生成AI検索が検索体験をどう作り変えるか──RAGがもたらすSEOの新潮流【 BrightonSEO Spring 2025】
セッションタイトル：Exploring relationships between AI answer engines and organic SERPs（生成AI回答エンジンとオーガニック検索結果（SERPs）の関係性を探る）
2025年4月、メディアリーチ株式会社は英国ブライトンで開催された世界有数の検索マーケティングカンファレンス「BrightonSEO Spring 2025」に参加しました。
本レポートでは、DemandSphere CEOのRay Grieselhuber氏によるセッション「生成AI回答エンジンとオーガニック検索結果の関係性を探る」の内容を紹介します。
ChatGPTやPerplexityといったAI回答エンジンが検索体験において存在感を増す中で、SEO担当者は「可視性」の定義と達成方法を根本から見直す必要に迫られています。
このセッションでは、AI回答エンジンがGoogleやBingなどの従来型インデックスをどのように活用して情報を取得・評価しているのか、そして「検索拡張生成（RAG）」と呼ばれる技術が検索の仕組みをいかに変化させているのかが詳細に解説されました。
メディアリーチのSEOコンサルタント・内田彩華が、セッションから得られた実践的な示唆と、AI時代におけるオーガニック検索可視性の今後について考察を共有します。
Written by Ayaka Uchida
SEO Consultant, MediaReach, Inc.
1.エグゼクティブサマリー
本セッションでは、ChatGPTやPerplexityといった生成AI回答エンジンが検索体験をどのように変えつつあるのか、SEO担当者はそれにどう向き合うべきかについて議論されました。
特に注目されたのは、これらのエンジンが従来のGoogleやBingのインデックスを活用して情報を取得・ランキングしている仕組みです。
生成AIはSEOを「置き換える」のではなく、可視性の測定や最適化に新たなレイヤーを加える存在であるという視点が示され、Google・Bing・Perplexity・ChatGPTの各エンジンがどのようにソースを扱うかについての独自データも共有されました。
2. セッション詳細
- セッション名：Exploring relationships between AI answer engines and organic SERPs（生成AI回答エンジンとオーガニック検索結果の関係性を探る）
- 講演者：Ray Grieselhuber（DemandSphere CEO）
- 日時：2025年4月10日（木）15:20
- 会場：Auditorium 1, Brighton Centre（英国ブライトン）
- イベント名：BrightonSEO Spring 2025
- セッションリンク：https://brightonseo.com/sessions/ai-and-user-experience
3. レポート詳細
3-1. 背景と文脈
本セッションでは、オーガニック検索と生成AIエンジンとの関係性の変化に焦点が当てられました。
インターフェースがキーワード検索から自然言語によるプロンプト入力へと移行している一方で、実際にはGoogleやBingのインデックスが依然として中心的役割を担っているという現状が語られました。
特に、「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）」の台頭により、従来型SEOの知識がAI時代にも通用する重要な基盤であることが強調されました。
3-2. 主なメッセージと学び
- 現在のAIエンジンは、リアルタイムかつ正確な回答生成のために従来の検索インデックスに依存している
- RAGを使わない場合、AIの回答は古く不完全な情報を引用しやすい
- Google上位表示＝ChatGPTやPerplexityでの可視化、とは限らない
- 現時点でAIにおける「シェア・オブ・ボイス（SoV）」の標準的な測定手法は存在しない
- プロンプトクラスタリングやクエリ変換など、新しいSEO施策が注目されている
- AI検索からのトラフィック量自体はまだ1桁台％未満だが、その影響力は急速に拡大している
- 現在もAI回答の約80%はGoogleおよびBingのインデックスを利用しており、Perplexityは約55%がGoogle由来
- エンジンごとに、引用・再ランキングの方法に大きな違いがあることが独自データで示された
3-3. スライドとビジュアル資料
図1：マルチモーダルな検索インターフェースへの移行
図2：検索インデックスと大規模言語モデルを結ぶ「RAG」の概念図
図3：生成AI検索によるトラフィックシェア（1桁%未満）
図4：ライブ検索（RAG）構成要素の図解
図5：「他の人はこちらも質問」パターンを用いたプロンプト最適化フレームワーク
図6：AIにおける可視性を測るための「Share of Voice」指標例
3-4. SEOへの実務的示唆
短期施策：
- AI回答に引用されているURLをトラッキングする
- プロンプトベースのSEO構造を試験的に導入する
- 通常の検索順位とAI回答結果とのギャップを分析する
- 「People Also Ask」データをもとにAIプロンプトの兆候を抽出する
長期施策：
- RAGに最適化されたコンテンツ構造を設計・構築する
- AI可視性を測定する仕組みを整備する
- ブランド力と信頼性シグナルを強化し、AI回答への採用を促進する
- 会話型AIに最適化されたコンテンツ制作を進める
3-5. 現地での印象
午後のセッションでは、多くの参加者が集まり、AIと検索体験の関係性への関心の高さがうかがえました。Ray Grieselhuber氏は、業界の動向とデータに基づいた分析を丁寧に解説し、参加者たちは熱心にメモを取りながら聞き入っていました。特に、RAGと従来型SEOの関係性についての説明には、会場のプロフェッショナルたちも強く反応していました。
3-6. 個人的な感想
実際、私自身も最近は検索の入口としてChatGPTを使うことが増えています。以前は、OpenAIが十分なデータを蓄積すればGoogleを超えるのではと感じていましたが、今回のセッションを通じて、Googleのインデックスこそが検索エコシステムの核であり続けるという認識を持つようになりました。特に、LPに格納されたサービス情報がGoogleを「データベース」として成り立たせているという視点には、深く共感しました。
4. 補足資料
Speaker Deck:
https://speakerdeck.com/raygrieselhuber/exploring-the-relationship-between-traditional-serps-and-gen-ai-search
Written by Ayaka Uchida
SEO Consultant, MediaReach, Inc.
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