AI検索時代のSEO情報ブログ

2025年、世界的コンサルティング会社であるMcKinsey & Companyが、「Winning in the Age of AI Search」という注目レポートを公開しました。

McKinseyは、世界中の大企業や政府機関の経営戦略に関わる超大手コンサルティング会社として知られています。そのテーマは、「AI検索によって、インターネットの入口が変わり始めている」というものでした。これはSEOやSNS、Webマーケティングに関わる人にとって、かなり重要な意味を持つ内容です。なぜなら今までのWeb集客では、「Google検索で上位表示する」ことが圧倒的に重要だったからです。

しかし現在は、その前提が変わり始めています。ChatGPT、Gemini、Perplexity、Googleの「AIによる概要」などの登場によって、ユーザーは「検索結果一覧」を見なくなり始めているのです。つまり今後は、「検索順位競争」だけではなく、「AIに引用される競争」が本格化していく可能性があります。

私は2003年からSEOの研究を続けていますが、ここ1年くらいで相談内容がかなり変わってきました。以前は、「順位を上げたい」「アクセスを増やしたい」という相談が中心でした。しかし最近は、「AI検索で引用されるには？」「ChatGPTでおすすめされる会社になるには？」「AIによる概要で表示されるには？」という相談が増えています。

これは単なる一時的変化ではなく、Web集客の構造そのものが変わり始めている可能性があります。今回のMcKinseyのレポートは、その変化をかなりリアルに示していました。

AI検索は「インターネットの新しい入口」になり始めている

McKinseyのレポートでは、AI検索について次のように説明されています。

「AI検索は、新しいインターネットの入口になり始めている」

これは非常に重要な表現です。

今までユーザーは、Google検索を使って複数サイトを比較し、自分で情報を整理していました。しかし現在は違います。AIが複数サイトをまとめて、

・比較
・要約
・おすすめ
・結論

まで提示するようになっています。

つまりユーザーは、「検索結果一覧」を見るのではなく、「AIの回答」を見るようになっているのです。例えば以前なら、「おすすめSEO会社」と検索して、自分で複数サイトを比較する必要がありました。しかし現在は、「中小企業向けで費用対効果の高いSEO会社を比較して下さい」とAIに聞けば、AIが整理して答えを作るようになっています。

つまりユーザーの行動が、

「検索する」
↓
「比較する」

から、

「AIに相談する」

へ変わり始めているのです。

なぜ「検索順位1位」だけでは弱くなる可能性があるのか？

McKinseyのレポートで特に重要だったのが、「AIは複数サイトを統合して回答する」という部分です。これは今後かなり大きな変化を生む可能性があります。なぜなら、従来SEOでは、「検索順位1位」の価値が圧倒的に高かったからです。しかしAI検索では、必ずしも1位サイトだけが使われるわけではありません。

AIは、
・比較情報
・レビュー
・FAQ
・専門家コメント
・具体例

などを複数サイトから集めて回答を生成します。つまり今後は、「1位を取ること」だけではなく、「AIに引用される情報を持つこと」が重要になる可能性があります。

実際、最近は私のクライアント様でも、「順位は維持しているのにアクセスが減った」というケースが増えています。原因を分析すると、Googleの「AIによる概要」などによって、ユーザーがサイトをクリックせずに答えを得てしまっているケースがかなり増えているのです。

英語圏ではこれを、「ゼロクリック検索」として大きな問題視しています。つまり今後は、「クリックされる前提」ではなく、「AIが引用したくなる前提」で情報設計を考える必要があるかもしれません。

AI検索では「比較」「要約」「おすすめ」が強くなる

McKinseyのレポートを読んでいて、私が特に重要だと感じたのが、「意思決定支援」というキーワードです。現在のAI検索では、単なる情報収集よりも、「どれを選ぶべきか？」をAIに相談するケースが急増しています。

これは最近のSEO相談でもかなり感じます。例えば以前なら、「SEOツール」と検索していた人が、現在は、

「初心者向けSEOツールを比較して下さい」
「中小企業ならどれがおすすめですか？」
「AI検索時代でも強いツールは？」

という形で質問するようになっています。

つまりAI検索では、
・比較
・おすすめ
・初心者向け解説
・メリット・デメリット

の重要性がかなり高まっているのです。だから最近は、私もクライアント様に、
「比較記事を書いて下さい」
「FAQを増やして下さい」
「初心者向けページを作って下さい」

という提案を以前より強くしています。これはGoogle対策だけではなく、「AIに理解されやすくする」ためでもあります。

AI時代は「検索」ではなく「相談」に変わり始めている

私は最近のAI検索を見ていて、検索行動そのものがかなり変わり始めていると感じています。以前の検索は、「情報を探す」ことが中心でした。しかし現在は、「自分はどうすべきか？」をAIに相談する時代になり始めています。

だから最近は、
・比較記事
・実体験
・レビュー
・Q&A
・ステップ解説

の価値がかなり高まっています。なぜならAIは、「ユーザーに説明しやすい情報」を優先して使いやすいからです。

AI検索では「クリックされる前」に勝負が決まる可能性がある

現在、英語圏SEO業界でかなり大きなテーマになっているのが、「AIによって検索行動そのものが変わる」という問題です。特にMcKinseyやBain & Companyが強く指摘しているのが、「ユーザーは検索結果一覧を見なくなり始めている」という点です。

これはかなり重要です。以前のGoogle検索では、

・検索する
↓
・複数サイトを見る
↓
・比較する
↓
・問い合わせる

という流れでした。

しかし現在は違います。AIが最初に、
・比較
・要約
・おすすめ
・結論

を提示するようになっています。

つまりユーザーは、「サイトを見比べる前」に意思決定を始めているのです。これはWeb集客にとってかなり大きな変化です。なぜなら、従来は、「サイトに来てもらえれば勝負できる」という部分がありました。

しかしAI時代では、「サイトに来る前」に比較が終わってしまう可能性があります。

「ゼロクリック検索」は今後さらに増える可能性がある

最近の英語圏SEO業界では、「Zero Click Search（ゼロクリック検索）」という言葉が非常によく使われています。これは、AIが回答をまとめてしまうことで、ユーザーがサイトをクリックしなくなる現象です。実際、最近は私のクライアント様でも、「順位は維持しているのにアクセスが減っている」というケースが増えています。

サーチコンソールを見ると、
・表示回数はある
・順位もそこまで落ちていない

にもかかわらず、クリック率だけが下がっているケースがあります。



原因を分析すると、Googleの「AIによる概要」によってユーザーがその場で答えを得てしまっているケースがかなり増えているのです。

これは今後さらに増える可能性があります。特にAI検索では、「簡単に答えられる情報」ほどクリックされにくくなる可能性があります。だから最近は、「ただ情報を書くだけ」では弱くなるケースが増え始めています。

今後は「引用される情報」が重要になる

では、AI時代に重要になるのは何なのでしょうか。私は最近かなり重要だと感じているのが、「引用されやすい情報設計」です。

AIは回答を生成する時に、
・比較しやすい
・説明しやすい
・整理されている
・初心者にもわかりやすい

情報を使いやすい傾向があります。

だから最近は、
・比較記事
・FAQ
・初心者向け解説
・レビュー
・実体験
・具体例

が以前よりかなり重要になっています。

実際、最近のChatGPTやGoogleの「AIによる概要」を見ていると、「わかりやすく整理された情報」がかなり引用されやすい印象があります。

逆に、
・専門用語だらけ
・何を言いたいかわかりにくい
・見出し構造が弱い
・文章が整理されていない

ページは、今後かなり不利になる可能性があります。

AI検索では「サイト全体の専門性」がさらに重要になる

McKinseyのレポートを読んでいて、私は改めて、「専門性の重要性」を強く感じました。最近のAIは、「このサイトは何の専門家なのか？」をかなり見ている可能性があります。だから最近は、SEOコンサルティングでも、「テーマを絞って下さい」という話を以前よりかなり強くしています。

例えば、
・整体院なら整体関連を深く
・工務店なら住宅関連を深く
・法律事務所なら法律テーマを深く

というように、「この分野ならこのサイト」という状態を作ることが重要になってきています。

実際、英語圏SEOでは最近、「トピカルオーソリティー」の重要性がかなり強調されています。トピカルオーソリティーとは、「特定の分野について、検索エンジンに『このサイトはこの分野の専門家・権威である』と認識させるSEOの概念・戦略」のことです。つまりAI時代は、「何でも少しずつ書くサイト」より、「特定テーマを深く網羅しているサイト」のほうが強くなる可能性があります。

AI検索で強くなるコンテンツの特徴とは？

私は最近のAI検索を見ていて、今後強くなるコンテンツにはかなり共通点があると感じています。

まず重要なのが、「初心者にもわかりやすい」ことです。最近のAIユーザーは、
「簡単に説明して下さい」
「初心者向けに教えて下さい」

という質問を非常によく行います。

だから最近は、私もブログ記事で、
・結論を先に書く
・専門用語を減らす
・具体例を増やす
・比較を入れる

ことをかなり意識しています。

さらに重要なのが、「比較情報」です。AIユーザーは、「どちらが良いのか？」を知りたがっています。だから最近は、
・比較記事
・メリット・デメリット
・用途別解説

の価値がかなり高まっています。

さらに、
・実体験
・レビュー
・Q&A
・FAQ

なども今後かなり重要になる可能性があります。

なぜならAIは、「ユーザーに説明しやすい情報」を使いやすいからです。

AI時代は「検索順位」より「信頼」が重要になる可能性がある

私は2003年からSEOを研究していますが、今はかなり大きな転換期だと感じています。以前は、「検索順位」そのものが最重要でした。

しかし現在は、「AIが信頼して引用するか」がかなり重要になり始めています。つまり今後は、
・専門性
・実体験
・比較
・わかりやすさ
・サイト全体の統一感

がさらに重要になる可能性があります。

そしてこれは、単なるSEOテクニックではなく、「本当にユーザーの役に立つ情報を整理できているか」の勝負になっていくかもしれません。

今回のMcKinseyのレポートは、その変化をかなりリアルに示している内容でした。今後、SEO、SNS、Web集客に関わる方にとって非常に重要な考え方になっていくと思います。

2026年4月、海外のSEO専門メディアであるSearch Engine Journalが、ChatGPTの検索機能に関する重要なデータ分析を公開しました。今回のレポートは現場の実務に直結する内容として注目されています。

結論から言うと、「ChatGPTは以前よりも引用するサイト数を減らしている」という変化が起きています。この一文だけを見ると単なる仕様変更のように感じるかもしれませんが、実際にはSEOの競争構造そのものを変えてしまうほどの意味を持っています。これからは「上位表示されるかどうか」ではなく、「AIに選ばれるかどうか」が成果を左右する時代に入っているのです。

AI検索は「一覧」ではなく「答え」を作る仕組み

まず、この変化の前提となる構造を理解しておく必要があります。従来の検索エンジンでは、検索結果として複数のサイトが並び、ユーザーはその中から選んで情報を得ていました。しかしChatGPTのようなAI検索では、提示されるのは「ページの一覧」ではなく、すでに整理された「一つの答え」です。

この違いは想像以上に大きく、ユーザーの行動そのものを変えています。ユーザーは複数のページを比較するのではなく、AIがまとめた内容をそのまま受け取るケースが増えています。そのため、AIに引用されるかどうかが、ユーザーに届くかどうかを決定づける要素になってきています。

データが示す「引用サイト数の減少」という事実

今回のレポートで明らかになったのは、AIの回答に含まれるサイト数が減少しているという点です。さらに重要なのは、単に数が減っているだけではなく、「選ばれたサイトへの依存度が高まっている」という点です。

つまりAIは、多くのサイトから少しずつ情報を拾うのではなく、少数のサイトを深く参照するようになっています。この傾向は別の分析でも確認されています。

この変化は、従来のSEOの考え方に大きな影響を与えます。これまでは上位表示されていれば一定の流入が期待できましたが、AI検索ではそもそも引用されなければユーザーに届かないという状況が生まれています。

「広く浅く」から「狭く深く」への転換

この流れを一言で表すなら、「広く浅く」から「狭く深く」への転換です。従来の検索では多くのサイトにチャンスがありましたが、AI検索では信頼できると判断された一部のサイトに情報が集中する傾向が強まっています。



この変化は、私のコンサルティング現場でもはっきりと確認できます。ある企業から「順位は変わっていないのに問い合わせが減っている」という相談を受けたことがあります。調査してみると、そのサイトはAIにほとんど引用されていませんでした。ユーザーは検索結果を見る前にAIの回答で満足してしまい、サイトに訪問していなかったのです。
このように、順位が維持されていてもAIに選ばれなければ流入が減るという現象が現実に起きています。

AI検索は「勝者総取り」に近づいている

さらに注目すべきは、特定のサイトに情報が集中する傾向です。レポートでも、少数のドメインが回答の中で占める割合が増えていると指摘されています。これは単なる引用数の変化ではなく、「勝者総取り」に近い構造が生まれつつあることを意味します。

従来は10位以内に入ればある程度のチャンスがありましたが、AI検索ではそうではありません。上位であっても引用されなければ露出はほぼゼロになります。実際に、協会の会員企業の中でも同じ業界で一社だけがAIに頻繁に引用されるケースが増えています。その企業を分析すると、特別なテクニックを使っているわけではなく、情報が整理されており、説明が明確であるという特徴がありました。この違いが、そのまま結果の差になっているのです。

なぜAIは引用サイトを減らしているのか

では、なぜこのような変化が起きているのでしょうか。レポートの中では、AIがより少ないが信頼性の高い情報源に依存することで、回答の品質を高めていると説明されています。

この考え方は非常に合理的です。AIはユーザーに対して正確で分かりやすい答えを提供する必要があります。そのためには、情報源をむやみに増やすよりも、信頼できる情報を厳選した方が精度が上がります。この仕組みについては、次の分析でも詳しく解説されています。

つまり、引用サイト数の減少は単なる仕様ではなく、「AIの進化」の結果でもあるのです。

SEOの前提が静かに変わっている

ここまで見てきたように、SEOの前提は大きく変わり始めています。これまでのように検索順位だけを追いかけるだけでは、成果を出すことが難しくなっています。

実際に私のもとに寄せられる相談も変化しています。以前は「順位が上がらない」という内容が中心でしたが、最近は「AIに取り上げられない」という相談が増えています。この変化は一時的なものではなく、今後さらに加速していくと考えられます。

「良い記事」ではなく「使いやすい記事」が選ばれる

多くの方が誤解しがちなポイントですが、AI検索の時代では「良い記事を書けば評価される」という考え方だけでは不十分です。AIにとって重要なのは、その記事が「使いやすいかどうか」です。ここでいう使いやすさとは、情報の正確さだけでなく、構造が整理されていて、必要な部分をすぐに取り出せる状態になっているかどうかを指します。

例えば、同じ内容であっても、結論が最初に書かれているページと、最後まで読まないと要点が分からないページでは、AIにとっての価値は大きく変わります。AIは人間のように全文をじっくり読むわけではなく、必要な情報を効率よく抽出するため、構造がそのまま評価に影響します。

AI時代に求められる「設計力」とは何か

ここで重要になるのが「設計力」という考え方です。これは単なる文章力ではなく、情報をどのように整理し、どの順番で伝えるかという全体の構成力を指します。

AI検索では、ページの中から必要な部分が切り出されて使われるため、どこに何が書いてあるのかが明確であることが非常に重要です。結論が冒頭にあり、その後に理由や補足が続く構成は、AIにとって理解しやすく、引用されやすい形になります。この点については、英語圏の分析でも繰り返し指摘されています。AIは情報の中身だけでなく、その配置や構造も評価しているという前提で考える必要があります。

ページ単体ではなく「サイト全体」で評価される

もう一つ重要な変化は、AIがページ単体ではなく、サイト全体を見ているという点です。従来のSEOでは、一つの記事が上位に表示されれば成果につながるケースが多くありました。しかしAI検索では、そのテーマについてどれだけ一貫した情報を提供しているかが重視されます。

つまり、「このテーマならこのサイト」と認識されることが重要になります。ページ単体の完成度だけでなく、関連する情報が整理されているか、説明に矛盾がないかといった点も評価に影響します。この考え方はトピッククラスターにも通じますが、AI時代ではさらに一段階踏み込んだ「理解の一貫性」が求められていると言えます。

なぜ「構造」がここまで重要になったのか

ここまでの内容を踏まえると、SEOにおいて「構造」がこれまで以上に重要になっている理由が見えてきます。AIは文章をそのまま読むのではなく、意味のまとまりや関係性をもとに情報を理解しています。そのため、情報が整理されていないと、内容が正しくても評価されにくくなります。

この点は、Googleの基本方針とも一致しています。

ユーザーにとって理解しやすく、有益なコンテンツを提供することが最も重要であるという考え方は、AI検索の時代においてさらに強く反映されています。

AI検索時代に求められる考え方

ここまで見てきたように、これからのSEOでは発想の転換が必要になります。これまでのように「検索エンジンに最適化する」という考え方ではなく、「AIに理解される情報を作る」という視点が重要になります。

そのためには、単に記事を増やすのではなく、テーマごとに情報を整理し、誰が読んでも理解できる形にすることが求められます。結果として、その構造がAIにも伝わりやすくなり、引用される可能性が高まります。

まとめ

今回のレポートが示しているのは、単なる仕様変更ではなく、検索の本質的な変化です。これまでのSEOは「検索結果の中で選ばれること」がゴールでした。しかしこれからは、「AIの答えの中に含まれること」がゴールになります。

そのためには、内容の質だけでなく、構造、整理、信頼性といった要素を総合的に高めていく必要があります。私自身、長年SEOに関わってきましたが、ここまで評価軸が変わる局面はそう多くありません。ただ一つ言えるのは、方向性は非常に明確だということです。

それは、「ユーザーにとって本当に理解しやすい情報を提供すること」です。この原則に忠実なサイトが、結果としてAIにも選ばれていきます。これからの時代は、検索で見つけてもらうだけでなく、「AIに選ばれる存在になる」ことが不可欠になります。

海外のSEO専門メディアである Search Engine Journal は、2026年にGoogleのコアアップデートの仕組みに関する重要な解説記事を公開しました。

このメディアは、Googleの検索アルゴリズムの変化や、実務に直結するSEOの知見を継続的に発信していることで知られ、世界中のSEO担当者が日々参考にしている存在です。

今回の記事では、Googleの担当者（Google の検索担当アドボケートとして知られるJohn Mueller氏）の発言をもとに、「なぜコアアップデートは一気に反映されず、段階的に進むのか」という疑問に対して、これまで以上に踏み込んだ説明がなされています。

実際、コアアップデートが始まると、「順位が急に落ちた」「数日後に戻った」「また変動した」といった現象を経験するサイト運営者は少なくありません。
私自身、SEOコンサルティングの現場でこのテーマについて何度もクライアントから相談を受けてきましたが、今回の内容はそれらの現象を裏付けるものだと感じました。

結論から言えば、Googleのコアアップデートは単一の変更ではなく、複数の評価システムが別々のタイミングで反映されるため、検索順位が段階的に変動して見えるのです。
つまり、アップデート中に順位が何度も上下するのは異常ではなく、Googleの仕組み上、自然な現象だと考えるべきです。

コアアップデートは「一斉に起きているわけではない」

今回の記事の中で、まず非常に重要な一文があります。

「コアアップデートは非常に大規模で複雑な変更であり、一度にすべてを反映するものではない」

この一文を読むと、今まで多くの人が持っていた前提が崩れます。

というのも、多くのサイト運営者は、コアアップデートというものを「ある日突然、検索順位がガラッと変わるイベント」として捉えているからです。しかし実際には、Googleの検索アルゴリズムは単一の仕組みではなく、複数の評価システムが組み合わさって動いています。

コンテンツの質を評価する仕組み、リンクの信頼性を測る仕組み、ユーザーの満足度を判断する仕組み、スパムを検知する仕組みなど、それぞれが独立して存在しており、それぞれが改良されているのです。そのため、コアアップデートというのは、ひとつの変更ではなく「複数の変更の集合体」であり、それらが同時に、あるいは時間差で反映されていくものになります。

なぜ順位が何度も上下するのか

コアアップデートが始まると、「順位が落ちたと思ったら戻り、また落ちる」といった現象を経験する方が多いと思います。これは決して異常ではなく、むしろ今回のGoogleの説明を踏まえると自然な現象です。

記事の中では次のように説明されています。

「複数のシステムが関与しているため、それぞれの更新が異なるタイミングで反映される」

この意味を現場感覚で言い換えると、順位変動は一回で終わるものではなく、複数回に分かれて起きるということです。

例えば、最初にコンテンツ評価の変更が反映されて順位が下がったとしても、その後にユーザー体験に関する評価が見直されることで順位が回復することがあります。さらにその後、別の評価軸が適用されることで、再び順位が動くこともあるのです。

つまり、順位変動の「波」は、再評価の繰り返しではなく、異なるアルゴリズム変更が順番に適用されている結果だと考える方が正確です。

「段階がある」のではなく「結果的に段階的になる」

今回のニュースで最も重要なポイントはここです。Googleは、コアアップデートに「明確なステージ」があるわけではないと説明しています。つまり、第一段階、第二段階といったように計画的に分けて実行しているわけではありません。

それにもかかわらず、私たちの目には段階的に進んでいるように見えます。その理由はシンプルで、アルゴリズムの数が多く、それぞれの反映タイミングが異なるからです。この構造を理解していないと、「まだ変動しているのはおかしい」「一度決まった順位がまた変わるのは不自然だ」と感じてしまいますが、実際にはそれが正常な挙動なのです。

私自身、これまでのコンサルティングの中で「アップデート初日に順位が落ちたので、すぐに記事を修正しました」という報告を何度も受けてきました。しかし、その多くは結果的に正しい判断ではありませんでした。なぜなら、その時点ではまだ評価が確定していないからです。

現場で実際に起きていること

あるクライアントのケースでは、コアアップデート開始直後に主要キーワードの順位が大きく下落しました。当然ながら不安になり、「記事を全面的に修正した方がいいのではないか」という相談を受けました。

しかし私は、その時点では何も触らずに様子を見るようにお伝えしました。結果として、そのサイトは2週間後にほぼ元の順位まで回復しました。もし途中で大きな修正を加えていたら、回復のきっかけを自ら壊してしまっていた可能性があります。今回のニュースを読むと、この判断は決して経験則だけではなく、Googleの仕組みに基づいた合理的な判断だったことがわかります。

アップデートは「Google側も完全にはコントロールできない」

さらに興味深いのは、アップデートの期間が予定より長引くことがあるという点です。

「当初の予定よりもロールアウトが長くなることがある」

この一文から読み取れるのは、Google自身もすべてを完全にコントロールしているわけではないという事実です。

アルゴリズムは非常に複雑であり、実際の検索結果への影響を見ながら調整されている可能性があります。そのため、途中で調整が入ることもあれば、反映のスピードが変わることもあるのでしょう。このような背景を理解すると、アップデート中の順位変動に対して「すぐに原因を特定しよう」とすること自体が無理のある行動であることが見えてきます。

海外SEOの見解から見える「本当の評価軸」

では、その複数のアルゴリズムは「何を評価しているのか」。英語圏の分析を読むと、近年の方向性はかなり明確です。単純なテクニックではなく、サイトそのものの「信頼性」や「実在性」に評価軸が移っていることが共通して指摘されています。

例えば、次のような指摘があります。

「検索結果の順位は、コンテンツの深さや専門性、そして実体験に基づく情報によって大きく左右される」

さらに別の分析ではこうも言われています。

「誇張されたタイトルやクリックを誘うだけのコンテンツは、評価が下がる傾向にある」

この2つを合わせて考えると、Googleは単にアルゴリズムを更新しているのではなく、「ユーザーにとって信頼できる情報を優先する」という原則を、より厳しく適用し始めていると考えるべきです。

私の現場で増えている変化

この流れは、私のコンサルティング現場でもはっきりと感じています。ここ1〜2年で増えた相談の特徴として、「以前は上がっていた記事が、突然評価されなくなった」というケースが非常に多くなりました。

よくよく中身を見ると、その多くは
・どこかで見たような一般論
・体験のないまとめ記事
・競合と差別化できていない構成

になっていることがほとんどです。

一方で、順位が上がっているサイトは、明らかに違います。

例えば、
・実際の顧客対応の事例が書かれている
・専門家としての判断や考えが明確に書かれている
・一次情報（体験・検証）が含まれている

こうした違いは、以前よりもはるかに強く順位に反映されるようになっています。

コアアップデート時にやってはいけないこと

では、こうした状況の中で、サイト運営者はどう動くべきなのでしょうか。まず最初にお伝えしたいのは、「やってはいけない行動」です。

コアアップデート中によくあるのが、順位が落ちた瞬間に焦って大きな変更を加えてしまうケースです。タイトルを変える、本文を全面的に書き換える、内部リンクを一気に調整する。このような対応は、一見すると正しい改善に見えますが、タイミングとしては適切ではありません。

なぜなら、前半で解説した通り、アップデートはまだ途中だからです。評価が確定していない段階で変更を加えてしまうと、「何が原因で順位が変動したのか」がわからなくなります。さらに、本来は回復するはずだった評価を、自ら崩してしまう可能性もあります。実際に私のクライアントでも、何も触らずに待ったことで回復したケースは少なくありません。

海外のSEO専門家たちが推奨する対応

英語圏のSEO専門家の意見を見ても、基本的なスタンスは一致しています。それは、「アップデート中は分析に集中し、改善はロールアウト完了後に行うべき」というものです。

さらに重要なのは、その改善の方向性です。単なるキーワード調整や文字数の追加ではなく、「そのページが本当に価値を提供しているか」を見直すことが求められています。
例えば、次のような視点です。

・その情報は他のサイトでも読めるものではないか
・実際の体験や検証に基づいているか
・専門家としての意見が含まれているか
・ユーザーの疑問に本当に答えているか

これらは一見すると抽象的ですが、現在のSEOでは最も重要なチェックポイントになっています。

AI時代との共通点

今回のコアアップデートの構造は、実はAI検索の仕組みと非常によく似ています。たとえば、Googleの「AIによる概要」では、複数の情報源をもとに回答が生成されます。このとき、どのサイトが引用されるかは、単一の要因ではなく複数の評価軸によって決まっています。

つまり、
・信頼性
・網羅性
・専門性
・情報の一貫性

といった複数の要素が組み合わさって判断されているのです。

これはまさに、今回のコアアップデートと同じ構造です。そのため、今後のSEOは「検索順位対策」であると同時に、「AIに選ばれるための対策」でもあります。

今後サイト運営者が取るべき戦略

では最終的に、サイト運営者はどうすべきか。結論としては、短期的なテクニックではなく、サイト全体の価値を高める方向に舵を切る必要があります。

例えば、記事単体で戦うのではなく、テーマごとに体系的に情報を整理すること。いわゆるトピッククラスターの設計は、今後ますます重要になります。また、単なる情報提供ではなく、「誰が書いているのか」を明確にすることも重要です。運営者の実績や経験、専門性が伝わる構成にすることで、検索エンジンからの評価も変わります。さらに、実際の事例やデータを積極的に公開することも効果的です。これは他のサイトには真似できない強みになり、差別化につながります。

まとめ

今回のニュースから学ぶべき本質は、コアアップデートが段階的に行われる理由そのものではありません。本当に重要なのは、その背景にある「評価の仕組み」です。

Googleは、単純なアルゴリズム変更をしているのではなく、複数の視点からサイトを総合的に評価する方向に進んでいます。その結果として、アップデートが段階的に見えているだけなのです。そしてこの流れは、今後さらに強まります。だからこそ、短期的な順位変動に振り回されるのではなく、長期的に評価されるサイトを作ることが、最も重要な戦略になります。

今回ご紹介するのは、Googleの公式ポッドキャストで語られた、AIと検索の関係についての非常に重要な発言です。
発言したのはGoogleの検索エンジニアであるニコラ・トドロヴィッチ氏で、Search Central Liveなどでの講演内容をもとに、AIによって検索がどう変わっているのか、そしてサイト運営者は何をすべきかが語られています。



結論から言えば、Googleの考えはシンプルです。
「AIは使っていい。しかし価値を生まない使い方は評価されない」

この一言に、これからのSEOの本質がすべて詰まっています。

AIは突然の変化ではないという見落とされがちな事実

多くの人は、AI検索が突然現れたと感じています。しかしGoogleは明確に否定しています。

「AIは長年にわたって検索に使われてきた」

これは現場でも強く実感しています。私自身、20年以上SEOコンサルティングの中で、検索結果の変化は段階的に進んでいるということを見てきました。例えば画像検索の精度向上、検索意図の理解、自然言語の解析など、すべてAIの進化によるものです。

つまり今回の変化は、新しいものではなく、これまでの蓄積が一気に表面化した状態です。ただし重要なのはここからです。

なぜ今「革命」と言われるのか？ユーザー行動の変化がすべて

Googleは今回の変化を「革命」とも表現しています。その理由はアルゴリズムではなく、ユーザーの行動にあります。

「検索クエリは長くなり、より詳細になっている」

これは現場でも明確に起きています。昔の検索はキーワードでした。例えば「SEO 大阪」「整体 渋谷」といった短い言葉です。しかし今は違います。

「大阪で中小企業に強いSEO会社はどこか？」
「渋谷で肩こりに強くて口コミ評価の高い整体はどこか？」

このように、検索は完全に「質問」へと変わりました。さらにAIの登場によって、この傾向は加速しています。何が起きているのかと言えば、ユーザーは「検索する」のではなく「相談する」ようになったのです。

「AIによる概要」の正体：検索の裏で起きていること

では、その検索体験を支えているのが「AIによる概要」です。多くの人は「AIが答えを作っている」と考えていますが、実際には少し違います。

Googleは内部で「ファンアウト」と呼ばれる仕組みを使っています。これは、1つの検索から複数の関連検索を同時に行い、それらの結果をまとめるという仕組みです。つまりユーザーが1回検索すると、裏側では複数の検索が動いています。そしてその結果をAIが整理し、要約しているのです。

ここが非常に重要です。AIはゼロから答えを作っているのではなく、「既存の情報をどう組み合わせるか」をやっているに過ぎません。だからこそ、元になるコンテンツの質がすべてを決めます。

SEOの評価軸はページから「意味」へと変わった

この変化によって、SEOの評価軸は大きく変わりました。これまでのSEOは、極端に言えば「ページの評価」でした。

・被リンクが多い
・ドメインが強い
・キーワードが最適化されている

こうした要素で順位が決まっていました。

しかしAI検索では違います。評価されるのは「ページ」ではなく「内容」です。

つまり、
・その情報は本当に役立つのか
・他にはない価値があるのか
・ユーザーの疑問に答えているのか

ここが直接評価されます。私はこれを、これまでのSEOと区別して「検索エンジン最適化から回答最適化へ」と表現しています。

「まとめ記事」が評価されなくなる理由

この変化によって、最も影響を受けるのがいわゆるまとめ記事です。Googleのエンジニアは非常にわかりやすい例を出しています。スペックを並べただけの記事や、既にわかっている情報を言い換えただけの記事は価値がない、というものです。

例えば、
「このCPUは3GHzです」

これは箱に書いてあります。つまり誰でも書ける情報です。こうした情報はAIが最も得意とする領域です。

つまり、
・誰でも書ける
・AIでも書ける
・価値が差別化されない

この3つが揃うと、AI検索では選ばれません。ここは非常に重要なポイントです。

私の現場経験から見た「AIに選ばれるコンテンツ」の特徴

ここで少し現場の話をします。私のクライアントでも、ここ1〜2年で明確に変化が出ています。

同じテーマの記事でも、
・体験が書かれている記事
・具体的な事例がある記事
・専門家の視点がある記事

これらはAIに引用されやすくなっています。

一方で、
・一般論だけ
・まとめただけ
・どこにでもある内容

こうした記事は順位もクリックも落ちています。

つまり今起きていることはシンプルです。「情報の価値が可視化された」ということです。

AIは敵ではない、使い方で差がつく時代に入った

ここで誤解してはいけないのは、GoogleはAIの利用そのものを否定していないという点です。むしろ次のように明確に述べています。

「AIツールをうまく使うことは重要だ」

これは現場感覚とも完全に一致します。実際、私自身も日々の業務の中でAIを使っています。コンテンツの構成を考えるとき、文章の流れを整えるとき、データを整理するときなど、AIは非常に強力なツールです。ただし、ここに大きな落とし穴があります。

なぜ「AIで量産」は失敗するのか

Googleが暗に否定しているのが、AIによるコンテンツの大量生成です。これは非常にわかりやすい話です。

AIは、
・既存情報の整理
・文章の言い換え
・構造の最適化

には優れています。

しかし、
・経験
・感情
・現場の判断
・失敗談

こういったものは持っていません。つまり、AIだけで作られた記事は、「どこかで見た内容の再構成」にしかなりません。そしてAI検索は、そのようなコンテンツを優先的に排除します。ここが非常に重要です。

Googleが本当に見ている「価値」とは何か

ではGoogleが言う「価値」とは何なのでしょうか。これは非常にシンプルです。それは「ユーザーがその情報を読んで行動が変わるかどうか」です。

例えば、
・この記事を読んで問い合わせをした
・商品を購入した
・問題が解決した

こうした変化が起きるコンテンツは、確実に評価されます。

逆に、
・読んでも何も変わらない
・既に知っている内容
・深掘りがない

こうしたコンテンツは評価されません。

私はこれをコンサルティングの現場で、「読む価値ではなく、使う価値」と表現しています。

AI時代に求められるコンテンツの正体

ではこれからの時代に必要なコンテンツとは何か。結論は明確です。それは「人間にしか書けない情報」です。

具体的には、体験、失敗、成功事例、比較、意見、判断、現場の感覚などです。例えば同じ「SEO対策」というテーマでも、
・教科書的な説明
・一般的な手法

では差別化できません。

しかし、
・実際に順位が上がったプロセス
・失敗した施策とその原因
・クライアントごとの違い

こうした内容はAIには作れません。だからこそ価値になります。

AIは「効率化」、人間は「価値創造」という役割分担

今回のGoogleの発言を整理すると、役割分担は非常に明確です。AIは効率化を担当し、人間は価値を担当します。

AIは、
・文章を整える
・情報を整理する
・分析を補助する

ことが得意です。

一方で人間は、
・何を伝えるか決める
・どこに価値があるか判断する
・独自の視点を加える

ことを担います。

この役割を逆にすると失敗します。つまり、AIに任せすぎると価値が消え、人間だけでやると効率が落ちます。

私が現場で実践しているAI活用法

ここで実際の現場の話を少し具体的にお伝えします。私がクライアントに指導しているAI活用は非常にシンプルです。

まず人間が、
・ターゲット
・悩み
・伝えるべき内容

を決めます。

その上でAIを使い、
・構成案の整理
・文章の改善
・情報の補足

を行います。

そして最後に必ず、
・経験
・事例
・意見

を追加します。

このプロセスにするだけで、AI時代でも十分に通用するコンテンツになります。

AI検索時代に勝つための本質的な戦略

ここまでの話をまとめると、戦略は非常にシンプルです。小手先のSEOではなく、「ポジションを取ること」が重要になります。

つまり、
・誰に対して
・何を提供するのか
・どの分野でNo.1になるのか

これを明確にすることです。AI検索では、広く浅い情報は評価されません。代わりに、「このテーマならこのサイト」という状態が求められます。これは従来のSEOよりも、さらに厳しい世界です。

まとめ

今回のGoogleの発言を一言でまとめるとこうなります。

「AIを使うかどうかではなく、価値を乗せているかどうか」

です。

昔は、
・記事を書ける人
・量産できる人

が強かった時代でした。

しかしこれからは違います。
・何を伝えるべきか考えられる人
・価値を言語化できる人

が勝ちます。つまり、SEOは技術ではなく戦略になったのです。

もしこの記事を読んで、「自分のサイトはAIに選ばれる状態になっているか」と少しでも感じた方は、一度コンテンツを見直してみてください。答えはシンプルです。「その情報は、あなたである必要があるか」この問いにYESと答えられるコンテンツだけが、これからの時代に残る資格を得ることが出来ます。

「LP（ランディングページ）を作ったのに問い合わせが増えない」「アクセスはあるのに成約しない」「商品の説明をしているのに反応が悪い」。こうした悩みを、私はここ数年さらに多く聞くようになりました。

特に最近は、AI検索やSNS経由でホームページに訪れるユーザーが増えたことで、「数秒で読むか離脱するかを判断される時代」になっています。そのため、ただサービス説明を並べるだけのLPでは、以前よりも成果が出にくくなっています。そんな中、英語圏のLP（ランディングページ）業界では、CXL、Landing Rabbit、Stripeなどが以前から非常に重視している考え方があります。

それが、「ペイン（Pain）」です。

ここでいうペインとは、「痛み」「悩み」「不安」「焦り」「恐怖」「ストレス」のことです。CXLやLanding Rabbitなどが分析している高成約LPでは、最初から商品説明をするのではなく、「見込み客が今どんな苦しみを抱えているのか」を先に描くケースが非常に多いのです。

例えば、英語圏のSaaS向けLP分析メディアであるLanding Rabbitでは、「最初に商品の特徴を説明するな。まず顧客の問題を感じさせろ」という考え方が繰り返し語られています。

なぜ多くのLPは反応が悪いのか？

多くの会社のLPを見ると、最初からこう始まります。

「弊社は〇〇サービスを提供しています」「最新技術を導入しています」「高品質な〇〇を低価格で」。

もちろん間違いではありません。しかし、見込み客は最初からサービスそのものに興味があるわけではありません。本当に知りたいのは、「自分の悩みを解決してくれるのか」です。例えばSEO会社を探している人は、単純に「SEOサービス」が欲しいわけではありません。本当は、「検索順位が落ちて不安」「問い合わせが減って焦っている」「AI検索時代に何をすればいいかわからない」「広告費ばかり増えている」というペインを抱えています。

つまり見込み客は、「商品」を探しているのではなく、「苦しみから抜け出す方法」を探しているのです。ここを理解していないLPは、どれだけデザインが綺麗でも反応が弱くなります。

Landing RabbitやCXLが重視する「ペイン→共感→解決」の流れ

英語圏の高成約LPで特に重視されているのが、「ペイン」→「共感」→「解決」という流れです。

特に有名なのが、「PAS」というフレームワークです。

・Problem（問題提起）
・Agitate（痛みを深掘り）
・Solution（解決策提示）

の頭文字です。

Landing Rabbitでは、「問題を感じさせ、その苦痛を強調し、その後に解決策を提示すること」が、高成約LPの基本だと説明されています。これは非常に重要です。なぜなら人は、「欲しい」だけでは動かないからです。むしろ、「このままでは危険」「失敗したくない」「損をしたくない」「困っている」という感情のほうが、行動につながりやすいのです。

例えば歯医者さんのLPでも、「最新設備を導入」より、「治療が怖くて歯医者に行けず、気づいた時には症状が悪化してしまう人が多い」というペインを先に描いたほうが、読者は続きを読みたくなります。

法律事務所でも同じです。「交通事故専門」と書くよりも、「保険会社とのやり取りに疲れ、不安を抱えながら毎日を過ごしている方が非常に多い」と書いたほうが、相談者は「この事務所は自分を理解している」と感じやすくなります。

つまり高成約LPとは、「商品説明ページ」ではなく、「悩みを理解してくれるページ」なのです。

M1-Projectが解説する「ペインを深掘りする技術」

ここで重要なのが、「ペインを表面的に書かない」ということです。例えば、「集客で困っていませんか？」だけでは弱いです。英語圏のLP分析メディアであるM1-Projectでは、もっと深く感情を書く重要性が解説されています。

例えば、

「毎日ブログを書いているのに問い合わせが来ない」
「広告費ばかり増えて利益が残らない」
「AI検索時代に取り残される不安がある」
「競合ばかりが上位表示して焦っている」

など、読者が頭の中で感じている感情を具体的に言語化します。これは非常に重要です。

なぜなら、人は「この会社は自分を理解している」と感じた瞬間に、初めてページを真剣に読み始めるからです。実際、私自身もこれまで多くのLP改善を行ってきましたが、成果が出るケースほど「サービス説明」を減らし、「見込み客の悩み」を増やしています。

例えば、「弊社はSEO会社です」より、「検索順位は落ちていないのに、問い合わせだけ減っていませんか？」のほうが反応が良いのです。なぜなら今の見込み客は、「サービス」ではなく、「自分の状況を理解してくれる会社」を探しているからです。

StripeやCXLが重視する「共感できるLP」

最近、私はLP改善の相談を受けるたびに感じることがあります。それは、「サービス説明ばかりの会社ほど、見込み客との距離が遠い」ということです。

例えば、よくあるLPでは、「業界No.1」「高品質」「安心価格」「豊富な実績」といった言葉が並びます。もちろん、これらは大切です。しかし、見込み客は最初からその情報を求めているわけではありません。本当に知りたいのは、「この会社は自分の苦しみを理解してくれるのか」です。

例えば、SEOの相談に来る企業経営者の方は、単に「検索順位を上げたい」のではありません。実際には、「売上が減っている」「将来が不安」「社員に申し訳ない」「広告費ばかり増えて苦しい」「AI検索時代に置いていかれそうで怖い」という感情を抱えているケースが非常に多いのです。

しかし、多くのLPでは、そうした感情がほとんど描かれていません。だから見込み客は、「この会社は自分のことをわかっていない」と感じてしまうのです。StripeのLPコピー解説では、「解決策を先に説明するな。まず顧客の問題を理解させろ」という考え方が紹介されています。

また、欧米のCRO専門メディアであるCXLでも、「高成約LPは、ユーザーの問題や欲望を最初に扱うべきだ」と解説されています。

これは本当に重要です。人は、「商品がすごい」だけでは動きません。「この人は自分を理解してくれている」と感じた時に初めて、相談したい気持ちになるのです。

英語圏の高成約LPほど「感情」を描いている

CXLやLanding Rabbit、M1-Projectなど、英語圏のLP分析記事を研究していて面白いのは、「感情描写」が非常に多いことです。

例えば、単に、「集客に困っていませんか？」では終わりません。その先に、「毎日ブログを書いているのに成果が出ず、自分の努力が間違っているのではないかと不安になっていませんか？」のような、「感情」まで描いています。

これは非常に強いです。なぜなら、人は論理だけでは動かないからです。例えば、交通事故の法律相談でも、相談者が本当に苦しんでいるのは、法律知識の不足だけではありません。「将来への不安」「家族への心配」「保険会社とのストレス」「仕事復帰できるかという恐怖」など、感情面の負担が非常に大きいのです。

だから成約率が高いLPほど、「知識説明」より「感情への共感」が強い傾向があります。これは私自身、LP改善をしていても非常に感じます。例えば、以前ある企業のLPでは、「最新AIツールを活用」という見出しを使っていました。しかし反応は弱かったです。そこで、「AI検索時代になり、これまでのSEO対策が通用しなくなる不安を感じていませんか？」という見出しに変更したところ、問い合わせ率が大きく改善しました。つまり、見込み客は「AIツール」に興味があるのではなく、「不安を解決したい」のです。

CXLが指摘する「商品の特徴を書きすぎる問題」

これは日本企業のLPで特に多いのですが、「商品の特徴」を書きすぎるケースがあります。例えば、機能一覧、スペック説明、価格説明、サービス内容を大量に並べるLPです。
もちろん必要です。しかし、最初からそれを大量に見せると、読者は疲れてしまいます。なぜなら、見込み客はまだ「読む理由」ができていないからです。CXLでは、「高成約LPは、まずユーザーの問題を見せ、その後に解決策を提示する」と説明されています。

つまり、最初に「読む理由」を作る必要があるのです。その役割を果たすのが、「ペイン」です。例えば、「このままではまずい」「自分の悩みを理解してくれている」「続きを読みたい」という状態を先に作り、その後でサービス説明を入れます。つまり、順番が重要なのです。

日本のLPでは「商品説明→悩み」の順番が多いですが、CXLやLanding Rabbitなどの英語圏LP分析では、「悩み→共感→商品説明」の順番が圧倒的に多いです。

AI検索時代ほど「ペイン理解」が重要になる

私は最近、この「ペイン理解」が、AI検索時代ほど重要になると感じています。なぜならAI検索は、「どの会社が一番ユーザー理解が深いか」を以前よりも見始めているからです。

例えば現在のGoogleやChatGPTは、単なるキーワード一致ではなく、「ユーザーが本当に求めていること」を理解しようとしています。つまり、「SEO会社」というキーワードだけではなく、「なぜSEO会社を探しているのか」まで理解し始めているのです。

だからこそ、見込み客の悩みを深く理解しているLPほど、今後さらに強くなる可能性があります。逆に、「サービス説明だけ」のLPは、AI時代ほど埋もれやすくなると思います。

成約率が高いLPとは「理解される安心感」を作るページ

今回、CXL、Stripe、Landing Rabbit、M1-Projectなど、英語圏の高成約LP研究を改めて見て感じたのは、成約率が高いLPとは、「売り込みページ」ではないということです。本当に強いLPは、「理解される安心感」を作っています。

つまり、「この会社は自分のことをわかっている」「この人なら相談できそう」「ここなら安心できそう」と思わせる力が強いのです。そのためには、単に商品説明を書くのではなく、

・どんな悩みを抱えているのか
・どんな不安を感じているのか
・なぜ苦しいのか
・なぜ焦っているのか

まで理解する必要があります。これは簡単そうで非常に難しいです。だから私はコンサルティングでも、まず最初に「見込み客のペイン」を徹底的に整理するようにしています。実際、そこが明確になると、LPの言葉が大きく変わります。そして、問い合わせ率も変わります。

まとめ

CXL、Stripe、Landing Rabbit、M1-Projectなどの英語圏LP研究を見て改めて感じたのは、「人は商品で動くのではなく、感情で動く」ということです。だからこそ、高成約LPほど最初に「ペイン」を描いています。そして、その悩みに共感し、「この苦しみを解決できます」と自然につなげています。

これはAI時代でも、むしろさらに重要になると思います。なぜならAIによって「普通の商品説明」は誰でも作れる時代になったからです。だから今後は、「どれだけ深く見込み客を理解できるか」が、LPの成約率を大きく左右するようになるはずです。

そして本当に強いLPとは、単なるセールスページではありません。「この会社は自分を理解してくれている」・・・そう感じさせるページなのだと思います。