第607回:AIとSEOの話題でありがちな「トラフィック量」基準での比較の問題点について

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このページの目次

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AI対策とSEOの話、どっちの優先度が高いのか
トラフィック量で分かること、分からないこと
1. Ahrefsの調査で見るGoogleとChatGPT
2. GA4で見えるAI経由の範囲
購入までの行動と流入経路
1. 例1：私の買い物と旅行の調べ方
2. 例2：広告から検索へ進む行動
AIが推薦してくれた後に起きる行動
日本での生成AI利用
自社のお客さんの行動をできるだけ知ることが大事
1. 流入量だけでは決まらない優先順位
2. 施策名と効果が見える時期
お客さんに聞きたい3つのこと
購入や問い合わせにつながる受け皿
1. 受け皿はもちろん大事
2. 混沌としている今だからこそ、取り組んで分かることがある
まとめ：トラフィック量だけで、AIとSEOの優劣は決められない
1. 参考資料
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ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。

AI対策とSEOの話、どっちの優先度が高いのか

AI対策（LLMOやGEOと呼ばれる）とSEO（Search Engine Optimization：検索エンジン最適化）の話、どっちの優先度が高いのか、さらに言えばやる意義があるのかについては、SNSなどでも熱量の高い議論にもなりがちです。

これについては様々な観点もありますし、データで分からないことも多いため、簡単に決められることではないと考えています。

ただ、この切り方はちょっと気になっている

ただ、時々見る「どちらからサイトへ来る人が多いか」という観点での比較、具体的には

AI経由のトラフィックは検索経由より遥かに少ない、Google経由の何十分の一しか無いんだ
AIツールのサイト自体のトラフィックは少ない、利用者なんてそんなものなんだからSEOをやっていればいいんだ

といったような、トラフィックベースで考えるのは、いろいろな麺で適切ではないと思っています。（そもそもアプリ経由が多いAIサイトのトラフィックを見てどうするんだというのもありますが）

トラフィックの大小は問題解決の総量とアラインしているのか？

本当に、Googleからの流入の方がずっと多い。それならSEOの勝ちで、AIはまだ気にしなくていいのでしょうか。私は、トラフィック量の大小だけで、購入や問い合わせへの貢献の優劣は決められないと考えています。

例えば分かりやすいところでは「AIで候補を絞ってから、Googleで検索してサイトへ来る人」もいます。と言うか今回のデータでもあげていますがかなり多い。

このアクセスは検索経由として記録されます。CVを生んだトラフィックは検索になります。

しかし、候補を選ぶ過程にはAIが関わっています。いわゆるマルチチャネルトラフィックです。

サイトへ来た経路と、来るまでに何が判断に影響したかは、分けて考える必要があるんですね。

AIが絡むと妙に熱量が上がる、特にSNS

実際これはWeb解析をしていれば常に考えることなのですが、AIが関わってくるとここが妙に捻じ曲げられて、いがち、と思います。悪く言えば「AIの価値を押し下げようとする」「”Googleを見ていればいい”というメッセージング」があると。

私自身はAIはChatGPT中心にずっとPROを使っていて、そして合わせて仕事としても個人としてもGoogleはAI Premiumプランを使いつつ、ということで、一応両方使っているつもりです。両方とも違う方向から、世の中の課題解決をするツールだと思っています。必要。

さておき、このあたりについてこんかいまとめたいなと。

ということで今回は、流入データと購入前の行動を見ながら、量だけの比較では何が抜け落ちるのかな？というところを考えてきます。

トラフィック量で分かること、分からないこと

Ahrefsの調査で見るGoogleとChatGPT

最初はAhrefsの「AI vs Search Traffic Analysis」です。Ahrefsは私も昔から使っているSEO系のツールで、日本法人ができる前からお世話になっています。2026年9月のデータでは、サイトへの流入量は、依然としてGoogleがChatGPTを大きく上回っています。

Ahrefsの2026年9月データから抜粋
流入元・分類	掲載割合
Google	23.96％
検索サイト全体	26.82％
AIアシスタント全体	0.43％
ChatGPT	0.34％

GoogleとChatGPTを比べると約70倍です。検索サイト全体に占めるGoogleの割合も約9割。検索、とりわけGoogleからの流入が大きいことは確かです。ただ、流入量の差を、そのままSEOとAIの価値の差として読むことはできません。この数字が示すのは、サイトへ来たときの経路だからです。

この調査の分析対象は115,254サイトです。ただし、検索サイトなどの参照元による分類と、Directなどのチャネル分類が重なっています。掲載された分類は、合計すれば100％になる内訳ではありません。ここでは、掲載条件のそろったGoogleとChatGPTの規模感を見ています。

参照：Ahrefs「AI vs Search Traffic Analysis」

2025年6月から2026年9月までの推移も掲載されています。ただし、月次推移の対象は固定した74,752サイトで、先ほどの分析対象全体とは異なります。

ある月の全体値と、固定した対象の推移を混ぜずに読む必要があります。検索の割合が下がったとしても、その分がそのままAIへ移ったとまでは言えません。

GA4で見えるAI経由の範囲

ここで気を付けたいのが、どこまでをAI経由として数えるかです。

GA4（には、2026年5月にAI Assistantというチャネルが加わりました。一方、GoogleのAI OverviewsやAI Modeからのクリックは、GA4ではOrganic Searchに含まれます。AIが関わったアクセスのすべてが、AI Assistantに入るわけではありません。

参照：Google Analyticsの更新情報／Google Analyticsのデフォルトチャネル定義

そもそも流入データが示すのは、サイトへ来たときの経路です。

その前にどこで情報を集め、何を信じ、どこまで候補を絞ったかは、それだけでは分かりません。AIからの直接流入が少ないことと、AIが購入判断に関わっていないことは別の話なんですね。

購入までの行動と流入経路

例1：私の買い物と旅行の調べ方

私も買い物ではChatGPTで調べてから、Googleで比較して買うことがあります。

旅行でも、まずAIに候補を挙げてもらい、その後は使い慣れたGoogleで検索して予約サイトへ行く。AIの回答にあるリンクから直接行くこともありますが、AIで調べた後に、検索を挟むことは普通にあります。

この場合、最後のアクセスだけを見れば検索経由です。でも、候補を知ったきっかけや、候補を絞る過程ではAIが関わっています。検索で来たお客さんだから、検索だけで意思決定したとは言えません。

例2：広告から検索へ進む行動

これはAIが登場して初めて起きた話ではありません。広告で商品を知り、名前を覚えておき、後から商品名で検索して申し込むこともありますよね。最後の検索だけに成果を結び付ければ、最初に興味を持ってもらった広告の役割を見落とします。

もちろん、アクセスの数字は必要です。ただ、サイトへ来る人が減ったとしても、来た人がよく理解して購入してくれるなら、商売としての結果は違います。流入量だけで、売上や問い合わせへの貢献までは判断できません。

アクセス解析で追える範囲には限界があります。BigQueryなどを使って分析を深めることはできても、お客さんの頭の中までは見えません。プライバシーへの配慮もあり、行動も複雑になっています。私は、数字から分かることと、分からないことを分ける必要があると感じています。

AIが推薦してくれた後に起きる行動

Similarwebが調べた推薦とサイト訪問の関係

Similarwebの「The Downstream Impact of AI Visibility」は、この話を考える手掛かりになります。対象は、米国のデスクトップ利用者の行動データです。金融、旅行、美容の分野でChatGPTに質問した人を追い、AIでブランドを推薦された後、7日以内にそのサイトを訪れたかを調べています。

分析対象は2025年7月から12月の数千の利用行動です。直前4週間にそのブランドのサイトを訪れていた人や、質問の時点でブランド名を挙げていた人は除かれています。調査では、推薦されたブランドのサイトを訪れる確率が平均2.5倍高かったと報告されています。

旅行ではSkyscannerとKayak、金融ではAmerican ExpressとCapital One、美容ではSephoraとUltaといったブランドが扱われています。

ただ、この2.5倍を、自社の売上も2.5倍になるという意味で読むことはできません。無作為に推薦の有無を割り当てた実験ではなく、利用者の行動を比較した調査です。

それでも、AIで何を薦められたかと、その後どのサイトへ行ったかの間に差があるのは、無視できないと思います。検索結果の順位やクリック率だけを見ていると、その前にAI上で候補を絞っているお客さんとの接点を見落とすかもしれません。

AI推薦後の訪問経路

同じ調査では、AIが関わった後のブランドサイト訪問について、アクセス経路も集計しています。最も多かったのは検索で55.9％。AIから直接来た訪問は8.8％でした。AIが関わったとしても、訪問時の経路は検索になるケースが多いわけです。

AIが関わった後のブランドサイト訪問の経路
訪問経路	割合
検索	55.9％
直接アクセス	19.9％
その他の参照サイト	13.5％
AIからの参照	8.8％

参照：Similarweb「The Marketing Funnel Is Fragmenting」（丸めにより合計は100％と一致しません）

直接アクセスという分類だけでは、なぜその経路になったかまでは分かりません。ここで押さえたいのは、AIからの直接流入だけを数えても、その前のAIの関与を把握しきれないことです。AIで調べた人の行動と、解析ツールに付く流入元の名前は、同じものではありません。

訪問後の閲覧と滞在時間

Similarwebは、訪問後の閲覧も比較しています。AIが関わった訪問では、通常の訪問より平均ページビューと滞在時間が高いという結果でした。訪問数だけを比べたときには見えない違いがあります。

Similarwebの調査対象内での平均値
指標	AIが関わった訪問	通常の訪問
ページビュー	12.0ページ	6.5ページ
滞在時間	11.8分	5.6分

興味を持ってから来た人であれば、よく読んでくれるというのは理解できます。ただ、もともと興味の強い人がAIを使っていた可能性なども考えられます。AIを使わせれば閲覧や滞在が増える、と原因まで決め付けないことも大事です。

日本での生成AI利用

比較を始める場所としてのAI

「海外の話でしょう」と思われるかもしれません。

日本については、サイバーエージェントのGEO（Generative Engine Optimization）Labが公表した、2026年8月期の生成AIユーザー利用実態調査があります。全国15～69歳の男女9,278人を対象に、8月7日から10日に実施したインターネット調査です。比較・検討で最初に使うサービスとして、生成AIを選ぶ割合が増えています。

その目的で最初に使うサービスとして生成AIを選んだ割合
比較する内容	2026年2月	2026年8月
商品の価格など	9.8％	15.5％
旅行の宿泊施設	8.7％	14.8％

参照：サイバーエージェント GEO Lab「生成AIのユーザー利用実態調査」2026年8月期（商品比較の表記は、2月が「価格や特徴」、8月が「候補商品の価格」）

また、全体の傾向として引き続き「比較・検討」の段階での生成AI利用率が高く、商品の価格や特徴の比較（9.8%）、旅行の宿泊施設の比較（8.7%）など、意思決定を伴う検索において生成AIの要約・比較能力が活用されています。
https://www.cyberagent-adagency.com/news/963/

また、全体の傾向として、引き続き「比較・検討」の段階における生成AI利用率が、すべてのジャンルで「情報収集」を上回っております。候補商品の価格比較（15.5%）、旅行の宿泊施設の比較（14.8%）、物件条件の比較（14.5%）など、意思決定を伴う検索で生成AIの活用が進んでいます。
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=33787

Ahrefsの参照元別データとは、対象も数え方も違います。

それでも、日本でも比較を始める場所としてAIを使う人が増えていることは、意識しておきたいですね。

生成AIを使う人の広がり

NTTドコモのモバイル社会研究所が2026年4月6日に公表した調査では、2月時点の生成AI利用率は51％でした。

対象は全国15～69歳で、有効回答は7,223人。対話・相談、検索・文章生成、画像などの生成を含む利用率です。仕事や商品検索だけに限った利用率ではありません。

参照：NTTドコモモバイル社会研究所「生成AI利用率、過半数に。1年で急増」

同研究所が掲載する前年2月の値は27％です。利用の種類や設問の条件には注意が必要ですが、使う人が広がっていることは分かります。AIを使う人の増加と、その人たちの購入までの行動を、両方見ていく必要がありますね。

自社のお客さんの行動をできるだけ知ることが大事

流入量だけでは決まらない優先順位

検索からの流入が多いから「SEOの勝ちだ」と判断すれば、AIで比較・検討しているお客さんを見落としてしまいます。

もちろん、「AIで露出が増えれば必ず売上が増える」とも言えません。トラフィック量で勝ち負けを決めても、お客さんが何を見て選んだかは分からないんですね。

この比較の問題は、実務で何を優先するかにもつながります。検索もAIも、お客さんが情報を探し、比較する過程で使われています。

私は、流入量だけで配分を決めず、自社のお客さんの行動から優先順位を考える必要がある…というかそれしかないかなと思っています。

そもそも検索から人が来ておらず、問い合わせも得られていない会社なら、選ばれるまでの流れから考える必要があります。

検索からの反響はあるけれど、だんだん減っている会社では、お客さんがAIをどう使っているかも調べたい。同じ「SEOかAIか」という相談でも、会社の現状によって取り組む順番は違います。

施策名と効果が見える時期

GEOやLLMOの営業を受けることもあるでしょう。と言うか多いですね…うちの会社にすら来ます（サービス概要を見てほしい）

一方、「従来のSEOをきちんとやればいい」という声もあります。

ただ、AI側の仕様はよく変わります。仕様や営業の話を追うたびに、毎月方針を変えていても仕方ありません。

私たちも自社でいろいろ実験しています。変更がすぐ反映されるものもあれば、1か月ほどで露出が変わるもの、半年たっても変化が見えないものもあります。

これは私たちの経験であって、保証できる期間ではありません。投資すると、いつ、どれだけ戻ってくるかを一律に約束するのは難しいですね。

ただ、定量的な結果が明確になるまで小さな実験を続けるだけでは、何も変わらないこともあります。この難しさは、きれいな答えで済ませられません。不確実さが残る中でも、会社とお客さんの状況を見ながら取り組む必要があると感じています。

実際、私もすべてのお客さまに同じことをお伝えしているわけではありません。定例の打ち合わせでも、毎回同じフォーマットで数字を報告して終わり、という形ではなくなっています。そのときの課題によって、話す内容も調べるデータも変わります。

お客さんに聞きたい3つのこと

では、自社では何から考えるのか。まだ専門家へ相談する前の段階であれば、まずお客さんに聞いてみてください。

悩んだらこの3つのことを聞いてくださいね。

それは「入り口・比較・最後の確認」です。これを聞くと、頭の中で想像していたお客さんと、実際のお客さんの違いが見えてきやすいです。

もちろんもっと聞ければもっといいですよ。

入り口を聞く。最初に何をきっかけに知ったか。どんな言葉や条件で探したか。AIなのか、検索なのか、知人の紹介なのか。
比較の仕方を聞く。ほかに何を調べたか。何と比べたか。買わないという選択肢も含め、どんな代替手段を考えたか。
最後に確認したことを聞く。決める直前に何を調べ直したか。一度納得したのに、もう一度確かめたことは何か。

最後にもう一度調べることは、お客さんが特に気にしていた点かもしれません。業種や地域、商品によっても行動は違います。自分の頭の中にいる「脳内お客様像」だけで、優先順位を決めないようにしたいですね。

お客さんの行動に応える形で取り組むことは、社内の納得や合意を得る上でも大事です。以前は、インターネットの利点として「数字が取れるから、効果を説明しやすい」と言えた面がありました。今は、数字だけでは説明しきれない場面が増えています。何が分かり、何がまだ分からないかを共有しながら進める力も必要になっていると感じます。

購入や問い合わせにつながる受け皿

受け皿はもちろん大事

AIに推薦されても、その後に訪れるWebサイトやSNS（Social Networking Service）で必要なことが分からなければ、購入や問い合わせにはつながりにくいでしょう。商品をそのまま買える場合などを除けば、推薦された後に、お客さんが安心して選べる受け皿も必要です。

結局、お客さんが知ってから買うまでの流れを見て、途中で止まっているところから改善していく。その考え方は変わりません。SEOとAIを別々に競わせる前に、顧客の行動全体で何が不足しているかを見たいですね。

分からないからといって、黙って待っていればいいとも思いません。2000年代前半を経験してきた身としては、インターネットの黎明期に試行錯誤した企業が、その後に成果を出していった実感があります。

混沌としている今だからこそ、取り組んで分かることがある

私自身、2026年、2027年は、AIを含むWebマーケティング全体に本腰を入れる時期だと感じています。その際もアクセス数に加えて、お客さんの比較・検討や購入を妨げているものを確かめたいですね。

自社ではどこでお客さんが止まっているのか、取り組んでいるつもりでも方向がずれていないか。そうしたご相談は、ラウンドナップWebコンサルティングでも承っています。会社とお客さんのことを理解しているパートナーと一緒に考えることも、一つの選択肢です。

まとめ：トラフィック量だけで、AIとSEOの優劣は決められない

トラフィック量はサイトへ来たときの経路を示す数字です。その大小だけでは、購入や問い合わせへの貢献の優劣は決められません。
AIで候補を絞った後に検索から訪れる人もいます。検索流入として記録されたアクセスにも、購入前のAIの関与があり得ます。
調査ごとに対象・設問・分類が違います。訪問との関連や利用経験を、売上への因果や購入率として読まないことが大事です。
アクセス解析で分からない過程を知るために、入り口・比較・最後の確認をお客さんに聞いてみましょう。
AIに薦められた後のWebサイトも含め、お客さんが購入や問い合わせまで進める状態を作ることが必要です。

参考資料