--- title: "Googleが有用なコンテンツ指針更新、AI Overviewsがブランド検索…ほか｜Visibility Watch 10/7" date: 2026-10-07 author: natori slug: vw-20261007 permalink: https://bitzer.co.jp/visibility-watch/vw-20261007/ --- > **TL;DR**: Googleが「有用なコンテンツ」の指針を更新し、人間の労力や独自性、正確性を重視する姿勢を明確にしました。また、主要ブランドの指名検索におけるAI Overviewsの表示率が急増しており、流入減少への対策が急務となっています。併せて、スパムアップデートの完了や検索結果の追跡制限などの動向が報じられています。 ## Googleが「有用なコンテンツ」のガイドラインを更新し、メインコンテンツを重視 Googleは「有用なコンテンツ」のガイドラインを更新し、メインコンテンツの定義を明確にしました。評価基準として、人間の労力が投入された「努力」、独自の視点を持つ「独自性」、専門的な「スキルと経験」、そして厳格な「正確性」の4つの属性を提示しています。あわせて、不誠実な著者情報の記載を避けるよう警告しています。 **解説** 実務では、ユーザーが求める結論やメイン機能をページ最上部に配置し、最短で目的を達成できる構成への改善が有効です。AIで代替可能な汎用的な内容を避け、独自の検証データや実体験など「人間の労力」を投じたコンテンツへの転換が求められます。また、架空のプロフィール等の不誠実な著者情報を排除して実在の執筆者を明記し、AI利用時は人間による厳格なファクトチェック体制を構築して正確性を担保することが不可欠です。 出典: [Google Changed Its Helpful Content Guidelines To Emphasize Good ‘Main Content’ via @sejournal, @marie_haynes](https://www.searchenginejournal.com/google-changed-its-helpful-content-guidelines-to-emphasize-good-main-content/591943/)（Search Engine Journal (SEO)） / [Google Warns Against Deceptive Authorship Information Within Content](https://www.seroundtable.com/google-warns-against-deceptive-authorship-information-42238.html)（Search Engine Roundtable） ## Google AI Overviewsが主要ブランドの検索クエリの8割以上に表示 DemandSphereの調査により、主要ブランドの指名検索におけるGoogle AI Overviewsの表示率が、9月1日の約26%から9月末には80%以上（ピーク時は約90%）に急上昇したことが判明しました。AhrefsのデータやSEO専門家の独自調査でも同様に80〜90%台に達していることが裏付けられています。Googleはこの変更について公式な発表をしていません。なお、この調査データは「AI Overviewsが表示された割合」を示したものであり、生成された回答の中にそのブランド自体の情報が実際に引用・言及されているかどうかは別の問題とされています。 **解説** 指名検索においてAIが最上部を占有することで、自社サイトへの流入減少が懸念されます。特に、概要や評判を求める層がAIの要約のみで完結する「ゼロクリック検索」の増加や、AIが引用する競合他社・レビューサイトへのトラフィック流出というリスクが生じます。一方で、ログインや購入などの明確な目的を持つユーザーへの影響は限定的と考えられます。実務では、AIに代替されない独自の検証データや実体験を盛り込み、詳細な比較検討を経ても選ばれる自社の優位性を明確に打ち出すコンテンツ戦略が重要です。 出典: [Google AI Overviews now appear for most major brands](https://www.semrush.com/blog/ai-overviews-appearing-for-major-brands/)（Semrush Blog） ## AI検索による流入計測の課題と、購買行動への影響について ForresterやNielsenIQの調査により、B2B・B2Cともに多くのユーザーが購買前の製品調査にAI検索を利用していることが判明しました。一方でAhrefsは、AI検索による送客効果はリファラル計測だけでは十分に把握できず、多くが不可視な状態で影響を与えていると指摘しています。 **解説** AI検索の普及により、ユーザーがサイトを訪れる前に意思決定を行う「ゼロクリック」的な傾向が強まっており、従来のアクセス解析だけではAIによる貢献度を過小評価するリスクがあります。実務では、単なる流入数ではなく、AI上で自社がどう評価され、ユーザーの意図に沿った回答が提示されているかを把握することが不可欠です。当社は、プロンプトによる手動観察の限界を解消し、AI検索におけるユーザーの意図や未カバーの質問を自動で抽出できる独自ツール（特許出願中）をコンサル顧客に提供し、データに基づく最適化を支援しています。 出典: [How to Measure AI Search Visibility When Attribution Falls Short](https://ahrefs.com/blog/how-to-measure-ai-search-visibility/)（Ahrefs Blog） / [AI Search ROI Is Messy. Here’s How to Measure It Anyway](https://ahrefs.com/blog/ai-search-roi/)（Ahrefs Blog） ## Googleが2026年9月のスパムアップデートを完了へ、10月6日までに展開か Googleが2026年9月24日から実施していたスパムアップデートの最終段階が、10月4日から6日にかけて展開されました。このアップデートは間もなく完了する見込みです。 **解説** 今回のアップデートでは、不自然なAI翻訳や中身の薄い自動生成コンテンツへの対策が強化された傾向にあります。影響を受けた場合は、単なる情報の焼き直しを避け、独自の一次情報や実体験などの付加価値を盛り込むことが有効です。また、Discoverやニュース経由の流入が急変している場合は、画像の品質やタイトルの最適化も検討してください。修正後の評価反映には数週間かかる場合があるため、冷静な検証が求められます。 出典: [Final Phase Of Google September 2026 Spam Update Rollout Oct 4-6?](https://www.seroundtable.com/google-september-2026-spam-update-phase-3-42239.html)（Search Engine Roundtable） ## Googleが検索結果の追跡を制限か、AIエージェントの普及で対策を強化する可能性 Googleが検索結果ページ（SERP）の追跡行為への対策を講じていることが報じられました。今後、AIエージェントの普及に伴い、こうした追跡への制限がさらに強化される可能性があると指摘されています。 **解説** 自動追跡ツールによる順位計測やAIへの繰り返しのプロンプト投げつけに頼りすぎると、本質的な改善策の策定がおろそかになる懸念があります。ツールの精度低下や制限が起きた際、単に代替ツールを探すのではなく、得られたデータからいかに具体的な改善アクションを導き出し、その効果を検証するかという実務的なサイクルに注力することが重要です。 出典: [Google Is Fighting SERP Tracking. AI Agents May Make It Worse via @sejournal, @martinibuster](https://www.searchenginejournal.com/google-is-fighting-serp-tracking-ai-agents-may-make-it-worse/592000/)（Search Engine Journal (SEO)） ## Google Search Consoleの国別フィルタで複数選択が可能に Googleは、Search Consoleの検索パフォーマンスレポートにおいて、国別フィルタで複数の国を同時に選択できる機能を提供しました。これにより、複数の国をグループ化して検索パフォーマンスをまとめて確認できるようになりました。 **解説** グローバル展開しているサイトや、特定の地域圏（例：アジア圏など）をまとめて分析したい運営者にとって利便性が向上します。これまで1国ずつ抽出して合算していた手間が省けるため、地域ごとのトレンド比較や、特定グループへの施策効果の測定が効率化されます。実務としては、ターゲットとする国々をグループ化し、全体の傾向に変化がないかを確認することをお勧めします。 出典: [Google Search Console Performance Report Multi-Select Country Filters](https://www.seroundtable.com/google-search-console-performance-report-country-filters-42241.html)（Search Engine Roundtable） ## Googleが「優先ソース」として登録したユーザー数を通知する機能を導入 Googleはサイト運営者に対し、Google上でそのドメインを「優先ソース」として選択したユーザー数を通知するメールの送信を開始しました。通知メールには、特定のドメインを優先ソースとして選んだ人数が記載されています。 **解説** ユーザーが特定のサイトを「優先ソース」として登録できる仕組みが導入されたことで、検索結果におけるパーソナライズや、指名検索に近い信頼性の高いトラフィックの可視化が進む可能性があります。特に、特定の専門領域で強いファンを持つメディアやブログ運営者は、この数値が今後の流入数や掲載順位にどう影響するかを注視すべきです。実務としては、Search Consoleからの通知を確認し、ユーザーの支持状況を把握することが推奨されます。 出典: [Google Email Shares Number Of Preferred Source Subscribers](https://www.seroundtable.com/google-preferred-source-subscribers-email-42244.html)（Search Engine Roundtable） ## Googleが認める「サイトマップの取得できませんでした」エラーの正体 Googleは、Search Consoleの「取得できませんでした」というエラーが、必ずしも技術的な取得失敗を意味しないことを明らかにしました。実際には、サーバー負荷への配慮や、サイトの品質評価に基づきGoogleが意図的に読み込みをスキップしているケースが含まれます。 **解説** このエラーが表示されていても、インデックス登録が正常に行われているのであれば、Googleが「現時点でサイトマップを読み込む必要がない」と判断しているだけであるため、静観して問題ありません。設定を何度も変更して試行錯誤する必要はありません。ただし、新規ページのインデックスが進まないなどの実害がある場合は、技術的な問題だけでなく、コンテンツ品質の改善が必要なサインである可能性を考慮して対応してください。 出典: [Google Explains Couldn’t Fetch Sitemap Errors via @sejournal, @martinibuster](https://www.searchenginejournal.com/google-explains-couldnt-fetch-sitemap-errors/592040/)（Search Engine Journal (SEO)） ## ChatGPTの回答に製品ラベルを付与するテストを開始、OpenAIが発表 OpenAIは、ChatGPTの製品検索結果に「初心者向け」や「クッション性重視」といった補足的なラベルを表示するテストを実施しています。これにより、ユーザーは提示された製品の特徴をひと目で把握できるようになります。 **解説** AIによる製品推奨の精度や提示方法が具体化しており、アフィリエイトサイトやレビューサイトなどの商用クエリを狙うサイトへの影響が考えられます。AIがどのような基準で「最適」と判断しラベルを付与するかが重要になります。実務としては、自社製品や推奨製品がAIにどのように認識され、どのような属性（ラベル）として分類されるかを注視し、構造化データの最適化や権威性の向上に努める必要があります。 出典: [OpenAI Tests New Product Labels On ChatGPT Results](https://www.seroundtable.com/product-labels-on-chatgpt-results-42237.html)（Search Engine Roundtable） ## Googleが大規模商品アグリゲーターサイトのインデックス制御について言及 Googleのジョン・ミューラー氏は、大規模な商品アグリゲーターサイトにおいて、大量のページがクロールされる一方で、インデックスされるページが極めて少ないケースがある点について言及しました。 **解説** 商品データベースを大量に抱えるアグリゲーター型のサイトでは、クロール予算が消費されていても、品質基準を満たさないと判断されたページがインデックスから除外される傾向にあります。特に、他サイトの情報を集約しただけの低付加価値なページが多い場合、サイト全体の評価に影響し、トップページさえもインデックスされないリスクがあります。実務としては、単なる集約に留まらず、独自の付加価値をいかに提供できているか、インデックス状況の精査が必要です。 出典: [Google On Large Product Aggregator Websites](https://www.seroundtable.com/google-seo-large-product-aggregator-42232.html)（Search Engine Roundtable） ## Google Search ConsoleにAI生成コンテンツ制御のTLD詳細設定を追加 Google Search Consoleの「Search generative AI」設定において、子プロパティが親プロパティの設定を上書きした際、トップレベルドメイン（親プロパティ）の所有者に通知が表示されるようになりました。この機能により、サイトのコンテンツをAI機能に「含める（Include）」か「除外する（Exclude）」かの設定状況を、親プロパティ側で把握することが可能です。 **解説** 大規模サイトや複数部署で運用するサイトにおいて、ガバナンス強化に寄与するアップデートです。子プロパティ管理者の誤操作や独自判断による設定変更を統括管理者が即座に検知できるため、YMYL領域などのセンシティブな情報の意図せぬ露出や、企業ポリシーからの逸脱を防げます。また、「コーポレートサイトは除外し、オウンドメディアのみ露出させて影響をテストする」といった戦略的な制御と、その状況の一元管理が容易になります。 出典: [Google Search Generative AI Control Page Adds Top-Level Domain Details](https://www.seroundtable.com/google-search-generative-ai-control-add-42236.html)（Search Engine Roundtable） ## Ahrefsの調査で判明：コンテンツ制作の93%にAI利用、校閲体制に課題 Ahrefsの調査で、マーケターの93%がコンテンツ制作にAIを活用しており、特にClaudeやChatGPTの利用率が高いことが分かりました。一方で、AI生成物を無編集で公開する層が増加しているほか、Googleが公式ドキュメントで人間による手動チェックの不可欠性を明記するなど、品質管理への懸念が高まっています。 **解説** AIによる量産体制が普及する中、実務上のリスクは「未校閲コンテンツの垂れ流し」にあります。Googleの指針通り、人間による厳格なファクトチェックと独自性の付与が不可欠であり、AIにAIを校閲させる体制だけでは不十分です。特に外部ライターへの委託がある場合は、意図しないAI利用を防ぐための仕組み作りや、AIを用いた独自判別システムを用意するなど、自社のガバナンス強化が、信頼性とSEO評価を維持する鍵となるかと思います。 出典: [Contenu IA et content marketing : ce que révèle l’enquête Ahrefs 2026 est inquiétant… (ou une opportunité ?)](https://www.leptidigital.fr/intelligence-artificielle-ia/contenu-ia-relecture-enquete-ahrefs-92110/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=contenu-ia-relecture-enquete-ahrefs)（LEPTIDIGITAL（仏）） ## AIをSEO実務にどう組み込むか？「判定・解説・判断」の役割分担モデル 英国のテクニカルSEO専門家であるChris Green氏が、監査業務におけるAIの現実的な活用手法を公開しました。同氏は、すべての工程をAI（エージェント）に丸投げするのではなく、以下の3つのレイヤーにタスクを切り分けるアプローチを提唱しています。 ・事実の収集（決定論的アプローチ）： 404エラー、カノニカルタグの有無、Robots.txtのアクセス可否など、答えが明確なものは従来のプログラムを用いて正確に抽出する。 ・データの解釈・要約（AIアシスト）： 抽出された複雑な生データ（JSONやHTMLの差分など）を、ローカルLLM（Gemini Nano等）に読み込ませ、「何が起きたのか」を人間が理解しやすい簡潔なテキストやJiraチケットの形式に翻訳させる。 ・最終的な判断（人間の領域）： AIを意思決定者とせず、整理された情報をもとに人間のコンサルタントが最終的なSEOの判断を下す。 筆者は、この手法により人間の作業負担を減らしつつ、現場の専門家が「なぜそれが問題なのか」を深く理解し続けることができるため、AIに代替されない実務家になれると主張しています。 **解説** 記事が提唱する「決定論的チェック」「AIによる生成的な解説」「人間による最終判断」という役割分担は、現在のLLMのハルシネーション（もっともらしい嘘）や複雑な文脈理解の限界を補い、実務の精度と効率を両立させる過渡期のソリューションとしては現実的です。ローカルLLMを組み込むことで、機密性を保ちつつコストを抑えた運用ができる点も評価できます。 しかし、個人的には「SEOはAIに代替されるのは時間の問題で、若い人はこの仕事を選ぶべきではない」と考えるので、この記事の結論（AIを活用することで代替されない実務家になれる）は短期的・楽観的すぎると言わざるを得ません。 現在「人が担うべき」とされているニュアンスの解釈や最終的な判断基準も、推論能力に特化したモデルや自律型エージェントの進化により、遠からずAIに学習・代替される領域です。AIが人間用の分かりやすいレポートを生成できるようになったことは、実務家を助けているように見えて、実際には「人間がボトルネックとなっていた判断プロセス」をAIが侵食し始めたことを示しています。 出典: [Using AI To Assist With SEO Work, Not Replace The Worker via @sejournal, @chrisgreenseo](https://www.searchenginejournal.com/using-ai-to-assist-with-seo-work-not-replace-the-worker/591045/)（Search Engine Journal (SEO)） ## FAQ ### Googleの「有用なコンテンツ」ガイドラインにおける評価基準は何ですか？ 「努力（人間の労力）」「独自性」「スキルと経験」「正確性」の4つの属性が評価基準として提示されています。