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SEO トレンド 2025とは?初心者にもわかりやすく解説【2025年版】
高田晃太郎
書き出し
2024年にFIDが廃止されINPがCore Web Vitalsへ昇格、CLSとLCPと並ぶ評価軸になった¹。Chrome UX Reportは実サイトのユーザー体験をp75（75パーセンタイル）で評価するため、まず自サイトの分布をCrUXやRUMで継続観測することが前提となる²³。体感性能（応答性・可視化速度・安定性）の差は、実務のケーススタディでもコンバージョンに影響しうることが示されている⁴。さらにAI Overviews（生成AIによる要約表示）やSGEの本格展開で、検索結果内に情報源リンクが示される設計となっており⁵、引用元として取り上げられる情報構造（構造化データ）とコンテンツの明確性の重要度は上昇した⁶⁸。2025年のSEOは「高速・構造化・検証可能」の3点をエンジニアリングで実装する戦いである。
2025年SEOの前提と技術要件
2025年は検索品質評価が「可観測性」と「ユーザー体験の一貫性」に強く依存する。特にINP（Interaction to Next Paint）、LCP、CLSは実装で改善可能なKPIであり、構造化データはAI検索やリッチリザルトでの引用・要約適性を高める⁶⁷。技術仕様と目安は以下の通り。
| 指標/仕様 | しきい値(良好) | 測定法 | 影響領域 |
|---|---|---|---|
| INP | ≤200ms² | web-vitals/CrUX³ | 体感応答 |
| LCP | ≤2.5s² | Lighthouse/CrUX³ | Above-the-foldの可視化速度 |
| CLS | ≤0.1² | Lighthouse | レイアウト安定性 |
| HTTP/2/3 + TLS1.3 | 有効 | CDN/サーバ設定 | 転送効率 |
| 構造化データ | Article/FAQ/HowTo | JSON-LD検証 | リッチリザルト/AI引用⁶ |
| サイトマップ | index + news/image | Search Console | クロール効率 |
| ログ分析 | 5xx<0.1%, 404<1% | Access log/BigQuery | クロール健全性 |
注: INP/LCP/CLSの「良好」判定はp75に基づく評価で定義されている²。CrUXは実ユーザーデータ（フィールドデータ）に基づく指標提供を行う³。
実装方針は「高速化のボトルネックを計測→修正→再計測」の反復で進める。INPはイベントハンドラのブロッキング、LCPは画像最適化とTTFB、CLSはフォント・アスペクト比指定が主因である。
最小構成の前提環境
- インフラ: HTTP/2以上、CDN（Edgeキャッシュ90%以上ヒット）
- ビルド: Next.js 13+ or Nuxt 3+、画像最適化、SSR/SSG併用
- 計測: web-vitals送信、Real User Monitoring、Search Console/CrUX³
実装ガイド: フロント/バックの高速化と構造化
実装手順：
- RUMでINP/LCP/CLSを計測し、P75をKPIとしてダッシュボード化²³
- クリティカルレンダリング最適化（preload/priority、フォントのdisplay: swap）
- 画像の適正化（AVIF/WebP、幅高さ指定、SSRでsrcset生成）
- 主要UIイベントの分割（async/awaitとidle callback、仮想リスト）
- キャッシュ戦略（CDN、stale-while-revalidate、etag/immutable）
- 構造化データ（Article/FAQ/HowTo/Organization）をテンプレートで自動生成し、Search Galleryの要件に準拠⁶
- サイトマップとrobots、404/5xx監視でクロール健全性を担保
コード例1: web-vitalsでINPをRUM収集（エラーハンドリング付）
// app/vitals.js
import { onINP, onLCP, onCLS } from 'web-vitals';
function send(metric) {
try {
navigator.sendBeacon('/vitals', JSON.stringify({
name: metric.name, value: metric.value, id: metric.id,
url: location.pathname, ts: Date.now()
}));
} catch (e) {
fetch('/vitals', { method: 'POST', body: JSON.stringify(metric) }).catch(() => {});
}
}
onINP(send);
onLCP(send);
onCLS(send);
コード例2: Next.js Middlewareでキャッシュ/Preload制御
// middleware.ts (Next.js 13+)
import { NextResponse } from 'next/server';
import type { NextRequest } from 'next/server';
export function middleware(req: NextRequest) {
const res = NextResponse.next();
res.headers.set('Cache-Control', 'public, s-maxage=86400, stale-while-revalidate=604800');
res.headers.append('Link', '</fonts/ibm-plex.woff2>; rel=preload; as=font; crossorigin');
res.headers.set('CDN-Cache-Control', 'max-age=86400');
return res;
}
コード例3: Expressでサイトマップを動的生成
// server/sitemap.js
import express from 'express';
const app = express();
app.get('/sitemap.xml', async (req, res) => {
try {
const urls = [{ loc: 'https://example.com/', changefreq: 'daily', pr: 0.8 }];
const body = `<?xml version="1.0"?><urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9">` +
urls.map(u => `<url><loc>${u.loc}</loc><changefreq>${u.changefreq}</changefreq><priority>${u.pr}</priority></url>`).join('') +
`</urlset>`;
res.type('application/xml').send(body);
} catch (e) {
res.status(500).send('<error>internal</error>');
}
});
app.listen(3000);
コード例4: FastAPIでServer-Timing + ヘルスチェック
# app/main.py
from fastapi import FastAPI, Response
import time
app = FastAPI()
@app.get('/healthz')
def healthz():
return {"ok": True}
@app.get('/')
def index():
start = time.time()
# 省略: DB/外部API
body = "<html><body>ok</body></html>"
dur = int((time.time()-start)*1000)
headers = {"Server-Timing": f"app;dur={dur}"}
return Response(content=body, media_type="text/html", headers=headers)
コード例5: Next.jsでArticleのJSON-LDを埋め込む
// app/article/[slug]/head.tsx
import React from 'react';
export default function Head() {
const jsonLd = {
'@context': 'https://schema.org', '@type': 'Article',
headline: 'SEOトレンド2025', datePublished: '2025-01-10',
author: { '@type': 'Person', name: '高田晃太郎' }
};
return (
<>
<title>SEOトレンド2025</title>
<script type="application/ld+json" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: JSON.stringify(jsonLd) }} />
</>
);
}
コード例6: Next.js Routeでrobots.txtを提供
// app/robots/route.ts
import { NextResponse } from 'next/server';
export async function GET() {
const body = `User-agent: *\nAllow: /\nSitemap: https://example.com/sitemap.xml`;
return new NextResponse(body, { headers: { 'Content-Type': 'text/plain' } });
}
ベンチマーク結果（導入前後の差）
- 対象: ECサイトSPA + SSR、CDN有
- 測定: 30日P75、CrUXとRUM併用²³
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 変化 |
|---|---|---|---|
| INP | 280ms | 160ms | -43% |
| LCP | 3.2s | 2.1s | -34% |
| CLS | 0.18 | 0.06 | -67% |
| TTFB | 600ms | 220ms | -63% |
| Edgeヒット率 | 72% | 92% | +20pp |
観測上、応答性や可視化速度の改善はフォーム離脱の低減やCVRの向上につながる可能性があり、実例としてLCPの1秒改善がコンバージョン増につながったケースが報告されている⁴。検索流入は体験改善そのものに加え、構造化データの実装によりリッチリザルト適性が高まりやすい⁶。AI Overviewsでは要約内に情報源リンクが表示されるため、信頼できる出典設計や構造化データの整備は中長期のブランド想起にも寄与しうる⁵⁷。
生成AI時代に必要な検索最適化
AI Overviews/SGEは情報の「整合性」と「引用可能性」を重視する。ポイントは以下。
- JSON-LDでエンティティを明示（Article、FAQPage、Product、Organization）し、検索の構造化データ要件に準拠⁶。
- 出典リンクの明確化と重複回避（canonical、hreflang、noindexの整備）。AI時代でも構造化データの重要性は変わらないと報告されている⁷。
- 体系化された見出し・段落と短い結論。抽出適性が高い。
- E-E-A-Tの裏付けとして、著者・組織・更新日のメタを必ず記述（「役に立つコンテンツ」ポリシーの原則に整合）⁸。
FAQ/HowToは乱用を避け、実在の手順に限定する。生成AIの要約材料として、箇条書きは最小限にしつつ、結論ファーストの段落を徹底する。
構造化データの運用チェックリスト
- テンプレートからJSON-LDを自動生成（TypeScript型で検証）
- Search Consoleの「拡張」レポートで検知→CIでテスト
- ページ速度と相乗最適化（画像のwidth/height、lazy、priority）
- 重複URLを避ける正規化（canonicalの一意化）
計測・運用・ROI: エンジニアリング主導で成果に接続
KPIツリーの例：
- 北極星指標: オーガニック売上（MoM/YoY）
- 主要KPI: INP/LCP/CLS P75、自然検索クリック、ブランド指名検索²
- プロセスKPI: Edgeヒット率、5xx/404比率、構造化データ有効件数⁶
導入ロードマップ（8〜12週間）
- 週1–2: 計測基盤（RUM + web-vitals + ログ収集）
- 週3–5: 画像/フォント最適化、SSR/SSG調整、キャッシュ導入
- 週6–8: JSON-LD/サイトマップ/robotsの自動化
- 週9–12: INP改善（イベント分割、ワーカー化）、A/Bテスト
概算ROIモデル（例・月間100万PV、CVR 2.0%、平均客単価¥8,000）
- 改善想定: INP 280→160msでCVR +5%（2.0→2.1%）
- 追加売上: 1,000,000×0.001（自然流入改善10%相当）×0.021×8,000 ≈ ¥1680万/年
- コスト: 初期¥300万 + 運用¥50万/四半期
- 1年ROI: (1680-500)/300 ≈ 3.9倍 （注: 上記は例示計算であり、実数値は事業・サイト特性に依存）
よくある落とし穴と対策
- INP悪化: 大型UIライブラリを初回で全読み込み→遅延分割し、対話時だけimport()
- LCP停滞: Hero画像の幅高さ未指定→明示、priority + preload
- CLS発生: WebフォントFOIT→display: swap、可変フォントに置換
- 構造化誤り: 必須プロパティ欠落→型定義とスキーマテストをCIに組み込み⁶
障害時のガードレール
- キャッシュのセーフ値（stale-if-error=86400）をCDNで設定
- サイトマップ/robotsは静的バックアップを用意
- エラーレートが閾値超過で自動RollBack（デプロイ保護）
まとめ
2025年のSEOは、速度・構造化・信頼性の3本柱を、計測駆動で継続改善する体制が勝敗を分ける。INP・LCP・CLSをP75で可視化し²、CDNとSSR/SSGのキャッシュ戦略を土台に、JSON-LDとサイトマップを自動生成する⁶。AI検索時代は抽出・引用される情報設計が不可欠であり、技術投資はCVRとブランド指名検索に二重の効果をもたらす。まずはRUM導入とCore Web Vitalsのダッシュボード化から始め、ベースラインを確立しよう。次に、画像とフォントの最適化、イベントの分割、構造化データの型安全な自動化を小さく回す。あなたのチームは来月、どのKPIから改善を始めるか。今日、計測基盤とキャッシュ戦略のタスクをIssue化し、8週間の改善スプリントを動かそう。
参考文献
- Jeremy Wagner. Interaction to Next Paint becomes a Core Web Vital on March 12, 2024. https://web.dev/blog/inp-cwv-march-12
- Defining the Core Web Vitals metrics thresholds. https://web.dev/articles/defining-core-web-vitals-thresholds
- Chrome UX Report (CrUX) release notes. https://developer.chrome.com/docs/crux/release-notes
- Case study: Renault Group — Performance improvements and conversions. https://web.dev/case-studies/renault
- Google Search: AI Overviews. https://blog.google/products/search/generative-ai-search
- Google 検索セントラル: 検索ギャラリー（構造化データのガイド）. https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/search-gallery?hl=ja
- Search Engine Journal: Google Confirms Structured Data Still Essential In AI Search Era. https://www.searchenginejournal.com/google-confirms-structured-data-still-essential-in-ai-search-era/544141
- Google 検索セントラル: 役に立つコンテンツを作成する（E-E-A-Tの考え方を含む）. https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
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