AI時代Webサイトの生存戦略（一）：アクセス急減の謎を解く！

制作・開発

Z. Xingjie

2025年05月09日

ユーザーエクスペリエンスの本質的変化

AI検索普及による新しい生態系とその影響

最近こんなお悩みがありませんか？

検索流入が徐々に減少している

直帰率が70%超えのまま改善しない

広告費を増やしても成約が伸びない

これらはAI検索普及による「新しい生態系」が原因です

ユーザーエクスペリエンスにおいて、3つの本質的変化が起こっています。この変化に対応するためには、従来のマーケティング手法を見直し、AI時代に適応した新しいアプローチが必要です。

一、情報取得フローの変化

「情報のハンター」から「情報のキュレーター」へ
ユーザーの情報探索行動が激変！

従来モデル

ユーザー → 検索エンジン → 公式サイト直接アクセス
線形的な情報探索プロセス

AI時代モデル

ユーザー → AIアシスタント → 複数サイト分析 → 要約回答 + 公式サイト参照
分散型情報処理が基本動作

二、認知プロセスの変化

「人間目線」と「AI目線」のハイブリッド設計
次世代UXの必須条件

従来のユーザー行動

メタタイトル/ディスクリプション依存
ページ内コンテンツの逐次読解
CTA指示による要件の達成

AI時代のユーザー行動

AI生成要約の「信頼性評価」前提
構造化データによる文脈理解の要求
コミュニケーションによる要件達成

三、コンバージョン評価の変化

「見られるサイト」から「引用されるサイト」へ
成功指標が根本的に変化

過去の評価基準例

ページビュー数
滞在時間
直帰率

現在の評価基準例

データ引用率
ソース指定頻度
マルチチャネル整合性

AI時代UXの対応ポイント

AI時代のユーザーエクスペリエンスに対応するための3つの核心戦略

一、双方向最適化の実装

人間向け： 視覚的階層構造 × 共感設計
AI向け： JSON-LD × Schema.org 実装

二、双方向信頼性エビデンスの提示

人間向け： 実績のビジュアル化
人間向け： 専門家監修の証明をビジュアル化
AI向け： 「専門家認証情報」
AI向け： 「データ出典情報」
AI向け： 「更新ログ」

三、ハイブリッドUX設計

AIクローラー情報と人間ユーザーを両立するUXを設計

人間向け： 行動を誘導するデザイン
人間向け： 感情に訴えるストーリーテリング
AI向け： 構造化データで文脈構造を明示
AI向け： AIナレッジベース

AIが理解可能な構造化データ例：JSON-LD

{
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "TechArticle",
    "headline": "AI時代のWeb最適化",
    "description": "構造化データ活用による次世代ウェブ戦略",
    "datePublished": "2023-10-01",
    "author": {
        "@type": "Organization",
        "name": "デジタルマーケティング研究所"
    }
}

構造化データとドキュメントの処理

JSON-LDによる構造化データの実装がAI最適化の手段の一つと言えます。加えて、ドキュメントの処理においてはMARKDOWN形式の活用が効果的です。人間と機械の両方が効率的に情報をやり取りすることを実現し、AIエージェントとの共生時代において、すでに様々な業務場面に応用されています。

その他の課題としては、例えば情報サービス提供サイトにおいて、ユーザーの直接訪問機会が減少する中、従来のトラフィック依存型コンバージョンやアフィリエイト広告を中心としたビジネスモデルの見直しが急務となっております。それらについて、今後このシリーズで考えていきたいと思います。

まとめ：AI時代のユーザーエクスペリエンス変革の本質

AI検索の普及により、ユーザーエクスペリエンスは根本的な変化を迎えています。従来の「サイトへの直接訪問」から「AIを介した情報取得」へのシフトは、単なる技術的な変化ではなく、人間の認知プロセス自体の進化を意味しています。

この変化に対応するためには、人間とAIの両方に最適化された「ハイブリッドUX設計」が不可欠となります。それは、感情に訴えるデザインと構造化データを同時に実装する、これまでにない新しいアプローチです。

シリーズ記事