近年、情報探索の主軸はGoogleなどの検索エンジンから、生成AI（LLM：大規模言語モデル）へと急速に移行しています。ユーザーはもはや検索結果のリンクを選ぶのではなく、ChatGPTやPerplexity、GeminiなどのAIを通じて、最適な“答え”や“比較情報”を直接得る時代に入りました。
本記事では、SEOと生成AI（LLM）の両立を見据えたWebサイト構築の在り方について、構造設計・コンテンツデザイン・技術実装・運用最適化の各段階から体系的に解説します。
ここでは、検索エンジンとLLMの双方に強いWebサイトを設計するための4つの条件を紹介します。
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条件 |
概要 |
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（１）情報構造の明確化 |
AIが文脈を理解できる設計にする |
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（２）ユーザー意図に即した情報設計 |
行動フェーズに合わせた構成にする |
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（３）UXを支えるデザイン |
ユーザー行動を可視化するUIにする |
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（４）メタ情報と構造化データ |
AIが意味を正しく理解できる形にする |
次に、各条件の詳細を見ていきましょう。
具体的な設計時のポイントは次の3つです。
トップページ → サービスカテゴリ → 各詳細ページ → 実績・FAQ
この構成により、E-E-A-Tのうち、「E（Expertise）-専門性」と「A（Authoritativeness）-権威性」を明示でき、AIによる理解精度が向上します。また、情報の体系化によって、検索エンジンにも「整理された高品質なサイト」として評価されやすくなります。
こちらは弊社が実際に作成したとある企業のサイトマップです。こちらはサイトのリニューアルに伴い、事例を紹介するサービスカテゴリを増やしました。構造的にも「E（Expertise）-専門性」と「A（Authoritativeness）-権威性」が明示できているに加え、事例のカテゴリを増やすことで「E（Experience）-経験」も強化しています。
こうした設計により、検索エンジンにサイト全体の体系性が伝わりやすくなり、ユーザーには「今自分がどこにいるか」が直感的に伝わるため、回遊率とSEO評価の双方を高めることができるのです。
まず、ユーザーの行動を4つのフェーズに分け、整理していきましょう。
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フェーズ |
検索意図 |
ページで提供すべき内容 |
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知識 |
情報収集・学習 |
基礎知識・背景情報・図解コンテンツ |
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比較 |
選択肢の比較 | サービス比較表・導入事例・FAQ |
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検討 |
実際の活用を想定 | 導入効果・利用の流れ・料金プラン |
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申し込み |
行動段階 | 問い合わせ・資料請求・CTA導線 |
この構造を踏まえ、各ページでは以下を意識します。
こうすることで、ユーザーが迷わず次の行動へ進める導線を整備でき、UXの改善とSEO評価（エンゲージメント率の向上）を同時に実現します。また、AIがユーザー課題に沿った回答を生成しやすくなり、LLM上での引用率も高まります。
各ポイントを詳しく見ていきましょう。
UX設計の目的は“迷わせない導線づくり”です。ナビゲーション（見せ方）とサイト構造（情報の整理）を一致させることで、ユーザーは「今どこにいて、次にどこへ行けばいいか」をすぐに理解でき、結果として直帰率の低下やCVR向上につながります。
矛盾のない構造は迷いを減らし、スムーズな探索体験を生みます。また、AIや検索エンジンもこの階層構造を正確に読み取れるため、サイト全体の“意味のつながり”が明確になります。
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実装する際はココをチェック！ |
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・グローバルナビ／パンくず／サイドナビが同じ階層構造になっているか？ |
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・ラベル（メニュー名）は一貫した言葉で統一されているか？ |
見出しや余白、配色の設計は、ユーザーがどの情報を優先して読むかを直感的に判断する手がかりです。階層が整理されていると読みやすく、理解も速くなります。さらに、正しいHタグ構造はAIにとっても情報の「文脈と重要度」を示すサインになり、検索結果や要約表示の精度を高めます。
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実装する際はココをチェック！ |
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・H1〜H3の順序が正しく整理されているか？ |
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・余白と配色の差で情報の“階層”が伝わっているか？ |
人はテキストよりも視覚情報の方が速く理解できます。図表や比較表は複雑な内容を一目で整理でき、AIにとっても「構造化されたデータ」として解釈しやすい形式です。差分や関係性を明確に示せるため、AIによる要約や引用にも向いています。
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実装する際はココをチェック！ |
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・比較表は行・列の意味が明確で、数値など定量情報を含んでいるか？ |
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・図には説明キャプションとaltテキストを設定しているか？ |
CTA（行動喚起）は、ユーザーが理解した直後に行動へ移るための“最後の一押し”です。読後のタイミングで自然に提示することで、次の行動への心理的なハードルを下げられます。小さなCTAを各所に置くと、段階的にCVへ導ける流れを作れるためぜひ実践してみてください。
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実装する際はココをチェック！ |
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・各CTAは「その内容を読んだ人がとりたくなる行動」になっているか？ |
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・文言・配置はモバイルでも視認性が高いか？ |
以下は弊社で行ったとある医療系の大学のサイトリニューアル事例です。「就職率100％」、学生からの就職への期待が大きくなるとともに、高水準な大学への期待も高められます。大学としての強みをアピールし、受験生や保護者の目を惹きながら、SNSや資料請求などのCVに自然な形で誘導できるデザインを作成しました。
これにより、UX向上だけでなく、滞在時間やクリック率などの行動が改善し、検索エンジンの評価（SEO）にも好影響をもたらします。
重要なのは以下の4点です。
こうした文脈を意識した設計により、AIがページの内容を要約しやすくなり、生成AIの回答で取り上げられる可能性も高まります。
構造化データは、検索エンジンやAIが情報の「意味のまとまり」を理解するための補助データです。例えば、FAQやArticle、BreadcrumbListなどのスキーマを設定しておくと、AIは「これは記事のタイトル」「これは質問と回答」といった形で文脈を正確に把握できます。
また、アクセシビリティの観点からも、alt属性はユーザー体験を支える基本的な要素と言えるでしょう。
さらに、ユーザーにとっても読みやすく、理解の順序が明確になるため、滞在時間の延長にも役立ちます。
SEOを「後から調整するもの」と捉えるのではなく、制作初期からSEOとUXを統合的に設計することで、AIにも検索にも強いサイトが構築できます。
以下では、制作プロセスを5つのステップに分けて、実践的な進め方を解説します。
まずは、サイト全体の目的や方向性を明確にし、ユーザーの「目的達成」を軸にした設計方針を定めます。この段階でSEOとUXの考え方を統合しておくことで、後工程の迷走を防ぎ、サイト全体の一貫性を確保できます。実践ポイントは下記3つです。
キーワードを「知りたい／比較したい／検討したい／申し込みたい」に分類し、ユーザーの思考プロセスごとに必要な情報を整理しましょう。各フェーズで必要な情報を洗い出し、対応するページをマッピングします。
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（例）フェーズ |
ユーザー意図 |
対応ページ |
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知りたい |
基本情報・課題理解 | コラム・ブログ |
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比較したい |
他社との違いを理解 | サービス比較ページ |
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検討したい |
実績や導入効果を確認 |
導入事例・お客様の声 |
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申し込みたい |
行動・問い合わせ | 資料請求・お問い合わせページ |
これにより、抜け漏れのないページ構成と明確な導線設計が可能になります。
こちらは弊社がとある大学のサイトを設計する際に作成した、各ユーザーの検索意図をまとめたものです。大学のサイトに訪れる人は在学生や受験生だけではありません。保護者や一般企業の採用担当、自治体など様々なユーザーが訪れることを想定し、各ユーザーが本サイトでどのようなことを知りたいと持っているのかを洗い出しました。
これにより新しいサイトに追加すべき情報の整理や、どのようにCVヘ誘導すべきかなどが見えてきます。
1つのハブ（主要トピック）にサテライト（関連トピック）を紐づけ、AIが情報の関連性を構造的に理解できる形を意識しましょう。ハブページとサテライトページの主な役割は下記です。
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（例）ハブ（主要トピック） |
サテライト（関連トピック） |
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AIマーケティング |
比較 |
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AIマーケティング |
導入メリット |
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AIマーケティング |
導入事例 |
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AIマーケティング |
費用・ROI |
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AIマーケティング |
トレンド・技術動向 |
この構造にすることで、結果として検索・生成AIの両方で評価されやすくなります。
構成書には「信頼補強ポイント」（例：導入社数、第三者コメント）を明記しておくと効果的です。
情報を「どの階層で・どう見せるか」を定義し、人とAIの両方に理解される構造を設計します。構造設計の精度が、そのままSEO評価とUXのスムーズさに直結するので重要です。
実践ポイントは下記4つです。
情報を3階層で整理すると、AIもユーザーも「どの情報がどの文脈に属するか」を理解しやすくなります。具体的には以下の設計にすると良いです。
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トップ |
全体テーマの俯瞰 |
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ハブ |
カテゴリ・サービス単位 |
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サブ |
詳細ページ・FAQ・比較ページ |
これにより、重複や抜け漏れが減り、内部リンクが整理された“意味の通じるサイト”になります。
AIはリンク構造やURL文字列からページの関連性を読み取ります。そのため階層と意味を一致させ、関連ページ同士を内部リンクで結ぶようにしましょう。
URL例：/solution/ai-marketing/compare/
これにより、検索・生成AIがトピック構造を正確に理解し、関連クエリでも表示されやすくなります。
設計者・デザイナー・ライター間で構造理解がズレると、後からの修正が大幅に増えます。それを事前に防ぐためにも、XMLサイトマップ＋ビジュアルマップの両方を作成し、「どの階層で何を伝えるか」を運用チーム全員で明確にしておくようにしましょう。
結果として、構成変更に強い“メンテナンス性の高いサイト”を実現できます。
ナビゲーションが不統一だと、ユーザーが迷い、AIも階層構造を誤認します。「グローバルナビ」「パンくずリスト」「URL構造」を一致させ、ユーザーにもAIにもわかりやすい情報階層を意識しましょう。
これにより、ユーザー行動がスムーズになり、回遊率・滞在時間の改善につながります。
実践ポイントは下記4つです。
AIも人も、構造的・視覚的に整理された情報の方が理解しやすいです。そのためテキストで伝わりにくい部分は、図解・比較表・フローチャートなどで視覚化しましょう。離脱を防ぎ、AI要約でも正確な抜粋を得やすくなります。
構成段階からデザイナーと連携し、図表案を一緒に設計するとよりスムーズです。
訪問者の約8割は、3秒以内にページを離脱するか判断すると言われています。直帰率の低下につなげるためにはページの意図を即座に伝えることが重要です。
「見出し＋要点＋CTA」をファーストビュー内に配置することを意識しましょう。主題に沿った画像やアイコンを用いて、「何のページか」を瞬時に伝えることもいい施策です。
一気に「問い合わせ」へ誘導するよりも、小さな行動の積み重ねがCV率を上げます。各セクションごとに“次のアクション”（例：詳細を見る）を促すCTAを自然に配置し、最後に「大きな決断（例：問い合わせ・資料請求）」へ導きます。
これによりAIにも「行動導線の明確なページ」として評価されやすくなるでしょう。
現在、BtoBでも7割以上のアクセスがモバイル経由で、Googleもモバイル版を主評価対象としています。
モバイルファーストのUI設計には「スマートフォンでの閲覧時に最適なファーストビュー」「固定CTA」「折りたたみメニュー」「軽量画像」を整備していきましょう。これにより閲覧体験がスムーズになり、離脱防止と行動喚起をサポートします。
実践ポイントは下記4つです。
ページの種類に応じて、Article、FAQ、Product、BreadcrumbListなどを設定します。JSON-LD形式で記述し、Googleの検証ツールでエラーを確認しましょう。
正確なマークアップはAIの理解が前提であり、検索結果の可視性向上（リッチリザルト表示）につながります。主要なデータとその効果はこれらです。
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データの種類 |
適用ページ例 |
効果・目的 |
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Article |
ブログ・お知らせ・レポート |
記事構造をAIが理解し、要約や引用されやすくなる |
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FAQPage |
よくある質問ページ |
検索結果にQ&A形式で直接表示（リッチリザルト）される |
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Product |
サービス・製品紹介ページ |
構造的な商品情報として生成AIで引用・比較されやすくなる |
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BreadcrumbList |
全ページ（パンくず） |
階層構造を正確に伝え、AI・検索エンジンの理解精度を高める |
LCP（表示速度）・CLS（視覚安定性）・FID（応答速度）はUX評価の指標です。
画像圧縮、遅延読み込み、CDN活用をすることにより、ユーザー離脱を防ぎ、検索評価にも直結します。技術改善はSEOであると同時に、顧客体験の質を守る基盤づくりでもあるのです。
タイトルやディスクリプションにページの目的と差別化ポイントを記載し、alt属性で画像の文脈も補足します。これにより、AIがページの意味・内容を正確に把握しやすくなり、検索や生成AIでの引用精度が向上します。
単なるキーワードより、「誰に」「何を」伝えるかを意識するのがポイントです。
canonical・hreflang・robots.txtなどの設定を正しく行うことで、重複・地域誤認・クロール漏れといった技術的ロスを防げます。
Search Consoleでインデックス状況を定期的に確認し、構造的な整合性を保つことで、AI・検索エンジン双方からの信頼性を高めていきましょう。
公開後は、生成AIに正しく理解・引用されるように、構文の最適化と情報更新を継続することが大切です。AIは“新しく正確な情報”を優先して引用するため、更新の継続が信頼性につながります。
実践ポイントは下記4つです。
例えば、
「SEOを強化するデザインとは？」→「構造とUXを両立させるデザインが鍵」
明確な問いと答えの関係を作ることで、生成AIの要約・引用率が向上します。
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見出しタイプ |
見出し例 |
効果 |
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How型（〜の方法） |
「BtoBサイトのCVを高める方法は？」 | 実践的な回答としてAIが引用しやすい |
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Why型（〜の理由） |
「なぜUX改善がSEOに効果的なのか？」 | 因果関係を説明する構文がAIに理解されやすい |
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What型（〜とは？） |
「構造化データとは？」 | 定義・要約型の回答をAIが抽出しやすい |
また、FAQはユーザーの検索意図（質問形式のクエリ）とも整合し、SEOとUXの両面で効果を発揮します。
AI回答での引用内容を定期的にモニタリングすることで、自社情報が正確に反映されているかを把握できます。誤った情報が出回る前に修正できるため、ブランドの信頼維持にも直結します。
もしも誤った情報や文脈が抽出されている場合は、見出しや本文構造を修正し、AIが正確に理解できる形に整えましょう。この作業は「AI時代のブランド管理」としても極めて重要です。
LLMは「頻度」よりも「鮮度」を重視します。半年に一度の見直し・更新をルーティン化し、常に最新状態を保ちましょう。また、更新履歴を明示することは、AI・ユーザー双方にとっての信頼にもなります。
このように、SEOとUXを一体化した制作プロセスは、検索順位だけでなく、AI時代における“引用されるサイト”づくりに直結します。設計・情報構造・デザイン・技術・運用の各段階で、「人が理解しやすく、AIが意味を読み取れる構造」を意識することが成功の鍵です。
検索エンジン最適化（SEO）と生成AI（LLM）最適化の進化により、Web制作はもはや「見た目」や「SEO順位」を競うだけの領域ではなくなりました。今後は、検索・AI・ユーザー体験（UX）を一体化して設計する総合的な視点が欠かせません。
以下の4つの視点が、AI時代のWeb制作で特に重要な柱となります。
この4つを軸に設計・運用を行うことで、AI時代にも“信頼され続けるWebサイト”を実現していきましょう。
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NG例 |
OK例 |
ポイント |
| <div class="box1">にすべての要素をまとめる | <section>や<article>で文脈ごとに区切る | 意味をもたせるとAIがトピックを識別できる |
| <b>や<i>で強調 | <strong>や<em>を使用 | 情報の重要度を明確化し、文脈理解を補強する |
特に、LLMはコードコメントやクラス名を「補助的な文脈」として参照するため、内部構造＝メタ情報として扱われます。整理された命名ルールは、開発チームの保守性も高めることができます。
FAQ・Article・Productなど、ページタイプごとにマークアップを実装することで、AIが情報を正確に分類・理解できるようにしましょう。
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ページタイプ |
構造化データ例 |
効果 |
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記事（ブログ） |
Article | 検索でのリッチ表示・AI引用精度が向上する |
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製品紹介 |
Product | 価格やレビュー情報をAIが正確に解釈される |
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よくある質問 |
FAQPage | ChatGPTやPerplexityでの引用率が向上する |
これらのように、AIに読み解かれやすい構造を整えることで、検索上位表示だけでなく生成AIでの引用機会増加にもつながります。
コンテンツの目的は「人の心を動かす」と同時に、「AIにも正しく要約・引用される」ことです。そのためには、感情を刺激するコピーと、AIが意味を誤解しない論理的な文構造を両立させる必要があります。下記3点を意識すると良いでしょう。
人にもAIにも伝わるデザインを意識することが、コンテンツの再現性と拡散力を高めます。
Webサイトの成否を分けるのは、リリース後の“改善サイクル”です。「作って終わり」ではなく、UXデータ（ユーザー行動）をもとにした継続的な改善がSEO・CV率の両面で成果を生みます。具体的なアプローチ方法は以下のとおりです。
AI時代のWebサイトは、「ブランド発信の場」であると同時に「検索・AIからの入り口」です。この3要素を統合的に設計することで、単なる情報発信ではなく“信頼を生むデジタル拠点”を構築できます。例えば下記のような方法があります。
ブランド価値とAI対応を両立させることが、“検索されるブランド”から“信頼されるブランド”への進化を促します。
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観点 |
目的 |
実践ポイント |
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（１）AIに理解される 構造設計 |
AIが文脈を正しく把握する | セマンティックHTML／論理的命名／構造化データの導入 |
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（２）人間とAIに伝わるコンテンツデザイン |
感情訴求と論理構造の両立 | 一文一義／表形式・箇条書きの活用／階層化見出し |
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（３）UXデータを軸にした継続改善 |
データに基づく運用型最適化 | アクセス解析／AIによるデータ要約／ABテスト運用 |
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（４）ブランド・AI・ 検索の三位一体設計 |
信頼性あるデジタル拠点を構築 | ブランドトーン統一／一次情報発信／FAQ構造整備 |
AI時代のWeb制作は、デザイン・SEO・UX・ブランドのすべてが融合していきます。「デザインの美しさ」や「SEOの順位」だけでなく、これからのサイト設計では次の3つを重視していきましょう。
これらを基盤に設計されたWebサイトこそが、検索にもAIにも選ばれ、ユーザーに“信頼され続ける存在”となります。
SEOはもはや「検索順位対策」だけではなく、AIを含む“あらゆる探索体験”で選ばれるための戦略に進化しています。制作段階からSEOとUXを統合し、AIにも理解される構造を設計することで、Webサイトは、検索でも、AI回答でも、「指名される存在」になれるのです。
「AIに理解され、人に信頼される。」 その両輪を回すことが、これからのWeb制作の本質となるでしょう。一度作って終わりではなく、更新・検証・最適化のサイクルを回し続け、AI時代にも評価される「生きたWebサイト」を育てていくことが大切です。
株式会社コンテナは、Web業界で約15年の制作実績を持ち、サイト設計からコンテンツ制作、運用改善まで一貫して支援しています。サイト構造の設計、SEO、UX改善、コンテンツ制作など、この記事で紹介したすべての要素を“実践できるチーム”として、多様な業種のWeb戦略を支えています。
“AIに理解され、人に選ばれるWebサイト”を実現したい方は、ぜひお気軽にご相談ください。