AI検索時代のSEOは『短く・明確』×『構造化データ』の二刀流

読者として検索結果を見ると、最近は**“要約の断片”だけが先に読まれる**感覚、ありませんか？
「構造化データ（JSON‑LD）って、もう要らないの？」という悩みも、OpenAI の gpt‑oss を巡る記事が話題になってから一段と増えました。

そこで本稿は、現場で今日から実装できる順番で、AI検索時代の“勝ちパターン”を整理します。長い理屈はあとに回し、まずは手を動かすための指針から。

要約（TL;DR）
立場：AI時代でも“可視テキストの明快さ”と“構造化データ（JSON‑LD）”の両輪が最善。OpenAI の gpt‑oss 参照実装の挙動はヒントになるが、Google を含むAI検索全般へは一般化しすぎない。
実装：①各H2直下にBLUF（結論→理由）、②末尾にFAQ（質問→1–2行回答）、③重要情報はSSR/静的化で可視テキストに、④Rank Math SEOでスキーマ継続、⑤内部リンクと見出しの密度を上げる。

1. 記事の立場：gpt‑oss観察を“AI検索全般”に一般化しない

【BLUF】結論： OpenAIの gpt‑oss の“ブラウザ用ツール”観察から、Google などのAI検索全般を断定するのは危険。理由： 参照実装は差し替え可能で、プロダクションではヘッドレスレンダリングや別の前処理が普通に使われるため、挙動は実装依存だからです。

観測対象は「OSSの参照実装」。= 本番の Google / Perplexity / You.com の挙動を直接代表しない。
だからこそ、“テキストを短く・明確に” は普遍だが、“構造化データは無視” といった強い一般化は避ける。

2. AIに拾われやすい本文設計（BLUF／FAQ／エンティティ近接）

【BLUF】結論： BLUF（Bottom Line Up Front）とFAQを短く置き、固有名詞（OpenAI, Google, Rank Math SEO など）を結論文の近くに配置すると、抽出・要約・回答生成で拾われやすくなります。理由： LLMは短い主張とラベル化が得意で、エンティティ近接が関連性スコアを押し上げるからです。

実装の要点

各H2直下に2〜4文のBLUF（結論→理由）。
記事末にFAQ：質問→1〜2行回答を5〜7本。
固有名詞は結論の近接に：例「結論：Google 検索の“○○”で重要。理由：…」
1ブロック＝1主張。余計な前置きを削る。

スニペット例（本文パターン）

### 価格と在庫
> 【BLUF】結論：**Apple iPhone 15 Pro** の価格は◯◯円。理由：公式販売ページと直近の実売を比較すると◯◯。
本文：具体的な根拠、出典、注意点…

3. SSR/静的化で重要情報を“可視テキスト”に（WP想定）

【BLUF】結論： 価格・住所・日付・結論など重要情報はSSR/静的化して、WordPress でもJS生成や画像埋め込みに依存しない形でプレーンテキストとして出す。理由： 多くのクローラやパイプラインは“静的に見えるテキスト”を優先抽出するため、LiteSpeed Cache や WP Rocket 等での事前レンダリングが効果的だからです。

チェックポイント

テンプレート側で**Hタグ直下に要約（BLUF）**を書けるフィールドを用意。
価格・住所・電話・日付はサーバー出力（DOMに最初から存在）。
画像内テキスト／Canvas描画／SPAの遅延注入に重要文言を閉じ込めない。
既存WPサイトはLiteSpeed Cache / WP Rocketのプリロード・クリティカルCSS最適化を活用。

4. 構造化データは“継続実装”が正解（Rank Math SEO）

【BLUF】結論： 構造化データ（JSON‑LD）はRank Math SEOなどで継続実装。Google for Developers が今も実装を推奨しており、リッチリザルトや意味解釈の補助として有効です。理由： AI要約の有無に関わらず、スキーマは可視性と理解の二重の保険になるからです。

最小のArticleスニペット例（JSON‑LD）

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "AI検索時代のSEOは『短く・明確』×『構造化データ』の二刀流",
  "datePublished": "2025-09-12",
  "author": {"@type": "Person", "name": "Your Name"},
  "publisher": {"@type": "Organization", "name": "Your Brand"}
}
</script>

WP運用メモ

Rank Math SEOの「スキーマ」タブでArticle/FAQ/HowToを選択・フィールド入力。
FAQは本文末のQ&Aと内容一致させる（食い違いはNG）。

5. 内部リンクと見出しの“情報密度”を上げる

【BLUF】結論： 見出しは名詞＋結論語で短く、本文は一主張一段。内部リンクは各BLUF直後に根拠記事へ貼る。理由： LLMとユーザー双方が“要点→根拠”の順に消化しやすく、Google 検索 のクローラにもテーマクラスタが伝わるからです。

リライト指針

NG：「○○とは？〜とは？〜とは？」→ OK：「料金：◯◯円（2025年9月時点）」
BLUF後に**［関連：○○の比較表］や［用語集：XXとは］**へ内部リンク。
章内の段落は3–6行目安。長文化・反復を避ける。

6. 運用チェックリスト（毎記事5分）

【BLUF】結論： 投稿前チェックを定型化して品質を一定に。理由： ばらつきを減らし、OpenAI gpt‑oss 型の抽出にも、Google の評価にも安定して効くからです。

H2直下に**BLUF（2–4文）**がある
固有名詞が結論近接で出ている（製品名・地名・人物名）
重要情報はSSR/静的化でDOMに存在
Rank Math SEOでスキーマ（Article/FAQ/HowTo）を設定
FAQは5–7本、1–2行で簡潔
BLUF直後に内部リンクで“根拠”へ誘導

よくある質問（FAQ）

Q1. 構造化データはAI時代に不要？
A1. 不要ではありません。 Google for Developers も継続実装を推奨しており、リッチリザルトと理解補助に効きます。

Q2. JSで生成した本文でも大丈夫？
A2. 重要情報はNG。 価格・住所・日付・結論はSSR/静的化で可視テキストに。

Q3. BLUFはどこに置く？
A3. 各H2直下に2–4文。OpenAI などの固有名詞は結論文の近くへ。

Q4. Rank Math SEO と他プラグインの競合は？
A4. 同種スキーマを二重発行しないのが基本。Rank Math SEO を主軸に統一しましょう。

Q5. 文字数は短いほど良い？
A5. 短く明確に=原則だが、根拠や注意点は内部リンクで補完すればOK。

Q6. gpt‑oss記事の“80文字・後ろ4行”は守るべき？
A6. 実装依存です。普遍ルールではありません。本文設計の基本原則を優先。

まとめ

結論： AI向け最適化＝人にも読みやすいを軸に、短く・明確な可視テキストと構造化データの二刀流を続ける。
実装： 各H2直下にBLUF、末尾にFAQ、重要情報はSSR/静的化、Rank Math SEOでスキーマ継続、内部リンクで根拠へ誘導。
狙い： OpenAI gpt‑oss 型の抽出にも、Google の検索・リッチリザルトにも通用する“伝わる記事”にする。