AI検索とSEOの併用が正解|95%が両方使う実測とLLMO予算の考え方

AI検索とSEOの併用が正解|95%が両方使う実測とLLMO予算の考え方

AI検索とSEOの併用とは、AI検索対策を従来のSEOの代替ではなく延長として扱い、施策そのものは分けずに、監視する指標だけをAI面と検索面に分けて運用する考え方です。ChatGPT利用者の95%はGoogleも使っており、検索を捨てる動きは起きていません。ただし1人あたりのクリックは減るため、測る場所を先に決める必要があります。

この記事でわかること

  • 置き換えは起きていない: ChatGPT利用者の95%はGoogleも使っており、2025年9月から2026年5月までこの比率は動いていません。
  • ただしクリックは減る: AIモードだけの体験にすると、外部サイトへのクリック率が18.8ポイント下がるという実験結果が出ています。
  • 予算は分けなくていい: Googleは生成AI機能に出るための追加要件も特別な最適化も不要だと明記しています。分けるのは予算ではなく、監視する指標です。
目次

結論:SEOをやめる判断は早い。ただし「クリックは減る」前提で組み直す

2026年時点で、SEOをやめる根拠になる実測はありません。減っているのは順位ではなくクリックです。

AI検索の話が経営会議に上がると、たいてい「SEOはもう意味がないのではないか」という形で出てきます。ところが公開されている実測を並べると、検索そのものを捨てる動きは観測されていません。動いているのは「検索を使うかどうか」ではなく「検索から外部サイトへ出るかどうか」です。この2つを分けずに議論すると、投資判断を丸ごと間違えます。

判断の前に確かめるべきことは、検討している内容ごとに違います。

いま検討している判断 実測から見た妥当性 決める前に確かめること
SEOをやめてAI検索対策へ切り替える 根拠になる実測がない 自社の主要クエリが情報収集型か、比較・購入型か
SEO予算を削ってLLMO予算へ振り替える 分ける前提そのものが不要 提案されたAI検索対策の作業が、従来のSEOと違うかどうか
据え置いて様子を見る 妥当。ただし測り方は変える必要がある AI機能での表示回数を、通常の検索と別枠で記録しているか
SEO予算を増やしてクリック減を取り返す クエリの型によっては逆効果 減っているのが情報収集型の記事に偏っていないか

4つのうち3つで、確かめるべきことが「自社のクエリの型」と「測り方」に集中しています。予算の増減を決める前に見る場所は、そこです。

Q. SEOはもうやらなくていいのですか。

A. やめる根拠になる実測は出ていません。ChatGPT利用者の95%はGoogleも使い続けており、検索の利用そのものは崩れていないためです。ただし外部サイトへのクリックは減るため、順位とアクセス数だけで成果を測る運用は続けられません。

以下、その「崩れていない」と「減っている」を、それぞれの実測で確認していきます。

SEO予算を動かすかどうかを、いま決めかねている方へ

判断に必要なのは一般論ではなく、自社サイトがどのクエリで表示され、どこでクリックを落としているかという実測です。人が目で見て、いま何が起きているかと、手をつける順番までお出しします。費用はかかりません。

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実測:Googleを捨てる動きは起きていない

AI検索の利用者は増えていますが、その人たちはGoogleをやめていません。両方を使っています。

ここを取り違えると、以降の判断がすべてずれます。「AI検索が伸びた」という事実と「検索が減った」という事実は、別々に確認しなければなりません。

AI検索は「置き換え」ではなく「上乗せ」で増えている よくある思い込み 検索 AI検索 検索がAI検索に置き換わる 実測で起きていること 検索 そのまま AI検索 ChatGPT利用者の95%がGoogleも使う 減っているのは利用者ではなく、1人あたりのクリック

図の右側が、いま実測で確認できている状態です。以下、根拠を2つに分けて見ます。

ChatGPT利用者の95%はGoogleも使っている

Similarwebの計測では、ChatGPTを使った人のうち95%が、同じ期間にGoogleも使っています。

同社が2026年に公開した生成AIの利用動向レポートによると、この95%という数字は2025年9月時点と2026年5月時点で変わっていません。8か月のあいだにChatGPTの訪問数は伸び、GeminiやClaudeはさらに速く伸びましたが、重なりの比率は動かなかったということです。つまり、ChatGPTを使い始めた人がGoogleを離れているのではなく、既存のGoogle利用の上にChatGPTが足されています。

同じレポートでは、生成AIサービス全体の月間Web訪問が世界で95億回、前年比70%増になったことも示されています。伸びは本物ですが、その伸びが検索から引き算されているわけではない、という点が重要です。

母数の話:AI Overviewsは月間25億人、日本の生成AI利用経験率は58.8%

AI検索に触れる人の母数は、すでに検索と同じ桁です。ただし日本の数字は「一度でも使った」比率です。

Googleは2026年5月の開発者向けイベントで、AI Overviewsの月間アクティブユーザーが25億人を超え、AIモードが公開から1年で月間アクティブユーザー10億人を突破したと公表しています。母数の議論としては、これでほぼ決着しています。「まだ一部の人だけが使っている機能」という前提では、もう話が進みません。

日本側の数字も出ています。総務省の令和8年版情報通信白書(2026年7月公表)によると、日本の生成AIサービスの利用経験率は58.8%で、前年度調査の26.7%から大きく上がりました。ただしこれは15歳以上を対象にした「利用経験率」で、20歳以上に限ると52.2%です。同じ調査で中国は93.6%とされており、日本は4か国のなかでは低い水準にとどまっています。

この数字は「日常的に検索の代わりに使っている人の割合」ではありません。一度でも触ったことがある人の割合です。母数の大きさを示す材料としては使えますが、検索行動が置き換わった証拠としては使えません。

Q. ChatGPTが普及したらGoogleの利用は減りますか。

A. 利用者そのものは減っていません。ChatGPT利用者の95%はGoogleも使い続けており、この比率は8か月間動いていないためです。一方で、1人あたりの検索回数は減るという別の実測があり、そちらは次の章で扱います。

利用者は減っていない。では何が減っているのかを見ます。

ただし1人あたりのクリックは減る:2本の実測が示す「減り方」

同じ人がGoogleを使い続けても、外部サイトへのクリックは減ります。実験では最大で18.8ポイントの低下が観測されています。

「95%が併用しているのだから影響はない」と読むのは誤りです。併用しているかどうかと、そのセッションから外部サイトへ出るかどうかは、別の量です。数字を並べる前に、2本の研究が何を測ったのかを整理しておきます。

研究 設計 対象・期間 測った量
Wangらの実地実験(2026年8月) 事前登録済みのランダム化実験。3条件に振り分け 1,100人/処置期間7日 外部サイトへのクリック率の変化(因果)
Bocconi大学の分析(2026年7月) ChatGPT Search開放の段階的な展開を利用した観察分析 米国45,386世帯/2024年10月〜2025年7月 従来検索クエリ数と、サイト種別ごとの参照数の変化

一方は「AI機能を浴びせたら何が起きるか」を実験で切り分けたもの、もう一方は「実際の家庭で何が起きたか」を追ったものです。役割が違うので、どちらか一方だけで判断しないでください。

AIモードだけにすると外部クリックは18.8ポイント減る

AIモードだけの体験に振り分けられた群で、外部サイトへのクリック率が18.8ポイント下がりました。

WangらがGoogle検索上で行ったこの実験は、1,100人を対象にした事前登録済みのランダム化実地実験で、参加者はブラウザ拡張を入れて7日間の処置を受けています。逆に、AI OverviewsとAIモードを取り除いた群では、クリック率が8.8ポイント上がりました。サイト種別で見ると、ニュースサイトへのクリックが12.5ポイント、Redditが21.2ポイント、Wikipediaが9.9ポイント下がっています。

ここで前提条件を落とさないでください。18.8ポイントという数字は「AIモードだけ」という統制条件で出たものです。通常のGoogle検索は、AI Overviewsと従来の検索結果が同じ画面に並ぶ形なので、現状のUIでそのまま18.8ポイント減るという意味ではありません。この数字は、検索がAI回答一色になった場合の上限値として読むのが妥当です。

減り方はサイト種別で3倍違う

参照の減り方はサイトの種類で3倍近く違います。学術系が32.8%減なのに対し、ニュースは13.4%減でした。

Bocconi大学が米国45,386世帯のクリックストリームを2024年10月から2025年7月まで追った分析で、従来の検索クエリ数は平均9.4%減、20週後には17.0%減となっています。参照の減少幅は、学術系が32.8%、辞書・知識系が26.5%、開発者向けの技術情報が15.1%、ニュースが13.4%でした。一方で、マーケットプレイスや娯楽系はほとんど変わっていません。

減り方が大きいのは、いずれも「1つの正解を調べて終わる」タイプのサイトです。AIが答えを出せば、そこで用が済むからです。(アイダイム分析)逆に、比較して選ぶ、価格や在庫を確かめる、問い合わせて相談する、といった行動が必要なページは減りにくい。BtoBの商材ページやサービス紹介ページは後者に近く、上に挙げた32.8%や26.5%をそのまま自社に当てはめるのは誤りです。自社のページがどちらの性格に近いかを先に判定してください。

自社の予備的な観測:表示は出ているがクリックはゼロ

(自社検証)当社サイトの90日実測では、「AI検索」を含むクエリの表示は延べ700回超、クリックは0件でした。

計測期間は2026年6月5日から9月2日までの90日です。主なクエリは「ai検索 対策」(表示141回・平均掲載順位60.4位)、「ai検索対策」(表示103回・平均掲載順位45.6位)などで、順位が深いページに表示だけが積み上がっている状態です。これは母数の小さい予備的な観測であり、業界全体の傾向として一般化できるものではありません。ただし、自社に対しては明確な示唆があります。

この結果から当社について言えることは1つです。少なくとも当社の今回の観測では、表示回数の増加をクリック増の先行指標として扱えませんでした。表示が積み上がっていた「ai検索 対策」「ai検索対策」はいずれも平均掲載順位が45位以下で、クリックが発生する位置に届いていません。露出が増えたという報告だけを受け取っていると、実際には1件も人が来ていない状態を成果として読むことになります。当社自身がそうなっていたので、指標の置き方を先に直しました。

より詳しいCTR低下と順位変動の見方は「2026年最新AIO SEO対策!CTR低下と順位変動の解決策」で扱っています。

Q. AI検索で自社サイトへのクリックはどれくらい減りますか。

A. サイトの性格によって差が大きく、一律の数字はありません。実測では学術・辞書系で26〜33%の参照減、ニュースで13.4%減という開きが出ています。比較や問い合わせが必要なページは減りにくいため、自社のページがどちらに近いかで見積もりを変えてください。

減り方が分かったところで、次は測り方の話に入ります。

先に測り方を分ける:AI面と検索面に別々の正常範囲を引く

予算を動かす前に、測る場所を分けてください。AI面と検索面では、見える指標がそもそも違います。

順番を逆にすると失敗します。何が測れているかを確かめないまま予算を動かすと、成果が出たかどうかを後から確認できません。AI検索から来た人を取りこぼさないためのページ側の設計は「ChatGPTのAI検索流入を逃さない対策|LLMOと着地設計【2026】」で扱っているので、ここでは測り方だけに絞ります。

Search Consoleの生成AIレポートで見えるのは表示回数だけ

生成AIパフォーマンスレポートで見えるのは表示回数だけです。クリック数・CTR・平均掲載順位・クエリは含まれません。

Googleが2026年6月に追加したレポートです。公式ヘルプでは、この表示回数は「Google検索の生成AI機能でユーザーにサイトへのリンクが表示された回数」と定義されています。同じ生成AIの結果に自社から2件のリンクが出た場合は、合計では1回として数えられます。さらに、AI OverviewsとAIモードを分けて見る手段は用意されていません。両方が合算された表示回数が1本の線として出てくるだけです。

この制約は、そのまま報告の作り方に影響します。AI面については「増えた・減った」を表示回数でしか語れないので、成果の話とは切り離して報告してください。

GA4でAI経由が直接流入に混ざる可能性

AI Overviews由来の訪問が参照元なしの直接流入として計上される、という実務者の観測が複数出ています。

先に断っておくと、これはGoogleが公式仕様として説明している内容ではありません。公式に確認できるのは、GA4のDirectが「明確な参照元情報がないトラフィック」であるという一般仕様までです。そのうえで、AI Overviewsの引用リンクから遷移した場合に参照元情報が引き継がれず、GA4上は直接流入として記録される、という観測が実務者から複数出ています。ChatGPTなど外部サービス経由であれば chatgpt.com などの参照元で拾えますが、Google検索の内部にあるAI機能からの遷移は、その手が使えません。(アイダイム分析)そのため、GA4のチャネル別レポートを見て「AI経由はほとんど無い」と判断するのは危険で、少なくとも過少計上の可能性を前提に読む必要があります。

なお、AI経由のコンバージョンを完全に追い切る方法は、2026年9月時点では存在しません。AIの回答を読んだ後にいったん画面を閉じ、社名やサービス名で検索し直してから公式サイトに来る、という経路をたどられると、計測上は自然検索や直接流入として処理されるためです。

監視の置き方:AI面は表示回数、検索面はクリック、第3軸は指名検索

指標を3本に分け、それぞれに別の正常範囲を引いてください。1本の数字で全体を見ようとすると必ず読み違えます。

監視する軸 見る指標 見えないもの 異常と判断する基準
AI面 Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートの表示回数 クリック・CTR・順位・クエリ/AI OverviewsとAIモードの内訳 表示回数が継続して落ちたとき(成果ではなく露出の問題として扱う)
検索面 通常の検索パフォーマンスのクリック数とCTR AI機能内での表示との切り分け 順位が横ばいでクリックだけ落ちたとき
指名検索 社名・サービス名クエリの表示回数とクリック数 どのAIサービスを経由して来たか 一般クエリが落ちているのに指名だけ伸びたとき(AI経由の迂回を疑う)

3本目の指名検索が効きます。AI経由の訪問は直接流入や自然検索に紛れますが、社名やサービス名で検索し直す行動は指名クエリとして残るためです。一般クエリのクリックが落ちているのに指名検索だけ伸びている場合は、流入が消えたのではなく経路が変わった可能性を疑う材料になります。ただし指名検索は広告・PR・SNS・営業活動でも動くため、この動きだけでAI由来と特定することはできません。当社では第3の軸として、判断を保留するための材料に使っています。

制作会社やSEO会社に運用を任せている場合は、この3軸をそのまま毎月の報告項目に入れてもらってください。順位とPV(ページ表示回数)だけの報告書では、いま挙げた読み分けができません。

予算を「SEOとLLMO」に分ける必要はない

AI検索対策とSEOで予算を分ける必要はありません。やる作業がほぼ同じだからです。

「LLMO」「GEO」「AEO」といった新しい呼び名が出るたびに、既存のSEOとは別メニュー・別料金の提案が出てきます。ただ、実際に手を動かす内容を並べてみると、従来のSEOと重なります。

分けるのは予算ではなく、監視する指標 施策と予算は1本 従来のSEOと同じ作業 AI面 表示回数だけ見る 成果とは切り離す 検索面 クリックとCTRを見る 順位横ばいの減少を検知 指名検索 社名・サービス名で見る 経路の変化を拾う

図のとおり、上流は1本で足ります。分岐するのは監視の側だけです。

Googleは「追加要件も特別な最適化も必要ない」と明記している

Google公式は、AI OverviewsやAIモードに出るための追加要件も特別な最適化も不要だと明記しています。

Google検索セントラルの「AI features and your website」に書かれています。同じページでは、AI向けの機械可読ファイルやAI用テキストファイル、専用のマークアップを新たに作る必要もないと書かれています。求められているのは、ページがインデックスされていること、スニペット表示が可能であること、検索の技術要件を満たしていることで、いずれも従来のSEOで扱ってきた範囲です。

つまり、Googleの生成AI機能に関する限り、「AI検索対策」という名前の独立した作業は公式には存在しません。何をやるかの具体は「AI検索 対策の正解|Google公式が「やらなくていい」と明言した施策」にまとめています。

当社もSEOの月額に内包している

(アイダイム分析)当社はAI検索対策を別料金にせず、SEOの月額に含めています。作業が従来のSEOと同じためです。

別建てにする理由がないためです。これは料金表の都合ではなく、Googleの公式見解と揃えた結果です。別料金で「LLMO対策」を積む場合、その差額で何をやるのかを説明できなければなりません。説明できる内容が「構造化データの整備」「E-E-A-Tの担保」「内部リンクの設計」であれば、それは従来のSEOの見積もりに入っているはずのものです。

発注する側の判断基準としては、次のように見るのが安全です。提案されたAI検索対策の作業項目を、既存のSEO見積もりの項目と突き合わせてください。重複しているなら二重取りです。重複していないなら、その作業が何を動かすのかと、どの指標で確認するのかを聞いてください。中小企業でのコンテンツ戦略の組み方は「【図解】中小企業のAI検索対策|AIに選ばれる2つのコンテンツ戦略」で扱っています。

分けるのは予算ではなく、レポートに載せる項目

変えるべきなのは予算の内訳ではなく、毎月の報告書に載る項目です。AI面・検索面・指名検索の3行を入れてください。

具体的には、前章の3軸をそのまま報告項目に落とします。AI面の表示回数、検索面のクリックとCTR、指名検索の表示回数とクリック。この3つが並んでいれば、一般クエリのクリックが落ちたときに、需要が消えたのか経路が変わったのかを分けて読めます。予算の配分を議論する前に、この3行が報告書に入っているかを確かめてください。

Q. SEOとLLMOの予算比率はどう決めればいいですか。

A. 比率を決める必要はありません。Googleは生成AI機能に出るための特別な最適化は不要だと明記しており、実際の作業が従来のSEOと重なるためです。分けるべきなのは予算ではなく、AI面・検索面・指名検索という3つの監視指標です。

以上を踏まえて、実務で避けるべきことを3つに絞ります。

やってはいけない3つ

避けるべきなのは、別予算を立てること、順位とPVだけで報告すること、露出を成果として読むことの3つです。

新語で別予算を立てる。 LLMO・GEO・AEOといった呼び名で既存のSEOとは別の予算枠を作ると、同じ作業に二重で払う状態になりやすくなります。提案を受けたら、作業項目を既存のSEO見積もりと突き合わせてください。別枠にすること自体が悪いのではなく、差額の中身が説明されないまま積まれることが問題です。

順位とPVだけで報告する。 順位が横ばいでもクリックだけが落ちる状況が起きています。順位とページ表示回数の2つでは、この変化を検知できません。前章の3軸を報告項目に加えてください。

露出を成果として読む。 Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートに出るのは表示回数だけで、クリックは含まれていません。当社サイトでも、90日で700回を超える表示に対してクリックは0件でした。表示回数が伸びたことを、そのまま流入が増えたと読まないでください。

AI検索とSEOの併用のよくある質問

本編で触れきれなかった質問をまとめます。

Q. 社内でSEO予算の維持を提案するとき、何を根拠に出せばいいですか。

A. 外部データと自社実測を分けて出してください。置き換えが起きていない根拠はChatGPT利用者の95%がGoogleも使い続けているという外部データ、影響が出ている根拠は自社のSearch Consoleで順位が横ばいなのにクリックが落ちているページの一覧です。この2つを並べると、やめるか続けるかを数字で詰められます。

Q. 施策の効果が出ているかどうかは、いつ判断すればいいですか。

A. 新規記事なら公開から7日・28日・90日の3点で見てください。見るのは平均順位そのものではなく、表示回数とクリックの推移、そして実際に拾ったクエリが狙いとずれていないかです。AI面の表示回数は成果ではなく露出の指標なので、同じ期間でも別枠で記録してください。

Q. 競合がAI検索で引用されているかは調べられますか。

A. Search Consoleでは調べられません。生成AIパフォーマンスレポートが扱うのは自社サイトの表示回数だけだからです。競合の状況を知りたい場合は、想定される質問を実際にAIサービスへ投げて引用元を記録する方法がありますが、同じ質問でも回答が変わるため、1回の結果で判断しないでください。

「LLMO対策」の見積もりを受け取って、中身が判断できない方へ

提案されている作業が従来のSEOと重複しているのか、それとも新しい作業なのかは、自社サイトの現状を見ないと判定できません。いまの表示回数とクリックの実測をもとに、どこに手をつけるべきかをお出しします。

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参考情報

  • Google Search Central「AI features and your website」
  • Google Search Console ヘルプ「生成 AI パフォーマンス レポート(検索)」
  • Google Search Central Blog「Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console」(2026年6月)
  • Google「Google I/O 2026 基調講演」(2026年5月)
  • Similarweb「Is AI Replacing Search? What the 2026 Numbers Reveal」
  • 総務省「令和8年版 情報通信白書」(2026年7月公表)
  • Stephanie T. Wang, Jeffrey Gleason, Yakov Bart, Christo Wilson, Danaé Metaxa「AI in Search Reduces Publisher Referrals Without Improving User Experience: Experimental Evidence」arXiv:2608.18352(2026年8月18日)
  • Qiaoni Shi, Kai Zhu, Kai Gu「Answering Without Referring: How AI Search Rewrites the Web’s Economic Bargain」arXiv:2607.07652(Bocconi University、2026年7月8日)
  • 当社Search Console実測(aidaim.co.jp/2026年6月5日〜9月2日)
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