AI検索の精度が日々向上する中、「AIに引用される記事構造って、どうなってるの？」と気になる方も増えてきていると思います。
SEO対策に注力してきた人（企業）でも、「AIに選ばれる」ための設計や工夫にはまだ手が回っていないのが現状かもしれません。
実際、私が仕事をしているC社でも対応や対策が後回しになって、結構やばい状況になっています（汗）
ということで、この記事では前回の内容のおさらいもしながら、、応用編としてChatGPTやGeminiをはじめとするAIがどんな情報を参考にしているのか、また、引用されやすい記事の「共通点」や「実践方法」を具体的に紹介していきます。
いまのSEOの延長線上にある“AI最適化（LLMO）”のポイントを、今日から使える視点で解説するので、ぜひ参考にしてみてくださいね。
前回の記事（基本編）では、私の実際の記事を例に解説しているので、合わせてどうぞ！
AIが引用する仕組みを知ろう
AI検索は、質問に対して即座に答えを提示してくれますが、その答えはどこから来ていると思いますか？
実は、ChatGPTやGeminiのようなAIは、インターネット上の既存のページから情報を「要約・引用」しているんですね～。
ChatGPT・Geminiはどこを見ている？
ポイントは、どの検索エンジンを経由しているかです。
- ChatGPT：MicrosoftのBing検索をベースにしている
- Gemini（旧Bard）・Google AIモード：Google検索をベースにしている
- Perplexity：GoogleとBingのハイブリッド＋独自クロール
- Jasper、JenSpark：Bing系ベース＋独自評価ロジックあり
つまり、AIが答えを出力するときには、検索上位にある記事を見ていることが多い。とはいえ、上位にあれば必ず引用されるとは限りません。ここが難しいところなんですよね（苦笑）
AIが引用対象を選ぶときには、次のような観点が重視される傾向にあります。
| 見ているポイント | 内容 |
|---|---|
| 情報の正確さ | 信頼できる出典があるか、事実に基づいているか |
| 構成のわかりやすさ | 情報が整理され、見出しや段落が適切に分かれているか |
| 回答形式 | 質問→回答の構造になっていて、答えが明確にあるか |
| HTML構造 | H1〜H3の階層が適切で、構造化されているか |
| 被リンクやシェア | 他サイトからの評価や、SNSでの拡散があるか |
「記事の質」と「構造の良さ」がAI引用の明暗を分けているということです。
引用される記事とされない記事の違い
じゃあ、同じようなテーマを扱っているのに「引用される記事」と「されない記事」の違いは何でしょうか？
以下に、AI引用の実例から見えた特徴を比較してみました。
| 引用されやすい記事 | 引用されにくい記事 |
|---|---|
| Q&A形式の見出しがある | 一問一答の形式がない |
| 情報に信頼できる出典がある | 情報の根拠が不明瞭 |
| シンプルな構造と短文中心 | 長文・段落が崩れていて読みづらい |
| メタ情報が正しく設定されている（title, meta description） | titleが重複していたり、ディスクリプションが空白 |
| HTMLマークアップが正しい | H1が複数ある、階層が不明確 |
このように、「どれだけ親切に整理された記事か」が、AIにとっての“引用しやすさ”につながります。
また、回答の明確さもすごく重要！
たとえば以下のような例。
NG例：
この商品は使いやすくて、人気もあります。
他にもいろいろな特徴がありますが、詳しくは本文をご覧ください。
OK例：
Q. この商品のメリットは？
A. 初心者にも使いやすく、購入者満足度が高い点です（出典：●●調査 2024年）。
ここまでをまとめると以下。
- AIは、GoogleやBingの検索結果から情報を引用している
- 「構造が整理され、答えが明確な記事」が引用されやすい
- HTMLの正しいマークアップも非常に重要な要素
- Q&A形式や明確な見出しが“AIフレンドリー”な記事を作るカギ
引用されるブログ構造の共通点
構造化されたHTMLが鍵
AIがあなたのブログを読んで、引用するかどうかを判断するとき、実は「中身の質」だけでなく「構造の良さ」も重要な評価ポイントになっていることがわかったかと思います。
ここで言う「構造」とは、記事をマークアップ（HTML）でどう整理しているかという話です。
たとえば、記事全体が次のように設計されていると、AIにとって「どこに何が書いてあるか」が明確になります。
- H1：記事のタイトル（1ページに1つ）
- H2：大見出し（話題の区切り）
- H3：小見出し（具体的な内容）
- ul / ol：箇条書き（リスト化されたポイント）
- strong / em：重要な部分の強調
- blockquote：引用文
- meta description：記事の要約情報
- alt属性：画像に対する説明文
こうした基本が「HTMLの正しい書き方＝構造化」であり、AIがページをスムーズに理解できる条件になります。
AIは人間のように「雰囲気」や「流れ」で記事を読んでくれるわけではありません。むしろ「論理的な構造が整っているか」を重視し、文章を分解して要点を抽出するのが得意です。
なので、見出しが曖昧だったり、画像にalt説明が付いていなかったり、meta descriptionが空欄だったりすると、AIが迷子になりやすくなるのです。
逆に言えば、構造がしっかりしていれば、ブログ初心者でもAIから引用される可能性が十分にあるということになります。
質問→回答形式が効果的な理由
もうひとつ、AIに好まれやすいブログ構造として注目されているのが「Q&A形式」。これは、H2やH3に質問形式の見出しを使い、その直下に明確な回答を記述するスタイルです。
なぜこの形式が強いのか？ 理由は以下のとおり。
| 理由 | 内容 |
|---|---|
| 明確な答えがある | AIが「この一文を引用しよう」と判断しやすい |
| 検索意図に一致 | ユーザーが検索する形と一致しやすい（例：「〜とは？」「〜の方法」） |
| 要約しやすい | 回答文が短く、AIが自動要約しやすい |
| FAQ形式に近い | AIの設計思想と一致しやすい（特にChatGPT・Gemini） |
例：AIが引用しやすい見出しと内容
Q. LLMOとは何ですか？
A. LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、大規模AIに自分のサイトを見つけてもらい、引用されやすくするための対策です。
このように、質問と答えがペアになっているだけで、AIにとって「引用候補」として認識しやすくなります。
また、Googleの「よくある質問（FAQ）」構造化データとも相性がよく、後々の検索表示にもプラスになりますよ。
ポイントまとめ：構造で差がつく！引用されやすいブログ作りの工夫
- H1は1つ、H2・H3は順序よく階層を守る
- 画像にはalt属性を設定する（説明文を入れる）
- メタディスクリプションを各記事にしっかり設定する
- Q&A形式の見出しを入れる（例：「〜とは？」「〜の使い方」）
- 各パラグラフの冒頭に要点を書くよう意識する
構造的に整ったブログは、AIだけでなく読者にとっても親切です。実際、「AIに引用された記事」は、見た目にもシンプルでスッキリしています。
初心者の方も、いきなり難しいことをする必要はありません。まずは「見出しをきれいに整える」「質問形式で答える」など、小さな構造改善から始めてみてください。
それだけで、AIに見つけてもらいやすくなりますよ。
LLMO対策で今すぐできること
AI検索における引用対策、つまり「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という言葉を聞くと、
「なんだか難しそう……」と感じる方も多いかもしれません。でも実は、特別な知識がなくても、今日からできることがたくさんあるんです。
このでは、特に企業のスタッフブログや個人のメディアでも取り組みやすい、AI引用されやすくなるための「即効性あるテクニック」を紹介します！
E-A-Tよりも「体験」と「整理」
GoogleではSEO評価の基準として「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」が重要だと言われていますが、AI検索ではそれに「整理されているかどうか」という視点が強く加わってきます。
たとえば、あなたがある商品をレビューする記事を書くとき、以下のように書き方を工夫するだけで、AIに引用されやすくなりますよ！
NG：文章がだらだら続く例
「使ってみた感想ですが、けっこう良かったと思います。でもちょっと不便なところもありました。たとえば…」
OK：構造が明確な例
Q. この商品のメリットは？
A. 軽量で扱いやすく、初心者でもすぐ使える点です。
Q. デメリットは？
A. 専用パーツが必要なため、買い足しが必要な点です。
AIは“答え”を探しているので、体験談でも整理されていれば、個人ブログでも十分引用対象になります。
特に「実際に使ってみた」「検証してみた」「数字で比較した」などのリアルな体験は、AIにとっても貴重な情報源！“主観”ではなく“根拠付きの体験”としてまとめることが大切です。
AIが読みやすいレイアウト・タグ設定
AIがあなたの記事を読み解くときに重視するのが「HTMLのタグ構造」です。SEOでも基本ですが、AI検索でも次のようなポイントを意識しておくと効果的です！
引用されやすくするHTML・構成のチェックリスト
| チェック項目 | 内容 |
|---|---|
| H1タグが1ページに1つだけになっているか | 記事タイトルの重複に注意 |
| H2〜H3が順番通りに使われているか | セクション構造が明確か |
| alt属性がすべての画像に付けられているか | 画像内容がAIに伝わるように説明を追加 |
| meta descriptionが空欄でないか | 各ページの要約を設定（重複もNG） |
| FAQ形式のブロックがあるか | よくある質問をリストで書いておくと効果的 |
特におすすめなのが、「まとめ」を記事中に何度か差し込むことです。
例：「ここまでのポイント」などの見出しを作り、3行〜5行でまとめる
→ AIが「このパートの要点はここだ」と判断しやすくなり、要約引用されやすくなります。
さらに、表・箇条書き・画像キャプションなどを使って「視認性の高い記事構成」を意識するのも効果的ですよ。
実践Tips：「AI読みやすさ」チューニング術
- H2・H3ごとに見出しの中身を端的に表す
- 1段落は2〜4行以内にする（読者にもAIにも優しい）
- 表や比較表はテキストベースで記述（画像表はAIに読み取られにくい）
- 重要なデータは数字＋出典付きで記載（例：「約17％のユーザーが…」出典）
AIに引用されることを意識すると、自然と記事も整理され、読者にとっても読みやすい記事になります。
つまり、AIのためにやること＝ユーザーにとっても価値の高い記事になるということです。
ここまでのポイントをまとめると……
- E-E-A-Tに「構造」と「体験」を足した視点がLLMOのカギ
- 質問→回答形式、整理された段落・表現はAIに伝わりやすい
- HTMLタグや構造を「当たり前だけど丁寧に」整える
- 実体験×整理された情報こそ、個人でもAIに勝てる戦略
将来を見据えた設計とは
AI検索の引用を増やすために、すぐにできる施策を前のパートで紹介しました。で、さらに一歩進んで「将来的にもっとAIから評価されるブログにしたい」と思う方は、構造や設計の視点も今のうちから整えておくのがおすすめです。
このパートでは、より長期的な効果が期待できる「AIに強いブログの仕組み」を2つ紹介します。
構造化マークアップとLMSテキスト
まずひとつ目は、「構造化マークアップ」と「LMSテキスト」です。
構造化マークアップとは？
構造化マークアップとは、検索エンジンやAIに「この記事は●●について書いているよ」と教えるための特別なコードです。
たとえば以下のような情報を伝えられます。
- 記事の種類（レビュー、ニュース、FAQなど）
- 記事の著者、発行日、更新日
- 商品やサービスの評価（星マークなど）
- よくある質問とその回答（FAQ形式）
これらは「schema.org（スキーマドットオルグ）」という形式に沿って記述され、GoogleもAIもこのデータを読み取り、検索結果や回答の精度を高めるために使います。
特におすすめなのが、FAQPage形式とArticle形式。これを入れるだけで、AIがあなたの記事の「中身の構造」をしっかり理解しやすくなります。
WordPressなら「Yoast SEO」「All in One SEO Pack」「Rank Math」などのSEOプラグインで簡単に設定できますよ。
AIに好かれる「ブランド作り」とは
AIは情報だけでなく、「誰がその情報を発信しているのか」も少しずつ気にするようになってきています。とくにGoogle系のAI（GeminiやAIモード）は、以下のような要素を評価しています。
- 運営者情報が明記されている（プロフィール・会社概要）
- SNSや他サイトで紹介されている（言及されている）
- サイトに一貫性がある（テーマがぶれていない）
- 実績や信頼性のある記事が複数ある
これは「E-A-T（専門性・権威性・信頼性）」の考え方と同じ。たとえば、AIに「おすすめのSEO会社は？」と質問したときに、いろんな記事で名前が挙がっている企業が優先されるんです。
今からできるブランディング的対策
- 記事末に「この記事を書いた人」欄を入れる（専門性や経歴を簡単に紹介）
- X（旧Twitter）やnoteなど外部メディアにも情報発信をする
- 業界内の他メディアに紹介される・引用されるよう努力する（寄稿、事例協力など）
- サイトのテーマを絞り「この分野ならこのサイト」とAIに覚えてもらう
これらを積み上げることで、AIから「信頼できる情報源」と認識される確率が高まりますよ。
まとめると以下。
- 構造化マークアップで記事の中身をAIに正しく伝える
- llms.txtでAIに「大事なページ」を教える設計を整える
- サイトの「運営者」としての信頼性・一貫性・専門性を意識した発信を続ける
このような中長期視点の設計は、今後AI検索がさらに発展しても強いブログ・メディアを育てる土台になります。
SEO＋LLMOで差をつけよう
これからのWeb集客では、従来のSEO対策に加えて「AIに引用される記事構造」を意識することが重要になってきました。
このAI検索への最適化を「LLMO（大規模言語モデル最適化）」と呼び、ChatGPTやGeminiのような生成AIから、あなたの記事が“回答の一部”として引用されるように整える施策です。
これまでの検索上位対策（SEO）は「リンクを増やす」「キーワードを入れる」といったテクニックが主流でしたが、今後は、AIが「この文章、使えるな」と思う構造や書き方が求められます。
でも、心配はいりません。
LLMOで求められているのは、特別な裏ワザや難しいプログラムではありません。むしろ、基本を大切にし、情報を正しく整理し、読み手の疑問にストレートに答えることが何よりも重要！
特に今回紹介した以下の5つの視点は、今すぐにでも取り入れられるLLMO実践法です。
AIに引用されやすくなる5つの実践視点
- 質問→回答形式を意識した見出しと本文を書く
- 構造化されたHTML（Hタグやalt属性）を丁寧に整える
- FAQ形式やまとめブロックで、情報を小さく区切って伝える
- 構造化マークアップ（schema.org）やllms.txtを導入してAIに優しい設計を作る
- 専門性＋実体験＋信頼できる出典を軸にしたコンテンツを発信する
引用の先にある「新しい集客力」
AIに記事を引用されることは、単なる技術的なトピックに見えるかもしれません。でも実際には、「AIがあなたのブログを他人に推薦する」ことになるという、強力なブランディング効果を持っています。
とくに、まだ競合が少ない今の段階でLLMOに取り組むことで、将来の検索トレンドで先行者優位を取ることができますよ！
ブログやメディアを運営する中で、「この1記事がAIに引用されたおかげで、10倍の読者に届いた」という未来は、もう現実のものになりつつあります。
その第一歩は、「いつも通りの記事制作を、ほんの少し構造的に意識すること」だけ。
大切なのは、“AIのため”にやるのではなく、“AIにも読者にも伝わりやすい文章”を目指すことです。その意識が、今後の検索・集客・信頼構築すべてに繋がっていきます。
ぜひあなたのブログにも、LLMO視点を少しずつ取り入れてみてください。今日書いた1本の記事が、AIに選ばれ、誰かの答えになる日もそう遠くはありません。
AIに選ばれる記事は「構造」と「信頼」でできている
AI検索に引用される記事とは、特別な技術で作られたものではありません。むしろ、情報が整理され、質問に明確に答えている“読み手思い”の構成こそが、AIにとっても魅力的なのです。
今回紹介したLLMOの実践テクニック、質問形式の見出し、構造化マークアップ、体験ベースの具体性、そして正しいHTMLの設計は、どれも企業ブログや個人ブログでも実践可能です。
AIがどの検索エンジンを参考にしているかを理解し、今後の引用につながる準備をすることで、ブログは「検索される」から「推薦される」存在へと進化します。
今すぐすべてをやらなくても大丈夫。今日から1つずつ整えることで、AIとともに伸びていくブログを育てていきましょう！
