「AI対策」という言葉が広がる中で、
「何をすればいいのか分からない」という声が増えています。
本ページでは、弊社メルマガ＆YouTube動画内で登場した用語について、
「どう理解すべきか」と「何を優先すべきか」を整理しています。
必要な箇所だけ、かいつまんでご覧いただけますと幸いです。
E-E-A-T
【E-E-A-Tとは】
Webサイトやコンテンツの信頼性を評価するための基本的な考え方です。
以下の４つの要素で構成されています。
①「経験」（Experience）
→ 実体験や実践に基づいているか？
②「専門性」（Expertise）
→ 特定分野の知識・スキルがあるか？
③「権威性」（Authoritativeness）
→ 実績や外部評価があるか？
④「信頼性」（Trustworthiness）
→ 情報の正確性や安全性が担保されているか？
※「信頼性」は、他３つの上に成り立つ要素です。
【IBFの見解】
「E-E-A-T」は、AI時代に新しく出てきた概念ではなく、
従来からある「信頼される情報かどうか」の判断基準です。
AIも既存のWeb情報をもとにしているため、
「信頼されている情報が参照されやすい」という構造は変わっていません。
そのため、特別なAI対策ではなく、
信頼性・専門性のある情報を整えることが重要です。
構造化データ
【構造化データとは】
情報の意味や関係性を、
検索エンジンやAIが読み取れる形で明示することです。
（例：見出しで内容を区切る、商品情報を明確にする など）
【IBFの見解】
「構造化データ」は、AI時代に突然重要になったものではなく、
もともとSEOの基本として重要だった要素です。
情報の「意味」や「役割」が明確になることで、
検索エンジンやAIが内容を理解しやすくなります。
ただし、構造化したからといって
必ずAIの評価や引用に繋がるものではありません。
そのため、過度に期待するものではなく、
未対応の場合は一度確認し、最低限は整備しておくべき基本対応と捉えることが重要です。
AI検索
【AI検索とは】
ChatGPTやGeminiなどのAIが、
Web上の情報をもとに回答を生成する仕組みです。
【IBFの見解】
AI検索は、従来の検索を置き換えるものではなく、
「検索と併用される前提」で考えるべきです。
AIごとに参照・引用の傾向も異なり、
同じGoogle内でも挙動は一様ではありません。
そのため、特定のAIだけを前提に設計するのではなく、
従来の検索も含めた「全体像」で捉えることが重要です。
AI対策（GEO / AIO）
【AI対策とは】
AIに引用・推薦されるための施策全般を指します。
「AEO」（Answer Engine Optimization）
「AIO」（AI Optimization）
「GEO」（Generative Engine Optimization）
「LLMO」（Large Language Model Optimization）
など、複数の呼び方があります。
【IBFの見解】
特別なAI対策は、いったん不要です。
AIも既存のWeb情報をもとにしており、
評価の考え方はSEOと大きく変わりません。
また、AIごとに最適化することは現実的ではないため、
「E-E-A-T」と「構造化」という基本を押さえることが、
結果的に最も有効な対応となります。
