「最近、Googleの検索結果、何か変わったな…」と感じたり、「AIが答えをまとめてくれるなら、自社サイトへのアクセスが減るのでは？」と、漠然とした不安を抱えていませんか？ ChatGPTの登場やGoogleのAI Overview導入は、ユーザーの情報探しを根底から変えつつあり、従来のSEO対策だけでは通用しない時代が、もうそこまで来ています。

私たちアール株式会社は、これまで500社以上の中小企業様のWebサイト制作・マーケティングをご支援し、「ローカル企業をGROWTHする」を使命に成果を追求してきました。その最前線で強く実感しているのが、「AIO（AI Optimization：AI最適化）」への早急なシフトチェンジが不可欠だということです。

この記事では、Web担当者のあなたが今知りたいであろう、以下の点を徹底的に、そして実践的に解説します。

1. そもそもAIOって何？SEOとどう違うの？
2. なぜ、今すぐAIOに取り組む必要があるのか？
3. 中小企業でも着実に進められる「実践ロードマップ」
4. 成功と失敗、リアルな事例から学ぶべきこと
5. さらに未来を見据えたウェブ戦略のヒント
   
   

結論から申し上げると、AIOは決して「恐れるべき黒船」ではありません。 正しく理解し、ポイントを押さえて対策を進めれば、むしろ専門性や地域性を強みとする中小企業にとって、新たな成長の追い風となり得ます。

変化に怯えるのではなく、変化を力に変えるために。まずはこの記事で、AI時代を生き抜くための確かな道筋を、一緒に見つけていきましょう。

▼本文以外に、ポッドキャスト風音声でもご視聴いただけます。

1. AI検索時代到来！従来のSEOだけでは通用しない？今すぐ知るべきAIOの必要性

日々Webサイトの改善に取り組むあなたなら、Google検索の見た目やユーザーの動きが以前と変わってきたことを、すでに肌で感じ取っているかもしれません。その変化の核心には、間違いなく「AI（人工知能）」の存在があります。

なぜ今、これまでのSEOに加えて「AIO（AI最適化）」に本気で取り組む必要があるのか？ その理由を、検索体験の具体的な変化と、従来のSEOだけではカバーしきれない現状から、明らかにしていきましょう。

1.1. Google AI Overviewがもたらす検索体験の変化

2024年に本格導入されたGoogleの「AI Overview」は、検索結果上でAIが直接答えを示すことで、ユーザーが個々のサイトを訪問せずに検索を終える「ゼロクリック検索」を増加させる可能性があり、これがアクセス減への懸念に繋がっています。この機能は、ユーザーが質問を入力すると、AIが複数のWebサイトから情報を集めて要約し、直接的な答えを提示する画期的なものです。 （出典：Google「AI による概要 : ウェブにつながる新しい方法」）

この変化がもたらす最も大きな影響の一つとして懸念されているのが、前述の「ゼロクリック検索」の増加です。つまり、ユーザーは検索結果ページ上で必要な答えを得てしまい、個々のWebサイトをクリック（訪問）せずに検索を終えてしまうケースが増える可能性がある、ということです。

あなたが感じている「アクセスが減るかもしれない…」という不安は、まさにこのAIによる検索体験の変化が根底にあるのかもしれません。

1.2. データで見る検索行動の変化：「検索離れ」は本当か？

「若者はもうググらない」「検索離れが進んでいる」といった声も聞かれますが、実際のところはどうなのでしょうか？

確かに、情報収集の方法は多様化しています。SNSや動画、ChatGPTのような生成AIを使う人も増えています。しかし、一般的な情報検索においては、依然としてGoogle検索が主要な手段であることは、最新の調査でも明らかになっています。 （出典：Web担当者Forum「Z世代はめっちゃ検索してる！ 「若者は検索エンジンを使わない」は偏見だった！？【SEO情報まとめ】」）

一方で、見逃せない「質的」な変化も起こっています。

日本の生成AI利用率はまだ低い

総務省の「情報通信白書令和6年版」によると、日本の個人における生成AI利用率は9.1%（2024年時点）と、他国に比べて低い水準です。

さらに、アウンコンサルティング社の調査では、AI生成回答への信頼度も日本では低い傾向にあり、日本のユーザーがAIに対して慎重な姿勢であることがうかがえます。（出典：アウンコンサルティング株式会社「生成AIツールの利用状況と検索における利用実態調査【アメリカ、中国、シンガポール、日本】」）

これは、実際に私たちが中小企業の現場で日々感じている「まだAIへの警戒感が根強い」という実感とも一致しています。

検索クエリはより長く、具体的に

Think with Googleの報告では、日本のユーザーが使う検索キーワード（クエリ）が、以前より長く、具体的な質問形式になっている傾向が指摘されています。これは、ユーザーがよりピンポイントで深い情報を求めている証左と言えるでしょう。（出典：Google「トレンドが見えにくい年でも「伸びた検索」が示すヒント：Google トレンドで見る 2024 年の生活者動向」）

つまり、「検索離れ」と一括りにするのではなく、「検索行動の質が変化し、情報源の使い分けが進んでいる」と捉えるのが、現状をより正確に理解する鍵となります。

1.3. SEOだけでは届かない？アクセス減リスクと、中小企業にとっての新たなチャンス

検索行動の変化により、従来の検索順位だけを追うSEOには限界が見えています。AIは情報の質を重視するため、トラフィック減のリスクがある一方、専門性を持つ中小企業にとってはAIに引用される新たなチャンスも生まれています。

こうした検索行動の変化を踏まえると、従来のSEO、つまり「検索エンジンで上位表示を目指す」施策だけでは、限界が見え始めています。なぜなら、AI Overviewのような機能は、単純な掲載順位だけでなく、情報の信頼性、専門性、そしてAIにとっての「理解しやすさ」を重視して引用元を選ぶ傾向があるためです。

もちろん、トラフィック減少のリスクは無視できません。特に、簡単な疑問に答えるだけの情報（いわゆるKnowクエリ）は、AI Overview内で完結しやすくなるでしょう。

しかし、これは同時に、中小企業にとって大きなチャンスでもあるのです。例えば、

• これまでSEOで上位表示が難しかった、非常にニッチな専門分野の情報
• 地域に根差した、具体的な課題解決ノウハウ

といった情報を持つ中小企業が、AI Overviewに信頼できる情報源として引用されることで、大手企業にも引けを取らないブランド認知や、その分野の専門家としての地位を確立できる可能性を秘めているのです。

この変化は、恐れるだけでなく、むしろ「活かすべき追い風」と捉えることもできます。

では、そのために必要な「AIO」とは具体的に何を指し、従来のSEOとはどう違うのでしょうか？ 次のセクションで詳しく見ていきましょう。

2. AIO（AI最適化）とは？SEOとの決定的な違いを理解する

AIOとは、簡単に言えば、Google AI OverviewやChatGPTのようなAIシステムが、あなたのサイト情報を効率よく正確に【見つけ、理解し、評価】し、最終的に回答や要約として【引用・参照】しやすくするための一連の最適化戦略です。

ここでは、AIOの正確な意味合いと、あなたが慣れ親しんできたSEOとの決定的な違いを明らかにします。

※注意点として、世の中の記事では「AI Overview対策」と「AIシステム全般への最適化」が混同されがちですが、この記事ではより広い意味での「AIシステム全般への最適化」をAIOとして解説します。

2.1. AIOの本質：AIに「正しく理解され、選ばれる」ための最適化

AIOの本質は、単なるキーワード対策ではなく、AIシステムにコンテンツの文脈、構造、そしてE-E-A-T（質）を正しく認識・評価してもらい、「引用する価値がある」と選ばれるための最適化活動です。

従来のSEOが主に「検索エンジン（人間が使う検索結果画面）で上位表示されること」を目指してきたのに対し、AIOは「AIシステムそのものに、コンテンツの価値を正しく認識・評価してもらうこと」に主眼を置きます。

AIは、単にページ内に特定のキーワードが含まれているかを見るだけではありません。

• コンテンツの文脈
  その情報がどのような背景や意図で書かれているか
  
  
• 情報の構造
  見出しやリストなどで論理的に整理されているか
  
  
• E-E-A-T
  経験、専門性、権威性、信頼性が伴っているか

といった、より質的な側面を深く評価しようとします。つまり、AIOとは、AIに対して「私のコンテンツは信頼でき、価値があり、引用するに値しますよ」と、効果的にアピールするための取り組みなのです。

2.2. SEOとAIOを徹底比較！目的・手法・評価軸の違い

SEOが検索エンジンでの「上位表示」を目指すのに対し、AIOはAIシステムからの「適切な認識・評価・引用」を主目的とします。重視する要素も、キーワード中心からコンテンツの質や構造化へとシフトし、AIとの「協働」という視点が加わります。

AIOとSEOの違いを、より具体的に整理してみましょう。

注目すべきは「AIとの協働」という視点

この比較で特にご理解いただきたいのが、「基本的なアプローチ」の違いです。

従来のSEOは、どこか検索エンジンのアルゴリズムという「ルール」にいかに上手く対応するか、という側面がありました。それに対してAIOでは、AIを単なる評価システムではなく、「パートナー」と捉え、いかに分かりやすく、信頼に足る情報を提供するか、という「協働」の視点が極めて重要になります。

具体的には、

• AIが学習しやすいように情報を構造化する
  （例: Schema.orgマークアップで意味を伝える）
  
  
• AIが自信を持って引用できるような質の高いコンテンツを作成する
  （例: 一次情報や専門家の具体的な知見を盛り込む）

といった取り組みが求められます。

私たちアール株式会社も、多くの企業のSEO支援を行う中で、テクニックに偏重し、結果的にユーザー不在のコンテンツが生まれてしまう場面を何度も見てきました。しかし、AIOの考え方は、「ユーザー（そしてAI）にとって本当に価値ある情報とは何か？」という本質的な問いに向き合う、素晴らしい機会を与えてくれていると感じています。小手先の技ではなく、地道な価値提供こそが、AI時代を生き抜くための王道なのです。

2.3. AIOはSEOの進化形！「連携」こそが新常識

AIOはSEOを置き換えるものではなく、従来のSEOという土台の上に成り立つ「進化・拡張版」です。したがって、SEO施策を継続しつつAIOの視点を加える「連携」アプローチこそが、これからの新常識となります。

「AIOが大事だから、もうSEOはやらなくていい」という考えは間違いです。AIOはSEOを過去のものにするのではなく、従来のSEO（技術最適化、高品質コンテンツ、UX向上など）という土台の上に成り立つ「進化・拡張版」と捉えるのが正解です。

例えば、

• 技術的SEO（サイトスピード、モバイル対応など）
  AIがサイト情報を効率的に収集・理解する上で、依然として基盤となります。
  
  
• コンテンツの質（E-E-A-T）
  SEOでもAIOでも、その重要性は増すばかりです。
  
  
• ユーザー理解に基づくコンテンツ作り
  人間にとってもAIにとっても、本質的な価値を提供します。

したがって、これからは従来のSEO施策を継続しつつ、「AIはこれをどう理解し、評価するだろうか？」というAIOの視点を加えていく、両者の「連携」アプローチが求められます。

安心してください。あなたがこれまで培ってきたSEOの知識や経験は、AIOに取り組む上で間違いなく強力な武器となります。

AIOとSEOの違い、そしてその関係性について、イメージが掴めたでしょうか？ 次は、「じゃあ具体的に、何から手をつければいいの？」という疑問にお答えすべく、中小企業でも明日から始められるAIO対策の実践ロードマップを、ステップ・バイ・ステップで解説していきます。

3. 【中小企業向け】明日から始める！AIO対策 実践ロードマップ

AIOの重要性はわかったけれど、具体的に何から始めれば良いのか…」

ここでは、明日からでも着手できるAIO対策を、具体的な4つのステップに分解してご紹介します。最初から完璧を目指す必要はありません。 まずは優先順位をつけ、自社にとって取り組みやすいところから始めてみましょう。

3.1. Step1｜現状把握：まずは自社の「立ち位置」を知る

AIO対策を効果的に進めるには、まず自社サイトの現状、特にAIからの見え方や競合状況、E-E-A-Tのレベルを客観的に把握することが不可欠です。どんな取り組みも、現在地を知ることからスタートします。

AIO対策も同様で、いきなり施策に飛びつくのではなく、自社サイトがAIからどのように見られている可能性があるのか、現状を把握することが最初のステップです。

現時点（2025年前半）で、日本におけるGoogle AI Overviewはまだ限定的な表示ですが、今後本格的に普及する可能性は高いと考えられます。そこで、まずは以下の点をチェックしてみましょう。

主要キーワードでのAI Overview表示確認

自社の主要サービス・商品名、ターゲット顧客が検索しそうな「〇〇とは？」「〇〇 方法」「〇〇 選び方」といった質問形式のキーワードで、実際にGoogle検索（シークレットモード推奨）してみましょう。

• AI Overviewが表示されるか？
• 表示される場合、どのような内容か？
• 自社サイトや競合サイトが引用されているか？ を確認します。

現状、AI Overviewでの表示状況を正確に追跡する専用ツールはまだ確立されていませんが、SemrushやAhrefsといった既存SEOツールの一部には、AI関連のSERP Features（検索結果の特徴）を分析する機能が搭載され始めています。利用中であれば確認してみる価値はあるでしょう。

競合他社のAIO対策状況チェック

競合がどの程度AIOを意識しているかを探ることも重要です。簡単なチェック方法は以下の3つ。

1. コンテンツ分析
   競合サイトのブログ記事やFAQページが、質問形式の見出しや明確な回答を意識した構成になっているか？ E-E-A-T（特に著者・監修者情報）は明記されているか？
   
   
2. 構造化データチェック
   Googleの「リッチリザルトテスト」ツールなどで、競合サイトがFAQPageなどの構造化データを実装しているか確認します。
   
   
3. AI引用状況（目視）
   主要キーワードで検索し、AI Overviewが表示された際に競合サイトがどれくらいの頻度で引用されているかを目視で確認します。

自社コンテンツのE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）棚卸し

E-E-A-Tは、AIがコンテンツの質を評価する上で極めて重要な基準です。以下の視点で、自社コンテンツを客観的に見直してみましょう。

• 経験 (Experience)
  実際に商品・サービスを使った体験談、具体的な事例、お客様の声は盛り込まれているか？（例：導入事例紹介）
  
  
• 専門性 (Expertise)
  誰が書いた情報か（著者情報）、その分野の専門家である根拠（プロフィール、資格、実績）は示されているか？
  
  
• 権威性 (Authoritativeness)
  業界での認知度、第三者からの評価（被リンク、メディア掲載、受賞歴など）はあるか？
  
  
• 信頼性 (Trustworthiness)
  情報源（公的データ、調査結果など）は明記されているか？ 運営者情報や問い合わせ先は明確か？ 定期的に情報は更新されているか？

このStep1で現状をしっかり把握し、自社の強み（例: 独自の経験が豊富）と弱み（例: 著者情報がない）を明確にすることで、次にどこから手をつけるべきか、優先順位が見えてきます。

3.2. Step2｜コンテンツ最適化：FAQと「経験」の強化でAIに選ばれる

現状把握の次は、AIO対策の核となるコンテンツ最適化です。特に、AIに引用されやすい「FAQ」の戦略的活用と、E-E-A-Tを高める「Experience（経験）」の注入は、優先的に取り組むべき重要な施策です。 ここはAIO対策の心臓部とも言える部分。比較的低コストで始められる施策も多く、優先的に取り組むことを強くおすすめします。

FAQページ・FAQセクションの戦略的活用

ユーザーが検索しそうな具体的な「質問」と、それに対する「簡潔な回答」をセットにしたFAQ（よくある質問）は、AI Overviewに引用されやすいことが知られています。

作り方のポイント

• 顧客からの質問を洗い出す
  営業担当やカスタマーサポートにヒアリングするのが効果的です。
  
  
• 1質問＝1回答を明確に
  専門用語を避け、誰にでもわかる言葉で、簡潔に答えます。（必要なら補足説明を追加）
  
  
• 質問自体を見出しに
  質問文をそのままH3などの小見出しタグでマークアップします。
  
  
• 構造化データ(FAQPage)を活用
  可能であれば、FAQPageスキーマを実装し、AIに「これはFAQですよ」と明確に伝えましょう。引用の可能性が高まります。（※実装方法はStep3参照）

既存コンテンツへの「Experience（経験）」注入

新しい記事を作るだけでなく、既存の記事にあなた自身の、あるいはあなたの会社の「経験」を加えるだけでも、E-E-A-Tは格段に向上します。これは、特に私たち（アール株式会社）が支援する多くの中小企業様が得意とするところです。

具体的な事例

ある地域密着型の工務店様のブログ記事は、当初一般的な住宅設備の機能解説が中心でしたが、以下のような「経験」を追記しました。

「実際にこの設備を導入されたお客様から、こんな喜びの声が届いています」

「担当者の私が自宅で使ってみて感じた、正直なメリット・デメリットは…」

この改善で、記事の滞在時間が延び、具体的な問い合わせが増加しました。AIも、こうした一次情報やリアルな体験談を高く評価する傾向にあります。これは、私たちアール株式会社が多くのクライアント支援で実際に効果を確認している手法です。

強化アイデア

1. 記事に著者情報（顔写真、簡単なプロフィール、実績）を明記する。（※記事末尾等での明示も有効）
2. お客様の許可を得て、具体的な導入事例やお客様の声を紹介する。
3. 自社商品・サービスに関する社内での活用事例や開発時のエピソードを語る。

論理的で分かりやすい文章構造

AIは人間のように行間を読むのが得意ではありません。そのため、論理的で整理された構造のコンテンツは、AIにとっても理解しやすくなります。

• 見出し構成
  H1（大見出し）→ H2（中見出し）→ H3（小見出し）と、見出しタグを正しく使い、階層構造を明確にしましょう。AIが記事全体のテーマと各部分の関係を掴みやすくなります。
  
  
• 結論ファースト
  記事全体や各セクションの冒頭で、まず結論や要点を簡潔に述べることを意識します。AIは特に冒頭部分を重視して内容を把握しようとするため、引用されやすくなる効果が期待できます。（※各H3冒頭での要点提示も有効）

まずは既存コンテンツの見直しから。これらのポイントを意識して修正に取り組んでみてください。少しの工夫が、大きな変化につながるかもしれません。

3.3. Step3｜技術基盤強化：AIに「スムーズに」理解されるサイト構造へ

良質なコンテンツをAIにスムーズに理解してもらうためには、サイトの技術的な基盤強化が欠かせません。特に、コンテンツの意味を明確に伝える「構造化データ」の実装や、サイトスピード・モバイル対応といった基礎体力の維持は、見落とされがちですが非常に重要です。

良質なコンテンツを用意したら、次はそれをAIがスムーズに読み取り、理解できるよう、サイトの技術的な土台を整えましょう。私たちWeb制作会社の視点から見ても、ここは見落とされがちですが非常に重要なステップです。

構造化データ（スキーママークアップ）の活用

構造化データとは、Webページの内容（例えば「これは記事です」「これは商品情報です」「これはFAQです」といった情報）を、検索エンジンやAIに対して明確な形式で伝えるための「共通言語」のようなものです。

なぜ重要か？

私たちがWebサイトを作る際、見た目だけでなく裏側のコード（HTML）にも意味を持たせます。構造化データを使うことで、「このテキストは著者名」「この数字は価格」といった情報をAIに正確に伝えられ、誤解なく効率的にコンテンツを理解・評価・引用してもらう手助けになります。AIOにおいては、この「AIへの正確な情報伝達」が極めて重要です。

優先的に実装したい構造化データ例（※具体的な実装コードは専門家相談も視野に）

• Article
  ブログ記事やニュース記事向け。著者名、公開日、更新日などを伝え、鮮度や信頼性を示します。
  
  
• BreadcrumbList (パンくずリスト)
  サイト内でのページの階層構造を示します。AIのサイト構造理解を助け、ユーザーの利便性も向上させます。
  
  
• LocalBusiness / Organization
  企業や店舗の基本情報（会社名、住所、電話番号、営業時間など）。特にローカルSEOや企業信頼性の観点から重要です。
  
  
• FAQPage
  Step2で触れたFAQコンテンツに適用します。AIにFAQであることを明示できます。

サイトスピードとモバイル対応の継続的な改善

技術的な基礎体力も、AIOには不可欠です。これは従来のSEOでも重要でしたが、AIOにおいてもその重要性は変わりません。

• サイトスピード
  表示が遅いサイトはユーザー体験を損なうだけでなく、AIクローラーの情報収集効率も下げます。AIは迅速な情報処理を好むため、表示速度は重要な要素です。
  
  
• モバイル対応
  Googleはモバイルファーストインデックス（スマホでの表示を基準に評価）を採用しており、AIの評価基準もこれに準じると考えられます。

基本的な改善アクション

• 画像の最適化（適切なサイズへの変更、圧縮、WebPなどの次世代フォーマット利用）
• サーバー応答速度の改善（サーバープランの見直し、CDNの活用など）
• 不要なJavaScriptやCSS、プラグインの整理

これらの技術的な改善は、一度行えば終わりではなく、定期的なチェックとメンテナンスが必要です。

3.4. Step4｜発展編：llms.txt でAIとの対話をコントロールする未来（今は情報収集段階）

これは将来を見据えた発展的なトピックですが、AIクローラーへの指示をより詳細に制御する「llms.txt」という新しい仕組みが提案されています。現時点では少し先の未来を見据えた発展的なトピックですが、知識として知っておくと良いでしょう。

「llms.txt」とは、Webサイト運営者がAIクローラー（情報を収集するAIボット）に対し、「このコンテンツはAIの学習に使わないでほしい」「この部分を優先的に読み取ってほしい」といった、より詳細な指示を伝えるための新しい仕組み（現在は提案段階）です。 （出典：llmstxt.org）

llms.txtの役割

従来のrobots.txt（特定のクローラーのアクセス可否を制御）を補完し、AI向けに特化した指示（例: 特定AIボットの指定、学習利用の禁止、特定ディレクトリの許可/禁止など）を記述することを目指しています。

# 例：特定のAIクローラー(GPTBot)に対し、
# /private/ディレクトリへのアクセスを禁止し、
# コンテンツを学習に使うことを禁止する
User-agent: GPTBot
Disallow: /private/
Usage-Policy: no-training

現状と対応

現時点では、llms.txtはまだ標準化されておらず、主要なAI（ChatGPT、Google Gemini等）も公式にはサポートしていません。そのため、今すぐ全ての中小企業が導入する必要性は低いでしょう。

検討が必要なケース（将来的に）

1. 自社コンテンツの無断学習利用に強い懸念がある場合。
2. 特定のAIクローラーに対し、より詳細な制御を行いたい場合。

今できること

• まずは基本的なrobots.txtの設定（主要AIクローラーを不必要にブロックしていないか等）を確認・最適化する。
• llms.txtの標準化や各AIの対応状況については、継続的に情報をウォッチしていくスタンスで十分です。

この4ステップで、AIO対策の基礎から応用までが見えてきたでしょうか？特にStep2のコンテンツ最適化は、すぐに着手でき効果も実感しやすいため、最優先で取り組むことをお勧めします。

次のセクションでは、これまでの支援実績から見えてきた、AIOで成果を出すための「成功の秘訣」と、中小企業が陥りがちな「失敗パターン」について、リアルな声と共にお伝えします。

4. 支援実績から見えた！AIO成功の秘訣と、中小企業が陥る「失敗の罠」

AIOの基本と実践ロードマップを理解したところで、次に気になるのは「どうすれば本当に成果が出るのか？」、そして「失敗しないためには何に気をつけるべきか？」ということでしょう。

ここでは、私たちアール株式会社が20年以上のWebサイト制作・マーケティング支援を通じて実際に目の当たりにしてきた、 AIO時代でも着実に成果を出す企業の共通点、そして特に中小企業が陥りやすい失敗パターンとその回避策、さらにAIツールとの賢い付き合い方について、現場のリアルな教訓を交えながらお伝えします。

4.1. 成果を出す企業に共通する「3つの成功要素」

AIOを追い風に成果を出す企業には、①ユーザー意図の徹底的な深掘り、②独自性（一次情報・経験）の追求、③継続性と一貫性のある情報発信、という3つの共通する成功要素が見られます。

多くの企業様をご支援する中で、AIOを追い風にして成果を伸ばしている企業には、際立った共通点が見られます。特に重要な3つのポイントをご紹介しましょう。

①ユーザーインテント（検索意図）の徹底的な深掘り

成功企業は、単に検索されるキーワードに対応するだけではありません。そのキーワードで検索するユーザーが「本当に知りたいことは何か？」「どんな課題を抱えているのか？」「次にどんな疑問を持つだろうか？」といった、検索の裏側にある真の目的（インテント）を深く理解しようと努めています。

例えば、あるBtoB専門機器メーカー様の場合、当初は製品スペックの羅列が中心でしたが、「この機器で顧客のどんな課題がどう解決されるのか」という導入後の具体的なストーリーや、検討段階の顧客が抱えるであろう不安に先回りして答えるFAQを充実させました。

その結果、AIからの評価向上だけでなく、実際の引き合いの「質」が明らかに向上した事例を、私たちは目の当たりにしています。 AIもまた、ユーザーの課題解決に真に貢献する情報を高く評価するのです。

②独自性（一次情報・経験）の追求と発信

AIは膨大な情報を学習していますが、その企業「ならでは」の一次情報や、現場で培われた生きた経験には、特に高い価値を見出します。成功企業は、他社の情報をまとめたようなコンテンツではなく、自社の強みや専門性を色濃く反映した、「ここでしか読めない」オリジナル情報の発信に力を入れています。

具体的な取り組み例

• 自社で実施したアンケート調査結果や独自データの公開
• 顧客インタビューに基づく、具体的な導入事例の詳細な紹介
• 経験豊富な現場の社員による、専門的かつ実践的なコラム連載
• 製品・サービスの開発秘話や、譲れない「こだわり」の共有

③継続性と一貫性のある情報発信

AIO対策は、一度施策を打てば完了、というものではありません。AIのアルゴリズムも、ユーザーのニーズも、常に変化し続けています。成果を出している企業は、短期的な結果に一喜一憂せず、長期的な視点で、質の高い情報発信を地道に、粘り強く継続しています。

また、Webサイトだけでなく、SNSやメルマガなど他のチャネルも活用し、一貫したブランドメッセージを発信することで、企業全体の信頼性を着実に高めています。

4.2. 中小企業が陥りやすい「4つの失敗の罠」と回避策

リソースが限られがちな中小企業では、①AIツールへの過信、②短期成果の追求、③形式的なE-E-A-T対応、④SEOとの連携不足、といった「4つの失敗の罠」に陥りやすいため注意が必要です。

一方で、良かれと思って始めたAIO対策が、思わぬ落とし穴にはまってしまうケースも、残念ながら存在します。特にリソースが限られがちな中小企業では、次のような「罠」に注意が必要です。

罠1：AIツールへの過信と依存 → コンテンツの画一化・陳腐化

よくある失敗例

効率化を急ぐあまり、AIライティングツールで生成したブログ記事を、ほとんど手直しせずに量産。「楽に記事が増やせる」と最初は喜びますが、結果的にどれも似たような表現・構成になり、企業の個性や「らしさ」が消失。 読者にも飽きられ、AIからも「独自価値なし」と評価されにくくなります。

回避策

AIツールはあくまで「優秀な壁打ち相手」や「下書きアシスタント」と位置づけましょう。生成された文章は必ず人間がレビューし、①ファクトチェック、②自社ならではの経験や視点の追加、③自社のトーン＆マナー（言葉遣い）への調整、④そして最も重要な「魂（＝経験と熱意）」を吹き込む作業が不可欠です。

罠2：短期的な成果の追求 → 早すぎる「効果なし」の烙印

よくある失敗例

AIO対策としてFAQページを作り、構造化データも実装。しかし、数週間経っても目に見えるアクセス増やAI Overviewでの引用が見られず、「やっぱりウチには効果がない」と早々に見切りをつけ、更新を止めてしまう。

回避策

SEOと同様、AIOの効果発現には時間がかかるケースが多いです。AIがコンテンツを認識・評価し、それが検索結果やAI回答に反映されるまでにはタイムラグがあります。また、効果はアクセス数だけでなく、ブランド認知向上や問い合わせの質向上といった間接的な価値も重要です。焦らず、中長期的な視点で改善を続けましょう。

罠3：E-E-A-Tの「形式的な」対応 → 中身の伴わない見せかけの情報

よくある失敗例

「E-E-A-Tが大事らしい」と聞き、記事の末尾に取ってつけたような著者プロフィールを掲載。しかし、肝心の本文内容は薄く、どこかで読んだような情報のまま。 これでは、AIにもユーザーにも「信頼できる情報」とは認識されません。

回避策

E-E-A-Tは「飾り」ではなく、コンテンツ作成プロセスの根幹に据えるべき考え方です。著者の専門知識や具体的な経験談（成功体験だけでなく、失敗談や苦労話も価値があります）を本文中に自然に織り交ぜ、読者の疑問や課題に真摯に寄り添う姿勢を示すことが本質です。（記事末尾などに明確な著者情報を付記することも信頼性向上に繋がります）

罠4：SEOとの連携不足 → AIO以前の「基本」のおろそか

よくある失敗例

AIO対策にばかり注力するあまり、キーワードリサーチ、適切な内部リンク設計、魅力的なタイトルタグ設定といった、従来のSEOの基本施策を怠ってしまう。結果、AIに評価される以前に、検索エンジンに正しくインデックスされず、ユーザーに見つけてもらう機会すら失う。

回避策

セクション2.3で強調した通り、AIOはSEOという土台の上に成り立つ進化形です。まずは検索エンジンに適切に認識され、ユーザーに発見されるための基本的なSEO施策は、引き続き非常に重要です。SEOとAIO、両輪でバランス良く取り組む視点を持ちましょう。

4.3. AIツールとの賢い付き合い方：最終品質は「人」が担保する

AIツールはAIO対策の強力な助っ人ですが、その能力と限界を理解し、最終的な品質担保は必ず「人間」が行うという意識を持つことが、失敗を避ける鍵となります。AIO対策を進める上で、AIツールは間違いなく強力なサポーターとなり得ます。

しかし、AIは魔法の杖ではありません。大切なのは、AIツールの得意なこと（例：アイデア出し、下書き作成）と限界（例：事実確認、独自性の付与）を正しく理解し、「適材適所」で活用すること。そして、最終的なコンテンツの品質と責任は、必ず「人間」が担うという強い意識を持つことです。

AIツールの賢い活用例

1. アイデアの壁打ち
   新しいコンテンツテーマや切り口のブレスト相手として。
   
   
2. 構成案の骨子作成
   論理的な記事構成のたたき台作りに。
   
   
3. 下書きの効率化
   定型的な説明文や概要部分のドラフト作成を任せる。
   
   
4. 表現のブラッシュアップ
   既存コンテンツのリライトや要約で表現の幅を広げる。
   
   
5. キーワードリサーチ補助
   関連キーワードや想定される質問形式のクエリ発見に。

AIツールは「時間短縮」や「発想支援」には非常に有効ですが、「そのまま公開できる完璧なアウトプット」を期待するのは禁物です。

人間が必ず担うべき重要な役割

1. ファクトチェック
   AIが生成した情報の正確性を、信頼できる情報源で必ず検証する。
   
   
2. 独自性・経験の付与
   自社ならではの知見、具体的な事例、リアルな体験談を「これでもか」と盛り込む。
   
   
3. ブランドボイスへの統一
   企業の「らしさ」が伝わる言葉遣いやトーン＆マナーに整える。
   
   
4. 倫理的・法的配慮
   著作権、プライバシー、差別表現などに細心の注意を払う。
   
   
5. 最終的な品質担保と説明責任
   公開する情報に対して、「これは私たちが責任を持って発信する情報です」と胸を張れるか？

なぜ「人間による品質担保」がこれほど重要なのか？

Google自身も、AI生成コンテンツの利用においては、その品質に対する最終的な責任はサイト運営者にある、と明確に示唆しています。（参照：Google検索セントラル「AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス」）

「AIが書いたから大丈夫」ではなく、「人間が責任を持って磨き上げた、価値ある情報」を発信する。この姿勢が、AI時代においてますます重要になってくるのです。

さて、AIO対策を進め、その成果を出すための秘訣と注意点が見えてきました。しかし、「その効果をどうやって測ればいいの？」という疑問が次に湧いてくるのではないでしょうか。以下では、AIO時代における効果測定とKPI設定の考え方について、詳しく解説していきます。

5. AIO時代の効果測定とKPI設計：「成果」をどう捉え、測るか？

AIO対策に力を入れ始めたものの、「この施策、本当に効果が出ているのかな？」「上司にどう報告すればいいんだろう…」そんな悩みを抱えるWeb担当者の方は少なくないはずです。

正直にお伝えすると、現時点（2025年前半）でAIO施策の直接的な効果を、数値で正確かつ簡単に測定する完璧な方法はまだ確立されていません。 しかし、だからといって効果測定を諦める必要は全くありません。

このセクションでは、

• 従来のSEO指標（順位、流入数など）が今後どうなるか
• AIO時代に注目すべき新しい視点や指標
• 現実的な効果測定とKPI設計の考え方

について、具体的に解説します。

結論を言えば、単一の指標に固執せず、複数のデータを組み合わせ、長期的な視点で「変化の兆し」を捉えることが、AIO時代の効果測定を成功させる鍵となります。

5.1. 従来のSEO指標（順位・流入数・CTR）はまだ使える？その見方とは

従来の検索順位や流入数といったSEO指標は依然として重要ですが、AI Overviewの影響でクリック率低下などの変化も起こりうるため、数字の背景を理解し、指標の意味を柔軟に解釈する必要があります。

まず気になるのが、「これまで見てきた検索順位やクリック率（CTR）、オーガニック流入数は、AIO時代でも有効なのか？」という点でしょう。

答えは「依然として重要な指標だが、それだけを見ていては本質を見誤る可能性がある」です。

AI Overviewの影響

Google検索結果の最上部にAIによる要約（AI Overview）が表示されることで、ユーザーがWebサイトをクリックせずに情報を得てしまう「ゼロクリック検索」が増加する傾向にあります。

特に、簡単な情報提供を目的とするページ（例：「〇〇とは？」に答えるページ）は、トラフィック（オーガニック流入数）が減少する影響を受けやすいと考えられます。

これは、AIOの影響が現実のものとなりつつある証左かもしれません。実際に、私たちアール株式会社が支援するお客様の中にも、 特定の情報系キーワードにおいて、掲載順位は変わらないのにクリック率（CTR）が低下する傾向が見られ始めています。

従来の指標の価値

ただし、これらの指標が完全に無意味になるわけではありません。

• 検索順位
  AIが参照する情報源を選ぶ際、依然として重要な要素の一つと考えられます。特に上位表示されていることは有利に働くでしょう。
  
  
• オーガニック流入数
  特に、より深い情報や比較検討を求めるユーザー（例：「〇〇 比較」「〇〇 導入事例」）は、引き続き詳細情報を求めてサイトを訪れる可能性が高いです。
  
  
• クリック率 (CTR)
  低下傾向も念頭に置きつつ、タイトルやディスクリプションの魅力度を測る指標としては依然有効です。

重要なのは、「トラフィック指標の数字だけを盲信する」のではなく、「なぜその数字になっているのか？」という背景（AI Overviewの影響など）を考慮しながら、指標の意味を柔軟に解釈していく視点を持つことです。

5.2. AI Overviewでの表示・引用状況をどう追跡するか？

自社コンテンツのAIによる引用状況を正確に測る決定版ツールはまだありませんが、手動での定点観測、Search Consoleでの間接的推測、外部ツールの補助的活用を組み合わせることで、ある程度の傾向を掴むことは可能です。

AIO対策を進める上で、最も知りたいのは「自社コンテンツが、AIにどのくらい引用・参照されているか？」という点でしょう。

しかし、残念ながら現時点では、これを自動で正確に測定できる決定版ツールは存在しません。 Google Search Consoleも、AI Overview経由のインプレッション（表示回数）やクリック数を明確に区別する機能はまだ限定的です。（ただし、Googleは将来的にレポート機能を拡充する可能性を示唆しています。参照：Google検索セントラルブログ等での関連発表）

そのため、現状では以下のような「地道な確認」と「間接的な推測」を組み合わせるアプローチが現実的です。

方法1：手動での定点観測（現状最も確実）

1. 重要キーワードリスト作成
   自社にとって重要なキーワード群（特にターゲット顧客が使いそうな質問形式のクエリ）をリストアップします。
   
   
2. 定期的検索
   週に1回、月に1回など頻度を決め、シークレットモードでリストのキーワードを検索します。
   
   
3. 目視確認
   AI Overviewが表示されるか？ される場合、自社コンテンツが引用されているか？ どのような文脈で引用されているか？ を記録します。
   
   
4. 競合比較
   競合サイトの引用状況も併せて観察し、自社の立ち位置を確認します。

手間はかかりますが、AIが自社コンテンツをどう評価しているかの「生の情報」を得られる貴重な方法です。

方法2：Google Search Consoleの活用（間接的推測）

「検索パフォーマンス」レポートで、質問形式のクエリ（例：「〇〇 方法」「〇〇 とは」）の表示回数（インプレッション）の推移をチェックします。インプレッションが増加していれば、AI Overviewでの表示機会が増えている可能性があります。

CTRや掲載順位の変化も併せて観察し、AI Overviewの影響を推測します。

方法3：外部SEOツールの活用（限定的・補助的）

SemrushやAhrefsなど一部のSEOツールでは、SERP Features（検索結果の特徴）としてAI Overviewの表示有無を検出できる場合があります。これらのツールを使い、AI関連の検索結果が出現する頻度を間接的に把握することも可能です。

現時点では「完璧なモニタリング」は難しいものの、工夫次第である程度の傾向は掴めます。 定量データだけでなく、こうした定性的な観察情報を組み合わせて判断していくことが重要です。

5.3. 未来に備える！「複合的」なKPI設計のすすめ

AIOの効果は単一指標では測れないため、従来のSEO指標、AIO関連指標、ブランド・エンゲージメント指標を組み合わせた「複合的なKPI設計」を行い、中長期的な視点で評価することが重要です。

AIOの効果は、単一の指標だけでは測りきれません。従来のSEO指標も参考にしつつ、AIOならではの視点や、ビジネス成果に繋がる間接的な指標も組み合わせた、「複合的なKPI設計」が必要です。

具体的に、どのような指標を組み合わせて見ていくべきか、3つのカテゴリーで整理してみましょう。

【カテゴリー1】従来のSEO指標（基礎体力チェック）

• オーガニック検索流入数
  サイトへの集客力の基本指標。
  
  
• 検索順位
  特に重要キーワードでの上位表示状況。
  
  
• クリック率 (CTR)
  タイトル等の訴求力指標（※AI Overview影響を考慮）。
  
  
• コンバージョン数・率
  最終的なビジネス成果への貢献度。

【カテゴリー2】AIO関連指標（AIからの評価チェック）

• AI Overview内での自社コンテンツ引用有無・頻度
  （方法1, 3で確認）AIに「選ばれているか」の直接的指標。
  
  
• 質問形式クエリでのインプレッション数推移
  （方法2で確認）AIに回答候補として認識されている可能性。
  
  
• 主要キーワードでのAI関連SERP出現率
  （方法3で確認）自社が戦う市場でのAIの影響度。

【カテゴリー3】ブランド・エンゲージメント指標（間接効果・信頼度チェック）

• 指名検索数（ブランド名・会社名での検索）推移
  AI経由での認知向上が指名検索増につながる可能性。
  
  
• ブランド言及数（サイテーション）
  SNS、ニュースサイト、ブログ等での自社への言及回数。
  
  
• サイト滞在時間・回遊率
  コンテンツの質やユーザー満足度の指標。
  
  
• 問い合わせ・リードの「質」の変化
  「〇〇の記事（AI Overviewで見かけた情報）を見て問い合わせました」といった、質の高いリードが増えているか。（※営業・CS部門との連携が必要）

これらの指標を組み合わせ、短期的な変動に一喜一憂せず、中長期的なトレンドで評価していくことが重要です。

AIOの効果測定は、まだ手探りの部分も多いのが実情です。だからこそ、従来の指標の変化を注意深く見守りつつ、AIからの評価（引用状況）や、ブランドへの間接的な影響（指名検索など）も視野に入れた、多角的かつ長期的な視点でKPIを設定し、PDCAサイクルを回していくことが、AIO時代の成功の鍵となるでしょう。

次のセクションでは、さらに視点を未来へと広げ、AIエージェントの登場など、今後予想される変化を見据え、今から意識すべきウェブ戦略について考えていきます。

6. AIOの先にある未来：AIエージェント時代を見据えたウェブ戦略

AI技術の進化スピードは、私たちの想像を超えるかもしれません。今、私たちが取り組んでいるAIO（AI最適化）は、もしかすると、もっと大きな検索体験の変革に向けた、ほんの序章に過ぎない可能性もあります。

ここでは、少し未来に目を向け、AIがよりパーソナルな存在になる「AIエージェント」の台頭や、それに伴うウェブサイトの役割変化（コネクションハブ化）といった、今後起こりうるであろう変化について考察します。

しかし、未来がどのように変わろうとも、今AIO対策で培うべき「本質的な力」は、決して無駄にはなりません。 ここで、漠然とした未来への不安を、具体的な「備え」へと変える視点を掴んでいきましょう。

6.1. 次なる波？「パーソナルAIエージェント」時代の到来とは

将来的には、AIはユーザー個々に最適化され、能動的に情報収集やタスク実行を行う「パーソナルAIエージェント」へと進化する可能性があり、これにより検索行動がさらに変化すると予想されます。

 現在主流の生成AI（ChatGPTやGoogle AI Overviewなど）は、ユーザーの質問に対して情報を要約・提示する、いわば「受動的」な側面が強いと言えます。

しかし将来的には、AIはさらに進化し、ユーザー一人ひとりの好み、過去の行動、その場の文脈まで深く理解した、能動的な「パーソナルAIエージェント」として機能するようになるかもしれません。

想像してみてください。あなた専用の優秀な秘書のようなAIが、次のようなタスクをこなす未来です。

• 先回りした情報収集と提案
  あなたが尋ねる前に、興味を持ちそうなニュース、関連性の高い商品やサービスをAIが自ら見つけて提案してくる。
  
  
• 複雑な比較検討の代行
  旅行プランの比較、複数の金融商品のメリット・デメリット整理など、面倒な比較検討をAIが肩代わりし、最適な選択肢を絞り込んでくれる。
  
  
• タスク実行の自動化
  ホテルやレストランの予約、ECサイトでの商品購入手続き、簡単な問い合わせなどを、あなたに代わってAIがスムーズに実行する。

このような「AIエージェント」が普及すると、ユーザーが自ら検索エンジンを使う頻度や、個別のウェブサイトを丹念に見て回る機会は、現在よりもさらに減少する可能性があります。

6.2. ウェブサイトの新たな役割：「コネクションハブ」最適化で未来に備える

AIエージェント時代には、ウェブサイトは単なる情報提示場所ではなく、AIが正確な情報を効率よく取得・活用できる「コネクションハブ」としての役割が重要になり、AIに理解されやすいデータ提供や信頼獲得が求められます。

AIエージェントが情報の収集からタスク実行まで担うようになると、ウェブサイトの役割も大きく変わらざるを得ません。単に「ユーザーを集めて情報を見せ、コンバージョンさせる場所」という従来の考え方だけでは、AIエージェントの時代には通用しなくなるかもしれません。

これからのウェブサイトに求められるのは、「AIエージェントに対して、正確かつ魅力的な情報を効率よく“接続（コネクト）”するための『ハブ（拠点）』」としての機能です。自社の持つ情報やサービスを、AIエージェントがスムーズに理解し、活用できるように最適化していく必要があります。

「コネクションハブ」として求められる要素

• AIに理解可能な形式でのデータ提供
  商品情報（スペック、価格、在庫状況）、サービス内容、専門知識、顧客レビューなどを、AIが直接的に解釈・利用しやすい形式（例：整理されたAPI連携、構造化データの高度な活用）で提供する体制を整える。
  
  
• AIからの「信頼」獲得
  提供する情報の正確性、最新性を常に担保する。そして、AIOの根幹であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高め、「このサイトの情報なら信頼できる」とAIに判断され、推薦対象となることが重要になる。
  
  
• AI経由でのシームレスなアクション連携
  予約システムや購入プロセスとのAPI連携などを整備し、AIエージェントがユーザーに代わってアクション（予約、購入など）を起こす際に、スムーズに完結できるようにしておく。

つまり、これからのウェブサイトは「情報を見せるショーケース」であるだけでなく、「AIシステムと自社サービスを繋ぐ、信頼性の高い情報流通パイプライン」としての価値が、より一層問われるようになるのです。

6.3. 未来は遠くない！「今」から始めるべき3つのアクション

未来がどう変わろうとも、今取り組むべきAIO対策、特に①E-E-A-Tに基づく高品質コンテンツ作成、②構造化データの活用、③情報の正確性・更新性担保こそが、そのまま未来への最良の備えとなります。

「AIエージェントなんて、まだSFの世界の話では？」「コネクションハブ最適化って、具体的に何をすればいいの？」…そう感じられるかもしれません。

確かに、未来は不確実性に満ちています。しかし、ここでお伝えしたい最も重要なメッセージは、「未来がどうなろうと、あなたが今、真剣に取り組むべきAIO対策こそが、そのまま未来への最良の備えになる」ということです。

私たちアール株式会社が、多くの中小企業のWebマーケティングをご支援する中で痛感するのは、 小手先のテクニックは時代と共に廃れますが、「ユーザー、そしてAIに対して、価値ある情報を誠実に届け、信頼を積み重ねる」という本質的な姿勢は、テクノロジーがどれだけ進化しても、決して色褪せることはない、ということです。

これを踏まえ、不確実な未来への「確かな備え」として、今から特に意識して取り組むべきポイントは、実はこれまでお伝えしてきたAIO対策の核心部分に他なりません。

1. E-E-A-Tに基づく高品質・独自コンテンツの追求と発信
   これこそがAIに「信頼できる情報源」として認識され、引用・推薦されるための絶対的な基盤です。「他にはない、生きた情報」は、未来においても価値を持ち続けます。
   
   
2. 構造化データの積極的な活用と整備
   AIがあなたのサイト情報を正確かつ効率的に理解するための「共通言語」です。これが整備されているほど、AIエージェントとのスムーズな連携（コネクションハブ化）の土台ができます。
   
   
3. 情報の正確性と更新性の担保
   古い情報や誤った情報は、ユーザーの信頼を失うだけでなく、AIからの評価も下げ、推薦対象から外されるリスクを高めます。情報の鮮度は、未来においてさらに重要になります。
   
   

特別な、全く新しいことを始める必要はありません。まずは、本記事でご紹介したAIO対策ロードマップ（特にStep1〜3）を着実に実行すること。 それこそが、変化の激しい未来においても揺るがない、あなたの会社のウェブサイトの価値を高める、最も確実な投資となるのです。

まとめ：AIOはチャンス！変化を捉え、未来の検索で成功するために

ここまで、AI検索時代の幕開けとAIO（AI最適化）の必要性にはじまり、具体的な実践ロードマップ、成功の秘訣と陥りやすい罠、効果測定の考え方、そして未来を見据えたウェブ戦略まで、AIOに関する重要ポイントを一気に解説してきました。

情報量が多く、「難しそう…」「自社だけでできるだろうか…」と感じられたかもしれません。しかし、この記事を通して私たちが最も伝えたいメッセージは、非常にシンプルです。

AIOは、決して脅威ではありません。 むしろ、専門性や地域性、顧客との近さといった強みを持つ中小企業にこそ、大きなチャンスをもたらす追い風なのです。

AI時代は、これまで大手に埋もれがちだった企業の「本物の価値」が、正当に評価され、ユーザーに届く可能性を秘めた、新たな競争の舞台を開いてくれます。

これからの時代、小手先のテクニック以上に重要になるのは、次の3つのマインドセットだと、私たちは考えています。

1. 常に「ユーザー（とAI）ファースト」で思考する
   ユーザーが「なぜ、この情報を求めているのか？」という本質的なニーズ（インテント）を深く洞察する。そして、その答えを、AIにも「分かりやすく、信頼できる形」で伝える努力を惜しまない。
   
   
2. 小手先ではなく「本質的な価値（E-E-A-T）」を追求する
   自社ならではの経験、専門性、権威性、そして誠実さ（信頼性）に裏打ちされた、高品質で独自性の高いコンテンツを、粘り強く発信する。「他では得られない、リアルな情報」こそが、未来永続する資産となる。
   
   
3. 変化を恐れず「学び続け、適応し続ける」姿勢を持つ
   AIOに、絶対的な「正解」はまだありません。むしろ、状況を見ながら小さな試行錯誤を繰り返し、改善し続けるプロセスそのものが成功への道です。AIも、ユーザーも、市場も、常に進化しています。その変化を前向きに捉え、柔軟に対応していく。

未来は、今の行動の延長線上にあります。 今、AIOに向けて最初の一歩を踏み出すかどうかが、あなたの会社の3年後、5年後の成長を大きく左右するかもしれません。

難しく考えすぎず、まずは小さな一歩から始めてみませんか？

例えば、自社サイトの現状チェック（Step1）や、既存記事へのFAQセクション追加（Step2）から。この記事が、そのきっかけとなれば幸いです。

AIO対策について、「自社だけで進めることに不安がある」「もっと具体的なアドバイスが欲しい」とお考えでしたら、ぜひ私たちアール株式会社にご相談ください。初回無料相談も実施しておりますので、お気軽にお問い合わせいただければ幸いです。

この記事を書いた人

アール株式会社 Webコンサルタント（グロースパートナー） 嶺 利久

Webマーケティング歴12年。これまで中小企業を中心に300社以上のWebサイト制作・マーケティング支援に従事。「ローカル企業をGROWTHする」をモットーに、特に地域企業のSEO・コンテンツマーケティング戦略立案・実行支援を得意とする。近年はAIO（AI最適化）の研究と導入支援にも注力し、クライアントのAI時代への適応をサポートしている。