。

AI時代に求められるコンテンツ設計の実践ポイント

では具体的に、どのようなコンテンツがAIに選ばれるのでしょうか。講演内容を踏まえると、実務的には次の3点に集約されます。

1. 回答ファーストの構造

ユーザーの問いに対し、冒頭で結論を提示する構成が重要です。
FAQ形式や定義型コンテンツは、AIにとって利用しやすい形式となります。

2. 比較・意思決定支援の強化

AIは単なる情報提供だけでなく、「選択肢の提示」にも活用されます。
そのため、比較表やランキングといった意思決定を支援する情報は引用されやすくなります。

3. データと一次情報の活用

独自調査や定量データは、AIにとって信頼性の高い情報源となります。
結果として引用される確率も高まります。

これらのポイントは従来のコンテンツマーケティングとも共通しますが、AI時代においては「推奨」ではなく「前提条件」に近づいている点が重要です。

「AI流入」をどう捉えるか：新たなKPIの登場

もう一つ、企業が見逃せないのが「AI経由のトラフィック」という新しい流入チャネルの存在です。

ユーザーが生成AIの回答内に表示されたリンクをクリックし、Webサイトに訪問するケースはすでに増加しています。

これは従来の検索流入とは異なる、新たな顧客接点といえます。

この動きを可視化するため、Similarwebでは生成AIからの流入を分析する機能を提供しており、

• AIプラットフォーム別の流入状況
• AIに引用されているページの特定
• 競合とのAI露出比較

といった分析が可能です。

これは単なるトラフィック分析にとどまりません。
「AI上における自社のプレゼンス」を定量的に把握する手段として、今後のマーケティング戦略において重要な役割を果たすと考えられます。

AI検索時代の勝者は、すでに決まり始めている

生成AIによる検索体験の変化は、まだ初期段階にあります。しかしその一方で、企業間の差は着実に広がりつつあります。

かつてSEOが普及した際、早期に取り組んだ企業が長期的な優位性を築いたように、AI検索においても同様の構造が生まれる可能性は高いでしょう。

これからのマーケティングにおいて重要なのは、

• 検索順位だけでなく
• AIの回答の中で自社がどう扱われているか

という視点を持つことです。

生成AIに選ばれる企業になるのか、それとも存在しないものとして扱われるのか。
その分岐はすでに始まっています。

AI時代に求められるのは、「見つけてもらうための最適化」ではありません。
「選ばれるための情報設計」こそが、新たな競争力の源泉となります。

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