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【2026年9月5日】海外の最新LLMO・AI検索対策5トピック｜AI検索経由の注文が15倍。次の競争は「発見された後」へ

AI検索対策【AEO / GEO / LLMO】｜アムール株式会社

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9月5日の注目テーマは、AI検索で発見された後、比較・購入・行動まで進んでもらうための設計です。

Shopifyによると、AI検索経由の商品注文は2025年1月から15倍に増加しました。一方、商品がChatGPTなどに表示されても、価格や在庫、決済情報が一致していなければ、AIエージェントは購入を完了できません。

また、AI検索上の成果を正しく測定するには、単純なブランド言及率だけでなく、推薦順位、競合とのシェア、引用元まで分けて確認する必要があります。

※2026年9月5日・日本時間時点で確認できた海外情報を中心に整理しています。

1．AI検索経由の商品注文が15倍。次の課題は「AIが購入を完了できるか」

ShopifyのHarley Finkelstein社長によると、AIを活用した検索経由の商品注文は、2025年1月から15倍に増加しました。

AI検索では、商品が紹介されるだけでなく、AIエージェントが次の作業まで行う仕組みが整備されつつあります。

  • 商品を比較する

  • 価格や在庫を確認する

  • カートへ追加する

  • 配送先を入力する

  • 決済する

  • 返品や返金を依頼する

この動きを支える仕組みとして、OpenAIのAgentic Commerce Protocol、GoogleのUniversal Commerce Protocolなどが登場しています。

しかし、Search Engine Journalの記事は、商品をAI検索に表示させることよりも、既存のECシステムで購入を最後まで完了させることが難しくなる可能性を指摘しています。

例えば、次のような問題です。

  • 商品ページと決済画面で価格が異なる

  • SKUごとに属性の表記が統一されていない

  • 在庫情報の反映が遅れている

  • 短時間の連続アクセスをボットとして遮断する

  • 決済APIが大量の並列処理に対応できない

  • 返品・返金情報が各システムへ同期されない

人間であれば多少の情報差を判断できますが、AIエージェントは矛盾した価格や属性を勝手に解釈できません。

LLMOへの示唆

EC事業者にとって、これからのLLMOは「商品をAIに掲載する対策」だけでは不十分です。

AIが商品発見から購入完了まで進めるように、次の項目を確認する必要があります。

  • 商品名、SKU、価格、在庫をすべての画面で一致させる

  • 商品フィードと構造化データを最新に保つ

  • 決済APIを並列アクセスでテストする

  • 正規のAIエージェントをボット対策で遮断していないか確認する

  • 配送、キャンセル、返品条件を機械が読み取れる形で掲載する

  • 決済失敗率や途中離脱を流入元別に測定する

今後は「AI回答に表示されたか」だけでなく、AI経由のユーザーやエージェントが購入を完了できたかまでが重要な評価指標になります。

ただし、15倍という数値はShopifyによる公表値です。また、AIエージェントが原因となった大規模な決済障害を実証した調査ではなく、一部は既存システムから想定されるリスクです。

出典：Search Engine Journal「Getting Your Product Into ChatGPT Isn’t The Hard Part」
参考：OpenAI「Agentic Commerce Protocol」

2．AI検索の成果は「言及率」だけでは測れない

HubSpot提供の記事では、AI検索上のブランド露出を測定するための具体的な方法が紹介されました。

例えば、自社名がAI回答に含まれていても、競合より下に表示され、「おすすめしない選択肢」として紹介されている可能性があります。

そのため、単純に「名前が出たか」だけを見るのではなく、次の指標を分けて測定する必要があります。

  • 言及率： 調査した質問のうち、自社名が出た割合

  • 推薦率： 自社が推奨候補として紹介された割合

  • 上位3社率： 比較回答の上位3社に入った割合

  • シェア・オブ・ボイス： 回答内の全ブランド言及に占める自社の割合

  • 引用元構成： 公式サイト、比較記事、口コミ、ニュースなどの比率

  • 未掲載質問： SEOでは上位でも、AI回答では言及されなかった質問

記事では、Google Search Consoleから商業意図の強い検索語を抽出し、自然な購入相談へ書き換えて調べる方法が紹介されています。

例えば「会計ソフト 比較」という検索語を、次のような質問に変えます。

従業員50人の中小企業に適した会計ソフトを、料金とサポート体制で比較してください。

同じ質問を複数回実行し、AIごとに回答順位や引用元を記録します。

LLMOへの示唆

LLMOの効果測定では、最低限、次の項目を記録することが重要です。

  • 質問文

  • 使用したAI

  • 調査日

  • 自社名の有無

  • 推薦された順位

  • 一緒に表示された競合

  • 紹介された強みと弱み

  • 引用されたURL

  • 回答内容の正確性

特に優先したいのは、Googleでは上位表示されているのに、AIでは推薦されていない質問です。

この差を調べると、比較情報、利用目的、料金、実績、第三者評価など、AIが推薦判断に必要としている情報を特定できます。

HubSpotは、自社の比較コンテンツを作り直したことでAIからの引用が642％増加し、AI経由の見込み客が1,850％増加したと報告しています。

ただし、この記事はHubSpot提供のスポンサーコンテンツです。数値は同社の自己申告であり、測定期間、母数、比較条件、成果の帰属方法は十分に公開されていません。そのまま一般化するのではなく、測定方法の参考として捉える必要があります。

出典：Search Engine Journal「How To Measure Your Brand’s AI Visibility」

3．ChatGPTの広告表示率が14％から26％へ増加

Similarwebの分析によると、米国のデスクトップ版ChatGPTでは、広告が表示された回答の割合が2026年5月の14％から、6月には26％へ増加しました。

広告の66.3％は、最初の質問ではなく、2回目以降のやり取りで表示されていました。

これは、ChatGPTがユーザーの目的や条件を会話から把握したうえで、関連する広告を表示している可能性を示します。

また、広告が表示されたセッションの65.3％では、その後も会話が続いていました。広告表示によって、多くの利用者が直ちに離脱したわけではありません。

一方、広告のクリック率は次のように推計されています。

  • 2026年5月：0.68％

  • 2026年6月：0.50％

広告主の上位には、Monday.com、Framer、Attio、SAPなど、ソフトウェアやBtoBサービスを提供する企業が多く含まれていました。

OpenAIは、広告と通常回答を明確に区別し、広告が回答内容やオーガニックな推薦順位へ影響することはないと説明しています。

LLMOへの示唆

AI検索でも、オーガニック施策と広告施策を分けて考える必要があります。

  • オーガニック：AIが回答内で企業を理解・引用・推薦する

  • 広告：会話の文脈に合った企業が有料枠に表示される

  • 自社サイト：訪問後に比較、問い合わせ、購入へ進める

ChatGPT広告では、一般的な検索キーワードだけでなく、ユーザーが会話で示す条件や悩みが重要になる可能性があります。

広告やランディングページでは、次のような具体的な利用条件を明確にするとよいでしょう。

  • 対象となる業種や企業規模

  • 解決できる課題

  • 導入に必要な期間

  • 料金や最低契約条件

  • 他社製品との違い

  • 向いている企業と向いていない企業

AI広告が普及しても、広告枠だけで信頼を獲得できるわけではありません。広告を見たユーザーが追加質問をした際に、第三者メディア、口コミ、比較記事、導入事例からも同じ評価を確認できる状態が必要です。

なお、Similarwebの数値は米国のデスクトップ利用をもとにした推計です。ChatGPT広告は展開途中であり、表示頻度、利用地域、広告形式は今後大きく変わる可能性があります。また、Google検索広告のクリック率とは利用場面が異なるため、単純には比較できません。

出典：Similarweb「ChatGPT Ads Are Reshaping Paid Search」
参考：OpenAI「Testing Ads in ChatGPT」

4．Facebookグループが、Googleのフォーラム情報源で2位に

Ahrefsが5億件以上の検索結果を分析したところ、Googleの「Discussions and forums」に表示される情報源として、FacebookグループがRedditに次ぐ2位になりました。

同機能が表示された検索結果のうち、各サービスが含まれる割合は次のとおりです。

  • Reddit：米国で87.8％

  • Facebookグループ：38.3％

  • Quora：世界全体で32％

  • その他のサービス：それぞれ10％未満

Googleの「Discussions and forums」自体は、米国の検索結果の11.7％で表示されていました。

Facebookから表示されたURLは、すべて公開グループの投稿でした。

また、上位10グループがFacebook掲載URL全体に占める割合は2.82％、上位100グループでも9.27％でした。

つまり、一部の巨大グループだけでなく、多様な専門・地域コミュニティの投稿が検索結果へ表示されています。

LLMOへの示唆

企業名が自社サイト以外の公開コミュニティでどのように語られているかは、検索とAI検索の両方で重要になります。

特に、次のような事業者は関連する公開グループを調べる価値があります。

  • 地域密着型の店舗やサービス

  • 専門性の高いBtoBサービス

  • 趣味や課題別の商品

  • 海外市場へ展開する企業

  • 購入前に利用者同士の相談が多い商品

ただし、自社を推薦するための宣伝投稿を大量に行うべきではありません。

次のような活動のほうが、長期的な信頼につながります。

  • 専門家として質問へ具体的に回答する

  • 利用条件や注意点を正直に説明する

  • 自社に向かないケースも明示する

  • 業界データや調査結果を共有する

  • 顧客が自然に体験を共有できる環境を作る

AI検索では、公式サイトの主張だけでなく、利用者や第三者が公開している情報が企業評価の参考にされる可能性があります。

ただし、この調査が示しているのはGoogleの通常検索におけるフォーラム枠への掲載状況です。Facebookグループの投稿がChatGPTやGeminiの回答へ直接影響することを証明したものではありません。

出典：Search Engine Journal「Facebook Groups Are Google’s No. 2 Forum Source」

5．Google検索は「情報を探す場所」から「今の状況で判断する場所」へ

Googleは、新しい天気予測モデル「WeatherNext 3」を発表しました。

WeatherNext 3は、従来モデルより詳細な予測を生成し、Search、Gemini、Maps、Google Maps Platform、Earth Engine、Google Cloudなどへ導入されています。

主な特徴は次のとおりです。

  • 1時間ごとの予測更新

  • より細かな地域単位での予測

  • リアルタイムの衛星データ活用

  • 雨や雪の予測精度向上

  • Search、Gemini、Mapsへの横断的な統合

この変化は、天気情報だけの話ではありません。

Googleは、検索結果としてリンクを並べるだけでなく、現在地、時間、天候、交通、営業時間などを組み合わせ、ユーザーの次の行動を支援する方向へ進んでいます。

例えば、「今日、子どもと行ける場所」という質問では、施設紹介だけでなく、天候、営業時間、予約状況、移動時間などが判断材料になります。

LLMOへの示唆

今後のAI検索では、企業の基本情報だけでなく、リアルタイムに近い運用情報が重要になります。

  • 正確な営業時間

  • 臨時休業やイベント中止

  • 当日の予約・在庫状況

  • 配送可能エリア

  • 雨天時の対応

  • キャンセルや変更条件

  • 店舗・施設ごとの違い

  • 最終更新日時

旅行、飲食、小売、イベント、物流、不動産など、時間や場所、天候の影響を受ける事業では特に重要です。

AIは「おすすめの会社」を挙げるだけでなく、今この条件で利用できる会社を選ぶようになります。

公式サイト、Googleビジネスプロフィール、予約システム、商品フィードなどで情報が異なる場合、AIが正しい判断をできない可能性があります。リアルタイム性の高い情報ほど、更新元と管理責任を明確にする必要があります。

ただし、WeatherNext 3は天気予測モデルに関する発表です。一般企業のWebページがAI検索で上位表示される条件を示したものではなく、通常サイトの引用やランキングへの影響も公開されていません。

出典：Google「Introducing WeatherNext 3」
参考：Search Engine Journal「Google’s New Weather AI In Search」

まとめ｜LLMOは「見つけてもらう施策」から「行動を完了させる設計」へ

9月5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。

  • ShopifyではAI検索経由の商品注文が2025年1月から15倍に増加した

  • AI検索の成果は、言及率だけでなく推薦順位や引用元まで測定する

  • ChatGPT広告は会話の2回目以降に表示されるケースが多い

  • 公開FacebookグループがGoogleのフォーラム情報源で2位になった

  • Google検索はリアルタイム情報を使って行動を支援する方向へ進んでいる

これまでのLLMOでは、AI回答に企業名やWebページを表示させることが中心でした。

しかし、AI検索が比較、広告、予約、購入へ広がるほど、その先の仕組みも問われます。

価格や在庫は一致しているか。AIが商品情報を正しく読めるか。第三者からも同じ評価を得ているか。ユーザーが迷わず問い合わせや購入を完了できるか。

AI検索での露出を増やすだけでなく、発見から行動完了までの情報とシステムを一貫させることが、次のLLMOでは重要になります。

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検索の動向を踏まえた支援を提供しています。大規模なAI回答分析で構築した独自データベースをもとに、企業の強みや実績をAIに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。

アムール株式会社
https://amour-inc.jp/

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