投稿者 global-ai-media 
Google検索へのGemini統合が進む中、生成された回答テキストと検索連動型広告（リスティング広告）の表示位置関係が議論を呼んでいます。AIによる「回答」が検索結果の最上部を占める現状は、Webマーケティングや情報収集のあり方をどう変えるのか。本記事では、技術的な背景とグローバルな観測状況を踏まえ、日本企業がとるべき対応策について解説します。
Geminiと検索連動型広告の配置関係
現在、Googleは検索エンジンに生成AIを統合する「SGE（Search Generative Experience）」または「AI Overviews」と呼ばれる機能をグローバルで展開・テストしています。これまでの検索結果は、広告枠とオーガニックな検索結果（Webサイトのリスト）で構成されていましたが、GeminiをはじめとするLLM（大規模言語モデル）の導入により、検索意図に対する「要約された回答」が直接生成されるようになりました。
元記事の議論や直近の観測データによると、このAIによる生成テキストは、しばしば従来の広告枠よりも上部、あるいは広告と混在する形で表示されるケースが確認されています。これは、ユーザーがWebサイトに遷移することなく、検索結果画面だけで情報を完結させる「ゼロクリック検索」を加速させる可能性があります。しかし、Googleにとって広告収入は生命線です。そのため、生成された回答の中に広告を自然に組み込むテストや、AIが回答できない（または回答すべきでない）クエリでは従来通り広告を優先表示するなど、UXと収益性のバランスを探る試行錯誤が続いています。
SEOからAIO（AI Optimization）への視点転換
この変化は、日本企業のマーケティング戦略にも大きな影響を与えます。これまでのSEO（検索エンジン最適化）は、特定のキーワードを含んだコンテンツを作成し、検索順位を上げることが主眼でした。しかし、AIが情報を要約して提示する環境下では、「LLMに信頼できる情報ソースとして認識され、引用されること」が重要になります。これを一部ではAIO（AI Optimization）やGEO（Generative Engine Optimization）と呼び始めています。
特に日本の商習慣においては、正確で信頼性の高い情報発信がブランド価値に直結します。自社の公式サイトやプレスリリースが、構造化されたデータとしてAIに読み取りやすい形式になっているか、また、独自の一次情報を含んでいるかが、AIによる「回答」の中に自社製品やサービスが含まれるかどうかの分かれ目となります。
リスク管理：ハルシネーションとブランド毀損
一方で、リスクも無視できません。生成AIは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を起こす可能性があります。検索結果上で、自社ブランドや製品について誤った情報が生成・表示されるリスクは、コンプライアンス意識の高い日本企業にとって看過できない問題です。
例えば、競合他社の製品特徴が自社製品として誤って紹介されたり、古い価格情報が最新の回答として提示されたりする可能性があります。マーケティング担当者だけでなく、広報や法務部門も、AI検索における自社ブランドの表示状況を定期的にモニタリングし、誤情報に対するフィードバック手段を把握しておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点を意識してアクションプランを策定すべきです。
- 流入経路の多角化とKPIの再設定：
検索経由のWebサイトへのトラフィックは減少する可能性があります。単なるPV（ページビュー）重視から、指名検索の獲得や、ロイヤリティの高い顧客との直接的な接点（アプリ、メルマガ、コミュニティ等）の強化へシフトする必要があります。また、広告予算の配分においては、AI検索枠への配信パフォーマンスを注視し、柔軟に見直す体制が必要です。 - 「一次情報」の発信強化：
LLMは既存のWeb情報を学習・要約します。AIが生成できない「独自の体験」「最新の検証データ」「専門家の深い知見」といった一次情報の価値は相対的に高まります。ありきたりな情報の羅列ではなく、人間にしか書けない（AIの学習データに含まれていない）深みのあるコンテンツが、結果としてAIにも引用されやすくなります。 - 社内ガバナンスとしての検索利用ルールの策定：
従業員が業務のリサーチでAI検索を利用する場合、その回答を鵜呑みにしないよう教育することも重要です。「検索結果＝事実」というこれまでの常識は通用しなくなります。特に市場調査や競合分析においては、必ず一次ソース（元のWebサイト）をクリックして確認するプロセスを業務フローに組み込むことが求められます。