AI OverviewやAI Modeが急速に広がり、「これからブログやSEOはもう厳しいのでは？」と感じている人は多いと思います。
今回は、このノマドメディアとは別に僕が運営している英語学習メディア「RYO英会話ジム」を実例にしながら、AI検索時代のSEOについて考えてみます。
RYO英会話ジムでは、長年にわたって英語表現や英語学習に関する記事を積み上げてきました。僕自身、長年Webメディアを運営していますが、以前と比較すると、1記事だけで大量のアクセスを取る難易度は確実に上がったと感じています。
実際、GoogleのAI Modeを使ってみると、
「payとpay forの違いは？」
と聞くだけで、
意味の違い
使い分け
例文
日本人が間違えやすいポイント
まで、その場でかなり詳しく回答してくれます。
サイトを開かなくても答えがわかる。
情報系メディアにとって、この変化はかなり大きいです。
ただ、その一方で、RYO英会話ジムの過去記事を現在の検索意図に合わせてリライトしていくと、AI検索が普及する以前よりアクセスが伸びている記事も実際にあります。
Search Consoleを見ても、最近はサイト全体のインプレッションが以前より明らかに上がってきています。
そこで現在僕が考えているのが、
「1記事で大量アクセスを狙うSEO」から、「1記事あたり小さなアクセスを大量に積み上げるSEO」への転換
です。
目安として、RYO英会話ジムのメディアでは現在でも、1記事あたり月50PV程度なら十分狙えると感じています。
そして、この50PVを数百、数千記事と積み上げていけば、AI検索時代でも大きなアクセス母体を作れるのではないか。
僕がアクセスの母体を増やしたい理由は、単にPVという数字を大きくしたいからではありません。
アクセスが増えれば、それだけサービスを知ってもらう機会が増え、問い合わせや成約につながる母数も増えるからです。
つまり、SEOの目的はアクセスそのものではなく、事業につながる接点を増やすことです。
今回は、RYO英会話ジムの実際のSearch ConsoleデータやGoogleのAI検索を試した経験をもとに、AI検索時代でもSEOでアクセスの母体を増やせるのか、そしてそれを問い合わせ・成約につなげていけるのかを整理してみます。
- 1 そもそも、なぜアクセスの「母体」を増やしたいのか
- 2 AI時代は「1記事で大量アクセス」が難しくなった
- 3 実際、リライト後にインプレッションが増えている
- 4 サイト全体でもインプレッションは上昇している
- 5 「記事数を増やす」ではなく「検索入口を増やす」
- 6 1記事50PVを積み上げればどうなるのか
- 7 1日5記事リライトできるなら過去資産はかなり大きい
- 8 AIがある今、一人でも良質な記事を大量に作れる時代になった
- 9 今のリライトでは「すぐ答える＋深く説明する」
- 10 AI時代だからこそ「実体験」を入れる
- 11 「よくある間違い」と「生徒の成長」をつなげる
- 12 「似た表現の違い」は検索入口を増やしやすい
- 13 AI Overviewでは引用されても、AI Modeではクリックされないこともある
- 14 将来も「平均50PV」が続くとは限らない
- 15 Search ConsoleはGoogle検索だけ
- 16 Google Search ConsoleではAI検索の露出も見られる
- 17 AI Modeだけに一本化されるとはまだ決まっていない
- 18 月20万PVはまだ狙う価値があると思う
- 19 今後は100記事単位で効果を測っていく
- 20 SEOは終わるのではなく、役割が変わっているのかもしれない
- 21 参照先
そもそも、なぜアクセスの「母体」を増やしたいのか
まず最初に、ここを明確にしておきたいと思います。
僕が月20万PVを目指している理由は、PVという数字そのものが欲しいからではありません。
アクセスが増えると、それだけ自分のサービスや商品を知ってもらう人の母数が増えるからです。
たとえば、仮にサイトを訪れた人のうち、
0.5％が問い合わせする
とします。
月1万アクセスなら、単純計算で50件。
月10万アクセスなら500件。
もちろん実際の問い合わせ率は記事の内容やサービスによって大きく変わりますし、すべてのPVに同じ価値があるわけではありません。
それでも基本的には、
アクセス母数が増える
→ サービスを知る人が増える
→ 問い合わせ候補が増える
→ 成約機会も増える
という構造になります。
オンラインでサービスを販売している僕にとって、SEOは単なる広告収益のためのアクセスではありません。
見込み客との接点を増やすための入口です。
だからこそ、AI検索によって1記事あたりのアクセスが減ったとしても、
「だったら検索入口そのものを増やせないか？」
と考えるようになりました。
AI時代は「1記事で大量アクセス」が難しくなった
以前のSEOでは、検索ボリュームの大きなキーワードで上位に入れば、1記事だけで月数千、場合によっては数万PVを取れることもありました。
ところが現在は、検索結果の上部にAI Overviewが表示されるケースが増えています。
さらにAI Modeでは、質問に対してかなり詳しい回答までその場で生成してくれます。
つまり以前なら、
検索する
→ 記事をクリックする
→ 答えを読む
だったものが、
検索する
→ AIの回答を読む
→ 終了
になるケースが増えています。
特に、
「○○の意味は？」
「○○って英語で？」
のような、答えが数行で済む検索はかなり影響を受けやすいと思います。
一方で、Googleは2026年現在、AI OverviewとAI Modeをよりシームレスにつなげながらも、検索では引き続きさまざまな結果やWebへのリンクを提供する方針を示しています。blog.google
そのため現時点では、
「Google検索がAI中心になる可能性は高いが、Webサイトへのリンクが完全になくなると決まったわけではない」
と考えるのが自然です。
実際、リライト後にインプレッションが増えている
僕はここ1年以上、過去記事のリライトをかなり進めています。
最初に優先したのは、
インプレッションは多いのにCTRが低い記事
でした。
すでに検索結果には表示されているので、
タイトル
導入文
検索意図
記事内容
などを改善することで、クリックを増やせる可能性が高いからです。
このタイプの記事はかなりリライトしてきたので、最近は候補自体が少なくなってきました。
そこで次に注目しているのが、
昔はアクセスがあったけれど、現在はほとんど読まれなくなった記事
です。
実際、8月24日にリライトした記事では、その後インプレッションが明らかに増え、クリックされる頻度も以前より増えました。
9月2日にリライトした別の記事でも、それ以前は散発的だったインプレッションが、リライト後から継続的に発生するようになっています。
もちろん、
「リライトしたから100％伸びた」
とまでは断定できません。
検索需要やGoogle側のアルゴリズムなど、さまざまな要因があります。
ただ、複数の記事で似た動きが出ているので、
古い記事でも、現在の検索意図に合わせて作り直せば再び露出が増える余地はかなりある
と感じています。
サイト全体でもインプレッションは上昇している
Search Consoleの直近約3か月のデータを見ると、僕のサイトでは、
約6.96万クリック
約1,397万インプレッション
がありました。
さらに8月と9月を比較すると、
| 指標 | 8月 | 9月 | 変化 |
|---|---|---|---|
| 1日平均インプレッション | 約14.2万 | 約16.2万 | 約14％増 |
| 1日平均クリック | 約674 | 約737 | 約9％増 |
| CTR | 約0.47％ | 約0.46％ | やや低下 |
特に気になるのが、クリックよりもインプレッションの伸び幅が大きいことです。
AI Overviewなどによって、表示されてもクリックされない検索が増えている可能性はあります。
それでも、
Google検索上でサイトが露出する機会そのものは増えている
ということになります。
これは、僕が今取り組んでいる
検索入口を増やす
という戦略とはかなり相性のいい動きです。
「記事数を増やす」ではなく「検索入口を増やす」
ここは今後のSEOでかなり重要だと思っています。
僕が記事を増やしたい理由は、
単純にURLの数を増やしたいからではありません。
狙っているのは、
GoogleやAI検索からサイトへ入ってくる入口の種類を増やすこと
です。
たとえば、
「Take your time」
という一つの表現でも、
Take your time 意味
Take your time ビジネス
Take your time 失礼
Take your time No rush 違い
Take your time 目上
Take the time 違い
など、検索する人の疑問はさまざまです。
以前なら、
「Take your timeの意味」
だけを中心に記事を書いていたかもしれません。
現在は、その周辺にある疑問まで一つの記事で自然にカバーします。
すると、
1記事＝1キーワード
ではなく、
1記事＝複数の検索入口
になります。
Googleの生成AI検索でも、ユーザーの質問に対して複数の関連検索を同時に行う「Query fan-out」という仕組みが使われています。Google for Developers
だからといって、検索キーワードごとに大量の似た記事を作ればいいわけではありません。
Google自身も、検索バリエーションごとに大量ページを作るような施策ではなく、ユーザーにとって役立つ、独自性のあるコンテンツを作ることを推奨しています。Google for Developers
僕自身も、
1記事で自然にカバーできるものは深くまとめる
一方、
検索意図そのものが違う場合は別記事にする
という考え方で進めています。
1記事50PVを積み上げればどうなるのか
実際の記事一覧を見ていると、現在の感覚としては、
月50PVほど取れれば、その記事はまずまず
という印象があります。
以前のSEOなら、
「50PVしかない」
と感じていたかもしれません。
でも今は逆です。
50PVの記事を大量に持てばいい
と考えるようになりました。
単純計算では、
20万PV ÷ 50PV
なので、
4,000記事で月20万PV
です。
もちろん、現実のサイトはそんなに均等ではありません。
月5PVの記事もあります。
月30PVの記事もあります。
一方で、
月300PV
月500PV
月1,000PV
と伸びる記事もあります。
だから実際には、
大量の小さな記事
＋中ヒット記事
＋少数の大きな記事
という構造になります。
一つの記事に依存するのではなく、多数の記事から少しずつアクセスを得る。
僕はこれを、ポートフォリオ型SEOのように考えています。
1日5記事リライトできるなら過去資産はかなり大きい
4,000記事と聞くと途方もない数字に感じます。
でも、長年メディアを運営している人には一つ大きな資産があります。
それが、
すでに公開している過去記事
です。
完全な新規記事を4,000本作る必要はありません。
昔は検索上位だったけれど、
競合が強くなった
内容が古くなった
記事が短い
現在の検索意図に合わなくなった
というページは大量にあります。
これを、
現在の検索意図
＋網羅性
＋比較
＋実体験
＋よくある間違い
＋FAQ
という形に再構築します。
僕の場合、新規記事よりリライトのほうが速いので、内容によっては1日5記事ほど進められます。
1日5記事なら、
月150記事前後。
600記事でも約4か月です。
新しいURLをゼロから育てるだけではなく、過去にGoogleから評価されたことがある記事をもう一度使える資産に戻す。
ここにはまだかなり可能性があると思っています。
AIがある今、一人でも良質な記事を大量に作れる時代になった
ここでもう一つ大きいのが、AIによって記事制作の生産性そのものが大きく上がったことです。
以前は、1本の記事を書くにも、
構成を考える
見出しを作る
言い回しを整える
比較表を作る
FAQを作る
抜け漏れを確認する
といった作業にかなり時間がかかっていました。
もちろん今でも、最終的に大事なのは誰に向けて、どんな価値を届けるかという設計です。
ここは人間が考えるべき部分です。
ただ、そのうえでAIを使えば、
記事のたたき台作成
見出し案の整理
比較ポイントの洗い出し
FAQの補強
リライト時の網羅性チェック
などをかなり効率化できます。
つまり今は、一人でも良質な記事を以前よりずっと高いペースで作れる時代になっています。
これは、僕が考えている
「1記事50PV前後を大量に積み上げる戦略」
とも相性がいいです。
なぜならこの戦略は、1本の大当たり記事を狙うというより、多くの検索入口を持つことが重要だからです。
そして検索入口を増やすには、ある程度の記事数と改善スピードが必要です。
以前なら、ここが一人運営の大きな限界でした。
でも今はAIがあることで、
過去記事のリライト
比較記事の量産
FAQ追加
導入文やまとめの改善
といった作業を効率よく進めやすくなりました。
つまりAI時代は、検索流入を奪われる側面がある一方で、こちらが記事を作り、改善し、検索入口を増やすスピードも一気に上げられる時代でもあります。
だから僕は、AIを「SEOを壊すもの」とだけは見ていません。
むしろ、
AI検索でクリックされにくくなるリスクがあるからこそ、AIを使って良質な記事をより多く作り、サイト全体の入口を増やしていく
という発想が、これからますます重要になると思っています。
今のリライトでは「すぐ答える＋深く説明する」
最近の記事では、
答えを最初に出す
ことをかなり意識しています。
たとえば、
「急がなくていいよ」は英語で何と言う？
という記事なら、
冒頭で、
Take your time.
と答えます。
そのあと、
簡単な例文
意味
ニュアンス
まで短く説明します。
ここまでで十分な読者は、そのまま離脱しても構いません。
一方、さらに理解したい人向けに、
似た表現との違い
実際の会話
ビジネスでの使い方
日本人のよくある間違い
FAQ
まで深く解説します。
つまり、
Quick Answer → Deep Dive
という構造です。
AI向けだけに作っているわけではありません。
人間が読んだときにも、
答えだけ欲しい人
と、
しっかり勉強したい人
の両方が読みやすくなるからです。
AI時代だからこそ「実体験」を入れる
ただ情報を網羅するだけなら、AIでもかなりできます。
だから最近のリライトでは、自分自身の体験を意識的に入れています。
たとえば僕自身、
「急がなくていいよ」
と言いたいときに、
You don’t have to be in hurry.
のように、知っている単語を組み合わせて話していた時期がありました。
正しくは、
in a hurry
です。
さらに、その場面なら、
Take your time.
のほうが短く自然です。
こうした、
「僕自身がどう間違えたのか」
という話は、辞書にはありません。
そして実際に英語を教えていると、生徒さんにも似たことが起こります。
「よくある間違い」と「生徒の成長」をつなげる
僕が最近特に増やしているのが、
生徒さんの成長の裏側
を紹介する記事です。
たとえば、
英語はある程度話せる。
TOEICも高い。
仕事でも英語を使っている。
でも、
細かな文法ミスや不自然な表現を誰にも直してもらえない。
という人は珍しくありません。
記事では、
よくある英語の間違い
を紹介したあと、
「実際に同じような悩みを持っていた生徒さんがいた」
という実例につなげます。
そして、
どんな課題があったか
どのように練習したか
どう変わったか
を紹介します。
この流れなら、
英語知識
→ 学習上の問題
→ 実際の事例
→ 解決方法
となります。
単純なサービス紹介ではありません。
僕が実際に見てきた学習者の変化自体が、記事の情報になります。
Googleも生成AI検索向けの公式ガイドで、価値のある独自コンテンツや、一般的な情報をまとめただけではない内容の重要性を説明しています。Google for Developers
「似た表現の違い」は検索入口を増やしやすい
もう一つ最近かなり増やしているのが、
似た表現の違い
です。
たとえば、
pay / pay for
ask / ask for
to me / for me
in the train / on the train
kindly / please
などです。
こういうテーマは、単純な単語の意味より、
「どっちを使えばいいの？」
という悩みに答えます。
実際、僕のサイトでもこうした細かな使い分け記事は比較的アクセスが取れています。
しかもAI検索で実際に調べてみると、
pay / pay for
や、
to me / for me
について、自分の記事がGoogleのAI Overviewの参照元として表示されるケースもありました。
つまり、記事は通常検索からクリックを取るだけではなく、
AIが回答を作るための情報源
にもなり始めています。
AI Overviewでは引用されても、AI Modeではクリックされないこともある
ただし、ここは楽観視できません。
GoogleのAll検索では、自分の記事がAI Overview内の参照元としてかなり目立って表示されるケースがありました。
一方、同じような質問をAI Modeですると、
リンクをほとんど見せずに回答だけで完結
するケースもありました。
AIが、
意味
比較
例文
注意点
まで全部出してくれるなら、ユーザーがサイトへ移動する理由は弱くなります。
ここは今後のSEOで一番大きな不確定要素だと思っています。
将来も「平均50PV」が続くとは限らない
今は1記事50PVを一つの目安にしています。
でも5年後も同じとは限りません。
仮にAI検索の普及によって平均が、
50PV → 30PV
になれば、
4,000記事で月12万PV。
さらに、
30PV → 20PV
まで落ちれば、
月8万PVです。
だから僕は、
4,000記事作れば絶対に20万PVになる
とは考えていません。
現在の50PVは、あくまで現時点での期待値です。
一方、一部の記事が、
月100PV
月300PV
月1,000PV
と伸びる可能性もあります。
さらにGoogle以外にも、
Bing
SNS
直接アクセス
他サイトからの流入
AIサービス
があります。
だから、メディア全体では複数の入口を持っておくことが重要です。
Search ConsoleはGoogle検索だけ
ちなみに、ここも勘違いしやすいポイントです。
Google Search Consoleに表示されるのは、基本的にGoogle検索上でのパフォーマンスです。
Microsoft Edgeを使っていても、
検索エンジンがGoogleならSearch Consoleに反映されます。
一方、
EdgeでBing検索を使った場合は、Google Search Consoleには入りません。
つまり、
Search Consoleのクリック数＝サイト全体のPV
ではありません。
実際のアクセス全体を見るなら、Google Analyticsなどとあわせて見る必要があります。
Google Search ConsoleではAI検索の露出も見られる
2026年には、Search Consoleに生成AIパフォーマンスレポートが追加されています。
AI OverviewやAI Modeにおいて、
どのページが表示されたか
インプレッションがどう変化したか
どの国から表示されたか
どのデバイスから表示されたか
などを確認できます。
Googleによると、このレポートは2026年8月31日時点で世界中のサイト向けに展開されています。Google Help
また、生成AI検索のデータ自体は通常のSearch Consoleのパフォーマンスデータにも含まれています。Google for Developers
これからは、
通常検索で何位なのか
だけでなく、
AI検索で自分の記事がどれくらい使われているのか
を見ることも重要になってきそうです。
AI Modeだけに一本化されるとはまだ決まっていない
Googleが検索をAI中心に再設計していることは間違いありません。
ただし、
現在のリンクが少ないAI Modeだけになり、Web検索結果がなくなる
と決まったわけではありません。
2026年のGoogle I/Oでも、検索ボックス自体をAI前提に大きく刷新する一方で、今後も従来と同じようにさまざまな検索結果を提供し、AI OverviewからAI Modeへ移行する際にも詳しく知るためのリンクを提供すると説明しています。blog.google
なので現状では、
検索はAI中心になる。
ただしWebは残る。
その代わり、Webサイトへのクリック獲得は以前より難しくなる。
この前提で考えるのが一番現実的だと思っています。
月20万PVはまだ狙う価値があると思う
では結局、
AI時代に月20万PV規模のメディアを作ることは現実的なのか。
僕は、まだ狙う価値は十分あると思っています。
ただし、昔とは戦い方が違います。
以前は、
1記事で数千PVを取る
ことを狙っていました。
これからは、
1記事20〜100PVを大量に積み上げる
ことを前提にします。
その中から、
月300PV
月500PV
月1,000PV
の記事が少しずつ出てくればいい。
そして一番重要なのは、20万PVそのものではありません。
アクセスが20万あるということは、
それだけ多くの人がサイトを知り、
記事を読み、
サービスを知る機会が増えるということです。
最終的に僕が増やしたいのは、
PVではなく、問い合わせと成約です。
アクセスはそのための母体です。
だからAI検索によって1記事あたりのクリックが減るなら、
入口そのものを増やす。
これが現在の僕の考えです。
今後は100記事単位で効果を測っていく
今後も過去記事のリライトを続けていきます。
ただ、感覚だけで続けるつもりはありません。
たとえば100記事リライトしたら、
リライト前後で、
インプレッション
クリック
表示される検索クエリ数
実際のPV
がどう変化したかを見る。
仮に100記事で月3,000PV増えれば、
平均+30PVです。
その数字が500記事でも続けば、
+15,000PV。
1,000記事なら、
+30,000PV。
平均+50PVなら、1,000記事で月+5万PVです。
こうすれば、
あと何記事改善すれば目標アクセスまで届くのか
を、自分自身のサイトデータから逆算できます。
SEOは終わるのではなく、役割が変わっているのかもしれない
AI検索の未来がどうなるかは、まだ誰にもわかりません。
今後、AI Modeに近い検索体験がさらに広がれば、Webサイトへのクリックは今より減るかもしれません。
それでも僕自身のサイトでは現在、
記事を改善するとインプレッションが増え、以前よりアクセスが増える記事もある
という現象が実際に起きています。
だから少なくとも今は、
「AIが来たからSEOはもう意味がない」
とは思っていません。
むしろ、
少数の記事に依存するSEOから、多数の良質な情報資産を持つSEOへ変わっている
と考えています。
比較記事で検索入口を増やす。
古い記事を現在仕様に再生する。
自分自身の経験を書く。
実際の顧客や生徒の変化を一次情報として残す。
そして、それらを数百、数千記事と積み上げる。
AIが答えを出す時代だからこそ、僕は逆に、
「自分にしか作れない情報を持った検索入口をどれだけ増やせるか」
を意識して、今後もメディアを育てていこうと思っています。
参照先
Google Search Central「生成 AI パフォーマンス レポート（検索）」
Google Search Console公式ヘルプ
Google Search Central「Search Console に検索の生成 AI のパフォーマンス レポートを導入」
Google Search Central公式ブログ
Google Search Central「生成AI機能向けサイト最適化ガイド」
Google公式AI検索最適化ガイド
Google Search Central「生成AI検索向け最適化に関する新しい公式資料」
Google Search Central公式ブログ
Google「Google I/O 2026 発表まとめ」
Google公式ブログ
Google「AI Mode / AI Overviewsによる新しい検索体験」
Google公式ブログ
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