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本記事は、E! Online、Yahoo!、People Magazine、ロサンゼルス・タイムズ、ESPNなどで検索戦略を率い、Google Trendsチームでトレンドキュレーターも務めたフリーランスのSEOコンサルタント、Louisa Frahm氏によって執筆された、Search Engine Landの記事『The follow-up query: Rethinking SEO for conversational search』を翻訳したものです。
検索はいま、ひとつの質問で終わらず、比較や検討を重ねて結論に向かう流れになりました。次に来る質問にも応えられるコンテンツを用意しましょう。
いま、いちばん多くのことを教えてくれる検索クエリは、最初の質問ではなくフォローアップの質問かもしれません。人は何かを学び、比較し、考え直したうえで、次の質問を投げかけます。その人が本当に必要としているものは、この「次の質問」にいちばんよく表れます。
ブランドにとって、フォローアップの質問は大きなチャンスです。ビジビリティを獲得し、信頼を得て、意味のある行動を後押しできます。あらゆるプロンプトを予測することが目的ではありません。会話が進んでいってもなお自社のコンテンツや証拠、体験が役に立ち続けるよう、オーディエンスを深く理解しておくことが大切です。
目次
これまでのSEO戦略は、ユーザーを検索結果まで連れてくる最初のクエリを主に見てきました。では、最初の答えが返ったあとには何が起きているのでしょうか。
いまのユーザーは、大まかな質問から始めて、条件を絞り、写真を足し、比較を求め、行動に移るところまでを、検索をやり直すことなく進められます。その一連のジャーニーをつないでいるのが、フォローアップクエリです。
こうした検索の進み方は、人が実際にものを考える過程に近いものです。私たちは、完璧に整った質問から始めることなどめったにありません。学び、何が重要かを考え直し、条件を足しながら、どんどん深掘りしていきます。
最大の変化は、人が急に関連する質問をするようになったことではなく、インターフェース側が、質問同士の関係を記憶できるようになったことです。
従来のSEOのベストプラクティスは、いまも重要です。考えるべき範囲が広がっただけ、とも言えます。ひとつのクエリとランディングページだけを考えるのではなく、最初の質問、そのあとに続きそうな質問、答えを裏づける材料、そして次に取るべき行動までを見通す必要があります。
目指すところはシンプルです。いま相手が抱えている質問に答えること。そして、その人が次に抱くであろう質問にも、答えやすくしておくことです。
会話型検索では、人が自然な言葉で質問し、前のやり取りの文脈を引き継ぎながら、自分のニーズを少しずつ絞り込んでいきます。検索エンジン、AIアシスタント、音声インターフェース、サイト上のチャットボット、ショッピングアシスタント、ビジュアル検索ツールなど、さまざまな場所で起こり得ます。
会話型検索を従来の検索と分けるのは、次の3つの性質です。
音声クエリやAIによる要約が、すべて会話型というわけではありません。見極めるポイントは、ユーザーが文脈を組み立て直すことなく作業を続けられるかどうかです。
会話型検索は、パーソナライゼーションとも重なりますが、両者は同じものではありません。パーソナライゼーションは、システムがそのユーザーについてあらかじめ知っている情報に基づいて答えを変えます。
一方の会話型検索は、ユーザー本人がやり取りの中で明かした情報に基づいて答えを変えます。最近の検索システムは、より個別化された答えを返すために、この2種類の文脈を組み合わせるようになってきました。
簡単な例を挙げてみましょう。
従来のキーワード調査であれば、「機内持ち込みバッグ おすすめ」で止まっていたかもしれません。会話型を前提とした戦略では、ユーザーが決めるまでの流れを最初から最後まで追いかけます。仕様、比較、画像、規定、在庫、配送データ、専門家のガイダンス。そのすべてに果たすべき役割があります。
ひとつの検索は、質問から画像へ、そしてフォローアップから行動へと移っていく。
検索は、キーワード主導のやり取りから、文脈を伴うマルチモーダルな会話へと少しずつ進化してきた。
会話型検索は、ChatGPTやその他のAIプラットフォームから始まったわけではありません。その土台は、ユーザー行動の変化とともに、何十年もかけて築かれてきました。
初期のWeb検索では、文法を省いた短い単語の組み合わせで調べるのが当たり前でした。求めていた答えが出てこなければ、ユーザーは自分でキーワードを変えて検索し直します。「ランニングシューズ」、次に「ランニングシューズ 扁平足」、そして「安定性 ランニングシューズ 女性 おすすめ」といった具合です。
検索と検索のあいだで文脈を引き継いでいたのは、ユーザー自身でした。SEOは、キーワードのマッチングと、主要なフレーズを軸に組み立てたランディングページを中心に回っていました。
検索エンジンは、エンティティ、関係性、意図、自然な言い回しの理解を徐々に高めていきました。Googleが2019年に発表したBERTは、クエリの中の語と語の文脈や関係性を重視するものでした。「to」「for」「no」といった小さな語が、意図を大きく変えることがあるからです。
SEOにとってこの変化は、完全一致の言葉を繰り返すことの価値を下げ、その背後にあるニーズを満たすことの重要性を高めました。
音声アシスタントの登場で、文章のまま質問し、短い話し言葉で答えを受け取ることが当たり前になりました。同時に、近くの店を探す場面や、急いでいる場面、手がふさがっている場面にも対応するようになります。「いま開いている一番近い薬局はどこ？」「サーモンは200度で何分焼けばいい？」といった検索です。
音声でのやり取りの多くは1回きりのままでしたが、そこから得られた教訓は明快でした。簡潔な回答と正確な事実を提供すること。そして、ページ上で読まれるのではなく耳で聞かれても成立するコンテンツを用意することです。
Googleが2021年に発表したMUMは、複雑なタスクを、複数の検索を必要とするジャーニーとして捉えるものでした。2022年には、Lensのマルチ検索によって、画像と、色や属性や質問といったテキストを組み合わせられるようになりました。
進む方向はすでに明らかでした。人には自分のニーズをそのままの言葉で伝えてもらい、その裏側の作業はシステムの側がより多く引き受ける、ということです。
生成AIは、自然言語を解釈し、最新の情報を取得し、複数の情報源を組み合わせ、ひとつのインターフェースの中で文脈を保持できます。これによって、人がニーズを伝える方法も、プラットフォームがその人に代わって検索するやり方も変わっていきます。
Googleによれば、AI OverviewsとAI Modeはクエリファンアウトを用いることがあり、サブトピックやデータソースをまたいで関連する複数の検索を実行します。たとえば芝生の手入れに関する質問であれば、処置、予防、安全性、費用、気候、時期といった検索につながる可能性があります。
表示されるプロンプトだけでは、全体像を把握することはできません。あるページが最初の質問の文言と一致していなかったとしても、回答の一部を提示できる場合があります。キーワードのデータは今も需要を示してくれますが、それは全体像の一部でしかありません。サポートへの問い合わせ、サイト内検索、レビュー、営業の場での会話、プロンプトのテストといったものが、次に来るニーズを浮かび上がらせてくれます。
さらに詳しく：Query fan-out optimization guide: How to rank in AI searches（クエリファンアウト最適化ガイド：AI検索で上位に入るには）
Googleは、AI Overviewsにおけるフォローアップ質問をAI Modeでの継続的な会話につなげることで、この変化を視覚的に分かりやすく示しました。ChatGPT検索も同様に、会話形式の応答とタイムリーなWeb情報およびソースリンクを組み合わせています。
実際のところ、人はやり取りを重ねるたびに、より多くの情報を明かしていきます。
質問のたびに、最適な答えは変わります。定義を説明するだけのページは、最初の要求には応えられても、その後のフェーズでは姿を消してしまうかもしれません。最初のクエリが示すのはトピックです。そのあとのフォローアップで、予算、リスク、場所、用途、期限といった本当に重要なことが見えてきます。
この変化は、すでに検索のインターフェースにも及んでいます。今年1月、Barry Schwartz氏は、フォローアップの質問によってユーザーがAI Overviewsから直接AI Modeへ移動できる仕組みを報じました。Googleはその後、この機能をデスクトップとモバイルの両方で世界的に展開しています。
人は、目にしたものすべてをキーワードに置き換える必要はありません。物、画面、植物、製品、部屋、壊れた部品をシステムに見せて、そのまま質問できます。
2025年5月、GoogleはLensが月間250億件を超えるクエリを処理していると報告しました。Search Liveはこの行動をさらに広げ、ライブのカメラ映像について話しながら、自由に追加の質問を投げかけられるようにしています。
ブランドにとって、画像や動画のSEOは、ファイル名と代替テキストだけでは足りなくなりました。画像や動画そのものが役に立つ必要があります。わかりやすい角度、クローズアップ、大きさの比較、ラベル、キャプション、実演、書き起こし。こうした要素が、その画像や動画で何を示したいのかを、人にも検索システムにも伝えてくれます。
家電のリセットボタンがどこにあるかを正確に写した写真は、同じ家電を美しく撮ったライフスタイル写真よりも役に立ちます。
さらに詳しく：How multimodal discovery is redefining SEO in the AI era（マルチモーダルな発見が、AI時代のSEOをどう再定義しているか）
会話型のシステムは、調べることと実行することを、ますます地続きにしています。検索の体験はすでに、チケット、飲食店や近所のお店の予約、買い物、フォームの入力を手助けできるようになっています。
AIエージェントの機能が広がるにつれ、正確な在庫状況、価格、規定、製品の詳細、そして使いやすいコンバージョンの導線は、見つけてもらえるかどうかを左右する要素として、これまで以上に重要になっていきます。
優れた記事も、不正確な在庫情報や壊れた予約フローを補うことはできません。
Pew Research Centerの調査によると、GoogleのAIによる要約が含まれる訪問で従来の検索結果がクリックされた割合は8%でした。AIによる要約が表示されなかった場合の15%と比べると差があります。要約の中にあるリンクがクリックされたのは、訪問全体のわずか1%でした。
ひとつの調査が、普遍的なクリック率の予測を与えてくれるわけではありません。それでも、向かっている方向には意味があります。ブランドは、訪問を受けなくても意思決定に影響を与えられます。そして残されたクリックは、より後段の、より確度の高いニーズを表しているかもしれません。
AIの回答が基本的なことを押さえてしまうと、人がクリックするにはより強い理由が必要になります。主張を検証したい、元の実演を見たい、ツールを使いたい、コミュニティに参加したい、現在の在庫状況を確認したい。クリックはいま、「その要約では得られない証拠や体験、実用性を見せてほしい」という意思表示に近づいています。
この流れの中で価値が上がるのは、次のようなものです。
AIの回答がページ上のすべてを言い直せてしまうなら、そのページはそれ以上のものを提供する必要があります。
自動化が進むほど、人の判断の価値は際立って感じられるようになります。人は、あらゆるやり取りを人間に担当してほしいわけではありません。ただ、処理される対象ではなく、理解されていると感じたいのです。とりわけ、機微や感情やリスクが会話に入り込むときには。
良いセルフサービスは、相手の時間を大切にします。定型的な質問には明快に答え、わからないことはわからないと認め、共感や責任が必要な場面では、知識のある人間へまっすぐつながる道を用意しておくべきです。
検索は、匿名のトラフィックを運んでくるだけの獲得チャネルではありません。役に立つツール、ニュースレター、専門家からの回答、コミュニティを通じて続いていく関係の、始まりになり得ます。その関係は、クリックの前に始まり、クリックのあとに深まっていきます。
こうした見方は、私がニュースSEOに取り組むうえでの指針になってきました。最初の検索はたいてい出来事そのものを特定するもので、読者が本当に必要としているものは、そのあとに続く質問の中に表れます。たとえば、次のようなものです。
ここでやるべきなのは、バリエーションごとに薄い記事を量産することではありません。移り変わっていく話題に対応できる、つながりのある情報を築くことです。
会話型検索への対応は、必要以上に大きな話に感じられがちです。しかしオーディエンスと向き合ううえで、シンプルであることは決して手抜きではありません。ここは常に忘れずにいたいところです。
あらゆるプロンプトを予測する必要も、コンテンツの取り組み全体を一晩で作り直す必要もありません。必要なのは、もっとよく耳を傾け、関連するニーズをつなぎ、自社の最良の情報を、見つけやすく、理解しやすく、信頼しやすく、使いやすくすることです。
最新のAI機能ではなく、オーディエンスのジャーニーから始めてください。プラットフォームは変わりますが、役に立ち、信頼でき、本当の意味で応えるものであることの必要性は、変わりません。
重要度の高い顧客ニーズをひとつ選び、その人が次に何を自然に尋ねるかを書き出してみてください。少なくとも5種類のフォローアップを描きます。
検索データ、サポートへの問い合わせ、営業の通話、レビュー、コミュニティでの議論、プロンプトのテストを活用してください。ただし順番を取り違えないことです。AIは質問の候補を出してくれます。その質問に意味があるかどうかを教えてくれるのは、人の行動のほうです。
会話のマップには、異なるオーディエンスが同じニーズをどう表現するかも反映させたいところです。重要なジャーニーは、その言語を母語とする専門家とともに検証し、地域ごとの言い回し、文化的な文脈、やり取りの途中で人が言語を切り替える場面まで考慮してください。翻訳しただけでは、同じフォローアップの意図は見えてこないかもしれません。
どこから始めればよいかわからない場合は、実際のユーザーの質問を5つ取り出し、それぞれの下に最も起こりそうなフォローアップを書いてみてください。そこまで書き出せれば、会話のマップの土台はもうできています。
5つのフォローアップの道筋が、意思決定ジャーニーの全体像を明らかにする。
中心となる意思決定のまわりに、しっかりしたハブページを作ります。そこに、役に立つ補助的なコンテンツをいくつかつなげていきます。たとえば、次のようなものです。
ほとんど同じことを言っている弱い記事を30本公開してはいけません。優れた説明をひとつ作り、それぞれ異なるニーズに応える資産で支えてください。
内部リンクは、サイトの組織図をなぞるのではなく、ユーザーの質問に沿わせます。アンカーテキストについては、「詳しくはこちら」よりも、「プランを比較する」「対応状況を確認する」「リスクを理解する」のほうが、はるかに行き先が伝わります。
フォローアップのそれぞれについて、ひとつのセクションで足りるのか、独立したページが要るのか、再利用できるコンポーネントにすべきか、あるいは新しいページは不要なのかを判断してください。その判断を導くのは、キーワードの細かな違いではなく、相手が果たそうとしているタスクです。
さらに詳しく：How to build topic clusters that AI will cite（AIに引用されるトピッククラスターの作り方）
まず答えを述べ、そのあとに根拠となる証拠を示します。答えが特定の条件に左右される場合は、その条件を説明し、該当する出典、日付、試験方法、制約を添えてください。
強いほうの例であれば、検索システムも内容を評価しやすく、引用の候補にもなります。さらに重要なのは、その主張が何を意味し、どんなときに当てはまらないのかを、人に伝えている点です。
公開する前に、必ずこう問いかけてください。「疑い深い読者がこれを信じるためには、どんな証拠が必要だろうか？」
動画や図解、アプリのほうが豊かな体験を届けられる場合でも、重要な情報はクロールできるテキストの中に残しておいてください。説明的な見出し、簡潔な定義、筋の通ったセクション分けを使い、ユーザーが情報を取り出しやすいようにします。
基本を維持してください。
AI向けの秘密のマークアップなど存在しません。Googleは、AI OverviewsとAI Modeに特別な最適化は必要ないと述べています。検索システムは、アクセスできないもの、理解できないものを、自信を持って使うことはできません。
音声、キーボード、スクリーンリーダー、視覚的なインターフェースをまたいで、人がジャーニーを続けられるかどうかを検証してください。明快な見出し、内容を説明する代替テキスト、キャプション、書き起こし、使えるフォーム、理解できるエラーメッセージ。こうした配慮は、技術要件を満たす以上の意味を持ちます。誰がその会話に参加できるのかを左右するのです。
重要なビジュアルのひとつひとつについて、こう問いかけてください。「これはテキストでは答えられない何に答えられるか？」
製品の画像は、大きさや収まり具合を示せます。修理の動画は、動きと手順を実演できます。安全に関する図解は、警告の意味を明確にできます。キャプション、書き起こし、専門家によるレビューは、そのビジュアル単体では担えない文脈を補ってくれます。
情報を何も足さない装飾的な画像は避けてください。ファイル名と代替テキストは、キーワードを詰め込むことなく、アクセシビリティのために内容を説明するものにします。ビジュアルは関連する説明の近くに置き、見つけてもらえる安定したページを用意してください。
このビジュアルから、誰かが学んだり、比較したり、ひとつの手順を完了したりできるだろうか。もしできないなら、それが必要なものかどうか、考え直してください。
さらに詳しく：Your images have a new job in AI search（AI検索において、画像には新しい役割がある）
AIの回答から誰かがたどり着いたときは、その人はすでに基本を知っていると考えてください。一歩踏み込んだ内容をすぐに差し出します。
サイト内の検索やチャットでは、それまでの文脈を保ち、出典となる資料を示し、担当者につなぐ道を用意し、わからないことは認めるようにします。すでに十分な情報を持っている訪問者を、発見のプロセスの最初に送り返してはいけません。
引き継ぐのは、同じ説明を繰り返させないために必要な文脈だけにとどめ、その人が明かした情報すべてを抱え込まないようにします。機微な情報には、明確な同意、限定的な保持期間、そして人の助けにたどり着けるわかりやすい道筋が必要です。
AIは、複数の情報源をまとめて回答を作ります。ありふれた文章は簡単に置き換えられますが、他にない証拠や、名前で認識される専門性はそうではありません。
自社のブランドと結びつけて覚えてもらえる資産を築いてください。名前のついたデータセット、毎年発表するベンチマーク、専門家による評価基準、独自のテスト、信頼される意思決定ツールなどです。そのうえでニュースレター、アラート、会員制度、自社独自のツール、イベント、コミュニティを用意すれば、特定のインターフェースひとつへの依存を減らしていけます。
検索の価値は、目の前のクリックだけで測れるものではなくなりました。ビジビリティ、信頼、オーディエンスとの直接の関係の重要性が増しています。
さらに詳しく：Utility news content: How to win beyond clicks in AI search（実用に立つニュースコンテンツ：AI検索でクリックの先を勝ち取るには）
SEOとコンテンツのチームだけで、ジャーニーの全体を届けることはできません。会話型検索が関わるのは、次のような領域です。
最も効果的な戦略は、組織の縦割り構造を各個人に押し付けるのではなく、顧客の意思決定プロセスを中心にこれらの機能を統合することです。
チームで進めるための実践的なワークフローは、次のとおりです。
会話型検索の全体を、ひとつの指標で語ることはできません。まずは4つの問いから始めてください。
AIの引用のテストは、確定的な市場シェアではなく、方向性を示すものとして扱ってください。出力は、インターフェース、会話の履歴、時間、場所、アカウントの状況、モデルによって変わります。
定義を文書に残し、一定のプロンプトのサンプルを保ったうえで、期間ごとの比較を行ってください。
発見から行動までのジャーニーを測る。
さらに詳しく：How to measure prompt-level visibility in AI search（AI検索で、プロンプト単位のビジビリティを測る方法）
次の進化はおそらく、会話による回答から、会話による行動へと向かいます。家電が壊れた人が、原因を切り分け、買い替えの候補を比較し、近くの在庫を確認し、設置の予約まで、ひとつの検索セッションの中で済ませてしまう。そんな形です。
AIエージェントが、ユーザーの指示のもとで比較し、絞り込み、予定を組み、取引するようになるにつれ、正確な価格、明快な規定、一貫した製品情報、使いやすいワークフロー、出典の透明性は、いっそう重要になっていきます。
独自の証拠、名前のある専門性、明確な手法、最新の状態に保たれた出典ページは、受け取った情報を人が検証する助けになります。インターフェースの変更をいちいち追いかけたり、プロンプトのバリエーションごとに薄いコンテンツを作ったりしないでください。目指すべきは、量ではなく価値を足すことです。
発見の場は、検索エンジン、AIアシスタント、ソーシャル動画、コミュニティ、コマースのプラットフォーム、そしてブランド自身が持つ体験へと、分散したままです。目標は、検索戦略のすべてを1つのチャットボットに集約することではありません。ユーザーが意思決定を行う際に必要な情報源として、最も明確で、最も有用で、検証可能な存在になることです。
フォローアップクエリがSEOを変えるのは、ユーザーの意図の全体像が見えるようになるからです。人は自分のニーズを、ばらばらのキーワードとして捉えてはいません。学び、考えを改め、比較し、検証し、行動します。
誰かが打ち込むかもしれない一文一文を予測する必要はありません。必要なのは、会話が変化していってもなお自社のコンテンツ、証拠、ビジュアル、データ、体験が役に立ち続けるだけの深さで、意思決定の流れを理解することです。具体的には、ありふれたAI生成の草稿ではなく役に立つコンテンツを作ること、重要な情報にアクセスできる状態を保つこと、そして一次体験やレビューや引用を決して捏造しないことです。
際立つブランドは、最初の質問に答えるだけでは終わりません。耳を傾け、適応し、次の質問を引き寄せます。そして、検索がいっそう自動化されていく中でも、長く続くオーソリティは役に立つ情報と信頼できる証拠、そして人と人との確かなつながりから生まれる。そのことを示してくれるはずです。
SEO Japan編集部より：
前回翻訳したDecision Coverageの記事では、AIが自社を推奨するために必要な証拠を、自社が出せているかという問いが示されました。今回の記事は、そこからさらに一歩踏み込んで、具体的にどう考えればよいかのヒントをくれる内容だと捉えています。
コンテンツの制作において、これまではキーワードを軸に、ユーザーの検索意図を推測し、それを満たせる内容は何か？という流れで考えてきました。
ただ、本文にもあるとおり、いまは検索が会話で進んでいきます。画像や動画、音声が混ざることもありますし、パーソナライズによってユーザー個人の情報が土台になることもある。シークレットモードで調べても結果がかなり変動する状況を見ていると、キーワード単位で意図を捉えきるという考え方には、限界が来ているようにも感じます。
そんな中、今回の記事では、キーワードではなくひとつの意思決定を軸に据える、という見方が示されました。明確化・制約・比較・検証・行動という5つの型で次の質問を書き出してみる。そうすることで、ユーザーが何を確かめながら決めていくのかが、具体的に見えてきます。前回の記事でいう必要な証拠が何なのかも、そこから洗い出すことができそうです。
2002年設立から、20年以上に渡りSEOサービスを展開。支援会社は延べ2,000社を超える。SEO/CRO（コンバージョン最適化）を強みとするWebコンサルティング会社。日本初のSEO情報サイトであるSEO Japanを通じて、日本におけるSEOの普及に大きく貢献。
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