株式会社UOCC - SEO/AIO/LLMO/Web制作

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【Google広告、LPのセール情報を広告へ自動反映する「Automated promotions」】

Google Adsは、LP上の「20%オフ」「1点購入でもう1点無料」など有効な販促をGoogle AIが抽出し、条件を満たす検索キャンペーンとPerformance Maxへ自動付与する仕組みを公式ヘルプで案内しました。

Location Assetの設定、手動プロモーション未実��、広告ポリシー順守が要件です。生成アセットは「Added by: Google AI」で確認でき、オプトアウトも可能です。

1件の自動プロモーションの配信資格は24時間未満ですが、LP上で継続して確認できれば再有効化されます。

Googleは、将来的には販促の開始日・終了日を抽出する仕組みへ変更する予定と説明しています。

■重要な理由
割引訴求の制作工数と更新漏れを減らせる一方、LPの古いバナーや曖昧な条件が広告へ転記されると、価格表示・景表法対応・店舗案内の不整合につながります。

ECだけでなく、Location Assetを使う来店施策にも関係します。

■今後の対応
AssetsでPromotionに絞り、「Google AI」追加分を確認

割引率・対象・期限・在庫・店舗条件をLP上で明確化

厳密な開始・終了日の管理が必要なら手動プロモーションを利用

https://t.co/QL78UuSdq6

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弁護士のAIO・GEO・LLMO対策10選！AI検索時代の��客
https://t.co/1bJuG0PzGm

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【サイバーエージェント GEOラボ「生成AIのユーザー利用実態調査」（2026年8月期）を実施】

生成AIの検索利用率が初めて50%を突破。検索エンジンに次ぐ「第二の検索プラットフォーム」に

年代としては特に、若年層の利用率が高いです。

それに伴い、検索エンジンの利用率は徐々に減少傾向です。

https://t.co/9bNnfFXxM3

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【AIO・LLMO対策】
AI検索対策で上位表示させるためには、自社の情報を充実させましょう。

AIが様々な比較軸で検討している中で、そもそもの情報が足りないと選ばれないようになっています。

対応範囲、種類、実績、許認可、認証、料金など特徴を書くところは充実させていきましょう。

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【調査】Google検索で「おすすめ○選」はまだ強い？ 約6万SERP・3,000記事分析で“鮮度”が最も一貫して上位と相関

■「おすすめ○選」はGoogle検索でまだ有効

Growth MemoのKevin Indig氏が、「おすすめ10選」「ベスト20」などのリスト記事について大規模調査を公開しました。

前段の調査では、米国英語の約6万クエリ・532万件のGoogle検索結果を分析。その結果、55.1%の検���結果でトップ10内に少なくとも1つのリスト記事が存在し、32.3%ではトップ3にも登場しました。

「リスト記事だから順位が下がる」という一律の傾向は確認されていません。

■3,000記事で最も明確だったのは「鮮度」

続く調査では15業種から計3,000件の現在上位表示しているリスト記事を抽出し、文字数、画像数、見出し、著者情報、公開・更新日、構造化データなど15以上の要素を分析しました。

トップ3ページの66.6%には過去2年以内の日付が確認できたのに対し、8〜10位では57.3%。

業種や検索クエリなどを調整した分析でも、古い、または判別できない日付のページはトップ3入りのオッズが56%低いという関連が確認されました。

■「おすすめ17選」のような数字入り記事も優勢

「17 Best Tools」のようにタイトルや検索スニペットで件数を明示した記事と、「Best Tools」のように件数を明示しない記事を比較すると、両方がトップ10に出た6,114件の検索結果では、数字入りタイプが56.8%のケースで上位でした。

またトップ10に入った際のトップ3到達率も、数字入り記事55.9%に対し、件数なし記事は41.4%でした。

ただし消費者向けテック、フィットネス・スポーツ、自動車では逆の結果となっており、全業種共通の法則ではありません。

■「数を増やせば順位が上がる」とは言えない

さらに、タイトルの数字が「2〜5」の記事より「51〜100」の記事の方が平均順位は高い傾向も出ました。

ただし研究者自身が、タイトルの数字は実際の記事項目数を正確に示すとは限らず、単なる代理指標だと注意しています。

トップ3の記事は文字数が中央値で21.5%、画像数が38.9%多かったものの、条件を調整すると一貫した関連は残りませんでした。

著者情報や構造化データ、文字数を増やせば順位が上がると結論づけられる調査でもありません。

■AI検索との関係は？ 直接調査ではない

今回の3,000記事分析は、ChatGPTやAI Modeでの引用順位を直接調べたものではありません。

ただ、「おすすめ○選���が注目される背景にはAI検索があります。

別のAhrefs調査では、ChatGPTが回答作成時に参照した26,283URLのうち、「Best X」型のブログリストが43.8%を占めました。

一方、Kevin Indig氏��約6万クエリ調査では、リスト記事が出る検索結果の多くにAI OverviewsやReddit、YouTubeも存在しており、「Googleで上位表示できてもクリック獲得は以前より難しくなっている」と指摘しています。

つまり現在の「おすすめ○選」は、SEOとAI検索の両方を意識する価値はあるものの、“○選を作ればAIにもSEOにも強い”と単純化するのは危険です。

引用元：
https://t.co/WailHT6bVm

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【Google Search Consoleに「AI検索レポート」登場　ただし…】

■ Googleが生成AI向けレポートを追加

Google Search Consoleに、AI OverviewsやAI Modeで自社サイトがどれだけ表示されたかを確認できる「生成AIパフォーマンス レポート」が登場しました。

確認できるのは、生成AI機能での表示回数の推移や、表示されたページ、国、デバイスなど。Google検索における“AIでの露出量”���公式データで見られるようになった点は大きな変化です。

■ ただし「検索キーワード」は分からない

一方、SEO担当者が最も知りたい「どんな検索キーワード・質問でAIに表示されたのか」は現時点では確認できません。

生成AI専用レポートにはクエリ、クリック数、CTR、平均掲載順位といった通常の検索パフォーマンスレポートにある指標がなく、AI OverviewsとAI Modeの内訳も確認できません。

AI検索分析としてはまだ情報量が限定的です。

■ 今できるのは「AIに出やすいページ」の特定

実務上もっとも使いやすいのは、AI検索で表示回数の多いページを特定することです。

例えば「AページはAI表示1万回、Bページは100回」と分かれば、AIに露出しやすいテーマやコンテンツ構造を比較できます。

そのURLを通常のSearch Consoleで調べれば関連ク��リは確認できますが、それが実際にAI表示を生んだクエリだとは断定できません。

■ 本当に欲しいのは「クエリ×AI表示回数」
理想は「SEO対策とは：AI Overviews 1,200回、AI Mode 300回」のように、クエリごとのAI露出を確認できるデータです。

これがあれば、どの検索意���でAIに表示されているかを把握し、AIO・GEO施策の改善に直接つなげられます。

Googleは今後、追加指標を導入すると説明しており、クエリやクリック関連データが加わるかが注目点です。

■ 現時点では“AI分析ツール”というより“AI露出計測”

今回の機能は重要ですが、「GoogleでAI検索の詳細分析ができるようになった」と捉えるのはまだ早いでしょう。

現状は「AI検索でどのページが、どれだけ露出したか」を把握するレポートに近い位置づけです。

まずAI表示の多いページを記録し、通常検索のクエリ、GA4の流入やCVと組み合わせて変化を見るのが実務的です。
#GEO #AIO

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【OpenAI「WebMCP」始動　EC・SaaS・予約サイトは“AIが操作できるWeb”への対応が必要に？】

■AIがサイトを「見る」だけでなく「操作する」時代へ

OpenAIが、ChatGPTデスクトップアプ��の内蔵ブラウザで「site tools」を提供しています。

これはWebサイト側が、検索・編集・カート更新など「このサイトで何ができるか」をAIへ構造化して伝える仕組みです。基盤には提案中のWeb標準「WebMCP」を使用。

AIが画面上のボタンを推測してクリックするのではなく、サイト自身が利用可能な操作をAIへ直接提供できます。

■ECなら「商品比較→カート追加」までAIが操作

OpenAI公式ヘルプでは、site toolsの用途として「情報検索・比較」「ドキュメント編集」「ダッシュボード操作」「旅行プランの比較」「ショッピングカートの更新」などを例示しています。

たとえばECなら商品を検索して比較し、カートへ追加。予約サービスなら候補を比較。

SaaSならダッシュボード内のデータを操作する、といった利用が想定できます。

■WebMCPは「AI向けAPI」に近い考え方

従来のAIブラウザは、Webページを人間向けUIとして読み取り、「このボタンは購入ボタンだろう」と推測して操作する必要がありました。

WebMCPではWebサイト側がAIに使わせたい機能を「ツール」として定義できます。

OpenAIも、AIエージェントにUIを推測させるのではなく、Webアプリ側が利用方法を明示できることをWebMCPの特徴として説明しています。

■EC・SaaS・予約・比較サービスほど影響が大きい

特に注目したいのは、ユーザーがWebサイト内で「読む」だけでなく、検索する・比較する・予約する・購入する・編集する・データを更新するサービスです。

EC、ホテル・飲食店予約、SaaS、比較サイト、管理画面型サービスなどでは、将来的に「人間が操作しやすいUI」に加えて「AIエージェントが正確に操作できる仕組み」もWeb設計の対象になる可能性があります。

■ただし「WebMCP＝GEO対策」ではない

ここは重要です。OpenAIは、WebMCPを導入すればChatGPT Searchで上位表示される、引用されやすくなる、商品が推薦されやすくなるとは説明していません。

現時点ではChatGPTの内蔵ブラウザ上でサイト操作をしやすくする仕組みです。

SEOやGEOのランキング施策とは別物。「AIに発見される対策」と「AIに操作してもらう対策」を分けて考える必要があります。

■今すぐ全サイトが対応する必要はない。でも監視価値は高い

site toolsは現在、対応アカウント・モデルと、WebMCPを提供するWebサイトで利用でき、ChatGPTデスクトップアプリの内蔵ブラウザが対象です。

購入、個人情報送��、削除、権限変更などの重要操作ではユーザー確認も入ります。

一般的な企業サイトがすぐ導入する必要はありませんが、サイト内操作そのものがビジネス価値になるサービスなら、WebMCPは今後チェックしておきたい技術です。

引用元・OpenAI公式：

OpenAI Help Center
「Using site tools in the ChatGPT desktop app」
https://t.co/VosMXDgA8X

#WebMCP #ChatGPT #AIエージェント #GEO

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@yuhikimura_lab そうですね。コメントありがとうございます。

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Google「AI検索のための特別なGEO対策は不要」SEOの基本が重要と再確認

���Google「生成AI検索だから特別なことは必要ない」

GoogleのJohn Mueller氏が、生成AI検索への対応について「Googleの観点では、検索の生成AI回答のために特別に行うべきことはない」という趣旨の見解を示しました。

これは「AI検索対策を何もしなくていい」という意味ではありません。

Google Searchでは、AI OverviewsやAI Modeも通常の検索インデックスやランキング・品質システムを土台にしているため、まず従来のSEOが重要という意味です。

■Google公式ガイドにも「特別な最適化は不要」

この発言はGoogle Search Centralの公式方針とも一致しています。

GoogleはAI OverviewsやAI Modeについて、表示されるための追加要件や特別な最適化は必要ないと明記しています。

ページがGoogleにクロール・インデックスされ、検索結果でスニペットを表示できることが基本��件。

つまり、AI検索だけの特殊な入口が別に存在するわけではなく、通常のGoogle検索が土台になっています。

■「GEOハック」より独自性のあるコンテンツを

Googleは2026年に公開した生成AI検索向け公式ガイドで、コンテンツの機械的な「チャンク化」、不要なllms.txtの作成、不自然な外部言及の獲得など、いわゆる「AEO/GEOハック」を追う必要はないとも説明しています。

それより重視すべきなのは、クロール可能なサイト構造、内部リンク、重要情報のテキスト化、そして一般論の焼き直しではない独自性・専門性のある有用なコンテンツです。

■ただし「GEOは全部不要」という話ではない

ここは注意が必要です。今回の発言はあくまでGoogle SearchのAI OverviewsやAI Modeについての話です。

ChatGPT、Perplexity、Copilotなどは、クローラー、引用元、商品データの取得方法などがGoogleとは異なります。

そのため「GoogleがGEO不要と言った＝すべてのAI検索対策が不要」と解釈するのは不正確です。Google向けにはSEOが中心、他のAI検索は別途状況を確認する、と分けて考えるのが適切です。

■結局、今やるべきことは「SEOの基本＋独自情報」

実務では、AI検索専用ページを大���に作るより、まずクロール・インデックス、内部リンク、検索意図への回答、独自データ・事例・専門家の知見、構造化された分かりやすいページ設計を優先するのがよさそうです。

Google自身も、生成AI検索での可視性の基盤はSEOのベストプラクティスだと明言しています。

AI検索時代になっても「検索する人にとって価値のあるページを作る」という根本は��わっていません。

参照元：

Google Search Central
「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」
https://t.co/eHmWWDu64p

Google Search Central
「AI 機能とウェブサイト」
https://t.co/NBmNxMwoDC

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【Google AI Mode、ホテル検索から「予約・決済」まで可能に】

資格AI Modeの会話からホテル予約まで完結

Googleは2026年8月27日、SearchのAI Modeに新しい旅行機能を追加しました。

最大の変更は、ホテルについて条件を相談し、比較したうえで、別の予約サイトへ移動せずGoogleの画面上で予約・決済まで進められるようになったことです。

AI Modeに旅行先や日程、ホテルの希望条件を伝えると、口コミや比較ポイントを含むホテル候補が視覚的に表示されます。

資格部屋選択からGoogle Payでの支払いまで対応

希望するホテルを選び、AI Modeに予約を進めるよう依頼すると、対応する予約パートナーに「Continue on Google」が表示されます。

その後、部屋タイプの選択、設備やキャンセル条件の確認、予約内容の確認、Google Payによる支払いまでGoogle上のフローで進められます。

予約後にはAI Mode上にも確認情報が表示されます。

■ただしGoogleがホテルを販売するわけではない

ここは重要です。Googleは予約の販売主体ではありません。

ホテルまたはhttps://t.co/f6Knp6hAKEなどの予約プラットフォームがmerchant of record（販売・決済主体）となり、予約確認、変更、キャンセル、返金、カスタマーサービスもその事業者が担当します。

つまり「Googleから直接ホテルを買う」というより、予約パートナーとの取引をAI Mode上で完了できる仕組みです。

■まずは米国・英語のみ。日本ではホテル予約はまだ利用不可

ホテル予約機能は、米国在住者向けに英語で順次展開中です。https://t.co/f6Knp6hAKE、Choice Hotels International、Expedia、Hilton、https://t.co/6KlND0NTns、IHG Hotels & Resorts、Marriott International、Priceline、https://t.co/f3LpgptV8O、Wyndham Hotels & Resortsが対応パートナーとしてGoogle公式発表に掲載されています。

Google Payには有効な支払い方法と米国住所が必要です。したがって、日本国内の一般ユーザーが日本語AI Modeから同じ方法で予約できる段階ではありません。

■ホテル以外の旅行機能は日本で���一部利用可能

今回同時に、AI ModeからGoogle Flightsの航空券価格を追跡する機能も追加されました。

こちらは180以上の国・地域で展開され、AI Mode対応地域には日本も含まれています。

また航空券やホテルをポイント・マイルで利用した場合の必要数を表示する機能も、対応するAI Mode地域でグローバル展開されています。

ホテル予約機能だけが現時点では米国限定、と分けて考える必要があります。

■日本での展開も見据えて
今後日本で展開される可能性もあります。

情報を整え、準備していきましょう。

Google公式｜3 new ways to plan and book travel in Search
https://t.co/PjIQIQWK7Z

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@quickman_kobe ありがとうございます。
こちらこそよろしくお願いします！

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https://t.co/eoDuI2yxEW

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【Microsoftが公開！AIに選ばれるECの3ステップ GEO公式プレイブック】

■AIが「買う商品」を絞り込む時代へ

Microsoft Advertisingが2026年8月21日、AIショッピング時代にEC事業者がどう対応すべきかをまとめた公式プレイブックを公開しました。

Microsoftが強調しているのは、AIアシスタントやAIエージェントは人間と同じようには商品を選ばないという点です。

画像やブランドストーリーだけでなく、価格・商品属性・在庫などの構造化されたデータや事実情報を使って商品を理解し、候補を絞り込むため、ECの「商品データ」がこれまで以上に重要になると説明しています。

■AI経由の小売トラフィックは前年比693％増

背景にはAI経由ショッピングの急拡大があります。

Microsoftが��用するAdobe Analyticsによると、2025年11～12月のホリデーシーズンには、生成AIから米国小売サイトへのトラフィックが前年同期比693.4％増。

さらにAdobeの2026年3月データでは、AI経由ユーザーのコンバージョン率は非AI経由より42％高い結果となりました。

AIは単なる情報収集ツールではなく、商品比較や購入候補の絞り込みから、実際の購買につながるチャネルへ変化しつつあります。

■AIに選ばれるECの3ステップ

◯STEP1「AIに発見・理解してもらう」

Microsoftが最初に挙げるのが「Get discovered」です。

AIが商品を推薦するには、まず商品を発見し、内容を正確に理解できなければなりません。

そのためMicrosoftは、Microsoft Merchant Centerに完全で最新の商品フィードを用意することを推奨しています。

従来の商品フィードは広告掲載用にカタログの一��だけを登録するケースもありましたが、AI時代には商品名、価格、在庫、属性などを含め、AIが商品を理解できる状態にすることが重要だとしています。

◯STEP2「発見」だけでなくAIに“選ばれる”

次が「Get chosen」。商品情報をAIに読ませるだけでは終わりません。

Microsoftは、BingやCopilot上のAIネイティブ広告、会話から離れず購入できるCopilot Checkout、ブランドの商品やトーンに合わせて接客するBrand Agentなどを例示しています。

つまりAI時代のECでは「検索結果に表示される」だけでなく、AIが比較検討した結果として推薦候補に残り、購入までつなげられる環境を作るという考え方へ広がっています。

◯STEP3「GEO」を引用→流入→購入まで測定する

3つ目は「Understand what's working」です。

Microsoft ClarityのAI Visibilityでは、どのAIプラットフォームが自社を引用しているか、どんなgrounding queryやテーマとブランドが関連付けられているか、競合との違い、さらにAI経由ユーザーがサイト訪問後にどう行動したかを確認できるとしています。

Microsoft自身がここでGenerative Engine Optimization（GEO）という言葉���使っている点にも注目です。

ECのGEOは記事を書くことだけではなく、商品データ→AIでの発見・推薦→流入→購入を一体で整備・計測する施策になってきています。

引用元・公式情報：

Microsoft Advertising
「How businesses win when AI does the shopping」
https://t.co/1ysH1RKM9A
ｍ

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【JavaScriptだけの内部リンク、AIクローラーはほぼ発見できず】

AI検索対策で気になる実験結果が出ています。SEO担当者のVinicius Stanula氏が、21カテゴリ・約1,000ページ規模の階層を使い、41日間にわたってクロー��ーの動きを検証しました。

サイト内の一部は通常のHTMLリンク、もう一方はJavaScript実行後に初めて現れる内部リンクとして設計。

結果、多くのAI系クローラーはHTMLリンクを辿れた一方、JavaScript側のページをほぼ発見できませんでした。

■GPTBotは3,809回アクセスしてもJS側は0ページ

実験では27種類のbotから合計30,180リクエストを観測。GPTBotはサイト全体へ3,809回アクセスしましたが、JavaScriptで生成された内部リンクの先にあるページは0件でした。

ClaudeBotやPerplexity系、Meta、Amazonなども同様にJavaScriptリンクの奥へ到達できませんでした。

一方、JavaScriptリンクを辿れたのはGooglebotとGoogleOtherのみ。ただしGooglebotでも、階層が深くなるほどJavaScript側のクロール率は低下しました。

■HTMLリンクに変えるとGPTBotが48時間で250ページ取得

さらに重要なのが実験後半です。最初の28日間はHTMLリンクとJavaScriptリンクを分けて観測し、その後JavaScript側のリンクを通常のHTMLリンクへ変更。

URLやページ本文は変えていません。するとGPTBotは、それまで発見していなかった250ページを48時間以内に取得しました。Bingbotも変更後の13日間で89ページを新たに発見。

ページ自体が取得不能だったのではなく、内部リンクの実装方法が発見経路を塞いでいた可能性が高い結果です。

■「GoogleがJSを読めるから大丈夫」では足りない

従来SEOでは、GooglebotがJavaScriptをレンダリングできることから、JS依存のリンクでも問題ないと判断されるケースがあります。

しかしAI検索まで考えると注意が必要です。OpenAI公式でも、OAI-SearchBotはChatGPT検索用、GPTBotはモデル改善用と役割が分かれています。

今回の実験では、こうしたGoogle���外の主要クローラーの多くが、JavaScript実行後に生成される内部リンクを発見できませんでした。

AI検索時代は「初期HTMLに何が出ているか」も重要です。

■重要ページへのリンクはHTMLで出すのが安全

実務では、商品ページ、サービスページ、店舗ページ、カテゴリ、FAQなど、AIにも発見してほしい重要ページへのリンクは、可能な限り初期HTMLに通常の<a href="">として含めるのが安全です。

ReactやNext.jsなどJavaScriptを使うこと自体が問題ではなく、SSRやSSGなどを利用し、クローラーが最初からリンクを認識できるかがポイントです。

ただし今回の調査は単一サイトのクロール実験であり、AI検索での引用率や順位まで証明したものではありません。

引用元・実験者本人：
Vinicius Stanula氏 最終実験結果
https://t.co/1oCvAGy5Aj

参考：Google公式
JavaScript SEOの基本
https://t.co/6wWgbEdIm7

参考：OpenAI公式
Overview of OpenAI Crawlers
https://t.co/OLDykgynUB

#SEO #LLMO #AI検索 #ChatGPT #JavaScript #テクニカルSEO

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AI検索が普及すると「企業サイトより口コミサイトや大手ポータルのほうが重要になる」と思われがちですが、逆の結果を示す調査が出ています。

Steady Demandが米国50都市・10種類のローカルサービスについてGeminiへ1,487件の質問を行い、14,472件の引用を分析したところ、引用の約60％が、その事業者自身のWebサイトでした。

ディレクトリ、フォーラム、レビューサイトを合計した引用数よりも多い結果です。

■「Googleビジネスプロフィールだけ」で十分ではない

この結果から考えると、AI時代のMEOではGoogleビジネスプロフィールだけでなく、公式サイトそのものも重要な情報源になっている可能性があります。

調査元は、Geminiが事業者自身のページを積極的に取得・引用しているとして、明確なサービスページ、十分なコンテンツ、クロール可能なサイト構造を維持する重要性を指摘しています。

店舗情報だけでなく、自社サイトの整備もAI検索対策の一部として考える必要がありそうです。

■ただし「60％＝ランキング要因」ではない

ここは特に注意が必要です。今回の約60％は「Geminiが引用した情報源のシェア」であり、「店舗を推薦する際の評価要因の60％がWebサイト」という意味ではありません。

Steady Demand自身も、これは引用シェアであり、���ンキング要因を証明したものではないと説明しています。

Geminiが先に事業者を選び、営業時間やサービス、料金などを確認するために公式サイトを引用している可能性もあります。

■ChatGPTとは引用する場所がかなり違う

さらに興味深いのがChatGPTとの違いです。

同じ1,487クエリで比較すると、事業者自身のサイトへの引用はGemini 59.9％、ChatGPT 15.9％。一方、SNS・コミュニティ系はGemini 14.4％、ChatGPT 41.7％、一般ビジネスディレクトリはGemini 10.4％、ChatGPT 34.6％でした。

同じ質問でも、両AIが引用したドメインの重複率は平均わずか8％、トップで推薦した事業者が一致した割合も4.2％でした。

■MEO・LLMOは「公式サイト＋外部評価」で考えたい

この結果を見ると「Gemini対策＝自社サイト」「ChatGPT対策＝レビューサイトや第三者サイト」と単純に���けるのではなく、公式サイト、Googleビジネスプロフィール、業界専門サイト、レビュー、コミュニティなど複数の情報源を整えることが重要です。

またGeminiは同じ質問を繰り返しても引用元が変化し、同一質問で引用ソースが一致する割合は約40％でした。

AI検索では1回の回答だけで「順位」を判断しないことも重要になりそうです。

引用元・原調査：
Steady Demand
「What AI Actually Cites: 14,000+ Local AI Gemini and ChatGPT Search Citations Analyzed」
https://t.co/tWKW9mwRLf

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【SEOで相互リンク施策を行っている事業者の方へ】
どんなサイトに営業してどんなサイトからどのような形でリンクを獲得しているのか確認しましょう。

例えば、SEO業者は概ね��数分が料金になるので、件数を増やそうとして全く関係ないジャンルのサイトや質の低いサイトまで営業していることがあります。

そういったリンクを獲得しているサイトは今後アクセスや順位が落ちる可能性が高く、今後戻らなくなるかもしれません。

相互リンクを大量に獲得してアクセスが落ちて戻らなくなっているサイトは多数あります。

事業者にとっては長期的に検索流入からの顧客獲得見込みがなくなり、事業に大ダメージです。注意しましょう。

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【Googleが2026年8月スパムアップデートを開始！影響は？】

Googleは2026年8月18日9時27分（米国太平洋夏時間、日本時間では8月19日1時27分）、「August 2026 spam update」の展開を開始しました。

Google公式のSearch Status Dashboardによると、今回のアップデートは世界全体・すべての言語が対象です。展開完了まで「数日かかる可能性がある」と案内されており、8月19日時点ではまだロールアウト中です。

■今回、何が変更されたのか？

現時点でGoogleは、今回のアップデートが「リンクスパム対策」「AIコンテンツ対策」など、特定の手法を対象にしたものだとは発表していません。

そのため、順位変動を見て「AI記事が狙われた」「被リンクの評価方法が変わった」などと断定するのは早いでしょう。

Googleは通常、検索スパムを検出する自動システムを継続的に改善しており、大き���改善を行った場合に「spam update」として公表しています。

■AIで作った記事は危険なのか？

ここは誤解しやすいポイントです。Googleは「AIを使ったコンテンツ＝スパム」とはしていません。

公式ガイドでは、生成AIは調査やコンテンツ構成などに役立つと説明する一方、ユーザーへの価値を追加せず大量のページを生成する行為は「scaled content abuse」に該当する可能性があるとしています。

問題になるのはAIを使ったかどうかではなく、検索順位操作を主目的として低価値なコンテンツを大量生成しているかどうかです。

■今チェックしておきたいSEO施策

今回のアップデートを受けて、慌てて記事削除や大規模リライトをする必要はありません。

まず8月18〜19日前後を境に、Search Consoleでクリック・表示回数・平均掲載順位がどのページやクエリで変化したかを確認するのがおすすめです。

Googleのスパムポリシーでは、検索順位操作を目的としたリンク、キーワードの不自然な詰め込み、誘導ページ、期限切れドメインの悪用など、さまざまな行為が対象になっています。

■順位��落ちても「すぐ戻す方法」はない

もしアップデート後に大きく順位が落ちた場合は、Googleのスパムポリシーと自社サイトを照合することが重要です。

Googleは、ポリシー違反を修正したとしても、自動システムがサイトの改善を認識するまで数か月かかる場合があると説明しています。

つまり「アップデート対策として数記事をリライトすれば翌週戻る」という性質ではありません。

まずロールアウト完了まで変動を観察し、その後も下落が続く場合に原因をページ群・施策単位で分析しましょう。

公式情報：
Google Search Status Dashboard「August 2026 spam update」
https://t.co/Jn8kcL8uF7
#Googleアルゴリズムアップデート #SEO対策 #SEOコンサルティング

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こちらも参考にしてください。

AIO（AI検索最適化）とは？対策7つと事例！SEOとの違い
https://t.co/SEHGYfQMXg

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【AIO・LLMO対策】ChatGPTは「取得したページ」の多くを開いていない

RESONEOがChatGPTの1,249回答を分析したところ、Sourcesパネルに登場したURLは61,332件ありました。

しかし、ChatGPTが実際にページを開いて本文まで読んだことが確認されたのは759件。全体の約1.2％です。

つまり、ChatGPTに情報源として取得されることと、実際にページ本文まで読まれることは別だと分かります。

これは今後のAIO・LLMO対策の参考になるデータです。

■10回答中9回答は本文を1ページも開かない

RESONEOによると、1回答あたりの中央値では約20ページがSourcesパネルに並び、そのうち約5ページが上部へ表示され、約3ページが回答内で引用されます。

一方、実際に開かれるページ数の中央値は「0」。調査対象の10回答中9回答では、ページ本文を1つも開いていませんでした。

少なくとも今回観測されたChatGPTでは、取得したすべてのページを読み込んで回答を作っているわけではありません。

■本文を開く前は「タイトル＋短い情報」が重要

では、本文を開かなかったペ���ジをChatGPTはどう扱っているのでしょうか。

RESONEOの分析では、Web検索結果としてモデルに渡される基本情報はURL・タイトル・スニペットです。

OpenAIの内部インデックス「labrador」経由では、スニペットはページのH1付近を起点に最大202文字程度で切られることも確認されています。

つまり、本文を読まれる前の段階では、タイトルやH1周辺の短い情報がページを理解する重要な材料になっている可能性があります。

■ただし「開かれたページ」は74％が引用された

さらに興味深いのが、ページを開いた後の動きです。

追跡可能だったデータでは、ChatGPTが実際に開いた440ページのうち326ページ、約74％が引用されました。

一方、取得されただけの57,853ページでは引用されたのは4,303ページ、約7％です。

単純比較では約10倍の差があります。

RESONEOの調査からは、「取得される」「目立つ位置に選ばれる」「本文を読まれる」「引用される」を分けて考える必要があることが見えてきます。

■SEO・LLMOでは「本文を読まれる前」も意識したい

この結果から考えると、AI検索対策では記事を詳しくするだけでなく、本文を開かなくても何について書かれたページなのか伝わる設計も重要になりそうです。

タイトル、H1、冒頭部分でテーマと結論を明確にし、重要情報を記事後半だけに置かないことは検討する価値があります。

ただし、これはOpenAI公式のランキング仕様ではなく、RESONEOによるリバースエンジニアリング調査です。「冒頭200文字を書き換えれば引用される」といった単純な攻略法ではありません。

調査元・出典：
RESONEO「What ChatGPT pulls, what it shows, what it cites」
https://t.co/GXnW2mYWwi