AI検索時代のSEO・AEOとは？デザイナーが知っておきたい基本

はじめに

こんにちは。DX開発事業部でUIデザイナーをしている北澤です。

ここ最近、Web業界では「AEO（回答エンジン最適化）」や「GEO（生成エンジン最適化）」といった言葉をよく耳にするようになりました。 「AI検索（AI Overviewsなど）に引用されるためには、何か特別なメタタグや専用のツールが必要なのではないか？」と不安に感じている方もいるかもしれません。

しかし、2026年6月に発表されたGoogleの公式ガイダンスを読むと、生成AI検索機能向けにウェブサイトを最適化することは、ユーザーの検索体験を最適化することであり、本質的にはこれまでのSEOと変わらないことがわかります。

AEO対策のために怪しいツールを導入したり、小手先のテクニックに走ったりする必要はありません。この記事では、デザイン設計段階からできる、本質的なSEO・AEO対策について解説します。

「AEO」とは？デザイナーも知っておきたいAI検索の背景

ChatGPTやGeminiといった生成AIの普及に伴い、ユーザーは「検索してリンクをクリックする」ことから、「検索エンジン上でAIに直接答えを教えてもらう」体験へとシフトしつつあります。

こうした変化を受けて注目されているのが、AEO（回答エンジン最適化）です。AIや検索エンジンが生成する回答の中で、自社サイトの情報を参照・引用してもらうための考え方です。

また、生成AI全般を対象にした考え方としてGEO（Generative Engine Optimization）という言葉も使われますが、どちらも「AIに正しく情報を理解・参照してもらう」という点では共通しています。

Googleが示す「変わらない本質」

しかし、冒頭でも触れた通り、GoogleはAI向けだからといって特別なハックはないことを明言しています。

AI エクスペリエンスと検索形式（「AEO」または「GEO」ツールとも呼ばれる）の改善が期待できる […] こうしたサービスの中には、Google 検索によってなんらかの形で『容認』または『承認』されていると主張したり、ほのめかしたりするものもあります。Google はサードパーティ サービスを評価していないため、そのような主張やほのめかしを行うサービスには注意してください。

(引用元：サードパーティの SEO ツール、サービス、アドバイスの使用に関する Google 検索のガイダンス – Google 検索セントラル)

AI検索でも、ユーザーにとって有益で、構造が整理された信頼性の高い情報が重要になります。

つまり、私たちデザイナーがやるべきことは、「人間にとって使いやすく、機械（AI）にとって読み取りやすいサイトを丁寧につくる」という、これまでのSEOやUXで大切にしてきた基本をより丁寧に実践することです。

デザイナーができるAEO・SEOを意識した情報設計

AI検索で参照されやすいページにするためには、適切なHTML構造が欠かせません。
そして、そのHTMLを組み立てる土台になるのが、デザイン段階で整理された情報構造です。

例えば、Figmaで見出しの階層やコンポーネントの役割、リスト構造などを意識して設計しておくことで、実装時にセマンティックなHTMLへ落とし込みやすくなります。

一方で、ビジュアルだけを意識して設計してしまうと、エンジニアが「ここはH2なのかH3なのか？」「ここは単なるテキストか、リスト（ul /li）でマークアップすべきか？」と判断に迷う場面が増えてしまいます。

デザイン段階で情報に意味を持たせておくことは、実装品質を高めるだけでなく、結果としてSEOやAI検索にも配慮したサイトづくりにつながります。

具体的なアプローチ

• 見出し階層（H1〜H6）を意識した情報設計
  Figmaでテキストスタイルを定義する際は、「見出し1」「見出し2」といった見た目だけでなく、実際のHTMLのHタグの階層を意識したネーミングやルール付けを行いましょう。 AIはHタグの構造からページの要約（目次）を理解します。論理が破綻した見出し構造は、AIにとって「何が言いたいページか分からない」原因になります。
• 「リスト」や「表」で情報を構造化する
  AI検索では、リスト（ul / li）や表（table）のように、構造化された情報が回答に利用されやすい傾向があります。（AIの回答も、よく箇条書きや表で出力されますよね。）
  デザインする際は、「ここはリストとしてマークアップしてほしい」という意図が伝わるように、コンポーネント設計やレイヤーを整理しておくことも大切です。
• アクセシビリティ＝マシンの可読性
  コントラスト比の確保や、適切なalt属性（代替テキスト）を前提としたUI設計は、アクセシビリティを向上させます。アクセシビリティが高い（＝スクリーンリーダーなどの機械が読みやすい）ということは、検索エンジンのクローラーやAIにとっても読みやすいということです。Figmaの場合であれば、プラグイン等を活用し、デザイン段階からアクセシビリティを担保しましょう。

パフォーマンスもAI対策の一部

AI検索時代でも、表示速度やユーザー体験に関わるパフォーマンスは引き続き重要です。いくら内容が良くても「重くて表示が遅いサイト」は敬遠されがちです。
Core Web Vitalsに代表されるようなパフォーマンス指標を意識することは、ユーザーにとって使いやすいサイトづくりにつながります。

デザイナーが最初に見直しやすいのは、画像やアセットの最適化です。

• Figmaなどのデザインツールからエクスポートする際、不要に高解像度な画像を書き出していないか
• 装飾的なアイコンはSVGで出力し、写真はWebP形式などを前提に設計しているか
• LCP（最大のコンテンツの描画時間）を悪化させるような、ファーストビューでの巨大で重いカルーセルは本当に必要か

こうした「UXとパフォーマンスのトレードオフ」を考えながらUIを設計することが、結果的にSEOを押し上げます。

サードパーティ製ツールの「独自スコア」に惑わされない

最近では「AI最適化スコアを診断します」といった外部のSEOツールも増えていますが、これらに一喜一憂する必要はありません。 Googleもガイダンスで「外部ツールは独自の予測データであり、Googleのシステムを反映したものではない」と警告しています。

私たち技術者が信じるべきは、地道な計測結果や、Google Search Consoleからの一次データ、そして目の前のユーザーの反応（ヒートマップやユーザーテスト）です。 ツールの点数を上げることを目的にするのではなく、「ユーザーが必要な情報へたどり着けるか」「検索エンジンやAIが内容を正しく理解できるか」といった、本来見るべき指標に時間を使う方が結果につながります。

まとめ AI検索時代でも本質は変わらない

AI検索時代における最も効果的な戦略は、小手先のテクニックに頼らず、情報構造・アクセシビリティ・パフォーマンスといった基本を丁寧に積み重ねることが重要です。

デザイン段階から情報構造を整理し、アクセシビリティやパフォーマンスにも配慮したサイトを作ることは、結果としてユーザーだけでなく検索エンジンやAIにも伝わりやすいサイトにつながります。

AI検索を特別なものとして捉えるのではなく、「誰にとっても理解しやすいサイトを作る」という基本を積み重ねることが、これからも変わらずSEO対策でありAEO対策になります。