Google AI モードと SEO への影響｜検索行動・CTR・SERP 変化を Ahrefs（エイチレフス）データで分析

こんにちは。Ahrefs（エイチレフス）日本マーケティング統括の Taka です。

Google 検索は、AI による概要（AI Overviews）の導入によって、検索結果の表示形式やユーザーのクリック行動が大きく変化しています。Ahrefs（エイチレフス）のデータでも、AI に関連する検索クエリの需要は急速に拡大しており、これがオーガニック流入に与える影響の測定は Web マーケターにとって不可欠な課題です。

今回は、最新の SERP 構造や CTR のデータ分析をもとに、Google の新しい検索体験がもたらす影響を客観的に検証します。さらに、これらの推移を継続的にモニタリングするための具体的な Ahrefs 活用手順と、今取るべき対応策をプロフェッショナルの視点から解説します。

Google AI 検索は、人工知能が Web 上の情報をリアルタイムに要約して検索結果の最上部に提示する新しい検索体験です。2026 年現在の検索市場では、ユーザーが従来の検索結果一覧へ遷移せずに疑問を解決する「ゼロクリック検索」が加速する要因となっています。企業の Web マーケターや SEO 担当者にとっては、単なる順位計測を超えて、Google の AI モードの表示傾向を把握し、自社サイトへの流入影響を精緻にデータ分析することが求められます。

Google AI モードは、大規模言語モデル（LLM）との双方向の対話によってユーザーの複雑な検索ニーズを満たす対話型検索機能です。2025 年 9 月の日本語対応開始以降、グローバル規模で実装が加速しています。受動的な情報提示である AI による概要（AI Overviews）と比較して、ユーザーが文脈を維持したまま深い質問を重ねられる点が特徴であり、AI モードや検索 Live などを含む Google の AI 検索戦略の核として、今後さらに利用範囲が広がると見られます。

AI モードも AI による概要も、AI が Web 上の情報を収集して回答を生成するという基本技術は共通しています。しかし、両者は SERP 面における表示場所や、それに伴うユーザーの検索行動、さらには出力される回答の深度や引用リンクの選定傾向において異なるアルゴリズムが働いていると考えられます。Web マーケターとしては、それぞれの機能がユーザーにどのような文脈で消費されているかを正しく把握することが重要です。

Google の提供する機能以外にも、現在の市場には Perplexity や ChatGPT Search、Felo など、多種多様な Google AI 検索の競合となるサービスが存在しています。いずれのプラットフォームも自然言語による文章と引用リンクを提示する仕組みですが、それぞれの検索エンジンがベースとする検索インデックスの規模や、ソースコード（情報源）の評価基準、速報性と権威性のどちらを好むかというロジックは一様ではありません。各ツールの得意分野とインデックス構造の違いを多角的に分析し、自社のターゲット層がどの AI 検索を好むかを見極める必要があります。

では、実際にどのようなキーワードで AI モードがトリガーされやすいのでしょうか。Ahrefs のデータを元に分析すると、AI モードは 7 語以上のロングテールキーワードや、疑問文形式（インターロガティブクエリ）の検索において非常に高い確率で表示される傾向が確認されています。AI が前後の文脈を解釈しやすい具体的な質問形式であるほど、対話型検索としての強みが活きるからです。この特徴を頭に入れておくだけでも、自社のどのコンテンツから優先的に AIO（AI 検索最適化）を始めるべきかのヒントが見えてきます。

さらにユーザーの検索意図（インテント）に踏み込んでいくと、表示傾向の明確な二極化が分かってきました。

このように、すべてのクエリで均等に AI が表示されるわけではありません。Ahrefs のデータを味方にしながら、まずは表示率の高い情報収集型や比較検討型のコンテンツから、AI がデータを処理しやすい記述形式へと少しずつアップデートしていきましょう。

Google 検索の AI モードは、従来のキーワード検索の枠組みを超えて、検索結果の画面上から直接 AI との継続的なラリーを実行できる機能です。近年、主要なブラウザや Google 公式アプリに専用タブが標準搭載されたことで、誰もが手軽に利用できる環境が整いました。本機能は単に要約を表示するだけでなく、文章形式の高度な条件指定や追加の質問に対しても Web データを自律的に処理して回答するため、一般ユーザーの探索行動からマーケターの市場分析まで幅広く活用されています。

Google AI モードは、Google 検索の延長として使える AI 検索機能なので、ブラウザやアプリの「AI モード」タブに切り替えることで利用できます。

AI モードは高度な自然言語処理に対応しており、例えば「SEO ツールを選ぶときに見るべき具体的な指標は何か」といった、複数の条件が絡み合う複雑な質問に対しても適切な回答を出力できます。

Google AI モードは、検索の延長として使うことができる機能ですが、利用している Google アカウントの権限や、アクセスしている通信環境によっては、画面上にタブが正しく表示されない場合があります。もし機能が有効化されない場合は、アカウントへの再ログイン、Web ブラウザの言語設定の確認、アプリの最新バージョンへのアップデート、およびキャッシュデータの削除を順に試してみましょう。

本機能は、利用するユーザーの目的（インテント）に応じてその価値が大きく変わります。

AI による概要はすでに検索結果の CTR やオーガニック流入に多大な影響を与えていますが、中長期的にはこの AI モードもユーザーの検索行動そのものを根底から変える可能性を秘めています。マーケターは、どのキーワードで AI が駆動しているかを正確に把握し、対策の優先順位を決定しなければなりません。そのための具体的な分析ワークフローを、Ahrefs の機能を使って見ていきましょう。

キーワードエクスプローラー内にある「フレーズ一致レポート」を開きます。SERP（検索結果画面）の機能フィルタを用いて「AI による概要」が有効になっているクエリのみを絞り込み、抽出します。

抽出したキーワードリストをエクスポートしたら、AI を使って分析を行います。優先的に取り組む項目を明確化することで、そのキーワードを起点として、AI に引用・言及されるためのコンテンツ戦略を設計することができます。

また、サイトエクスプローラーで自社サイトがすでに上位獲得しているキーワードと照合します。これにより、AI 検索の導入によってクリック率（CTR）の影響を最も受けやすい注力ページを特定できます。

特定したキーワードを起点にコンテンツの構造化や一次情報の補強を行った後、ブランドレーダーを活用して自社ブランドの言及率を追跡します。カスタムプロンプトを設定することで、狙った文脈で正しく引用されているかをリアルタイムで監視することができます。

Google AI モードの普及は、検索結果の表示構造を変化させ、従来のオーガニック検索におけるクリック率（CTR）やアクセス数に直接的な変動をもたらしています。最新の検索市場では、AI の表示アルゴリズムとユーザーの検索意図の組み合わせによって、流入の二極化が明確に生じ始めています。そのため、マーケターは Ahrefs のデータ等から見えてくる各種指標を用いて自社サイトの流入データを定量的に測定し、ポジティブな影響とネガティブな影響を正しく見極める必要があります。

2026 年 2 月に発表された Ahrefs の最新調査データによると、AI による概要の表示に伴い、国内の検索結果における平均 CTR は約 38% 減少していることが判明しました。グローバル市場においては、2025 年 4 月時点の 34.5% から、2026 年 2 月には約 58% の減少を記録しており、AI の普及度合いに比例してオーガニッククリックへの影響が深刻化している現状が読み取れます。

SEO 関連のキーワード群を対象に、AI エージェント機能である Letaido（レタイド／旧 Agent A）で分析を実行したところ、情報収集型（インフォメーショナル）や比較検討型（商用調査）のクエリにおいて、半数以上のケースで AI による概要が表示されていました。しかし、すべてのクエリで均等にクリックが失われているわけではありません。指名検索や、情報収集型であっても具体的な意思決定や実行動に直結する複雑なクエリでは、AI が生成する簡略化された回答だけでは検索行動が完結しにくいため、表示後も CTR に大きな悪化は見られないという特徴があります。

また、キーワードエクスプローラーの「SERP 概要レポート」で具体的なクエリ（例：seo 対策 ツール）を調査したところ、従来であれば高いクリック率を獲得できていたオーガニック検索の上位 1 位から 3 位の表示位置が、AI による概要の挿入によって画面下部へ相対的に押し下げられている構造が確認できました。このデータは、視認性の高い AI の回答枠に信頼できるソースとして引用・言及されることが、今後のブランド認知と流入維持において極めて重要であることを示唆しています。

自社サイトへのオーガニック流入の具体的な変化を可視化するには、Ahrefs のサイトエクスプローラーを戦略的に活用しましょう。

これまでの Ahrefs の調査から、ショッピングや不動産といったトランザクション（購買行動）系のクエリへの影響は軽微である一方、一般的な知識を求める情報収集型のキーワードでは、高確率で AI による概要が表示されることが分かっています。

具体的な流入対策を実行するための第一歩として、AI による概要がグローバルで本格展開される以前の時期（例：2024 年 5 月など）を比較の起点（ベースライン）に設定することをおすすめします。

サイトエクスプローラーの「上位ページ」レポートを活用して過去データとの比較分析を行い、現在トラフィックが明確に減少しているページをピンポイントで特定した上で、コンテンツの構造化や一次情報の補強といった具体的な改善施策へと繋げていきましょう。

SERP 構造の変化は、最上部に固定される AI による概要や各種機能ブロックの配置によって、自社サイトの検索露出へダイレクトに影響を与えます。現在の検索結果画面では、従来の自然検索で 1 位を獲得していても、AI の回答枠によって表示位置が相対的に押し下げられる現象が一般化しています。だからこそ、キーワードエクスプローラーなどの各種指標を活用し、SERP の構造推移を検索順位とは別の軸で継続的にモニタリングすることが不可欠です。

Ahrefs が蓄積した最新のデータ分析によると、AI による概要は 7 語以上のロングテールキーワードや、疑問文形式（インターロガティブクエリ）の検索において高い確率で表示される傾向が確認されています。

表示される分野のほとんどは情報収集型（インフォメーショナル）のクエリであり、これらの領域では従来の検索上位を目指すだけでなく、AI の回答枠内に直接引用・言及されることがブランド認知の維持に直結することを示唆しています。

また、生成 AI 検索のプラットフォームごとに細かなアルゴリズムの差異はあるものの、依然としてオーガニック検索の順位との間には強い相関関係が存在します。ドメイン評価（DR）の高さや、実体験に基づく専門性（E-E-A-T）、さらには AI がデータを処理しやすい記述形式になっているかという SEO の基本戦略が、引き続き AI から選ばれるための最重要要素となります。

自社サイトが AI 検索内で具体的にどのように引用されているかを正確に把握することは、今後の AIO（ AI 検索最適化）の課題を明確にする上で非常に有効なアプローチです。具体的な分析と可視化の手順を以下に整理しました。

Ahrefs のサイトエクスプローラーに対象ドメインを入力し、「上位ページ」レポートまたは「オーガニックキーワード」レポートを開きます。SERP 機能フィルタから「AI による概要」を指定し、現在 AI に引用されているページと該当クエリを抽出します。

抽出した注力キーワードをキーワードエクスプローラーに入力し、キーワードごとの詳細な SERP 分析を実行します。競合がどのような文脈で引用されているか、画面上での占有率を個別に検証します。

ブランドレーダーにカスタムプロンプトを設定し、主要な AI 検索上での言及率や効果測定データを定点観測します。

蓄積したデータを CSV 形式でエクスポートし、AI に読み込ませることで、自社の可視性トレンドや次の一手となる最適化施策を短時間で構築します。

一つひとつのキーワードを手動でチェックしていては、膨大な時間と工数がかかってしまいます。Ahrefs の強力なフィルタリング機能を起点とし、エクスポートしたデータ分析のプロセスに AI を組み込むことで、業務の自動化と高速化を両立させることができます。ぜひ AI × Ahrefs を活用して、よりスムーズでパフォーマンスの高い分析フローを構築していきましょう。

Google AI モード時代における最適化施策は、AI の要約アルゴリズムへの即座の適応と、ブランドの権威性を高める多層的なアプローチの 2 軸で組み立てる必要があります。これからのデジタルマーケティングにおいては、短期的な構造化リライトだけでなく、中長期的な一次情報の公開や指名検索の強化を並行することが求められます。マーケターの方には、Ahrefs の各種レポートから得られる定量データを基盤として、施策の優先順位とコンバージョン（CV）の最大化を論理的に設計していくことをお勧めます。

Google AI モード時代の SEO 対策は、今すぐ取り組むべき短期的なリライト施策と、将来にわたって競争優位性を築くための中長期的な戦略とに分けて考える必要があります。

これらの短期的・中長期的な AI 検索最適化（AIO）を進める上で、感覚ではなく定量的な数値を元に効果測定を行う仕組み化が不可欠です。Ahrefs の 4 つのコア機能を掛け合わせた、実践的な定点観測のワークフローを紹介しますので、ぜひご参考にしてください。

ランクトラッカーに、AI による概要が表示されている注力キーワード群をタグ付けして追加します。従来の順位変動とあわせて、AI 駆動クエリの露出推移を定点観測します。

サイトエクスプローラーのデータを週次で確認し、主要な上位ページのトラフィックや獲得キーワードの増減をモニタリングします。これにより、AI の仕様変更によるネガティブな影響を早期に検知します。

ブランドレーダーに自社専用のカスタムプロンプトを設定します。ChatGPT Search や Perplexity をはじめとする各主要 AI プラットフォーム内での、自社ブランドの言及率や引用状況をリアルタイムで可視化します。

キーワードエクスプローラーの SERP 機能フィルタを定期的に実行し、自社のターゲット領域において、新たに AI による概要がトリガー（有効化）されるようになった周辺クエリをいち早く発見し、次の施策へ繋げます。

このように、Ahrefs が提供する強固なデータ基盤をフルに活用することで、Google × AI 検索という急激な変化の中でも、ブレのない客観的な意思決定と確実な施策実行が可能になります。

Google AI モードをはじめとした AI 検索の普及により、検索順位やクリック率（CTR）のあり方は大きく変わり始めています。これまでの常識が通用しなくなる変化に不安を感じるかもしれませんが、私たちが目指すべき方向はシンプルです。それは、順位という数字だけを追いかけるのではなく、AI からも読者からも信頼されて引用される「価値あるコンテンツ資産」を丁寧に積み上げていくことです。

一見ブラックボックスに思える AI の応答も、Ahrefs を活用すれば流入の変化や SERP 構造の推移としてすっきりと可視化できます。「自社サイトがどう評価されているか」がクリアに分かる楽しさを、ぜひ Ahrefs の画面を開いて体験してみてください。確かなデータというコンパスがあれば、変化の激しい Google AI 検索のなかでも、自信を持って次の一手を選び取れるようになります。

検索結果の表示形式がどれほど変わっても、SEO の本質が「ユーザーに有用な情報を届けること」である事実に変わりはありません。AI が評価する「独自性」や「信頼性（E-E-A-T）」は、誠実で質の高いコンテンツの条件そのものだからです。Ahrefs を心強い味方にしながら、変化を楽しみつつ本質的なサイト作りを一緒に進めていきましょう。その丁寧な積み重ねこそが、これからの AI 検索最適化（AIO）時代において最大の強みになります。

短期的にはコンバージョン導線をファーストビューなどのページ上部へ移動させ、限られた流入から成果を引き出す設計に修正します。中長期的には AI の回答枠に直接引用される構造へのリライトを実行してください。

Ahrefs のサイトエクスプローラー内にある「上位ページ」や「オーガニックキーワード」レポートを開き、SERP 機能フィルタで「AI による概要」を指定することで、引用されているクエリを特定できます。

ドメイン評価の高さや実体験に基づく専門性（E-E-A-T）など、王道の SEO 施策は AI 引用の強力な土台となります。ただし、AI に選ばれるためには、明確な回答の冒頭配置や構造化データによる補強が必要です。