Googleの2026年9月のスパムアップデートは、展開完了が伝えられています。AI生成コンテンツの公開前の事実確認や、虚偽の著者情報への警告も取り上げられました。検索品質をめぐるこうした動きと並行して、AI検索への対応を含むSEO予算の評価方法が議論されています。
AIで書くことと公開に責任を持つこと
今回の更新をめぐっては、Googleが担当者の判断で行う制裁措置「手動対策」が増えている可能性も指摘されています。ただし、増加の規模や、スパムアップデートとの因果関係は確認できません。更新が完了したことと、個々のサイトが制裁を受けた理由は分けて考える必要があります。
AIを使ったスパム検出に加え、AI生成コンテンツの正確性を人が確認すること、読者を誤認させる著者情報を使わないことも話題になっています。ここから読み取れる実務上の課題は、文章の作り方だけでなく、公開前の確認体制です。AIで作成したというだけで処罰される、と解釈する材料ではありません。
企業の発信でも、文章を増やす予算と、内容を確かめる予算は別物です。制作の効率化だけを進めても、商品情報の誤りや著者表示の問題を防ぐ仕組みまでは整いません。
SEOをGEOと言い換えても基盤は変わらない
SEOは、検索で情報を見つけてもらいやすくする取り組みです。一方、生成AIの回答などで情報が取り上げられることを目指す取り組みは、GEOと呼ばれます。名称は違っても、検索システムがページを読み取れるようにする整備や、商品情報の整理には重なる部分があります。
GoogleのAI検索機能では、従来のSEOの基本要件が引き続き関係し、AI機能だけのための特別な技術的最適化は求められていないと説明されています。ただし、これをすべてのAIサービスに当てはめることはできません。
予算を考える際は、まず重複する作業を洗い出すのが筋です。古い商品情報や読み取れないページを残したまま、AI上の露出を測るツールだけを導入しても、情報基盤の問題は解消しません。
増やす投資と守る投資を分ける
投資目的は、売上を増やす、既存の売上を守る、情報基盤を維持する、未知の効果を検証する、という四つに整理できます。購入につながる商品ページの改善と、サイト移転時の検索流入維持では、同じ指標で成果を測るのは無理があります。
例えば移転対策は、新しい売上を生むより、既存ページへ利用者がたどり着けなくなるリスクを抑える仕事です。流入が増えなかったから失敗、という評価では目的を取り違えます。商品情報の整備なら、更新ミスや重複作業の削減も評価対象になります。
AI検索の実験には判断期限を設ける
AI検索への新規投資は、何を確かめたいのかを先に決める必要があります。自社商品が正しく説明されるか、どのページが参照されるかなど、検証対象を絞り、その結果で継続や中止を判断する設計です。SEOとGEOを一律に統合するより、共通の基盤整備とサービスごとの実験を区別した方が、費用の重複も見つけやすくなります。
ただし、従来のSEO施策も無条件に残す対象ではありません。制作費を回収できない記事を増やす場合も、目的の曖昧なAI実験を続ける場合も、別の用途に予算を回す選択肢との比較が必要です。
AI回答での言及回数は露出の指標にはなりますが、それだけで購入への貢献を証明するものではありません。検索流入、売上、情報の正確性、運用コストは、それぞれ異なる成果を測っています。
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