AIに”伝わる”画像とは？マルチモーダルAI時代の画像SEO最速攻略法

Web制作者・開発者よ、AIは画像を「見ている」！

皆さん、こんにちは！Web制作とAI開発の最前線を走るエンジニアの皆さん、お元気ですか？今回は、Webサイトの集客において地味ながらも超重要な「画像SEO」が、マルチモーダルAIの登場でどのように激変しているか、そして私たちがどう対応すべきかについて深掘りしていきます。

「画像SEO」と聞くと、alt属性をちゃんと書くとか、ファイル名を分かりやすくするとか、基本的なことを思い浮かべるかもしれません。もちろん、それらは今でもめちゃくちゃ大事です。でも、GPT-4VやGeminiといったマルチモーダルAIの登場は、そのゲームのルールを根本から変えつつあります。AIがテキストだけでなく、画像や音声、動画といった複数の情報を同時に理解できるようになった今、私たちの画像に対するアプローチもアップデートが必要不可欠なんです。

AIは、もう単なるキーワードの羅列ではなく、画像そのものが持つ「意味」「文脈」「感情」まで理解しようとしています。これは、Web制作者・開発者にとって、新たなチャンスであり、同時に乗り越えるべき課題でもあります。さあ、AI時代の画像SEOを最速で攻略し、未来の検索エンジンをハックする方法を探っていきましょう！

マルチモーダルAIで何ができるのか？

従来の画像SEOは、言ってしまえば「AIに画像を読ませるための補助線を引く」作業でした。altテキストやファイル名、キャプションなどがその補助線ですね。しかし、マルチモーダルAIは、その補助線がなくても画像をより深く、多角的に理解できるようになりました。

• 画像内容の高度な理解: AIは画像に何が写っているかだけでなく、それが「どんな状況で」「何をしているか」「どんな感情を表現しているか」まで推測できるようになります。例えば、「犬がボールで遊んでいる」だけでなく、「公園で楽しそうにフリスビーを追いかけるゴールデンレトリバー」といった具体的な文脈まで読み取れるようになるのです。
• 文脈との関連性評価: ページ全体のテキストコンテンツと画像の関連性をより正確に評価できるようになります。単にキーワードが入っているだけでなく、本当にその画像が記事の内容を補強しているか、ユーザーの疑問を解決するのに役立つかを判断します。
• ユーザー体験の向上: ユーザーがより意図に合致した画像を検索できるようになり、検索結果の質が向上します。音声検索やビジュアル検索といった新しい検索行動にも、より適切に対応できるようになるでしょう。
• 多様な検索結果表示: 画像だけでなく、関連する動画や3Dモデル、さらには画像から生成されたテキスト情報なども含め、よりリッチな検索結果を提供できるようになります。

つまり、AIは私たちのWebサイトの画像を、より「人間が見るように」評価し始めている、ということです。これは、WebサイトのSEOだけでなく、ユーザーエンゲージメントやコンバージョンにも直結する、非常に大きな変化だと言えるでしょう。

どう使えるのか？具体的な対策と活用例

では、この新しいAIの能力を、私たちのWebサイトで具体的にどう活かせばいいのでしょうか？ここからは、実践的なアプローチを見ていきましょう。

1. キャプション・説明文の「リッチ化」

altテキストは引き続き重要ですが、それ以上に「キャプション」や「画像周辺のテキスト」が持つ意味合いが大きくなります。単なるキーワードの羅列ではなく、画像が伝える具体的な情報、感情、文脈を、自然な文章で記述しましょう。

• NG例: <img src="dev.jpg" alt="開発、エンジニア、プログラミング">
• OK例: <img src="dev.jpg" alt="集中してWebアプリ開発に取り組むエンジニア">
  キャプション: モダンなUI/UXデザインを実装中の若手エンジニア。最新のAI開発ツールを駆使し、ユーザーフレンドリーなWebサービスを構築しています。

このように、画像が持つストーリーを語るように記述することで、AIはより深く画像を理解し、適切な検索クエリと結びつけやすくなります。

2. 構造化データの活用を最大化

Schema.orgのImageObjectを最大限に活用しましょう。description、captionはもちろんのこと、creator（撮影者や作成者）、contentLocation（撮影場所）、datePublished（公開日）など、可能な限りのメタデータを提供します。これにより、AIは画像をより正確に分類し、信頼性を評価できるようになります。

特に、専門性・権威性・信頼性（E-A-T）が求められる分野では、画像の出所や作成者を明確にすることは、AIからの評価を高める上で非常に有効です。

3. AIによる画像分析と最適化

まさに、AI自身を画像SEOの味方につける時です！

• GPT-4Vで画像分析: 自サイトの画像をGPT-4VのようなマルチモーダルAIにアップロードし、「この画像について説明してください」「この画像で改善できるSEOポイントはありますか？」と質問してみましょう。AIが生成する説明文は、私たちが気づかなかった画像の側面や、より自然で効果的なaltテキスト・キャプションのヒントを与えてくれます。
• 競合サイトの分析: 競合他社のWebサイトの画像をAIで分析し、彼らがどのように画像を最適化しているか、どんなキーワードで評価されているかを研究するのも有効です。
• 画像生成AIとの連携: 同じコンセプトでも、複数のバリエーションの画像を生成AIで作成し、A/Bテストを行うことで、AIやユーザーにとって最も魅力的な画像を見つけることができます。

これらのAIツールを積極的に活用することで、手作業では限界があった画像最適化の効率を飛躍的に高めることができます。

4. 画像そのものの品質とコンテキスト

いくらAIが賢くなっても、低品質な画像や、ページの内容と全く関係のない画像では意味がありません。高解像度で視覚的に魅力的な画像を使用し、かつその画像がコンテンツの文脈に完全に合致していることを確認しましょう。オリジナルでユニークな画像は、AIだけでなくユーザーにも高く評価されます。

試すならどこから始めるか？

「よし、やってみよう！」と思った皆さん、まずは以下のステップから始めてみてください。

Step 1: 現状把握と優先順位付け

• Google Search Consoleを確認: 「検索パフォーマンス」レポートの「画像」タブで、現在どの画像が検索結果に表示され、どれくらいのクリックを得ているかを確認します。表示回数が多いのにクリック率が低い画像は、改善の余地があるかもしれません。
• 重要ページの画像をピックアップ: Webサイトの中で特にトラフィックが多いページや、コンバージョンに直結するページの画像を優先的に見直しましょう。すべての画像を一度に最適化するのは大変なので、効果の大きいところから着手するのが賢明です。

Step 2: AIツールを使った実験

• GPT-4Vに質問: 優先順位をつけたページの画像をいくつか選び、GPT-4Vにアップロード。「この画像のaltテキストとキャプションを、SEOに最適化された形で提案してください」と指示してみましょう。AIが生成したテキストをそのまま使うのではなく、あくまで「ヒント」として活用し、人間が最終的な調整を加えるのがポイントです。
• 生成AIでバリエーション作成: もし可能であれば、現在の画像と同じコンセプトで、より魅力的なバリエーション画像を生成AIでいくつか作成し、現在の画像と比較してみるのも良いでしょう。

Step 3: 構造化データの試験的な導入

• まずは1つの重要なページで、画像にSchema.orgのImageObjectを実装してみましょう。Googleの「リッチリザルトテスト」ツールで、正しく実装されているか、エラーがないかを確認します。
• 慣れてきたら、CMSの機能拡張やプラグインを使って、構造化データの自動生成・管理を検討するのも良いでしょう。

マルチモーダルAIはまだ進化の途中にありますが、その影響はすでに顕著です。Web制作者・開発者として、この新しい波に乗り遅れないよう、積極的に新しい技術を取り入れ、未来のWebを共に創っていきましょう！