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【2026年9月1日】海外の最新LLMO・AI検索対策5トピック｜Google Search ConsoleのAI専用レポートが全世界へ

    AI検索対策【AIO / AEO / GEO / LLMO】｜アムール株式会社

    海外のLLMO・AI検索対策に関する最新情報を、毎日5つに厳選してお届けします。

    2026年9月1日の注目テーマは、「AI検索のブラックボックスが、少しずつ計測可能になってきたこと」です。

    Googleは、AI OverviewsやAI Modeにおけるサイトの表示状況を確認できるSearch ConsoleのAI専用レポートを、全世界へ展開しました。

    一方、BtoBソフトウェアの購買調査では、63％の買い手がAIを調査に利用しているものの、その94％がAIの回答を別の情報源で確認しています。

    AI検索で見つけてもらう施策と、見つけた後に信頼してもらう施策を、分けずに設計する必要があります。

    ※2026年9月1日午前・日本時間時点。海外で8月31日から9月1日に公開・更新された情報を中心に整理しています。

    1．Google Search Consoleの「AI専用レポート」が全世界で利用可能に

    Googleは8月31日、Search Consoleの生成AI検索向け機能を、世界中のWebサイトへ展開したと発表しました。

    新しいAIパフォーマンスレポートでは、自社ページがGoogleの生成AI検索機能へ表示された状況を確認できます。

    対象となる主な機能は、次のとおりです。

    • AI Overviews

    • AI Mode

    • Google Discover内のAI Overviews

    • その他のGoogle検索における生成AI回答

    レポートで確認できる項目には、次のようなものがあります。

    • AI回答での表示回数

    • 表示されたページ

    • 国

    • デバイス

    • 日付ごとの推移

    ただし、現時点ではAI回答から発生したクリック数は表示されません。

    同時にGoogleは、自社コンテンツを生成AI検索に表示させないための設定も全世界へ提供しました。

    Search Console上でオプトアウトすると、自社サイトはGoogleの生成AI回答を作るための情報源として使用されなくなり、AI検索からの表示や流入も得られなくなります。

    通常のWeb検索におけるランキングには影響しないと、Googleは説明しています。

    LLMOへの示唆

    GoogleのAI検索については、これまで通常検索のデータと混ざり、どのページがAI回答に表示されているのか確認しにくい状態でした。

    今回のレポートにより、少なくとも次の分析が可能になります。

    • AI回答へ表示されやすいページの特定

    • 国・デバイス別のAI露出分析

    • 記事公開やリライト後の表示回数の変化

    • 商品ページとコラムの露出比較

    • AI検索に表示されない重要ページの発見

    まず、Search Console上でAI回答に表示されているページを抽出し、次の情報が含まれているか確認します。

    • 具体的な商品・サービス情報

    • 料金やプラン

    • 導入対象

    • 比較ポイント

    • FAQ

    • 導入事例

    • 調査データ

    • 著者・監修者情報

    • 更新日

    ただし、表示回数だけでは売上への貢献を判断できません。

    クリックデータがないため、GA4やCRMと組み合わせ、次の指標まで追う必要があります。

    1. AI回答での表示回数

    2. AI経由と推定されるサイト流入

    3. 指名検索の増減

    4. 問い合わせ時の流入経路

    5. 商談・受注への貢献

    また、AI検索での露出を増やしたい企業が、内容を十分に確認せずオプトアウトを有効にすると、生成AI回答からの表示機会を失います。

    出版社や会員制サイトなど、コンテンツ利用を制限したい事情がある場合を除き、設定変更は慎重に判断すべきです。

    出典：Google公式ブログ「New opportunities, control and insights for website owners」
    参考：Search Engine Land「Google Search Console AI performance reports and Search generative AI control rolling out globally」

    2．BtoB購買担当者の63％がAIを利用。しかし94％は回答を再確認

    BtoBソフトウェアのレビューサイトTrustRadiusは、テクノロジー購買担当者1,862名とベンダー444社を対象とした調査を実施しました。

    その結果、購買担当者の63％が、ソフトウェアを購入するまでの調査でAIを利用していました。

    一方、AIを利用した担当者の94％は、AIの回答を少なくとも一部、別の情報源で確認しています。

    さらに、次の結果も報告されています。

    • 74％が購入判断にレビューを利用

    • 83％が候補を3製品以下に絞り込む

    • 透明性のある料金表示が、4年連続でベンダーへの要望1位

    • 購入した商品の79％は、調査開始前から名前を知っていた

    HG Insightsはこうした購買行動の変化を受け、TrustRadius内にAI検索向けの計測機能を導入しました。

    AI回答における商品の言及、引用、評価、競合とのシェア、AIクローラーのアクセスなどを確認できる仕組みです。

    LLMOへの示唆

    BtoBにおけるAI検索は、AIの回答だけで契約先を決めるためのものではありません。

    主な役割は、次の段階を短縮することです。

    1. 選択肢を知る

    2. 比較候補を絞る

    3. 長所・短所を理解する

    4. 詳しく確認する企業を選ぶ

    AIによって比較候補から外された企業は、その後のレビュー確認、資料請求、商談へ進めない可能性があります。

    一方、AIから推薦されても、裏付けとなる情報がなければ購入にはつながりません。

    BtoB企業は、自社サイトと外部レビューの両方に、次の情報を整備する必要があります。

    • 具体的な利用目的

    • 向いている企業と向いていない企業

    • 料金と契約条件

    • 他社製品との違い

    • 導入に必要な期間

    • 連携できるシステム

    • 導入後の成果

    • 実際の利用者による評価

    • 制約や注意点

    特に、星評価だけではAIや購買担当者が具体的な違いを判断できません。

    「導入前の課題」「選定理由」「具体的な使い方」「導入後の数値」まで含むレビューを増やすことが重要です。

    なお、本調査はBtoBテクノロジーの購買に関する自己申告調査です。TrustRadius自身がレビュー・購買支援サービスを提供している点も考慮する必要があります。

    出典：TrustRadius「2026 B2B Buying Disconnect Report」
    参考：Conductor「HG Insights Launches AI Search Visibility Platform」

    3．第三者メディアへの配信後、AIの「引用のみ」の回答が33％増加

    コンテンツ配信会社Stackerは、同社のネットワークを通じて配信された456本の記事について、AI検索上の変化を分析しました。

    対象は、2026年5月から7月までに配信された記事です。

    記事配信前後を比較したところ、ブランド名へのリンクはあるものの、回答本文ではブランド名が書かれていない「引用のみ」の回答が、4週間で9％から12％へ増えました。

    割合としては33％の増加です。

    一方、リンクを伴わずブランド名だけが登場する「言及のみ」の回答は、ほぼ横ばいでした。

    Stackerは、AIから引用されやすいコンテンツに、次の3つの特徴があると報告しています。

    • 独自の調査やデータがある

    • 特定の質問へ具体的に回答している

    • 年、制度変更、最新データなど、鮮度が明確である

    また、自社サイトだけでなく、第三者メディアへ記事が掲載されることで、AIが情報を発見する接点が増える可能性を指摘しています。

    LLMOへの示唆

    AI検索対策では、自社サイトの記事数を増やすだけでは不十分です。

    調査結果や専門的な見解を、外部メディア、業界サイト、比較メディアなどにも展開する必要があります。

    例えば、次のような一次情報は外部掲載へつなげやすくなります。

    • 独自アンケート

    • 業界別のAI回答調査

    • 顧客データを匿名化した傾向分析

    • 導入企業へのインタビュー

    • 専門家による制度変更の解説

    • 複数社を比較した市場調査

    • 施策前後の効果測定

    同じ情報を複数媒体へ機械的に転載するのではなく、掲載先に合わせて切り口を変えることも重要です。

    • 自社サイト：調査方法や詳細データ

    • プレスリリース：ニュースとしての要点

    • 専門メディア：業界への影響

    • 寄稿記事：実務での活用方法

    • SNS：重要な数値や図表

    また、AI回答では「引用されたURL」と「回答本文に書かれたブランド名」が一致しない場合があります。

    そのため、計測では次の指標を分けます。

    • ブランド名の言及率

    • 自社ドメインの引用率

    • 外部掲載記事の引用率

    • 言及と引用が同時に発生した割合

    • 引用後の指名検索や問い合わせ

    ただし、Stackerはコンテンツ配信サービスを提供する会社です。調査対象も同社ネットワークで配信された記事に限定されており、外部配信だけが増加の原因とは断定できません。

    出典：Stacker「How to Get Your Brand Content Cited by AI: What the Data Shows」

    4．Googleマップ経由の電話・サイト流入が減少。経路検索は21.1％増加

    Googleビジネスプロフィールの運用データを分析した調査によると、米国では2026年第2四半期、前年同期と比較して次の変化が確認されました。

    • 電話：11.9％減少

    • Webサイトへのクリック：12.5％減少

    • 経路検索：21.1％増加

    • モバイル版Googleマップの表示：30.4％増加

    • デスクトップ検索の表示：13.9％増加

    • モバイル検索の表示：20.1％減少

    検索順位が大きく変化していなくても、電話やWebサイトへのクリックは減少しています。

    調査者は、ユーザーが通常の検索結果や企業サイトではなく、Googleマップ内で情報収集から来店判断まで完了するケースが増えていると分析しています。

    LLMOへの示唆

    店舗や地域サービスでは、Webサイトへのアクセス数が減ったからといって、必ずしも顧客との接点が減ったとは限りません。

    ユーザーがGoogleやAI上で、次の情報を確認している可能性があります。

    • 営業時間

    • 所在地

    • 経路

    • 料金

    • 写真

    • 口コミ

    • 混雑状況

    • 予約方法

    • サービス内容

    今後は、Webサイトへのクリックや電話だけでなく、次の指標を確認する必要があります。

    • 経路検索数

    • 予約数

    • メッセージ数

    • 写真の閲覧数

    • 口コミ件数と評価

    • 口コミで頻出する内容

    • 店舗名の指名検索

    • AI回答での推薦率

    Googleビジネスプロフィールには、AIが利用者の細かい質問へ答えられるよう、次の情報を具体的に登録します。

    • 正確なカテゴリ

    • 商品・サービス

    • 料金

    • 対応エリア

    • 営業時間

    • 駐車場やアクセス情報

    • 店内・外観・スタッフの写真

    • 予約ページ

    • よくある質問への回答

    口コミについても、単に星の数を増やすのではなく、「何を利用し、どのような点がよかったか」が分かる具体的な内容が重要です。

    なお、米国、EU、英国では異なる傾向が確認されています。特定の運用会社が保有するGoogleビジネスプロフィールのデータであり、日本の店舗にそのまま当てはまるとは限りません。

    出典：Search Engine Land「Calls and clicks keep falling as Google Maps becomes the destination」

    5．Google AI Modeの回答内に、ショッピング広告が直接表示

    Google AI Modeで、AI回答の途中にショッピング広告が表示される事例が確認されました。

    確認された形式は、主に次の2つです。

    • 複数の商品を横並びにしたカルーセル広告

    • 一つの商品を表示する広告

    • AI回答の下部に表示される広告

    これまでもAI Mode内では広告が確認されていましたが、今回、ショッピング広告がAI回答の文章内へ組み込まれる形式が報告されています。

    通常の検索広告では、広告枠と自然検索結果の位置が比較的明確でした。

    AI Modeでは、回答、引用、商品情報、広告が一つの会話画面にまとめられるため、ユーザーの比較・購入行動も変化する可能性があります。

    LLMOへの示唆

    今後のAI検索では、オーガニックな推薦と広告の両方が、同じ回答画面に表示されます。

    EC事業者や商品を扱う企業は、次の状態を分けて確認する必要があります。

    • AI回答本文で商品名が紹介された

    • 自社の商品ページが引用された

    • 無料の商品情報として表示された

    • ショッピング広告として表示された

    • 競合商品と並んで比較された

    広告だけに依存すると、出稿を止めた段階で露出も止まります。

    反対に、LLMOだけでは、特定の商品やキャンペーンを短期間で露出させることは困難です。

    そのため、次のように役割を分けます。

    • 広告：キャンペーンや購入直前の需要を獲得

    • 商品データ：価格、在庫、配送条件を正確に伝える

    • 商品ページ：特徴、対象者、使用方法を説明

    • 口コミ・比較記事：購入判断の根拠を増やす

    • LLMO：AI回答内の自然な比較・推薦候補に入る

    ただし、今回の情報は第三者が確認した表示事例であり、Googleが全ユーザー・全地域への展開を正式発表したものではありません。

    広告の対象となる検索、表示頻度、掲載位置、オーガニック回答への影響も明らかになっていません。

    出典：Search Engine Roundtable「Google AI Mode With Inline Shopping Carousel Ads & Single Ad Unit」

    まとめ｜AI検索は「計測できない施策」から変わり始めている

    9月1日の海外動向から押さえておきたいポイントは、次の5つです。

    • Google Search ConsoleでAI回答への表示状況を確認できるようになった

    • BtoB購買担当者の63％がAIを使う一方、94％は回答を別の情報源で確認している

    • 独自データを第三者メディアへ展開することで、AIからの引用機会が増える可能性がある

    • 店舗検索では、WebサイトへのクリックよりGoogleマップ内の行動が重要になっている

    • AI Modeでは、自然な推薦とショッピング広告が同じ回答内に表示され始めている

    これまでLLMOは、成果を確認しにくい施策でした。

    しかし、Google Search ConsoleのAIレポートをはじめ、AIの言及、引用、クローラー、回答内容を確認する仕組みが整い始めています。

    今後は、次の3段階で効果を測る必要があります。

    1. 可視性
      AI回答に表示・引用・言及されたか

    2. 比較・検討
      どの条件で、どのような評価とともに推薦されたか

    3. 事業成果
      指名検索、問い合わせ、商談、受注につながったか

    AI検索で表示されることをゴールにせず、CRMまでつなぎ、売上への貢献を確認できる設計へ進めることが重要です。

    アムール株式会社について

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    アムール株式会社は、企業がChatGPTやGeminiなどのAI検索で正しく理解され、比較・推薦されるためのAEO・GEO・LLMO支援を提供しています。

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    アムール株式会社
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