Talie Smithは、目的志向のブランド、マーケティング、デジタルエージェンシーであるSmith & Connorsの共同創業者、CEOおよびチーフクリエイティブオフィサーである。
当然のことながら、クライアントの間でGoogleランキングに関する懸念が急増している。彼らは、Googleランキングが変わらないにもかかわらず、自社ウェブサイトへのオーガニックトラフィックが危険にさらされているのではないかと心配している。この懸念は妥当だ。なぜならGoogleは現在、検索結果でより充実したAIオーバービューを提供しており、ユーザーが実際にウェブサイトをクリックする必要がなくなっているからだ。この記事を執筆している時点で、OpenAIはAPIで検索用の新しいモデルをテストしている。PerplexityはAI検索をベースにした新しいブラウザを提供している。ガートナーは、AIチャットボットやその他の仮想エージェントにより、2026年までに従来の検索量が25%減少すると予測している。状況は急速に変化している。しかし私たちの見解では、この新しい環境で成功するための基盤は何十年も前から利用可能だった。それはウェブアクセシビリティと呼ばれるものだ。
目の前に隠れていた答え
AIシステムはウェブサイトを、スクリーンリーダーが読み取る方法と驚くほど似た方法で読み取る。現在週間アクティブユーザー8億人を抱えるChatGPTがあなたのサイトをクロールする際、視覚障害のあるユーザーがコンテンツをナビゲートするのを助ける、同じセマンティックHTML構造に依存している。適切な見出し階層（H1-H6）、説明的な代替テキスト、<article>や<nav>などのセマンティックランドマークは、もはやアクセシビリティ機能だけではない。それらはAI可読性の要件なのだ。
データがこの関連性を裏付けている。1万のウェブサイトを分析した厳密な調査によると、WCAG準拠サイトは非準拠サイトと比較して、オーガニックトラフィックが23%多く、27%多くのキーワードでランク付けされていることがわかった。この関係は因果関係があり、AIシステムがコンテンツを解析する方法に根ざしている。
AIクローラーはほとんどJavaScriptを実行しない。セマンティックHTMLなしでクライアントサイドレンダリングに依存している場合、あなたのサイトは事実上見えないも同然だ。一方、適切に構造化されたアクセシブルなサイトは素早く読み込まれ、明確なコンテンツ階層を提示し、セマンティックマークアップを通じて各要素が何を意味するかをAIシステムに明示的に伝える。
スキーママークアップ：AIのネイティブ言語を話す
セマンティックHTMLがAI可読性の基盤を作るなら、スキーママークアップは明示的な取扱説明書だ。H1タグや代替テキストがAIシステムにコンテンツ構造を理解させる助けとなる一方、スキーマは彼らが何を見ているのかを正確に伝え、AIシステムはこの明確さに対して優先的な扱いで報いる。
スキーマとAI引用の間の関連性は直接的だ。ChatGPTやPerplexityなどの大規模言語モデル（LLM）があなたのコンテンツにアクセスする際、どのタイプのコンテンツを公開しているかについての明示的な信号に依存している：これは製品レビューなのか？ハウツーガイドなのか？イベントのお知らせなのか？スキーママークアップは、すべてのAIシステムが即座に解析できる標準化された形式でこれらの質問に答える。
今年初め、マイクロソフトのBingのFabrice Canel氏は、少なくともマイクロソフトのLLMがコンテンツを理解するためにスキーマを使用していることを確認した。ChatGPTやClaudeがそうしているかどうかはわからないが、かなり可能性が高い。
スキーマにおいて、完璧は善の敵だ。サイト上のすべての要素にマークアップを試みるのではなく、AIシステムが優先する3つのスキーマタイプに焦点を当てよう：ブログ投稿や長文コンテンツ用の記事スキーマ、包括的なFAQセクション用のFAQPageスキーマ、そして指導的コンテンツ用のHowToスキーマだ。これらの形式は、AIシステムが情報を抽出して提示する方法と完全に一致している。
ほとんどのサイトが見落としていることがある：スキーマは追加して忘れるだけのメタデータではない。それは実際のコンテンツ構造を反映する必要がある。FAQPageスキーマに15の質問がリストされているが、表示されるコンテンツが8つしか対応していない場合、AIシステムはこの不一致に気づき、一貫性のなさにペナルティを与える。スキーマはシステムを欺こうとする野心的なマークアップではなく、ユーザーが見るものの真の表現でなければならない。
引用を獲得するコンテンツ戦略
ランキングから引用へのシフトには、コンテンツ構造の再考が必要だ。Googleの検索の約60%がゼロクリックになっているという分析によると、AIサマリーはトラフィックを送ることなくクエリを満たしている。Ahrefsが30万のキーワードを調査したところ、AIオーバービューによって上位ページのクリック率が34.5%減少していることがわかった。これはクライアントにとって深刻な問題だ。
しかし、これらのAIレスポンスで引用されることは、クリック以上に価値のあるものを提供する：ブランドの権威性だ。そして特定のコンテンツ形式は一貫して多くの引用を獲得している。この点について多くの研究を行った結果、私は3つのことに気づいた：
• FAQ形式がルネッサンスを迎えている。以前はFAQがコンテンツの投げ捨て場になることが多かったため嫌っていた。しかしLLMはQuoraやRedditなどのプラットフォームからのQ&Aコンテンツで訓練されているため、当然FAQ構造を好む。コーナーストーンページに包括的なFAQセクション（10〜15の質問）を追加し、人々が実際に質問する方法を反映した自然言語を使用しよう。
• リスト形式がAI引用を支配している。各リスト項目は自己完結型で簡単に解析できる—まさにAIシステムがコンテンツを抽出して再フォーマットするために必要なものだ。
• 会話的な言語は専門用語よりも優れている。AIシステムは企業用語よりも直接的で平易な言語をより良く処理する。取締役会でのプレゼンテーションではなく、知的な同僚にコーヒーを飲みながら何かを説明するように書こう。これは常に良いアドバイスだったが、幸いなことに、新しいテクノロジーもそれをサポートしている。
どこから始めるか
自分でコントロールできることから始めよう。まず、上位10ページでWAVEアクセシビリティ監査を実行して、コンプライアンスを確認しよう。見出し階層を修正して、H1-H6構造がコンテンツ構成を正確に反映するようにしよう。すべての画像に説明的な代替テキストを追加しよう—コンプライアンスのためだけでなく、画像に含まれるものについてAIシステムに明示的な情報を提供するためだ。そしてKPIに対する期待を変えるかもしれない。馴染みのある指標はますます意味をなさなくなっている。新しいKPIは引用頻度とブランド言及だ。ChatGPT、Perplexity、GeminiなどのAIプラットフォームをキャプチャするカスタムチャネルグループを使用して、AIリファラルトラフィックを別々に追跡するようにGoogleアナリティクスを設定しよう。
次に、価値の高いページに、最も一般的な10〜15の質問に答える包括的なFAQを追加してみよう。Perplexityなどのツールを使用して、人々が実際に尋ねている質問を特定し、他の誰よりも徹底的に答えよう。
AI検索成功の基盤は新しいテクノロジーではなく、明確なコミュニケーション、セマンティック構造、アクセシブルなデザインという普遍的な原則だ。AIを見据えた未来に備えたウェブサイトは、単にトレンドを追いかけているのではない。人間の訪問者を尊重する質の高い体験を構築しているのだ。
