【独自調査】検索ボリュームだけ見ているSEO担当者は、AIに置いていかれる

Google AI Overview 17,693クエリの大規模調査。質問形式と検索意図の組み合わせ次第でブランド露出量に最大約2.6倍の差がつくことが明らかに。

株式会社ＥＸＩＤＥＡ

2026年6月10日 10時00分

株式会社EXIDEA（本社：東京都中央区、代表取締役：小川卓真）は、Google検索のAIOが、同じ非ブランド指名クエリ（ユーザーがブランド名を含めていない検索）でも「どう聞かれたか」によってブランドの出し方をどのように変えるかを、17,693件のクエリを対象に調査しました。

本リリースでは、SEO・コンテンツマネージャーがAIO時代のキーワード設計を考えるうえで参考になる4つのファクトを共有します。

AI Overview（以下AIO）への対応を検討するSEO・コンテンツマネージャーの現場では、自社コンテンツのAIへの露出について次のような声がよく聞かれます。

「検索ボリュームの大きいキーワードから優先して対策すべきか、それともAIに取り上げられやすいクエリを別軸で見るべきか」

「『〇〇とは』『おすすめ』『比較』など、クエリの形によってAIO上でのブランドの出方はどの程度変わるのか」

「検索意図が近いキーワードでも、質問のされ方によってAIの回答内容やブランド言及に差が出るのか」

本リリースでは、SEO・コンテンツマネージャーがAIO時代のキーワード設計を考えるうえで参考になる4つのファクトを共有します。

本調査結果の要点

AIOでは、同じ非ブランド指名検索でも「どう聞かれるか」によって、ブランドが出る量が大きく変わる。
特に比較型・リスト型など「選ぶための検索」では、AIが複数ブランドを並べる傾向が強く見られた。
これからのSEOでは、検索ボリュームだけでなく「AIにブランドを想起されやすい聞き方か」を見て、キーワードと記事の役割を設計することが重要になる。

調査の概要

項目	内容
分析対象ブロック数	288,177件（AIO回答内の段落単位）
目的変数	各AIO回答ブロック内にブランド名・企業名・商品名・サービス名が出現したか（二値判定）
クエリ分類	LLM（gpt-5-nano）による5軸分類（検索意図／クエリ形式／業界／ブランド有無／YMYL判定）
ブランド抽出	LLMによるAIO回答テキストからのブランド名・企業名・商品名・サービス名の自動抽出
統計検定	クエリ形式×ブランド言及（カイ二乗検定）χ²=14,409.1、自由度5、p<0.001／検索意図×ブランド言及（カイ二乗検定）χ²=12,721.8、自由度3、p<0.001
データ取得時期	2026年2月〜3月
調査主体	株式会社EXIDEA

※本調査における「検索意図」は、SEO実務で広く用いられる4分類（INTC分類）に基づく整理です。Google公式の検索意図分類をそのまま採用したものではありません。

・Informational：情報を知りたい検索（例：「NISAとは」「ウォーターサーバー仕組み」）

・Navigational：特定のサイト・サービスにたどり着きたい検索（例：「楽天カードログイン」）

・Commercial：購入・申込の前に比較検討したい検索（例：「クレジットカードおすすめ」）

・Transactional：購入・申込・予約など、具体的な行動を起こしたい検索（例：「ウォーターサーバー申し込み」）

① ブランド露出を狙うなら、「とは」より「比較」を優先する

同じ非ブランド指名クエリ（ユーザーがブランド名を含めていない検索）でも、ユーザーが投げた質問の形によってAIO回答内のブランド出現は大きく変わりました。最も顕著な差が出るのは「比較型」と「定義型」の間です。

クエリ形式別 AIOブランド言及率（左）と平均ユニークブランド数（右）。比較型が両指標で最大、定義型が最小。

クエリ形式	代表例	ブランド言及率	平均ユニークブランド数	分析クエリ数
比較型	「〇〇 vs △△」「〇〇違い」	75.9%	6.6	2,945
リスト型	「〇〇おすすめ」「〇〇ランキング」	61.0%	5.7	3,137
方法型	「〇〇やり方」「〇〇手順」	56.4%	4.1	1,942
FAQ型	「〇〇なぜ」「〇〇いつ」	52.0%	3.3	2,653
定義型	「〇〇とは」「〇〇意味」	39.3%	2.7	2,627
参考：その他	上記5形式に明確に分類できなかった混合カテゴリ	56.4%	4.2	4,389

比較型と定義型では、ブランド言及率に36.6ptの差（75.9% − 39.3%）、平均ユニークブランド数では約2.4倍（6.6 ÷ 2.7）の差が見られました。明確に分類可能な5形式中、AIは「選ぶための検索」に対してより積極的にブランドを名指しし、「意味を調べる検索」では情報の要約にとどめる傾向が確認されました。

なお「その他」はクエリ形式が他カテゴリに明確に分類されなかった混合カテゴリのため、ランキング対象から除外し参考値として扱っています。「自社が比較型クエリで言及される存在になっているか」は、定義型で言及されるかよりもブランド露出量で約2倍の差を生む論点として整理できます。

② 「知りたい」検索より、「選びたい」検索でブランドは出やすい

検索意図（SEO実務で広く用いられるINTC分類）別に見ても、AIO回答内のブランド出現は明確に変わりました。ユーザーの行動段階が「情報収集」から「比較検討」「購買・申込」に近づくほど、AIはブランドを多く提示する傾向が見られます。

検索意図	代表的な意図	ブランド言及率	平均ユニークブランド数	分析クエリ数
Navigational	特定サイトへの到達	73.0%	4.7	140
Transactional	購買・申込	68.3%	5.2	1,192
Commercial	比較検討	64.9%	5.5	9,438
Informational	情報収集	44.7%	3.0	6,923

情報収集（Informational）の44.7%に対し、比較検討（Commercial）は64.9%、購買・申込（Transactional）は68.3%。情報収集と比較検討の間には20.2pt（64.9% − 44.7%）の差があり、平均ユニークブランド数も3.0と5.5で約1.8倍の開きがありました。

同じ商材でも「比較検討段階のユーザーにAIを通じて届く力」と「情報収集段階のユーザーに届く力」は、別の指標として捉える必要があると考えられます。なおNavigationalはサンプル数が140件と他意図より少ないため、数値は傾向把握の参考値としてご覧ください。

③ 同じ比較型でも、購買に近い検索ほどブランドは出やすい

質問形式と検索意図を掛け合わせると、AIがブランドを最も多く提示するセルと、ほとんど提示しないセルがはっきり分かれました。組み合わせ次第でブランド露出量には最大約2.6倍の差（90.5% ÷ 34.4%）があります。

「クエリ形式 × 検索意図」のヒートマップ。左：ブランド言及率（最大は方法型×Navigationalの90.5%、比較型×Transactionalの89.8%）／中央：平均ユニークブランド数／右：分析クエリ数。

組み合わせ	代表例	ブランド言及率	平均ユニークブランド数	解釈
比較型 × Transactional	「〇〇比較購入」	89.8%	6.6	購買直前の比較クエリではAIがほぼブランドを列挙
方法型 × Navigational	「〇〇使い方」	90.5%	4.3	具体的な使い方を聞くとAIが直接サービス名を提示
比較型 × Commercial	「〇〇どっち」	76.8%	6.7	ブランド列挙が最も多い層
比較型 × Informational	「〇〇違い」	40.4%	2.4	同じ比較型でも情報収集モードではブランド言及が大きく低下
定義型 × Informational	「〇〇とは」	38.7%	—	意味を調べる検索ではAIが要約に終始しやすい
定義型 × Transactional	「〇〇意味」	34.4%	3.0	購買意図でも定義型ではブランドが出にくい

注目したいのは、同じ「比較型」の内部でも濃淡があることです。「比較型 × Transactional」は89.8%まで上がる一方、「比較型 × Informational」は40.4%まで下がります。質問形式単独・検索意図単独で議論するよりも、両者を掛け合わせた視点のほうが、AIO回答にブランドが並ぶかどうかをより細かく説明できると考えられます。

なお、質問形式×検索意図の一部セル（方法型×Navigationalなど）はサンプル数が少ないため、数値は傾向把握の参考値としてご覧ください。本調査だけで「この組み合わせなら必ずAIに言及される」と断定することはできませんが、組み合わせによってブランド露出量に大きな差が生じていることは、統計的にも有意な水準で確認されました（カイ二乗検定 p<0.001）。

④ SEO記事は「流入を取る記事」と「AIにブランドを出す記事」に分けて設計する

本調査の結果は、同じSEOコンテンツでも「どの質問形式に答える記事か」によってAIO時代の役割が変わってくることを示しています。コンテンツの型別に整理すると、AIO上での見え方は次のように分かれます。

コンテンツの型	主に答えるクエリ形式	AIO上の傾向	企業視点での意味
辞書・定義記事	定義型（〇〇とは）	AIが要約に終始し、ブランドが出にくい	サイト流入につながりにくい可能性
ハウツー記事	方法型（〇〇のやり方）	中程度。ブランドの出方は限定的	補助的なSEO資産
ランキング・比較記事	リスト型・比較型	AIがブランドを多く列挙する傾向	AIO時代でも投資余地が大きい層

コンテンツの型

主に答えるクエリ形式

AIO上の傾向

企業視点での意味

辞書・定義記事

定義型（〇〇とは）

AIが要約に終始し、ブランドが出にくい

サイト流入につながりにくい可能性

ハウツー記事

方法型（〇〇のやり方）

中程度。ブランドの出方は限定的

補助的なSEO資産

ランキング・

比較記事

リスト型・比較型

AIがブランドを多く列挙する傾向

AIO時代でも投資余地が大きい層

従来のSEOキーワード選定では、「月間検索数」「検索意図」「競合性」が重視されてきました。本調査の結果は、これらに加えて「AIがその質問形式でブランドを言及しやすいか」という新しい評価軸が必要になっていることを示唆します。

例えば、月間検索数が同じ「〇〇とは」と「〇〇おすすめ」でも、AIO上のブランド露出量には約2倍の差があります。情報提供型の辞書的ページを量産するSEO戦略は、AIO時代にはブランド露出につながりにくいリスクを抱えていると考えられます。

担当者が今すぐ確認すべき4つのポイント

本調査の結果から、AIO時代のキーワード設計とコンテンツ運用で優先したいことは次の4つです。

1. 比較・おすすめ系で自社が出ているかを見る

「〇〇比較」「〇〇おすすめ」などで、自社がAIO回答に出ているか確認します。ここに出ていない場合、AI上の比較候補から外れている可能性があります。

2. キーワードを「聞かれ方」で分類する

検索ボリュームだけでなく、「定義型」「比較型」「リスト型」などの質問形式で整理します。AIにブランドが出やすい検索かどうかを見極めるためです。

3. 「〇〇とは」記事に偏りすぎない

定義型記事は情報提供には向いていますが、ブランド露出にはつながりにくい傾向があります。比較・ランキング系の記事も別途整備する必要があります。

4. 記事の役割ごとにKPIを分ける

定義型は流入、比較型はAIO上のブランド露出を見るなど、記事の役割ごとに評価指標を分けます。

EmmaToolsは、AI検索時代のSEO運用を支援します

今回の調査から、AIO時代のSEOでは「質問形式 × 検索意図」の組み合わせでブランド露出量が大きく変わり、コンテンツの型ごとに役割を分けて設計する必要があることがわかりました。

EmmaToolsは、本調査で得られたデータも活用しながら、SEO記事の作成・リライト・改善を支援するSEOライティングツールです。AIに引用・言及されやすい構造の整理、比較・ランキング記事のテンプレート設計、キーワード優先度の可視化など、AI時代のSEO運用に必要な打ち手を支援します。

「比較系の検索で、競合は出ているのに自社が出ない」
「『〇〇とは』の記事ばかり書いていて、AIにブランドが拾われていない気がする」
「AI時代のSEOで、何から手をつければいいか整理できていない」

このような課題をお持ちの方は、EmmaToolsまでご相談ください。

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EmmaToolsに関するお問い合わせ・資料請求はこちらから受け付けております。

本調査の詳細データや、業界別の引用率の内訳は、個別相談・お打ち合わせの中でご関心のある業界に絞ってご紹介しています。

・EmmaToolsサービスサイト：https://emma.tools

調査手法の特徴

本調査は、SEO担当者の主観や事例の積み上げではなく、Google AI Overviewが実際に生成した日本語回答ブロックを大規模に解析し、ブランド名の出現傾向を定量化している点に特徴があります。「AIが現時点でどの業種のどの検索に対してブランドを名指ししているのか」を、人間の印象を介さずに把握できます。

差別化ポイント	内容
一次データ	汎用SEOツールのAPIではなく、Google AI Overviewが生成した日本語回答ブロック288,177件を直接解析
クエリ分類	LLM（gpt-5-nano）を用いて各検索クエリを5軸（検索意図／クエリ形式／業界／ブランド有無／YMYL判定）で自動分類
ブランド抽出	AIO回答テキストからLLMでブランド名・企業名・商品名・サービス名を自動抽出
「非ブランド指名クエリ」の定義	検索クエリ自体に特定の企業名・ブランド名・商品名を含まないクエリ（例：「クレジットカードおすすめ」「ウォーターサーバー比較」）。LLMによる自動判定
検索意図の分類	SEO実務で広く用いられるINTC分類（Informational／Navigational／Commercial／Transactional）に基づく整理。Google公式の検索意図分類をそのまま採用したものではない
統計的有意性の検証	クエリ形式×ブランド言及（カイ二乗検定）χ²=14,409.1、自由度5、p<0.001／検索意図×ブランド言及（カイ二乗検定）χ²=12,721.8、自由度3、p<0.001
参考カテゴリの扱い	クエリ形式の「その他」は他カテゴリに明確に分類されなかった混合カテゴリのため、ランキング対象から除外し参考値として扱う
日本市場特化	英語圏中心のグローバルデータではなく、日本語検索の結果のみを対象