AI検索エンジンが普及する中、企業サイトがAIに自社の情報を「正しく伝えられていない」実態が明らかになりました。株式会社Bennuが2026年8月に実施した「AI検索対策（AIO/GEO/LLMO）実態調査」によると、診断対象となった7,803件のサイトのうち、構造化データ（JSON-LD）の未実装が58.7%に達し、重複定義エラーも411件検出されるなど、複数の指標で課題が浮き彫りになっています。本記事では、この調査結果を基に、AI検索最適化（AIO）における「計測・分析・実装」の重要性と具体的な対策について解説します。
AIに「選ばれない理由」を特定するAIO計測・分析の現状
株式会社Bennuのプレスリリースによると、2026年8月期にAIOGeoScanへ蓄積された単月の診断データは前月比6倍超の7,803件に達し、広範な母集団における実態を捉えています。この調査結果から、構造化データの未実装や重複定義、著者情報をはじめとする信頼性シグナルの欠如、AIクローラー向け案内・制御ファイル（llms.txt）の未整備など、AIにサイト情報が正しく伝わっていない実態が浮き彫りになりました。生成AI検索エンジンやAIクローラーは、ページ本文だけでなく、構造化データや著者情報、llms.txtといった複数のシグナルを手がかりに「何のページか」「信頼できる情報か」「どこを優先して読むべきか」を判断しようとします。
AIO対策における計測では、自社と競合がどのプロンプトでAIに推薦されているかを可視化する工程が重要です。具体的には、プロンプト単位でブランド言及・競合比較・引用URLを分析する手法が一般的とされています。株式会社ipeは複数LLMを可視化・分析するプラットフォーム「AKARUMI」を提供しており、指定プロンプトでの自社ブランドの表示有無と表示順、競合が引用されている情報源のURLとドメイン属性、AI回答内での自社の説明文の正確性、AI検索経由の流入数とCV（コンバージョン）発生状況などが主な診断項目となります。実務では、これらの指標を基に自社の立ち位置と課題を客観的に把握することが、AIO戦略の第一歩となります。
複数AI横断計測が鍵：AIO分析ツールの比較と選定
AIO対策の分析フェーズでは、ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、複数の生成AIを横断的に計測できるツールや体制の有無が極めて重要です。なぜなら、「AIO対策おすすめ会社17社を比較」に関する参考情報によると、対応エンジンが1〜2種に限られると、実際の露出状況を過小・過大に評価してしまう可能性があるからです。計測対象モデル名を一覧で提出してもらい、計測頻度（日次／週次／月次）も併せて確認することが推奨されています。
アムール株式会社が提供するAIOツール「Amour AIO Insight」は、主要な生成AIの回答を横断的に分析し、業界や商材ごとに設計した購買質問をもとに、AIが「どの企業を」「どのような判断軸で」「どの情報を根拠に」推奨しているかを競合と比較します。これにより、推奨率・第一想起率・平均推奨順位・引用元に加え、企業の強みが正しく伝わっているか、古い情報や誤認がないかまで確認し、「どの質問で、なぜ選ばれていないのか」「何を優先して改善すべきか」を具体化できると発表されています。一方、株式会社メディアリーチは独自開発の分析プラットフォームによる定点計測を、株式会社ipeはプロンプト単位での引用URL分析を公開しています。実務では、自社の課題が「可視化されていない」のか「実装が進まない」のかを先に切り分けてから、ツール型（実装を自社で行う前提）かコンサル型（実装まで代行）か、支援タイプを選ぶべきでしょう。
AIに「正しく伝わる」ためのAIO実装戦略
株式会社Bennuの調査結果が示すように、構造化データ（JSON-LD）の未実装や重複定義、著者情報の欠如、AIクローラー向け案内ファイルであるllms.txtの未設置といったテクニカルな課題は、AIに自社サイトの情報が正しく伝わらない主要因です。AIO対策においては、AIがページの意味を誤解なく解釈できるように、機械可読な情報を付与する工程が不可欠です。具体的には、Schema.orgの構造化データと、エンティティ（会社・製品・人物）の一貫した記述が中心となります。
「AIO対策のやり方」に関する情報によると、AIO対策は「どのような質問で自社を紹介してほしいのか」を決め、その質問に対してAIが判断材料として使う情報をサイト内外に整備していくことが重要です。対策するプロンプトを決め、AIがおすすめする企業やその理由、参照元を調査したうえで、自社に不足している情報を整理します。その後、重要度や競合との差を見ながら、自社サイトの改善や第三者サイトでの情報整備を進めていきます。例えば、掃除機ブランドのDysonは、高い吸引力を強みとして打ち出し、それを裏付ける技術情報や製品データ、第三者レビューを豊富に持つことで、AIが「おすすめの掃除機」として推奨しやすいブランドになっています。実務では、従来のSEOがページ単位の競争であるのに対し、AIOは段落単位の競争である点を理解し、AIが引用しやすい形での情報整備と、企業の強みや選ばれる理由を一次情報として発信し続ける戦略が求められます。
AI表示からビジネス貢献まで：AIO成果検証の重要性
AIO対策は、単にAI検索結果に表示されるだけでなく、それが最終的にビジネス成果にどう貢献したかを検証する段階まで含めて考える必要があります。アムール株式会社の発表によると、AI上の言及率や推奨順位が上がったことだけを成果とは考えず、「Amour AIO Insight」による継続計測に加え、AI経由のアクセス、指名検索、問い合わせフォームでの認知経路、商談時のヒアリングなどを組み合わせ、AI検索が見込み顧客の行動に与えた影響を検証しています。そして、その計測結果をWebサイト、コンテンツ、比較情報、広報・PRの改善へ反映し、AIに表示される状態から、比較候補に入り、指名・問い合わせ・商談につながる仕組みへと育てていく支援を提供しています。
オルグロー株式会社も、プロンプト設計・AI上の競合分析・サイト内改善・外部施策・効果測定まで一貫したLLMOコンサルティングを提供しています。AIO対策を自社で行う場合、「方針を決める役割」「サイト内を整備する役割」「サイト外を整備する役割」の3つの役割を明確にし、一貫した取り組みを進めることが成功の鍵となります。実務では、AIに「選ばれる根拠」を明確にし、それをサイト内外で一貫して発信し続ける戦略が、単なる露出増加に留まらない、真のビジネス貢献へと繋がります。
AIO 計測・分析・実装への具体的な対策や自社での進め方は、無料相談・お問い合わせ でご案内しています。
参考情報
注：この記事は、公開情報を元にAIによって生成されたものです。最新の正確な情報については、元の情報源をご確認ください。