AIに引用されるページの作り方｜結論を先に、表、Q&A、出典と更新日(2026年9月)

先に知っておくこと:Googleは特別な書き方を求めていない

Google は「AI features and your website」(最終更新 2025-12-10)で、AIによる概要やAIモードに出るための追加の要件や特別な最適化はない、と書いています。2026-05-15 に公開された生成AI機能向けの最適化ガイド(最終更新 2026-07-10)では、さらに踏み込んで、次のことは Google 検索では気にしなくてよいとしています。

ガイドはそのうえで、長い目で見て最も効くのは、人にとって独自で役に立つ内容を作ることだと書いています。ありふれた知識をまとめ直した記事ではなく、経験や専門性にもとづく「コモディティではない」内容です。読み手のために段落と見出しで整理することも勧めています。

仕様の出典: Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」 / Google Search Central「AI features and your website」

それでもページの形を整える理由

Google の説明では、生成AI機能は検索のインデックスから関連するページを取り出し、その内容をもとに回答を作ります(RAG、グラウンディングと呼ばれる方法)。ChatGPT や Perplexity の検索機能も、各社のクローラーが集めたページをもとに回答し、参照元を示します。つまり、AIの回答は、どこかのページの一部を材料にして作られています。

材料として使われやすいのは、質問に対する答えが1か所にまとまっていて、根拠と時点がはっきりしている部分だと考えられます。答えが長い前置きの後ろに埋もれていたり、数字の出典が分からなかったりすると、別のページの記述が使われやすくなります。これは Google が勧める「読み手のために整理する」ことと同じ方向で、AIのためだけの工夫ではありません。

取り出しやすいページの7つの要素

次の表は、当社が記事やサービスのページで使っている要素です。右の列に、その根拠が公式の推奨か、研究か、当社の考えかを分けて書きました。

表のとおり、多くは研究や公式の検証で効果が確かめられたものではなく、読みやすさから来る当社の考えです。「この形にすれば引用される」という保証はありません。ただ、どれも人の読み手にとって損がなく、元に戻す必要もない変更です。

研究で分かっていること(GEO論文)

生成AIの回答での見え方を上げる方法を比べた研究として、プリンストン大学などの「GEO: Generative Engine Optimization」(2023-11-16 初版、KDD 2024)がよく引用されます。原文で確かめた結果は次のとおりです。

読むときの注意が3つあります。1つ目に、実験は2023年当時のモデル(GPT-3.5 turbo)と Perplexity.ai で行われ、2026-09時点の Google のAIによる概要や ChatGPT の検索での結果ではありません。2つ目に、元のページに引用や数字を機械的に足して比べた実験で、足した数字が正しいかは問われていません。3つ目に、効果は分野によって違うと論文自身が書いています。

それでも、根拠のある数字や出典を示すことが見え方にプラスに働き、キーワードを詰め込むことは効かなかった、という方向は、Google のガイドとも矛盾しません。使える結論はこの程度と考えるのが妥当です。

仕様の出典: Aggarwal ほか「GEO: Generative Engine Optimization」(KDD 2024、arXiv:2311.09735)

構造化データの位置づけ

構造化データは、ページの内容を決まった形式(schema.org など)で機械向けに書き添えるものです。Google は、生成AI機能のために必須ではなく、特別なマークアップもないとしています。一方で、通常の検索でリッチリザルト(星の評価やロゴなど、見た目を拡張した検索結果)の対象になるために、使い続けるのはよいとも書いています。

FAQ の構造化データ(FAQPage)は扱いが変わりました。Google の更新履歴によると、FAQ のリッチリザルトは 2026-05-07 から Google 検索に表示されなくなり、2026-06 にはその説明ページも削除されています。「FAQPage を入れると検索結果にQ&Aが出る」という説明は、2026-09-30時点では当てはまりません。ページの本文に Q&A を置くことは、読み手のためにこれまでどおり意味があります。

会社の基本情報を書く Organization は、Google のドキュメント(最終更新 2026-09-08)で、組織の管理情報を理解し、他の組織と区別するのに役立つと説明されています。記事の Article、パンくずの BreadcrumbList も含め、内容の機械的な理解を助けるもの、という位置づけで入れるのが妥当です。当社のサイト(westeria.jp)では、2026-07-21 から Organization・WebSite・Service を全ページに、記事に Article・FAQPage・BreadcrumbList を入れています。

仕様の出典: Google Search Central「Latest Google Search Documentation Updates」 / Google Search Central「Organization (Organization) structured data」

一次情報を書く意味

Google のガイドは、他のページの要約ではなく、自分の経験や知識にもとづく内容を作るよう勧めています。AIは多くのページを比べて回答を作るので、どこにでも書いてある一般論は、どのページから取っても同じです。自社にしかない情報があるページは、その情報について答えるときに使われる理由があります。

中小企業が書ける一次情報は、思っているより多くあります。自社の料金と、その決まり方。作業の手順と、かかる日数。自社で測った数字(問い合わせから納品までの日数、よくある質問の件数など)。対応できない場合の条件。当社のサイトでも、Search Console で測った数字や、実際に使ったサービスの請求額を、時点と条件を付けて書いています。

やってはいけないこと

• AI向けに隠した文章を入れる。白い背景に白い文字、画面の外に置いた文章などは、Google のスパムポリシーの「隠しテキスト」に当たる。クローラーにだけ違う内容を見せるのはクローキングに当たる。Google は 2026-05 に、スパムポリシーが生成AIの回答にも適用されると明記した
• 根拠のない数字を足す。研究で数字の追加が効いたことを理由に、出典のない「約8割の企業が」のような数字を書くと、誤りがAIの回答に広がる。数字は出典と時点が言えるものだけにする
• AIに書かせた文章を量産する。質問の言い回しごと、地域ごとに似たページを大量に作ることを、Google は「大量生成コンテンツの不正使用」として禁じている。生成AIで下書きすること自体は禁止されていない
• キーワードを詰め込む。GEO論文でも、見え方は改善しなかった

仕様の出典: Google Search Central「Spam policies for Google web search」

日本の会社にとって:既存のページを直す順番

日本の中小企業のサイトでは、会社概要や料金が画像やPDFだけで載っている、サービスの説明が1ページにまとめて書かれている、更新日がない、という例がよくあります。全ページを一度に直す必要はありません。問い合わせに近いページから、次の順で直すのが現実的です。

• 1. 料金・費用のページ。AIに「◯◯の費用は」と聞かれたときの材料になる。料金表を画像からテキストと表に直し、時点と条件を書く
• 2. サービスごとのページ。何を、誰に、どの地域で、どの手順で提供するかを冒頭に書く。複数のサービスが1ページに混ざっていれば分ける
• 3. 会社概要。所在地・事業内容・連絡先をテキストで書き、Organization の構造化データを入れる
• 4. Search Console の生成AIパフォーマンスレポートで表示が多いページ。すでに材料として使われているページの、結論・時点・出典を整える
• 5. よくある質問。問い合わせで実際に聞かれた質問から書く

自社でやること・外に頼むこと

文章の書き直し(結論を先に、表、Q&A、時点と出典)は、自社の担当者が一番うまくできる作業です。事実を知っているのは社内の人だからです。外に頼む価値があるのは、ページのテンプレートに更新日や Q&A の枠を組み込む、構造化データを入れる、画像の料金表をテキストに直す、といったサイトの作りに関わる部分です。記事を継続して書く体制が社内にない場合は、書く作業そのものを外に頼む選択もあります。その場合も、数字と事実の確認は社内で持ちます。

当社の記事の型(例)

参考として、当社のサイト(westeria.jp)の記事の型を書いておきます。どの記事も、冒頭に「結論から」の3点、本文に比較の表、最後に Q&A と出典の一覧を置き、数字と提供状況には時点を付けています。記事ごとに Markdown 版(記事のURLの末尾に .md を付けた場所)も用意しています。

この型にしてから、AIの回答に引用される回数が増えたかどうかは、比べる前の数字がないため言えません。2026-08-31〜2026-09-27 の28日間で、Google の生成AI機能での表示は525回・130ページでした。数字の読み方は「LLMOの効果測定」の記事にまとめています。

次に確かめること

• 自社の料金ページとサービスのページを開き、最初の画面に、質問への答えがテキストで書かれているかを見る
• 数字に時点と出典が付いているか、ページに更新日と会社名があるかを見る
• FAQPage の構造化データを入れている場合、検索結果にQ&Aが出ることを目的にしていたなら、その目的はもう果たせないことを社内で共有する
• お客様がよく聞く質問を3つ選び、その答えが自社サイトのどこに書いてあるかを確かめる。見つからなければ、それが最初に書くページになる

出典

• Optimizing your website for generative AI features on Google Search(Google Search Central、最終更新 2026-07-10): https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
• AI features and your website(Google Search Central、最終更新 2025-12-10): https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
• Latest Google Search Documentation Updates(Google Search Central、2026-05-08 FAQ リッチリザルトの廃止、2026-06 説明ページの削除): https://developers.google.com/search/updates
• Organization (Organization) structured data(Google Search Central、最終更新 2026-09-08): https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/organization
• Spam policies for Google web search(Google Search Central、最終更新 2026-08-28): https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies
• GEO: Generative Engine Optimization(Aggarwal ほか、KDD 2024、arXiv:2311.09735、2024-06-28 改訂): https://arxiv.org/abs/2311.09735

よくあるご質問

AIに引用されるための特別な書き方はありますか?

Google は、生成AI機能のための書き直しやチャンク化は不要としています(2026-07-10更新のガイド)。結論を先に置く、表、Q&A、時点と出典といった、人にとって読みやすい形が、AIにとっても要点を取り出しやすい形だと考えられます。引用される保証はありません。

FAQPage の構造化データは今でも入れるべきですか?

Google 検索の FAQ のリッチリザルトは 2026-05-07 から表示されなくなりました。入れても検索結果にQ&Aは出ません。すでに入っているものを急いで外す必要はありませんが、新しく入れる理由は、ページの内容を機械的に伝える程度です。本文の Q&A は読み手のために残します。

GEO論文の「最大40%」は、自社サイトでも期待できますか?

そのまま期待しないでください。2023年当時のモデル(GPT-3.5 turbo)で作った模擬の生成AI検索と Perplexity.ai での実験で、今の Google のAIによる概要や ChatGPT での結果ではありません。引用・数字・出典を示すことが見え方にプラスに働いた、という方向を参考にする程度です。

AIで書いた記事を増やせばAIに引用されやすくなりますか?

量を増やすこと自体は効果につながりません。Google は、主に順位や生成AIの回答を操作する目的でページを大量に作ることをスパムポリシー違反としています。生成AIで下書きし、自社の数字や手順を加えて人が確かめる使い方は禁止されていません。