脱・検索広告!AIアンサー時代に企業はどこに予算を投じるべきか?次世代の広告ポートフォリオ

2026年1月25日

AIの進化によって「ググる（Googleで検索すること）」という習慣が劇的に変化しています。これまでの検索広告やSEO（検索エンジン最適化）だけに頼る手法では、ユーザーに情報が届かなくなる未来がすぐそこまで来ていますよ。この記事では、Googleが今後どのように広告収益を維持していくのか、そして企業はAI時代にどこへ広告予算を投じるべきなのかを、具体的かつ詳細に解説します。

この記事の内容が3秒でわかるサマリー

変化のポイント	結論と対策
Googleの収益モデル	検索結果画面の「枠」から、AI回答内の「推奨」や「比較」へ移行する
企業の投資先	リテールメディア、SNS検索、AIエージェントへの最適化に分散させる
SEOの次に来るもの	GEO（生成AIエンジン最適化）への対応が企業の命運を分ける
広告の質	「見せる広告」から、ユーザーの悩みに対する「解決策としての提示」へ進化する
今後の必須スキル	AIに自社データを正しく読み取らせるためのデータ構造化技術

GoogleがAI時代に広告収益を維持するための新ビジネスモデル

Googleは現在、大きな転換期に立たされています。ユーザーが検索窓にキーワードを打ち込むのではなく、AIと対話して答えを得るようになると、従来の「検索結果に並ぶ広告リンク」をクリックする機会が減ってしまうからです。しかし、Googleもボランティアではありませんから、確実に新しい形でのマネタイズ（収益化すること）を狙っていますよ。

この章の要点まとめ

Googleは「検索結果のページ」を売るモデルから「AIの回答権」を売るモデルへ移行中
SGE（AIによる検索体験）の中に、違和感なく広告を溶け込ませる手法が主流になる
ユーザーの意図をAIが深く理解することで、広告の成約率は逆に上がる可能性がある

AIが生成する回答文の中に広告が自然に組み込まれる未来

結論として、GoogleはAIの回答の中に「おすすめの選択肢」として広告を組み込むことで収益を確保します。例えば、ユーザーが「おすすめのキャンプ場は？」とAIに聞いたとしましょう。AIはその回答文の中で「特に設備が充実しているのはこちらのAキャンプ場です」と紹介し、そこに広告ラベルを添えるようになります。

これは、従来の「検索結果の上部に並ぶ広告」よりも、ユーザーにとって自然な形での提案になります。ユーザーはAIの答えを信頼して聞いているため、その流れで紹介されたサービスには強い興味を持ちやすいのです。つまり、広告が「邪魔なもの」から「便利なアドバイス」へと昇華（より高度なものに変化すること）されるわけですね。

また、Googleは「Circle to Search（かこって検索）」のような、直感的な検索体験にも広告を紐付けようとしています。画面上の気になるものを指で囲むだけで、AIがその商品を特定し、購入ページへの広告を表示する仕組みです。検索ワードを考えさせる手間を省き、購買意欲が最も高い瞬間に広告を提示することで、広告主からの収益を維持していくのですよ。

YouTubeやGeminiとの連携による多角的な収益チャネルの構築

結論を言うと、Googleは検索以外のプラットフォームへ広告枠をどんどん広げていきます。特に、AIチャットの「Gemini（ジェミナイ：Googleが開発した対話型AI）」自体が、強力な広告媒体になることは間違いありません。ユーザーとの深い対話を通じて、個人の趣味嗜好を驚くほど正確に把握できるからです。

例えば、Geminiに旅行の計画を立ててもらっている最中に、最適な航空券やホテルの予約ボタンが表示されるイメージです。これはもはや「広告」というよりも、コンシェルジュ（案内人のこと）によるサービス提供に近い体験と言えます。さらに、YouTubeのショート動画などの縦型コンテンツでも、AIがユーザーの好みに合わせてリアルタイムで広告内容を最適化します。

Googleは検索という入り口が狭まったとしても、ユーザーの「生活のあらゆる場面」に入り込むことで、広告の露出機会を増やし続けます。私たちは「検索広告がなくなる」と心配するのではなく、「広告の形がよりスマートに、よりパーソナルに変化する」と捉えるべきかもしれませんね。

データ提供に対する課金モデルへのシフトも検討されています

結論として、Googleは「情報のハブ（中心地点）」としての立場を利用し、企業からデータを預かること自体を収益源にする可能性があります。AIが正確な回答を生成するためには、企業の最新の在庫情報やサービス詳細といった「一次情報」が欠かせません。企業はAIに正しく自社を紹介してもらうために、Googleのシステムに最適化されたデータを提供し、その管理手数料を支払う形です。

これは現在の「ショッピング広告」に近いモデルですが、より高度なデータ連携が求められます。企業側からすれば、GoogleのAIに「自社が最高の選択肢である」と認識させることが、何よりも強力な販促活動になるわけです。検索されなくなっても、AIが選ぶ「トップ3」に入るための競争は、今よりも激化するかもしれません。

Google側も、広告主の利益が最大化されるようなアルゴリズム（計算手順のこと）を維持し続けるでしょう。広告収益が同社の生命線である以上、AIアンサー時代になっても「企業が費用を投じる価値」は、形を変えて提供され続けるはずですよ。

企業が次に広告予算を投じるべき「検索以外」の有望なプラットフォーム

「ググる」という行為が減る中で、企業はどこにお金を使うべきでしょうか。結論から申し上げますと、ユーザーが「意思決定のヒント」を探している別の場所へ予算を移していく必要があります。これからは「検索エンジンの外側」に広がる、多様なプラットフォームの活用が重要になります。

この章の要点まとめ

リテールメディア（ECサイト内の広告）は、購買に直結する最強の投資先になる
SNSの検索機能（TikTokやInstagram）でのSEO対策を強化すべき
バーティカルメディア（特定の分野に特化した媒体）への出稿で、質の高い顧客を囲い込む

リテールメディアという「購買の最終地点」への投資を最優先しましょう

結論として、Amazonや楽天といったECモール内の広告、いわゆる「リテールメディア」への予算投下を増やすべきです。なぜなら、これらのサイトを訪れるユーザーは、すでに「何かを買う」という強い目的を持っているからです。AIに相談する前の段階、あるいはAIの回答を得た後の最終確認の場所として、これらのモールが機能しています。

最近では、大手スーパーや家電量販店が自社のアプリやサイトを広告媒体化する動きも活発です。これを「リテールアド」と呼びます。例えば、特定の食材を探しているユーザーに、その食材を使ったレシピと一緒に調味料の広告を見せるような手法です。これは検索広告よりもはるかに購買に近い位置でのアプローチと言えます。

AI時代には、ユーザーの行動が「悩み相談（AI）」と「購買（リテール）」に二極化します。中間に位置する「情報の検索」がAIに奪われる分、私たちは「出口」であるリテールメディアでの存在感を高めなければなりません。ここでの広告運用は、今後数年のマーケティング戦略において、極めて高い投資対効果（使った費用に対して得られる利益のこと）をもたらすはずですよ。

TikTokやInstagramという「ビジュアル検索」を攻略するための予算配分

結論を言うと、10代から30代の層をターゲットにする場合、検索広告の予算をSNS広告やSNS内SEOへ振り切るべきです。今や多くの若者が「美味しいランチ」や「話題のコスメ」を探す際、GoogleではなくTikTokやInstagramの検索窓を使っています。文字ではなく動画や画像で情報を得る方が、直感的で信頼できると感じているからですね。

SNS内の検索結果で上位に表示されるためには、キーワード対策だけでなく、エンゲージメント（投稿に対する反応のこと）を高めるクリエイティブが必要です。広告費をただ投入するのではなく、インフルエンサーと協力して「検索されやすい切り口」の投稿を増やすことに予算を使いましょう。

また、SNSはAIとの親和性も非常に高いです。ユーザーがSNSで保存した投稿やいいねした内容をAIが分析し、さらに精度の高いレコメンド（おすすめすること）を行います。SNS広告は、AI時代においても「ユーザーの潜在的な欲求」を掘り起こすための最も強力なツールであり続けるでしょう。

特定分野に特化したバーティカルメディアでの深いコミュニケーション

結論として、広く浅い検索広告から、狭く深い「バーティカルメディア」への出稿に切り替えることも検討してください。バーティカルメディアとは、不動産なら「LIFULL HOME’S」、美容なら「＠cosme」、キャンプなら「hinata」といった、特定のジャンルに特化した専門媒体のことです。

AIは汎用的な（幅広い分野にわたる）回答は得意ですが、マニアックな比較や、専門家の深い洞察までは網羅できないことがあります。ユーザーが「本当に失敗したくない」と考える高額商品や趣味性の高いアイテムについては、依然としてこうした専門メディアの信頼性が勝ります。

こうしたメディアに純広告（特定の枠を買い取って掲載する広告のこと）を出したり、タイアップ記事を制作したりすることで、AIの回答を補完するような存在を目指しましょう。AIに「詳しくはこちらのサイトで比較されています」と言わせるような、権威あるメディアとの連携が、次世代の広告戦略のカギを握ります。

SEOの進化系「GEO（生成AIエンジン最適化）」をマスターして選ばれる企業になる

検索されなくなる時代、SEOに代わって登場するのが「GEO（Generative Engine Optimization：生成AIエンジン最適化）」です。これは、ChatGPTやGeminiといったAIが回答を作る際に、自社の情報を引用させ、選ばれるようにするための施策を指します。

この章の要点まとめ

AIは「信頼できるソース」と「明確なデータ」を優先して引用する
構造化データ（AIが理解しやすい形式で整理されたデータ）の整備が必須となる
ブランド指名検索（社名や商品名で検索すること）を増やす施策がGEOの鍵

AIに自社を正しく認識させるための技術的な土台を作りましょう

結論として、ウェブサイトの裏側で「構造化データ（Schema.orgなど）」を徹底的に整備することがGEOの第一歩です。AIは、人間のように曖昧な文章から行間を読むのが得意な反面、正確な数値やスペックを把握するには、整理されたデータを好みます。

例えば、レストランであれば、営業時間やメニュー、価格帯、利用シーンなどを「AIが読み取りやすいタグ」で記述しておく必要があります。これにより、AIが「この近くで夜10時以降も開いている、デートに最適なイタリアンは？」と聞かれた際に、あなたの店を自信を持って推薦できるようになります。

これは、かつてのSEOよりも「情報の正確性」と「整理の美しさ」が求められる世界です。AIに無視されることは、この世に存在しないことと同義になってしまうかもしれません。今のうちに、自社のサイトがAIフレンドリー（AIにとって扱いやすい状態）になっているか、エンジニアと一緒にチェックしておくことをおすすめしますよ。

権威性と信頼性を高める「サイテーション」の獲得に予算を使いましょう

結論を言うと、AIに選ばれるためには、ネット上のあちこちで「自社が言及されている状態」を作る必要があります。これを「サイテーション（言及や引用のこと）」と呼びます。AIは、多くの信頼できるサイトで紹介されている情報を「正しい情報」と判断する傾向があるからです。

具体的には、プレスリリースの配信や、権威あるニュースメディアでの露出、専門家によるレビューの獲得などが挙げられます。これまでは「リンク（URL）」を貼ってもらうことがSEOで重要でしたが、GEOの世界では「名前が出る」だけでも十分に効果があります。

広告予算の一部を、こうした「世の中の評判作り」に回してみてください。AIが回答を組み立てる際の「参考文献リスト」に自社が入るようになれば、検索広告以上の流入と信頼を獲得できるはずです。地道な活動に見えますが、AI時代における最も堅実なブランディング戦略と言えますよ。

AI回答の「真実性」を確認するユーザーへのセカンドステップ対策

結論として、AIの回答を信じたユーザーが、最後に「本当かな？」と確認しに来る場所を整えておきましょう。AIは時として「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象のこと）」を起こします。そのため、賢いユーザーほど、AIの回答を元に公式サイトへ裏取り（事実を確認すること）をしに行きます。

この時、公式サイトが分かりにくかったり、情報が古かったりすると、せっかくAIが繋いでくれた縁が切れてしまいます。AI回答からの流入を受け止めるための「受け皿ページ（LP：ランディングページ）」を、より誠実で情報密度の高いものにアップデートしてください。

AI時代は、ユーザーとの最初の接点がAIになりますが、最後の決断を促すのは依然としてあなたのサイトの熱量です。AIに任せっきりにするのではなく、AIが紹介したくなるような「素晴らしいコンテンツ」を作り続けることこそが、最大のGEO対策になるのかもしれませんね。

【実践シミュレーション】2026年の理想的な広告ポートフォリオ

では、実際にどのように予算を配分すべきか、具体的なシミュレーションをしてみましょう。従来の「検索広告8割」というバランスから、AI時代の「分散型ポートフォリオ（資産の組み合わせのこと）」へのシフトを提案します。

この章の要点まとめ

検索広告は「指名キーワード」に絞り、残りはSNSやリテールへ分散
予算の10%から20%は、GEOやAI対策といった「未来への投資」に充てる
B2B企業とB2C企業で、最適な予算配分の比率は大きく異なる

B2C企業（一般消費者向け）の予算配分モデル案

結論として、B2C企業は「認知」と「購入直前」の両端に予算を集中させるべきです。AIが中間の比較検討を代行してくれるようになるため、最初と最後を抑えることが重要になります。

項目	予算配分（旧）	予算配分（新）	理由
検索広告（一般語）	50%	10%	AIが回答するため、クリック率が低下する
検索広告（指名語）	10%	15%	AI回答後の「裏取り」ユーザーを確実に捕まえる
SNS広告・動画	20%	40%	視覚的な認知と、SNS内検索への対応
リテールメディア	10%	25%	購買に直結するECモール内での露出強化
GEO・コンテンツ制作	10%	10%	AIに引用されるためのデータ整備と評判作り

これまで検索広告に使っていた予算を、TikTokやInstagramのショート動画広告、そしてAmazonなどのモール内広告へ大きくシフトさせます。特に、商品の良さをAIが語ってくれるための「口コミ獲得」や「詳細な商品データ登録」に工数を割くのが、2026年スタイルのマーケティングですよ。

B2B企業（法人向け）の予算配分モデル案

結論を言うと、B2B企業の場合は「信頼の構築」と「専門性の誇示」に重きを置いたポートフォリオを組みます。法人の意思決定は慎重なため、AIの回答だけでなく、複数の専門的なソースを確認する文化が続くからです。

項目	予算配分（旧）	予算配分（新）	理由
検索広告（解決策）	60%	20%	「〜とは」「比較」等のキーワードはAIが網羅する
展示会・ウェビナー	15%	30%	対面やリアルタイムの「一次情報」の価値が向上
バーティカルメディア	10%	25%	業界誌や専門サイトでの権威性確立
白書・調査レポート	10%	15%	AIが引用元として好む「統計データ」の提供
リマーケティング広告	5%	10%	検討期間が長いユーザーへの継続的な接触