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「Google上位=AI引用」は崩れたのか。話題の70%→20%の出所を追った

「Google上位リンクとAI引用の重なりが70%から20%に落ちた」という数字が話題です。出所を追いかけると一次資料に辿り着けず、確認できるデータはGoogleの中と外で綺麗に割れていました。数字の出所・プラットフォーム別の実データ・実務の二層構えまで、2026年7月17日時点で検証します。

KOMACHI編集部KOMACHI編集部
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「Google上位=AI引用」は崩れたのか。話題の70%→20%の出所を追った

こんにちは。KOMACHIマガジン編集部の長谷川です。

今週、マーケティングの界隈で一つの数字が流れてきました。「Google検索の上位リンクと、AIが引用するソースの重なりは、70%から20%未満に落ちた」。米メディアAxiosが2026年7月16日の記事で、GEO計測企業の調査として紹介したものです。

額面どおりなら大きな話です。検索で上位を取ればAIの回答にも引用される、という前提が崩れたことになる。SEOの予算を見直せ、という声も出はじめています。

ただ、言葉だけを見ると「SEOの時代が終わった」ように見えるこの数字、出所を追いかけて、確認できるデータで組み直してみると、見え方がだいぶ変わりました。今日はその顛末を書きます。

💡 KEY MESSAGE

話題の70%→20%は、出所に辿り着けない数字。確認できるデータが示すのは「Googleの中のAIは弱まりつつも上位依存、外部AIチャットは最初から別世界」という二層構造。打ち手も二層で持つ。

その数字、どこから来たのか

まず出所です。Axiosの記事は「GEO企業Brandlightの調査」と書いています。ところが、Brandlightの公式ブログを遡っても、70%→20%という数字は見つかりませんでした。

たどり着けた最古の文書は、米PR会社5WPRが2026年4月に出したレポートです。そこには、GEO企業Brandlightが「Google上位ページとAI引用ソースの重なりが70%から20%未満に低下し、なお低下中」とする分析を公表した、と書かれています。ただしこの記述に、脚注もリンクもありません。いつの分析なのか、どのAIを何件調べたのか、どこにも書かれていない。

さらに引っかかることに、Brandlight自身のヘルプページには「AI ModeとGoogleトップ10のドメイン重複は54%」という別の数字が載っています。70が20になった、という話とは噛み合いません。

付け加えると、この数字を広めた5WPRはGEOコンサルティングを売るPR会社で、レポートの結びは自社サービスの案内です。Brandlightも、GEO計測ツールのベンダーです。「SEOとAIの重なりが崩壊した」という物語は、両社の商材と相性がいい。数字が嘘だと言いたいのではありません。ただ、手法も時点も確認できない数字で自社の戦略を動かすべきではない、とは言えます。

確認できるデータで組み直す

では、原典まで確認できる調査は何と言っているのか。当たれたものだけを並べます。

調査(時点)測ったもの結果
Ahrefs(2025年7月・AI Overviews 100万件)AIOの引用×検索トップ10引用の76%がトップ10内
Ahrefs更新(2026年3月・引用URL 400万件)同上38%に低下。トップ100圏外が37%
seoClarity(2025年10月・36万クエリ)同上(単位が2つ)クエリ単位では94%が重なる。引用単位では32%
Ahrefs(2025年8月・1万5,000クエリ)ChatGPT等の引用×Googleトップ10平均12%(Perplexityのみ29%)

見えてくるのは、単一の数字ではなく、二つの別のゲームです。

Googleの中のAI(AI OverviewsやAIモード)は、今も検索上位に寄りかかっています。ただし、その度合いは下がってきた。 Ahrefsの実測では、AI Overviewsの引用のうち検索トップ10に入るページの割合は、2025年7月の76%から2026年2〜3月には約38%まで下がりました。Ahrefs自身が「AIOは直接の検索結果への依存を減らしている」と書いています。

外部のAIチャット(ChatGPTなど)は、最初から別世界です。 同じAhrefsが1万5,000クエリで測ったところ、ChatGPT・Gemini・Copilotの引用のうちGoogleトップ10に入っていたのは平均12%。引用の80%は、元のクエリでGoogleのどこにもランクしていないページでした。この調査の結論は一文に要約されています。「AI OverviewsはSERPに従う。AIアシスタントは従わない」。

つまり、仮に「70→20」が何かを測った数字だとしても、Googleの中と外を混ぜた時点で意味を失います。混ぜてはいけない二つを混ぜた平均値ほど、物語として便利で、実務の役に立たない数字はありません。

Googleの中のAIは検索ランキングが土台、外部AIチャットは独立した別世界という対比
Googleの中と外で、別のゲームが進んでいる

「重なり」は数え方で30%にも90%にもなる

もう一つ、この領域の統計を読むときの罠を共有しておきます。同じ調査の中に、まったく違う顔をした数字が同居するんです。

seoClarityが36万クエリで測った調査では、クエリ単位で見ると「AI Overviewsの引用と検索トップ20が最低1つ重なるクエリ」は94%。ほぼ全部です。ところが引用単位で見ると、トップ10と重なる引用は32%しかない。同じデータです。重なりの有無を聞けば94%、引用の何割が上位かを聞けば32%が返ってくる。

BrightEdgeのように「重なりはむしろ増えている(32%→54%)」という逆向きの調査もありますが、これは「トップ10」ではなく「オーガニック全体」との重なりで、そもそも定義が違います。さらに言えば、SparkToroのRand Fishkinは、同じ質問を100回投げてAIの推薦が一致する確率は1%未満、という測定を示しています。AIの回答自体が揺れる以上、一発測定の数字はなおさら幅を持って見る必要があります。

要するに、「重なり」は定義と数え方で30%から90%超まで動く。単位(クエリか引用か)、範囲(トップ10か全体か)、対象(どのAIか)を確認せずにこの手の数字を受け取ると、どんな結論にも誘導されえます。

同じデータでもクエリ単位では94%、引用単位では32%と数え方で重なりが変わる
同じデータでも、数え方で94%と32%

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Googleの中と外で、別のゲームが進んでいる

データを踏まえると、話は整理できます。

Googleの中のAIについては、Google自身が答えを出しています。 2026年5月公開の公式ガイドは「生成AI検索への最適化は、依然としてSEOである」と明言し、AIの回答生成がコアの検索ランキングシステムを使ってページを取得すると書いています。ただし同時に、query fan-out(ユーザーの1つの質問を、複数の関連検索に分解して裏で走らせる仕組み)も明記されました。あなたのページが引用されるかは「その1クエリでの順位」だけでは決まらず、分解された多数のサブクエリのどれかで拾われるかにもかかっている。76%から38%への低下は、この構造変化と整合的です。

外部のAIチャットは、順位ではなく「言及」の世界です。 Ahrefsの140万プロンプト分析では、引用を最も強く分けた要因は、質問とページタイトルの意味的な一致度でした。そしてMuck Rackが100万件超のAI引用を分析した結果では、引用の82%がearned media、つまり自社サイトではなく第三者メディアでの言及や報道でした。Ahrefsの7万5,000ブランド調査でも、Web上のブランド言及は、AI上の可視性とバックリンクの3倍強く相関しています。

ちなみに「構造化データを足せばAIに引用されやすくなる」という説は、Ahrefsが約1,900ページの統制実験で検証して、どのAIプラットフォームでも引用の増加を確認できませんでした。Google公式ガイドの「特殊なスキーマは不要」という記述とも一致します。ここに予算を寄せるのは、現時点のデータでは支持されません。

以前の記事の、答え合わせ

2026年5月にGoogleの公式ガイドが出たとき、僕はAEO/GEOはSEOと同じ──マーケターが今すぐ動かすべき3つの優先順位という記事で「SEOの延長」と書きました。今回の数字とは矛盾しないのか。読み返して、答え合わせをしておきます。

当時の記事には、こう書いていました。今回のガイドが直接の対象にしているのはGoogle検索の生成AI機能で、他のAI検索エンジンは別の仕組みで動いているから、結論がそのまま当てはまるとは限らない、と。この線引きは、今回のデータで裏づけられた形です。Googleの中はSEOの延長(ただし依存度は低下中)、外は別のゲーム。

一方で、当時「特別な対策に時間を使わない」と書いた優先順位には、補強が要ります。llms.txtやチャンク分割のような技術的な小細工が不要なのは変わりません。ただ、外部AIチャットのゲームでは、第三者メディアでの言及獲得、つまり昔ながらの広報・PRに近い動きが効く、というデータが積み上がってきました。ここは当時より一歩進めておきます。

実務は二層構えで

確認できるデータが支持する動き方は、こうなります。

  1. 基礎のSEOは削らない。 Googleの中のAIは今もコアランキングを土台にしている(公式明言)。AI Overviewsの引用も、減ったとはいえ4割弱がトップ10からです。
  2. 外部AIチャット向けには、言及される場所への露出を足す。 業界メディア、レビューサイト、第三者の報道。引用の82%がearned mediaという世界では、自社ドメインの順位だけを磨いても届きません。
  3. 計測は順位でなく「言及・引用」で持つ。 自社がAIの回答にどれだけ登場するか、どのページが引用されているか。順位のダッシュボードとは別の計器が要ります。
  4. 出所不明の数字で舵を切らない。 調査主体・件数・時点・数え方が確認できない数字は、どれだけ引用されて回っていても、いったん保留する。
基礎SEOを土台に、言及される場所への露出と言及・引用の計測を上に足す二層構え
実務は二層構えで

まとめ

「Google上位=AI引用」は、崩壊もしていないし、無傷でもありませんでした。Googleの中では弱まりながら生きていて、外では最初から成立していない。それが、原典まで確認できたデータの示す姿です。

70→20という数字そのものは、出所に辿り着けませんでした。もし手法と時点を示した一次資料が公表されたら、この記事は追記して直します。ただ少なくとも、確認できない数字より、確認できるデータと定義を。判断の土台は、そちらに置くべきです。


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既存記事をGEO対応にリライトする優先順位の決め方コンテンツマーケティング

既存記事をGEO対応にリライトする優先順位の決め方

こんにちは。KOMACHIマガジン編集部の長谷川です。 AI検索への対応、いわゆるGEO(生成AI検索最適化)の話になると、多くの場合、じゃあ新しく記事を書かないと、という方向に進みます。新しく書くのは分かりやすい打ち手なので、そちらへ向かうのは自然です。ただ、その前に一度立ち止まったほうがいい、と僕は思っています。 というのも、多くの会社には、すでにそれなりの数の記事が眠っているからです。数十本、人によっては百本以上。時間とお金をかけて作ったその資産を放置したまま、また新規をゼロから積み上げるのは、もったいない。AI検索の時代は、新しく量産するより、今ある記事を引用される形に直すほうが、速く効く場面が多いんです。 💡 この記事の結論 GEO対応は、全記事を一斉に直すことでも、AI専用の小細工をすることでもありません。引用されやすい条件を満たす記事から、優先順位をつけて中身を整える。これが、いちばん費用対効果の高い進め方です。 ここで言うGEO対応は、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAIオーバービューといったAI検索が回答を作るときに、自社のページを参照元として引用してもらいやすくすること。それくらいの意味で使っています。難しい新技術の話ではなく、いまある記事の中身と作りを少し見直す、という地味な作業がメインです。 関連して、もう一点。別の記事(AEO/GEOはSEOと同じ──マーケターが今すぐ動かすべき3つの優先順位)でも書きましたが、AI検索のためだけの特別な対策、たとえばllms.txtを置く、AI向けに文章を分割するといった小細工は、基本的に不要だとGoogle自身が言っています。だからこの記事で言うリライトも、AIをだますためのテクニックではありません。人にとって読みやすく、価値のある形に中身を整える。それがそのまま、AIに引用されやすい形につながる。そういう順番の話です。やること自体は、いいコンテンツを作るというSEOの王道と地続きです。 そもそも、AIはどんなページを引用するのか 優先順位の話に入る前に、直すと何が変わるのかをはっきりさせておきます。ここが曖昧なまま手を動かしても、成果につながりにくいからです。 AI検索がどのページを引用するのか、その仕組みは完全には公開されていません。ただ、いくつかの調査や実際の観察から、傾向は見えてきています。大まかに言うと、ドメインの強さ、つまりサイト全体の権威性そのものよりも、ページ一枚一枚の作り込みのほうが、引用されるかどうかと関係が深いようだ、というものです。大手でないと引用されない、という話ではありません。これは、資産の少ない会社にとってはむしろ希望のある事実だと思っています。サイト全体の力ではなく、ページ単位で勝負できる余地がある、ということなので。 では、どういう作り込みが効くのか。引用されやすいページには、共通して次のような特徴があります。 ✅ 引用されやすいページの特徴 問いに、はっきり答えている → 「〇〇とは?」に対して、最初の数行で簡潔に答えが書いてある 比較や一覧がある → 選択肢を並べて違いを整理している(AIは比較を求める質問の答えを探していることが多い) 一次情報がある → 自社の実データ、独自の調査、現場の事例など、他では読めない中身 構造が整っている → 見出しが質問の形になっていて、どこに何が書いてあるか機械にもわかりやすい 逆に言えば、結論が記事の終わりまで出てこない、一般論だけが続く、数字も事例もない。こうした記事は、人にとってもAIにとっても引用しづらい。数年前に書かれたブログ記事には、前置きが長く、肝心の答えがなかなか出てこない作りのものが少なくありません。 どの記事から直す?優先順位の付け方 手持ちの記事が50本あったとして、全部を一気に直すのは現実的ではありません。時間もかかりますし、ほとんど読まれていない記事まで丁寧に直しても、見返りは小さい。だから、順番をつけます。 おすすめは、2つの軸で考える方法です。ひとつは検索意図、もうひとつは、その記事がいまGoogleからどれくらい評価されているか。この2軸で4つに分けると、どこから手をつけるべきかが見えてきます。 少し具体的にしてみます。たとえば会計ソフトを売っている会社が、次の3本を持っていたとします。Aが個人事業主向け会計ソフトの選び方(月のアクセスはそこそこ)、Bが確定申告のやり方まとめ(アクセスは多いが用語解説寄り)、Cが会計とは何か(ほぼ読まれていない一般論)。この場合、最初に手をつけるべきはAです。比較検討の意図がはっきりしていて、すでに読まれている。ここに比較表と自社の知見を足せば、AI検索でも拾われる可能性は高い。Cは、いま直しても見返りは薄いので後回しでかまいません。全部をやろうとせず、効くところから順に手をつける。これが現実的な進め方です。 どれが比較検討型か迷ったら、その記事のキーワードで、実際にChatGPTやPerplexityに質問してみてください。AIが回答を作り、どこかのサイトを引用しているテーマなら、そこは引用が起きる領域です。その回答に自社が出てこないなら、そこにこそ伸びしろがあります。この確認は5分ほどで終わります。試すと、想定していたキーワードで自社がまったく引用されていない、という結果が出ることもあります。そこが、最初に直す候補になります。 具体的に、記事の何を直すのか 優先順位がついたら、次は中身です。とはいえ、全文を書き直す必要はありません。引用されやすくするための直しは、ポイントが決まっています。大きく3つです。 いちばん効くのは、問いと答えをセットにして、記事の前のほうに置くことです。たとえば「内部リンクとは?」という見出しの直後に、内部リンクとは同じサイト内のページ同士をつなぐリンクのことだ、と一文で答える。当たり前に聞こえますが、これができていない記事は少なくありません。前置きや背景説明が長く、肝心の答えが画面のずっと下にある。AIは、問いにすぐ答えている部分を拾いやすい。だから、この一手だけでも効きます。 次に、比較表やFAQを足します。選択肢が複数あるテーマなら、文章で延々と説明するより、表で並べたほうがAIにも人にも親切です。たとえば3つのプランを比べる記事なら、料金・対象・特徴を表にまとめるだけで、読みやすさは大きく変わります。記事の最後によくある質問を3つ4つ足すのも効果的です。それぞれが小さな問いと答えのセットになり、拾われる入り口が増えます。 そして、いちばん大事かもしれないのが、一次情報を一行でも足すことです。自社で試した結果、顧客から聞いた話、実際の数字。たとえば、タイトルを変えるとクリック率が上がると言われています、という一般論を、自社の30記事でタイトルを見直したところ平均クリック率が1.2%から2.8%に上がりました、という具体に変える。それだけで、その記事の価値は変わります。AIが答えられないのは、まさに、その会社にしかない情報だからです。逆に、どこかの記事の焼き直しは、AIにとってすでに知っている内容なので、引用する理由がありません。 一次情報やE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性の頭文字で、Googleが品質評価で重視する考え方)の高め方は、E-E-A-Tの実践ガイドで詳しく扱っています。なぜ一次情報がここまで効くのかは、あわせて読むと理解しやすいはずです。 やってはいけないこと 逆に、やりがちですが避けたほうがいい進め方も挙げておきます。よくある失敗のパターンです。 ❌ GEOリライトで避けたいこと 全記事を一斉に直そうとする → 途中で力尽きます。優先順位の高い数本から始める 薄い記事を延命させる → 中身のない記事に手を加えても引用はされません。統合・削除も選択肢 AIに丸投げして一次情報ゼロのまま量産する → AIがすでに答えられる内容になり、引用される理由がなくなる とくに3つ目です。AIで効率化すること自体には賛成です。ただ、効率化と、中身を薄くすることは別物です。下調べや構成、たたき台はAIに任せて、最後の一次情報や独自の視点は人が足す。この役割分担が、結局いちばん引用される記事を作る近道だと思っています。せっかくリライトするなら、AIに似た記事をもう一本書かせるのではなく、自分にしか書けない一行を足す。時間を使う先は、そちらのほうが効きます。 直したあと、効いているかをどう確かめるか リライトして終わり、にしないために、確認の仕方も決めておきます。といっても、難しいことはしません。直す前に、その記事のテーマでChatGPTやPerplexityに質問し、引用元のスクリーンショットを撮っておく。これがビフォーです。直してしばらく経ってから、同じ質問をもう一度投げて、自社が引用されるようになったか、引用の中身が変わったかを見る。これがアフターです。 AI検索への反映には時間がかかることもあります。すぐに変化が出なくても、おかしいことではありません。大事なのは、直す前の状態を記録しておくことです。比べる基準がないと、効いたのかどうかを判断できません。手間はかかりますが、この記録を省くと、あとで効果を検証できなくなります。 […]

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