AVIFはSEOに効果的？メリット・デメリットと最適な使用方法を解説

現在のWebサイト運営において、表示速度の改善は避けて通れない重要課題となっています。特に画像が多く含まれるサイトでは、画像の最適化がSEO順位やユーザーエクスペリエンスに直接影響を与えます。

そんな中、2024年8月にGoogleが正式にAVIF（AV1 Image File Format）のサポートを発表し、画像SEOの世界に大きな変化が起きています。従来のJPEGやPNGと比較して、AVIFは驚異的な圧縮率を実現しながら高画質を維持できる革新的な画像フォーマットです。

AVIFとは？SEOにどう影響する？

AVIF（AV1 Image File Format）は、2019年に登場した次世代画像フォーマットで、動画圧縮技術として知られるAV1コーデックを静止画に応用したものです。Alliance for Open Media（AOM）という、Google、Apple、Netflix、Microsoftなどの世界的IT企業が参加する非営利団体によって開発されました。

この画像フォーマットの最大の特徴は、従来のJPEGと比較して約50%、PNGと比較して約70%ものファイルサイズ削減を実現しながら、画質の劣化を最小限に抑える点です。これは、Webサイトの表示速度向上に直結し、SEO評価の重要指標であるCore Web Vitalsの改善に大きく貢献します。

2024年8月30日、Googleは公式ブログで「Google検索でのAVIFサポート」を発表しました。これにより、AVIF形式の画像も検索結果に表示され、画像検索でも活用できるようになったのです。この変化は、従来JPEGやPNGに依存していた画像SEO戦略を根本的に見直すきっかけとなりました。

SEOへの影響として、AVIFは主に表示速度の改善を通じて効果を発揮します。Googleは2021年以降、ページエクスペリエンスをランキング要因として重視しており、特にLCP（Largest Contentful Paint）の改善は検索順位に直接影響します。AVIFを活用することで、大きな画像も素早く表示でき、結果としてSEO評価の向上が期待できるのです。

AVIFとWebPの違いを比較

画像最適化において、AVIFとWebPはよく比較される次世代フォーマットです。

どちらも従来のJPEG/PNGより優秀ですが、それぞれ異なる特徴があります。

AVIFとWebPの比較表

WebPは長い歴史を持つ安定したフォーマットで、現在多くのWebサイトで活用されています。一方、AVIFはより新しい技術で、特に高圧縮率と高画質の両立において優れた性能を発揮します。両者の使い分けとしては、WebPは安定性を重視する場合、AVIFは最大限の軽量化を目指す場合に適しています。

実際の運用では、フォールバック戦略として両方を併用するケースが多くなっています。これにより、最新ブラウザではAVIFの恩恵を受けつつ、古いブラウザでもWebPで軽量化を実現できるのです。

AVIFを活用するメリット・デメリット比較表

AVIFの導入を検討する際には、メリットとデメリットを正しく理解することが重要です。

AVIFのメリット・デメリット比較

これらの特徴を踏まえ、AVIFは特に表示速度を最優先とするサイトや、高品質な画像を多用するECサイト、モバイルユーザーが多いサイトで威力を発揮します。

AVIFを活用するメリット

メリット１：ページの表示速度の向上でSEO対策に有効

AVIFの最大のメリットは、圧倒的なファイルサイズ削減による表示速度の向上です。従来のJPEG画像と比較して約50%、PNG画像と比較して約70%ものサイズ削減が可能で、これは直接的にページの読み込み速度改善につながります。

特に重要なのが、Googleの検索ランキング要因であるCore Web Vitalsへの影響です。LCP（Largest Contentful Paint）は2.5秒以内が推奨値とされていますが、大きな画像が多いサイトでは、この基準をクリアするのが困難でした。AVIFを活用することで、高解像度の画像も素早く表示でき、LCPスコアの大幅改善が期待できます。

landinghubでは実際のクライアント事例で、商品画像をAVIFに変換することで平均40%の表示速度改善を実現し、結果として検索順位の向上とコンバージョン率の15%アップを達成しています。これは、表示速度がユーザーエクスペリエンスと直結している証拠と言えるでしょう。

メリット２：GoogleもAVIF画像サポートを開始

2024年8月30日の発表により、GoogleがGoogle検索でAVIF画像フォーマットを正式にサポートするようになりました。これは画像SEOにとって極めて重要な変化です。従来、Googleの画像検索やGoogle Lensでは、AVIFがサポートされていませんでしたが、現在はJPEGやPNGと同様に検索結果に表示されるようになっています。

この変化により、AVIF画像も通常の画像検索結果に表示され、Google Lensでの認識対象となり、構造化データでの画像指定も可能になりました。つまり、SEO効果を損なうことなく、むしろ表示速度改善によるSEO効果の向上が期待できる状況になったのです。

さらに重要なのは、この動きが他の検索エンジンにも波及すると予想されることです。GoogleがAVIFをサポートすることで、BingやYahoo!なども追随する可能性が高く、AVIFの普及がさらに加速すると考えられます。早期にAVIFへの対応を進めることで、競合他社に先んじたSEO上の優位性を獲得できる可能性があります。

メリット３：AVIFの普及が今後増える見込み

AVIFの将来性は非常に明るく、今後の普及拡大は確実視されています。2024年1月にMicrosoft EdgeがAVIF対応を完了したことで、Chrome、Firefox、Safari、Edgeといった主要ブラウザすべてでサポートが実現しました。現在の対応率は全世界のブラウザシェアで約92%に達しており、実用レベルに十分達しています。

技術面でも継続的な改善が進んでおり、エンコード速度の向上やより効率的な圧縮アルゴリズムの開発が活発化しています。また、主要なCMSやCDNサービスでも対応が進んでおり、WordPress、Shopify、CloudflareなどでAVIFサポートが拡充されています。

landinghubの予測では、2025年内には多くの企業サイトでAVIFが標準的に使用されるようになると考えています。早期導入により、表示速度での競争優位性を確保し、SEOでのアドバンテージを得ることが可能です。また、モバイルファーストインデックスが進む中で、モバイル環境での表示速度改善は特に重要な要素となっており、AVIFの重要性はさらに高まるでしょう。

AVIFに変換するおすすめの方法

AVIFの導入には様々な方法がありますが、サイトの規模や技術的要件に応じて最適な手法を選択することが重要です。初心者から上級者まで対応できる変換方法を段階別に紹介します。

オンライン変換ツールでの変換

オンライン変換ツールが最も手軽な方法です。Squoosh（Google製）やConvertioなどのWebベースツールを使用すれば、ブラウザ上で簡単にJPEGやPNGをAVIFに変換できます。

小規模サイトや試験導入には最適で、品質設定も細かく調整可能です。

デスクトップアプリケーションでの変換

デスクトップアプリケーションでは、GIMP（バージョン2.10.22以降）が無料で利用できます。

Adobe PhotoshopもプラグインによりAVIF対応が可能で、バッチ処理機能を使えば大量の画像を効率的に変換できます。

CDNでの変換

CDNサービスの活用も効果的です。Cloudflare Image ResizingやAWS CloudFrontなどでは、アクセス時に動的にAVIF変換を行い、対応ブラウザに最適な形式で配信できます。既存のサイト構造を変更せずに導入できるメリットがあります。

landinghubでは、クライアントの状況に応じて最適な変換方法を提案し、運用プロセス全体の最適化まで含めたコンサルティングを行っています。

AVIF活用時の注意点

AVIFを効果的に活用するためには、いくつかの重要な注意点があります。これらを理解せずに導入すると、期待した効果が得られない可能性があります。

古いバージョンのブラウザには表示されない

ブラウザ対応の確認が最重要です。2024年現在、主要ブラウザは対応済みですが、古いバージョンでは表示されません。

必ずフォールバック設定を行い、<picture>タグを使用してWebPやJPEGでの代替表示を準備しましょう。

ロゴやアイコンの圧縮は効果が薄い

画像の種類による効果の違いも重要なポイントです。

AVIFは写真や自然画像で最高の効果を発揮しますが、ロゴやアイコンなど単純な画像では、期待したほどの圧縮効果が得られない場合があります。

画像の特性に応じて、PNG可逆圧縮やSVGとの使い分けを検討すべきです。

表示速度測定の継続も欠かせません。PageSpeed InsightsやCore Web Vitalsでの定期的な測定により、実際の改善効果を確認し、必要に応じて設定を調整することが重要です。

AVIFと従来フォーマットの詳細比較

画像フォーマットの選択において、各形式の特徴を詳しく理解することは極めて重要です。ここでは、AVIF、WebP、JPEG、PNGの技術的な違いを深掘りしていきます。

圧縮アルゴリズムの違い

AVIFは、AV1動画コーデックのイントラフレーム符号化技術を応用しています。適応的ループフィルタ、可変ブロック分割、高精度予測技術により、従来の画像圧縮技術を大幅に上回る効率を実現しています。特に、クロマサブサンプリング（色差情報の圧縮）を4:4:4、4:2:2、4:2:0から選択でき、画像の特性に応じた最適化が可能です。

WebPは、VP8動画コーデックをベースとした圧縮技術を採用しています。予測符号化と変換符号化を組み合わせることで、JPEGより高い圧縮率を実現していますが、AVIFほどの効率は達成していません。

JPEGは、離散コサイン変換（DCT）を基盤とした伝統的な圧縮方式です。人間の視覚特性を考慮した量子化テーブルにより、見た目の劣化を抑えながら圧縮を行いますが、圧縮アーチファクト（ブロックノイズ）が発生しやすい欠点があります。

PNGは、可逆圧縮のLZ77アルゴリズムとハフマン符号化を使用しています。データの完全な復元が可能ですが、圧縮率は他の形式と比較して控えめです。

色空間と色深度の対応

色彩の表現力において、各フォーマットには大きな違いがあります。

AVIFは、最大12bit/チャンネル（687億色）の色深度に対応し、Rec.2020、P3、sRGBなどの広色域での表示が可能です。HDR（High Dynamic Range）にも対応しており、従来のSDR（Standard Dynamic Range）を大幅に上回る明暗差と色彩を表現できます。

WebPは、8bit/チャンネル（1677万色）のトゥルーカラーまでの対応となり、色空間もsRGBが中心です。新世代フォーマットとしては、色彩表現力で見劣りする側面があります。

JPEGも8bit/チャンネルが標準で、YCbCr色空間での圧縮が基本です。最近のJPEG XLでは、より広い色域への対応が進んでいますが、まだ普及段階です。

PNGは、8bit、16bitの色深度に対応し、RGB、グレースケール、パレットモードなど多様な色空間をサポートしています。透過情報（アルファチャンネル）の完全保持も可能です。

ファイルサイズの実例比較

実際のファイルサイズを具体的な例で比較してみましょう。以下は、1920×1080ピクセルの高解像度写真での比較結果です。

元画像（非圧縮BMP）：6.2MB

この例では、AVIFが最も効率的な圧縮を実現しており、JPEGの約1/3のサイズで同等以上の画質を維持しています。

SEOへの影響比較

各フォーマットがSEOに与える影響も異なります。

AVIFは、表示速度の大幅改善によりCore Web Vitalsのスコア向上に寄与します。特にLCP（Largest Contentful Paint）の改善効果が顕著で、大きな画像を使用するサイトでのSEO効果は絶大です。Google検索での正式サポートも始まり、画像検索での露出も期待できます。

WebPは、安定したブラウザ対応により、確実な表示速度改善を実現できます。PageSpeed Insightsでも次世代フォーマットとして推奨されており、SEO施策として定着しています。

JPEGは、広範な互換性を持つ一方で、ファイルサイズが大きくなりがちで、表示速度の面でSEO上不利になる場合があります。

PNGは、透過処理が必要な場合に重宝しますが、大きなファイルサイズがSEOの足枷となる可能性があります。

AVIFの技術的詳細とエンコード最適化

AVIFを効果的に活用するには、その技術的な仕組みを理解し、適切なエンコード設定を行うことが重要です。

エンコードパラメータの詳細

AVIFのエンコードでは、多数のパラメータを調整できます。主要なものを以下に示します。

品質設定（Quality）：0-63の範囲で設定し、値が小さいほど高品質・大容量となります。一般的に、写真では20-30、図表では40-50が推奨されます。

スピード設定（Speed）：0-10の範囲で、エンコード速度と圧縮効率のバランスを調整します。0が最高品質（最遅）、10が最高速度（品質低下）です。実用的には4-6の設定が多用されます。

クロマサブサンプリング：色差情報の圧縮率を調整します。4:4:4（圧縮なし）、4:2:2（水平方向半分）、4:2:0（縦横とも半分）から選択でき、画像の特性に応じて最適化できます。

色深度（Bit Depth）：8bit、10bit、12bitから選択可能で、高ビット深度ではより滑らかなグラデーションを表現できますが、ファイルサイズは増加します。

画像種別による最適化戦略

画像の内容によって、最適なエンコード設定は大きく異なります。

写真・自然画像では、品質25-35、スピード6、クロマサブサンプリング4:2:0の設定が効果的です。この設定により、JPEGの半分以下のサイズで同等の画質を実現できます。

スクリーンショット・図表では、品質40-50、スピード4、クロマサブサンプリング4:4:4の設定を推奨します。文字の可読性を保ちながら、PNGの1/3程度のサイズに圧縮可能です。

ロゴ・アイコンでは、可逆圧縮モードまたは品質50-60の設定が適しています。エッジの鮮明さを保ちながら、適度な圧縮を実現できます。

グラデーション画像では、AVIFの真価が発揮され、品質20-30でも美しいグラデーションを維持できます。WebPと比較して1/10以下のサイズになる場合もあります。

バッチ処理とワークフロー最適化

大量の画像を効率的に処理するには、自動化されたワークフローの構築が重要です。

ImageMagickを使用したバッチ変換：

Copyfor img in *.jpg; do
  magick "$img" -quality 30 "${img%.*}.avif"
done

Node.jsを使用した自動化： Sharp.jsライブラリを活用することで、品質や設定を細かく制御しながら大量変換が可能です。

CI/CDパイプラインへの統合：GitHub ActionsやJenkinsなどのCI/CDツールに組み込むことで、コードプッシュ時の自動変換を実現できます。

CDN連携による動的変換：CloudflareやAWS CloudFrontなどのCDNサービスを活用し、リクエスト時に動的変換を行うことで、オリジナル画像の管理負担を軽減できます。

SEO効果を最大化するAVIF実装戦略

AVIFをSEO効果の最大化につなげるには、技術的な実装だけでなく、戦略的なアプローチが重要です。

フォールバック戦略の重要性

AVIF非対応環境への対応は、SEOとユーザーエクスペリエンスの両面で重要です。適切なフォールバック戦略により、すべてのユーザーに最適な画像を提供できます。

段階的フォールバックの実装例：

Copy<picture>
  <source srcset="image.avif" type="image/avif">
  <source srcset="image.webp" type="image/webp">
  <img src="image.jpg" alt="商品画像" loading="lazy">
</picture>

この設定により、ブラウザは対応している最も効率的なフォーマットを自動選択します。AVIF対応ブラウザでは最高の表示速度を、未対応ブラウザでも適切な画像を提供できます。

レスポンシブ画像との組み合わせ

異なる画面サイズに対応するレスポンシブ画像とAVIFを組み合わせることで、さらなる最適化が可能です。

Copy<picture>
  <source media="(min-width: 800px)" srcset="large.avif" type="image/avif">
  <source media="(min-width: 800px)" srcset="large.webp" type="image/webp">
  <source media="(min-width: 800px)" srcset="large.jpg">
  <source srcset="small.avif" type="image/avif">
  <source srcset="small.webp" type="image/webp">
  <img src="small.jpg" alt="レスポンシブ画像">
</picture>

構造化データでの画像指定

GoogleのAVIFサポートにより、構造化データでもAVIF画像を指定できるようになりました。Product、Article、FAQなどのスキーマで画像を指定する際は、AVIFを優先的に使用することを推奨します。

Copy{
  "@type": "Product",
  "name": "商品名",
  "image": [
    "https://example.com/product.avif",
    "https://example.com/product.webp",
    "https://example.com/product.jpg"
  ]
}

Core Web Vitalsへの影響測定

AVIF導入の効果を定量的に測定するには、Core Web Vitalsの継続的なモニタリングが不可欠です。

**LCP（Largest Contentful Paint）**の改善効果が最も顕著に現れます。メインビジュアルやヒーロー画像をAVIFに変換することで、2.5秒以内の表示を実現しやすくなります。

**FID（First Input Delay）**への間接的効果も期待できます。画像読み込み処理が軽減されることで、メインスレッドの負荷が下がり、ユーザーインタラクションへの応答性が向上します。

**CLS（Cumulative Layout Shift）**の改善には、適切な画像サイズ指定が重要です。AVIFでもwidth、height属性の指定を忘れずに行いましょう。

実際の測定と改善事例

landinghubが手がけたECサイトでの実例を紹介します。

導入前の状況：

• LCPスコア：4.2秒（PC）、5.8秒（モバイル）
• 画像総容量：3.2MB（トップページ）
• Core Web Vitalsの合格率：12%

AVIF導入後の結果：

• LCPスコア：2.1秒（PC）、2.9秒（モバイル）
• 画像総容量：1.1MB（65%削減）
• Core Web Vitalsの合格率：89%

この改善により、検索流入が32%増加し、コンバージョン率も18%向上しました。特に、モバイル検索での順位向上が顕著で、主要キーワードで平均12位の順位アップを実現しています。

AVIF実装における高度な最適化テクニック

より高度なAVIF活用により、さらなるパフォーマンス向上を実現できます。

適応的品質調整

画像の内容に応じて自動的に品質設定を調整する手法です。機械学習を活用したツールにより、視覚的品質を保ちながら最大限の圧縮を実現できます。

Copy// 画像の複雑度を分析し、適切な品質設定を決定
function calculateOptimalQuality(imageComplexity) {
  if (imageComplexity < 0.3) return 20; // 単純な画像
  if (imageComplexity < 0.7) return 30; // 中程度の複雑さ
  return 40; // 複雑な画像
}

プリロードとプリフェッチの活用

重要な画像に対してプリロード指定を行うことで、さらなる表示速度改善が可能です。

Copy<link rel="preload" as="image" type="image/avif" href="hero.avif">
<link rel="prefetch" as="image" type="image/avif" href="next-page.avif">

Service Workerによる動的配信

Service Workerを活用することで、ブラウザの対応状況に応じた動的な画像配信が可能になります。

Copyself.addEventListener('fetch', event => {
  if (event.request.destination === 'image') {
    const supportsAVIF = event.request.headers.get('Accept').includes('image/avif');
    if (supportsAVIF) {
      // AVIF対応ブラウザにはAVIF画像を配信
      event.respondWith(fetch(event.request.url.replace(/\.(jpg|png)$/, '.avif')));
    }
  }
});

AVIFと画像SEOの未来展望

AVIFの普及は、画像SEO全体に大きな変化をもたらすと予想されます。

次世代技術との連携

WebAssembly（WASM）を活用したブラウザ内でのAVIFデコード最適化により、さらなる表示速度向上が期待できます。また、HTTP/3やQUICプロトコルとの組み合わせにより、ネットワークレベルでの最適化も進むでしょう。

AI画像生成との連携も注目されます。生成された画像を即座にAVIFに最適化し、動的に配信するシステムの実現により、パーソナライズされた高品質コンテンツの高速配信が可能になります。

検索エンジンの進化

GoogleのMUM（Multitask Unified Model）やBERTなどのAI技術の進歩により、画像の内容理解がさらに高度化しています。AVIFの高画質を活かした詳細な画像情報の提供により、画像検索での上位表示が期待できます。

画像のE-A-T（Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）評価においても、高品質なAVIF画像の使用が、サイトの専門性や信頼性の指標として活用される可能性があります。

業界標準化の進展

JPEG XLとの競争も激化していますが、現時点でのブラウザ対応状況を考慮すると、AVIFが次世代画像フォーマットの主流になる可能性が高いと考えられます。

W3Cでの標準化作業も進んでおり、AVIFがWeb標準として確立されることで、より多くのツールやサービスでの対応が進むでしょう。

まとめ

AVIF（AV1 Image File Format）は、次世代の画像最適化において革命的な技術です。従来のJPEGと比較して約50%、PNGと比較して約70%ものファイルサイズ削減を実現しながら、高画質を維持できる優れたフォーマットです。

2024年8月のGoogleによる正式サポート開始により、SEO効果を損なうことなく表示速度の大幅改善が可能になりました。特に、Core Web VitalsのLCP改善において絶大な効果を発揮し、検索順位向上とコンバージョン率改善の両方を実現できます。

ただし、導入にあたってはブラウザ対応状況への配慮、適切なフォールバック設定、画像特性に応じた最適化が重要です。landinghub（https://www.landinghub.net/）では、これらの課題を解決し、クライアントの表示速度改善とSEO効果最大化をサポートしています。

AVIFの普及は今後さらに加速すると予想されます。早期導入により競争優位性を確保し、ユーザーエクスペリエンスとSEO効果の両方を向上させることをお勧めします。表示速度改善は、現代のWebサイト運営において避けて通れない重要課題であり、AVIFはその解決策として極めて有効な技術と言えるでしょう。

適切な実装戦略と継続的な最適化により、AVIFの恩恵を最大限に活用し、サイトの成功につなげていただければと思います。