「AEO」「GEO」「llms.txt」——AI検索の時代に入り、新しい対策ノウハウが次々と語られてきました。そのなかでGoogleが、自社の生成AI機能で成果を上げるための公式ガイドを公開しました。注目すべきは、その多くが「やらなくてよいこと」を名指ししている点です。SEOはもう古いのか、それとも変わらず重要なのか。Googleの回答から、これからの検索とコンテンツの関係を考えます。
Googleは2026年5月15日（UTC）付で、検索セントラルの公式ドキュメント「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」を更新した。AI Overviews や AI Mode といったGoogle検索の生成AI機能で成果を上げる方法を、Webサイト運営者向けの公式ベストプラクティスとして示す内容だ。
Googleは、生成AI機能が中核の検索ランキングおよび品質システムに根ざすため、SEOは引き続き有効だと説明する。生成AI機能を支える技術として、検索拡張生成（RAG）とクエリのファンアウトを挙げた。AEOやGEOもGoogleの観点ではSEOに含まれるとした。
一方、llms.txt などのAI用ファイル作成、コンテンツのチャンク化、不自然な言及の追求、構造化データの過度な重視は不要だとし、独自で価値のあるコンテンツ作成と明確な技術的構造の構築を推奨している。
From: 
Optimizing your website for generative AI features on Google Search（Google Search Central）
【編集部解説】
「未来を報じるメディア」として、私たちはこのニュースを他人事として扱えません。Webメディアにとって「検索でどう見つけてもらうか」は生存に直結するテーマだからです。今回Googleが公開したのは、2025年以降に同社が示してきたAI検索向けSEOの考え方を、一つの公式ガイドとして体系化したものです。これまで講演やブログで断片的に語られてきた見解が、ようやく一枚のドキュメントへ束ね直されたと言えます。
このガイドの核心は、ひと言で言えば「AEOやGEOという新語に踊らされるな」というメッセージです。SEO専門メディアの報道によれば、Googleのゲイリー・イリーズ氏とチェリー・プロマウィン氏は、検索セントラル ライブの場で、GEOやAEOに専用のフレームワークは不要だという趣旨を語っていました。その立場が、今回ようやく引用可能な公式文書になったわけです。
ここで読者のみなさんに注意していただきたい点があります。Googleの「不要」は、あくまで「Google検索の生成AI機能において」という限定つきだということです。この見解は、ChatGPTやPerplexityといったGoogle以外のAIプラットフォームをめぐる議論まで決着させるものではありません。それらは異なるシグナルを重視している可能性があります。たとえばGoogleが「作る必要はない」とした「llms.txt」というファイルは、現実にはStripe、GitHub、Anthropic、OpenAIなどでllms.txt系のファイルが確認でき、Shopify向けにも生成アプリが提供されています。つまり、Google検索向けには不要でも、他のAIエコシステムでは各サービスの実装次第で扱いが異なる可能性がある――そうした棲み分けがうかがえるのです。
技術的な用語も補足しておきます。ガイドに登場する「RAG（検索拡張生成）」とは、AIが回答を作る前にGoogle検索のインデックスから最新ページを取り出し、その情報に基づいて回答を組み立てる仕組みです。「クエリのファンアウト」は、一つの質問を複数の関連質問に枝分かれさせて検索する挙動を指します。要するに、AIの回答を組み立てる過程では、従来の検索ランキングが中核として今も使われている――ここが「SEOは依然有効」という主張の根拠になっています。
ポジティブに捉えれば、このガイドは現場の負担を減らす内容です。コンテンツを細切れに刻む「チャンク化」も、構造化データの過剰な作り込みも、Google向けには不要だと明言されました。小規模なメディアや個人サイトにとって、奇をてらった「ハック」より良質な記事を書くことが報われる、という方向性はむしろ歓迎すべきものでしょう。
一方で、見落とせない論点もあります。このガイドはGoogleにとって都合のよい設計でもある、という視点です。AIによる回答が検索結果ページ上で完結すれば、ユーザーはサイトを訪れなくなる「ゼロクリック」が進みます。実際、AIによる概要が上位表示コンテンツのクリック率を押し下げたとする調査も出ています。Googleが「コンテンツの質に集中せよ」と説く裏で、トラフィックの流れそのものは変わりつつある――この緊張関係を冷静に見ておく必要があります。
規制の観点でも示唆があります。ガイドが触れた「UCP（Universal Commerce Protocol）」のような新しいプロトコルは、AIエージェントがユーザーに代わって予約や購入を行う「エージェント経済」の入口です。誰がそのデータを握り、誰が手数料を取るのか。検索を入口とした商取引の主導権争いは、今後、競争法や消費者保護の文脈で論点化する可能性があります。
長期的には、Webは「人間が読む層」と「AIエージェントが読む層」の二層構造へと向かいます。Googleが今回、エージェント対応を「関係があり、かつ余裕があれば」という控えめな表現で添えたのは象徴的です。緊急ではないが、避けられない未来――そう読み解くのが妥当でしょう。私たちアーリーアダプターにとって重要なのは、このガイドを「正解集」としてではなく、「変化の地図」として手元に置くことだと考えます。
【用語解説】
生成AI機能（AI Overviews / AI Mode）
Google検索に組み込まれた、AIが回答を生成・提示する機能群を指す。「AI Overviews（AIによる概要）」は検索結果の上部にAI生成の要約を表示し、「AI Mode（AIモード）」はより対話的なAI検索体験を提供する。いずれも従来の検索ランキングシステムを土台にしている。
RAG（検索拡張生成）
Retrieval-Augmented Generation の略。「グラウンディング」とも呼ばれる。AIが回答を生成する前に、外部のデータベース（Googleの場合は検索インデックス）から関連性が高く新しい情報を取り出し、それに基づいて回答を組み立てる手法だ。回答の正確性と鮮度を高め、根拠となる出典リンクを示せる点が特徴である。
クエリのファンアウト（query fan-out）
ユーザーが入力した一つの質問を、AIが複数の関連した小さな質問へ枝分かれさせ、同時並行で検索する仕組みを指す。たとえば「雑草だらけの芝生を直す方法」という質問が、「除草剤」「化学薬品を使わない除草」といった複数のクエリに展開される。
AEO / GEO
AEOは answer engine optimization（アンサーエンジン最適化）、GEOは generative engine optimization（生成エンジン最適化）の略。いずれもAI検索での可視性向上に特化した取り組みを指す業界用語だが、Googleは自社検索においては従来のSEOの一部だと位置づけている。
llms.txt
WebサイトのルートにAI向けの案内ファイルを置き、サイト構造や重要ページを機械可読な形で伝えようとする、提案段階の規格。一部の企業が採用しているが、Googleは自社の生成AI機能においては不要だとしている。
チャンク化（chunking）
AIが理解しやすいよう、コンテンツを細かな断片に分割する手法。Googleは、自社システムは1ページ内の複数トピックを理解できるため、この作業は必須ではないとしている。
構造化データ（schema.org）
Webページの内容を検索エンジンが解釈しやすいよう、定められた形式で記述したデータ。Googleは生成AI検索に必須ではないとしつつ、リッチリザルト対象となるためSEO全体では引き続き有用だとする。
AIエージェント／ブラウザエージェント
予約や商品比較など、人に代わってタスクを自律的に実行するAIシステム。なかでもブラウザエージェントは、Webサイトの画面表示やDOM構造を解析して必要な情報を収集する。
UCP（Universal Commerce Protocol）
検索エージェントが商取引に関わるタスクをより広く実行できるようにするための、新興のプロトコル（通信規約）。Googleのガイドが今後の展望として言及している。
ゼロクリック（zero-click）
検索結果ページ上でユーザーの疑問が解決し、外部サイトへのクリックが発生しない状態を指す。AIによる概要の普及で増加が指摘されている現象だ。
【参考リンク】
Google検索セントラル｜生成AI検索向けの最適化ガイド（原典）（外部）
AI Overviews等の生成AI機能で成果を上げる公式ベストプラクティスをまとめた、本記事が扱うGoogle公式ガイドの本体。
Google検索セントラル ブログ｜新ガイド公開のお知らせ（外部）
2026年5月15日付で新ガイドの公開を告知したGoogle公式ブログ記事。何が含まれるかが簡潔に要約されている。
OpenAI（ChatGPT）（外部）
ChatGPTを開発する米国のAI企業。本記事ではGoogle以外の生成AIプラットフォームの代表例として言及している。
Perplexity（外部）
出典を明示しながら回答を生成するAI検索サービス。Googleとは異なるシグナルを重視する可能性がある例として参照した。
Anthropic（外部）
AIアシスタントClaudeを開発する米国企業。llms.txtを採用している企業の一例として本記事で言及した。
Universal Commerce Protocol（UCP）（外部）
検索エージェントによる商取引の実現を目指す新興プロトコルの公式サイト。Googleのガイド本文からリンクされている。
【参考動画】
Google検索セントラルの公式ポッドキャスト「Search Off the Record」の一編。AIがGoogle検索とSEOをどう変えつつあるかを、Google検索のエンジニアリング担当者を招いて開発者目線で解説している。
【参考記事】
A new resource for optimizing for generative AI in Google Search（Google Search Central Blog）（外部）
新ガイドの公開を告知したGoogle公式ブログ。独自コンテンツの重要性やAEO/GEOの誤解、AIエージェント初期指針を紹介。
Google publishes guide on optimizing for generative AI features（Search Engine Land）（外部）
新ガイドの多くはGoogleが従来から発信してきた助言を一つの公式文書にまとめ直したものと指摘する記事。
Google’s New AI Search Guide Calls AEO And GEO ‘Still SEO’（Search Engine Journal）（外部）
AEO/GEOはGoogle検索ではSEOの一部であり、llms.txt等は不要とする見解を整理した記事。
What is Generative Engine Optimization? GEO vs AEO vs SEO Guide 2026（The Jasper Blog）（外部）
Ahrefs調査を引用し、AI Overviewsが上位コンテンツのクリック率を58%押し下げたと紹介するGEO解説記事。
GEO & AEO SEO: Generative & Answer Engine Optimization（WRITER）（外部）
Gartnerの予測として2026年までに従来型検索の利用量が25%減少するとの数値を紹介する記事。
Generative Engine Optimization (GEO): The 2026 Guide to AI Search Visibility（LLMrefs）（外部）
Brandlightの調査として、Google検索の上位リンクとAI引用源の重なりが70%から20%未満に低下と紹介。
【関連記事】
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【編集部後記】
私は新しい技術への期待と、その裏にある不安の両方に寄り添いたいと考えています。検索の景色が変わるというニュースは、その両方をくっきりと映し出すものでした。
Googleが繰り返し語っていたのは、結局のところ「読む人のために書く」という、ずっと変わらない一点でした。AIが間に立つ時代になっても、その先には必ず誰か一人の人間がいます。技術がどれだけ進んでも、私たちが書く理由はそこにあるのだと、あらためて背中を押された気がしています。
変化の地図を片手に、これからもみなさんと一緒に、未来の検索の歩き方を考えていけたらうれしいです。次に何かを検索するとき、その答えがどこから来たのか――少しだけ、一緒に立ち止まってみませんか。
