AI検索からの流入を約3倍にした12ヶ月の施策記録｜ENVY DESIGN実測データ
ENVY DESIGNの自社サイト（envydesign.jp）で、ChatGPT・Perplexity・Gemini等のAI検索エンジンからの流入を約1年分計測しました。結論から言うと、構造化データ（BlogPosting・FAQPage）を広範に実装した結果、施策前（2025-04〜08）と施策後（2025-09〜2026-03）の12ヶ月比較でAI流入が月平均12.8セッション→38.7セッション（約3倍）まで伸びました。
この記事では、GA4実測データを全公開した上で、何をいつ実施したのか、どのページがAIに引用されやすいのか、制作会社のサイト運用者の視点から振り返ります。
正直なところ、この数字はまだ「小さい」のです
この記事を書きながら、実はずっとひとつの葛藤を抱えていました。
「AI流入3倍」と書いてしまうと、読者の方は無意識のうちに月数百〜数千件レベルの話を想像されるかもしれません。けれども実際の数字は、月12件が月38件になった、というものです。サンプル数も13ヶ月分ですので、絶対値で見れば、決して誇れるほどの数字ではないんですね。
それでもこの記事を公開することにしましたのは、「測り続けていること自体に意味がある」と考えたからなんです。AI検索からの流入を、AIエンジン別・月別・ページ別に計測している中小制作会社は、おそらくほとんど存在しないかと思います。完璧なデータが揃うのを待っていたら、何年経っても公開できません。ですので、不完全なままでも、まずはお出しすることにしました。
この記事は更新型として運用していきます。今後も毎月データを追加しながら、施策の成否を含めて正直に報告していきますね。半年後、1年後、2年後に振り返ったとき、「あの頃はサンプルが少なかったね」と言える状態になっていることを目指しています。具体的には、現在の月平均38件を、12か月後に月400件（10倍）、24か月後に月800件（20倍）まで伸ばしていくのが目標です。その過程をリアルタイムで公開していきますので、ぜひお付き合いいただけますと嬉しいです。
AI検索からの月別流入（2025-04〜2026-04）
GA4でsessionSourceを基にAI検索エンジンからのセッションを抽出しました。対象はChatGPT・Perplexity・Gemini・Claude・Copilot・OpenAIの6系統です（Bingは従来検索との混在があるため別集計としています）。
| 月 | ChatGPT | Perplexity | Gemini | Claude | Copilot | 合計 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025-04 | 9 | 2 | 1 | 0 | 0 | 12 |
| 2025-05 | 2 | 2 | 3 | 0 | 0 | 7 |
| 2025-06 | 10 | 5 | 0 | 0 | 3 | 18 |
| 2025-07 | 9 | 4 | 0 | 1 | 2 | 16 |
| 2025-08 | 7 | 3 | 0 | 0 | 1 | 11 |
| 2025-09 | 39 | 3 | 3 | 0 | 1 | 46 |
| 2025-10 | 47 | 1 | 0 | 0 | 0 | 48 |
| 2025-11 | 20 | 2 | 1 | 0 | 0 | 23 |
| 2025-12 | 26 | 3 | 0 | 2 | 2 | 33 |
| 2026-01 | 55 | 6 | 4 | 0 | 0 | 65 |
| 2026-02 | 33 | 1 | 3 | 3 | 0 | 40 |
| 2026-03 | 10 | 6 | 0 | 0 | 0 | 16 |
| 2026-04（4/15現在） | 7 | 0 | 2 | 6 | 0 | 15 |
分岐点は2025年9月｜月12件→46件へジャンプ
一目でわかる通り、2025年9月を境にAI流入が大きく跳ね上がりました。それまで月10〜18件で推移していたAI流入が、9月以降は月40〜65件のレンジに入ります。月単位のジャンプ率は2025-08→2025-09で4倍強、施策前後の期間平均で見ると約3倍の増加です。
| 期間 | 月平均 | 合計 |
|---|---|---|
| Before（2025-04〜08／5ヶ月） | 12.8件 | 64 |
| After（2025-09〜2026-03／7ヶ月） | 38.7件 | 271 |
| 倍率 | 約3倍 | |
2026-01には過去最多の65セッションを記録しています。
AI別シェア｜ChatGPTが約77%
13ヶ月累計でAIソース別の流入を集計すると、以下の通りになりました。
| AI | セッション | ユーザー | エンゲージメント率 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 270（約77%） | 160 | 52% |
| Perplexity | 38（約11%） | 29 | 40% |
| Gemini | 17（約5%） | 12 | 41% |
| Claude | 12（約3%） | 5 | 50% |
| Copilot | 9（約3%） | 7 | 33% |
| OpenAI（その他） | 4（約1%） | 4 | 25% |
ChatGPTが圧倒的で、2番手のPerplexityと合わせて約88%を占めます。ただし直近の2026年4月はClaudeが急増（6件）しており、AI間のシェアは今後も変動していきそうです。
主な施策は「構造化データの全面実装」
AI流入を増やすために色々と試みましたが、9月以降の急増に直接効いたと実感しているのは次の2つの施策です。
①BlogPosting構造化データの全ブログ記事への実装
既存のブログ記事にBlogPostingスキーマをJSON-LDで実装しました。著者（岡野優太）、公開日、更新日、発行元情報を明示し、AI検索エンジンに「誰が書いた、いつの情報か」を機械可読な形で伝えています。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "記事タイトル",
"datePublished": "2026-04-16",
"dateModified": "2026-04-16",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "岡野優太",
"url": "https://envydesign.jp/author/okano/"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "ENVY DESIGN",
"url": "https://envydesign.jp"
}
}AIが「この情報は信頼できるか」を判断するとき、著者情報と発行元が明示されているかは重要なシグナルになると考えています。実装タイミングと流入増のタイミングが重なっており、特にChatGPTからの流入に対して寄与した可能性が高いと見ています。
②FAQPage構造化データの広範な実装
記事末尾に「よくある質問（FAQ）」セクションを設け、FAQPageスキーマをJSON-LDで実装しました。
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "質問内容？",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "回答内容"
}
}
]
}FAQPageスキーマは、AIが「質問に対する回答」として直接引用しやすい構造です。ChatGPTやPerplexityの回答内で「ある制作会社によると〜」のような形で引用されるケースが、このスキーマの実装後に増えた実感があります。
補足：スキーマ以外の要素は副次的
他にも著者プロフィールページの整備、質問形式の見出し採用、内部リンク整理などを並行して実施していますが、流入増加のタイミングとボリュームを見る限り、構造化データの実装が主たる要因だった可能性が高いと見ています。あくまで相関の観察であり、厳密なA/Bテスト結果ではない点はご了承ください。
AI流入が多いページTOP10
13ヶ月累計で、AI検索から最も流入を獲得したページ上位10本です。
| 順位 | ページ | AI流入セッション |
|---|---|---|
| 1 | トップページ | 47 |
| 2 | Contact Form 7で長文が送れない対処法 | 41 |
| 3 | 料金ページ | 30 |
| 4 | Contact Form 7 スプレッドシート連携 | 22 |
| 5 | ACF Proでカスタムブロック作成 | 8 |
| 6 | GSAPの使い方（入門編） | 7 |
| 7 | ホームページ制作相場 | 7 |
| 8 | Google AI要約とゼロクリック検索 | 6 |
| 9 | 資料ダウンロードページ | 6 |
| 10 | 制作実績（グロウシックス） | 6 |
気づき：AIに引用されやすいのは「ピンポイントな問題解決記事」
TOP10を見ると、AI流入が多いのは「◯◯の問題を解決する具体的な方法」を説明した技術系記事が中心です。Contact Form 7の長文対処、スプレッドシート連携、ACF Proカスタムブロックなど、「検索してたどり着く人が困っているであろう具体問題」を一本の記事で解決できる構成が、AIに引用される素地になっていると考えられます。
一方で、料金ページ（3位）や資料ダウンロードページ（9位）、制作実績（10位）が上位に入っている点も興味深いです。AIは発注検討フェーズの読者にも参照材料として使われていることが示唆されます。
やってみてわかった注意点
①流入数は「絶対値」としてはまだ小さい
「約3倍」と聞くと華々しく聞こえますが、絶対数は月40〜65件程度です。オーガニック検索やダイレクト流入と比較すると、まだ副次的な経路に過ぎません。ただし伸び率が高く、今後のトラフィックソースとして育てる価値はあります。
②Bingの扱いは注意が必要
同期間のBingからの流入は1021セッションありましたが、BingはCopilotの回答エンジンでもあるため、従来検索とAI経由の流入が混在しています。本記事では切り分けが困難なため集計から外していますが、実態としてはこれにCopilot分が含まれている可能性が高いです。
③月ごとのブレが大きい
2025-10は48件、2025-11は23件と、施策後も月ごとにブレがあります。AI検索のアルゴリズムは変動が大きく、安定した流入経路というより「揺らぎながら緩やかに伸びていく」性格のチャネルだという認識が必要です。
結論：構造化データは投資対効果が高い
構造化データの実装は、一度仕組みを整えれば全記事に反映できるため、追加コストをあまりかけずに継続的な効果が見込めます。特にBlogPostingとFAQPageの2つは、AI検索時代においては最低限やっておくべき基礎工事だと感じています。
「AI検索からの流入を増やしたい」と考えている方は、まず既存記事の構造化データから着手することをおすすめします。
よくある質問（FAQ）
Q. AI検索からの流入はどうやって確認できますか？
A. GA4の「集客」→「トラフィック獲得」でsessionSourceを確認し、chatgpt.com、perplexity.ai、gemini.google.com、claude.ai、copilot.microsoft.comなどのドメインをフィルターします。詳しい手順はAI検索からの流入はどうやって確認できますか？をご覧ください。
Q. 構造化データを実装するだけで本当に流入が増えますか？
A. 当社の実測では増えましたが、記事そのものの質や独自性・専門性が前提です。AIは「引用する価値のある内容」を選んで引用するため、構造化データはあくまで「AIが情報を正しく読み取るための補助」という位置づけです。中身のない記事にスキーマを貼っても効果は限定的です。
Q. どのAIからの流入を優先的に狙うべきですか？
A. 2026年時点ではChatGPTが圧倒的（当社実測で約77%）なため、まずはChatGPTに引用されることを意識した記事設計が効率的です。ただしAI間のシェアは変動しているため、特定AIに特化せず複数のAIに対応できる汎用的な構造化を推奨します。
Q. 構造化データはどう実装すればいいですか？
A. JSON-LD形式でHTMLの<head>内または本文末尾の<script type="application/ld+json">タグ内に記述します。WordPressであればプラグインで自動実装も可能ですが、当社では柔軟性を重視して個別記事ごとに手動実装しています。
AIO対策・SEO対策のご相談
構造化データの実装支援、既存記事のAIO最適化、AI流入の計測設計までワンストップで対応します。この記事で紹介した施策の導入支援も承ります。AIO・GEO・LLMO・生成AI SEOといった用語の違いはAIO・GEO・LLMO・生成AI SEOの違いとは？で整理しています。
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本記事で紹介した施策を御社サイトに展開する支援は、AIO・GEO対策（AI検索最適化）サービスでご支援しています。