AIの台頭により、検索経由のウェブトラフィックが構造的に変化している。日本のBtoBマーケターにとって、この変化は単なる「アクセス数の減少」ではなく、マーケティング戦略全体の見直しを迫る転換点だ。本記事では、AI Overviewがもたらす影響を整理し、BtoBマーケターが今すぐ取れる実践的な対応策を解説する。
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AI Overviewはオーガニックトラフィックを本当に殺しているのか
結論から言えば、AIはトラフィックを「消滅」させているのではなく、「再分配」している。
Ahrefsの調査によれば、AI Overview（AIによる検索結果の要約表示）が表示されるクエリでは、1位コンテンツのクリック率（CTR：Click-Through Rate）が平均58%低下している。Seer Interactiveのデータでは、2024年6月から2025年9月にかけてAI Overview対象クエリのCTRが61%下落したとも報告されている。
日本市場においても、Googleの検索結果ページ（SERP：Search Engine Results Page）の上部にAI生成の要約が表示されることで、従来の「青いリンク」へのクリックが激減する現象が起きている。特にBtoBの情報収集フェーズで使われやすい「〇〇とは」「〇〇の方法」といった情報提供型クエリは、最も影響を受けやすい。
一方で、AI Overview表示があっても、引用元として掲載されたサイトはオーガニッククリックが35%増加するという調査結果（Dataslayer）もある。つまり、引用される側に回れるかどうかが、これからの検索戦略の分岐点になる。
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BtoBで特に注意すべき「ゼロクリック化」リスクの高いクエリとは
すべてのクエリが同じようにAI Overviewの影響を受けるわけではない。Semrushの調査では、AI Overviewが表示されるキーワードの約95%は商業的価値が低い情報提供型クエリであることが示されている。
BtoBマーケターの観点で整理すると、影響が大きいのは以下のようなコンテンツだ。
– ファネル上部の教育コンテンツ：「マーケティングオートメーションとは」「SFAとCRMの違い」など、導入検討以前の情報収集段階のクエリ
– 定義・概念解説系：業界用語の説明ページ、入門ガイドなど
逆に、AI Overviewが表示されにくく、クリックを獲得しやすいコンテンツは次の通りだ。
– 比較・検討コンテンツ：「ツールA vs ツールB、中堅製造業向けの比較」など、具体的な条件付きの比較クエリ
– ファネル下部コンテンツ：料金ページ、導入事例、デモ申し込みに直結するページ
– 独自調査・一次データ：AIが他のソースから合成できないオリジナルデータを含む記事
日本のBtoB企業は、これまでSEO施策の中心に置いてきた「〇〇とは」系の説明コンテンツに大きく依存している場合が多い。今後はファネル下部のコンテンツ強化と、独自リサーチコンテンツへのシフトが急務となる。
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AI Overviewへの引用獲得：AEO戦略の実践ポイント
AI Overviewに引用されるコンテンツを作るためには、AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）の考え方が不可欠だ。これは従来のSEOを否定するものではなく、AI向けの「読まれやすさ」を加える進化版と捉えるとよい。
BtoBマーケターが今すぐ実践できる施策を具体的に挙げる。
① 結論ファーストの構造でコンテンツを書く
AIは記事全体を読まず、見出し直後の40〜60字程度の簡潔な回答部分を優先的に抽出する。各セクションの冒頭に、質問に直接答える短文を配置する習慣をつけよう。
② 構造化データ（Schema Markup）を実装する
FAQ、HowTo、Article形式のSchema Markupを設定することで、AIによるページ内容の機械的読み取り精度が向上する。技術的SEOの観点から、サイト全体への適用を優先したい。
③ 一次情報・独自データを積極的に公開する
顧客アンケート、社内調査データ、業界レポートなど、他のサイトが持っていない情報を含むコンテンツはAIの引用源として選ばれやすい。BtoB企業が保有する現場知見を積極的にコンテンツ化することが差別化につながる。
④ コンテンツの鮮度を維持する
AI引用では、更新日が新しいコンテンツが優遇される傾向がある。既存コンテンツの定期的な見直しと更新を運用サイクルに組み込もう。
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トラフィック変動をどう測定・分析するか
「AI Overviewのせいでアクセスが減った」という仮説を立てても、Google Search Consoleは現時点でAI Overview専用のデータを分離して提供していない。このため、精緻な分析には工夫が必要だ。
実務的なアプローチとして有効なのが、キーワードのバケツ分け分析だ。対象キーワードを以下の4グループに分類して比較する。
1. 順位低下 × AI Overview あり
2. 順位低下 × AI Overview なし
3. 順位維持・改善 × AI Overview あり
4. 順位維持・改善 × AI Overview なし
各グループのCTRと流入数を比較することで、順位変動とAI Overviewのどちらがトラフィックに影響したかを切り分けられる。AhrefsやSemrushなどのツールを活用して、どのキーワードにAI Overviewが表示されているかを定期的にモニタリングする体制を整えたい。
また、季節変動と区別するためには、線形回帰（Linear Regression）を用いたトラフィックの基準線を作成し、そこからの乖離を分析する方法が有効だ。「12月は例年XX%低下」といった季節係数を加味することで、AI Overviewの影響を純粋に抽出しやすくなる。
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オウンドチャネルへの投資：AIに左右されないマーケティング基盤の構築
最後に、最も重要な戦略的視点を述べる。オーガニック検索への依存度を下げ、AIに影響されないチャネルを強化することだ。
現在、自社サイトへの流入の50%以上をノンブランドの自然検索に依存している場合、リスク集中度が高すぎる状態にある。メールマガジン、ウェビナー、コミュニティ、業界媒体への寄稿など、アルゴリズム変動に左右されないオウンドチャネルへの投資を今から積み上げていくべきだ。
BtoBの文脈では、既存顧客・リードとのメール接点の強化、LinkedInやnoteを活用した思想的リーダーシップ（Thought Leadership）コンテンツの発信、顧客事例の積極的な公開などが有効な施策となる。
AIによる検索の変化は今後も続く。クリック数だけを成果指標にするのではなく、AI引用頻度、ブランド指名検索数、メール登録者数といった複合的な指標で成果を評価する視点へのシフトが、これからのBtoBマーケターには求められる。
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まとめ：AIはトラフィックを再分配している、戦略を再設計せよ
AIはウェブトラフィックを消滅させているのではなく、流れを変えている。情報提供型コンテンツへのクリックは減少するが、AI引用を獲得したコンテンツへの流入は質が高く、コンバージョン率も高い傾向がある。BtoBマーケターは、クリック数から「引用される存在になること」へと評価軸を移し、AEO対応・一次情報の発信・オウンドチャネルの強化という三つの柱で戦略を再構築することが急務だ。
参考：https://blog.hubspot.com/marketing/is-ai-killing-web-traffic