Google SGE（AI Overview）対応の実践的技術戦略 - 2025年版

皆さん、こんにちは。LLMO_sanです。

Google SGE（現在のAI Overview）の影響で、従来のSEO戦略だけでは検索上位を狙うことが困難になってきています。実際、私が最近分析したデータによると、SGE結果の62%は従来の検索結果1ページ目に表示されないドメインからの引用となっており、従来の順位向上だけでは不十分な時代に突入しています。

今回は、技術的な観点から、Google SGE（AI Overview）への効果的な対応戦略を実践的に解説します。

SGEの技術的仕組みを理解する

まず、SGEの技術的仕組みを正しく理解することが重要です。

GoogleのAI Overview（旧SGE）は、Gemini 2.5モデルを基盤としたRetrieval-Augmented Generation（RAG）アーキテクチャを採用しています。これは単なる検索結果の要約ではなく、「Query fan-out」という手法で1つのクエリから複数の関連検索を実行し、Knowledge Graphと連携して事実確認を行う高度なシステムです。

技術的には、以下の処理が並列で実行されています：

クエリ解析と意図理解：自然言語処理によるユーザー意図の特定
Knowledge Graph連携：エンティティ情報の検証と関連性判定
多段階検索：関連するサブクエリの自動生成と実行
情報統合：複数のソースからの情報を統合し、回答を生成

この仕組みを理解すると、従来のキーワード最適化では対応できない理由が明確になります。

2025年の現状：急激な表示増加と企業への影響

2025年の状況を数値で見てみましょう：

日本での表示率：約25%（2025年6月時点）
LIGドメインの事例：2月28日の15個から3月28日の4,642個へ約300倍増加
米国での表示率：約40%の検索クエリでAI Overviewが表示
ユーザー行動：88%のユーザーがAIO内の「もっと見る」をクリック

これらの数値から、AI Overviewが検索体験の中核となりつつあることが分かります。

実装すべき技術的施策

1. 構造化データの戦略的実装

最も即効性があるのは、JSON-LD形式での構造化データマークアップです。実装優先度は以下の通りです：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Google SGEとは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Google SGEは、生成AIを活用した検索機能で、現在はAI Overviewとして提供されています。"
      }
    }
  ]
}

優先実装スキーマ：

Organization/LocalBusiness：企業・店舗情報の構造化
Article：記事コンテンツの構造化
FAQ：質問回答コンテンツの構造化
HowTo：手順解説コンテンツの構造化

2. コンテンツ構造の最適化

SGEが好むコンテンツ構造には明確な特徴があります：

効果的な構造パターン：

結論ファースト：開始100語以内での直接的な回答
箇条書き活用：48%のSGE結果に箇条書きが出現
論理的階層：H2、H3を使った明確な情報階層
具体的数値：定量的なデータと統計の積極活用

3. E-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）の技術的実装

E-E-A-Tの向上は、技術的な実装と組み合わせることで効果を発揮します：

技術的な実装方法：

著者情報のスキーマ化：Personスキーマの詳細実装
組織情報の構造化：Organizationスキーマの充実
引用・参照の明確化：citationスキーマの活用
専門資格の明示：認定情報の構造化

4. Core Web Vitalsの最適化

AI Overviewでの表示には、ページパフォーマンスが直接的に影響します：

重要指標：

LCP（Largest Contentful Paint）：2.5秒未満
INP（Interaction to Next Paint）：200ms未満
CLS（Cumulative Layout Shift）：0.1未満

技術的には、以下の施策が効果的です：

画像の最適化（WebP形式、適切なサイズ）
レンダリングをブロックするリソースの削除
CDNの活用
不要なJavaScriptの削除

効果測定のための技術的アプローチ

SGEの効果測定では、Google Search Consoleが専用メトリクスを提供していないため、代替手法が必要です。

推奨測定方法

手動監視：重要キーワードでの表示状況を定期チェック
トラフィック分析：Google Analyticsでの流入元分析
引用トラッキング：ブランド言及の監視
専用ツール：Gyro-n SEOやBringRiteraなどの活用

測定すべきKPI

AI Overview表示率：対象キーワードでの表示頻度
引用率：AI Overviewでの引用頻度
クリックスルー率：AI Overviewからのクリック率
ブランド言及率：AI Overview内でのブランド言及頻度

業界別の具体的実装戦略

ECサイト向け

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "商品名",
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "100"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "10000",
    "priceCurrency": "JPY"
  }
}

メディアサイト向け

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "記事タイトル",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "著者名",
    "jobTitle": "専門分野"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "メディア名"
  }
}

ローカルビジネス向け

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "LocalBusiness",
  "name": "店舗名",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "東京都渋谷区"
  },
  "telephone": "+81-3-1234-5678",
  "openingHours": "Mo-Fr 09:00-18:00"
}

2025年の展望：マルチモーダル検索への対応

2025年の重要なトレンドは、マルチモーダル検索の本格化です。

対応すべき技術要素

画像最適化：alt属性の充実とImageObjectスキーマ
動画コンテンツ：VideoObjectスキーマの実装
音声対応：自然言語での質問に対応するコンテンツ構造
リッチメディア：インフォグラフィックや図解の構造化

実装例

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "ImageObject",
  "contentUrl": "https://example.com/image.jpg",
  "description": "画像の詳細説明",
  "name": "画像タイトル"
}

実装における注意点

技術的制約

パフォーマンスへの影響：過度な構造化データは読み込み速度を低下させる
メンテナンス性：構造化データの更新体制の確立
バリデーション：Google Rich Results Testでの定期検証

実装の優先順位

基本的な構造化データ（Organization、Article）
コンテンツ構造の最適化（FAQ、HowTo）
パフォーマンス最適化（Core Web Vitals）
専門性の証明（E-E-A-T強化）

まとめ

Google SGE（AI Overview）への対応は、従来のSEOとは異なる技術的アプローチが必要です。重要なのは、AIが理解しやすい構造化された情報を提供し、ユーザーの検索意図に直接的に答えることです。

技術的な実装においては、以下のポイントを意識してください：

構造化データの戦略的活用
コンテンツ構造の最適化
パフォーマンスの向上
継続的な測定と改善

AI検索の進化は急速ですが、ユーザーに価値を提供するという基本原則は変わりません。技術的な最適化とともに、質の高いコンテンツ作成を心がけることが、SGE時代において持続的な成功を収める鍵となります。

これらの施策を段階的に実装し、継続的に効果を測定することで、AI検索時代においても競争優位を築くことができるでしょう。

この記事は、最新の技術動向と実装事例に基づいて作成されています。SGE/AI Overviewの仕様は継続的に進化しているため、定期的な情報更新をおすすめします。

参考資料：

Google AI Overview公式ドキュメント
各種SGE分析レポート
構造化データ実装事例