【2026年9月】AI検索で選ばれるサイトの条件は「読める・答える・覚えられる」の3つ

月刊AI検索業界レポート 2026年9月号

AI検索の動向を、2026年9月の公開情報から整理します。まず今月の要点を確認し、次にニュースと調査の根拠を見ていきましょう。

この記事は、2026年8月下旬から9月18日までのAI検索・SEO業界の動きをまとめた月刊レポートです。各項目は「結論 → 根拠 → やること」の順に並べています。なお、時間がない方は、各見出しの直後にある1〜2文だけを拾い読みしてください。要点から読めば、今月の動きをつかめます。

■ 先に用語だけ：この記事に出てくる6つの言葉

SECTION 01AI検索の重要ニュース：今月押さえたい3つの動き

今月の動きは数多くありましたが、実務に効くのは次の3つです。①AI検索で重視される項目が専門家調査で示された　②Googleのサイトへの支払い実験の詳細が報じられた　③日本の調査で、検索に生成AIを使う人が半数を超えた。

■ ① AI回答に選ばれる条件は何か？

この専門家調査で最上位だったのは、クロールとスニペット利用の許可です。ただし、これは専門家131名が参加した調査のAI検索編です（Zyppy Signal、9月16日公開）。−3（強い悪影響）から+3（強い好影響）で採点された13項目のうち、上位3つは次のとおりです。

言いかえると、「AIに読ませる」「質問に答える」「覚えてもらう」の3つです。なお、全13項目の一覧はSECTION 04に掲載しています。

出典：Zyppy Signal「Google AI Ranking Factors」（2026年9月16日） https://signal.zyppy.com/p/google-ai-ranking-factors

■ ② Googleが「AI回答への貢献」にお金を払い始めたって本当？

ただし、招待制で、算定方法は非公開です。一部参加者は、広告収益に比べ少額と取材に答えています。そのため、今は動向を見る段階で、戦略を作り直す材料ではありません。Digidayの報道（9月14日）で明らかになり、Googleは「初期段階のパイロット」であることを認めています。

以下の画面や金額に関する説明は、Digidayの取材報道によります。なお、Googleが6月に公式に示したのは、情報源となるサイトとの提携実験です。一般サイトが引用だけで収益を得る仕組みではありません。

• ✓対象：Gemini・AI Overviews・AI Modeの回答をつくる過程で、コンテンツが「大きく貢献」した場合。ただし、細かな算定条件は公開情報だけでは確認できません
• ✓見え方：Search Consoleの「AI contribution」パネルに、月ごとの収益額が表示されます
• ×わからないこと：ページ別の内訳、金額の算定方法、参加サイト数、今後の一般提供の有無
• △規模：招待制で、少なくとも数十サイトに打診（総数は未確認）。また、ニュース媒体に限らず、中小規模のサイトが目立つと報じられています

出典：Search Engine Journal https://www.searchenginejournal.com/google-tests-paying-publishers-for-ai-answers-via-search-console/589414/ ／ Digidayの一次取材（9月14日） ／ 9to5Google https://9to5google.com/2026/09/17/google-ai-contribution-pilot-tests-paying-websites-when-theyre-used-in-ai-results/

■ ③ 日本で、検索に生成AIを使う人はどれくらい？

ただし、検索エンジンの利用率も86.9%と高いままです。AIが検索を置き換えたのではなく、選択肢が増えて使い分けが進んだと読むのが実態に近いでしょう。また、年代別では10代が80.6%、40代も50.2%と初めて半数を超えました。さらに、両方を使う人のうち46.6%は、「検索の半分以上を生成AIに切り替えた」と答えています。

出典：Web担当者Forum（2026年9月11日） https://webtan.impress.co.jp/n/2026/09/11/53274 ／ サイバーエージェントの一次調査

SECTION 02AI検索に関わるGoogleの発表と報道：実務で確認したい項目

まず確認したいのは、JSON-LDの書き方の変更と、Search Consoleの生成AIレポートの2つだけです。残りは知っておけば十分な内容です。まず、下の表で仕分けを確認してください。

■【今すぐ確認①】JSON-LDの二重エスケープ処理が変わりました（8月21日報道）

一言でいうと、JSON-LDの二重エスケープが、従来と同じようには展開されなくなりました。まず、会社名や商品名を含め、JSON-LD内の文字列の出力を確認しましょう。

やること（5分）

1. 1まず、ページのソースを開き、application/ld+json と書かれた部分の中身を見る
2. 2& のような変換後の表記が混じっていないか探す
3. 3その場合は、実際の解釈結果を確認し、二重変換している生成処理を見直す。その際、書き方は標準のJSON、または \u0026（「&」を表す書き方）にする
4. 4ただし、形式としては正しいため、テストツールは通過しがち。そのため、出力されたコードと解釈結果を確認する。なお、HTML本文の正常な実体参照を一括置換しない

出典：Search Engine Watch https://searchenginewatch.com/google-changes-how-it-parses-double-escaped-json-ld-entities/ ／ Google Search Centralの公式説明

■【今すぐ確認②】AIの回答に何回表示されたかが、Search Consoleでわかります

自社サイトのリンクがAIの回答に出た回数を、Search Consoleで確認できるようになりました。公式ヘルプは8月31日の世界展開を案内しています。ただし、提供段階や表示回数によって見えない場合もあります。まず、自社の画面で表示可否を確認してください。

やること（月1回）

• ✓まず、AI OverviewsとAI Modeの表示回数の増減を記録する
• ✓次に、主要なキーワードをAI Modeで検索し、自社リンクが出るかを自分の目で確認する

出典：Google公式ヘルプ（インプレッションと順位の数え方） https://support.google.com/webmasters/answer/7042828 ／ 同（生成AIのインプレッション） https://support.google.com/webmasters/answer/16984139

■【使える機能】GA4のダッシュボード／Googleトレンドのカテゴリ絞り込み

GA4（9月9日）：大事な数字を1画面にまとめ、チームで共有できるようになりました。たとえば、スコアカード・表・折れ線・棒・ドーナツ・ファネルの6種類を並べられます。なお、1つのダッシュボードに置けるカードは標準プロパティで15枚、プレミアムで30枚（解説記事による）。また、作成・公開は編集者以上で、公開するとそのプロパティの全員に共有されます。

Googleトレンド（9月2日報道）：新しいExploreページに、カテゴリ絞り込みが追加されました。意味が複数ある言葉も、カテゴリで切り分けて調べられます。たとえば、「ジャガー」なら動物と自動車を分けて見られます。さらに、キーワードを入れずに、カテゴリ・地域・期間ごとの「よく検索された語」を見ることもできます。

出典：Analytics Help「Announcements」 https://support.google.com/analytics/announcements/10707884?hl=en ／ Search Engine Land https://searchengineland.com/google-trends-adds-category-filters-486582

■【知っておく】支払い実験で、公式に確認できるのはどこまで？

ただし、公式に確認できるのは「新しい提携の形を試している」という点までです。Googleは6月の公式投稿で、AIの回答を新しく正確に保つための情報源として使うサイトと提携するパイロットを行っていると説明しています。ただし、支払い条件や「AI contribution」という名称は、この投稿には出てきません。

• ✓公式に確認できる：初期段階のパイロットであること（Googleが報道機関に回答）
• △報道ベース：Search Consoleのパネル、月次の収益表示、招待制、対象範囲
• ×未公表：支払額の算定方法、参加サイト数、今後の一般提供の有無

出典：Google Public Policy https://publicpolicy.google/article/supporting-information-ecosystem/

■【知っておく】Search Central Live：秋の開催は4回

また、Googleの検索チームが登壇する現地イベントが、10月末までに欧州・中南米・インドで4回あります。バルセロナ（Deep Dive Europe）は9月30日〜10月2日の3日間・英語。メキシコシティは10月15日、ボゴタは10月19日（初開催、登録受付は9月16日に締切）。ベンガルールは10月30日（申込は10月15日まで、選考制との報道）です。

出典：Google Search Central https://developers.google.com/search/blog/2026/09/search-central-live-mexico-and-colombia

■【日本は対象外】検索プロフィールの条件緩和（米国向け）

ただし、Googleの告知は米国の発信者を対象とした内容で、日本の事業者に今すぐの対応は不要です。9月16日の更新点は、①条件の緩和（YouTube・Instagram・X・TikTokのいずれかで1万フォロワー。従来は3.5万）②複数媒体・サブブランドのプロフィールを1つのGoogleログインで申請・管理できる　③サムネイルの最適化と見出しの表示文字数の拡大　の3点です。なお、発見・フォローのための面であり、告知に検索順位との関係を示す記載はありません。

出典：Search Engine Journal https://www.searchenginejournal.com/google-search-profiles-10000-followers/589635/

SECTION 03AI検索まわりの動き：入口は増え、順位ツールの数値は不安定に

AI Modeへの入口は増える方向です。一方で、順位チェックツールの数値はしばらくブレる前提で見てください。判断の軸は、Search Consoleの一次データに置くのが安全です。

■ 検索バーに「AI Mode」ボタン（テスト段階）

たとえば、9月18日、検索結果ページ内の検索バーにAI Modeボタンが表示される例が報告されました。一方、これまでは主にホーム画面での表示です。ただし、すべてのクエリで出るわけではなく、通常検索も引き続き使えます。また、9月初旬には、AI OverviewsからAI Modeへ「もっと見る」ボタンなしで遷移するテストを、Googleが認めたとも報じられています。

出典：Search Engine Roundtable https://www.seroundtable.com/google-search-bar-testing-ai-mode-button-42110.html

■ 順位ツールの数値が急に動いたら、まずツール側を疑う

一方、9月13日ごろから、Googleが検索結果の自動取得や第三者製の追跡ツールを遮断しやすくなった可能性が指摘されています。Googleからの公式発表は確認できず、ツール提供各社の観測ベースの動きです。また、8月下旬には、検索結果のリンクが中継URL（/goto）経由になる変更も確認されています。

出典：Search Engine Roundtable https://www.seroundtable.com/google-blocking-scrapers-and-tracking-tools-42118.html ／ SUSO Digital https://susodigital.com/thoughts/googles-goto-redirect/

■ そのほか：Bing／Genspark／Box×OpenAI

• △Bingで「人間確認」の表示：個別の目撃例のみで、公式発表はありません。また、Search Engine Roundtableの編集者も再現できておらず、実務での対応は不要です
• ✓Genspark「Gen-1 Slides」（9月10日）：スライド生成に特化したモデル。具体的には、オープンウェイトの「MiniMax M3」をFireworks AIと共同で後追い学習したもので、ゼロから学習した完全な内製モデルではありません。ただし、ベンチマークで平均1位、Claude Opus 5比で入力トークン単価が約1/17という主張は同社の自己評価です
• ✓Box × OpenAI（9月10日）：ChatGPTのライブラリ内でBoxのフォルダを閲覧し、プレビューや@メンションでの参照ができます。なお、権限管理はBox側のまま。また、Boxの全顧客が利用可能で、ChatGPTの有料プランへ順次展開されます

出典：Genspark公式ブログ https://www.genspark.ai/blog/gen-1-slides ／ Investing.com https://www.investing.com/news/company-news/box-integrates-content-management-with-chatgpt-93CH-4896769

SECTION 04海外の調査：AIの勝ち筋は「基本＋独自の事実」でした

海外の調査から見えるのは、AI検索対策と従来のSEOが想像以上に重なっているという点です。

■ AIランキング要因13項目の全順位（Zyppy、9月16日）

SEO専門家131名が参加した調査のAI検索編で、130名超がGoogle AI OverviewsとAI Modeで「表示・選定・引用される」ことへの影響を、−3（強い悪影響）から+3（強い好影響）で評価した結果です。

調査結果を読むときの注意点

注意点：この評価は専門家の意見を集計したもので、因果関係を証明した実験ではありません。また、調査内でも「AI領域はまだ分からないことが多い」という声が多く紹介されています。また、公表された13項目に被リンクは含まれていません（次項の通常順位要因では2位）。

出典：Zyppy Signal「Google AI Ranking Factors」 https://signal.zyppy.com/p/google-ai-ranking-factors

■ 通常の順位要因では、被リンクは今も2位（9月9日）

続いて、同じ131名に、Google通常検索の順位要因を聞いた調査です（13,665件の評価、103要因）。具体的には、「重要な要因トップ3」に挙げた回答者の割合は、関連性57.1%／被リンク54.8%／コンテンツの質47.6%でした。また、個別要因では「検索意図との一致」が103項目中で最高評価。さらに、コンテンツの質の中では「独自調査」「一次データ」が上位でした。なお、メタディスクリプションは「順位への影響はない」とみる回答が大半です。

出典：Zyppy Signal「Google Ranking Factors Expert Survey 2026」 https://signal.zyppy.com/p/google-ranking-factors-expert-survey

■ Ahrefs：AIを使っても「スロップ」にしない4つのルール

つまり、分かれ目は、AIをどれだけ使ったかではなく、人間の判断・根拠・独自の貢献があるかどうかです。Ahrefsは全記事で何らかの形でAIを使っていると明かしています。また、調査から構成、執筆、ファクトチェックまで6〜12分で下書きできる仕組みもありますが、量産には使わない方針です。

1. 1下書きの前に、まず、人間が材料（一次情報・意見）をつくる人間
2. 2次に、判断を挟むポイントを、あらかじめ設ける
3. 3さらに、AIで浮いた時間を、記事の質を上げることに使うAI
4. 4最後に、すべての記事に、責任者と第二の確認者を置く人間

出典：Ahrefs Blog https://ahrefs.com/blog/how-we-use-ai-without-making-ai-slop/

■ 「順位1〜10位」で測る運用は、限界に近づいています（9月10日）

また、GoogleのMueller氏は、検索結果にユーザーの操作の余地が増え、従来の「1〜10位」は対応づけにくいと説明しました。また、有用な位置指標について意見も募っています。代わりに手元で使える指標が、Search Consoleの生成AIレポート（公式ヘルプは8月31日の世界展開を案内）で見られる、AI OverviewsとAI Modeのインプレッションです。

出典：Search Engine Roundtable https://www.seroundtable.com/google-position-1-10-hard-map-42053.html

■ AhrefsのAPI利用枠が2倍に（9月17日発表）

月間のAPIユニットが、ライトは10万→20万、スタンダードは40万→80万、アドバンスドは100万→200万に拡大されました。なお、この枠はAhrefs MCP・ダイレクトAPI・Ahrefs Connectで共有されます。ChatGPTやClaudeからAhrefsのデータを分析する使い方が、現実的な規模になったという意味です。さらに、AI検索の可視化ツール「ブランドレーダー」のデータを取得し、AI回答の中での自社と競合の言及状況を分析することもできます。

出典：Web担当者Forum（2026年9月18日） https://webtan.impress.co.jp/n/2026/09/18/53318

SECTION 05国内のAI検索の動き：具体的なサービスと調査データ

一方、国内でも、AI検索への対応が「概念」から「具体策」へ進みました。今月はECの購買、BtoBの選定、記事の書き方、媒体掲載の4つの切り口で動きがありました。

■ 電通デジタル、AI時代のEC対策「ACO」支援を開始（9月15日）

GEO・LLMOが「AI上で発見・言及・参照される」ことを目指すのに対し、ACOは「AIが正しく比較・推薦し、購買判断まで行える」状態がゴールです。背景には、商品情報や購入条件が複数のページ・システムに分散する問題があります。そのため、不足や矛盾からAIが正しく判断できないという課題があります。そこで、支援は次の4ステップです。

1. 1AI応答検証：「初心者に適した商品はどれか」「明日届くか」「返品できるか」など、実際の購買場面を想定したプロンプトで回答精度と優先課題を可視化
2. 2データの整理・構造化：分散した情報やポリシーを棚卸しし、基準となる正本（マスターデータ）を定義
3. 3改善効果の検証と運用定着：整備後に再検証し、品質を保つ運用ルールを策定
4. 4購買導線の検証：AIの推薦から商品詳細・カートへ遷移できるかを、PoC（概念実証）で確認

出典：電通デジタル プレスリリース（2026年9月15日） https://www.dentsudigital.co.jp/news/release/services/2026-0915-000348

■ AIに引用されるのは、記事の冒頭だけではありません（LinkSurge、9月15日）

つまり、見出しごとに、単独で読んでも意味が通る文章にすることが重要です。こうした点を踏まえ、リンクシェア・ジャパンは、ベンジーと共同開発するSEO・AI検索の統合分析ツール「LinkSurge」に、見出しごとのブロック単位で引用への適性を診断し、改善案を出す機能を追加しました。ただし、日本語AI Overviewsを対象とした自社検証です。位置を特定した277件は、引用のあった257ブロックに対応します。また、見出し直下の結論配置が引用を増やすと実証した調査ではありません。

出典：ネットショップ担当者フォーラム https://netshop.impress.co.jp/n/2026/09/16/16747 ／ LinkSurgeの調査方法（9月25日更新版）

■ BtoBの発注担当者の66.4%が、生成AIで情報収集（プロベル調べ）

• ✓使い方：「A社とB社を比較して」37.6%、「自社課題を入力して助言と候補を聞く」36.8%、「おすすめの〇〇会社を教えて」25.6%
• ✓1年前との比較：AI検索の活用が「大幅に増えた」34.2%、「やや増えた」57.0%
• ✓未知の企業でも：AIが理由や客観的な評価つきで推奨すれば「積極的に候補に入れる」は25.5%

ただし、母数は149人と大きくないため、傾向を見る参考値として扱うのがよいでしょう。

出典：Web担当者Forum（2026年9月16日） https://webtan.impress.co.jp/n/2026/09/16/53262 ／ プロベルの一次調査

■ AIの推薦を「比較の軸」から分析する（GMO TECH×Ahrefs）

この事例では、AIがどの条件や理由で推薦するかを分析しています。GMO TECH執行役員の中原卓馬氏は、Ahrefsのブランドレーダーを起点に約4万件のAI回答を分析。また、ファンアウトクエリ（AIが裏側で生成する関連検索）から影響範囲を逆算する手法や、MCPでAIと分析を連携させる実践を紹介しています。この事例では、AI検索を言及の「量」と、どう語られるかという「文脈」の2層で測る発想が紹介されています。

出典：Ahrefs Japan https://ahrefs.com/ja/blog/https-ahrefs-com-ja-blog-case-study-gmo-tech-vol2/

■ AI推薦のための有料メディア掲載は、続けるべき？（住太陽氏、9月17日）

結論として、信頼できるメディアへの掲載は続けてよい。ただし、掲載するだけでなく、外部での言及を増やす取り組みも並行するというのが住氏の答えです。具体的には、Web担当者Forumの連載で、次の3点が解説されています。

• ✓現状：AIは一覧・比較・ランキング系のページを情報源に推薦先を決める例が非常に多く、掲載は現時点で有効
• ×注意：比較・ランキングページには恣意的で低品質なものも多い。そのため、掲載基準が不自然な媒体は選ばない
• ✓並行策：外部サイト上での言及を増やす（例：乗り換えてくれた顧客に、その経緯をブログに書いてもらう）

出典：Web担当者Forum（2026年9月17日） https://webtan.impress.co.jp/e/2026/09/17/53273

SECTION 06弊社見解：来月に向けて注目すべき3点

ここからは、ここまでの一次情報・調査データにもとづく弊社の見解です。なお、いずれも、新しい技術より「基本の順序立て」がカギになります。

■ 1. GEOは「読める → 直答 → 独自の事実」の順に積む

専門家調査では、クロール可否（+2.20）と質問との一致（+2.15）が最上位で、具体的な事実（+2.07）、独自情報（+1.85）が続きました。また、LinkSurgeの検証でも、位置を特定できた日本語AI Overviewsの引用では、69.3%が本文中のブロックに対応しました。単なる網羅性より、「1つの見出しに1つの結論」を意識した設計が有効と考えます。

自社サイトの点検リスト

• ✓まず、クロール・インデックス・スニペットの制御設定が意図どおりか（robots.txt、noindex、nosnippetなど）
• ✓次に、各見出しの直下1〜2文で、その見出しの結論を書いているか
• ✓さらに、自社調査・アンケート・実績データなど、他にない数値を載せているか
• ✓また、媒体掲載・顧客の声・比較記事など、第三者による言及が増えているか

■ 2. BtoBもECも、まず「事実の一貫性」を整える

AIが比較検討の入口になる場面が増えています。料金・仕様・対応範囲などの事実が、サイト内で矛盾なく揃っているかを先に確認してください。プロベルの調査ではBtoB担当者の66.4%が情報収集に生成AIを使い、未知の企業でもAIが理由つきで推奨すれば「積極的に候補に入れる」との回答が25.5%ありました。また、電通デジタルのACOも、情報が分散・矛盾しているとAIが正しく理解できないという課題認識から始まっています。

MCPは主に、AIツールが外部のデータや機能につながるための規格で、国内ではAhrefsやGMO TECHの事例のように分析の効率化で使われ始めています。一方、情報発信側でまず優先すべきは、ページ上の事実の整備と構造化データです。なお、構造化データの評価点は+0.80と中位ですが、専門家からは、商品・マーチャント情報はAI Modeのショッピングで実際に機能するとの指摘もあります。

■ 3. 収益還元は「観察」、計測は「一次データ」に寄せる

AI contribution pilotは招待制で、戦略を作り直す材料ではありません。また、報道では初期の支払額は広告収益に比べて小さいとされ、算定方法も非公開、参加者はいつでも離脱できるとされています。一方で、Googleによる遮断強化で第三者ツールの取得データが減っている可能性があります。ツールの数値が不安定な今こそ、Search Consoleを計測の基準に据えるべきです。

• ✓まず、生成AIレポートで、AI OverviewsとAI Modeのインプレッションを定点観測する
• ✓次に、主要クエリをAI Modeで検索し、自社リンクが表示されるかを月1回確認する
• ✓ただし、順位ツールの急な増減は、まずツール側の取得条件の変化を疑う
• ✓また、招待が届いた場合に備え、貢献の定義・算定方法・離脱方法を確認できる状態にしておく

SECTION 07よくある質問

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点検の観点（例） ① クロール・インデックス・スニペットの制御が意図どおりか（robots.txt・noindex・nosnippet）
② 各見出しの直下に、結論が書かれているか
③ 構造化データ（JSON-LD）が、意図どおりに出力されているか
④ Search Consoleの生成AIレポートで、現状を把握できているか

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※本記事の対象期間は2026年8月下旬〜9月18日です。主要な主張は2026年9月29日に再確認しました。なお、LinkSurgeの方法説明は9月25日更新版を参照しています。ただし、テスト段階の機能や報道ベースの情報は、今後変更・終了する場合があります。また、調査データは各調査の設計（母数・対象）にご注意のうえ、傾向を把握する参考値としてお使いください。