ECサイトやWebサイトの運用担当者の皆様、こんな風に思っていませんか?

「うちのECサイトは、商品のスペック表やサイズ表を全部綺麗に画像にしてるから、AI検索でもちゃんと拾われてるはず!」

実はそれ、AIには拾われていない(スルーされている)かもしれないのです。 「AIが画像を解析できること」と、「Web上の画像に書かれた情報が、検索や回答に使われること」は、別の話だからです。

今回は、AI検索最適化(GEO:Generative Engine Optimization)の観点から、画像とテキストの正しい扱い方について解説します。

「AIに画像を見せる」と「AIが画像を拾う」の違い

先日、クライアント様からAI検索最適化(GEO)についてご相談を受けた際、画像に載せた重要情報は、本文にもテキストとして掲載しておくことをおすすめしました。

ここで分けて考えたいのが、「画像を直接アップロードしてAIに解析させること」と、「AIにWebページのURLを渡したり、Web検索を利用して回答を得たりすること」です。両者では、画像内の情報が同じように扱われるとは限りません。

そのため、サイズ・素材・対応機種など、商品選びに欠かせない情報は、画像だけでなくページ本文にもテキストとして掲載しましょう。Googleも、AI検索機能に関する案内で、重要な内容をテキスト形式で提供することを挙げています。

【検証紹介】URLを渡したとき、画像内の文字は回答に使われるのか?

この仕組みを裏付ける、非常に面白い検証結果があります。

「バカに毛が生えたブログ」では、画像内・alt属性・画像下のテキストなどに異なる文字列を配置し、各サービスの回答にどの情報が現れるかを検証しています。

この検証条件では、画像内の文字列は回答に現れず、画像下のテキストは各サービスの回答で確認されました。GeminiとGoogle通常検索では、alt属性に設定した文字列も確認されています。

素晴らしい検証記事はこちらです(必読です!):

固有名詞や文脈は「テキスト」がないと伝わらない

手元でGeminiやChatGPTに画像をアップロードすると、AIはその1枚の中身をかなり細かいところまで描写してくれます。髪の色や服装、背景の本棚の様子など、「キャプションの一文だけでは伝わらない情報」まで理解してくれます。

でも、その中に「Googlebot」や「クロウリー」といった固有名詞が、自動で補われているわけではありません。

つまりAIは、「何が写っているか」は詳しく説明できても、「それが何のサービスのキャラクターなのか」「正式名称は何か」といった文脈や固有名詞までは、画像だけからは汲み取れないケースが多いのです。

💡 補足:擬人化キャラ「クロウリー」とは?
今回例に出したGooglebot擬人化キャラ「クロウリー」の解説記事も置いておきますね。検索エンジンの裏側が楽しくわかります!

おおっと、大事なことを忘れてた!SEOにも共通です

「AI検索対策(GEO)なんて、なんだか新しい魔法みたいで難しそう……」と思った方。 おおっと、大事なことを忘れていました!実はこれ、王道の「SEO対策」にも全く同じことが言えるんです。

  • 画像のすぐ下にテキストを書く
  • alt属性に正式名称や補足情報を書く

これらは昔から言われている基本的なSEOテクニックであり、視覚に障害がある方へ向けたWebアクセシビリティの基本でもあります。 人に優しいサイト(アクセシブルな設計)は、結果的に従来の検索エンジンにも、最新の生成AIにも好かれるのです。

alt要素とテキストで書く情報の違い

altを充実させることと、重要情報を本文テキストで提供することの違いを、ECサイトを例に下記の表で説明します。

情報掲載方法の例
商品写真の特徴altに「ネイビーのトートバッグ。正面にファスナー付きポケット」
サイズ・重量・素材本文の仕様欄やHTMLの表
サイズ表の画像altは「サイズ別の寸法表。詳細は以下の表に記載」とし、実際の寸法を本文の表にも掲載
商品名・型番商品見出しや仕様欄に明記し、画像だけに任せない

このように、「画像の内容をテキストで補完する」ためにalt要素と本文テキストを使い分けると、より正確に商品情報を伝えやすくなります。

まとめ:自社ECサイトが今すぐやるべき第一歩

画像の魅力は活かしながら、商品選びに必要な情報を画像だけに閉じ込めない。まずは主要な商品ページ10件から、サイズ・素材・仕様が本文でも確認できるか、画像の意味が適切なaltで伝わるかを見直してみてください。

まずは自社サイトの「主要な商品ページ10件」だけでも構いません。

 ✅「画像内の文章を、テキストとしてHTML内に書く」

 ✅「画像の内容が簡潔に伝わるよう、alt属性をきちんと書く」

という基本のチューニングから始めてみてください。こうした「AIに読まれる前提の設計」が、まさにGEOの第一歩になります。


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