株式会社renue
renueについて
renueは、AIで業務を実装する会社です
AIコンサルティングから図面AI・広告運用エージェント・コールセンターAIまで、実際に動いているサービスをご覧いただけます。renueが何をしている会社か、まずはサービス一覧からご確認ください。
AIでSEO対策とは？
AIをキーワード候補・構成/本文の下書き、競合資料の整理、内部対策の提案等に使う方法を本記事ではAIでSEO対策と呼びます。原「2026年は使わないと競合に勝てない」の比較対象・調査原典は未同定です。導入の有無だけで順位や競争結果を断定せず、確認/修正を含む作業時間と読者への有用性で試行を評価する提案です。
Googleの読者本位のコンテンツ案内を参照し、AIによる作成かどうかだけで順位を断定しません。本記事は人間が独自の知見と元資料・出力を点検する運用を提案します。上位表示や工数削減を一律に保証するものではありません。
AIを活用したSEO対策の全体フロー
- キーワード調査（AI＋ツール）
- 検索意図の分析（AI）
- 競合記事の分析（AI＋ツール）
- 記事構成の作成（AI＋人間の編集）
- 記事の執筆（AI＋人間のレビュー・独自知見の追加）
- 内部SEO対策（AI＋ツール）
- 公開後の効果測定・改善（AI＋GSC/GA4）
ステップ1：AIでキーワード調査
ChatGPTでのキーワードリサーチ
プロンプト例：
「○○業界でBtoB企業がSEOで狙うべきキーワードを30個提案してください。検索ボリュームが見込める情報系キーワードを中心に、購買ファネル（認知→検討→決定）の各段階に分類して出力してください。」
キーワード生成への回答を実測の検索ボリュームと取り違えないでください。本記事の案は、Google キーワードプランナー、Ahrefs、Ubersuggest等で対象地域/期間と取得条件を確認したデータを照合することです。AIに接続したデータがある場合も、その提供元・範囲/更新日を確認します。
Perplexity AIでのトレンド把握
Perplexity AIで「○○業界で2026年に注目されているトピック」を調べる案では、実際の接続/検索機能と表示された参照元の本文・発表/対象時点を照合してください。質問に2026年と入れるだけで最新性や網羅性は保証されず、調査案と実測の需要を区別します。
ステップ2：AIで検索意図を分析
プロンプト例：
「『○○（キーワード）』で検索するユーザーの検索意図を分析してください。以下の観点で回答してください。
1. ユーザーが知りたいこと
2. ユーザーの状況・課題
3. 検索意図の種類（情報収集/比較検討/購買意思）
4. 記事で答えるべき質問リスト」
本記事では、検索意図の仮説をAIで整理し、実際の検索結果や読者の課題と照合する方法を提案します。原「上位10記事」は確認用の件数例で、順位が変わる地域/日時や検索条件を記録し、10件の分析で検索意図や上位表示が確定するとはしません。
ステップ3：AIで競合分析
プロンプト例：
「以下の競合記事の構成（見出し）を分析し、共通点と差分をまとめてください。また、これらの記事にない独自の切り口を3つ提案してください。
[競合記事のURL or 見出しを貼り付け]」
分析の精度は入力素材の質に左右されます。ただし他社記事をアップロードする際は、著作権や利用規約上の可否を事前に確認してください。
ステップ4：AIで記事構成を作成
プロンプト例：
「キーワード『○○』でSEO上位を狙う記事の構成（見出しH2/H3）を作成してください。以下の条件で：
- 検索意図：○○
- ターゲット読者：○○
- 文字数目安：5,000文字
- 含めるべき要素：定義、メリット/デメリット、具体的な手順、事例、FAQ」
独自の知見・事例・データを加える見出しは本記事の編集案です。下記の「顧客事例（匿名化）」は一般手順として保持しています。実案件の内容は記載しておらず、追加する場合は利用できる公開資料/許諾と出典を確認してください。匿名化だけで掲載可否が決まるという意味にはしません。
ステップ5：AIで記事を執筆
効果的な記事作成プロセス
- AIに各見出しの本文を生成させる
- ファクトチェック：統計データや引用に出典があるか確認。WebSearchで一次ソースを検証
- 独自知見の追加：自社の経験、顧客事例（匿名化）、独自のデータを追加
- E-E-A-T強化：経験・専門性・権威性・信頼性を示す要素（著者情報、実績、引用元）を追加
- トーン・表現の統一：AIの文体を自社のブランドトーンに調整
AI記事でやってはいけないこと
- AIの出力をそのまま公開：正確性・独自性・読者への有用性を点検することを本記事では提案。AIで作成したことだけでSEO評価が低くなると断定しない
- ファクトチェックの省略：AIは事実と異なる情報を生成する（ハルシネーション）
- 大量生産・低品質：Google公式は読者本位の有用性を重視し、順位操作を主目的としたAI等の自動生成はスパムポリシー違反と説明。投稿数だけで品質や順位を判断しない
ステップ6：AIで内部SEO対策
メタタグの下書き（原32/120文字は練習用指定、CTRの保証ではない）
プロンプト例：
「以下の記事のtitleタグ（32文字以内）とmeta description（120文字以内）を、CTRが最大化されるように3パターン作成してください。キーワード『○○』を必ず含めてください。
[記事本文を貼り付け]」
内部リンクの提案
「以下の記事一覧から、この記事に内部リンクすべき関連記事を5つ選び、リンクを設置すべき箇所（アンカーテキスト付き）を提案してください。」
FAQのJSON-LD練習例（GoogleのFAQリッチリザルトは終了）
「この記事の内容からFAQを5つ作成し、JSON-LD形式の構造化データとして出力してください。」
2026年のAI SEO最新トレンド
AIO（AI Overview）対策
GoogleのAI検索案内は、AI Overviews/AI Modeで参照リンクの対象となるページに、インデックス登録とスニペット表示の適格性を説明しています。現行の最適化ガイドも特別なschema.orgマークアップや構造化データを必須とはしていません。通常のSEOと読者向けの有用性を点検する提案であり、定義文・JSON-LD・E-E-A-Tを備えれば引用されるという保証ではありません。公式更新記録ではFAQリッチリザルトは2026年5月7日から表示されず、6月15日に文書を削除したと説明しています。上の原JSON-LDプロンプトは練習例として保持し、現行GoogleのFAQリッチリザルト獲得策へ代用しません。
ChatGPT SEO
原「LLM SEO」は、AIサービスでの参照/発見を検討する考え方として扱います。ChatGPT・PerplexityとGoogleの検索要件は分けて確認し、明確な定義・情報の整理・ドメインの権威性だけで出典に選ばれるという一般則の原典は未同定です。対象サービスの公開案内と実際の参照結果を調べる提案です。
注意点
- AIは手段であり目的ではない：AIで効率化しつつも、読者にとっての価値（独自の知見・実体験・データ）が最も重要
- Google のガイドライン：GoogleはAI生成コンテンツを禁止していないが、「ユーザーファーストの有益なコンテンツ」を求めている
- 著作権に注意：AIが生成した文章が既存コンテンツと酷似していないか確認
まとめ
本文の7工程は、候補調査→検索意図→競合分析→構成→執筆→内部対策→公開後の測定/改善という運用案です。AIの候補/下書きを元データと照合し、読者に役立つ独自の知見を加えることを提案します。Google公式はE-E-A-T自体を特定のランキング要因とはしていません。独自知見・確認・E-E-A-Tを上位表示の必要十分条件とはせず、掲載/引用・順位と総作業時間を評価してください。
