2026年の米国調査では、Google検索の68.01％がクリックなしで終わったと報告されています。

だからといって、SEOが無意味になったわけではありません。EC事業者に必要なのは、検索流入の変化を正しく把握し、AI検索での情報露出と自社サイトへの集客を両立させることです。本記事では、Google Zeroとゼロクリック検索の違いから、AI検索時代に起きている変化、今から取り組める集客対策まで、初心者にも分かるように整理します。

Google Zeroとは？ゼロクリック検索と何が違う？

Google Zeroは、検索結果画面で回答が完結し、外部サイトへのクリックが減っていく状況を表す業界内の呼び名です。一方、ゼロクリック検索は検索後に結果をクリックしない行動を指します。Googleの正式な製品名ではなく、AI以外の要因でも発生する点を理解しておきましょう。

Google ZeroはGoogleが提供している機能なの？

「Google Zero」という名称の公式サービスが登場したわけではありません。これは、Googleの検索結果画面内で情報が完結し、ウェブサイトへ送られるクリックが減っていく状況や、その可能性を表す非公式な表現です。

「Google Zero」という言葉を見かけると、Googleが新しい検索機能を公開したのだろうか、と感じるかもしれません。しかし、この言葉を理解するうえで大切なのは、製品名ではなく、ウェブサイトへの集客構造が変わっているという問題意識です。

たとえば、Googleで「商品のサイズ表記とは」と調べたとき、検索結果に説明文が表示され、知りたかったことが分かれば、そのまま検索画面を閉じるかもしれません。

以前なら、説明が載っているウェブサイトを開き、記事を読んで答えを探していたところです。検索結果だけで疑問が解決すれば、情報を提供したサイトに訪問者が来ないこともあります。

このような変化は、生成AIが登場する前から起きていました。強調スニペット、ナレッジパネル、天気予報、地図、計算結果なども、検索結果内で情報を得られる仕組みです。AIによる概要は、こうした流れをさらに変える要因の一つと考えられます。

つまり、Google Zeroは「ある日突然、Googleからのアクセスがゼロになる」という意味で理解するよりも、検索順位を上げてリンクをクリックしてもらうだけでは、従来と同じ集客成果を得られない可能性があるという問題提起として捉えるのが適切です。

ゼロクリック検索は実際にどのくらい発生している？

2026年1〜4月の米国調査では、Google検索の68.01％がクリックなしで終わったと報告されています。ただし、これは特定の調査パネルと測定方法に基づく結果であり、世界中の検索や日本のECサイトが同じ割合で流入を失っていることを意味しません。

この数字は、マーケティング業界で注目されるゼロクリック検索の実態を知る一つの手がかりになります。

調査を公表したSparkToroは、アクセス解析サービスSimilarwebのデスクトップ・モバイル利用パネルを利用し、2026年1月から4月までの米国のGoogle検索行動を分析しました。なお、スマートフォンのGoogle検索アプリ内での検索は、この調査の対象に含まれていません。

調査結果を読む際には、次の3点を区別する必要があります。

• 68.01％は米国での調査結果。 日本のユーザーや日本のネットショップに、そのまま当てはめることはできません。
• クリックなしの原因はAIだけではない。 検索結果内で答えを得た場合や、クリックせず検索行動を終えた場合などが含まれます。
• サイトのアクセス減少率ではない。 すべてのサイトが68.01％の流入を失ったという意味ではありません。

では、日本のEC事業者はこの数値をどう捉えればよいのでしょうか。

重要なのは、業界全体の数字だけを見て不安になることではなく、自社の検索表示回数、クリック数、サイト訪問数、購入数を確認することです。検索結果の変化に加え、需要の季節変動や競合状況、商品ページの掲載順位なども、アクセスの増減に影響します。

「ゼロクリック検索が増えている」という市場の変化と、「自社サイトへの流入が減った原因」は、分けて調べる必要があります。

AI Overviewが表示されると、サイトへのクリックはどのくらい減る？

米国のPew Research Centerが2025年に発表した調査では、GoogleのAIによる概要が表示された検索の訪問で、通常の検索結果リンクがクリックされた割合は8％でした。AIによる概要がない場合は15％で、概要内のリンクをクリックした割合は1％でした。

この調査は、米国の成人900人が共有した2025年3月のブラウジングデータを用いて、68,879件のGoogle検索を分析したものです。そのため、AI概要が表示された検索と表示されなかった検索で、ユーザーの行動に違いがあったことを示すデータとして参考になります。

ただし、数字の意味を取り違えないようにしましょう。

調査で確認された指標	結果
AI概要が表示された検索で通常の検索結果リンクをクリック	8％
AI概要が表示されなかった検索で通常の検索結果リンクをクリック	15％
AI概要内のリンクをクリック	1％
調査対象	米国のユーザー900人のブラウジングデータ

出典：Pew Research Center、2025年7月公表。数値は同調査で定義された検索ページ訪問に対する割合であり、すべての業界や検索キーワードに共通するクリック率ではありません。

この結果から、AIによる概要が表示される検索では、従来の検索結果から外部サイトへ移動する割合が低い傾向を読み取れます。一方で、AI概要が表示されたことだけでクリックが減ったと断定したり、日本のECサイトでも同じ変化が起きると決めつけたりすることはできません。

また、AI概要があるからといって、紹介されたウェブサイトが一切クリックされないわけでもありません。商品の詳細、比較条件、実際の使用例など、要約だけでは判断できない情報を求めてサイトを訪れるユーザーもいます。

だからこそ、EC事業者は単に検索順位だけを追うのではなく、検索結果での表示状況やクリック数の変化を確認し、自社の顧客がどの段階で情報を必要としているのかを見極める必要があります。

なぜEC集客のルールが変わる？SEOだけでは足りないの？

考えたい変化は3つ。検索結果で答えが完結すること、AIが複数の情報をまとめて提示すること、そしてサイト訪問前に商品やブランドが比較されることです。ただし、GoogleはAI検索でも従来のSEOの基本が重要だと説明しており、SEOをやめて別の対策へ全面移行する必要はありません。

従来のSEOとAI検索対策（AIO・GEO）は何が違う？

SEOは、検索エンジンがウェブページを理解し、検索結果に適切に表示できるようにする取り組みです。GEOやAEOは、生成AIや回答型検索での情報露出を目指す取り組みを指す言葉ですが、GoogleはAI検索向けにも従来のSEOの基本が重要だと説明しています。

従来のSEOでは、検索する人が使いそうなキーワードを把握し、検索意図に合ったページを作り、検索エンジンが内容を理解できるように整えることが中心でした。

一方、AI検索では、ユーザーが「おすすめの商品を比較して」「予算内で条件に合う商品を教えて」と質問すると、AIが情報をまとめ、複数のウェブサイトを情報源として提示する場合があります。そのため、従来の検索順位やクリック数だけでは、ユーザーがどこで商品を知ったかをすべて把握できない可能性があります。

用語を整理すると、以下のようになります。

用語	意味	EC事業者が考えるべきこと
SEO	検索エンジン最適化	検索結果に適切に表示されるための基本を整える
GEO	Generative Engine Optimization。生成AI検索での露出を改善する取り組み	AIが参照できる情報の質や信頼性を高める
AEO	Answer Engine Optimization。回答型検索での露出を改善する取り組み	質問に対する明確な回答や根拠を用意する
AIO	文脈によってAI最適化などを指す表現	意味を確認し、実際の施策内容で判断する

なお、これらの用語は使う企業や専門家によって意味に違いがあります。たとえば、AIOをGoogleの「AIによる概要」への最適化という意味で使用する場合もありますが、標準化された単一の定義があるわけではありません。

特に注意したいのは、GEOやAEOをSEOと完全に切り離された新しい技術として扱うことです。Googleの公式ガイドは、AI検索での表示にも、クロール・インデックス・有用なコンテンツなどの従来のSEOの基本が引き続き関係すると説明しています。

つまり、これまでのSEOが不要になるのではなく、検索で見つけてもらうことに加えて、AI検索でどのように商品やブランドの情報が扱われるかも意識する必要が出てきた、という理解が適切です。

AIに引用・紹介されるためには、特別な対策が必要？

AIに引用されるために、Google専用の特別なマークアップや決まった文章形式を必ず導入する必要はありません。Googleは、独自性のある有用な情報、通常のSEOの基本、正確な商品情報などを重視する考え方を示しており、特定の対策だけでAI検索への掲載を保証するものではありません。

AI検索対策という言葉が広がるにつれて、「記事を細かいブロックに分割する」「AI専用のファイルを用意する」「特定の構造化データを追加すれば必ず引用される」といった説明を見かけることもあります。

しかし、Googleの2026年7月更新の公式ガイドでは、Google検索でAI機能に表示されるために、専用のAIテキストファイルや特殊なマークアップを新たに用意する必要はないと説明しています。また、構造化データもAI検索への表示に必須ではなく、特別なSchema.orgマークアップを追加する必要はないとしています。

もちろん、構造化データに意味がないということではありません。商品名、価格、在庫、商品レビューなどを適切な形式で表すことは、検索結果での商品情報の表示などに役立つ場合があります。大切なのは、AI対策という理由だけでコードを追加するのではなく、サイトの目的や利用するサービスの仕様に合わせて整えることです。

EC事業者がまず確認したいのは、次の点です。

• 商品ページが検索エンジンからクロールできる状態か。
• 商品名・価格・在庫・配送条件などの情報が正確か。
• 商品説明が一般的な説明だけで終わらず、実際の仕様や用途を伝えているか。
• 商品写真と説明文の内容が一致しているか。
• Google Merchant Centerなど、利用している販売・商品情報管理サービスのデータが正しく更新されているか。

AIに必ず選ばれる方法を探すよりも、ユーザーが必要な情報を正しく理解でき、検索エンジンや対応するAIサービスにも取得しやすい状態を作ること。それが、現時点で根拠のある取り組みです。

AI検索の時代は、SEOのアクセス数より「引用されること」が大切？

AI検索では、リンクをクリックされなくてもブランド名や商品情報が回答に登場する可能性があります。ただし、引用・言及が増えれば必ず売上や購入率が高まるという根拠は十分ではありません。クリック数、問い合わせ、購入数、ブランド名の検索などを組み合わせて評価することが重要です。

従来のSEOでは、検索順位、表示回数、クリック率、自然検索からの訪問数などが中心的な指標でした。AI検索が広がると、ユーザーがAIの回答内で商品情報を知り、その後にブランド名を直接検索したり、別の経路で商品を購入したりする可能性も考えられます。

しかし、その一連の行動すべてを正確に追跡するのは簡単ではありません。AIの回答を見てブランドを知ったとしても、後日、別の端末や別のサイトから購入した場合には、最初の接点がアクセス解析に明確に記録されないこともあるからです。

また、AI経由の訪問者は購入意欲が高く、必ずコンバージョン率が上がるという説明にも注意が必要です。2026年に公表されたECサイト973件の分析では、ChatGPT経由の訪問者のコンバージョン率は一部の従来チャネルを上回る一方、ほかの従来チャネルを下回っていました。AI経由の流入の成果は、比較するチャネルや対象サイトによって異なります。

そのため、AI検索対策の成果を評価するときは、ひとつの指標だけで判断するのではなく、複数のデータを確認することが現実的です。

指標	確認できること
検索表示回数	検索結果にサイトや商品が表示されているか
自然検索クリック数	検索結果からサイトに訪問しているか
AI経由の参照トラフィック	対応する解析環境でAIサービスからの訪問が確認できるか
ブランド名の検索数	ブランドを直接探す行動に変化があるか
問い合わせ・購入数	実際の事業成果につながっているか

Googleは、AI検索機能からの成果を把握するためのSearch Consoleのレポートについても案内しています。確認できるデータを活用しながら、自社にとって意味のある指標を設けることが大切です。

この先のEC集客では、検索順位を追いかけることだけでも、AIに引用されることだけでも不十分でしょう。重要なのは、ユーザーに商品を見つけてもらい、信頼してもらい、最終的な購入や問い合わせにつなげる流れ全体を整えることです。

Google Zero時代にEC事業者が今すぐできる3つの対策とは？

優先したい対策は3つ。商品情報を正確に整えること、自社ならではの情報を発信すること、検索エンジンや販売サービスが情報を取得できる状態を保つことです。Googleも2026年の公式ガイドで、独自性のあるコンテンツ、技術的なSEOの基本、商品情報の整備を重視しています。

AI検索対策と聞くと、専門的なプログラムや高額なツールが必要に感じるかもしれません。しかし、小規模なEC事業者が最初に取り組むべきことは、意外と身近なところにあります。

商品ページに必要な情報がそろっているか。商品写真と説明文に食い違いがないか。実際に購入した人が知りたいことを、きちんと伝えられているか。

こうした基本を整えることが、SEOにもAI検索にも役立つ土台になります。

商品ページは、AIにも理解しやすい情報になっている？

商品ページでは、商品名、型番、価格、在庫、素材、寸法、用途、配送条件などを具体的に記載しましょう。AIに選ばれることを保証する方法ではありませんが、商品の特徴や販売条件を正確に伝えることで、人にも検索エンジンにも理解しやすいページを目指せます。

例えば、キッチン用品を販売しているとします。商品名が「おしゃれで便利なキッチン用品」だけでは、どのような製品なのか分かりません。

一方、商品名や説明文に「ステンレス製の計量スプーン5本セット」「大さじ・小さじ対応」「食洗機対応」のような具体的な情報が記載されていれば、商品の特徴を把握しやすくなります。ただし、寸法や対応機能などは、実際の製品仕様と一致させることが前提です。

商品ページを見直す際は、次の項目から確認してみてください。

項目	見直すポイント
商品名	ブランド名、型番、製品の種類が明確か
商品説明	素材、寸法、重量、機能、用途が具体的か
価格・在庫	ページの表示と実際の販売条件が一致しているか
バリエーション	色、サイズ、容量の違いを判別できるか
配送・返品	送料、配送条件、返品規定が分かるか
商品画像	商品の形状や色、細部が正確に伝わっているか

特に気をつけたいのが、商品ページと商品データの食い違いです。サイトでは在庫ありと表示されているのに、実際は欠品している。商品データには旧価格が残っている。写真では付属品が写っているのに、説明文では付属しないと記載されている。

こうした不一致は、購入者を迷わせるだけでなく、商品情報を扱うシステムに誤った情報を渡す原因にもなります。Google Merchant Centerの公式仕様でも、価格・在庫・商品識別情報などの欠落や不一致は、商品表示の制限や不承認につながる問題として説明されています。

AI向けの特別な文章を書く前に、まずは商品の事実を正確に伝える。 ここが最初の改善ポイントです。

構造化データやJSON-LDは導入した方がよい？

構造化データはECサイトの情報整理に役立ちますが、AI検索で引用されるための必須条件ではありません。Googleは、商品情報の構造化データを検索結果で価格や在庫などを表示するための手段として案内しており、正しく実装しても表示や引用が保証されるわけではないと説明しています。

ここで登場する「構造化データ」とは、ウェブページの情報が何を意味しているのかを、検索エンジンなどが理解しやすい形式で記述する仕組みです。

たとえば、商品ページには「12,800円」という文字が表示されているだけかもしれません。構造化データでは、その数値が商品の価格であることや、販売通貨、在庫状況などを所定の形式で表現できます。

代表的な記述形式がJSON-LD（ジェイソン・エルディー）です。商品ページの情報を、機械が読み取れるデータとして記述するために使われます。

EC事業者が確認したい主な方法は、次の2つです。

• 商品ページの構造化データ： ProductやOfferなどの情報を記述し、商品の価格や在庫などを検索エンジンが理解しやすい形で提供する。
• Google Merchant Centerの商品データ： 商品フィードなどを通じて商品情報を登録し、Googleのショッピング関連機能での表示に備える。

Googleは、直接購入できる商品ページについて、Merchant listings向けの構造化データを案内しています。また、商品データとウェブページ上の価格・在庫情報を一致させることも重要です。

一方、実装しただけで検索順位が上がったり、AIの回答に必ず表示されたりするわけではありません。構造化データは、あくまで正確な情報を伝えるための手段の一つです。

WordPressやECプラットフォームを利用している場合は、最初から手作業でコードを書く必要はないこともあります。現在使っているテーマやプラグイン、サービスに商品情報の構造化データを出力する機能があるか、まず確認してみましょう。

技術的な作業が必要な場合も、いきなり全商品へ適用するのではなく、売れ筋の数商品で実装・検証してから対象を広げる方法が現実的です。

自社ならではの一次情報は、どう作ればよい？

一次情報とは、自社が実際に確認・検証した情報や、独自の経験から得た事実です。商品の実測値、使用条件を明示した検証結果、顧客からよく受ける質問などを掲載すれば、一般的な商品説明だけでは伝えられない価値を提供できます。

ここでいう一次情報は、必ずしも大規模な調査や難しい実験を意味しません。日々の販売や問い合わせ対応のなかにも、読者に役立つ情報が眠っています。

たとえば、バッグを販売するEC事業者なら、次のような情報を掲載できます。

• 実際に計測した本体重量や各部の寸法
• 収納例と、収納できる物・できない物
• 使用者が迷いやすいサイズの選び方
• 素材の手入れ方法や使用上の注意
• 購入者から寄せられた質問と、その回答

このような情報が役立つのは、AIに引用されるためだけではありません。購入を検討している人にとっても、商品の使い方や自分に合うかどうかを判断する材料になります。

実測値とメーカー公表値を混同しないこと、検証していないことを検証済みと書かないこと。 この2点は守りたいところです。

Googleの公式ガイドも、一般的な説明を言い換えただけのコンテンツより、独自の視点や実体験に基づく有用な情報を重視する考え方を示しています。

AI検索の仕組みが今後どう変わったとしても、自社の商品を実際に扱っているからこそ伝えられる情報は、顧客にとって価値があります。

サイテーションや外部メディアでの言及は、AI検索に影響する？

自社サイト以外でブランドや商品が紹介されることは、認知や信頼形成につながる可能性があります。ただし、言及数を増やせばAIの推薦が増えるという単純な関係は確認されていません。Googleも、操作目的の不自然な言及を集める施策は推奨していません。

サイテーションとは何？被リンクとは違う？

サイテーションは、一般にウェブ上で企業名・ブランド名・商品名などが言及されることを指します。被リンクは、別のウェブページから自社サイトへリンクが設置されることです。両者は関係する場合がありますが、同じものではありません。

例えば、比較メディアの記事で「株式会社〇〇のバッグは、軽量設計が特徴」と紹介されていたとします。このとき、ブランド名や製品名が登場していれば言及にあたります。記事から公式サイトへリンクが設置されていれば、被リンクも存在します。

整理すると、次のような違いがあります。

項目	サイテーション（言及）	被リンク
基本的な意味	ブランドや商品などが文章・動画等で紹介される	他サイトから自社サイトへリンクが張られる
リンクの有無	リンクがなくても成立する	リンクが必要
期待できる役割	ブランド認知、評判、商品理解のきっかけ	参照先への導線、発見や評価の手がかり
成果の保証	AI推薦や順位上昇を保証しない	リンク数だけで順位上昇を保証しない

特に気をつけたいのは、「サイテーションが多ければAIに推薦される」と断定する説明です。Googleの2026年の公式ガイドでは、人工的な言及を追い求める施策より、ユーザーに役立つ品質の高いコンテンツや適切なSEOを優先するよう案内しています。

そのため、短期間に大量のブランド言及を作ることを目標にするよりも、取引先や購入者、専門メディアなどに商品を正しく理解してもらい、実際に役立つ情報として紹介される機会を増やしていくことが大切です。

外部メディアやSNSでは、どのようにブランドを紹介してもらうべき？

外部での認知を育てるなら、3つの方向を意識しましょう。商品の実力を確かめられる情報を提供すること、専門メディアが紹介しやすい素材を用意すること、実際の購入者が感想を共有しやすい環境をつくることです。いずれも、好意的な評価を強制せず、事実に基づいて進める必要があります。

例えば、新しい化粧品を販売しているなら、製品の仕様、使用方法、成分、注意事項、正確な商品写真などをプレス向けの資料として整理できます。専門メディアが商品の特徴を確認しやすくなり、記事を制作する際の情報収集も円滑になります。

SNSについても同じです。購入者やクリエイターが実際に使った感想を投稿できるように商品情報や撮影素材を提供することは、商品の理解を助ける方法の一つ。ただし、提供品や報酬がある投稿では、必要な広告表示や関係性の開示を適切に行うことが大切です。

また、評判を高めるために、事実ではないレビューを投稿したり、肯定的な言及を条件に報酬を与えたりするのは避けなければなりません。短期的な露出を増やすことより、購入者やメディアが自分の判断で紹介できるだけの情報と体験を提供することが重要です。

外部での言及は、AI検索のためだけに行う施策ではありません。ブランドを知ってもらう機会を増やし、顧客が購入を検討するときに安心して情報を確認できる状態をつくる。その積み重ねが、結果として幅広い集客経路の強化につながります。

Google Zero時代の商品写真は、どのように改善すべき？

AI検索時代になっても、商品写真の役割がなくなるわけではありません。商品の形状、色、素材、サイズ感、使用場面を正確に伝える写真は、購入者の理解を助けます。Googleも、生成AI検索において関連性の高い画像や動画が表示される可能性を説明しています。

商品写真は、きれいに撮れていれば十分？

見た目が美しいだけでは、購入判断に必要な情報を十分に伝えられない場合があります。商品の魅力を演出する写真に加え、形状・細部・サイズ感・使い方などを確認できる写真をそろえることが重要です。

例えば、化粧品のボトルを撮影するなら、広告用のイメージカットはブランドの世界観を伝える役割を担います。一方で、ECの商品ページでは、正面の商品写真、容量やパッケージの表示、キャップやノズルの形状など、購入者が確認したい情報も必要です。

アパレルなら、着用時の雰囲気だけではなく、生地の質感、シルエット、ディテール、サイズ感も判断材料になります。ガジェットなら、端子やボタン、付属品、製品サイズなどを写真や図で示すことが有効です。

EC用の写真を見直す際には、次の視点を取り入れてみましょう。

• 商品全体： 形状や色、デザインが正確に伝わるか。
• 細部： 素材、表面の加工、操作部分などが分かるか。
• サイズ感： 寸法表記や使用例などで大きさを判断できるか。
• 使用場面： 実際の用途や利用イメージを把握できるか。
• 付属品： 商品本体と付属品の区別が明確か。

なお、写真だけで重量や対応規格などのすべてを正確に伝えることはできません。画像と文章、必要に応じて表や仕様データを組み合わせ、購入者が誤解しない商品ページを作ることが大切です。

AI検索対策のために、商品画像へ特別なタグを追加すべき？

Google検索のAI機能に表示されるために、AI専用の特別な画像タグを追加する必要があるわけではありません。画像SEOの基本に沿って、適切な画像形式、説明的な代替テキスト、クロール可能な画像URL、ページとの関連性を整えることが基本です。

画像の情報を整えるうえでは、まず画像ファイルと掲載ページの内容が一致しているか確認してみてください。画像のファイル名や代替テキスト（alt属性）も、商品を正確に表す内容にすると管理しやすくなります。

例えば、ファイル名が「IMG_1234.jpg」のままになっている場合、商品名や内容に沿った名前に変更すると、人が管理する際にも分かりやすくなります。ただし、ファイル名を変えるだけでAIに推薦されやすくなるという保証はありません。

また、画像の代替テキストは、画像の内容を伝えるための情報です。そこへ検索キーワードを不自然に詰め込むことは避け、画像を見られない人にも内容が伝わる説明を目指しましょう。

Googleの公式ガイドでは、高品質で関連性のある画像や動画を活用することが、生成AI検索を含む検索全体での情報発見につながる可能性を示しています。

重要なのは、AIのためだけに写真を作り変えることではなく、ユーザーが商品を正しく理解できるビジュアルを用意することです。

Google Zero対策の成果はどう測る？アクセス数だけで判断しない方法

成果を把握するには、検索表示回数、クリック数、AI検索での露出、問い合わせ・購入数の4つを組み合わせて確認しましょう。Googleは2026年8月31日までに、Search Consoleで生成AI機能の表示状況を把握するためのレポートを世界中のウェブサイトに展開したと発表しています。

Search Consoleで何を確認すればよい？

Search Consoleでは、検索での表示回数、クリック数、平均掲載順位などを確認できます。さらに生成AIパフォーマンスレポートを利用できる場合は、AI機能上での表示状況、表示されたページ、国、デバイス、期間なども分析に活用できます。

これまでの検索レポートでは、検索結果でどれだけ表示され、どの程度クリックされたかを確認するのが基本でした。AI検索の表示を考える場合にも、まずは従来の検索データを見て、どのページがどのような検索語句で表示されているかを把握することが重要です。

そのうえで、生成AIパフォーマンスレポートが利用できる場合は、AI機能内で表示されたページや表示状況の推移も確認していきましょう。Googleの発表では、2026年8月31日までに、生成AI機能のパフォーマンスレポートが全世界のウェブサイトへ展開されたとされています。

ただし、AI検索の露出データが確認できたとしても、その表示が何件の購入に直接つながったのかを、必ずしも完全に把握できるわけではありません。そのため、アクセス解析やEC管理画面のデータと組み合わせて評価する必要があります。

アクセス数が減ったら、AI検索対策に切り替えるべき？

アクセス数が減ったからといって、すぐにSEOをやめてAI検索対策へ全面的に切り替えるのは適切ではありません。検索需要、掲載順位、クリック率、競合状況、サイトの技術的な問題などを調べ、減少の原因を切り分けてから対策を決めましょう。

例えば、検索からの訪問数が減った場合、考えられる原因はいくつもあります。

• 検索する人自体が減っている。
• 検索結果の掲載順位が下がった。
• AIによる概要などが表示され、クリック率が低下した。
• 商品の需要や季節性が変化した。
• 商品ページの内容が古くなった。
• 技術的な問題で検索エンジンがページを取得できなくなった。

同じアクセス減少でも、原因によって必要な対応はまったく違います。掲載順位が落ちているならコンテンツの見直しや技術的な点検が必要かもしれませんし、表示回数が同じなのにクリック率が下がっているなら、検索結果での見え方を確認する必要があるでしょう。

そのため、AI検索対策を始める前に、まずは直近3〜6か月程度のデータを見て、どの指標が変化しているのかを整理するのがおすすめです。期間は商品や季節性に合わせて調整し、前年同時期との比較も行うと変化の要因を捉えやすくなります。

Google ZeroとAI検索に関するよくある質問

Google Zeroへの対応は、SEOをやめてAI向けの施策にすべて置き換えることではありません。まずは情報を正確に整え、独自性のあるコンテンツを用意し、検索やAI経由の露出と事業成果を測定するという順番で進めましょう。

llms.txtを設置するとAI検索に引用されやすくなる？

Google検索に関しては、llms.txtなどのAI専用ファイルを新たに用意する必要はありません。Googleは、こうしたファイルを設置しても、Google検索における表示やランキングの改善にはつながらないと説明しています。ほかのサービスが対応している場合は、その仕様を別途確認しましょう。

構造化データを追加すれば、AIに必ず推薦される？

いいえ。構造化データは、商品情報を検索エンジンに伝え、対応する検索結果の表示資格を得るために役立つ場合があります。しかし、正しく実装しても、リッチリザルトやAI検索での引用が保証されるわけではありません。商品データの正確性やページの内容も重要です。

AIに紹介されれば、購入率は必ず上がる？

必ず上がるとはいえません。AI経由の訪問者がどの程度購入するかは、商品、流入元、サイト設計、価格、ユーザーの目的などによって変わります。AIからの訪問数だけでなく、問い合わせ率や購入率、売上、リピート率などを確認し、自社のデータで判断しましょう。

小規模なECサイトでもAI検索対策は必要？

小規模なサイトでも、商品情報や説明文を正確に整えることには意味があります。大規模なシステム改修から始める必要はなく、売れ筋商品の説明、画像、価格、在庫、配送条件など、購入判断に必要な情報を点検することから着手できます。

AI検索対策とSEOは、どちらを優先すべき？

まずは従来のSEOの基本を整え、そのうえでAI検索の表示状況や商品データの連携を確認するのがおすすめです。GoogleはAI検索でも既存のSEOの基本が引き続き重要だと説明しています。SEOとAI検索対策を完全に別の施策として扱うより、共通する土台を強化しましょう。

まとめ｜Google Zero時代にEC事業者が今すぐ始めたいこと

Google Zero時代に重要なのは、検索からのクリックだけに依存せず、商品の正確な情報、独自性のあるコンテンツ、適切な技術基盤を整えることです。AIに必ず紹介される方法はありませんが、ユーザーと検索システムの双方に理解しやすいサイトを目指すことは、今から実行できます。

今回の内容を振り返ると、押さえておきたいのは次の5つです。

1. Google Zeroは公式製品名ではない。 検索結果内で情報が完結し、外部サイトへのクリックが減っていく状況を表す言葉として使われています。
2. ゼロクリック検索の割合を、自社の流入減少率と混同しない。 調査対象や測定条件によって数値は変わるため、日本の自社サイトのデータを確認する必要があります。
3. SEOの基本は引き続き重要。 AI検索への表示を目指す場合も、クロール、インデックス、役立つコンテンツ、商品情報の整備などが土台になります。
4. 商品情報と写真の品質を見直す。 商品名、仕様、価格、在庫、画像などを正確に整え、購入者が判断しやすいページにしましょう。
5. 露出と事業成果を分けて測定する。 AI検索で紹介されることと、実際に購入や問い合わせが増えることは同じではありません。複数の指標で判断することが重要です。

アクセス数が今後どう変化するのか、AI検索がEC集客にどの程度の影響を与えるのかは、業界や検索語句、サービスによって異なります。だからこそ、一般的な予測だけを信じて大きな投資をするよりも、自社の数字を見ながら少しずつ改善することが現実的です。

まずは今週、3つの作業から始めてみましょう

• 売れ筋商品のページを3〜5点確認する。 商品名、仕様、価格、在庫、写真に食い違いがないか点検する。
• Search Consoleのデータを見る。 表示回数、クリック数、掲載順位の推移を確認し、変化があったページを特定する。
• 独自情報をひとつ追加する。 実測値、使用方法、よくある質問、商品写真など、自社だからこそ提供できる情報を増やす。

大がかりな施策よりも、まずは商品情報の正確さとユーザーへの分かりやすさを整えること。その積み重ねが、これからの検索環境にも対応しやすいECサイトづくりにつながります。