【2026年8月31日】海外の最新LLMO・AI検索対策5トピック｜3.4万件の会話分析で判明、「名前が出る」と「選ばれる」は別
海外のLLMO・AI検索対策に関する最新情報を、毎日5つに厳選してお届けします。
2026年8月31日の注目テーマは、「AI検索での露出を、実際の比較・購買行動へどうつなげるか」**です。
オーストラリアの保険会社20ブランドを対象に、3万4,000件以上のAI会話を分析した調査では、AI回答で名前が多く出る企業と、最有力候補として推薦される企業は必ずしも一致しませんでした。
また、GoogleはAI Overviewを自動展開する表示を一部で始め、通常の検索結果はさらに下へ押し下げられています。
単にAIから引用・言及されるだけでなく、回答のどの位置で、どのような理由とともに推薦されるかを確認する必要があります。
※2026年8月31日午前・日本時間時点。海外で8月28日から31日に公開・確認された情報を中心に整理しています。
1．3万4,000件のAI会話を分析。「言及数」と「推薦されやすさ」は一致しない
AI検索のブランド可視性を調査するSomantraは、オーストラリアの保険会社20ブランドについて、ChatGPTとGoogle AI Overviews上での表示を分析しました。
調査対象は、2026年5月から8月までに収集した3万4,000件以上の消費者との会話です。
8月の言及数では、Budget Directが9,960回で総合1位でした。
一方、AIが「最も可能性の高い推薦候補」としてブランドを紹介した割合を見ると、結果は異なります。
Shannons：言及数10位、推薦評価1位
ING：言及数11位、推薦評価3位
NRMA：言及数は上位だが、推薦評価は言及順位より4つ低い
AAMI：推薦評価は言及順位より5つ低い
つまり、AI回答に何度も登場していても、「最適な選択肢」「この条件ならおすすめ」と評価されているとは限りません。
また、ChatGPTのカテゴリーに関する詳しい質問では、回答の78.9％が調査対象の保険会社を一社も挙げていませんでした。
LLMOへの示唆
LLMOの効果測定を、企業名の言及回数だけで終わらせてはいけません。
少なくとも、次の指標を分けて確認する必要があります。
AI回答で企業名が登場した割合
回答内での掲載順位
最初に企業名が登場する位置
「おすすめ」「最適」「信頼できる」などの推薦表現
どの利用目的・顧客条件で推薦されたか
競合と比較された際の長所・短所
引用された情報源
調査では、「most trusted（最も信頼できる）」や「cheapest（最も安い）」など、質問へ一語加えるだけでも回答内容が大きく変化しました。
そのため、自社のAI検索上の可視性を調べる際は、一般的な質問だけでなく、次のような条件を加えます。
初心者向け
中小企業向け
費用を抑えたい場合
品質を重視する場合
サポートを重視する場合
特定の業種・地域・利用目的
AI検索で選ばれるためには、企業名の言及を増やすだけでなく、「どのような条件で選ぶべき企業なのか」を明確にすることが重要です。
なお、本調査はSomantra自身が発表したベンダー調査です。オーストラリアの保険市場に限定されており、使用した質問や推薦評価の方法によって結果が変わる可能性があります。
出典：Somantra「Australian Insurance Brand Visibility in AI Search」、EIN Presswire
2．GoogleがAI Overviewの「自動展開」を開始。通常の検索結果がさらに下へ
Googleは、一部の検索でAI Overviewを自動的に展開する表示を始めました。
従来はAI回答の一部が表示され、続きを読みたいユーザーが「Show more」を押す形式でした。
新しい表示では、検索直後から次の順番で画面が構成されます。
展開されたAI Overview
追加質問を入力する「Ask anything」
通常の検索結果
AI回答が長い場合、ユーザーは通常の検索結果へ到達するまで、これまで以上にスクロールする必要があります。
Googleは、システムが「ユーザーにとって特に有用」と判断したテーマで、AI Overviewを動的に展開すると説明しています。
ただし、同じ質問でもブラウザや検索タイミングによって表示が異なり、具体的な発動条件は公開されていません。
LLMOへの示唆
AI Overviewが自動展開される検索では、通常のSEO順位が高くても、ユーザーの目に入る位置が大きく下がる可能性があります。
そのため、従来の検索順位に加えて、次の状態を確認する必要があります。
AI Overviewが表示されるか
AI回答が自動展開されるか
自社名がAI回答内に登場するか
自社ページが引用されているか
引用が展開前の範囲に表示されるか
追加質問で自社が推薦されるか
コンテンツ側では、AIが回答へ取り込みやすいように情報を整理します。
冒頭で質問への結論を示す
商品・サービスの対象者を明記する
数値、料金、対応範囲を表や箇条書きで示す
比較基準と選び方を説明する
根拠となる調査・事例を掲載する
更新日と監修者を明記する
今後は、検索結果の1位を取るだけでなく、検索画面の最上部にあるAI回答へ入ることが、より重要になります。
ただし、今回確認されているのは一部の検索における動的な表示です。全面展開された機能ではなく、クリック率への影響を測定したデータもまだ公開されていません。
出典：The Verge「Google further buries search results under AI mode」
3．Googleの「Preferred Sources」ボタンを自社サイトへ直接設置可能に
GoogleのPreferred Sourcesは、ユーザーが信頼するメディアや情報源を登録し、そのサイトの記事を優先的に表示させる機能です。
8月28日に公開された実装ガイドでは、Preferred Sourcesへ登録するための公式ボタンを、Webサイトへ直接設置する方法が紹介されました。
埋め込みボタンを使用すると、ユーザーはサイト上のボタンを押した後、Googleの確認画面で「Add」を選択し、元の記事へ戻れます。
通常のリンクでGoogleの設定画面へ誘導する方法より、一つ操作が少なくなります。
Preferred Sourcesに登録された情報源は、ユーザーごとに次の場所で目立つ可能性があります。
Top Stories
AI Overviews
AI Mode
ただし、登録によってすべてのユーザーに対する検索順位が上がるわけではありません。
LLMOへの示唆
これまでの検索対策は、検索エンジンから新しい読者を獲得する施策が中心でした。
Preferred Sourcesでは、すでに記事を読んでいる人へ、**「今後もGoogleやAI検索で自社を優先表示してもらう」**ための働きかけができます。
専門メディアやオウンドメディアを運営している企業は、次の場所への設置を検討できます。
記事末尾
サイドバー
メールマガジン登録欄
会員登録完了ページ
フッター
SNSやメールマガジン
ただし、単にボタンを設置するだけでは登録してもらえません。
「業界の最新調査を毎週解説する」「専門家による一次情報を発信する」など、その情報源を継続的に選ぶ理由も伝える必要があります。
また、Googleが登録対象として認識するのはドメインまたはサブドメインです。example.com/blogのようなサブディレクトリ単位では登録できません。
Preferred Sourcesは直接的なランキング要因ではなく、記事の掲載を保証する機能でもありません。効果は、その情報源を選択した個々のユーザーに限定されます。
出典：Search Engine Journal「How To Add Google’s Preferred Sources Button To Your Website」
参考：Google公式ブログ「Personalize the content you see on Search, Discover, and News」
4．画像SEOの役割が変化。「画像の周辺にある文章」までAIが回答材料に
Search Engine Landは、マルチモーダルAI検索における画像の新しい役割を解説しました。
従来の画像SEOは、ファイル名、alt属性、圧縮、表示速度などを整え、Google画像検索で見つけてもらうことが中心でした。
マルチモーダルAI検索では、AIが画像のピクセル自体を解析し、次の情報を読み取ります。
画像に写っている商品や人物
パッケージや看板に書かれた文字
商品の色、形、素材
利用場面
周辺に写っている物
画像と近接する見出しや説明文
Googleが2023年に出願し、2026年4月に公開された特許には、最初に画像の一致から引用候補を選び、その画像周辺の文章を使って回答を作成する仕組みが記載されています。
LLMOへの示唆
AI検索時代の画像は、記事を見やすくする装飾ではありません。
ページや企業をAIが発見・理解するための情報源になります。
企業サイトでは、次の対応が考えられます。
ストック画像ではなく、自社で撮影した画像を使用する
商品を複数の角度から撮影する
パッケージや資料の文字を読める解像度にする
画像の直下に具体的な説明文を置く
図表の数値を本文にも記載する
施工前後や導入前後の写真に条件を付記する
人物写真と氏名・役職・資格を関連付ける
画像内の情報とalt属性、本文を一致させる
例えば、導入事例で完成後の写真だけを掲載するのではなく、次の情報を画像の近くへ記載します。
どの顧客に導入したのか
どのような課題があったのか
何を実施したのか
どの程度改善したのか
いつ撮影した画像なのか
重要なのは、きれいな画像を増やすことではありません。
AIが画像を見た際に、何が写っており、どのような事実を示す証拠なのかを理解できる状態にすることです。
ただし、紹介されたGoogleの仕組みは特許出願の内容であり、現在の検索サービスでそのまま使用されていると確認されたものではありません。記事内で提案されている評価指標にも、実務家による定性的な方法が含まれています。
出典：Search Engine Land「Your images have a new job in AI search」
5．ChatGPT広告が5日間で32市場へ拡大。オーガニック推薦との区別が重要に
OpenAIは、ChatGPT広告をインドで開始しました。
これにより、ChatGPT広告の対象地域は合計41市場となりました。
8月24日に欧州31市場、8月29日にインドが追加され、OpenAIによると5日間で32市場へ拡大したことになります。
インドでは、ログイン済みの成人が利用するFreeプランとGoプランに広告が表示されます。
広告主はOpenAIの営業部門や代理店、テクノロジーパートナーを通じて出稿できますが、インド向けのセルフサービス型Ads Managerは開始時点で提供されていません。
広告が利用できる市場が急速に広がったことで、AI回答上の企業露出には次の2種類が存在するようになります。
AIが回答内容として選んだオーガニックな言及・推薦
回答に関連して表示される広告
LLMOへの示唆
今後は「ChatGPTに表示された」という事実だけでなく、オーガニックな推薦か広告かを区別して測定する必要があります。
広告では、比較・検討の文脈に合わせて、次のような情報を提示できる可能性があります。
無料相談や資料請求
商品・サービスの価格
キャンペーン
導入事例
比較ページ
店舗や予約ページ
一方、広告出稿だけでは、ChatGPTの回答本文で推薦される企業にはなれません。
広告とLLMOでは、それぞれ役割が異なります。
広告：特定の会話や検討タイミングで露出を購入する
LLMO：企業の専門性や実績をAIに理解させ、自然な比較候補に入る
コンテンツ：回答や推薦の根拠になる情報を提供する
PR・口コミ：第三者からの信頼材料を増やす
将来的には、広告の表示回数やクリック数だけでなく、広告接触後のブランド検索、AI回答での自然言及、問い合わせへの影響まで確認する必要があります。
なお、41市場という数字は公開情報を積み上げた集計です。OpenAIは市場別の統一された広告掲載実績や成果指標を公開しておらず、広告の表示方法や出稿条件は今後変更される可能性があります。
出典：PPC Land「OpenAI gains 32 ChatGPT ad markets in 5 days as India goes live」
参考：TechCrunch「OpenAI to start showing ads on ChatGPT’s free and Go tiers in India」
まとめ｜「表示されたか」から「選ばれたか」へ評価を変える
8月31日の海外動向から押さえておきたいポイントは、次の5つです。
AI回答での言及数と、最有力候補としての推薦評価は一致しない
GoogleのAI Overview自動展開により、通常の検索結果がさらに下へ移動する可能性がある
Preferred Sourcesによって、読者へAI検索上での継続表示を促せる
画像とその周辺文章が、マルチモーダルAI検索の回答材料になる
ChatGPT広告の世界展開により、有料露出と自然な推薦を分けて測る必要がある
LLMOの目的は、AI回答に企業名を表示させることだけではありません。
重要なのは、AIが次の関係を理解できる状態を作ることです。
何を提供する企業なのか
どのような顧客に向いているのか
競合と何が違うのか
どのような証拠や実績があるのか
どの条件で推薦すべきなのか
これからのAI検索対策では、言及数、引用数、検索順位だけでなく、回答内での位置、推薦表現、比較理由、問い合わせへの貢献まで含めて評価する必要があります。
アムール株式会社について
AI検索で選ばれる企業へ。専門知見と実行力で、成果が出るまで伴走します。
アムール株式会社は、企業がChatGPTやGeminiなどのAI検索で正しく理解され、比較・推薦されるためのAEO・GEO・LLMO支援を提供しています。
アムールの3つの強み
強み01｜GUGAシニアパートナーによるAI検索対策
生成AI活用普及協会（GUGA）のシニアパートナーとして、最新の生成AI・AI検索動向を踏まえた支援を提供しています。大規模なAI回答分析で蓄積した知見をもとに、企業の強みや実績をAIへ正しく伝わる形で設計し、AI検索で選ばれる企業づくりを支援します。
強み02｜診断・効果測定から外部PRまで一気通貫
AI検索上の現状診断と戦略設計から、Webサイト改善、比較メディア、外部PRまで一貫して対応。データに基づいた施策実行と改善を行います。こうした成果創出にこだわる支援が評価され、2025年SMBグロース企業賞のデジタルマーケティング部門を受賞しました。
強み03｜お客様評価4.9以上の支援品質
戦略立案だけでなく、Web制作、SEO、広告運用、コンテンツ制作まで一気通貫で支援します。成果創出まで伴走する姿勢が評価され、9割以上のお客様に継続してご依頼いただくとともに、Google口コミ・BOXIL口コミともに4.9以上の高評価を獲得しています。
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