AI Overviews表示後のCTR分析：検索行動の変化と対策

2026年最新データで見るAI Overviewsが検索CTRに与える影響

AI Overviewsが検索CTRに与える影響は、情報収集型クエリを中心にクリック率を押し下げる傾向がある一方、すべてのサイトで一律に流入減少が起きるわけではありません。2026年9月16日時点では、AIによる回答表示が検索行動に影響していることは複数の調査で示されていますが、実務では「AIによる概要 クリック率」だけを単独で見ても判断を誤ります。検索順位、指名検索か非指名検索か、端末、季節性、SERP機能の有無を分けて分析する必要があります。

特にBtoBマーケティングでは、クリック数の増減だけで施策の良し悪しを判断できません。流入が減っても、資料請求・問い合わせ・商談化への寄与が維持されるケースがあります。AIの回答で比較候補として社名やサービス名が認識され、その後に指名検索や直接流入、営業接点で成果につながるケースもあるためです。検索CTRの低下を「SEOの失敗」と即断せず、クリック後の行動と商談寄与まで並べて評価することが、2026年のAIO分析の前提です。

考慮すべき要素	AI Overviews表示前のCTRへの影響	AI Overviews表示後の変化傾向	分析のポイント
検索順位	上位ほどCTRが高い	上位でもAI回答でCTRが低下する可能性	同じ順位帯でのCTR変化を比較
指名/非指名検索	指名検索はCTRが高い	非指名検索でAI回答による代替が起こりやすい	指名・非指名で分けて流入経路とCVを追跡
端末（PC/SP）	SPは画面占有率が高く、CTR変動が大きい傾向	SPでAI回答が画面を占有し、スクロールを減らす可能性	端末別にCTRと行動を分析
検索意図の深さ	単純な情報収集はCTRが高い	単純な情報収集はAI回答で完結しやすく、CTR低下	クエリの意図（定義、比較、購入など）で分類し分析

海外では、Google ai overviews ctr impactに関する分析や、Ai overviews impact on publishersを扱う調査が増えています。ただし、パブリッシャーの広告収益モデルとBtoB企業のリード獲得モデルでは、同じクリック減少でも意味が異なります。BtoBでは、検索結果上で概略を理解したユーザーが、より深い比較や導入検討の段階でクリックする可能性があります。そのため、CTR単体ではなく、検索CTR、コンバージョン率、MQL化率、商談化率を同じ期間で見ることが重要です。

オーガニック検索の平均CTR変化：主要調査データからの考察（2026年時点）

2026年時点の主要調査は、AI Overviewsが表示される検索結果でオーガニッククリックが減りやすい傾向を示していますが、減少幅はクエリ種別と順位帯によって大きく変わります。Ahrefsは2025年に、AIによる概要が表示された検索結果では上位ページのクリックが減少する傾向を分析しています^[1]。また、Pew Research Centerも、AI要約が表示された検索結果でユーザーが従来のリンクをクリックしにくくなる傾向を報告しています^[2]。

一方で、平均値だけを見て「すべてのSEO記事が同じ割合でクリックを失う」と考えるのは危険です。平均CTRは、検索結果の1位から10位までの順位差、ブランド名を含む検索かどうか、スマートフォンとPCの表示差、検索意図の深さによって変動します。What is a good CTR for Google search?という関心の背景には、一般的な目安を知りたいニーズがありますが、実務上の「良いCTR」は業界平均ではなく、自社の同条件比較における改善幅で判断するほうが正確です。

たとえば、1位表示の非指名クエリでAIの回答が画面上部に出る場合、従来ならクリックされていた単純な定義ニーズが検索結果内で満たされる可能性があります。逆に、3位から5位の比較検討記事がAIの回答内で引用される場合、直接クリックは減ってもブランド想起や比較候補入りにつながる可能性があります。AI Overview Impact analysisでは、平均CTRではなく「同じ順位帯・同じ検索意図・同じ端末」で変化を見ることが不可欠です。

AI Overviewsによる「AIO 流入減少」の具体的な数値と傾向

AIO 流入減少は、特に短い回答で満足される情報収集型クエリで顕在化しやすく、比較・導入・料金検討に近いBtoBクエリでは影響の出方が複雑になります。ユーザーが検索結果上で概要を確認し、追加のクリックを必要としない場合、表示回数は維持されてもクリック数とCTRが低下します。これは「ゼロクリック検索」の増加に近い現象ですが、AIの回答内で複数サイトが引用される点が従来の強調スニペットとは異なります。

Do AI Overviews reduce clicks?という英語圏の関心が高い背景には、パブリッシャーやSEO担当者が広告収益や自然検索流入の減少を懸念している状況があります。実際、AIの回答で完結しやすい天気、定義、簡単な手順、単純な比較ではクリックが減る可能性があります。一方、BtoBの製品選定では、AIの要約だけで稟議や契約を進めることは難しく、詳細な料金、導入事例、セキュリティ、サポート体制の確認が必要になります。

弊社の実践資料では、AIは一つのページだけでなく、料金、評判、機能、実績、権威性など複数の観点を集めて候補を比較すると整理しています。この見方に立つと、AIOによる流入減少を避けるだけでなく、AIが参照しやすい情報構造を整えることも対策になります。つまり、短期的なクリック数の減少と、中長期的な比較候補入りを分けて評価する必要があります。

業界・コンテンツタイプ別に見るAIによる概要 クリック率変動の差異

AIによる概要でクリック率が大きく変動しやすいのは、回答が短く標準化されているコンテンツであり、独自データ・導入事例・専門家の判断が必要なコンテンツはクリック価値を残しやすい傾向があります。辞書的な定義、一般的な手順、基礎用語の説明はAIの回答と重複しやすいため、検索結果上で満足される可能性が高まります。反対に、業界別の導入判断、比較表、失敗事例、実測データ、社内稟議に必要な資料は、検索結果内の要約だけでは足りません。

特にBtoBでは、コンテンツの目的を「知識提供」だけに置くとAIに代替されやすくなります。記事内に一次情報、顧客インタビュー、導入後の変化、ツール選定の判断基準を含めることで、クリックする理由を作れます。What is CTR in simple words?のようにCTRの基本を調べる段階では、CTRは表示回数に対するクリック数の割合であり、クリック数を表示回数で割って算出する指標です。しかし、BtoBではその先に、クリックしたユーザーがどれだけ有効リードになったかを見る必要があります。

コンテンツタイプ	AI回答で完結しやすい度合い	BtoBで残るクリック理由
用語解説・基礎知識	高い	関連用語、実務例、テンプレートの取得
比較・選定記事	中程度	詳細な比較表、料金、導入条件の確認
導入事例	低い	業界・規模・課題が近い事例の確認
調査レポート	低い	一次データ、調査条件、引用元の確認
YMYL関連情報	中程度	根拠、専門家監修、公的情報の確認

この差を踏まえると、AI Overviews対策は単なるタグ調整ではありません。AIに要約されても価値が残る情報を設計し、検索結果からクリックした先で「ここにしかない判断材料」を提供することが重要です。概要で理解し、記事で判断するという流れを前提に、コンテンツの深さを再設計する必要があります。

AI Overviewsの影響を受けやすいクエリ・コンテンツ特性の分析

AI Overviewsの影響を受けやすいクエリは、検索結果上の短い回答で目的を達成できるものです。一方で、購入・導入・比較・社内合意に関わるクエリは、AIの概要が入口になっても、最終的には詳細ページへのクリックが必要になりやすいです。SEO担当者は、クエリを検索ボリュームだけで選ぶのではなく、回答完結性、意思決定への近さ、一次情報の必要性で分類する必要があります。

AIによる回答が検索行動を変えると、従来の「上位表示すればクリックが増える」という前提が弱まります。順位を維持していてもCTRが下がる場合があり、逆に順位がやや低くてもAI回答内に引用されることで認知が増える場合があります。したがって、順位、CTR、引用有無、CV貢献を分けて観測する設計が欠かせません。

クエリタイプ	ユーザーの主な意図	AI Overviewsの影響度	対策の方向性
情報収集型 (Informational)	定義、概要、手順、メリットを知りたい	高い（検索結果で完結しやすい）	AIに引用される構造化、要約だけでは足りない深掘り、一次情報の提供
比較検討型 (Commercial Investigation)	製品・サービスの比較、選定基準、評判を知りたい	中程度（候補絞り込みに利用、詳細確認は必要）	詳細な比較表、ユースケース、導入事例、第三者評価の提供
取引型 (Transactional)	購入、資料請求、問い合わせ、契約をしたい	低い（最終的な意思決定には詳細ページへのクリックが不可欠）	料金、機能、サポート、セキュリティ情報の充実、CTAの最適化

弊社セミナーでも、生成AIに単純に「SEO記事を書いて」と指示するだけでは、インターネット上に存在する一般的な情報を整理した記事になりやすく、他社との差別化が難しいと整理しています。AI時代のコンテンツでは、検索意図の把握だけでなく、自社独自の情報をどこに入れるかが成果を左右します。

情報収集型（Informational）クエリと取引型（Transactional）クエリの影響度

情報収集型クエリはAI Overviewsの影響を受けやすく、取引型クエリはクリック後の詳細確認が必要なため影響が相対的に小さくなりやすいです。情報収集型では、ユーザーが定義、概要、メリット、手順を知りたいだけの場合、AIの回答で目的が達成される可能性があります。検索CTRが落ちる典型例は、1ページ目の上部にAIの要約が表示され、その下に従来のオーガニック結果が配置されるケースです。

一方で、取引型クエリでは、ユーザーは料金、機能、評判、導入条件、サポート、セキュリティを比較します。AIの概要は候補を絞り込む補助にはなりますが、契約判断に必要な情報をすべて置き換えることは困難です。BtoBの場合、担当者が社内説明を行う必要があるため、製品ページ、事例ページ、料金ページ、ホワイトペーパーへのクリックが残ります。

この違いを踏まえると、情報収集型記事では「AIに要約されても引用される構造」と「要約だけでは足りない深掘り」を両立させるべきです。取引型記事では、比較表、ユースケース、導入プロセス、FAQ、第三者評価を整備し、AIの回答にも人間の比較検討にも対応します。情報収集型では引用獲得、取引型では意思決定支援を重視することが、AIO時代の検索CTR改善につながります。

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が問われる「YMYL」コンテンツの課題

YMYL領域では、AI Overviewsに要約されるかどうか以上に、根拠・監修・一次情報を明示して信頼性を担保することが課題です。医療、金融、法律、労務などの領域では、誤った情報がユーザーに大きな不利益を与える可能性があります。そのため、AIの回答で概要が示されたとしても、ユーザーは出典や専門家の見解、公的機関の情報を確認したいと考えます。

Google検索セントラルは、検索で評価されるコンテンツとして、ユーザーに役立つ信頼性の高い情報を重視する考え方を示しています^[3]。YMYL領域では、執筆者情報、監修者情報、更新日、参照元、法令や公的統計へのリンクが特に重要です。AIが要約する時代でも、信頼できる一次情報に基づくページは、ユーザーの最終確認先として価値を持ちます。

また、BtoBマーケティングでも、労務管理、情報セキュリティ、個人情報保護、医療ヘルスケア向けサービスなどはYMYLに近い扱いが必要です。AIが一般論を提示しても、自社の責任で公開するコンテンツには正確性が求められます。⚠️ 注意：AIが生成した説明をそのまま公開すると、法改正・制度変更・専門用語の誤りを見落とすリスクがあります。

独自性・深掘りコンテンツと簡潔な回答コンテンツの違い

独自性と深掘りがあるコンテンツは、AIの回答後もクリックされる理由を作りやすく、簡潔な回答だけのコンテンツはAIに代替されやすくなります。簡潔な回答コンテンツは、AIが生成する要約と情報の粒度が近いため、検索結果上で役割を終える可能性があります。たとえば、基本用語の意味や一般的なメリットをまとめただけの記事は、クリック前にユーザーの疑問が解消されやすくなります。

深掘りコンテンツでは、AIが要約できない、または要約しても詳細確認が必要な情報を含めます。具体的には、自社の実測データ、導入企業の成果、失敗から得た学び、業界別の判断基準、テンプレート、チェックリスト、意思決定フローなどです。How to avoid AI Overviews?のようにAI表示を避ける発想も見られますが、現実的には表示を完全に避けるより、AIに引用されつつクリック価値を残す設計が重要です。

Markable AIの開発背景でも、AIへ十分な自社情報を渡さないと「どこかで読んだことがある内容」や「一般論ばかりの記事」になりやすいと整理しています。そのため、導入事例、顧客インタビュー、ウェビナー文字起こし、営業資料、商談でよく説明している内容、自社独自の調査データをナレッジとして登録する運用が重要です。AIに記事を書かせるのではなく、AIに制作作業を任せ、人間はその企業にしか作れない情報を整えるという考え方が求められます。

AI Overviews時代におけるBtoBマーケティングのSEO戦略

AI Overviews時代のBtoB SEO戦略は、検索順位だけを追う施策から、AIに引用され、ユーザーに比較検討され、商談につながる情報設計へ移行することです。AIの回答が検索結果の上部に表示される環境では、従来のSEO記事制作だけでは成果が読みにくくなります。上位表示、AI回答内の引用、指名検索、リード獲得、商談化を一つの流れとして設計する必要があります。

特にBtoBでは、サービスを知った直後に問い合わせるユーザーは限られます。多くのユーザーは、課題認識、情報収集、比較検討、社内共有、稟議の順に進みます。AIによる概要が情報収集を短縮するほど、企業側はその後の比較検討に耐える情報を用意しなければなりません。

Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールです。SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用などを通じて、コンテンツマーケティング業務の効率化と品質向上を支援します。自社のサービス資料、導入事例、ウェビナー、社内ノウハウなどをナレッジとして登録し、一般的なAIライティングでは反映しにくい企業独自の情報を記事へ活用できる点を特徴としています。

2026年時点のAI Overview・AI ModeアップデートとCTR改善に使える新機能

2026年時点では、AI Overviewsだけでなく、対話的に検索を深掘りするAI Modeの普及も見据えて、単発クエリのCTRだけでなく「会話の中で引用される情報」を設計する必要があります。GoogleはAI Overviewsの表示品質や出典リンクの扱いを継続的に調整しており、検索結果上で要約を提示しながら、関連する追加質問や参照元ページへの導線を組み合わせる方向で検索体験を更新しています^[4]。

AI Modeでは、ユーザーが1回の検索で終わらず、追加質問をしながら比較・検討を進める検索行動が増えます。たとえば「AI Overviews CTR」から始まった検索が、「BtoBではどう測定するか」「AhrefsやSemrushで追えるか」「自社のGSCデータとどう比較するか」といった複数の質問に分岐します。このとき、1記事だけでなく、基礎解説、比較記事、導入事例、FAQ、料金ページ、ツール紹介ページが相互に整っているサイトほど、AIの回答材料として扱われやすくなります。

アップデート・機能	検索行動への影響	CTR向上に向けた対応
AI Overviewsの出典リンク表示	回答内で引用されたページが比較候補として認識される	結論、根拠、著者情報、更新日、一次情報を明確にする
関連質問・追加検索への誘導	ユーザーが検索結果上で次の疑問へ移動しやすくなる	FAQ、比較軸、導入判断、料金確認などの下層コンテンツを整える
AI Modeの対話型検索	単一キーワードではなく複数の観点で候補が評価される	トピッククラスターを作り、ブランド・機能・実績の情報を一貫させる
マルチステップな比較回答	料金、評判、機能、実績などを横断して比較される	料金ページ、事例ページ、比較表、第三者評価を内部リンクでつなぐ

CTR改善の観点では、AI Overviewに表示されることだけを目的にするのではなく、表示された後に「詳しく確認したい」と思わせる情報を用意することが重要です。具体的には、AIが要約しやすい短い回答を冒頭に置き、その下に独自データ、導入事例、比較表、チェックリスト、失敗例を配置します。AI Mode時代のCTR対策は、1つの検索結果で目立つ施策から、会話全体で何度も参照される情報資産を作る施策へ広がっています。

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AI Overviews表示を逆手に取るコンテンツ最適化のポイント

AI Overviews表示を逆手に取るには、AIが引用しやすい明確な回答と、ユーザーがクリックしたくなる独自情報を同じページ内に設計することが重要です。AIは、明快な定義、構造化された比較、根拠のある説明、信頼できる出典を参照しやすい傾向があります。したがって、記事冒頭や各セクションの冒頭で結論を明示し、本文で根拠と具体例を補足する構成が有効です。

一方で、AIに要約される部分だけを作ってもクリックは増えません。クリックを促すには、AIの回答に入りきらない実務情報を配置する必要があります。たとえば、BtoB SaaSの記事であれば、導入前の社内調整、比較表、費用対効果、運用体制、実際の失敗例、業界別の活用方法が該当します。

弊社の実践資料では、AIは一つのページではなく、料金、評判、機能、実績、権威性など複数の観点を集めて候補を比較すると整理しています。この前提に立つと、単一記事の最適化だけでなく、料金ページ、事例ページ、FAQ、比較記事、会社情報、著者情報を含めたサイト全体の情報整備が必要です。AIに拾われる情報と、人間が判断する情報を分けて設計することが、AIO時代のコンテンツ最適化です。

検索CTR低下リスクを最小限に抑えるための具体的な対策

検索CTR低下リスクを抑えるには、タイトル改善だけでなく、クエリ分類、SERP観測、独自情報追加、内部リンク設計、CV導線の見直しを同時に行う必要があります。AIによる概要が表示される場合、ユーザーは検索結果上で一定の情報を得ています。その状態でもクリックされるには、タイトルとディスクリプションで「記事内に詳細な判断材料がある」と伝える必要があります。

実務では、まずクエリを定義型、比較型、課題解決型、導入検討型に分類します。定義型では、ページ内に実務例やチェックリストを追加し、比較型では表や選定基準を強化します。課題解決型では、失敗例や改善手順を詳しく示し、導入検討型では料金、導入期間、運用体制、成果事例への内部リンクを整えます。

対策領域	実施内容	期待できる効果
タイトル	対象読者、用途、独自情報を明示する	AI回答後のクリック理由を作る
本文構成	結論、根拠、事例、手順の順に整理する	引用されやすく読みやすいページになる
独自情報	導入事例、調査、営業現場の知見を追加する	AI要約との差別化が進む
内部リンク	料金、事例、比較、FAQへ誘導する	検討行動を深められる
CV導線	資料請求、診断、セミナーへ接続する	クリック減少時も商談寄与を維持しやすい

Markable AIでは、SEO記事生成だけでなく、内部リンク最適化、テクニカルSEO監査、Google Search Console連携によるキーワード管理も支援します。ただし、AI生成物をそのまま公開することは推奨していません。公開前には、事実関係、自社サービスの説明、誤解を招く表現、自社の考え方との整合を人間が確認する必要があります。

AIに回答されにくい独自コンテンツとブランドエンティティ構築の重要性

AIに回答されにくい独自コンテンツを増やし、ブランドエンティティを明確にすることは、AI検索と従来SEOの両方で競争優位を作る施策です。AIが一般的な情報を短時間で要約できるほど、企業独自の経験、顧客事例、専門家の判断、独自調査の価値は高まります。BtoBでは、これらの情報が比較候補入りと商談化に直結します。

ブランドエンティティとは、企業名、サービス名、提供領域、強み、導入先、専門領域、代表者、所在地、実績などが検索エンジンやAIに一貫して理解される状態を指します。会社概要、サービスページ、導入事例、プレスリリース、外部メディア掲載、セミナー情報、構造化データを整えることで、AIが自社を説明しやすくなります。AIの回答内で競合だけが紹介され、自社が漏れる状態を防ぐには、ブランド情報の一貫性が重要です。

Markable AIを開発したテクロ株式会社は、マーケティング支援やメディア事業を展開し、100社以上の導入実績を持つとサービス資料で説明しています。Markable AIは2026年1月から開発が始まり、SEOやLLMOに関する暗黙知を独自のAIエージェントとして実装することを目指して設計されました。SEOライターやマーケターが行う検索意図の把握、構成判断、競合比較、不足情報の検出、専門性や独自性の担保といった判断プロセスを、マーケティング業務の半自動化に組み込んでいます。

同資料では、Markable AIを利用して自社メディアへ数十本の記事を公開した事例として、月間PVが約1.5倍、検索順位10位以内のキーワード数が約7倍、検索順位3位以内のキーワード数が約6倍になった変化が確認されています。また、別の外国人採用関連メディアでは、立ち上げ初期から多くの検索キーワードを獲得し、1,900キーワード以上を網羅する状態まで成長しています。AI時代のSEOでは、一般論の記事を増やすより、自社に蓄積された一次情報をAIが扱える形に整えることが重要です。

AI OverviewsのCTR影響を測定・追跡する分析手法とツール

AI OverviewsのCTR影響は、表示有無だけで結論を出さず、順位帯、指名・非指名、端末、期間をそろえて分析する必要があります。AIの概要が表示された期間にクリックが減ったとしても、順位低下、需要減少、季節性、競合広告、SERP機能の変化が原因である可能性があります。したがって、AIO表示の有無だけを軸にした前後比較は不十分です。

弊社では、CTRの検証において、AI Overviewの有無だけで結論を出しません。順位帯、指名・非指名、端末、期間をそろえ、表示回数、クリック率、サイト内行動を並べます。流入が減っても商談寄与が維持されるケースを分けて見ます。この考え方は、SEO担当者が社内でAIO影響を説明する際にも有効です。

分析では、まずGoogle Search Consoleでクエリ別の表示回数、クリック数、検索CTR、平均掲載順位を確認します。次に、Google Analyticsでランディングページ別の滞在、CV、商談貢献を確認します。最後に、サードパーティ製SEOツールやAI検索モニタリング機能を使い、AI回答内の引用有無を観測します。

Google Search Consoleを活用したAI Overviewsの影響分析

Google Search ConsoleではAI Overviews表示そのものを直接フィルタリングできないため、クエリ別・ページ別・期間別の変化から影響を推定します。2026年9月16日時点で、Search Consoleの標準レポートはAIの概要表示だけを切り出す専用フィルタを提供していません。そのため、SERP観測データや外部ツールの記録と組み合わせる必要があります。

実務では、まず対象クエリを選びます。表示回数が一定以上あり、検索順位が大きく変動していないクエリを優先します。次に、AIの概要が表示され始めた時期、または表示頻度が高まった時期の前後で、CTR、クリック数、表示回数、平均掲載順位を比較します。端末はスマートフォンとPCで分け、指名検索と非指名検索も分けてください。

ここで重要なのは、平均掲載順位が同じでも、検索結果の見え方が変わっている可能性です。AIの概要、広告、動画、画像、People Also Ask、ナレッジパネルが増えれば、オーガニック結果の視認性は下がります。そのため、検索結果のスクリーンショットや順位計測ツールのSERP履歴も保存しておくと、社内説明の精度が上がります。

サードパーティ製SEOツール（Ahrefs, Semrush, BrightEdgeなど）の活用術

サードパーティ製SEOツールは、AI Overviewsの出現状況、SERP機能、競合サイトの可視性を把握する補助として有効です。AhrefsはAI回答の影響に関する調査やSERP機能の把握に活用され、Ahrefs AI Overviews関連の分析を確認するSEO担当者も増えています。Ahrefs ai overview trackingに近い運用では、対象キーワードのSERP変化と自社ページのクリック推移を突き合わせます。

Semrushも、キーワード調査、順位計測、SERP機能の分析に利用されます。Semrush AI Overview関連のデータを参照する場合は、対象国、対象デバイス、計測キーワード群が自社の市場と合っているかを確認することが重要です。海外の大規模調査は傾向把握には役立ちますが、日本語BtoB市場の自社サイトにそのまま当てはめることはできません。

BrightEdgeはエンタープライズSEOやコンテンツパフォーマンス分析で使われることが多く、AI検索時代の可視性分析にも関心が集まっています。いずれのツールでも、SERP上のAI表示、競合の露出、自社の順位、推定トラフィックを一体で見ることが重要です。ツールの数値は計測方法に差があるため、自社のGoogle Search Consoleデータを主軸に、外部ツールを補助データとして使う運用が安全です。

ツール	主な確認項目	AI Overviews CTR分析での使い方
Ahrefs	キーワード別のSERP機能、順位推移、SERP概要、競合ページの露出	AI Overviewが出るクエリ群を抽出し、GSCのCTR低下クエリと照合する
Semrush	Position Tracking、Organic Research、SERP features、競合ドメイン比較	国・デバイス・キーワードグループ別にAI Overviewの出現傾向と順位変化を見る
BrightEdge	エンタープライズSEOの可視性、Share of Voice、コンテンツパフォーマンス、AI検索関連の露出分析	大規模サイトでカテゴリ別にAI表示、競合露出、コンテンツ改善優先度を管理する
Google Search Console	表示回数、クリック数、CTR、平均掲載順位	最終的な実クリックデータとして、外部ツールのSERP観測結果と突き合わせる

具体的な分析手順としては、まず外部ツールでAI Overviewが表示される可能性の高いキーワードをタグ付けします。次に、同じキーワードをGoogle Search Consoleで抽出し、表示回数、CTR、平均掲載順位を確認します。そのうえで、AI Overview表示クエリと非表示クエリを、順位帯・端末・指名有無ごとに分けて比較します。Ahrefs、Semrush、BrightEdgeは「SERPで何が起きているか」を見るツール、Google Search Consoleは「実際に自社サイトで何が起きたか」を見るツールとして使い分けることが重要です。

また、ツールごとにAI Overviewの判定対象国、対応言語、更新頻度、引用URLの取得可否、モバイル・PCの分離可否が異なります。導入前には、自社が追いたい日本語キーワードでAI Overview表示や引用URLまで確認できるかをテストしてください。AI Overviews CTR分析では、ツール上の推定トラフィックよりも、実際のGSCデータ、CVデータ、商談データと接続できるかが重要です。

AI Overviews表示有無によるCTR比較分析の実施方法

AI Overviews表示有無によるCTR比較は、同期間・順位帯・指名有無をそろえたクエリ別CTR比較として実施すると、再現性のある判断ができます。比較の目的は、AI表示がクリック率に与えた可能性を把握することであり、単純な前後比較で因果関係を断定することではありません。機能や数値は確認時点と対象を明記し、未検証の成果や因果関係は断定しない姿勢が必要です。

推奨する集計例は、対象期間を同じ長さにそろえ、平均掲載順位が同じ帯にあるクエリだけを比較する方法です。たとえば、直近28日と前28日、またはAI表示が確認された週と表示されなかった週を比較します。このとき、1位、2〜3位、4〜10位のように順位帯を分け、指名検索と非指名検索を分離します。端末もスマートフォンとPCで分けると、画面占有率の違いを反映できます。

確認項目	そろえる前提条件	判断理由
期間	同じ日数・同じ曜日構成	曜日差やキャンペーン影響を抑える
順位帯	1位、2〜3位、4〜10位で分割	順位によるCTR差を除外する
指名有無	ブランド名を含む検索と含まない検索を分離	ブランド認知の影響を分ける
端末	スマートフォンとPCを分ける	AI表示の画面占有率が異なる
行動指標	滞在、CV、商談化を並べる	クリック減少と成果減少を区別する

確認順は、まずクエリ別に表示回数が十分あるかを確認し、次に平均掲載順位が大きく変わっていないかを見ます。その後、AIの概要表示が確認されたクエリと確認されないクエリを分け、CTR差を比較します。最後に、対象ページのCV率、資料請求、問い合わせ、商談化の変化を確認します。CTRが下がってもCV率や商談化率が上がっている場合、AIの概要によって低関心ユーザーがふるい落とされ、検討度の高いユーザーが残っている可能性があります。

Markable AIでは、表示されたい質問をプロンプトとして登録し、回答内の自社引用と競合引用を継続計測できます。自社ドメインと競合ドメインを登録するため、質問単位で引用の有無を比べられます。たとえば「自社が支援できる領域」「おすすめ企業」「比較されやすいサービスカテゴリ」に関するプロンプトを登録し、ChatGPT、Gemini、PerplexityなどのAI検索での表示状況を継続的に確認する運用が可能です。

同サービス資料では、Markable AIのLLMO/AIO対策機能として、キーワードまたはプロンプト管理、AI回答の自動モニタリング、引用ギャップの検出、AEOコンテンツ提案生成が整理されています。競合が取り上げられて自社が漏れているテーマを検出し、ギャップを埋めるコンテンツ案を作る流れです。これは、AI回答の有無を感覚で判断するのではなく、データで把握して改善するための実務的な方法です。

なお、Markable AIの料金プランは、サービス資料上ではStandardが初期費用10万円・月額料金5万円、Proが初期費用10万円・月額料金10万円、Enterpriseが初期費用10万円・月額料金40万円と記載されています。どのプランでもユーザー数は無制限で、記事生成、メルマガ作成、SEOキーワード、AEOキーワード、ホワイトペーパー作成の上限が異なります。機能や料金は資料の確認時点の情報であり、導入時には最新条件を確認してください。

まとめ：AI Overviewsと共存し、競争優位性を築くために

AI Overviewsと共存するには、クリック数の減少だけを見るのではなく、引用、指名検索、比較検討、リード獲得、商談化までを一連の指標として管理する必要があります。AIの回答は、検索ユーザーの情報収集を効率化します。その結果、従来のSEO記事の一部はクリックを失う可能性がありますが、企業が提供する一次情報や専門的な判断材料の価値がなくなるわけではありません。

むしろ、AIが一般論を要約するほど、BtoB企業には自社固有のデータ、導入事例、顧客の声、営業現場の知見、専門家の判断を発信する重要性が増します。検索結果上で概要を知ったユーザーが、具体的な判断材料を求めて訪問するページを用意できる企業は、AIO時代でも競争優位を築けます。

弊社資料の導入事例では、みつける訪看EXが2026年5月にMarkable AIを導入し、3ヶ月で記事52本を投入しました。内訳は5月7本・6月40本・7月5本です。月間PVは15,170から16,281へ変化し、現在は2万PVペース、上位10位以内KWは75から532、上位3位以内KWは20から113になっています。また、がいさいポータルは2026年7月に立ち上げ、2ヶ月で記事69本を投入しました。内訳は7月38本・8月31本で、月間PVは17,111から21,425、上位10位以内KWは1418、ランクインKWは1900以上に達しています。

変化する検索環境への適応と継続的なデータ分析の重要性

変化する検索環境に適応する最善策は、AI表示の有無、検索CTR、サイト内行動、商談寄与を継続的に観測し、施策を更新し続けることです。AIの概要表示は今後も変化する可能性があり、2026年時点の表示形式や引用ルールが固定されるとは限りません。だからこそ、単発の調査結果だけで戦略を決めるのではなく、自社データを継続的に見る体制が必要です。

分析では、表示回数が増えているのにクリックが減っているクエリ、順位が維持されているのにCTRが落ちているページ、流入は減っているのにCVが維持されているページを分けて見ます。これにより、単なる流入減少と、ユーザーの質の変化を区別できます。検索CTRが下がったページでも、資料請求率や商談化率が改善していれば、コンテンツの役割は変わっても事業貢献は残っている可能性があります。

Markable AIのように、Google Search ConsoleやGoogle Analyticsと連携し、キーワードやコンテンツの変化を継続的に追える仕組みは、少人数のマーケティング組織にとって有効です。加えて、承認キューによって人間がAI生成物を確認するHuman-in-the-Loop型の運用は、品質とスピードの両立に役立ちます。

質の高いコンテンツがもたらす長期的な価値とビジネス成長への貢献

質の高いコンテンツは、AI Overviewsで要約される時代でも、ブランド信頼、比較候補入り、商談創出という長期的な価値を生みます。AIが概要を提示するほど、ユーザーは短時間で候補を絞り込みます。その過程で自社が引用されなければ、比較の土俵に乗れないリスクがあります。反対に、AIにもユーザーにも信頼される情報を継続的に発信できれば、検索結果に依存しすぎない認知経路を作れます。

Markable AIは、人間のマーケターの代わりにすべてを判断するツールではありません。AIが記事作成、構成案、画像・図解生成、メールナーチャリング、キーワード分析などの作業を支援し、人間が戦略、一次情報の整理、事実確認、最終承認を担う設計です。少人数のマーケティング体制でも、質と量を両立したコンテンツ制作を行える状態を目指しています。

AI Overviewsによる検索行動の変化は、SEO担当者にとって脅威であると同時に、コンテンツの質を見直す機会でもあります。一般論だけの記事を量産する時代は終わりつつあります。自社の専門性、顧客理解、導入実績、独自データを継続的に蓄積し、AIにも人間にも参照される情報資産を作ることが、2026年以降のBtoBマーケティングにおける競争優位になります。

よくある質問

AI Overviewsは検索結果のクリック数を減少させますか？

AI Overviewsは、定義や手順など検索結果上で回答が完結しやすい情報収集型クエリを中心にクリック率を押し下げる傾向があります。しかし、すべてのサイトで一律に流入が減少するわけではなく、特にBtoBマーケティングではクリック数だけでなく資料請求や商談への寄与まで評価することが重要です。

Google検索における「良いCTR」の目安はありますか？

Google検索における「良いCTR」は、一般的な業界平均ではなく、自社の同じ検索順位帯、検索意図、端末条件での比較における改善幅で判断するのが正確です。2026年時点では、クリック後の行動や商談への貢献度まで含めて評価することが求められます。

CTRとはどのような指標ですか？

CTR（クリック率）とは、検索結果の表示回数に対して、実際にユーザーがクリックした回数の割合を示す指標です。クリック数を表示回数で割ることで算出され、Webサイトへの流入効率を測る際に用いられます。

AI Overviewsが表示された場合でも、クリック価値を残すための対策は何ですか？

AI Overviewsの表示を完全に避けるより、AIに引用されつつクリック価値を残す設計が重要です。自社の実測データ、導入事例、失敗から得た学びなど、AIが要約してもユーザーが詳細を確認したくなる「ここにしかない判断材料」をコンテンツに含めることが対策となります。

AI OverviewsはBtoBマーケティングにどのような影響を与えますか？

AI OverviewsはBtoBマーケティングにおいて、情報収集段階でのクリック率を低下させる可能性があります。しかし、ユーザーが製品やサービスを比較検討し、商談化へ進むには詳細な情報が必要なため、クリック数だけでなく資料請求や商談貢献度まで総合的に評価することが不可欠です。

参考文献

1. AI Overviews Reduce Clicks by 34.5% — Ahrefs（https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/ / 2025年）
2. Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results — Pew Research Center（https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/ / 2025年）
3. Creating helpful, reliable, people-first content — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content / 2026年確認）

● MARKABLE AI サービス資料

記事制作はAIへ
マーケターは“考える仕事” へ

「作る」作業はAIへ。「決める」意思決定は人へ。

Markable AIは、BtoBマーケティングの実務から生まれた コンテンツマーケティング支援AIです。

01

SEO・LLMOを意識した記事・コンテンツ制作

02

自社ナレッジや一次情報を記事へ反映

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