【衝撃】AI Overviewsは“使われないと消える”！？Googleが語ったAI検索の新ルールと、マーケ担当の対策
AI Overviews（検索結果上部に出るAI要約）は、常に表示され続けるわけではありません。
Googleは、ユーザーが「役に立った」と感じる行動（エンゲージメント）が弱い場合、表示を抑えたり外したりする考え方を示しています。
この記事では、この変化がSEO・コンテンツ・ブランド露出にどう影響し、マーケ担当が何を整えるべきかを、実務の型として整理します。
📌 この記事で得られること
- AI Overviewsが「表示される/されない」を左右する考え方（エンゲージメント視点）
- マーケ担当が押さえるべき、AI検索時代の“露出の扱い方”
- SEO/GEOで効く、コンテンツ設計・情報設計・計測の実務チェック
- AI要約がある前提での、ブランド・CV導線の整え方（誇張なし）
- チームで回せる、監視→改善→学習のワークフロー
イントロダクション
検索の上部にAIが要点をまとめる体験は、情報収集を短時間で進められる一方、サイト側にとっては「検索からの流入や認知の形」を変えやすい要素です。
そして最近、AI Overviewsが“いつでも同じように表示されるわけではない”ことを示唆する発言が注目を集めました。
ポイントはシンプルです。
ユーザーがAI Overviewsを見て、役に立ったと感じる行動が弱いなら、そのクエリ（または似たクエリ）では表示されにくくなる──という考え方です。
これは、マーケ担当にとって「AI Overviewsに載る施策」を、単発のテクニックではなく、継続運用の設計として扱う必要があることを意味します。
この記事では、ニュースの細部や数字の議論に寄りすぎず、デジタルマーケ担当が明日から使えるように、運用の型として整理します。
「SEO担当だけの話」に閉じず、コンテンツ制作・ブランド管理・計測・サイト改善まで含めて、チームで動かせる形に落とし込みます。
概要
AI Overviewsは、検索結果の中でAIが要点をまとめ、関連するリンクへ誘導する体験です。
Googleは、AI機能が通常の検索結果に上乗せ価値を出せると判断したときに表示されやすい、と説明しています。
さらに、表示後もユーザーの反応を見ながら、表示の仕方を調整していく考え方が示されています。
ユーザーが検索。
意図が複雑・比較系だとAI要約が出やすい傾向。
AIが要点をまとめる。
関連リンクを提示し、深掘りを促す。
ユーザーの行動を観察。
役立ったかどうかのシグナルを集める。
反応が弱い場合は表示を抑える。
反応が良ければ表示を維持しやすい。
学びが似たクエリに広がる。
露出が“面”で変わる可能性。
| 変化のポイント | マーケ担当の実務インパクト |
|---|---|
| AI Overviewsの露出が変動しやすい | 「載った/載らない」を単発で判断しにくい。監視と改善の仕組みが必要。 |
| ユーザー反応が“表示可否”に関わる | コンテンツの品質だけでなく、意図に合う導線・読みやすさ・次の行動設計が重要。 |
| 学習が似たクエリへ広がる | 一部のテーマでの反応が、関連テーマの露出にも影響し得る。テーマ単位で最適化を考える。 |
| AIの回答は誤りがあり得る | 誤解されにくい情報設計（定義・条件・注意点）と、参照されやすい構造が安全。 |
✅ 実務での捉え方：AI Overviewsは「SEOの新しい枠」でもありますが、それ以上に検索体験の最適化ロジックが一段増えたと考えると整理しやすいです。
利点
「表示が変動する」と聞くと不安が先に立ちますが、エンゲージメント前提のロジックが見えると、マーケ担当としては打ち手を設計しやすくなる面もあります。
ここでは、現場で活かせる利点を整理します。
🟦 施策の優先順位がつけやすい
- 「AI Overviewsに載せたい」ではなく、ユーザーが価値を感じる意図から逆算できる
- 複雑な比較・検討・手順系など、解決ニーズが強い領域にリソースを寄せやすい
- “露出”と“事業成果”の距離が近いテーマを選びやすい
🟧 コンテンツ改善がチームで合意しやすい
- 評価軸が「検索意図に合うか」「読み進められるか」に寄り、議論が建設的になりやすい
- 編集・SEO・プロダクト・CSが、同じ“ユーザー体験”で会話しやすい
- “刺さる表現”よりも、誤解されにくい説明が重視されやすい
🟦 ブランドの守りを設計しやすい
- AI要約が前提になるほど、定義・条件・注意点を整備して誤解を減らしやすい
- 公式ページ/一次情報の位置づけを明確にできる
- “言い切り”を避けたニュートラル表現で、長期運用しやすい
🟧 計測と改善の型が作りやすい
- Search Consoleなど既存の枠組みで「検索→クリック→サイト内行動」を捉えやすい
- 露出の増減に一喜一憂せず、テーマ単位で改善が回せる
- 施策が属人化しにくく、運用手順に落とし込みやすい
✅ まとめると：エンゲージメント前提の世界では、「ユーザーの疑問を解ける設計」がより重要になります。
逆に、表面的なテクニックだけだと、長く効きにくくなる可能性があります。
応用方法
AI Overviewsが「役立つかどうか」で出し分けられるなら、マーケ担当は“役立つ状態”を作る方向に動けます。
ここでは、SEO/GEOだけでなく、コンテンツ・ブランド・サイト運用に応用できるポイントをまとめます。
🧾 解説記事（How-to / 手順 / トラブルシュート）
- 冒頭に「結論の要点」を短く置き、詳細へ誘導する
- 用語の定義を曖昧にせず、前提条件を明記する
- 手順の分岐（Aの場合/Bの場合）を見出しで整理する
- 最後に「次に何をすればよいか」を案内する（資料/デモ/問い合わせ など）
🛒 比較・検討記事（サービス比較 / 選び方）
- 比較軸を先に提示し、表で整理してから詳細へ進む
- “良い/悪い”の断定ではなく、「向いている条件」を中心に書く
- 用語の違い（似た概念）を混同しないように分けて説明する
- 公式情報ページ（仕様/料金/制限）へ迷わず行ける導線を作る
🏢 BtoB（課題起点の検索が多い）
- 「症状→原因候補→対処→社内の進め方」の順で構造化する
- 社内説明に使える図解（意思決定者向けの要点）を入れる
- 導入プロセスを“現実的”に書く（時間・体制・関係者の想定）
- 業界特有の制約は、注意喚起として明記する
🧠 ブランド/広報（誤解を避けたい）
- 定義ページ（用語、理念、範囲）を用意し、参照先を一本化する
- 誇張表現を避け、「できること/できないこと」を分けて書く
- FAQを充実させ、検索で生まれがちな誤解を先回りで解く
- 更新日時・変更点を分かりやすくし、古い情報が残りにくくする
ここで大切なのは、AI Overviewsに“載せるための文章”を作るより、人が読んで理解し、次の行動へ進めるページを作ることです。
Googleの公式ドキュメントでも、AI機能に向けた特別な最適化は必要なく、既存のSEOベストプラクティスが重要だと説明されています。
つまり、AI Overviewsは「別ルールのゲーム」ではなく、検索体験の延長線として扱う方が、チーム内でも進めやすいです。
✅ 実務メモ：AI Overviewsの表示は変動し得るため、“載るかどうか”を成果KPIの中心にしすぎない方が安定しやすいです。
代わりに「検索からの質の高い訪問」や「サイト内の行動」まで含めて評価すると、施策の改善が回しやすくなります。
導入方法
ここでは、マーケ担当が“チームで回せる”形に落とし込んだ導入手順を示します。
キーワードは、監視 → 仮説 → 改善 → 学習です。派手なテクニックより、運用の再現性を重視します。
🟦 対象テーマの選び方（最初が肝）
- 「意図が複雑」「比較が多い」「手順が必要」など、解決ニーズが強いテーマを選ぶ
- 社内で答えを揃えやすいテーマ（定義・前提が整理できる）から始める
- ブランド上のリスクが高いテーマは、ガイドライン整備後に着手する
- 更新頻度が高いテーマは、メンテ体制とセットで扱う
🟧 ページ設計（エンゲージメントの土台）
- 冒頭に“要点”を置き、詳細を段落で補強する（結論→理由→補足）
- 用語の定義、条件、対象範囲を明記し、誤解を減らす
- 見出しで迷わせない（似た概念は別見出しで分離）
- 画像や図解を適度に入れ、読み進めやすくする
🟦 技術/表示の確認（基本を落とさない）
- 検索にインデックスされ、スニペット表示できる前提を満たす
- 重要コンテンツがテキストで取得できるようにする
- 構造化データを使う場合は、可視テキストと整合させる
- ページ体験（表示速度・読みやすさ・モバイル）を整える
🟧 計測（Search Console中心に組む）
- Search Consoleのパフォーマンスで、対象クエリ群の推移を定点観測する
- サイト内の行動（滞在・回遊・CV）と合わせて評価する
- “露出の増減”だけで結論を出さず、ページ改善の材料として扱う
- 改善前後の変更点を記録し、学びを蓄積する
AI Overviewsは、ユーザーにとって便利な入口になる一方、要約の仕方によっては誤解が生まれる可能性もあります。
マーケ担当としては、次のような“守り”を整えておくと安心です。
🟦 表現ガイド（例）
- 断定しすぎない（条件つきで書く、例外を明記する）
- 比較煽りを避ける（「向いている/向いていない」を中心に）
- 数字の見せ方は慎重に（文脈・条件が必要なものは補足を添える）
- 免責や注意点は“本文中”にも置く（脚注だけに閉じない）
🟧 運用ルール（例）
- 重要テーマは、編集と法務/ブランドのレビューラインを作る
- 更新が必要になったら、誰が・いつ直すかを決めておく
- 公式ページを“参照の一本化”として整備し、情報の分散を減らす
- FAQを定期的に更新し、検索で生まれやすい誤解を先回りで解く
すべてのページがAI機能に出ることを望むとは限りません。
Googleは、検索で表示されるスニペット量の制御やインデックス制御など、サイトオーナー向けの一般的なコントロールも案内しています。
ただし、制御は流入にも影響し得るため、ブランド・事業・広報方針とセットで検討するのが現実的です。
✅ 進め方のおすすめ：最初は「出したいテーマ」から改善を回し、次に「誤解が怖いテーマ」の制御方針を決めると、社内合意が取りやすいです。
未来展望
エンゲージメントで表示が調整されるという考え方は、AI Overviewsに限らず、検索体験全体が「よりユーザーごと・意図ごと」に最適化されていく流れと相性が良いです。
その結果、マーケ担当に求められる役割も、少しずつ変わっていきます。
🔭 これから起きやすい変化（見立て）
- “同じクエリでも同じ表示”とは限らず、体験が揺れやすくなる
- 単一ページの最適化より、テーマの面（関連ページ群）の整備が効きやすくなる
- AI回答と通常検索の併存が進み、ユーザーの探索行動が多様化する
- 「見られる」だけでなく「誤解されない」情報設計の価値が上がる
🧭 マーケ担当が今から準備できること
- 公式ページの整備（定義・範囲・注意点・更新履歴）
- 比較・検討系コンテンツの拡充（条件ベースで説明）
- Search Console起点の定例レビュー（テーマ単位での改善）
- 編集ガイドラインの整備（誇張回避、断定回避、条件表現）
- 社内の知見を集約し、Q&Aを育てる（CS/営業の声を反映）
🌱 ポイント：AI検索の時代でも、結局は「ユーザーの疑問が解けるか」が中心です。
そのために、コンテンツ・導線・表現・更新体制を、無理なく回る形に整えるのが現実的です。
まとめ
AI Overviewsは、常に表示され続ける枠ではなく、ユーザーの反応を見て表示を調整する考え方が示されています。
つまり、マーケ担当がやるべきことは「載せるテクニック探し」より、役立つ体験を作り、改善を回す運用設計です。
- テーマ：複雑・比較・手順など、解決ニーズが強い領域から着手できているか
- 構造：要点→詳細→次の行動が、ページ内で迷わず辿れるか
- 表現：定義・条件・注意点が明確で、誤解を生みにくいか
- 技術：検索に正しく出る前提（インデックス・スニペット・表示品質）を落としていないか
- 計測：Search Consoleを軸に、テーマ単位で推移を追えているか
- 運用：更新・レビュー・社内合意（編集/ブランド）を回せる体制があるか
🔎 最後に：AI Overviewsの露出は変動し得ます。
だからこそ、短期の上下で結論を急がず、監視→仮説→改善を淡々と回すことが、結果的に安定した成果につながりやすいです。
FAQ
AI Overviewsの運用で、マーケ担当が迷いやすいポイントをまとめました。
AI Overviewsに「表示される/されない」は何で決まりますか？
Googleは、AI Overviewsが通常の検索結果に上乗せ価値を出せると判断したときに表示されやすい、と説明しています。
さらに、表示後もユーザーの反応を見ながら調整する考え方が示されています。
実務では「意図が複雑か」「比較や手順が必要か」「ユーザーが深掘りしたくなるか」といった観点で、テーマを見立てると整理しやすいです。
「AI Overviewsに載る」ことをKPIにしてもいいですか？
指標として見ること自体は有用ですが、中心KPIに置きすぎると運用が不安定になりやすいです。
露出の変動を織り込むために、「検索からの質の高い訪問」「サイト内の行動」「問い合わせや購買などの成果」と組み合わせて評価するのがおすすめです。
特別な“AI向けSEO”は必要ですか？
Googleの公式ドキュメントでは、AI機能向けに追加の特別要件はなく、既存のSEOベストプラクティスが重要だと説明されています。
その上で、マーケ現場では「定義・条件・注意点の明確化」「比較/手順の構造化」「更新体制」など、ユーザー体験を整える施策が効きやすいです。
AI要約で誤解されるのが不安です。どう備える？
断定を避けたニュートラルな表現にし、定義・条件・注意点を本文中にも置くのが基本です。
重要テーマは、編集ガイドラインとレビュー体制（ブランド/法務など）を用意し、更新が必要な時にすぐ直せる運用にすると安心です。
AI機能での流入はSearch Consoleで見られますか？
Googleは、AI機能に表示されたサイトの情報も、Search Consoleのパフォーマンス（Web検索タイプ）に含まれる旨を説明しています。
実務では、対象テーマのクエリ群を定点観測し、サイト内行動と合わせて評価すると改善が回しやすいです。
参考サイト
参考として、一次情報/関連情報を掲載します。
- Search Engine Land「Google AI Overviews are tested and removed based on engagement」
- Google Search Central「AI features and your website」
- Google Search Help「Find information in faster & easier ways with AI Overviews in Google Search」
- Google Search「How AI Overviews in Search work」
📎 読み方のコツ：まずGoogle公式で「AI機能の立ち位置」と「計測/制御」を押さえ、次に業界メディアで“運用上の示唆”を確認すると整理しやすいです。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
