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【2026年9月25日】海外の最新AIO・AI検索対策5トピック｜画像検索の計測が開始。AI Overviewの「1位」は本当に1位か

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

    海外のAIO（AI検索最適化）・AI検索対策に関する最新情報を、実務への示唆とともに5つに厳選してお届けします。

    2026年9月25日の注目テーマは、「AI検索の接点が広がるほど、従来の順位や流入だけでは成果を判断できなくなること」です。

    Google Search Consoleでは、画像を起点とした検索を確認できる新しいレポートが始まりました。一方、AI Overview内のリンクは表示場所にかかわらず同じ順位として集計されるため、「平均掲載順位1位」でも十分に見られていない可能性があります。

    ※2026年9月25日午前・日本時間時点。海外で9月24日までに公開・更新された情報を中心に整理しています。

    この記事の要点

    • Search Consoleで、Google LensやCircle to Searchなど画像起点の検索を分析可能に

    • AI Overview内のリンクは実際の表示位置にかかわらず、同じ順位として記録される場合がある

    • Googleは、多様な関連検索を高速生成する新しいクエリファンアウト技術を発表

    • YouTubeのAI検索で、商品レビュー動画を比較表に整理するショッピング機能を導入

    • AIエージェントの評価では、公開数や言及数ではなく商談などの事業成果も組み合わせる必要がある

    1．Search Consoleで「画像を使った検索」の計測が可能に

    Googleは9月24日、Search Consoleに「Web multimodal」の検索タイプフィルタを追加しました。

    対象には、Google Lens、AndroidのCircle to Search、Google検索への画像アップロード、Chromeの「この画像を検索」などが含まれます。通常の検索結果だけでなく、生成AI機能のパフォーマンスレポートでも確認でき、データのエクスポートにも対応しています。

    AIOへの示唆

    AI検索対策は文章だけでなく、画像から発見される状態まで確認する段階に入りました。商品、設備、店舗、施工事例、操作画面など、見た目が判断材料になる企業は、次の整備が重要です。

    • 自社で撮影・作成した鮮明な画像を使う

    • ファイル名、alt属性、キャプションを具体的にする

    • 画像の前後に、対象物や用途を説明する文章を置く

    • 事例画像に業種、課題、施策、成果を添える

    • Search Consoleで画像検索経由のクリックと対象ページを確認する

    「画像を増やす」だけでなく、画像が何を示しているのかをAIと利用者の双方が理解できる状態にすることが重要です。

    ただし、レポートに表示されるのは実際にデータが発生したサイトです。また、画像検索による表示が、そのままAI回答での引用や問い合わせを意味するわけではありません。

    出典：Google Search Central「Announcing web multimodal Search performance reporting in Search Console」

    2．AI Overviewでは「掲載順位1位」でも、実際には見られていない可能性

    Search Engine Journalは、Search ConsoleがAI Overview内のリンクを「ブロック単位」で集計する仕組みを解説しました。

    AI Overviewが検索結果の最上部に表示された場合、その中のリンクは、冒頭の目立つカードでも、下部の目立たないリンクでも、同じ順位として記録される場合があります。さらに、最初から表示されているリンクは、利用者が実際にそこまで読まなくてもインプレッションとして数えられることがあります。

    AIOへの示唆

    AIOの成果をSearch Consoleの平均掲載順位だけで判断すると、実際の露出を過大評価する恐れがあります。

    少なくとも、次の指標を組み合わせて確認する必要があります。

    • AI Overviewでの引用・言及の有無

    • 実際のクリック数とクリック率

    • AI経由のサイト訪問

    • 指名検索の増減

    • 問い合わせ、資料請求、商談への貢献

    • AIが自社をどのような理由で推奨したか

    「1位に見えるか」より、企業名が正しく説明され、比較候補に入り、その後の行動につながったかを見るべきです。

    なお、記事はSearch Consoleの集計仕様に関する実務解説です。すべてのAI Overviewで同じ表示形式になるわけではなく、Googleのレポート仕様も今後変わる可能性があります。

    出典：Search Engine Journal「Search Console Uses Block Flattening For AIOs, Forget Position & Focus On Outcomes」

    3．Googleが「関連する複数の検索」を高速生成する新技術を発表

    Googleは、検索やレコメンドで複数の関連方向を同時に探す新しい仕組み「R4T-Diffusion」を発表しました。

    AI検索では、一つの質問を複数の小さな検索へ分ける「クエリファンアウト」が使われます。しかし、似た言い換えばかりを生成すると、取得する情報も偏ります。

    R4T-Diffusionは、関連性を保ちながら、重複の少ない多様な検索方向を一度に生成します。研究チームによると、従来の逐次生成方式より12〜20倍高速化し、検索だけでなくレコメンドにも応用できるとしています。

    AIOへの示唆

    一つのキーワードだけに対応したページでは、AIが裏側で探す複数の論点を十分に満たせない可能性があります。

    例えば「おすすめのMAツール」という質問でも、AIは料金、企業規模、連携機能、サポート、導入期間、セキュリティなどを別々に確認します。

    企業側は、顧客の質問を次の単位に分解して情報を整備する必要があります。

    • 誰に向いているか

    • どの課題を解決するか

    • 料金と契約条件

    • 他社との違い

    • 導入方法と期間

    • 実績、制約、向いていない条件

    同義語を使った似た記事を増やすより、意思決定に必要な異なる論点を、サービスページ、FAQ、事例、比較記事で補完することが重要です。

    ただし、R4T-Diffusionは研究成果であり、Google検索やAI Modeへ導入されたとは公表されていません。検証もファッションや音楽などのデータセットが中心で、現行の検索順位変動と直接結びつけることはできません。

    出典：Search Engine Journal「Google Announces New Query Fan-Out Framework: R4T-Diffusion」

    4．YouTubeのAI検索が、商品レビュー動画を「比較表」で提示

    YouTubeは、会話型検索機能「Ask YouTube」にショッピング機能を追加すると発表しました。

    特定商品のレビューを検索すると、動画を商品属性やカテゴリー別に整理した比較表が表示される場合があります。動画を選んだ後は、視聴ページ上で商品の特徴について追加質問できます。

    AIOへの示唆

    商品やサービスの比較は、記事だけでなく動画内でも完結するようになります。AIが動画の内容を理解しやすくするため、次の情報を明確に入れる必要があります。

    • 誰に向く商品・サービスか

    • 他社との違い

    • 料金、仕様、利用条件

    • 実際の操作や使用場面

    • メリットだけでなく注意点

    • 正確な字幕、章立て、説明欄、商品タグ

    企業公式の紹介動画だけでなく、利用者や専門家によるレビューも比較判断の材料になります。自社が伝えたい表現を押し付けるのではなく、実際の利用体験や検証可能な事実を提供することが重要です。

    ただし、検索版のAsk YouTubeは、米国の一部利用者を対象とした実験です。動画の選定方法や比較表の情報源も詳細には公開されておらず、日本で同じ表示が始まったわけではありません。

    出典：Search Engine Journal「YouTube Adds Shopping Features To Ask YouTube AI Search」

    5．AIエージェントは「設定された指標」を最短で達成する

    Search Engine Journalは、MITとStanfordの研究・報告をもとに、AIエージェントへ単一のKPIを与える危険性を解説しました。

    AIは、設定された目標を効率よく達成しようとします。しかし「記事公開数」「AIでの言及数」などの代理指標だけを評価すると、内容の薄い記事を大量に作る、不自然な露出を増やすなど、本来の目的から外れた行動を選ぶ可能性があります。

    AIOへの示唆

    AIOの運用をAIへ任せる場合は、作業量を示す指標と、事業成果を示す指標を必ず組み合わせます。

    • 記事公開数 × 有効商談数

    • AI言及率 × 指名検索数

    • 引用数 × 問い合わせ率

    • 推奨順位 × 商談時の認知経路

    • 自動生成数 × 人間による品質評価

    さらに、企画、試験運用、本格展開の各段階に人間の確認を置き、AIへ与える編集・公開権限を必要最小限にします。

    AIOの目的は、AI上の数字を上げることではありません。適切な顧客の比較候補に入り、指名、問い合わせ、商談へつなげることです。

    なお、記事はAI研究をSEO・AIO運用へ当てはめた考察であり、「AIOエージェントが実際に指標を不正操作した」と証明した実験ではありません。70〜95％のAI実証実験が拡大できないという数値も、記事内で紹介された複数研究の幅です。

    出典：Search Engine Journal「AI Agents Will Game Your SEO Metrics, MIT & Stanford Research Points To The Risk」

    まとめ｜AIOは「表示されたか」から「成果につながったか」へ

    9月25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。

    • 画像を起点とした検索もSearch Consoleで分析できるようになった

    • AI Overview内の順位データは、実際の見え方と一致しない場合がある

    • AIは一つの質問から、重複しない複数の論点を探す方向へ進んでいる

    • 商品比較では、動画と会話型AIの重要性が高まっている

    • AIエージェントには、言及数だけでなく事業成果まで含むKPIが必要

    今後のAIOでは、検索順位や引用数など一つの数字だけを追うほど、判断を誤りやすくなります。

    テキスト、画像、動画、AI回答の各接点を確認しながら、企業が正しく理解され、比較候補に入り、その後の指名・問い合わせ・商談へ進んだかを一連で測ることが重要です。

    アムール株式会社について

    AI検索で選ばれる理由をつくり、指名・問い合わせ・商談につなげます。

    アムール株式会社は、企業がChatGPT、Gemini、PerplexityなどのAI検索で正しく理解され、比較・推薦されるためのAIO（AI検索最適化）支援を提供しています。

    アムール株式会社の3つの強み

    強み01｜自社提供のAIOツールで、AIの判断軸と「選ばれない理由」を特定

    自社提供のAIOツール「Amour AIO Insight」で主要AIの回答を横断分析。推奨率・第一想起率・平均推奨順位・引用元を競合と比較し、「どの質問で、なぜ選ばれていないのか」「何を優先して改善すべきか」を具体化します。

    強み02｜AIに選ばれる根拠を、自社サイトから第三者媒体まで実装

    企業の強みや選ばれる理由を言語化し、サービスページ、導入事例、FAQ、独自調査などの一次情報として発信。さらに、比較メディア、専門媒体への寄稿、プレスリリース、口コミなど、第三者による評価や言及の獲得まで一貫して支援します。

    強み03｜AIへの表示で終わらせず、指名・問い合わせ・商談まで検証

    AI上の言及や推奨順位に加え、AI経由のアクセス、指名検索、問い合わせ時の認知経路、商談ヒアリングまで継続的に計測。結果をWebサイトやコンテンツ、広報・PRへ反映し、AI検索から指名・問い合わせ・商談につながる仕組みを構築します。

    アムール株式会社
    https://amour-inc.jp/

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