
書籍
AI検索の設計術
新しいSEOで「見つかる」企業
SILVE 編集部 ・ 2026年9月1日 初版発行
AI 検索を「攻略法」ではなく、観測・情報設計・検証の問題として扱う本です。
- Kindle 版 1,650 円(税込) ・ Kindle Unlimited の読み放題対象 ・ ASIN B0HDB8JWB6
- 紙の本 2,750 円(税込) ・ ペーパーバック・ISBN 979-8170916702 ・ ASIN B0HH98F975
- 416 ページ。価格は 2026年8月31日時点の値で、 変わることがあります。
ChatGPT に自社名が出た。ページが引用された。AI 経由らしい流入が増えた。 —— それだけで「AI 検索に強い」と言えるのか。 ここから始まる本です。
AI 上で情報が届く過程を 7 段階に分け(発見 / 取得 / 利用 / 引用 / 推薦 / 選択 / 行動)、準備状態・可視性・実行・成果という 4 つの測定領域を区別します。用語の整理(AEO・GEO・LLMO ほか)から、AI クローラー、robots.txt、構造化データ、エンティティ、測定回数、施策効果の検証までを、一つの座標系で扱います。 このサイトの診断と記事は、その座標系の上にあります。
★ 重視しているのは「何をすれば AI に好かれるか」ではありません。 証拠の種類を分け、それぞれが支える範囲を超えて結論を広げないことです。「引用された = 推薦された」「構造化データを入れれば AI 検索に出る」「施策後に数字が増えた = 施策が効いた」—— こうした短絡を避け、どこで詰まっているのかを切り分けます。 推測ではなく、診断と検証で進めたい人のための本です。
このサイトと、同じ判断基準です
SILVE の記事と診断基準は、この本と同じ考え方から出ています。むしろ、いくつかは本のほうが先に定義したものです —— 準備状態 / 可視性 / 実行 / 成果という 4 つの測定領域、提供元・製品・表示面のレジストリ、英語と日本語の表記の対応、取得主体と、利用を制御するトークンを用途ごとに分ける整理は、本の定義に合わせてサイト側を揃えました。
本とサイトで、読めるものが違います
本にあるもの
- 序章から終章までの通しの構成(記事はどこからでも読める代わりに、順路の説明が要る)
- 章ごとの証拠ラベル(公式資料・査読済み研究・プレプリント・事業者資料)と、証拠の射程
- 付録の実務チェックリストと、業種別のミニケース
このサイトにあるもの
- 現在の診断基準の版と、その全項目
- 実際に URL を入れて測れる診断
- 基準の変更履歴(どの版で何を、なぜ変えたか)
本文が「刊行時点の 10 項目」として紹介している診断基準は、現在の版(v27)で読めます。基準が動いたときは、変更履歴にその理由を残しています。
目次
- 序章「ChatGPTに出ました」では、まだ何も分からない
第I部 「AI検索」を分解する
- 第1章「AIに出る」を7段階に分ける
- 第2章準備状態・可視性・実行・成果
- 第3章AEO・GEO・LLMO・AIO・AIEO・AAO・ACOを一度整理する
第II部 AIが使える情報をどう作るか
- 第4章AIはWebをどう見つけるのか
- 第5章Schema.org、フィード、API、プロトコルは全部違う
- 第6章AIに「覚えさせる」のではなく、曖昧さを減らす
第III部 AI可視性を測る
- 第7章引用・推薦・選択は全部違う
- 第8章取得されたことと、引用されたことは違う
- 第9章AI可視性は何回測ればよいのか
- 第10章AI検索ごとに情報源はどれだけ違うのか
第IV部 時間・外部情報・因果を扱う
- 第11章新しい記事ほど強いのか
- 第12章自社サイトだけ直せばよいのか
- 第13章GEO施策は本当に効いたのか
- 終章診断 → 修正 → 検証 → 監視
- 付録A用語集
- 付録B実務チェックリスト
- 付録C業種別ミニケース
章と、サイトの記事の対応
同じ主題を扱う記事を、章ごとに並べています。記事のほうが細かいので、1 対 1 ではありません。 記事は無料で全文を読めます。先に読んでから、本が要るかを決めてください。
- 第3章
- AEO(Answer Engine Optimization)とは — 意味・歴史・SEO との違い・実践方法を一次資料から整理
- GEO(Generative Engine Optimization)とは — 意味・起源・SEO との違い・「最大40%改善」の正しい読み方
- AIO とは — 何の略かに正解がない用語と、AI Overviews との略称衝突を整理
- AIEO(AI Assistive Engine Optimization)とは — 「回答」から「推薦」への変化と、枠組みへの依存を切り分ける
- LLMO(Large Language Model Optimization)とは — 意味・起源・GEO との違いと「AI に覚えさせる」の誤解
- AAO とは — AI エージェントに「選ばれ、実行される」ための最適化と、2 つの起源系統
- ACO とは — 商品が AI に「選ばれる」ための最適化と、命名日が反証された用語史
- 第4章
- 第5章
Web Companion
AI 検索の仕様は、刊行後も変わります。 本では変化の速い項目を紙面だけで固定せず、こちらで更新します。多くは、すでにサイトにあるページです。
一次資料まで調べた一覧と、最終確認日
提供元・製品・表示面ごとの取得能力と制御、資料へのアクセス状態
どの版で何を、なぜ変えたか。公開済みの版は書き換えません
書籍が「刊行時点の 10 項目」として紹介した基準の、現在の版
各記事の末尾に、参照した資料と最終確認日を置いています
- 正誤表刊行後
刊行後に置きます。訂正が出たときは、この場所に残します
正誤表
- 第 4 章(紙の本では 81 ページ付近)(Kindle 版・紙の本とも初版)
誤 Google は、nosnippet または同義の max-snippet:0 を指定したページについて、AI Overviews と AI Mode の直接入力として本文を使わないと説明している。ただし掲載資格そのものを失う指定ではない。
正 Google は、nosnippet または同義の max-snippet:0 を指定したページについて、AI Overviews と AI Mode の直接入力として本文を使わないと説明している。また Google は、AI Overviews / AI Mode に supporting link として表示される資格として、ページが Google 検索でスニペット付きで表示できることを求めている。したがって、これらの指定は直接入力だけでなく、AI Overviews / AI Mode の掲載資格にも関わる。
「ただし掲載資格そのものを失う指定ではない」が誤りでした。 Google は AI Overviews / AI Mode の supporting link の資格を「インデックスされ、かつ Google 検索でスニペット付きで表示できること」としています。
nosnippetはそのスニペットを出さない指定なので、掲載資格にも関わります。通常の検索での掲載を禁じる指定ではない、という点は変わりません。そこと混ぜて書いていました。 ★ 同じ誤りが、診断項目の説明にもありました。 診断基準 v27 で直し、項目名も「Google AI 入力の許可」から「Google スニペット・AI 利用の許可」へ変えています。経緯と一次資料は Google の AI 検索にサイトを含めるかどうかを、Search Console で設定できるようになった に書きました。★ 本書の別の箇所では、Search Console の参加設定が掲載資格に関係することを正しく書いています。 掲載資格を厳密に扱っている本の中で、この 1 文だけが古い読みのまま残っていました。2026年9月3日 に訂正
本に書いていないこと
有料プランの受付状況・価格・診断できる回数・1 回に見るページ数・支払方法・解約の条件は、本に書いていません。変わり得るものだからです。いまの条件は、こちらにあります。
訂正が出たら、お知らせします
本の誤りが見つかったときは、この上の正誤表に残し、評価基準の更新と同じお知らせでお送りします。 本文を書き換えて、無かったことにはしません。
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