SEOの次はAEO？ChatGPT・Geminiから商品を紹介される記事の作り方【2026年版】

これまでWebサイトで商品を売る、あるいはアフィリエイトで商品を紹介するなら、

SEO

が重要でした。

Googleで、

「おすすめ スマートウォッチ」

「ゲーミングタブレット 比較」

「ローカルLLM PC おすすめ」

と検索されたとき、自分の記事を上位に表示させる。

そして記事を読んでもらい、商品購入につなげる。

これが従来の基本的な流れです。

しかし2026年、商品を探す方法そのものが変わり始めています。

例えばChatGPTに、

「10万円前後でゲームとAIの両方に使えるAndroidタブレットを教えて」

と聞く。

Geminiに、

「ランニングと仕事の両方に使いやすいスマートウォッチを比較して」

と聞く。

するとAIが複数の商品を調べ、

• おすすめ商品
• 特徴
• 価格
• メリット
• デメリット
• 向いている人

まで整理してくれるようになっています。

ChatGPTには商品を比較して購入候補を整理する「shopping research」があり、Web上の最新の価格、在庫、レビュー、スペック、画像などを調べて購入ガイドを作成します。OpenAIは、この機能が信頼できるサイトを読み、複数の情報源を組み合わせて商品を比較すると説明しています。

GoogleもGeminiやAI ModeにShopping Graphを組み込み、商品一覧、比較表、価格、レビュー、購入先などを会話形式で提示する仕組みを拡大しています。

そこで気になるのが、

ChatGPTやGeminiに商品を紹介してもらうには、どんな記事を作ればいいのか？

という問題です。

最近では、この考え方を、

AEO（Answer Engine Optimization）

と呼ぶことがあります。

ただし最初に重要なことをお伝えします。

Googleは2026年時点で、

AEOやGEOのために特別なSEOとは別の対策をする必要はない

という立場を明確にしています。

Google Search公式ドキュメントでは、AEOやGEOという呼び方は存在するものの、生成AI検索への最適化もGoogleの立場ではSEOの延長だと説明しています。

つまり、

SEOは終わった。これから全部AEO。

ではありません。

より正確には、

SEOで評価される良い記事を、AIにも理解・引用・比較しやすい形へ進化させる

という考え方です。

この記事では、ChatGPT・GeminiなどのAI検索時代に、商品レビューサイトやアフィリエイトブログが何を意識すべきなのかを初心者向けに解説します。

この記事でわかること

• AEOとは何か
• SEOとAEOは何が違うのか
• ChatGPTはどう商品を探しているのか
• Geminiはどう商品情報を扱うのか
• AIに商品を紹介してもらいやすい記事の特徴
• 商品レビューで重要になる一次情報
• 比較表の作り方
• メリットだけではダメな理由
• 構造化データは必要なのか
• アフィリエイトサイトでもAEOを狙えるのか

AEOとは？

AEOは、

Answer Engine Optimization

の略です。

日本語にすると、

回答エンジン最適化

といった意味になります。

従来のSEOでは、

検索結果に自分の記事を表示する

ことが主な目的でした。

AEOでは、

AIが回答を作るときに、自分の記事や商品情報を参考情報として使ってもらう

ことを意識します。

例えばユーザーが、

「40代会社員が買うならApple WatchとGarminどっち？」

とChatGPTやGeminiへ質問したとします。

AIは単に、

「Apple Watch」

「Garmin」

という単語を探しているわけではありません。

ユーザーが必要としている、

• 仕事
• 健康管理
• バッテリー
• iPhoneとの連携
• 運動
• 価格

といった条件を分解し、複数の情報源を探して回答を組み立てます。

GoogleはAI Modeなどで、このように質問を複数の関連検索へ分解する仕組みを「query fan-out」と説明しています。

つまり今後は、

「スマートウォッチ おすすめ」という1キーワードだけを狙う

のではなく、

誰に向いているのか

何が優れているのか

何が弱いのか

競合と何が違うのか

まで記事内で明確にすることが重要になります。

SEOとAEOの違い

簡単に整理するとこうなります。

項目	SEO	AEO的な考え方
主な相手	検索エンジン＋読者	AI回答＋読者
検索方法	キーワード	自然な質問
ゴール	検索結果からクリック	AI回答内で引用・紹介される
内容	キーワードに合う情報	質問に答えられる具体情報
商品記事	特徴・価格・おすすめ	誰に向く・比較・弱点まで
重要な情報	検索意図	検索意図＋判断材料

ただし、

SEOとAEOのどちらか一方を選ぶわけではありません。

Google自身も、生成AI検索は既存のSearchランキングと品質システムを基盤としているため、SEOのベストプラクティスは引き続き有効だと説明しています。

AI Motion Labでは、

SEO＋AIに理解しやすい記事設計

くらいに考えるのが現実的だと思います。

ChatGPTは商品をどう探している？

ChatGPTのshopping researchでは、ユーザーが探している条件を聞きながら、

• 価格
• 在庫
• スペック
• レビュー
• 商品画像
• 販売店

などをWebから調査します。

OpenAIによれば、shopping researchは高品質な情報源を読み、信頼できる販売店やWeb情報を参照しながら購入ガイドを作成します。

重要なのは、

広告費を払った商品だから自動的におすすめされるわけではない

という点です。

OpenAIはshopping researchについて、結果はオーガニックであり、公開されているWeb情報を調査して構成すると説明しています。

つまり、レビューサイト側にもチャンスがあります。

ChatGPTから自分の記事を見つけてもらう条件

OpenAIは、公開WebサイトであればChatGPT Searchに表示される可能性があると説明しています。

ただし、ChatGPTが記事内容を発見・引用するためには、

OAI-SearchBot

によるクロールを拒否していないことが重要です。

つまり、robots.txtなどでOAI-SearchBotをブロックしてしまうと、ChatGPT Searchで記事内容を引用してもらう機会を減らす可能性があります。

さらにOpenAIは、ChatGPT Searchから自分のWebサイトへアクセスされた場合、

utm_source=chatgpt.com

という情報がリンクへ付与されるため、Google Analyticsなどで流入を確認できると説明しています。

POINT

今後アクセス解析では、

Google OrganicだけでなくChatGPTからの流入

も確認する価値があります。

商品を「販売しているサイト」と「紹介するサイト」は違う

ここはアフィリエイトブログでは重要です。

自分で商品を販売している会社

OpenAIには、販売事業者が商品フィードを提供する仕組みがあります。

商品名、価格、在庫などの構造化された商品データをOpenAIへ提供することで、ChatGPTの商品検索に情報を反映しやすくできます。ShopifyやEtsyでは既にカタログ統合も進んでいます。

商品をレビューするブログ

一方、

• Amazonアフィリエイト
• 楽天アフィリエイト
• ASP
• ガジェットブログ

などは、商品の販売者ではありません。

そのため商品フィードをOpenAIへ直接登録するというより、

「その商品を判断するための良質な情報源」

になることを狙います。

ここがAIMOTIONLABのようなメディアにとって重要です。

AIに紹介されやすい記事① 誰に向いているかを書く

商品記事でありがちなのが、

Snapdragonを搭載。

バッテリーは○○mAh。

重量は○○g。

というスペックの羅列です。

しかし、それだけならメーカー公式サイトを見れば分かります。

AIが購入判断を助けるときに必要なのは、

そのスペックが誰にとって意味があるのか

です。

例えば、

悪い例

REDMAGIC Astra 2は高性能なゲーミングタブレットです。

良い例

REDMAGIC Astra 2は、大型タブレットでは重すぎるがスマートフォンでは画面が小さいと感じる人に向いています。一方、カメラ性能やセルラー通信を重視する人には向きません。

これならAIが、

「ゲーム中心ならAstra 2」

「仕事中心なら別製品」

と判断する材料になります。

AIに紹介されやすい記事② メリットだけを書かない

アフィリエイト記事では、

売りたいから良いところばかりを書く

という誘惑があります。

しかし、AI検索時代ではこれは逆効果になり得ます。

ユーザーがAIに聞くのは、

「どの商品を買えばいい？」

だけではありません。

「この商品の欠点は？」

「誰には向いていない？」

「AとBならどっち？」

まで質問します。

つまりAIが必要としているのは、

判断材料

です。

Googleも高品質レビューについて、

• メリットとデメリット
• 競合との違い
• どの用途に向いているか
• 前モデルから何が変わったか
• 購入判断で重要な要素

まで説明することを推奨しています。

レビュー記事に必ず入れたい項目

良かった点

気になった点

向いている人

向いていない人

競合商品との違い

この5つは、今後さらに重要になるでしょう。

AIに紹介されやすい記事③ 実体験を入れる

ここが最も重要かもしれません。

AIを使えば、

商品スペックをまとめた記事

なら大量に作れます。

だからこそ、Web上に同じような記事が増えています。

Googleは生成AI検索向けの最新ガイドで、

他サイトに既にある内容を要約しただけではなく、独自の視点や一次体験を提供すること

を重要視しています。

具体的には、実際に商品を使ったレビューは、既存情報をまとめただけの記事より独自性を持ちやすいと説明しています。

実機レビューなら入れたいもの

• 自分で撮影した写真
• 実際の重量
• バッテリー持ち
• 発熱
• 使った期間
• 良かったところ
• 不満だったところ
• 「これは予想外だった」という体験
• 購入前と購入後の評価の違い

例えば、

メーカー公称363g

だけでは公式情報です。

一方、

1時間横持ちして原神を遊んだところ、重量そのものより右手側の熱が気になった

となれば、そのサイトにしかない情報です。

AIに紹介されやすい記事④ 数字を入れる

「すごく速い」

「かなり軽い」

「バッテリーが長持ち」

だけでは、比較しにくい情報です。

AIが比較しやすいのは、

数字

です。

例えば、

比較	製品A	製品B
重量	363g	500g
バッテリー	8,300mAh	7,000mAh
ストレージ	512GB	256GB
価格	○円	○円
実測ゲーム時間	○時間	○時間

と書いてあれば、

AIが、

「軽さならA」

「価格ならB」

と判断しやすくなります。

Googleもレビュー記事に、性能などについて定量的な測定結果を含めることを推奨しています。

AIに紹介されやすい記事⑤ 結論を明確にする

記事を読んでも、

結局おすすめなの？

が分からない記事があります。

AI検索との相性を考えるなら、各見出しの結論は明確にします。

例えば、

REDMAGIC Astra 2は会社員におすすめ？

最初に、

ゲームとAIの両方を1台で遊びたい人にはおすすめ。ただし仕事専用タブレットとして選ぶなら別の候補もあります。

と書く。

その後で理由を説明します。

記事構成

結論

↓

理由

↓

根拠

↓

注意点

の順番です。

これはAIのためだけではありません。

スマートフォンで記事を読む人にも分かりやすい構成です。

AIに紹介されやすい記事⑥ 比較記事を作る

AI検索では、

AとBどっち？

という質問が非常に自然です。

そこで比較記事は重要になります。

例えば、

• Apple Watch vs Garmin
• REDMAGIC Astra 2 vs Legion Tab
• ChatGPT vs Claude
• LM Studio vs Ollama
• 1ギガ vs 10ギガ
• CapCut vs LumaFusion

です。

ただし単にスペック表を作るだけではありません。

比較記事の最後に

ゲームならA

仕事ならB

初心者ならA

バッテリーならB

価格重視ならA

のように結論を分けます。

AIが質問条件ごとに商品を選びやすくなります。

「おすすめランキング」より「条件別おすすめ」

従来のアフィリエイトサイトでは、

おすすめランキングTOP10

が多く使われてきました。

しかしAI検索との相性を考えるなら、

人によって答えが変わる記事

の方が価値があります。

例えばスマートウォッチなら、

iPhoneユーザー

Apple Watch

バッテリー重視

Garmin系

価格重視

別の候補

ランニング重視

スポーツ向けモデル

というようにします。

AIの強みは、

ユーザーの条件に合わせて答えを変えられること

だからです。

AIに紹介されやすい記事⑦ 一次情報へリンクする

商品スペックについては、

• メーカー公式サイト
• 公式マニュアル
• 公式発表
• 公式価格

を確認します。

さらに、

公式仕様では○○

AI Motion Lab実測では○○

と分けます。

これにより、

事実

と、

レビュー

が明確になります。

AIに限らず読者にとっても信頼しやすい記事になります。

AIに紹介されやすい記事⑧ 更新日を意識する

ガジェット記事では情報が古くなります。

例えば、

• 価格
• OS
• AI機能
• 在庫
• 新モデル
• キャンペーン

は変わります。

ChatGPTのshopping researchも、最新の価格や在庫情報などをWebから調べる設計です。

記事内にも、

最終確認：2026年8月

などを入れておくと、読者自身が情報の鮮度を判断できます。

ただし、

日付だけ更新して本文を更新しない

のは避けます。

構造化データはAEOに必要？

よく言われるのが、

Schemaを入れればAIに読まれやすくなる

という話です。

これは少し注意が必要です。

Googleは、

生成AI検索専用の特別な構造化データは必要ない

と明言しています。

したがって、

「AEO専用Schemaを入れればAIに紹介される」

というものではありません。

一方で通常のSEOとして、構造化データはページ内容を機械が理解する助けになります。

商品レビュー記事なら、

• Product
• Review
• AggregateRating

などが候補になります。

Googleでは、編集部やブロガーによる単一商品のレビュー記事について、Product structured dataとReviewを使うことで、商品情報やレビュー内容を伝えられます。

さらに、

• positiveNotes
• negativeNotes

を使って、メリット・デメリットを構造化することもできます。日本語のレビューでも対応しています。

ただし、

本文に書いていない情報をSchemaだけに入れてはいけません。

構造化データと画面上の内容を一致させることが重要です。

llms.txtを入れればAEOに強くなる？

2026年現在、「llms.txt」というAI向けファイルが話題になることがあります。

しかし少なくともGoogle Searchについては、

llms.txtを作っても生成AI検索の表示順位にはプラスにもマイナスにもならない

とGoogle自身が説明しています。

同様に、

• AI用に文章を細切れにする
• AI専用ページを大量生成する
• 不自然にブランド名を大量出現させる

といった「AEOハック」もおすすめできません。

Googleはこうした特殊な対策より、

独自性・信頼性・人間に役立つ内容

を優先するよう案内しています。

FAQはまだ意味がある？

記事末に、

よくある質問

を入れるのは有効です。

ただし理由は、

FAQ Schemaを入れれば検索結果が大きくなるから

ではありません。

Googleは2026年5月7日からFAQリッチリザルトの表示を終了しています。

それでも、

「microSDは使える？」

「日本語に対応している？」

「充電器は付属する？」

といった読者の具体的な疑問へ明確に答えるFAQそのものには価値があります。

AIが理解しやすいからというより、

人間の疑問を解決する記事になるから

です。

AEO時代の商品レビュー基本テンプレート

AI Motion Labで商品記事を作るなら、例えば次の構成が使えます。

1．最初に結論

この商品は○○な人にはおすすめ。ただし△△を重視する人にはおすすめしない。

2．商品概要

• 製品名
• メーカー
• 発売日
• 価格
• 主要スペック

3．何が特徴なのか

競合との違いを3つ程度。

4．実際に使った結果

• 使用期間
• 使用条件
• 実測データ
• 写真

5．良かったところ

3～5点。

6．気になったところ

2～5点。

7．競合比較

比較表。

8．誰におすすめ？

具体的なユーザー像。

9．誰にはおすすめしない？

弱点と別候補。

10．よくある質問

具体的な疑問へ短く回答。

11．最終結論

購入判断を明確にする。

この構成はSEOにもAEOにも、そして何より読者自身の購入判断にも向いています。

AI時代に「実機レビュー」がさらに強くなる理由

これはAI Motion Labにとって非常に重要です。

ChatGPTやGeminiが、

• メーカー情報
• 商品価格
• 基本スペック
• 発売日

を簡単に整理できるようになると、

公式スペックをまとめただけの記事の価値は低くなります。

一方、

「実際に1週間使った」

「ゲームを1時間動かして温度を測った」

「40代会社員が通勤バッグに入れてみた」

「ローカルLLMを実際に動かした」

という情報は、AIがゼロから作ることはできません。

Googleも生成AI検索向けの公式ガイドで、他サイトの情報を再構成するだけではなく、一次体験に基づいた独自の視点を提供することを推奨しています。

AIに「おすすめされる」ことだけを狙ってはいけない

AEOという言葉を見ると、

「どうすればChatGPTにうちの商品をおすすめさせられる？」

と考えてしまいます。

しかし、ここは危険です。

ChatGPTやGeminiがどの商品を選ぶかを、サイト運営者が保証することはできません。

検索順位と同じように、

紹介されることは保証されません。

重要なのは、

AIがユーザーの質問に答えるとき、引用する価値がある情報を公開しておく

ことです。

アフィリエイト記事でも大丈夫？

アフィリエイトリンクがあるから、それだけでレビュー記事の価値がなくなるわけではありません。

Google自身も、高品質レビューのガイドでアフィリエイトリンクを利用するレビューサイトの存在を前提として説明しています。

重要なのは、

売るためだけの記事になっていないか

です。

例えば、

「絶対買うべき！」

「最強！」

「欠点なし！」

だけでは判断材料になりません。

アフィリエイト記事でも、

• 向いていない人
• デメリット
• 競合商品
• 価格差
• 実体験

まで正直に書く。

その方が長期的には読者にもAIにも価値のある記事になります。

ChatGPT・Gemini時代にやるべき10項目

商品レビューサイトなら、まず次を確認します。

1．Googleへインデックスされている

SEOの基本です。

2．OAI-SearchBotを誤ってブロックしていない

ChatGPT Searchで記事を発見してもらうための確認です。

3．タイトルだけで記事内容が分かる

商品名＋疑問＋記事の価値。

4．冒頭で結論を書く

誰におすすめかを明確にします。

5．一次情報を入れる

実機、写真、計測値、経験。

6．メリット・デメリットを書く

購入判断材料を揃えます。

7．競合商品と比較する

「どちらが誰向けか」まで書きます。

8．数値を使う

価格、重量、時間、温度など。

9．公式情報と自分の評価を分ける

信頼性を高めます。

10．情報を更新する

価格や仕様が変わったら本文も更新します。

これだけでも、特別な「AEOハック」をするより価値があります。

SEOはなくならない

「SEOの次はAEO」というタイトルですが、SEOがなくなるわけではありません。

Googleは2026年の公式ガイドで、AEO・GEOについて、

Google Searchの観点では、生成AI検索への最適化もSEOである

と明確に説明しています。

ですから、

SEO

検索エンジンと人間が記事を見つけられるようにする。

AEO的な記事設計

AIと人間が内容を理解し、判断材料として使いやすくする。

この2つを組み合わせるのが現実的です。

検索1位だけを追いかけない時代へ

これまでは、

Google検索1位

が非常に大きな価値を持っていました。

これからは流入経路が増えます。

• Google検索
• Google AI Overviews
• Google AI Mode
• Gemini
• ChatGPT Search
• ChatGPT Shopping
• SNS
• YouTube

つまり、

検索順位だけでなく、「良い情報源として認識されること」

の価値が大きくなります。

ChatGPTからサイトへアクセスされた場合はutm_source=chatgpt.comが付くため、実際のAI流入をアクセス解析で追うこともできます。

今後はSearch Consoleだけでなく、

GA4でAI経由のアクセスを見る

という作業もサイト運営では面白くなりそうです。

AI Motion Labが今後重視したい記事

AI時代に特に価値が高くなるのは、次のタイプの記事だと考えます。

実機レビュー

実際に使った一次情報。

A vs B

具体的な比較。

○○な人にはどっち？

読者条件別の比較。

買って分かった欠点

メーカー公式にはない情報。

1週間・1か月使った結果

長期レビュー。

実測記事

• バッテリー
• 温度
• 処理速度
• 通信速度
• AI生成速度

旧型との比較

「買い替える意味があるか」。

こうした記事はAIが回答を作るときにも使いやすく、同時に人間が読んでも役立ちます。

結論：AEOのための記事ではなく「AIにも人にも引用したくなる記事」を作る

AEOという言葉は、これからさらに聞く機会が増えるでしょう。

しかし、

SEOを捨ててAEOへ移行する

と考える必要はありません。

Googleも、生成AI検索で重要なのは従来のSEOの基本と、独自性・有用性・信頼性の高いコンテンツだと説明しています。

ChatGPTも、shopping researchでWeb上の高品質な情報源を調べ、複数の情報を組み合わせて購入判断を支援しています。

だからこれからの商品記事で重要になるのは、

• 誰に向いているのか
• 誰には向いていないのか
• 競合と何が違うのか
• 良いところは何か
• 悪いところは何か
• 実際に使うとどうなのか
• 数字ではどのくらい違うのか

まで答えることです。

AI時代の商品レビューで最も強いのは、

AIが書いたきれいなスペックまとめではありません。

実際に買い、

実際に使い、

実際に比べ、

良いところも悪いところも数字と経験で伝える記事です。

AIが商品を探す時代だからこそ、

人間にしか作れない一次情報

の価値は、むしろ高くなっていくのかもしれません。

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