AI回答のフレーミング（見せ方・提示）は、デジタルの新たな「商品棚・売り場」――ChatGPT時代の新しい購買行動【SEOまとめ】

illustration by つきのあめだま

今回は、「AIネタ多め＋SEOネタもしっかり、調査データの情報多め」の回。

AIネタは、AI回答のフレーミング、AI回答のコンバージョン傾向、AIで量産したコンテンツは負債化確実、SCのAIパフォーマンスレポートといったところ。

SEOネタは、SCネタが2つ（正しい使い方・間違った使い方、新機能プラットフォームプロパティ）、メディアのSEO戦略、GBPの疑似イマーシブビューなどだ。

どの記事も良いのだが、要チェック記事が3本。1ページ目最後の辻氏による「サイト内検索スパムが生成AI回答を汚染」や、2ページ目の新時代メディア戦略の記事（2本）は、ぜひご確認いただきたい。

今週も、あなたのSEOとAIとビジネスに役立つ情報を、しっかり学んでほしい。

• AI回答のフレーミング（見せ方・提示）は、デジタルの新たな「商品棚・売り場」――ChatGPT時代の新しい購買行動
• AI経由の訪問者はコンバージョン率が3倍？ 2900万件のデータが示す事実
• AI量産コンテンツは「資産」ではなく「負債」
• SCのAIパフォーマンスレポートの正しい活用法×3
• サイト内検索スパムの悪用による検索結果汚染
• 未登録ページが多くても問題なし？ Googleが語るSearch Consoleの正しい使い方・間違った使い方
• Search Consoleでソーシャルと動画の検索パフォーマンスを一元管理。「プラットフォームプロパティ」登場
• グーグル検索流入、2027年に半減へ。AI検索が揺るがすメディア業界
• 量より質へ！ 大手メディアが「記事を減らして成果を伸ばす」理由
• グーグルマップ「イマーシブビュー」風の演出をGBPで実現する裏技
• AIでGoogle検索はどう変わった？ Alphabet 2026年Q2決算を読み解く
• AI検索はサイト流入を奪っていない？ 「毎週数十億クリックを送っている」とGoogleが主張

※次回お休みのおしらせ： このコーナーは隔週更新のため、本来ならば次回の更新は8月14日ですが、1週間お休みさせていただき、次回更新は8月21日の予定です。

今週のピックアップ

AI回答のフレーミング（見せ方・提示）は、デジタルの新たな「商品棚・売り場」――ChatGPT時代の新しい購買行動
検索順位からAIの推薦へ （Profound） 海外情報

ChatGPT内で商品を比較・検討する際、「回答内での表示頻度が高いブランドほど実際に選ばれる」傾向がかなり強い。選ばれたブランドと見送られたブランドの表示頻度を比べると、24%と11%と差があった。

また、利用者の92.8%は外部ウェブサイトへの意味のあるクリックを行わず、ChatGPTが提示する比較表や「～向け（Best for）」というラベル、価格表記、デメリットの説明をもとに回答内で判断を完結させていた。

そんなデータが、調査で明らかになった。Profound（プロファウンド）社・ケビン・インディグ氏・Clickstream Solutions（クリックストリーム・ソリューションズ）社のエリック・ヴァン・バスカーク氏らが行った共同調査だ。

AIの回答内にどのように掲載されるのか、そのフレーミング（見せ方・提示のされ方）が、デジタル上の新たな「商品棚・売り場」となっていると調査は指摘している。

調査結果をもう少し詳しく見ていこう。

「56人の参加者がChatGPTを用いて行った221件のタスク」と「Profoundのブランド引用データ」を照合した結果、AI回答でのブランドの「表示頻度」が高ければ、「選ばれる率」も高くなる傾向が強く見られた。具体的には、全体で0.57の相関が確認された（ペット保険で0.87、食品・日用品で0.97など）。平均表示頻度をみると、選ばれたブランドでは24%、選ばれなかったブランドでは11%だった。

カテゴリごとの表示頻度と選ばれる率の相関。カテゴリは次のとおり：

• Grocery： 食料品
• Pet insurance： ペット保険
• Supplements： サプリメント
• Budgeting： 家計管理
• Nutrition apps： 栄養管理アプリ
• Gym & equipment： ジム・トレーニング用品
• Gas savings： ガソリン代節約
• Travel insurance： 旅行保険
• Meal delivery： 食事宅配サービス
• Fitness trackers： フィットネストラッカー
• Fitness apps： フィットネスアプリ

だが、未知のブランドにもチャンスが存在する。参加者の88%は検討カテゴリに関する事前知識が「低い～中程度」だった。知名度のないブランドであっても、上位にリスト化され、明確な理由付け（「～向け」ラベル）や納得感のある価格が示されると、最終候補に残る傾向が見られた。

「外部サイトへのクリックや確認の行動」は激減していた。全体の92.8%のタスクで外部サイトへの意味のあるクリックがなかった。外部サイトでの情報確認は3.2%にとどまり、外部で価格を再確認した参加者はゼロだった。

言い換えると、従来のアナリティクスや参照トラフィックだけを見ていては、AI経由の影響を追跡できない状態だった。

チャット内での検証と意思決定も特徴的だった。提示された選択肢をそのまま受け入れて深掘りしなかったのは、タスクの48.9%にのぼった。38.8%では「なぜその選択肢なのか」の根拠の説明を求めたが、外部検索ではなくChatGPTに対して質問しただけだった。

比較表は意思決定に大きな影響を与えていた。参加者の65.4%は「文章をじっくり読む」のではなく「拾い読み」していた。文章以外の構造化要素のなかでは、次のものが最も長い時間関心を集めた：

• ブランド・製品の比較表（35.9%）
• 機能比較表（15.0%）

企業は生成AIのフレーミングを意識していくべき

冒頭で示したように、生成AI上で自社のサービスや製品がどのように提示されどのように見えているのか（フレーミング）が、デジタル上の新たな「商品棚・売り場」となっていることが、調査データで明らかになってきた。

調査では、ブランド側がコントロールすべきフレーミングの要素として次の4つを挙げている：

• 比較表に掲載されること
• 適切な「～向け（Best for）」ラベルの獲得
• 最新かつ正確な価格表示（間違いや欠落は除外につながる）
• 回答内で言及される自社の「デメリット」の把握と改善（ネガティブな一言が致命的になり得るため）

消費者の意思決定は、自社サイトを訪れる前のChatGPT回答内で完結する傾向が強まっている。ブランドにとっては、単にAIの検索・引用対象になるだけでなく（言い換えるとShare of Voiceを高めるだけでなく）、「比較表に載り、どのような価格・用途・欠点とともに提示されるか」という回答内での提示方法、つまりフレーミングを管理・最適化することが不可欠だ。

調査概要

調査方法の概要は次のとおり：

• 参加者56人がChatGPTを使い、商品・サービスを比較する224件のタスクを実施した。このうち221件が分析対象となり、51人分の「考えを声に出しながら操作する」記録が利用された。

• 主な証拠は画面録画である。分析者は、参加者の事前知識、重視した条件、ブランドを知った経緯、情報確認の方法、最終的な選択などをタスクごとに分類した。これは全証拠の約85%を占める。

• 発話の音声記録はAIも使って分析し、その内容を元の動画と照合した。

• 各タスクの前・途中・後にアンケートを実施し、参加者が「言ったこと」と「実際にしたこと」の違いも調べた。

• Profoundのデータを使い、36の代表的な質問に対するChatGPTの6,882件の引用を集計した。そのうえで、各ブランドの表示頻度と参加者の選択との相関を分析した。

• 割合には95%信頼区間を付け、統計分析は実験モデリングの経験を持つ博士号レベルの分析者が担当した。

参加者の66%がAIチャットを毎日、93%が週1回以上使う熟練ユーザーであるため、信頼感などのスコアにはその前提が影響している。また、相関関係を示すものであり因果関係の証明ではない点、一部カテゴリ（コーチングやフィットネスアプリなど）ではサンプル数の少なさによる逆相関が見られるなど、データに制約がある点に留意が必要である。

グーグル検索SEO情報①

AI経由の訪問者はコンバージョン率が3倍？ 2900万件のデータが示す事実
AI経由のアクセスは少ない、でも成約率は高い （Andy Crestodina on LinkedIn） 海外情報

AIをソースとする訪問者は、他のオーガニック（自然流入）チャネルと比べて、約3倍高い確率で問い合わせや見積もり要求などのリードに転換（コンバージョン）する。

B2B・リード獲得向けの97のウェブサイトへの約2890万件の訪問を対象とした調査で、こんな結果が出た。

一方で、AI経由と識別できるトラフィックは全体のわずか0.5%にとどまっていた。現時点でのAI経由のトラフィックの強みは「流入量」ではなく「見込み客の質の高さ」にあると言えそうである。AI内で事前の比較や絞り込みを終えた、購買意欲の高いユーザーが訪れていることが主な要因だと考えられる。

調査の主要ポイントをまとめる：

• コンバージョン率の差：
  AI経由の訪問者は、「参照・メール・検索・ダイレクト・ソーシャル」など他の自然流入チャネルと比べてリードへのコンバージョン率が約3倍だった：

  チャネル	CVR
  AI	1.91%
  検索	0.58%
  ダイレクト	0.57%
  参照	1.06%
  メール	0.72%
  ソーシャル	0.49%

• サイト別データ：
  AI経由のコンバージョン率が高い傾向は、全体の個別サイトの約3分の2で見られた。サイトごとの中央値で比較すると、AI経由のコンバージョン率は7倍高い。

• ChatGPT vs. グーグル検索：
  ChatGPT経由のコンバージョン率2.1%に対し、Google検索経由では0.5%。ただし、Google検索はChatGPTの約100倍のトラフィックを送っているため、総リード数ではGoogle検索が圧倒的である。

• AIトラフィックの内訳：
  14万件のAI流入のうち、大部分がChatGPT経由である。GeminiやPerplexityなどその他のAIに関しては、流入量・コンバージョン率ともに限定的。

• トラフィック測定の限界：
  実際のAI流入は0.5%より多い可能性がある。グーグルのAI OverviewsとAI ModeからのクリックはGA4上で「Organic Search」に分類され、アプリ版AIからの流入はリファラーが除去されて「Direct」に分類されるためである。

• コンバージョン種別（高意欲 vs. 低意欲）：
  問い合わせやデモのリクエストといった「高意欲なコンバージョン」だけでなく、メルマガ登録や資料ダウンロードなどの「低意欲なコンバージョン」においても、AI経由の訪問者は2倍近い転換率を示している。

  

AI経由のコンバージョン率が高い理由について、調査は次の4つの仮説を立てている：

• 事前の絞り込み ―― AIとの対話内で検討・比較を終えてから訪問するため、非対象層が事前にふるい落とされている。

• 指名・案内目的 ―― すでにブランドを知っており、AIに行き方を尋ねてトップページなどに訪れている。

• アドバイスとしての信頼感 ―― 広告だらけの検索結果と異なり、AIの推奨は口コミや専門家の助言のように感じられる。

• 利用者の目的意識 ―― 暇つぶしのソーシャルメディアや動画コンテンツとは異なり、AI利用者は明確な課題解決や購買意思決定を目的に検索している。

なお、AI流入の多くはトップページに着地するが、コンタクトページやサービスページに着地したユーザーも高いコンバージョン率を示していた。

分析に関しては、「GA4のキーイベント分類は手作業で行われており、分析者の判断が含まれる」点に留意が必要だ。また、測定対象はサイト上の成果（申し込み率）であり、最終的な商談化や売上金額までは検証していない。

AI経由の集客は現在全体の0.5%程度と極めて少量だが、「検索などのチャネルに比べると、訪問者の意欲や目的意識が高い状態」であることを調査は示している。

こうした顧客の変化に対して、企業はどのように動けているだろうか。単なるAI流入数増加を追うだけでは、おそらくもったいないだろう。たとえば、次のように考えてみるのはどうだろうか：

AIに推奨されたユーザーが最初に着地するトップページや主要ページに対して、

• 具体的な回答
• 明確な価値提案
• 対象顧客
• 実績
• プロセス

などをうまく提示し、訪問者の「確認・決断」を後押しできるようにコンテンツを最適化していこう。

調査規模・期間については次のとおり： 97のB2B・リード獲得サイト、2025年7月～2026年6月の計約2,890万セッションが対象（各サイト最低100セッション以上のAI流入あり）。

AI量産コンテンツは「資産」ではなく「負債」
AI時代のSEOで勝つ鍵は、量ではなく「本物の独自性」 （Lily Ray on X） 海外情報

SEOやGEOでの露出拡大を狙って「情報コンテンツを装いつつ最終的に自社製品へ誘導する自社主導型ページ」を大量生成すると、サイト全体の評価を落とす大きな負債になる。

似たような構成のコンテンツをAIツールで量産するのではなく、次のようなものにリソースを投資すべきだ：

• 一次調査
• 独自の意見
• アイデア
• 本物の専門知識

著名なSEOコンサルタントのリリー・レイ氏が、このようにXで力説した。レイ氏の主張の要点をまとめる。

• コンテンツの負債化 ―― 検索やAIでの露出を狙うページであっても、種類や作り方によっては、「資産」ではなく、ドメイン名全体の評価を下げる「負債」になる。

• 宣伝・訴求型コンテンツの危険性 ―― 最も危険なのは、「教育的な解説を装いつつ、最終的に自社商品を唯一の解決策として導くような偏ったコンテンツを大量に公開する」パターンである。

• 第三者視点での評価 ―― 作成者が「役立つ」と思っていても、客観的な第三者（または検索エンジン）から見て中立・正確・誠実であり、E-E-A-Tを満たしているかが重要である。

• 検索エンジンの見極め力 ―― グーグルなどの検索エンジンは、「サイトの主軸から外れたページ」や「SEO／AIトラフィック獲得のみを目的としたコンテンツ」の特徴を見抜くことができる。

• 量産の裏目 ―― AIツールを使ってパターン化したページを量産しても、だいたい6か月以内に裏目に出て、アルゴリズム更新などでドメイン名全体のパフォーマンスが低下することが多い。

• 具体例（1月20日のアップデート） ―― 1月20日の検索システムアップデートで影響を受けた70社以上の企業を分析したところ、まったく同じSEO／GEO施策やツールを使って自社宣伝用のページを量産していた共通のパターンが確認された。

• 本当の独自性（インフォメーション ゲインの誤解） ―― 単にLLMに指示を出して文脈上の「情報利得（Information Gain）」を足させるだけでは独自性とは言えない。「一次調査」「実体のある見解」「アイデア」「真の専門性」から生まれるものこそが、本物の独自性である。

  ※SEO文脈での「情報利得（Information Gain）」とは、すでに検索結果や他のページで得られる情報に対して、どれだけ新しい価値をそのコンテンツが追加できるかを意味する

“役立つ”ように見える宣伝記事をAIで量産するのは、短期的な集客策にはなっても、長期的にはサイト全体の足を引っ張りかねない。本当に価値のある独自コンテンツを作ることが、最も安全で強い戦略だ。

SCのAIパフォーマンスレポートの正しい活用法×3
プロンプトやクリック数が取れなくても大丈夫 （Aleyda Solis on LinkedIn） 海外情報

Search ConsoleのAIパフォーマンスレポートが英国の限定されたサイトを対象に今年6月にリリースされた。その後、日本でも多くのサイトで利用できるようになっている。

しかし、入手できる指標がインプレッションだけであり、クリックに関連するデータは一切提供されない。せっかく使えるようになっていても利用価値を見いだせていないウェブ担当者もいるに違いない。

世界的に有名な、スペインのSEOコンサルタントであるアレイダ・ソリス氏が3つの活用方法を提案している。

• AI露出のベースラインを確立する ―― 生成AIでのインプレッション数と検索全体のインプレッション数を継続的に追跡し、AI露出率を把握する。国別・デバイス別に分け、どこで増加しているか、または減少しているかを確認する。

• グーグルがAI機能からリンクしているコンテンツを特定する ―― URLは宝の山である。ディレクトリやテンプレートごとにグループ化し、どのコンテンツが表示されているか、また、その可視性がどの程度集中していて脆弱なのかを見極める。さらに、アナリティクスデータと照合し、オーガニック検索トラフィックの減少、AI経由のトラフィックや収益の増加との相関を分析する。

• 最適化施策を検証する ―― 変更内容を注記し、実施前後を比較するとともに、「最適化したページ」と「似ている未最適化ページ」をベンチマークする。AIインプレッションが増えている一方でクリック数が横ばいなら、トラフィックを伴わない露出が増えていることを意味する。

ソリス氏が推奨する分析方法でAIパフォーマンスレポートを利用してみるといい。

サイト内検索スパムの悪用による検索結果汚染
サイト内検索設定を見直してほしい （辻正浩 on X） 国内情報

警視庁が、検索結果について次の注意を喚起している。

サイト内検索の不備を悪用したスパム手法のようだ。詐欺グループが正当であるかのように見せかけるサイト内検索結果をインデックスさせて、AI Overviewsの回答を操作しているのだ。

辻氏が警告を発しているが、結論だけ先にまとめると、次のようなものだ：

• 「サイト内検索でスパム目的のキーワードを検索した検索結果ページがグーグルにインデックスされている」ことが問題。

• 現在はAI Overviewsの回答にそのスパム内容が反映されてしまう場合がある。

• 自分のサイトでその問題が起きていないかを調べるには、Search Consoleの「検索結果」で、「ページ」フィルタにサイト内検索関連のURLパターンを指定して確認する。

• とるべき対策は次のいずれか：

  • サイト内検索をインデックスさせない（サイト内検索結果ページはすべてnoindexにする）
  • サイト内検索をインデックスさせるが、サイト内検索結果が0件のときは404やnoindexにする
  • サイト内検索をインデックスさせるが、特定の文字列を含むサイト内検索の場合はnoindexにする

改めて、辻氏の警告を確認していこう：

辻氏が引き合いに出している、サイト内検索スパムによって引き起こされる問題とその対処方法は以前にこのコラムで紹介している。詐欺グループの片棒を無自覚に担ぐことのないように十分に注意してほしい。