【セミナーレポート】AI時代のカギを握る動画戦略とは？SEO/LLMOにおける重要性を解説

2026年11月6日

AI時代のWebマーケティングにおいて、「動画コンテンツが重要」という声は耳にするものの、具体的にどうSEOやLLMOに活用し、その効果を測るべきか、多くの企業が課題を抱えています。この記事では、Googleの生成AIであるGeminiの進化と検索市場の変化を深く分析し、なぜ今、動画が「LLMOの前提条件」となったのかを解説します。そして、AI検索に最適化された動画施策のKPI設定から制作、活用までの具体的なロードマップを提供します。株式会社ファン・マーケティングマーケティング部チーフの西窪莉子によるこのウェビナーでは、動画対策が「今ひとつ効果が分かりにくく、施策の優先順位が下がりやすい」という企業の悩みを起点に、AI時代における動画マーケティングの重要性と具体的な取り組み方を深掘りします。

この記事に向いている人

記事コンテンツ以外の有効な施策を探したい方
今後のLLMO戦略や施策をどうすればよいか分からない方
動画が今後どのようにAI対策として機能していくのか全体像を把握したい企業様

AI時代に動画が注目される背景と現状の検索市場

AI時代の検索市場とユーザー行動の変化により、動画コンテンツの重要性はかつてないほど高まっています。従来のテキスト中心の検索体験から、AI Overviewsやマルチメディア要素が組み込まれた新たな検索結果画面（SERP）へと移行し、消費者の購買行動においてもAIが起点となるケースが増加しているためです。

AI Overviewsの進化と動画表示の拡大

Googleの生成AI「Gemini」の進化は、検索エンジン機能の向上にも寄与し、より質の高いコンテンツを認識できるようになっています。特にAI Overviewsは日々改善が進み、表示位置や形式が多様化しています。

AI Overviewsは検索結果の最上部に表示されることが多く、キーワードによってその表示位置は変動します。最近ではテキストだけでなく画像も表示されるようになり、ユーザーが「見て理解する」体験を重視していることが伺えます。

西窪「YouTubeの動画がAI Overviewsのなかに直接設置される仕様に最近変わってきています。以前はこの動画へのリンクが張られるだけでしたが、今はAI Overviewsのこの回答内にプレイヤーごと埋め込まれるケースが増えております。」

特にHow-to系のクエリでは、AI Overviews内にYouTube動画のプレイヤーが直接埋め込まれるケースが増加しています。これにより、通常のオーガニック検索結果よりも動画が上位に表示されることも珍しくなく、動画コンテンツが検索体験においてより目立つ存在となっています。

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消費者購買行動の変化とAIの役割

消費者の購買行動モデルも、AIの台頭によって変化しています。従来の「AISAS」（Attention, Interest, Search, Action, Share）モデルから、日経クロストレンドが提唱する「AICAS」（Ask, Interest, Confirm/Check, Action, Share）モデルがAI時代には注目されています。

この新しいモデルでは、ユーザーはまずAIに「相談」（Ask）することから購買行動を始めます。その後、AIの推奨を基に公式サイト、口コミ、SNS、店頭などで情報を「確認」（Confirm/Check）し、購入へと至ります。

西窪「AI利用者の65.8%が実際の購買に直結したというデータも出ているので、AIが購買行動の起点になっているのは事実ベースで起きているかと思います。」

ネオマーケティングの調査によると、AI利用者の65.8%がAIを介した情報収集が実際の購買に直結したと回答しており、AIが購買行動の起点となっていることが示されています。このため、AIの推奨候補に入ることが認知や選択に直結し、集客や売上に大きな影響を与える時代へと変化しています。

Googleのアルゴリズム調整とマルチメディア化するSERP

Googleの検索部門責任者であるエリザベス・リード氏も、Googleのランキングアルゴリズムをユーザー行動、特に若年層の行動に基づいて、動画、FAQ、ユーザー生成コンテンツ（UGC）が多く表示されるように調整したと公言しています。

これは、若年層を中心に「読む」よりも「見て理解する」情報探索（TikTokやYouTube起点）が増えていることにGoogleが対応していることを示唆しています。

あるSEO分析ツールが数百万件のクエリから収集したデータによると、検索結果に動画スニペットが表示される発生率は非常に高く、スマートフォンでは7割弱、PCでは8割弱に及びます。これは、特定のキーワードで検索した際、検索結果画面に動画が一緒に表示される頻度を意味します。

このデータは、もはや「10本の自然検索の青いリンク」という従来の検索結果画面の前提が過去のものとなり、検索結果を見るという行動自体が変化していることを示しています。つまり、コンテンツの戦場がテキスト記事だけではなく、動画を含むマルチメディアへと拡大しているのです。

主要AI検索エンジンが動画を引用する理由とマルチチャネル戦略の重要性

Ahrefsが日本国内の主要AI検索エンジン4社（AI Overviews, AI Mode, ChatGPT, Perplexity, Microsoft Copilot）を対象に実施した調査では、回答生成時に最も引用されるドメインとしてYouTubeが複数ランクインしています。

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特にPerplexityでは、GoogleのAIではないにもかかわらず、YouTubeを最も多く引用しているという結果が出ました。これは、動画というコンテンツ形式が持つ情報密度の高さと、YouTube内のコンテンツ発信者の信頼性が高く評価されているためと推察されます。

また、Google自身の動きとしても、2025年12月に試験導入され、2026年7月に正式リリースされたGoogle Search Consoleの「プラットフォームプロパティ」が注目されます。

この機能は、Instagram、TikTok、X、YouTubeといった主要なソーシャルメディアプラットフォームを対象としており、Webページ単体ではなく、これらの複数のチャネルからのクエリ、流入キーワード、表示回数などを横断的に分析できるようになりました。

西窪「Webページ単体ではなくて複数のチャネルからのクエリですとか、流入のキーワード、あとは表示回数なども見られるようになってきております。」

これはGoogleが「検索とはWebページだけではない」と捉え、ユーザーがどこから来たかを含めた総合的なユーザー体験を重視している証拠です。SEO、動画、SNSといった施策が分断されることなく、マルチチャネル戦略として統合的に取り組むことの重要性が増していると言えるでしょう。

GoogleのクローラーやLLMは動画をどう認識するのか？

GoogleのクローラーやLLM（大規模言語モデル）は、動画コンテンツを単なるテキストの補完としてではなく、情報密度と文脈の豊富さから信頼性の高い情報源として評価するよう進化しています。

特にGeminiのようなネイティブマルチモーダルLLMの登場により、AIは人間と同じように動画そのものを直接的に情報収集できるようになりました。これにより、AI時代の動画はLLMO（Large Language Model Optimization）の前提条件となり、AI検索に最適化された動画施策が必須となっています。

従来の検索エンジンとGeminiによる動画認識の進化

Geminiが登場する前の従来の検索エンジンでも、GoogleはAIを活用していました。例えば、関連性の高いページを上位表示させるRankBrainや、文脈理解をサポートするBERTなどがその代表例です。

また、ASR（音声をテキストデータに変換する技術）を用いて動画の中身をテキスト化したり、タイトルタグやメタディスクリプションといったメタ情報から動画の情報を収集していました。しかし、この時点での動画認識精度は決して高いものではありませんでした。

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西窪「ネイティブマルチモーダルと言われるLLM生成AIが、簡単に言うと人間と同じように直接動画そのものを情報収集できるようになってきたということですね。」

Geminiの登場により、動画認識は大きく進化しました。従来の検索エンジンがキーワード単位で動画を認識していたのに対し、Geminiは文脈を理解できるようになりました。手元の動作や解説者の言葉と音声を同期させながら、動画を細かくフレームに分けてそのまま理解できます。これにより、動画のどこが重要で、その内容が本当に有用なのかを、より高い精度で確認できるようになったのです。

西窪「手元の動作とか、あとは解説者の言葉と音声を同期させながら細かくフレームに分けて、そのまま動画を理解できるようになったんですね。」

Geminiの動画理解力の実例とテストスコア

Geminiの動画理解力は、Google公式サイトでも紹介されており、その精度は驚くべきものです。例えば、400ページ以上あるアポロ11号の交信記録の動画をGeminiに読み込ませた際、担当者が簡単なイラストを添えて「この瞬間は何を意味していますか」と説明すると、「これはアームストロングが言っていた『1人の人間にとっては小さな一歩だが』というシーンです」と正確に回答しました。これは、単なるキーワード認識を超え、動画内の文脈や映像情報を深く理解していることを示しています。

動画の理解度に関する国際的な調査でも、Geminiは高い評価を得ています。Video-MMEというマルチモーダルLLMのビデオ解析性能ベンチマークでは、Gemini 3.1 Pro Previewが2026年2月に87.2%のスコアを記録し、各種LLMの中でトップスコアを取得しており、特に長文読解能力が高く評価されています。特定のLLMモデルやClaudeも追随していますが、昨年から引き続きGeminiがトップスコアを維持しています。

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西窪「このMMEで各種LLMのテストを行っているんですけれども、Geminiは高いスコアを取得しています。」

さらに、Geminiは40分弱のバスター・キートンの映画の映像のみから、登場人物の動きや周囲の状況といったストーリーを把握し、「このシーンは何秒の動画ですか」といった質問に対し、適切な時間を特定する能力も示しています。これは、映像から「泣いている人」「暗い音楽」「明るい表情」「間」といった情報や因果関係、動画の雰囲気、重要なポイントをテキスト化できることを意味し、AIが人間と同様に動画を理解する時代が到来していることを示唆しています。

AIが動画を「おいしい情報源」と評価する理由

生成AIが動画を評価する背景には、情報量の厚みと文脈の豊富さがあります。動画はテキストだけでは伝えにくい情報、例えば実際の動作や表情、声のトーンといった追加情報を含んでおり、これがEEAT（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点から根拠を明確にし、説得力を高めます。AIは動画を感覚的に信頼しているわけではなく、これらの豊富な情報が要約や引用に適した「おいしい情報源」として評価されているのです。

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西窪「情報量に厚みがあって多く文脈を含めているからこそ、要約や引用に最適な情報ソースとして、結果として動画がおいしい情報源として評価・引用されているといえるでしょう。」

動画がユーザーとAIに与える「信頼性」と「好感度」

この「信頼性を高めやすい」という側面は、AIだけでなくユーザーにも当てはまります。動画を通じて話し手の雰囲気や専門性の高さを体感することで、ユーザーの検索体験としての満足度は高まり、「この会社はしっかりしている」という好印象が残りやすくなります。これは、テキストだけでは伝えにくい「雰囲気」といった要素が動画にはあるためです。

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西窪「話し手の雰囲気とか、あとは専門性の高さを動画を通じて体感することで、検索体験としての満足度も高まりますし、『この会社ってちゃんとしてそうだな』という印象は残りやすくなるかと思います。」

また、ユーザーからの好感度は、生成AIもデータとしては把握できる構造にあります。YouTubeのように視聴時間や高評価、視聴者評価といった人間の評価をヒントにする仕組みがあるため、ユーザーに受け入れられる動画かどうかがAIによって判別される可能性があるのです。

AI時代に効果的な動画施策をどのように計画・実行すべきか？

AI時代に動画施策を成功させるには、動画形式の選定、EEATを意識した情報デリバリー、そして効果検証を見据えたKPI設定が重要です。ここでは、具体的な取り組み方を3つの観点から解説します。

動画施策のKPI設定：LLMO対策として追うべき指標

動画施策に取り組む際の大前提として、何をKPI（重要業績評価指標）とするかを明確にする必要があります。LLMO（大規模言語モデル最適化）や生成AIへの対策として設定すべきKPIは、主に以下の3つです。

自然検索でのインプレッション数: Google Search Consoleで確認できる、検索結果での表示回数です。
バーティカル検索の動画タブでの上位表示: 動画専用タブでの露出度合いを測ります。
動画を埋め込んだページの自然検索順位、AI Overviewsの表示有無: 動画を設置したWebページの検索順位や、AI Overviewsでの引用・表示状況も重要な指標となります。ただし、AI Overviewsの表示はパーソナライズやAIの引用傾向（RAG）の影響を受けやすくブレやすいため、あくまで参考として追うのが現実的です。

一方で、動画経由での直接的なコンバージョン（サービス申し込みや商品購入）や動画の視聴回数をKGI（最終目標指標）とすることは推奨されません。登壇者によると、これらの指標は、検索結果上に動画が表示されたとしても、なかなか期待通りの数値に結びつかないのが実情です。社内での認知獲得や投資判断の際に、これらの見込みにくい指標を掲げると、結果的に自らを苦しめることになりかねません。

AI時代に動画が「マスト」な理由

動画施策が直接的なコンバージョンに繋がりにくいという課題があっても、動画はAI時代において「やるかやらないか」の選択肢ではなく、「マストで対策していかなければならない」戦略となっています。

AIが動画を好むコンテンツ形式である理由は複数あります。テキストよりも情報の密度が高く、ユーザーも動画経由で情報収集することが一般的になっているためです。YouTubeがAI検索エンジンに積極的に引用されていることも、動画の重要性を示す根拠の一つです。

また、AIやGoogleがまだブランドを十分に認識していない「弱いブランド」であっても、動画コンテンツを通じて積極的に引用されることで、ブランドの土台を築きやすくなります。これは、動画がまだ各社で主流の施策とまでは言えないため、先行者利益を得やすい「隙間」の領域と言えます。BtoB、BtoCを問わず、どんな企業でも動画コンテンツは作成しておくべきです。

AIに好まれやすい動画形式の選び方

動画制作には主に「実写」「オリジナルアニメーション」「特定の動画作成ツール」の3つの形式がありますが、生成AIに最も好まれやすいのは実写です。次にオリジナルアニメーション、最後に特定の動画作成ツールという順になります。

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それぞれの形式のメリットと注意点は以下の通りです。

実写

メリット: 収集できる情報の密度が圧倒的に高く、経験の証明が直接的であるため、EEAT（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点からも生成AIに好まれやすいです。人間が好みやすい形式でもあり、話し方などの情報も豊富です。
注意点: 登場人物の信頼性やプレゼンテーションスキルが問われます。企画や内容に加え、誰を出演させるかまで含めて対策が必要です。ハウツー系など手順が重要なコンテンツとは特に相性が良いでしょう。

オリジナルアニメーション

メリット: 表現の幅を持たせやすく、伝えたい内容を強調しやすい点が強みです。独自性が高いため、まだAIが学習しきっていない情報源として注目されやすい傾向があります。法律や不動産などの複雑なトピックをシンプルに説明するのに適しています。
注意点: 重要な要素への緩急のつけ方やデザイン力が問われます。自社の文脈やカラーが分かるようなトーン&マナーを意識することが重要です。自動音声ではなくナレーションを録音することで、人間らしい安心感を与えられます。

特定の動画作成ツール

メリット: シンプルで分かりやすく、内容の整理がしやすい点が利点です。
注意点: テンプレートの制約上、詳細な情報をAIに届けにくい場合があります。内容が伴わないと低評価を受けたり、LLMが情報を参考にしないリスクがあります。

最近は生成AIで動画を作成し、社内工数を削減しようとする企業が増えています。Googleは生成AIの利用自体を問題視していませんが、違和感を残さないことが重要です。構造上の歪みや不自然な表情など、AI生成特有の「不気味さ」は、Googleが重視する事実ベースや信頼性と相容れず、ユーザーにも嫌悪感を抱かせやすい要因となります。登壇者は、海外ではコカ・コーラや特定のファストフードチェーンのAI広告が「不気味の谷」現象で炎上した事例があることを挙げています。

実写とアニメーションを組み合わせて活用するのも有効です。例えば、動画の冒頭やまとめ部分で実写を使い信頼性を担保し、複雑な説明や要所要所ではアニメーションでシンプルに伝えるといった方法がおすすめです。

株式会社ファン・マーケティングでは、動画によるSEO対策の支援を行っています。動画による診断コンテンツや、フォロワー外へのリーチを8.6倍にしたリール動画の企画や制作など、数多くの実績をもとに企業をサポートします。「何をやればよいかわからない」「コンテンツ施策による動画の重要性を感じているが、動けていない」といったようなお悩みをお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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EEATを高める情報のデリバリー戦略

生成SEO・LLMOにおける情報のデリバリー戦略では、EEAT、特に「信頼性」を重視し、有用な情報を適切に生成AIに届けることが軸となります。以下の要素を意識して動画を制作しましょう。

話し方: 笑顔や声のトーンを意識し、人間らしい温かみを伝える。
エビデンスの明示: 数値データや出典リンクを明確に示す。
画・音声・テキストの一致: 字幕と音声のタイミングを正確に合わせる。
意味の整合性: 伝えたいメッセージと映像・音声の間に齟齬がないようにする。

これらの細かい演出や「違和感をなくす」作業を徹底することで、AIに好まれやすい信頼性の高いコンテンツに仕上がります。

また、これまでのSEOと同様に、動画からマイナス要素を削減することも重要です。冗長な表現、主題の不明瞭さ、登場人物のプロフィール不足、過剰な装飾といった「ノイズ」を減らすことが、動画の評価を上げる近道となります。

動画施策を成功させる4ステップとネクストアクション

動画施策を進めるための具体的な4つのステップは以下の通りです。

Step1：動画のテーマを決める

認知獲得、ナーチャリング、コンバージョン率改善など、何のために動画を作るのか目的を明確にします。
ポイントは、自社に関連し、すでにエンティティ（固有の名称と概念が結びついた状態）が形成されているジャンルから着手すると、AIからの評価を得やすいことです。例えば不動産会社であれば、不動産の購入に関するテーマから始めるのが良いでしょう。

Step2：動画形式を決める

目的や企業の強みによって最適な形式は異なりますが、業界やテーマに基づいた推奨形式があります。

アニメーション: 不動産売買ステップ、弁護士事務所の相談手順、団体の組織図など、複雑な知識や仕組みを解説するのに向いています。ハルシネーション（AIの誤情報生成）対策としても有効で、自社のサービスや組織の全体像を正しく伝えることで、誤った情報が出力されるリスクを防げます。
実写: 人材の転職・就職事例、SaaSの画面録画による手順実演、クリニックの施術紹介など、具体的なフローやナーチャリング要素が強いコンテンツに適しています。

既存の記事コンテンツをアニメーションに落とし込んでリパーパス（再活用）することも、工数を抑える有効な手段です。

Step3：制作時のコツ

トランスクリプト（文字起こし）を入れる: 自動生成機能も活用し、音声テキストデータを提供します。
字幕と音声のタイミングを一致させる: 視覚と聴覚の整合性を高めます。
テキストでの補足情報を入れる: 重要な情報を文字でも伝えます。
構成を分かりやすくする: 簡潔で論理的な構成を心がけます。
ショート動画版も合わせて作る: ショート動画タブでの露出機会を増やします。
ノイズとなる雑談や過剰な演出を減らす: 情報の質を高めます。
自社訴求はほどほどにする: AIは情報の公平性を重視するため、知識解説系の動画では宣伝色が強すぎると、引用や評価の機会が減る可能性があります。

Step4：作った動画を使う（活用チャネル）

制作した動画は、YouTube、TikTok、Instagramなどの各種SNS、自社記事コンテンツへの埋め込み、公式サイトのLPやサービスページなど、複数のチャネルで使い回すことで、露出機会を最大化できます。

何から手を付ければ良いか迷う場合は、LLMOとSEOの視点から優先順位の高いキーワード例を参考にすると良いでしょう。

優先度1位：How-to系

「作り方」「流れ」「やり方」「コツ」といったキーワードは、動画で見た方が分かりやすく、可視化して知りたい情報ニーズが高いです。

優先度2位：比較・選び方系

「おすすめ」「違い」「選び方」といったキーワードは、生成AIがユーザーに情報を届ける際に比較文脈で回答を生成することが多いため、AI対策として有効です。

優先度3位：事例・インタビュー系

「事例」「トラブル」「体験談」「口コミ」といったキーワードは、「課題解決」という生成AIが学習しやすい情報構造を持っているため、AI対策として有効です。

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これらを一度に全て作る必要はありません。「見ないと分からない」といった体験が評価されやすいキーワードから優先的に対策を始めるのが賢明です。

最初の具体的な一歩として、既存コンテンツの動画化優先度を整理することも有効です。現在のページ評価、バーティカル検索での見え方、検索ボリューム、CPC（クリック単価）、クエリ属性などから判断し、SEO・LLMOを前提とした動画設計を行いましょう。

検索タブ（バーティカル検索）では、ユーザーが求めているコンテンツ形式が左詰めで表示されます。例えば「ラーメンレシピ」と検索した場合、ショート動画が左側に表示されやすいのは、ユーザーが作り方を動画で確認したいニーズがあるためです。このように、キーワードによって動画が優先的に評価されやすいケースがあることを理解しておくことが大切です。

3つの視点から紐解く、AI時代の動画マーケティング戦略

AI時代のコンテンツ戦略において、動画はもはや「やるかやらないか」という選択肢ではなく、LLMO（大規模言語モデル最適化）の前提条件となっています。Googleは検索体験がウェブページ単体で完結するものではないと捉え、動画やSNSを含むマルチチャネル戦略を重視する姿勢を明確にしています。これにより、動画コンテンツの露出機会は飛躍的に拡大し、集客や売上への影響力が高まっています。

AIは動画を単なるテキストの補完ではなく、情報密度と文脈の豊富さから信頼性の高い情報源として評価するよう進化しています。特にGoogleのGeminiは、音声と映像を統合的に理解し、人間の解釈に近い形で動画から情報を抽出する能力を持ちます。これにより、動画はEEAT（経験・専門性・権威性・信頼性）を効果的に伝える手段となり、生成AIによる引用や評価の対象となりやすくなります。

動画施策を進めるにあたっては、KPIを自然検索でのインプレッション数やAI Overviewsでの表示有無に設定し、動画の形式やEEATを高めるデリバリー戦略を意識することが重要です。特に実写動画は高い信頼性を伝えやすく、オリジナルアニメーションは独自性と表現の幅が強みとなります。既存の記事コンテンツを動画化する「リパーパス」も効率的な手法であり、How-to系や比較・選び方、事例インタビューといったテーマはAIにもユーザーにも好まれやすい傾向にあります。

AI時代の動画マーケティングは、単に動画を制作するだけでなく、AIが動画をどう認識し、ユーザーが動画から何を求めるかを理解した上で、戦略的に計画・実行することが成功の鍵を握ります。

株式会社ファン・マーケティングでは、実写からアニメーションまで様々な手法に対応して動画施策を支援しています。そのほかにもファン育成に関するサポートを行っておりますので、「動画対策をもっと詳しく知りたい」「LLMO診断をやってみたい」「ファンマーケティングの事例が知りたい」などぜひ一度お気軽にご相談ください。