Google「AIモード」日本語提供開始：影響と対策（実務ガイド）

要約（予約）

結論： 2025年9月9日にGoogleが「AIモード」の日本語提供を発表。**AI Overviews（AIO）**同様にゼロクリックを増やし、情報系クエリのCTR低下が進む見込み。一方、商用（バイ）系クエリは影響が限定的で、設計次第で機会が残る。
重要ポイント： 「青いリンクが一切消える」は言い過ぎで、ケースにより通常のウェブ結果も出る。米国の「利用率2%」は一次ソース未確認。
推奨方針： 従来SEOを継続しつつ、周辺ロングテール×意図網羅、要約前提の情報設計、商用意図の強化を優先。構造化データ（Schema.org）とSSRの可視テキストで拾われやすい形に整える。

何が起きたのか（発表の事実とUIの基本）

BLUF｜結論： 2025/09/09、Googleは**AIモード（日本語）**を発表。AI回答＋参照リンクを中心に表示し、状況により従来のブルーリンクも併存。 理由： AIOの延長線上で、信頼性やクエリ種別に応じて表示様式が変化。すべてのケースで「リンク消滅」ではないため、影響はクエリ依存。

用語整理：AIモード／AIO（AI Overviews）／クエリ・ファンアウト（Query Fan-Out）
UIの要点：AI回答が上位に出やすい／参照サイトリンクが併設／信頼に足る情報がなければ通常結果へフォールバック。

どこが誇張・不確実か（リスクの見極め）

BLUF｜結論： 「青いリンクが一切消える」は言い過ぎ。また「利用率2%」は裏取り不能で、短期の行動変容を過大評価しない。 理由： UIは条件次第で通常結果も出る。利用率は調査でばらつくため、局所データを一般化しないことが肝要。

確定：日本語提供の開始（2025/09/09）。
不確定：利用率の水準、近い将来のデフォルト化の有無、各業種・各SERPでの発火頻度。

影響の見込み（短期/中期、ノウvsバイ）

BLUF｜結論： 短期は限定的、中期以降に影響拡大。ノウ（情報）クエリはCTR下落が大、バイ（商用）クエリは影響限定で設計次第。 理由： ユーザー行動の移行には時間がかかる一方、AIO導入後の**CTR低下（約30%）**の観測と整合。情報完結型ほどゼロクリックが増える。

ノウ系：定義・手順・比較なしの単独解答型は要約で完結しやすく、流入減。
バイ系：比較・価格・在庫・体験談・申込などサイト内行動が必要なため、影響は相対的に小さい。

いま優先すべき実務（6アクション）

BLUF｜結論： 従来SEOを継続しつつ、露出面（AI参照）とコンバージョン面を同時強化。 理由： AI回答の参照枠はランキング/品質シグナルの延長線。CV設計が弱いと、残る流入でも成果化できない。

従来SEOの継続：E-E-A-T、一次データ、著者/監修、出典、内部リンク強化。テーマの面展開でトピック権威性を構築。
情報（ノウ）記事の再設計：
- 冒頭結論→根拠→判断フロー→ケース分岐。
- 要約ボックス／表／FAQ／チェックリストはSSRの可視テキストで。
商用（バイ）記事の強化：
- 比較軸（価格/性能/用途/保証）を明示し、CTA・在庫・料金・納期を即視。
- レビュー/UGC・返品/保証・体験談で不安解消。
周辺ロングテール×意図網羅（Query Fan-Out対策）：用途・条件・制約・季節・地域・予算など周辺サブトピックを記事群で面展開し、AI回答参照で拾われる導線を増やす。
構造化データの継続実装：Schema.orgのArticle/Product/Review/FAQPage/HowTo等。Rank Math等のプラグインで運用しつつ、可視テキストとの整合を担保。
計測基盤：Search Console（GSC）とGA4で意図別（ノウ/バイ/混合）にCTR・CVR・獲得単価を分離トラッキング。SERPキャプチャでAI発火の有無を定点観測。

実装チェックリスト（抜け漏れ防止）

BLUF｜結論： 「AIに拾われやすい可視化」と「CV導線」を型で担保する。 理由： 設計をテンプレ化し、チーム横断で再現性を確保するのがスケールの近道。

[ ] 記事のH2直下にBLUF（結論→理由2–4文）。
[ ] FAQを本文末に配置（質問→1–2行回答）。
[ ] 要約ボックス/表/箇条書きはSSRで可視テキスト。画像やJS生成のみは不可。
[ ] 内部リンク：親子・兄弟関係を整理（ハブ＆スポーク）。
[ ] 著者情報・専門資格・監修表記・出典リンク。
[ ] 構造化データ：Rank Math等でFAQPage/HowTo/Productを適用し、実体テキストと一致。
[ ] 更新日・最終検証日・変更履歴を明記。

FAQ（本文後の下段）

Q1. 「青いリンクが一切なくなる」のですか？
A. いいえ。Googleは状況により通常のウェブ結果も表示します。UIはクエリや信頼性で変動します。

Q2. 「米国で利用率2%」は本当？
A. 代表値として広まっていますが、一次ソース未確認のため断定は不可。自社データで影響を観測してください。

Q3. まず何から着手すべき？
A. 既存記事をノウ/バイ/混合で棚卸し→ノウは要約前提に再設計、バイは比較・在庫・価格・CTAを強化。

Q4. 構造化データは何を入れる？
A. 記事はArticle、手順はHowTo、Q&AはFAQPage、商品はProduct/Reviewを基本に。Schema.org準拠。

Q5. Query Fan-Out対策は？
A. 主要テーマの周辺サブトピック（用途/条件/制約/地域/季節/予算）を面展開し、AI回答の参照を取りに行きます。

Q6. どのKPIを追えば良い？
A. GSCで意図別CTR、GA4で意図別CVR/獲得。SERPキャプチャでAI発火の有無を定点観測。

Q7. 既存のノウ記事は捨てる？
A. 捨てずに再設計。結論の即時提示、深掘り分岐、図表化で「要約されても価値が残る」形に。

Q8. バイ記事の差別化は？
A. 一次体験（テスト/レビュー）、価格・在庫の鮮度、保証/返品、独自比較軸の提示。

最後に（まとめ）

要点再掲： GoogleのAIモード（日本語）は、AIO同様に情報系CTRを削る一方、商用意図には余地が残る。周辺ロングテール×意図網羅と要約前提の情報設計、構造化データで「参照される側」に回りつつ、CV導線を磨くのが現実解。

付録：FAQ構造化データ（サンプル）

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "青いリンクは一切なくなるのですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "いいえ。Googleは状況により通常のウェブ結果も表示します。UIはクエリや信頼性で変動します。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "米国での利用率2%は本当ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "代表値として広まっていますが一次ソース未確認のため断定はできません。自社データで影響を観測してください。"
      }
    }
  ]
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