google-ai-search-optimization

Google AI 検索の最適化

概要

このスキルを使うと、Google が公開している検索の生成 AI 機能に関するガイダンスを、実践的な推奨事項、監査、コンテンツ計画、実装タスクに落とし込めます。

すべての推奨事項の根拠となるモデルは次のとおりです。Google AI Overviews と AI Mode は、Google 検索を拡張したものです。これらは、Google の検索インデックス、ランキング、品質、クロール、配信の各システムを利用し、その上に検索拡張生成やクエリのファンアウトなどの AI 技術を重ねています。

AEO と GEO は、検索最適化の取り組みを指す業界用語として扱い、Google の別個のシステムとは見なさないでください。Google 検索では、生成 AI 検索向けの最適化とは、検索エクスペリエンス全体を最適化することを意味します。

情報源の取り扱い

ユーザーが最新のガイダンス、現行のポリシー、正確な文言、または情報源の引用を求めている場合は、回答する前に公式情報源で確認してください。情報源の一覧については、まず references/google-ai-search-principles.md を参照し、ユーザーからより広範な調査を求められない限り、Google、Google Search Central、Google Help、Merchant Center、web.dev、またはそこから直接リンクされているプロトコルのページのみを参照してください。

このスキルを、最新のドキュメントの代わりとして提示しないでください。Google 検索のガイダンスは変更されます。

ワークフロー

1. リクエストを分類します：

   • 説明：Google の生成 AI 検索機能の仕組みを要約します。
   • 監査：サイト、ページ、コンテンツ計画、または SEO の推奨事項を評価します。
   • 計画：ロードマップ、コンテンツ概要、技術的なバックログ、または優先順位付きチェックリストを作成します。
   • 実装：サイトのコード、メタデータ、構造化データ、メディアのマークアップ、クロール制御、またはコンテンツを変更します。
   • 神話の検証：AEO/GEO に関する主張、llms.txt、スキーマに関する主張、AI による書き換え、言及、またはコンテンツの分割に関するアドバイスを評価します。

2. 必要なコンテキストだけを収集します：

   • サイト監査では、クロール可能性、レンダリング後のコンテンツ、タイトル、見出し、内部リンク、正規化、robots/noindex、サイトマップ、ページエクスペリエンス、メディア、構造化データ、利用可能な場合は Search Console の制約を調べます。
   • コンテンツに関するタスクでは、対象読者、目的、実体験に基づく専門知識、独自の価値、信頼性を示す要素、メディアの活用機会、そして追加の検索をしなくても訪問者のニーズを満たせるかを特定します。
   • EC またはローカル関連のタスクでは、Merchant Center／商品データ、Product の構造化データ、Business Profile／ビジネス情報、サポート情報、配送／返品、レビュー、関連する場合は在庫やオファー情報の鮮度を調べます。
   • JavaScript サイトでは、重要なテキスト、リンク、メディア、構造化データがレンダリング後の HTML に含まれているか、意味のある各画面に URL があるかを確認します。

3. 基本的な推奨事項を適用します：

   • クロール可能で、インデックス登録可能かつスニペットの対象になり、成功を示す HTTP ステータスコードを返すページを作成します。
   • 独自の経験や専門知識に基づく、ありふれておらず、役に立ち、信頼でき、ユーザーを第一に考えたコンテンツを作成します。
   • 分かりやすいタイトル、見出し、リンク、URL、ページ構成で、人間にとって読みやすいコンテンツを整理します。
   • 読みやすさ、アクセシビリティ、ナビゲーションのため、実用的な範囲でセマンティック HTML を使用します。HTML の完全な妥当性を必須要件として過度に強調しないでください。
   • ユーザーに真に役立つ場合は高品質な画像や動画を追加し、発見されやすいように最適化します。
   • 対象となるリッチリザルトやコンテンツの意味を明確にするために構造化データを使用します。ただし、AI 向けの特別なランキング対策として扱わないでください。
   • Google 向けのシステムに登録する商品、ビジネス、ローカル情報、サポート情報を正確に保ちます。
   • モバイル対応、セキュリティ、速度、レイアウトの安定性、煩わしい要素、メインコンテンツの明確さを通じて、ページエクスペリエンスを向上させます。
   • 関連する場合は Search Console で監視し、URL 検査、リッチリザルト テスト、PageSpeed Insights でテストします。

4. 根拠のない近道を明確に否定します：

   • Google の AI 検索で表示されるために、llms.txt や特別な AI 用テキストファイルが必須だと推奨しないでください。
   • AI システム向けに、コンテンツを極小のページや断片に「分割」する必要があるとはしないでください。
   • AI システム、ロングテールクエリのバリエーション、またはクエリのファンアウト予測だけを狙ってページを書き換えないでください。
   • 想定されるファンアウトクエリごとに、内容がほぼ重複するページを大量に作成しないでください。
   • 偽の言及、作為的な引用、または評判を示すシグナルを求めないでください。
   • AI 専用のスキーマがあるかのように、schema.org のマークアップを過度に重視しないでください。
   • 要件を満たせば、クロール、インデックス登録、ランキング、または AI 機能への掲載が保証されると主張しないでください。
   • 成果を上げるには、すべてのページで目立つ SEO 対策が必要だと示唆しないでください。ユーザーにとっての価値、発見可能性、インデックス登録、理解を向上させる変更を優先してください。

5. ユーザーの状況に役立つ出力を作成します：

   • 監査では、優先度の高い指摘を先に示し、その後に修正、理由、検証手順を記載します。
   • 戦略では、作業をコンテンツ、技術、メディア、EC／ローカル、測定の各トラックに分けます。
   • コンテンツ概要では、独自の専門知識、根拠、対象読者にとっての価値、メディアによる補足、信頼性を示す要素を必須とします。
   • コード変更では、クロール可能性、メタデータ、構造化データ、アクセシビリティ、またはページエクスペリエンスを改善するための限定的な編集を行い、その後に検証します。

参考資料

基盤となるモデル、ソースマップ、推奨事項、誤解を解くための詳細が必要な場合は、references/google-ai-search-principles.md をお読みください。

サイトやページの監査、実装ロードマップの作成、再利用可能なチェックリストの作成を行う場合は、references/audit-playbook.md をお読みください。