AIOチェックリスト。
自社サイトが「AI Overviewに出ない」10の原因

土台となる検索エンジン評価の問題

① そもそもインデックスされていない

AI Overviewは、検索エンジンにインデックスされたページの中から情報を抽出する。robots.txtでの誤ブロックや、noindexタグの付けっぱなしなど、基礎的な設定ミスでインデックスされていないケースは意外に多い。

② ページの表示速度が遅い

表示に時間がかかるページは、クローラーの巡回効率を下げ、評価にも間接的な悪影響を与える。画像の圧縮や不要なスクリプトの削減は、地味だが優先度の高い対策だ。

③ モバイル対応が不十分

検索・AIの評価は基本的にモバイル環境を基準に行われる。PCでは問題なく見えても、モバイルでレイアウトが崩れているサイトは、評価そのものが下がってしまう。

コンテンツ構造の問題

④ 質問に対する「答え」が本文に埋もれている

結論が長い前置きの後に書かれていると、AIが該当箇所を抽出しづらい。見出し直後に結論を書くだけで、抽出されやすさは大きく変わる。

⑤ 見出し構造が論理的でない

h1・h2・h3が入り乱れ、階層がバラバラなページは、AIがコンテンツの構造を正しく理解できない。見出しタグは装飾ではなく、文書構造を伝えるための道具として使う必要がある。

⑥ 画像やPDFに情報が閉じ込められている

重要な情報が画像内のテキストやPDFの中にだけ存在すると、AIはそれを正しく読み取れないことが多い。重要情報は、必ずHTMLのテキストとして本文に書くのが原則だ。

信頼性・独自性の問題

⑦ 著者情報や運営元情報がない

誰が書いたか分からない記事は、AIにとって信頼性を判断する材料に乏しい。著者名、経歴、運営会社の情報を明示することが、引用適合性を高める。

⑧ 他サイトの情報をまとめただけになっている

独自のデータや見解を含まないコンテンツは、AIから見て「他のページと同じ」と判断され、抽出の優先度が下がる。

⑨ 情報が古いまま更新されていない

AIは情報の鮮度を重視する傾向がある。数年前の情報を放置したページは、たとえ内容自体は正しくても、優先的に選ばれにくい。

⑩ 構造化データが未実装

FAQスキーマやパンくずリストなどの構造化データは、AIがページの内容を機械的に理解する助けになる。実装していないだけで、機会損失につながっているケースも多い。

「10項目のうち、まず埋まっていない3つを直すだけで、状況が変わることは珍しくありません」 COOD コンサルティング部

結論——一つひとつは地味でも、積み重ねが差になる

AI Overviewに表示されるための「魔法の一手」は存在しない。基礎的な技術対策から、構造、信頼性まで、地味な項目を一つずつ潰していくことでしか、確実な改善は望めない。まずは自社サイトを、この10項目に照らして点検することから始めたい。