AI 概要（ AI Overviews ）による検索 1 位のクリック率（ CTR ）低下が、この半年で一気に進行しています。Ahrefs の調査では、日本の情報収集型キーワードの検索 1 位 CTR 低下率が 2025 年 12 月の −38% から、2026 年 6 月には −62.7% へと拡大しました（米国は −58% → −68.8% ）。「順位＝流入」の前提が崩れる今、マーケターが取るべき打ち手を解説します。
AI 概要（ AI Overviews 、以下 AIO ）は、検索結果の最上部に AI が生成した回答を直接表示する機能です。これによる検索 1 位のクリック率（ CTR ）の低下を、情報収集型キーワードを対象に継続計測しています。注目すべきは、この半年で低下が一気に進んだことです。
| 地域 | 2025 年 12 月 | 2026 年 6 月 | 6 ヶ月の悪化幅 |
|---|---|---|---|
| 日本 | −38% | −62.7% | −24.7% |
| 米国 | −58% | −68.8% | −10.8% |
日本の低下率は 2025 年 12 月の −38% から、わずか 6 ヶ月後の 2026 年 6 月には −62.7% まで拡大しました。米国でも −58% から −68.8% へと進行しています。AIO の浸透とともに、クリック離れが加速していることが分かります。
順位を維持できていても、検索 1 位からのクリックは半年で大幅に減っています。「低下は一過性ではなく、進行形」だというのがこのデータの核心です。
低下率は、単純な実測 CTR の比較ではなく、「 AI 概要がなければ得られたはずの CTR（予測 CTR ）」に対する実測値の下落幅です。手順は次のとおりです。
- AI 概要が出ない検索 1 位の CTR が、この 2 年でどう推移したか（従来トレンド）を測る
- そのトレンドを AI 概要表示時の過去 CTR にかけて、「 2026 年 6 月に AI 概要がなければ得られたはずの CTR（予測 CTR ）」を算出
- 実際の AI 概要表示時 CTR（実測 ）と予測を比べ、低下率を算出
実際の数値は次のとおりです（検索 1 位、情報収集型キーワード ）。
| 項目 | 日本 | 米国 |
|---|---|---|
| AI 概要なし CTR（ 2024/6 ） | 31.1% | 28.6% |
| AI 概要なし CTR（ 2026/6 ） | 31.7% | 28.5% |
| AI 概要表示時 CTR（ 2024/6 ） | 23.7% | 14.5% |
| 予測 CTR（ 2026/6 ） | 24.1% | 14.4% |
| 実測 CTR（ 2026/6 ） | 9.0% | 4.5% |
| 低下率 | −62.7% | −68.8% |
例えば日本は、AI 概要なしの CTR が 2024 年 6 月の 31.1% から 2026 年 6 月に 31.7% へとほぼ横ばい。このトレンドを AI 概要表示時の 2024 年 6 月 CTR 23.7% にかけると、予測 CTR は 24.1%。しかし実測は 9.0% にとどまり、低下率は −62.7% となりました。米国も同じ手順で −68.8% です。2025 年 12 月の低下率（日本 −38% / 米国 −58% ）も同じ手順で算出しています。
- 出典：Ahrefs 調査 情報収集型キーワード、AI 概要表示時の検索 1 位 CTR 低下率
- 調査日：2026 年 7 月 16 日／調査：Xibeijia Guan（ Data Scientist ）
順位が下がったわけではありません。落ちているのは「順位あたりのクリック率」です。理由は 3 つあります。
- 回答が検索画面内で完結する：AIO が要約を最上部に提示するため、定義や手順を知りたいだけの検索はサイトを開かずに満足する「ゼロクリック」が増える
- オーガニック枠が下へ押し下げられる：AIO が画面上部を占め、従来 1 位のリンクがファーストビューから外れる
- 情報収集型クエリほど影響が大きい：「知りたいだけ」の検索は AIO の要約で用が足りやすく、クリック離れが先行する
このデータが厳しいのは、「順位レポートには何も異変が出ない」という点です。検索 1 位は守れている。でもアクセス解析を開くと、検索流入だけが減っている。原因をサイト側の問題と思ってリライトや内部施策を重ねても、検索結果の上に AI 概要が座っている限り流入は戻りません。
だからこそ、自社の主要キーワードに AI 概要が出ているか、出ている場合にクリックがどれだけ削られているかを、順位とは別の指標として持つ必要があります。流入の予測も、従来の順位別 CTR ではなく、AI 概要の有無を加味した実測値で引き直す方が実態に近づきます。
一方で、AI 概要は答えをゼロから作っているわけではありません。必ずどこかのページを参照し、引用元としてリンクを掲載します。クリックが減る中で、この「引用元に選ばれるかどうか」が新しい奪い合いになっています。引用されれば、回答の中でブランドが言及され、指名検索や直接流入という別の入口が育ちます。
こうした取り組みは AEO（ 回答エンジン最適化 ）や LLMO（ 大規模言語モデル最適化 ）と呼ばれますが、特別な新技術ではなく、「誰のどんな問いに答えるページか」を明確にするという、SEO の延長線上にある仕事です。順位を捨てる必要はありません。順位を取り、そのページが AI の引用元にも選ばれる。この両方を押さえたサイトから順に、減ったクリックを取り戻していくことになります。
AEO / LLMO を実務に落とし込むには、まず「AI 検索で自社がどう見えているか」を計測できる状態が必要です。Ahrefs のブランドレーダーは、そのための LLMO ツールです。
- AI 概要やチャット型 AI で、自社・競合がどれだけ言及されているか（ AI SOV ）を計測
- AI の回答がどのドメインを引用しているかを分析し、引用されやすいコンテンツを把握
- ブランドの AI 指名率の推移を追跡し、施策の効果を数値で検証
「クリックされたか」だけでなく「AI に引用されたか」を測る。クリックが減っても AI に引用される価値は増しています。順位という一点だけでなく、AI の回答の中での存在感を測り育てることが、AIO 時代のオーガニック戦略の起点になります。
