序章：Google検索の変革期とAIモードの台頭

Google検索は、その誕生以来、最大の変革期を迎えています。
従来の検索体験は、「10個の青いリンク」に象徴されるように、ユーザーが自ら情報を選択し、真偽や要点を判断する「情報検索」モデルが中心でした。
しかし、現在、私たちはAIが情報を統合・要約し、単一の「回答」として提示する「Intelligence」モデルへの歴史的な移行を目の当たりにしています 。

この変革の背景には、GoogleがAIを検索体験の中核に据えるという明確な戦略があります。
Google I/O 2025などの公式発表で示された通り、Googleの長期的なビジョンは、検索をより自然な対話形式で、気楽なものにすることです 。
このビジョンを牽引しているのが、GoogleのAIモード、特に「AI Overviews（AIによる概要）」です。

Googleがこの変革を急ぐ理由は、ユーザーの検索行動そのものが根本的に変化しているためです。
現代のユーザーは、単純なキーワードではなく、従来の2倍から3倍も長い、複雑な自然言語で質問を投げかけます 。
例えば、単に「小型犬 飛行機」と検索するのではなく、「小型犬を機内に持ち込むための方法と、承認されているキャリーバッグのサイズ」といった具体的な意図を持って検索します。GoogleのAIは、この検索の「理由」を理解し、「このユーザーはペット用キャリーバッグの購入ニーズがある」と予測することが可能になりました。

Googleの公式見解によれば、AI Overviewsは過去10年間で最も成功したローンチの一つであり、この機能を使用したユーザーの満足度は高く、AI Overviewsが表示されるクエリにおいて検索利用率が10%以上向上していると報告されています 。
AI in Search: Going beyond information to intelligence

しかし、このユーザー体験の向上は、広告主にとって諸刃の剣となります。
多くの広告運用者やマーケティング担当者が、「広告のクリック率（CTR）が急落した」「クリック単価（CPC）が高騰している」といった深刻な課題に直面しています。

本記事は、株式会社クイックリーとして、このGoogle検索の変革がGoogle広告に与える「脅威」の正体を、最新のデータに基づき徹底的に解明します。
同時に、Googleが提示する新しいAI主導の広告ソリューションが、この脅威を乗り越え、新たな顧客層にリーチするための「機会」であることを論証します。
広告運用者、マーケター、そして経営者が今すぐ取るべき、SEOと連携した新時代のGoogle広告戦略を解説します。

GoogleのAIモード「AI Overviews」とは何か

GoogleのAIモードの中核を成すのが「AI Overviews（AIによる概要）」、旧称SGE（Search Generative Experience）です。
この機能の理解こそが、新時代の広告戦略を構築する第一歩となります。

AI Overviews（旧SGE）の基本的な仕組み

AI Overviews（以下、AIO）とは、ユーザーがGoogle検索を行った際、AIがWeb上の複数の情報源をリアルタイムで統合・要約した回答を生成し、検索結果の最上部（ファーストビュー）に表示する機能です。

従来の検索結果（オーガニック検索）が、ユーザー自身に「10個の青いリンク」から最適な情報源を探させ、内容を比較検討させるプロセスを求めていたのに対し、AIOは根本的に異なります。
AIOは、GoogleのAI（Geminiモデルなど）が、その比較検討プロセスをユーザーに代わって実行し、「結論」や「要約」を先に提示します。

もちろん、AIOは情報の信頼性を担保するため、生成された回答の根拠となったWebページへのリンク（引用）を明示します。
しかし、ユーザー体験の動線は「リンクを選ぶ」から「回答を読む」へと大きく変化しました。

AI Overviewsがユーザー体験にもたらす変化

ユーザーにとって、AIOの登場は情報検索の効率性を劇的に向上させました。
特に、複数のステップが必要な複雑な質問（例：「初心者向けの動画編集PCの選び方とおすすめモデル」）に対して、AIOは関連情報を整理し、簡潔な概要として提示します。
これにより、ユーザーは複数のWebサイトを往復する必要がなくなり、検索にかかる時間を大幅に短縮できます。

一方で、この「効率化」は、Webサイト運営者や広告主にとって深刻な影響をもたらします。
AIOが検索結果ページ（SERPs）上で回答を完結させてしまうことで、ユーザーがWebサイトを訪問（クリック）せずに検索行動を終了する、いわゆる「ゼロクリック検索」の増加が懸念されています。

この懸念は、もはや「可能性」ではありません。
2025年6月に日本国内のSEO担当者を対象に実施された調査では、回答者の約45%が「AIOの普及により、オーガニック検索からの流入が減少した（「大幅に減少した」18.0%、「やや減少した」27.3%）」と、既に現場レベルでの実害を実感していることが明らかになっています。
株式会社PLAN-B：SEO担当者150人に聞く、AI Overviewsの普及がもたらすマーケティングへの影響とは？【PLAN-B調査】

AI Overviewsの展開状況と今後の展望

AIOは、2024年に米国で本格導入が開始されました。
その影響は急速に拡大しており、2025年初頭の調査では、米国の全Google検索クエリのうち、約13%から17%でAIOが表示されていると報告されています。

Googleは、AIOが表示されるタイプのクエリにおいて、検索利用率が10%以上増加していると公式に発表しており、この機能がユーザーから強く支持されていることを示しています。
米国市場での成功とユーザーの受容性を鑑みれば、日本市場への表示クエリの拡大は、もはや時間の問題です。

私たち日本の広告主やマーケターは、この米国市場のデータを「先行指標」として重く受け止め、AIOが検索結果の「標準」となる未来を前提とした対策を、今すぐに講じることが不可欠です。

AI Overviewsの登場によるGoogle広告への直接的影響

AIOの普及は、オーガニック検索（SEO）領域だけでなく、Google広告のパフォーマンスに、より直接的かつ深刻な打撃を与えています。
多くの広告主が直面する「パフォーマンスの悪化」は、AIOが引き起こしたSERPs（検索結果ページ）の構造変化に起因しています。

検索広告（リスティング広告）の表示位置の変化

従来のGoogle広告において、最も価値が高かった広告枠は「検索結果の最上部」、つまりオーガニック検索よりも上に表示されるエリアでした。
しかし、AIOはこの「最上部」よりもさらに上に表示されます。

その結果、これまで「一等地」であったはずの検索広告枠は、AIOの下に押しやられ、多くの場合、ユーザーがスクロールしなければ視認できない「ファーストビューの外（Below the fold）」へと追いやられてしまったのです。
広告の視認性が著しく低下したことが、パフォーマンス悪化の第一の要因です。

もちろん、Googleもこの問題を認識しています。
対策として、GoogleはAIOの登場に合わせて新しい広告枠を導入しました。
具体的には、AIOの「上」、AIOの「下」、そしてAIOの回答「内部」に広告を組み込む形式です。
これらの広告には、AIの生成結果と明確に区別するため、従来の検索広告と同様に「Sponsored（広告）」のラベルが明記されます。

株式会社クイックリーの分析によれば、これは広告主にとって「戦場の移動」を意味します。
従来のオーガニック検索の上枠（1位〜4位）をめぐる競争は終わり、これからは「AIOよりも上」または「AIOの内部」という、新しく、そして限られた「新・一等地」をいかにして確保するかが、広告戦略の最重要課題となったのです。

クリック率（CTR）とインプレッションへの懸念

AIOがファーストビューを占有し、従来の広告枠が押し下げられた結果、広告のCTR（クリック率）は、多くの広告主の予想を超える壊滅的な影響を受けています。

2025年第3四半期の調査データは、その現実を冷徹に示しています。
AIOが表示された検索クエリにおいて、自社のWebサイトがAIOの回答に引用されなかった場合、有料検索（Paid Search）のCTRは、前年同期比（YoY）で78.4%も減少したという衝撃的な報告がなされています 。
AIO Impact on Google CTR: September 2025 Update

別の調査でも、AIOが表示されるだけで、従来の広告枠のCTRが平均21.27%から9.87%へと、半分以下に低下したというデータが示されています。
How Will AI Search Affect Paid Ads? What Marketers Need to Know

これは、AIOがユーザーの視線を奪い、回答を完結させてしまうことで、広告へのクリックが「蒸発」している実態を示しています。

さらに深刻なのは、CPC（クリック単価）への影響です。
現在、多くの業界でCPCの高騰が観測されていますが、その背景には2つの構造的な要因があります。

第1の要因は、前述の「オーガニック流入の激減」です。
これまでSEOで安定的に集客できていた企業が、AIOによって流入を失い、生き残りのために有料広告への出稿を強化せざるを得ない状況に追い込まれています。

第2の要因は、「広告枠（インプレッション）の減少」です。
AIOがSERPsの広範な面積を占有することで、視認性の高い従来の広告枠が物理的に減少しました。

結論として、広告への依存度を高める企業（需要の増加）と、視認性の高い広告枠の減少（供給の減少）という2つの圧力が同時に発生し、オークションの競争が劇的に激化。
これが、CPCを歴史的な水準にまで押し上げているのです。

このAIOがもたらす広告指標への影響を、以下にまとめます。

キーワード選定とマッチタイプの重要性の再定義

AIOがもたらした変化は、広告の「場所」や「価格」だけではありません。
広告運用の「手法」そのもの、特にキーワード選定の概念を根本から覆しました。

従来のリスティング広告運用は、「キーワードの管理」が核心でした。
どのキーワードを、いくらで買うか。どのキーワードを除外するか。
「完全一致」や「フレーズ一致」といったマッチタイプを駆使し、いかに無駄なクリックを排除し、意図通りのユーザーにだけ広告を表示させるかが、運用者の腕の見せ所でした。

しかし、AIOやAI Modeは、「キーワード（文字列）」ではなく、ユーザーの「意図（Intent）」を理解して動作します。

ここに、従来の運用手法の限界が生じます。
例えば、「大家族向けの電気SUV」のような、長く複雑な自然言語（会話型クエリ）で検索された場合、従来の「完全一致」や「フレーズ一致」で設定されたキーワードでは、もはやその検索意図を捉えることはできません。

では、AIが理解する「意図」に対して、広告主はどうアプローチすればよいのでしょうか。
その答えが、Googleが強く推奨する「インテントマッチ（部分一致）」の活用です。
インテントマッチとは、AIに幅広い裁量を与え、広告主が設定したキーワードに関連する「意図」を持つとAIが判断した検索クエリ全般に広告を表示させる設定です。

AIO/AI Mode時代の広告運用とは、人間がキーワードを厳格に「管理」する時代から、AIにユーザーの「意図」を「解釈」させる時代への移行を意味します。
「インテントマッチ＋コンバージョン数の最大化など」の組み合わせが、もはや「選択肢」ではなく、新しい環境で戦うためのスタンダードとなったのです。

Google広告の「AIモード」：広告運用自体のAI化

AIOの登場によって引き起こされた「広告クライシス（CTRの低下とCPCの高騰）」に対し、Googleは「広告運用そのものもAI化する」という明確な回答を用意しました。
それが、P-MAX（パフォーマンス最大化）キャンペーンと、AI Max for Searchの導入です。

P-MAX（パフォーマンス最大化）キャンペーンの進化

P-MAX（パフォーマンス最大化）キャンペーンは、単一のキャンペーンで、Googleが保有する全ての広告枠（検索、ディスプレイ、YouTube、Gmail、Discover、Maps）に対し、AIがリアルタイムでターゲティング、入札、クリエイティブの組み合わせを最適化し、配信するキャンペーンタイプです。

AIO時代において、P-MAXが持つ役割は決定的に重要です。
なぜなら、Googleの公式ドキュメントによれば、AIOの「内部」という最も価値の高い新しい広告枠に広告を掲載するための「資格」として、P-MAX、ショッピングキャンペーン、または「インテントマッチ」を使用した検索キャンペーンのいずれかを利用していることが、必須条件として指定されているからです 。
広告とAIの概要について

これは、Googleからの極めて明確なメッセージです。
従来の「手動運用」や「完全一致」に固執する広告主は、AIOの「内部」という新しい戦場への「入場券」自体を与えられません。

株式会社クイックリーは、P-MAXとインテントマッチを活用した検索キャンペーンの組み合わせを、Googleが「パワーペア（Power Pairing）」と呼称している点 に注目しています。
P-MAXは、AIがユーザーの「意図」をチャネル横断で捉えることを前提に設計されています。
AIOという新しい「意図」の顕在化チャネルに対応するためには、P-MAXのようなAI主導のキャンペーンこそが中核戦略であると、Google自身が明言しているのです。

AIを活用した広告クリエイティブの生成と最適化

広告のターゲティングと入札がAIによって自動化される中、広告の成果を左右する最後の要素として「クリエイティブ（広告アセット）」の重要性がかつてないほど高まっています。
AIが「意図」を理解しても、その意図に響く「広告文」や「画像」がなければ、クリックには至りません。

この課題を解決するため、Googleは2025年、既存の検索キャンペーンをAIO/AI Mode時代に適合させるための「ワンクリックのパワーアップ機能」として、「AI Max for Search」を発表しました。

AI Max for Searchは、従来の検索キャンペーンに2つの強力なAI機能を追加します。

1. キーワードレス・マッチング: 従来のキーワードに加え、AIが広告主のランディングページ（LP）やクリエイティブアセットを自動的に学習・理解し、広告主がキーワードとして登録していない「未開拓の関連クエリ」にも広告を表示します。
2. 動的クリエイティブ生成: ユーザーの具体的な検索意図に合わせて、AIがリアルタイムで最適な広告見出しや説明文を自動生成し、広告を適応させます。

この効果を最も象徴的に示すのが、Volvoのケーススタディです。

あるユーザーが「大家族向けの電気SUV」と検索しました。
Volvoは、この非常に長く具体的なフレーズをキーワードとして入札していませんでした。
しかし、AI Maxを導入していたVolvoのキャンペーンでは、AIがVolvoのWebサイト（LP）を学習し、「このユーザーの意図はVolvoの7人乗りSUVと完全に一致する」と判断しました。
その結果、AIは「A 7-Seat Electric SUV（7人乗り電気SUV）」という見出しをリアルタイムで自動生成し、広告を配信したのです 。
検索の新時代：マーケターは、何でも尋ねる世界にどのように対応すべきか

この結果、AI Max for Searchを導入した広告主は、従来の（完全一致やフレーズ一致が中心の）キャンペーンと比較して、同等のCPA（顧客獲得単価）またはROAS（広告費用対効果）で、平均27%多くのコンバージョンを獲得していることが報告されています。
そして、その増加分の多くは、Volvoの事例のように、AI Maxが新たに見つけ出した「新しいクエリ」から発生しているのです。

広告運用者が「AIモード」とどう向き合うか

P-MAXやAI Maxの登場により、ターゲティング、入札、さらにはクリエイティブ生成までAIが自動化する今、人間の広告運用者の役割は根本から変化しました。
もはや「運用作業者」ではなく、AIを正しく導く「教師」または「戦略家」としての役割が求められています。

AIを「教師」として導くために、人間がAIに与えるべき指示は、主に2つです。

1. 正確なコンバージョン（CV）データ: AIに「何が成果か」を正確に教えることが最も重要です。「質の高いCV（例：高額商品の購入、本契約）」と「質の低いCV（例：資料請求）」を区別してAIに学習させることで、AIの最適化の精度は飛躍的に向上します。
2. 高品質なクリエイティブ・アセット: AIが動的に広告を生成・組み合わせるための「素材」（画像、動画、広告見出し、説明文、商品フィード）の質と量が、そのままAIのパフォーマンスに直結します。

また、多くの運用者がP-MAXに対して「ブラックボックス」である（最適化の過程が不透明である）という懸念を抱いていました。
この点において、AI Max for Searchは非常に戦略的な価値を持ちます。

AI Maxは、P-MAXのような全く新しいキャンペーンタイプではなく、あくまで既存の検索キャンペーンの「パワーアップ機能（アドオン）」です。
そのため、運用者は従来の検索キャンペーンが持つ「コントロール性」や「レポートの透明性」（どの検索語句で、どの広告文が表示され、成果に繋がったか）を維持したまま、AIの強力な恩恵を受けることができます。

これは、P-MAXへの完全移行にためらいを感じていた広告主にとって、AIO時代に適応するための最も現実的かつ効果的な「移行戦略」と言えます。
Googleが広告主向けに提供するガイドラインも、AIの提案を鵜呑みにするのではなく、ビジネスの目標に基づいてAIを戦略的に「導く」ことの重要性を説いています。

広告主が今から準備すべき「新時代のGoogle広告戦略」

AIOによる脅威（CTR低下、CPC高騰）をデータで確認し、Googleが提示するAIソリューション（P-MAX、AI Max）を理解した上で、私たち広告主が「今から」「具体的に」準備すべき新時代のGoogle広告戦略を、4つのステップで提言します。

【戦略1】検索意図の再分析とコンテンツの質の向上（SEOとの連携）

新時代の広告戦略において、最も重要な変化は「広告戦略とSEO戦略の完全な融合」です。
AIO環境下において、この2つはもはや切り離して考えることはできません。

その根拠は、先ほども触れた「AIOへの引用」がもたらす広告効果です。
ある調査によれば、AIOの回答に自社コンテンツが引用されると、引用されない場合と比較して、有料検索（Paid Search）のCTRが91%も高くなるという結果が示されています。
AIO Impact on Google CTR: September 2025 Update

これは、ユーザーがAIOの回答（引用）でブランドや情報を認知した後、その下（あるいは内部）に表示される「同じブランドの広告」を、より高い確信を持ってクリックすることを示唆しています。

つまり、広告のランディングページ（LP）は、もはや単にコンバージョン（CV）を獲得するための「受け皿」ではなく、AIO（AI）に「引用されやすい」高品質なコンテンツそのものである必要が出てきたのです。

このための具体的な戦術が、SEOの新しい概念である「LLMO」と「GEO」です。

• LLMO（大規模言語モデル最適化）:LLM（AI）に「Citable（引用可能）」なコンテンツとして認識させる技術的な最適化手法です。
  具体的には、E-E-A-T（専門性、経験、権威性、信頼性）の担保、著者情報の明記、信頼できる外部情報源への引用（外部リンク）、FAQ・HowTo・箇条書きといったAIが理解しやすい「構造化」、そしてスキーママークアップの実装が含まれます。
• GEO（生成エンジン最適化）:LLMOが技術的な最適化であるのに対し、GEOはより広範な戦略的概念です。
  従来のSEOが「検索順位（Rank）」を目標としたのに対し、GEOは「AIモデルの信頼」を獲得し、「AIの記憶」に残るブランドになることを目指します。
  具体的には、権威ある第三者サイトからの「ブランド言及（サイテーション）」、専門家による引用、明確な統計データの提示などが有効とされています。

広告担当者は、もはや広告管理画面だけを見ていてはいけません。
SEO担当者と緊密に連携し、「AIOに引用されるランディングページ（LLMO/GEO対策済みLP）」を意図的に作成し、それを広告の受け皿として設定すること。
これこそが、AIO環境下で広告のCTRを最大化する、最も強力な新戦術です。

【戦略2】P-MAXと自動入札の積極的活用と最適化

AIOの上部や内部といった「新しい優良広告枠」へのアクセス権が、P-MAX、ショッピングキャンペーン、インテントマッチ（およびAI Max）の利用者に事実上限定されていることは、既に述べました。

これは、Googleによる明確な「踏み絵」です。

従来の「手動運用（完全一致・フレーズ一致）」に固執し、AIへのデータ提供を拒む広告主は、AIOによって視認性が著しく低下し、CPCが高騰した「旧来の広告枠」でのみ、不利な戦いを続けることを余儀なくされます。

一方で、AIを積極的に活用する広告主は、AIO内部という「新・一等地」へのアクセス権を得るだけでなく、AI Maxの導入によって、同等のCPAでCVを増加させるという恩恵を受けることができます。

もはや、P-MAXやAI Maxの導入は「テスト」段階ではありません。
AIO時代の「標準装備」です。
既存の検索キャンペーンには「AI Max」を即座に導入し、パフォーマンスの底上げ（特に新規クエリの獲得）を図るべきです。
並行して「P-MAX」を導入し、検索以外のチャネルも含めた「意図」の網羅的な刈り取りを開始する。
この「パワーペア」の導入が、AIO時代を生き残るための必須条件です。

【戦略3】マルチチャネル戦略の強化

AIOの登場は、図らずも「検索広告（リスティング）」という単一チャネルに依存した集客モデルの脆弱性を露呈させました。
検索結果のUI（ユーザーインターフェース）がGoogleの意向一つで変更されれば、パフォーマンスが根底から覆されるリスクが現実のものとなったのです。

このリスクを分散するためにも、P-MAXの活用は合理的です。
P-MAXは、検索（Search）だけでなく、YouTube、ディスプレイ（GDN）、Discover、Gmail、MapsといったGoogleの全アセットにAIが最適化配信を行います。

AIOは「複雑な検索意図」には強力に応答しますが、ユーザーがまだ自覚していない「潜在的な需要」を掘り起こすことは得意ではありません。
潜在層へのアプローチには、依然としてYouTubeの動画広告やGDNのビジュアルによるブランディングが有効です。

P-MAXは、この顕在層（検索）と潜在層（動画・ディスプレイ）へのアプローチを、AIがユーザーの行動データに基づいてシームレスに最適化する唯一のソリューションです。
AIO時代における「検索広告への依存リスク」を回避し、安定した集客を実現するために、マルチチャネル戦略（すなわちP-MAX）への移行は不可欠です。
そしてP-MAXでは補えない部分をデマンドジェネレーションでカバーし「AI Max」「P-MAX」「デマンド ジェネレーション」の3つを組み合わせた「Power Pack」がGoogle広告での新しい戦略です。

【戦略4】データ計測と分析の高度化

P-MAXやAI MaxといったAI主導のキャンペーンにおいて、AIは「エンジン」であり、その「燃料」となるのがGA4（Google Analytics 4）で計測されるコンバージョンデータです。

AIは、広告主が「これが成果である」と定義したデータを基に学習し、最適化を行います。
もし、その「燃料」が不正確であったり、質が低かったりすれば、AIは誤った方向に最適化を進めてしまいます。

また、AIOによる「ゼロクリック検索」の増加や、P-MAXによるマルチチャネル（YouTube、GDN）での認知形成が進むと、従来の「ラストクリック」偏重のアトリビューションモデルでは、AIのパフォーマンスを正しく評価できません。

AI運用を成功させるためのデータ基盤として、GA4の「データドリブン アトリビューション（DDA）」の活用が必須です。
DDAは、AIが検索、ディスプレイ、動画など、CVに至るまでの全てのタッチポイントの「貢献度」を自動で算出し、可視化します。
これにより、AIOでクリックしなかったユーザーが、後でYouTube広告を見てCVした場合でも、その貢献度を正しく評価できます。
正確なデータ計測と高度なアトリビューション分析こそが、AIエンジンの性能を最大限に引き出すための鍵となります。

GoogleのAIモード進化の「これから」

AIO、P-MAX、AI Maxは、「現在」の戦略です。
しかし、GoogleのAI進化はここで終わりません。
Google I/O 2025などで示された未来像は、広告主と消費者の関係性を、さらに根本から変えようとしています。

広告フォーマットのさらなる進化：「Agentic Checkout」

GoogleがAI Modeの未来として提示する、最も衝撃的な機能が「Agentic Checkout（エージェントによるチェックアウト）」です。
AI in Search: Going beyond information to intelligence

これは、AIが単なる「情報検索アシスタント」から、「購買代行エージェント」へと進化することを意味します。

その仕組みは以下の通りです。

1. ユーザーがAI Modeのショッピング機能で「旅行に最適なバッグ」などを検索し、商品を見つけます。
2. ユーザーは「track price（価格追跡）」を設定し、希望のサイズ、色、予算をAIエージェントに伝えます。
3. 希望の価格になった時点で、AIはユーザーに通知します。
4. ユーザーは「Buy for me（私のために購入して）」ボタンをタップします。

この「Buy for me」のタップが、Eコマースの歴史を変える可能性があります。

なぜなら、この後、ユーザーがブランドのECサイトを訪問し、商品をカートに入れ、住所や決済情報を入力する…という、従来の「チェックアウト」プロセスが一切発生しないからです。

Google AIエージェントが、ユーザーの代わりにバックグラウンドでECサイトにアクセスし、保存されたGoogle Payの情報を利用して安全に決済を「代行」し、購買を完了させます 。
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広告主とプラットフォーマー（Google）の関係性の変化

「Agentic Checkout」が普及した未来は、広告主（特に小売業者）にとって、AIOの登場とは比較にならないほどの「脅威」となる可能性があります。

• Disintermediation（中抜き）:最大のリスクは、ブランド（小売業者）と顧客の間にGoogle AIが介在し、ブランドが「中抜き」されることです。
  ユーザーはブランドのECサイトを訪問しなくなるため、ブランドの世界観を伝えたり、顧客と直接的な関係を構築したりする機会が失われます。
• ブランドロイヤルティの危機:ユーザーが直接接し、信頼を寄せる相手は、もはや「特定のブランド」ではなく、「自分に最適な商品を最安値で、最も効率的に購買を代行してくれるAIエージェント」になります。
  ブランドロイヤルティの概念そのものが変質するのです。
• 顧客データの喪失:サイト訪問がなくなることで、広告主は従来得られていた「顧客の行動データ」や「LPO（ランディングページ最適化）によるアップセル・クロスセルの機会」、「カゴ落ちメールによる再アプローチ」といった、マーケティングの重要な接点とデータを全て失うリスクがあります。

この未来において、広告主は、Googleプラットフォーム内でAIエージェントに「選ばれる」ための商品フィードの最適化（AIが読み取り可能なデータ構造化）と、P-MAXなどGoogleへの広告出稿に、より一層依存せざるを得なくなります。

「未来への備え」

この「Agentic Checkout」が主流となる未来に対し、私たちは「二重の戦略」で備えるべきだと提言します。

1. 「適応」戦略（短期・中期）:まず、変化を恐れず、AIを「使いこなす」マインドセットを持つことが最優先です。
   従来のキーワード主体の手動運用から即座に脱却し、P-MAXとAI Max for Searchを本格導入し、その最適化ノウハウをいち早く蓄積すること。
   そして、SEO（LLMO/GEO）と広告LPを統合的に強化し、「AIに引用され、選ばれる」コンテンツを整備すること。
   これがAIO時代を生き抜くための「適応」戦略です。
2. 「防衛」戦略（長期）:Agentic Checkoutによる「中抜き」の未来に備える「防衛」戦略も同時に進めなくてはなりません。
   AIエージェントに「データ」として選ばれる（引用される）だけでは、価格競争に巻き込まれ、Googleへの依存から逃れられません。長期的な防衛策は、ユーザーがAIエージェントに対し、「（ブランド名）のXXが欲しい」と「指名」してくれるような、強力なブランド価値を構築することです。

AIがコモディティ化された情報を自動で処理する時代だからこそ、AIでは代替できない「独自のブランド体験」と「圧倒的な専門知識（E-E-A-T）」の価値が相対的に高まります。

結論：AI時代のGoogle広告で成功するために

本記事では、GoogleのAIモード、特にAI Overviewsの進化が、Google広告にどのような影響を与え、広告主がどう対応すべきかを詳細に解説してきました。

GoogleのAIモードの進化は、旧来の広告手法（手動のキーワード管理、ラストクリック偏重の評価）に依存し続ける広告主にとっては、パフォーマンスの急落という名の紛れもない「脅威」です。

しかし、Googleが同時に提示したAI MaxやP-MAXといった「AI主導のソリューション」を積極的に採用し、SEO（LLMO/GEO）と広告戦略を融合させることができる広告主にとっては、これは「最大の機会」となります。
キーワードという「制約」から解放され、ユーザーの真の「意図」に直接応えることで、Volvoの事例のように、これまで出会えなかった新たな優良顧客層を発見できるのです。

GoogleのAI進化の根底にある思想は、常に「ユーザーファースト」（より早く、より適切な回答を）です。
広告主もまた、自社の利益（CV）だけを追うのではなく、AI（そしてその先にいるユーザー）にとって価値のある、信頼できる情報（高品質なLP、E-E-A-T）を提供し続けるという「ユーザーファースト」の姿勢を持つことが、結果としてAIに選ばれ（引用され）、広告パフォーマンスを最大化させる唯一の道です。