ドイツにおけるGoogle検索革命：2025年3月26日からのAIアップデートの影響と企業戦略

意思決定者向け要約: 情報収集の新時代

2025年3月26日は、ドイツにおけるデジタル情報検索の歴史における転換点となる日です。Googleは一夜にして、ユーザーがオンラインで情報を見つける方法と企業が認知度を高める方法を根本的に変える、画期的なアップデートを実施しました。この革命の核となるのは、AIが生成する回答です。これは「AI概要」、あるいは実験段階の「AIモード」では「AIモード」と呼ばれます。検索結果ページの上部に直接表示されるこれらのインテリジェントな要約は、従来のオーガニック検索結果への青いリンクに取って代わりつつあります。.

この展開は、特にドイツの中小企業やサービスプロバイダーにとって大きな課題となっています。彼らの可視性と、それに伴う貴重なオーガニックトラフィック（多くの場合、オンライン顧客獲得の基盤）は、AIが生成したこれらの目立つ概要に自社のコンテンツやサービスが掲載されているかどうかに大きく左右されるようになりました。その結果、検索エンジン最適化（SEO）のルールは書き換えられつつあります。従来のリンクベースのランキング要因とキーワードの完全一致への重点は、GoogleのAIシステムによる選択に特化したコンテンツの最適化という新たな優先事項に取って代わられています。.

経験、専門知識、権威、信頼性といった基準は、EEAT（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の頭文字で表され、この選定においてますます重要になっています。AIがコンテンツを理解し、文脈化することを容易にする構造化データも、ますます重要になっています。.

本レポートは、これらの変化がドイツのビジネス環境に及ぼす甚大な影響について、包括的な分析を提供します。新たなAI機能の背後にあるメカニズムを明らかにし、この変革における潜在的な勝者と敗者を特定し、そして何よりも、具体的かつ実行可能な戦略を提示します。その目的は、企業、特に中小企業やサービスプロバイダーが、この新たな現実の中で成功するために必要な知識とツールを備えるだけでなく、オンラインプレゼンスを確保し、理想的には強化することさえ可能にすることです。これは、AIを活用した検索の新時代に向けて、再考し、積極的に適応することを求める呼びかけです。.

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ドイツにおけるGoogle検索の変革：その中心にあるのはAI

AI概要とAIモードの導入：戦略的なステップ

2025年3月26日頃、ドイツでGoogle検索にAI概要が正式に導入され、これまでの観測と推測が裏付けられました。これは、100か国以上での展開に続き、AIを活用した概要を検索結果の標準機能として確立するというGoogleのグローバル戦略の一環です。正式リリースに先立ち、ドイツでは一部のユーザーが新しい概要を閲覧できるテスト段階が実施されていました。これは、慎重な準備と、ユーザーが新しい形式に徐々に慣れていくことを示唆しています。.

並行して、Googleは実験的な「AIモード」の展開を開始しました。このモードは、高度なGemini 2.0言語モデルをベースとしており、論理的推論、多様な情報の処理（マルチモーダル性）、そしてより包括的な回答の生成といった機能強化を約束しています。当初、この実験モードへのアクセスはGoogle One AIプレミアムの有料会員に限定されていましたが、後に待機リストに登録されたユーザーにも開放されました。有料会員から段階的に展開されることは、Googleが将来、高度なAI検索機能を有料で提供する可能性があることを示唆している可能性があります。これは、検索エンジン市場における情報へのアクセスと競争に広範な影響を及ぼすでしょう。.

AIモードにおける興味深い技術革新の一つは、「クエリファンアウト」技術です。この技術では、単一のユーザークエリが、サブトピックや異なるデータソースを網羅する複数の関連検索クエリをバックグラウンドで同時にトリガーします。これらの並列検索の結果はAIによって統合され、可能な限り包括的かつニュアンスに富んだ回答を生成します。.

より広い欧州の文脈では、EcosiaやQwantといった検索エンジンによる「European Search Perspectives」（EUSP）の取り組みも言及する価値がある。Googleのアップデートとは直接関係ないが、これは欧州におけるデジタル主権の強化に対する意識と欲求の高まりを反映しており、支配的な米国の検索技術に代わる長期的な選択肢となる可能性がある。.

GoogleがAIオーバービューを展開し、同時にAIモードをテストしたスピードは、検索をAI中心のエクスペリエンスへと変革するという同社の戦略的決意を如実に表しています。これは、ドイツの企業にとって、これらのAI機能が今後ますます中心的な役割を果たすことが予想されるため、適応性は選択肢ではなく必須であることを意味します。.

AIの回答のプレゼンテーション：AI概要の仕組み

AI概要は、Googleの検索エンジン結果ページ（SERP）の最上部に、ブロックまたはリスト形式で簡潔な概要として表示されます。AI概要の目的は、ユーザーが複数のウェブページをクリックすることなく、できるだけ早く質問に対する直接的な回答を提供することです。AI概要は従来のオーガニック検索結果よりも前に表示され、クエリの複雑さや回答の長さによっては、画面表示領域のかなりの部分を占めることもあります。.

分析によると、AIによる概要の平均的な長さは約157語で、大部分（約99%）は328語未満です。これは、簡潔さと簡潔さへの重点が強調されていることを示しています。AIは、情報を分かりやすく提示するために、箇条書き（約61%）や番号付きリスト（約12%）などの書式設定や、短く理解しやすい段落を頻繁に使用しています。.

Googleは、AI概要の表示をカスタマイズするオプション（例えば、言語を簡素化するなど）をユーザーに提供する場合もあります。これは、よりパーソナライズされ、アクセスしやすい情報提供へのトレンドを示唆しています。.

AI概要の重要な特徴は、要約の情報が抽出されたソースウェブサイトへのリンクが含まれていることです。これらのリンクにより、ユーザーはトピックをより深く掘り下げ、元の情報源を参照することができます。ただし、AIは単一の情報源から回答を導き出すのではなく、様々なオンラインソースから情報を統合していることを理解することが重要です。.

AI概要による目立つ配置と、多くの場合包括的な情報は、重大な結果をもたらします。その下に表示される従来のオーガニック検索結果へのクリック率が著しく低下する可能性があります。ユーザーは概要で直接答えを見つけ、個々のウェブサイトを訪問する理由を見出せない可能性があります。これはいわゆる「ゼロクリック検索」の増加につながり、企業はオンラインマーケティングの成功指標を単なるランキング順位にとどまらず、再定義する必要に迫られます。.

AIの概要説明においてリストや短い段落が頻繁に使用されていることは、既に構造化され、明確に構成され、すぐに理解できるように最適化されたコンテンツは、AIによって抽出され、目立つように表示される可能性が高くなることを示唆しています。したがって、企業はコンテンツを適切に準備する必要があります。つまり、構造化され、読みやすく、ユーザーの潜在的な質問に直接答えるようなコンテンツです。.

ソースへのリンクが含まれていることで透明性は確保されますが、逆説的に、要約が十分であると認識された場合、実際のソースへのリンクが減少するリスクがあります。しかし同時に、これは引用されたウェブサイトにとって新たな機会をもたらします。AIの応答内で直接的に可視性を獲得し、より詳細な情報を求めてソースリンクをクリックするユーザーからの潜在的な参照トラフィックを獲得できるからです。これは新たな可視性の形であり、異なる方法で測定・評価する必要があります。.

影響を受ける検索クエリ: AIの応答が最も頻繁に発生する場所

AI概要は、すべての種類の検索クエリに同じように影響するわけではありません。AI概要は、情報指向の検索クエリに最も大きな影響を与えます。これは、ユーザーが知識を求めている、質問への回答を求めている、またはトピックを理解しようとしているクエリです（例：「光合成の仕組みは？」「インフルエンザの症状」「タイ旅行に最適な時期」）。Googleは、生成AIが複雑な情報を統合したり、質問のさまざまな側面を強調したりする上で特に役立つと判断された場合に、特にAI概要を表示するようです。.

一方、ナビゲーション指向の検索クエリ（ユーザーが特定のウェブサイトを探している場合、例：「ドイツ銀行ログイン」、「アルディの営業時間」）やトランザクション指向の検索クエリ（ユーザーが明確な購入意図を持っている場合、例：「iPhone 16を購入」、「ベルリン発ミュンヘン行きの格安航空券」）は、AI概要による直接的な影響を受けにくい傾向があります。これらの検索クエリでは、ユーザーは通常、対象のウェブサイトや特定の商品オファーに直接アクセスできることを期待しています。.

しかし、この区別は必ずしも明確ではありません。AI概要内の商品カルーセルなど、AIが支援する要素が、取引関連の検索にも表示される可能性があるという観察結果があります。これは、この領域における商品やオファーの可視性にも影響を与える可能性があり、新たな最適化アプローチが必要になる可能性があります。.

AI概要と検索結果ページの他の要素との相互作用も興味深いものです。AI概要は「関連する質問」（People Also Ask）などのボックスの横に表示されることが多く、時には強調スニペット（ハイライト表示されたテキスト抜粋）と一緒に表示されることもあります。しかし、頻度は低いものの、従来の商品リスト（ショッピング広告）、ローカル検索結果（ローカルパック）、またはサイトリンクと組み合わせて表示されることもあります。.

企業にとって、これは、カスタマージャーニーの早い段階でユーザーにリーチするために、主に情報提供型のキーワード（ハウツー記事、ブログ記事、解説動画など）をターゲットとする企業が、このアップデートの影響を最も強く受けることを意味します。これらの企業は、AI概要に確実に表示されるよう、コンテンツ戦略を大幅に見直していく必要があります。.

ナビゲーションキーワードやトランザクションキーワードに重点を置いている企業は、短期的には影響が少ないかもしれません。しかし、これらの検索タイプ向けのAI要素の開発は、警戒が必要なことを示しています。将来的には、AIを活用した検索結果に自社の製品、サービス、ブランド情報をどのように最適に表示できるかを検討する必要があります。さらに、「関連質問」や強調スニペットとの相互作用を考えると、これらの従来型のSERP機能を最適化することで、AI概要で引用される可能性が間接的に高まる可能性があります。これは、現代のSEO戦略における相乗効果の兆候です。.

新しいAI検索エコシステムにおける勝者と敗者

潜在的な敗者：伝統的な焦点を持つ中小企業とサービスプロバイダー

Googleのアップデートは、デジタル空間におけるすべてのプレイヤーに等しく影響を与えるわけではありません。特に、従来のオーガニック検索結果での露出度にビジネスモデルが大きく依存している中小企業やサービスプロバイダーは大きな影響を受けます。これらの企業の多くは、関連キーワードで上位表示を実現し、ウェブサイト訪問者や潜在顧客（リード）を獲得するために、長年にわたりSEOにリソースを投入してきました。.

AIオーバービューの普及拡大は、このモデルに新たな課題をもたらしています。ユーザーはオーバービュー内で直接回答を見つけることができるため、下のリンクをクリックする必要性が低下します。業界の推計によると、AIオーバービューのようなAIサービスは、オーガニックトラフィックの最大25%の損失につながる可能性があります。ゼロクリック検索の増加は、多くのドイツの中小企業やサービスプロバイダーが従来行っているリードジェネレーションや顧客獲得のチャネルを直接的に脅かしています。AIオーバービューへの掲載を怠ったり、代替のトラフィックソースを開発したりした場合、貴重なウェブサイト訪問者のかなりの部分を失うリスクがあります。.

これらの企業にとって、これは抜本的な見直しが必要なことを意味します。従来のSEO戦略は、主に技術的な側面、キーワード密度、あるいはバックリンク構築に重点を置いていたかもしれませんが、もはや十分ではない可能性があります。AIを活用した検索の新たな要求、特にEEAT（Evidence-Free Approval：証拠のない承認）と高品質で構造化されたコンテンツへの適応は、デジタル市場における生き残りの鍵となりつつあります。また、これらの複雑な新要件を実装するためのリソースとノウハウが限られていることも、課題となることがよくあります。.

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表1/3：ドイツ企業向けEEAT最適化チェックリスト

ドイツ企業向けEEAT最適化チェックリスト – 画像: Xpert.Digital

ドイツ企業向けEEAT最適化チェックリストは、ブランドの経験、専門知識、権威、信頼性を戦略的に強化するための貴重なガイダンスを提供します。「経験」要素を促進するには、具体的なケーススタディや自社の業務における応用例を提示するだけでなく、個人的な経験や業界特有の知見を共有することが推奨されます。専門知識が実践に基づいていることを常に示し、理想的には「実践から実践へ」の原則に従うことが重要です。「専門知識」を説得力のあるものにするには、コンテンツが技術的に正確で、最新かつエラーのないものでなければなりません。研究やデータなどの信頼できる情報源を引用したり、ホワイトペーパーや技術記事などの詳細な出版物を通じて、知識を強調しましょう。さらに、著者プロフィールやチームページなどを通じて、専門家とその資格を目立つように紹介しましょう。.

権威を高めるには、業界で認められた出版物、規格、または科学的研究へのリンクを貼ることをお勧めします。さらに、他の権威あるウェブサイトへのゲスト投稿を積極的に求めたり、デジタルPRなどの関連チャネルで言及を確保したりすることも重要です。ニッチ市場におけるオンラインプレゼンスは、一貫性と専門性をもって構築する必要があります。魅力的なウェブサイトだけでなく、ソーシャルメディアチャネルや業界ディレクトリへの掲載も重要です。最後に、法的通知、プライバシーポリシー、連絡先情報に簡単にアクセスでき、かつ網羅性があることで、信頼を築きます。安全なHTTPS接続は、製品、サービス、価格、ビジネス慣行の透明性のある提示と同様に不可欠です。関連ポータルサイトにおける誠実な顧客レビュー、そして慎重に検証され、誤りがなく、必要に応じて修正された事実は、信頼性をさらに高めます。これらの要素はすべて、信頼できる情報源として、そして業界における影響力のあるプレーヤーとしての地位を確立するのに役立ちます。.

潜在的な勝者: 強力なEEATシグナルと明確なポジショニングを持つブランド

一方、この変革の明確な勝者も存在します。これらは典型的には、アップデート以前から専門性、権威、信頼性の確立に重点を置いてきたブランドや企業です。冒頭で言及した好例としては、 Konrad Wolfenstein 氏による業界ハブXpert.Digitalのような専門家や専門プラットフォームのオンラインプレゼンスが挙げられます。特定のニッチ分野（デジタル化、機械工学、物流など）において、自らを思想的リーダーであり信頼できる情報源として明確に位置づけているこのようなプレーヤーは、AI主導の検索結果においても優位に立つだけの十分な準備が整っているように見えます。.

AI概要に含めるべきEEAT（経験、専門知識、権威、信頼性）の重要性は、常に強調されています。GoogleのAIシステムは、これらの資質を示す情報源からのコンテンツを優先するようにトレーニングされています。深い専門知識を明らかに有し、実践的な経験を共有でき、業界をリードする権威として認められ、情報の信頼性と信用性が高いとみなされる企業は、AI概要のソースとしてAIによって使用される可能性が大幅に高まります。.

Xpert.Digitalの事例は、強力で信頼できるオンラインブランドを構築し、明確に定義されたニッチ分野における専門家としての地位を確立することが不可欠であることを示唆しています。これには、専門知識を有するだけでなく、高品質で有益なコンテンツ（ブログ記事、調査、ホワイトペーパーなど）、プロフェッショナルで構造化されたウェブサイト、透明性のある著者プロフィール、そして一貫したデジタルプレゼンスを通じて、専門知識を積極的に実証することが含まれます。.

このような専門性と権威性を備えた情報源の成功は、少なくとも理論上は、より実力主義的な検索環境への移行を示唆している可能性があります。真の専門知識と実証可能な権威は、単なるSEO対策よりも高い評価を受ける可能性があります。逆説的に、これは、大企業のようなマーケティング予算がなくても、ニッチ市場においてEEAT（専門性、権威性、信頼性）を効果的に実証できる、高度に専門化された小規模企業にとっての機会を生み出す可能性もあります。さらに、Xpert.Digitalのような事例がB2Bセクターに焦点を当てていることから、AIトランスフォーメーションは、専門分野の企業がオンラインでターゲットオーディエンスにリーチし、エンゲージメントを図る方法に特に重要な影響を与えていることがわかります。.

ローカルからグローバルへ: 中小企業は賢い戦略で世界市場を征服 - 画像: Xpert.Digital

企業のデジタル プレゼンスが成功を左右する現在、課題は、このプレゼンスを本物で、個性的で、広範囲に及ぶものにする方法です。 Xpert.Digital は、業界ハブ、ブログ、ブランド アンバサダーの間の交差点としての地位を確立する革新的なソリューションを提供します。 コミュニケーションと販売チャネルの利点を単一のプラットフォームに組み合わせ、18 の異なる言語での出版を可能にします。 パートナー ポータルとの連携、Google ニュースへの記事掲載の可能性、および約 8,000 人のジャーナリストと読者を含む報道配信リストにより、コンテンツのリーチと可視性が最大化されます。 これは、外部販売およびマーケティング (SMarketing) において重要な要素を表します。

詳細については、こちらをご覧ください:

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専門知識と信頼：Googleがコンテンツを評価する方法 – 画像：Xpert.Digital

AI検索時代におけるEEATの重要な役割

EEATを解読する：単なる頭字語以上のもの

EEATは、Googleがコンテンツの品質と信頼性を評価する上で中心的な概念であり、AI概要における可視性においてさらに重要になっています。個々の構成要素は、具体的には以下の意味を持ちます。

経験

これは、コンテンツ作成者がトピックに関してどの程度実践的で直接的な経験を持っているかを表します。著者は製品を個人的にテストしましたか？企業がプロセスを直接体験しましたか？著者は記事の対象となる場所を訪れましたか？こうした実践的な視点は、コンテンツの信憑性と信頼性を高めます。2022年に従来のEATフレームワークに「経験」を表す「E」が追加されたことは、Googleが実社会における知識と個人的な洞察への関心を高めていることを裏付けています。.

専門知識

これは、それぞれの分野における著者またはウェブサイトの実証可能な専門知識と能力に関するものです。著者は認められた専門家ですか？ウェブサイトは、そのトピックに関する高品質なコンテンツを提供してきた実績がありますか？専門知識は、多くの場合、資格、受賞歴、または提供される情報の深さと正確さによって証明されます。.

権威（権威）

著者、コンテンツ、そしてウェブサイト全体が、その業界やニッチな分野において享受している評判と認知度を表します。ウェブサイトは頻繁に引用されていますか？著者は他の専門家から尊敬され、言及されていますか？権威は多くの場合、時間の経過とともに構築され、他の評判の高いサイトからのリンク、報道機関への言及、肯定的なレビューなどの外部シグナルによって強化されます。.

信頼性

これはおそらく最も重要な側面です。コンテンツ、作成者、そしてウェブサイトの全体的な信頼性、誠実性、安全性、そして信頼性を網羅しています。情報は正確で事実に基づいていますか？明確な連絡先情報と法的通知は記載されていますか？ウェブサイトは安全ですか（HTTPS対応ですか？情報源は透明性を持って引用されていますか？信頼性は、EEATの他の要素の基礎となります。.

Google自身も、AIオーバービューを生成するシステムを含む自社のランキングシステムは、EEAT（効果的、効果的、読みやすい）を示す独創的で高品質なコンテンツを特定し、それを評価するように設計されていると繰り返し強調しています。これはコンテンツの作成方法に関わらず適用され、したがって原則としてAI生成コンテンツにも適用されます。ただし、これらの品質基準を満たしていれば（実際には難しい場合が多い）、Googleは一貫してEEATを抽象的な概念ではなく、アルゴリズムの基本的なガイドラインであると明言しています。企業は、これらの品質基準を構築し、それを目に見える形で示すことを戦略的優先事項として取り組む必要があります。.

EEATがAI概要の選択にどのように影響するか

強力なEEATシグナルは、GoogleのAIによってコンテンツが信頼できる情報源として認識され、AI概要で使用され、それに応じて引用される可能性を高める鍵となります。人工知能と従来の検索の融合が進むにつれ、デジタルビジビリティにおけるEEATの重要性はさらに高まります。.

AIアルゴリズムは、情報源の信憑性と信頼性を評価し、ユーザーに正確で役立つ要約を提供します。EEATシグナルは、このプロセスにおいてAIにとって重要な指標となります。特に、コンテンツ内の事実の綿密な検証、著者の専門知識と経験の明確な提示（資格を含む詳細な著者プロフィールなど）、強力なブランド評判の構築、そしてウェブ上の他の信頼できる情報源からの肯定的な言及は、EEATの構築に大きく貢献します。これらの要素は、人気の高いAI概要で目立つように表示される可能性を直接的に高めます。.

信頼できる情報源による言及を重視する傾向は、従来のオフページSEO戦略、特に高品質でテーマに関連性の高いバックリンクや肯定的なブランド言及を通じてオーソリティを構築することに重点を置いた戦略が依然として有効であることを示しています。AI検索の文脈では、情報源のオーソリティを外部から検証する役割を果たすため、これらの戦略の重要性はさらに増す可能性があります。しかし、重要なのはリンクの数ではなく、その質とテーマの関連性です。.

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アクション戦略: AI検索のためのコンテンツの最適化

AIを活用した検索の新時代で成功するには、企業はコンテンツ戦略を適応させる必要があります。以下の対策が重要です。

構造化されたコンテンツと直接的な回答を優先する

一貫した推奨事項は、AIがコンテンツを理解し、関連情報を抽出できるように可能な限り容易にすることです。これは、明確で論理的な構造によって最も効果的に実現されます。意味のある見出し（H1、H2、H3など）を使用して、トピックを階層的に整理します。箇条書きや番号付きリストを使用して、情報をわかりやすく提示します。ユーザーからよく寄せられる質問に直接答える質疑応答（FAQ）セクションを組み込みます。.

ユーザーの具体的な質問に直接的かつ簡潔な回答を提供することに重点を置くべきです。「マイクロSEO」と呼ばれることもあるこのアプローチは、ユーザー（そしてAI）が求めている情報を、まさに一口サイズで提供することを目的としています。理想的には、最も重要な質問への回答はセクションの冒頭で提示されるべきです。複雑なトピックは、より小さく、理解しやすいセクションに分割する必要があります。.

調査によると、AIモデルは構造化されたコンテンツを好み、AI生成結果において構造化されたコンテンツを参照する可能性が大幅に高まります。一部の情報源によると、その割合は最大50%増加するとされています。したがって、企業は長くて構造化されていないテキストブロックを避け、情報を明確かつ論理的に、そして読者とAIの両方にとって理解しやすい方法で整理する必要があります。これにより、AI概要に含まれる可能性が高まるだけでなく、ウェブサイト全体のユーザーフレンドリー性も向上します。.

自然言語処理（NLP）とユーザーの意図の最適化

現代の検索エンジン、特にAIを活用したシステムは、コンテンツや検索クエリの意味と文脈を理解するために、自然言語処理（NLP）に大きく依存しています。キーワードの完全一致に合わせてコンテンツを最適化するだけではもはや不十分です。企業は、ターゲットオーディエンスの自然言語と検索習慣を理解し、それに応じてコンテンツをカスタマイズする必要があります。.

ユーザーの意図に焦点を当てる必要があります。ユーザーが特定の検索クエリを送信する際に、真に知りたいことや達成したいことは何でしょうか？自然な言葉、さらには口語的な表現を用いて、ユーザーの実際の話し方や検索方法を反映しましょう。ターゲットユーザーが尋ねる質問を分析しましょう。Googleトレンド、検索オートコンプリート、専門的な質問調査ツールなどのツールは、貴重なインサイトを提供してくれます。.

個々のキーワードだけでなく、トピッククラスター全体を対象に最適化しましょう。トピックを様々な視点から探求し、関連する疑問に答える包括的なコンテンツを作成しましょう。AIが関連性と有用性を判断するコンテンツを作成するには、検索意図を深く理解することが不可欠です。このアプローチでは、ユーザーのニーズを予測し、真の付加価値を提供する、より洗練されたコンテンツ作成が求められます。.

ブランド言及を強化し、コンテンツの共起を促進する

AIシステムは、ブランドの権威と信頼性を、自社のウェブサイトだけでなく、デジタルエコシステム全体における存在感や言及状況に基づいて評価します。そのため、関連性が高く評判の良い複数のプラットフォームにおいて、強力かつ一貫性のあるデジタルプレゼンスを構築することが推奨されます。.

これには次のような戦略的措置が含まれます。

コンテンツシンジケーション

他の関連プラットフォーム上でコンテンツを公開します（正しいソースの帰属を付記）。.

デジタルPR

積極的な報道関係と専門メディアへの専門家による記事やインタビューの掲載。.

戦略的パートナーシップ

業界内の他の企業やインフルエンサーとのコラボレーション。.

コミュニティエンゲージメント

関連するオンライン フォーラム、業界グループ、ソーシャル メディア プラットフォームに存在し、積極的に参加します。.

目標は「コンテンツの共起」を生み出すことです。つまり、貴社のブランドとコアコンピテンシーが、貴社に関連するトピックやキーワードと関連してオンラインで頻繁に表示されるようにすることです。貴社の業界における主要なトピックを特定し、信頼できる様々なオンラインソースにおいて、貴社ブランドがその分野における関連性の高いプレーヤーとして認識されるようにしましょう。.

AIアルゴリズムは、権威性を評価する際に、こうした幅広いオンライン環境を考慮します。様々なチャネルにおいて、強力で肯定的、かつテーマ的に一貫性のある存在感を示すことは、AIにとって信頼性と関連性を示すものであり、AIによる概要分析において情報源として考慮される可能性が高まります。.

テクノロジーの不可欠な役割：構造化データとSEOの基礎

高品質なコンテンツと強力な EEAT シグナルに加えて、ウェブサイトの技術的な最適化も AI 検索での可視性に重要な役割を果たします。.

スキーママークアップ：AIの言語を話す

スキーママークアップを用いた構造化データの実装を強くお勧めします。スキーママークアップは、ウェブサイトのコードに追加できる標準化された語彙であり、検索エンジンにコンテンツの意味とコンテキストに関する明確な情報を提供します。これにより、Google（およびそのAI）はページコンテンツをより適切に理解・分類し、より正確に情報を抽出できるようになります。.

AI 概要のコンテキストで特に関連性の高いスキーマ タイプは次のとおりです。

FAQページ

質問と回答のリストでページをマークします。FAQセクション、製品ページ、サービスページなどに最適です。.

ハウツー

ステップバイステップの手順を説明します。チュートリアル、ガイド、ハウツー記事に最適です。.

製品

製品に関する情報（名前、価格、在庫状況、レビューなど）を定義します。eコマースウェブサイトには必須です。.

レビュー

個々の評価（顧客からの評価など）を識別します。.

記事/ブログ投稿

記事またはブログ投稿の主な内容 (タイトル、著者、日付) を識別するのに役立ちます。.

個人/組織

著者や企業自体に関する構造化された情報を提供し、EEAT シグナルを強化できます。.

実装はJSON-LD形式で行うのが望ましいです。管理が容易な場合が多いためです。調査によると、構造化データを使用しているウェブサイトは、AIが生成した検索結果で参照される可能性が大幅に高くなります（最大40%増加するという意見もあります）。したがって、スキーママークアップはリッチスニペットの最適化だけでなく、AIを活用した検索環境における可視性を向上させるための基本的な要件となっています。ある意味では、AIが好む言語を使っていると言えるでしょう。.

表 2/3: AI 概要に推奨されるスキーマ マークアップの種類

AI概要に推奨されるスキーママークアップの種類 – 画像: Xpert.Digital

この表は、AI概要に推奨されるスキーママークアップの種類を示しています。FAQPageタイプは、配送条件、税務コンサルティングサービス、中小企業向けソフトウェア機能に関するよくある質問など、質問と回答を含むページを識別します。HowToスキーマは、バルコニーへのソーラーパネルの設置、ドイツでの事業登録、ソフトウェアの設定方法など、ステップバイステップの手順を記述します。Productは、製品に関する情報（名前、説明、価格、在庫状況、ブランド、レビューなど）を提供します。例えば、ドイツの家電製品、ファッション、工具などのオンライン小売業者の製品ページなどです。Reviewは、評価または評価の要約を指し、レストラン、ホテル、職人などの顧客レビューと同様に、EEAT（エビデンスに基づく承認）を強化します。Article/BlogPostingは、業界トピックに関する企業記事、地域ニュース記事、ハウツーガイドなどのニュース記事やブログ投稿を記述します。Organizationスキーマは、企業名、ロゴ、住所、連絡先情報を通じて企業を表します。これは、ブランドアイデンティティと信頼性を強化するためのホームページや「会社概要」ページに最適です。最後に、Person スキームでは、著者、貢献者、専門家などの個人の名前、役職、専門知識が記述され、著者のプロフィールやチーム ページで EEAT 関連の能力や経験を強調するために使用できます。.

テクニカルSEOの基礎：AIクロールの基礎

コンテンツとEEAT（検索エンジン最適化の早期適用性）に焦点が移る一方で、技術的な検索エンジン最適化の基本的な要素を軽視してはなりません。AIシステムがコンテンツを見つけ、クロールし、インデックス化し、理解できるようにするためには、堅牢な技術基盤が不可欠です。.

これには以下も含まれます:

モバイルフレンドリー

あらゆるデバイスで適切に動作するウェブサイト。.

ウェブサイトの速度（コアウェブバイタル）

読み込み時間の高速化は、ユーザー エクスペリエンスとクロールにとって重要です。.

セキュリティ（HTTPS）

安全な接続は信頼の基本的なシグナルです。.

明確なウェブサイトの構造とナビゲーション

論理的な構造により、ページ階層のクロールと理解が容易になります。.

クリーンなコードとエラーのないインデックス

クロールを妨げる技術的なエラーを回避します。.

画像の最適化

読み込み時間を短縮するために画像を圧縮しました。.

Googleサーチコンソール

Google Search Consoleは、AIがコンテンツにアクセスするのを妨げる可能性のあるインデックス作成の問題を特定し、解決するのに役立ちます。また、新しい検索機能のコンテキストにおけるウェブサイトのパフォーマンスに関するインサイトもますます提供しています。定期的な技術監査と特定された問題への対処は不可欠です。結局のところ、技術的な障壁によってAIがコンテンツにアクセスして処理できなければ、どんなに優れたコンテンツでも役に立たないのです。.

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AI時代の評判管理：ブランドの認知度と信頼性を高める方法 – 画像：Xpert.Digital

AI時代の評判管理：信頼は通貨

オンラインでの評判がAIの可視性に与える影響

AIが情報を統合し、信頼できる回答として提示する検索環境において、ブランドや企業のオンライン上の評判は極めて重要になります。信頼のシグナルは極めて重要な通貨です。AIアルゴリズムは信頼できる情報源を優先するようにプログラムされており、ブランドに対する世間の認識はその信頼性の重要な指標となります。.

これには以下が含まれます:

顧客レビュー

関連ポータル（特に地元企業の Google ビジネス プロフィールだけでなく、業界固有のプラットフォーム）での肯定的なレビュー。.

ブランド言及

あなたのブランドはオンライン（プレス、ブログ、フォーラム、ソーシャル メディア）でどのように、どのような状況で議論されていますか?

専門家の意見と賞

業界内の第三者からの評価。.

全体的な気分（感情）

あなたのブランドに対する一般的な意見は肯定的ですか、否定的ですか、それとも中立的ですか?

AIが生成する検索結果は、信頼できるとみなされる情報源を明示的に参照することがよくあります。そのため、オンラインでの評判が高く肯定的な評価は、コンテンツがAIによる概要の根拠として利用され、ブランドが信頼できる情報源として認識される可能性を高めます。特にドイツのローカルビジネスにとって、レビューの収集と返信を含むGoogleビジネスプロフィールの積極的な管理は、AIを活用したローカル検索結果での露出度を高めるために不可欠です。.

AI検索のためのプロアクティブな評判管理

企業はもはや、オンラインでの評判を偶然に任せる余裕はありません。積極的かつ戦略的なアプローチが必要です。

監視

関連するすべてのチャネル（Google アラート、ソーシャル リスニング ツール、レビュー プラットフォーム）でブランドの言及とレビューを継続的に監視します。.

積極的な評価管理

満足した顧客にレビューを積極的に投稿するよう促しましょう。肯定的なものも否定的なものも含め、すべてのレビューに迅速かつプロフェッショナルに、そして個別に返信しましょう。フィードバックを真摯に受け止めていることを示しましょう。.

危機コミュニケーション

否定的な評判や不当な批判に対処するための戦略を立てます。.

コンテンツ戦略

あなたの強みを強調し、検索結果で否定的な結果を押しのける可能性のある、ターゲットを絞った肯定的なコンテンツ (ケーススタディ、成功事例、専門家による記事) を作成します。.

透明性と信頼性

オープンなコミュニケーション、明確なガイドライン、誠実なビジネス慣行を通じて信頼を構築します。.

興味深いことに、AIを活用したツールもこの分野でサポートを提供できます。言及のモニタリング、レビューの感情分析、さらには個別の返信提案の作成までを支援するソフトウェアソリューションが現在存在します。専用ツールは、Googleレビューの収集プロセスを効率化することもできます。こうしたテクノロジーを活用することで、評判管理のスケーラビリティは向上しますが、人間による監視と真摯でパーソナルな対応は依然として不可欠です。.

ケーススタディと観察：実践から学ぶ

具体的な例を分析すると、更新の影響と適切な適応戦略をより深く理解するのに役立ちます。.

前述の Konrad Wolfenstein とXpert.Digitalの例は、ドイツの文脈における「勝者」のモデルとなり得る。彼らのオンラインプレゼンスを（仮説的に）詳しく検証すれば、推奨される戦略の多くを実践していることがわかるだろう。

明確なニッチな焦点

特定の B2B トピック (デジタル化、機械工学など) に焦点を当てます。.

高品質で詳細なコンテンツ

記事、研究、分析の形で専門知識を提供します。.

専門知識の実証

おそらく著者のプロフィール、資格や業界での経験に関する言及が明確です。.

構造化されたウェブサイト

おそらく、明確なナビゲーションと、AI が処理しやすいコンテンツ形式の使用です。.

構造化データの潜在的な用途

コンテンツをより適切に識別するためのスキーマ マークアップの使用。.

強いEEAT信号

ニッチ市場において権威があり信頼できると認識されるブランドを構築する。.

AI概要向けにコンテンツを最適化した大学などの他のケーススタディでも、同様の成功要因が示されています。ユーザーの質問に直接答えるカスタマイズされたコンテンツ、リッチスキーマの実装、堅実なテクニカルSEO、質問に重点を置いたデータドリブンなキーワードトラッキング、そして権威性を強化するための高品質なバックリンクの構築などです。これらの戦略はドイツに限ったものではありませんが、応用可能です。.

同時に、この技術の現状の限界を認識することも重要です。GoogleのAI概要から、意味不明な、あるいは危険な回答（ピザに接着剤を使う、石を毎日食べるといったアドバイスなど）が出た事例は、世界中で大きな話題となりました。これらの事例は、AIが絶対的な存在ではないこと、そしてGoogleがアルゴリズムを継続的に改良していく必要があることを強調しています。また、企業が絶対的に正確で安全かつ高品質な情報を提供するという大きな責任をも浮き彫りにしています。誤った情報や誤解を招くような情報は、企業の評判を損なうだけでなく、最悪の場合、AIによって拾い上げられ、拡散される可能性があります。ユーザーにとって、これはAIが生成した情報を常に批判的に検証し、疑わしい場合はリンク先の情報源を確認することを意味します。.

AIによる概要説明の一般的な例（工作の手順、旅行のおすすめなど）は、典型的な形式、つまり簡潔な要約（多くの場合、リストや手順、そして情報源へのリンクを含む）を示しています。これらの例を分析することで、AIがどのようなコンテンツと構造を好むかを理解するのに役立ちます。.

SEO環境の変化：ドイツにおける新たなパラダイム

SEOからGEOへ：生成エンジン最適化の台頭

AIオーバービューの導入は、技術的な変化だけでなく、検索エンジン最適化の考え方に根本的な変化をもたらします。「Generative Engine Optimization（GEO）」という用語がますます使われるようになっています。GEOの主な目的は、従来の青いリンクでできるだけ上位にランクインして自社ウェブサイトへのクリック数を増やすことだけではありません。AI搭載検索エンジンに信頼できる関連性の高い情報源として認識され、生成された結果に引用されることが重要なのです。.

この変更により、純粋にキーワード中心の戦略から、以下の点に重点を置く戦略への移行が必要になります。

エンティティ

明確に定義された概念、人、場所、組織、およびそれらの相互関係を中心とした最適化。.

トピックとコンテキスト

個別のキーワードではなく、主題領域を包括的にカバーします。.

ユーザーの意図と質問

ユーザーが実際に尋ねる質問に直接答えます。.

構造化データ

AI 向けの情報の明示的なラベル付け。.

イート

経験、専門知識、権限、信頼性を構築し、実証します。.

キーワードランキングといった従来のSEO指標は、その重要性を失いつつある可能性があります。新たな指標が台頭しています。例えば、AIオーバービューで自社のブランドやコンテンツがどれくらいの頻度で言及されているか？これらの目立つボックスでの可視性はどれくらい高いか？ソースリンク経由で（依然として）どれくらいのトラフィックが流入しているか？AIオーバービューへの掲載は、ブランド認知度、ひいては間接的にコンバージョンにどのような影響を与えているか？GEOには、考え方の転換と新たな測定方法の開発が必要です。.

表3/3: 従来のSEOと生成エンジン最適化（GEO）の比較

従来のSEOと生成エンジン最適化（GEO）の比較 – 画像：Xpert.Digital

この表は、従来の検索エンジン最適化（SEO）と生成エンジン最適化（GEO）を比較したものです。従来のSEOはオーガニック検索結果で上位表示を達成し、ウェブサイトへのトラフィックを増やすことに重点を置いていますが、GEOはAI検索エンジンから信頼できる情報源として認識され、AIが生成した回答で引用されることに重点を置いています。キーワード戦略の観点から見ると、従来のSEOは包括的なキーワード調査と、特定のキーワードとそのバリエーションに合わせてコンテンツの最適化を行います。一方、GEOはトピッククラスター、ユーザーの意図、質問を優先し、意味的関連性とコンテキストを重視し、自然で包括的な回答を提供するコンテンツの作成を目指します。.

コンテンツ形式に関して言えば、従来のSEOでは、トピックの詳細を網羅しランキング要因を満たすために、長文のテキストが用いられることが多いです。一方、GEOでは、リスト、FAQ、表、あるいは具体的な質問に直接答える簡潔な段落といった構造化されたコンテンツが好まれ、高い情報密度と明瞭性を重視しています。従来のSEOにおける重要なシグナルには、被リンクの質と量、キーワードの最適化、そしてページの読み込み速度、モバイル最適化、ユーザーエクスペリエンスといった技術的なSEO要素が含まれます。一方、GEOでは、EEAT（経験、専門知識、権威、信頼性）、構造化データ（スキーマ）、ブランド言及、コンテンツの正確性、コンテンツの共起、そして良好なオンラインレピュテーションを重視しています。.

成功の測定方法も異なります。従来のSEOでは、キーワードのランキング、オーガニックトラフィック、クリックスルー率（CTR）、コンバージョン率に基づいて評価します。一方、GEOでは、AIによる概要での可視性、ソースリンクからのクリック数、引用によるブランド認知度、クリック後のエンゲージメント指標が重要になります。さらに、オーソリティやコンバージョンへの間接的な影響も考慮されます。結局のところ、SEOの根本的な考え方の違いは、SEOが「このキーワードでページを上位表示するにはどうすればいいか？」というアプローチを追求するのに対し、GEOは「AIによって引用される最も信頼され、役立つ情報源になるにはどうすればいいか？」という問いかけに集約されます。

AI時代のローカルSEO：ドイツ企業への適応

ドイツのローカルビジネス（商店、レストラン、医師、小売店など）にとって、AI検索は特有の課題と機会をもたらします。ローカルSEO戦略を適応させる必要があります。

Googleビジネスプロフィールの最適化

GUP（グローバルビジネスプロフィール）は、ローカルAIによる回答の主要なデータソースです。すべての情報（住所、営業時間、サービス内容、写真）は正確、完全、かつ最新のものでなければなりません。投稿やQ&A機能は積極的に活用してください。.

ローカル引用

関連するオンライン ディレクトリに会社名、住所、電話番号 (NAP データ) が一貫して記載されていることは、信頼のシグナルとして依然として重要です。.

場所関連のキーワードとコンテンツ

地域のニーズや検索クエリに合わせたコンテンツの作成（例：「[都市] で最高の配管工」、「[ランドマーク] 近くのイタリアンレストラン」）.

ローカル評価管理

GUP やその他の関連するローカル プラットフォームでレビューを積極的に収集して管理することは、ローカルでの評判と認知度を高めるために重要です。.

AIを活用したローカルツールの活用

AI を使用して地域のトレンドを分析したり、レビューの管理を支援したり、地域コンテンツを最適化したりするツールが増えています。.

地元企業は、自社の存在情報がユーザーに対して最適化されているだけでなく、このデータを使用して地元の推奨事項を生成したり、地元サービスの AI 概要に含めたりする AI アルゴリズムに対しても最適化されていることを確認する必要があります。.

より広範な影響：AI、中小企業、そしてドイツの労働世界

Google検索における今回の変更は、ドイツにおける生活とビジネスのほぼあらゆる分野における人工知能の普及と統合という、より大きなトレンドの一部です。調査によると、ドイツ企業におけるAI導入率は、依然としてやや慎重ながらも着実に増加しており、EU平均を上回るケースも少なくありません。.

中小企業にとって、これは、より広い文脈を認識し、プロセスを最適化し、生産性を高め、競争力を維持するために、マーケティングを超えて AI を全体的なビジネス戦略にどのように統合できるかを検討する必要があることを意味します。.

同時に、AI革命は仕事の世界にも大きな影響を与えています。従業員が継続的な学習と能力開発を通じて適応していく必要性がますます高まっています。企業は、マーケティング、カスタマーサービス、生産、管理など、あらゆる分野で従業員が変化するデジタル環境を理解し、AIを活用したツールや戦略を効果的に活用できるよう、トレーニングへの投資を迫られています。AIシステムと対話し、その結果を批判的に評価する能力は、重要なコンピテンシーとなりつつあります。.

将来に向けた行動勧告

分析から、2025年3月26日のGoogle検索アップデートと、現在進行中の検索へのAI統合が、ドイツのデジタル環境における大きな転換点となることが明確に示されています。AIオーバービューの優位性は力関係を変化させており、企業、特に中小企業やサービスプロバイダーは、迅速かつ戦略的かつ包括的な適応を迫られています。.

技術的なランキングシグナルやキーワードに重点を置くことが多かった従来のSEOは、もはや時代遅れになりつつあります。EEAT（Evidence-Effective-Eat）、つまり高品質で構造化されたコンテンツ、ユーザーの意図への深い理解、そして積極的なレピュテーション管理を特徴とする新たなパラダイムが、ビジビリティの未来を形作っています。.

ドイツにおける AI を活用した検索の新時代を生き残るだけでなく成功するためには、企業は以下の具体的な対策を優先する必要があります。

1. EEATの構築と実証：チームの実際の経験と専門知識を反映した、最高レベルで正確かつ洞察力に富んだコンテンツの作成に投資しましょう。外部からの検証を通じて権威性を示し、ターゲットオーディエンスとの信頼関係を積極的に構築しましょう。専門知識を可視化しましょう（作成者プロフィール、資格など）。.
2. 直接的な回答と構造化のためにコンテンツを最適化します。コンテンツを論理的に構成します（見出し、リスト、FAQなど）。ターゲットオーディエンスの最も切実な質問に対して、明確かつ簡潔な回答を作成します。AIが情報を抽出しやすいようにします。.
3. ユーザーの意図を理解し、それに応える：キーワードにとどまらず、ユーザーが真に求めているもの、必要としているものを分析し、自然言語でこれらのニーズに包括的に応えるコンテンツを作成します。.
4. スキーマ マークアップを実装する: 構造化データ (特に FAQPage、HowTo、Product、Organization、Person) を使用して、コンテンツのコンテキストを AI に明示的に伝えます。.
5. オンラインでの評判を積極的に管理しましょう。言及やレビューを監視し、プロフェッショナルな対応を心がけ、肯定的なフィードバックを促しましょう。Google ビジネス プロフィールを丁寧に管理しましょう。.
6. SEOの技術的な基本事項を遵守する：高速で安全、モバイルフレンドリー、そしてクロールしやすいウェブサイトを構築します。技術的なエラーは速やかに修正します。.
7. AI検索結果を監視し、そこから学びましょう。業界やキーワードにおけるAI概要の掲載結果を定期的に分析し、好まれるコンテンツや情報源を特定し、それに応じて戦略を調整しましょう。.
8. 最新情報を入手し、自ら学びましょう。AIを取り巻く環境は急速に進化しています。業界ニュース、Googleの最新情報、GEOのベストプラクティスをフォローし、チームの知識向上に投資しましょう。.
9. AI を総合的に捉える: 検索以外の分野で AI が企業にどのような可能性をもたらすか (プロセスの最適化、顧客サービスなど) を検討します。.

AI検索への適応は単発のプロジェクトではなく、継続的なプロセスです。今、積極的に行動し、戦略を適応させ、品質、信頼性、そしてユーザー中心主義に重点を置く企業が、情報検索の新時代において成功する可能性が最も高くなります。.