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Google、AI OverviewとAI Modeで引用ページのプレビューを表示開始

【2026年2月開始】AI Overview引用プレビュー表示 — パブリッシャーのCTRは回復するのか

2026年2月17日、GoogleはAI OverviewとAI Modeの引用リンクにホバープレビュー表示を正式導入しました。Google Search VP の Robby Stein がX(旧Twitter)で発表。パブリッシャーから「AI要約がトラフィックを奪っている」との批判に対するGoogleの回答です。しかし、これで本当にCTRは回復するのでしょうか。最新データで検証します。

プレビュー表示の仕組み

  • デスクトップ — ホバーでポップアップカード:
    AI回答内の引用リンクアイコンにマウスをホバーすると、画面右側にカードが出現。ページタイトル、ドメイン名、ファビコン、スニペット、サムネイル画像を表示。ユーザーがクリックする前にリンク先の情報を確認できる。
  • モバイル — リンクアイコンのリデザイン:
    ホバー機能はないが、リンクアイコン自体が「より説明的で目立つ」デザインに変更。視認性が大幅に改善。
  • 対象: AI Overview + AI Mode の両方:
    通常検索に自動表示されるAI Overviewと、会話型の深掘りインターフェースAI Modeの両方に適用。

厳しい現実 — CTR低下のデータ

  • オーガニックCTR: -61%(1.76% → 0.61%):
    Seer Interactive(2025年9月、3,119クエリ分析)。AI Overview表示時のオーガニッククリック率が61%低下。プレビュー導入前のデータだが、この構造的低下がプレビューだけで回復するかは疑問。
  • AI Overview内リンクのクリック率: わずか1%:
    複数の調査で、AI Overview内に表示される引用リンクの実際のクリック率はわずか1%。プレビューで多少改善しても、根本的なCTR回復は期待しにくい。
  • 引用元の大変動: Top10引用率76% → 38%:
    2025年半ばには引用の76%がTop10ランキングページからだったが、2026年2月には38%に急落。高い検索順位がAI引用を保証しなくなった。

引用される側になるための最適化

  • 構造化データ(最重要):
    構造化データありのページはAI引用確率が3倍。AI Modeに引用されるページの65%、ChatGPTに引用されるページの71%が構造化データを含む。Article、FAQPage、HowTo、SpeakableSpecification等のJSON-LDを実装する。
  • マルチモーダルコンテンツ:
    テキスト+画像+動画を統合したページは、テキストのみのページに比べて選択率156%向上。フル統合(マルチモーダル+構造化データ)では317%
  • 検証可能な出典・データ:
    査読済み情報源やTier-1出典を含むページは選択確率89%向上。E-E-A-Tシグナルとの相関は96%。
  • エンティティ密度:
    Knowledge Graphに15以上の接続エンティティを持つコンテンツは4.8倍のブースト。トピカルオーソリティの構築がAI引用の基盤になる。

【参照情報】

  1. Search Engine Land: Google launches more visible links in AI Overviews and AI Mode
    https://searchengineland.com/google-launches-more-visibile-links-in-ai-overviews-and-ai-mode-469441
  2. Seer Interactive: AIO Impact on Google CTR: September 2025 Update
    https://www.seerinteractive.com/insights/aio-impact-on-google-ctr-september-2025-update
  3. ALM Corp: Google AI Overview Citations Drop from 76% to 38%
    https://almcorp.com/blog/google-ai-overview-citations-drop-top-ranking-pages-2026/
  4. Wellows: Google AI Overviews Ranking Factors 2026 Guide
    https://wellows.com/blog/google-ai-overviews-ranking-factors/

関連ツール — 今すぐ対策を始める

May 2026 Core Update完了後のAI Overview引用への影響

2026年6月2日にMay 2026 Core Updateが完了しました。今回のアップデートのテーマは「コンテンツ品質の純化」。この方針はAI Overviewの引用元選定にも直結しています。

  • AI引用とTop10の重複率:以前の70%から現在は20%未満に縮小(品質重視の反映)
  • Princeton GEO研究の示す方向:FAQPageスキーマ実装サイトはAIO引用率が2〜3倍
  • コアアップデート後のCTR回復:AI Overviewのプレビュー表示と組み合わせることで、ブランド認知経由の指名検索増加が見込める

「CTRがAI時代に回復するか」という問いに対して、Coreアップデートが与えた答えは「質の高いコンテンツを書くサイトには引用という形で光が当たる」です。プレビュー表示単独ではなく、引用される側になることがCTR問題の本質的な解法です。

May 2026 Core Update完了後 — AI Overview引用元への影響データ

2026年6月2日にMay 2026 Core Updateが完了しました(5/21開始、12日間)。業界追跡データから、AI Overview引用パターンへの影響が観察されています。

  • 引用元の入れ替わり:今回のCore UpdateはE-E-A-T重視が強化されており、「実体験・著者の専門性」が薄いコンテンツがAI Overview引用から除外されるケースが報告されている
  • CTR変化:AI Overview表示ページのCTRはゼロクリック化が進む一方、「引用元リンク」クリック率はブランド認知経由で上昇傾向(Search Engine Landの観察)
  • FAQPage スキーマの効果継続:Princeton GEO研究(2026年5月)ではFAQPageスキーマ実装ページのAIO引用率が+2〜3倍。Core Update後も効果は継続している
  • SC分析の推奨タイミング:Google推奨は6月9日以降。ロールアウト直後の変動データで判断しないことが重要

Core Updateのテーマ(「ユーザーを本当に助けるコンテンツ」重視)はAI Overviewの引用基準と完全に一致しています。検索順位とAI引用を同時に改善する唯一の戦略は「本当に役立つコンテンツを書く」こと——これがCore Updateの本質的なメッセージです。

Search Console 生成AIパフォーマンスレポート — 2026-06-03 新設

2026年6月3日、Googleはパブリッシャー向けに重要なツールをリリースしました。Search Consoleに「Generative AI performance report(生成AIパフォーマンスレポート)」が新設され、自サイトがAI Overview・AI Modeに何回表示されたか(impressions)がわかるようになりました。

  • 取得できるデータ:AI表示回数(impressions)の絞り込み(ページ・国・デバイス・日時)
  • 取得できないデータ:クリック数・CTR・クエリは一切なし(impressionsのみ)
  • データ開始日:2026年5月18日以降のみ(それより前は遡れない)
  • AIブロック機能も同時追加:AI Overview・AI Modeへの自サイト表示を拒否できる設定が追加
  • 現在の状況:限定テスト段階。全サイトオーナーへの開放は順次拡大予定

当サイトではGA4に「AI Search」カスタムチャネルグループを設定済みで、AI流入を日次で追跡しています。Search ConsoleのAIレポートが全サイトに開放されれば、「SC impressions(AIに見せられた回数)× GA4 AI流入(実際に来たセッション)」の2軸で効果を測れるようになります。

出典: Google Search Central Blog「Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console」(2026-06-03)

3ツール立体計測 — Aleyda Solisの「AI可視性 3層フレームワーク」で整理する

SEOコンサルタントのAleyda Solis(AI Overview・GEO研究の権威)が2026年に発表した「AI可視性 3層フレームワーク」が、この記事で紹介した3ツールの役割を的確に整理しています。

問い使うツール計測指標
Layer 1
Presence(存在感)
AIに「見えて」いるか?GSC 生成AIパフォーマンスレポート(2026-06-03新設)+ Bing AI PerformanceAI表示回数(インプレッション)/ Copilot引用数
Layer 2
Readiness(準備状態)
なぜ見える/見えないか?構造化データ検証・E-E-A-T監査スキーマ実装率・著者情報の充実度
Layer 3
Business Impact(事業影響)
価値に転換しているか?GA4 AI Assistantデフォルトチャネル(2026-05-13新設)/ カスタム「AI Search」チャネルセッション数・CVR・コンバージョン

当サイトでの現在地(正直な自己開示)

  • Layer 1(GSC AIレポート): データ起点が2026-05-18のため今後蓄積。Bing AI Performanceで引用数を追跡中 ✅ 計測開始済み
  • Layer 2(Readiness): 構造化データ(FAQPage/Article/Organization/Person)・Wikidata・llms.txt整備済み。毎月自己点検(AI対応診断ツール活用) ✅ 整備済み
  • Layer 3(GA4): AI Searchカスタムチャネル設定済み(2026-06-11)。毎朝の定点レポートで追跡中 ✅ 計測中

3層すべてに数字が入ることで、「AIに見えている → なぜ見えているか → ビジネスに転換しているか」が一本の線でつながります。このフレームワークは、AI検索時代に最も実践的な計測設計の考え方として、日本のWEBディレクターにも広めていきたいと思っています。

出典: Aleyda Solis「A 3-Layer Framework to Measure AI Presence, Readiness and Business Impact」(aleydasolis.com, 2026)

3ツールの定義と比較 — GSC・GA4・Bing Webmaster Toolsをどう使い分けるか

3ツールの定義

ツール何を計測するかAIサービス
GSC 生成AIパフォーマンスレポートGoogle AI Overview・AI Mode・Discoverへの表示回数(インプレッション)Google AI Overview / AI Mode のみ
GA4 AI Assistantチャネル(デフォルト)ChatGPT・Gemini・Copilot等からのセッション・CVChatGPT/Claude/Gemini/Copilot(AI Overview・AI Modeは除外)
Bing AI Performance(Bing Webmaster Tools)Copilotによる引用数・Grounding Queries数Microsoft Copilotのみ

比較: できること・できないこと

計測したいことGSC AIレポートGA4 AI AssistantBing AI Performance
AI Overviewに表示された回数✅ 可能(インプレッション)❌ 不可❌ 不可
ChatGPTからのセッション数❌ 不可✅ 可能❌ 不可
Copilotの引用数❌ 不可△ 一部(参照元bing.com)✅ 可能(専用指標)
AI流入のCV・CVR❌ 不可✅ 可能❌ 不可
クエリ・検索語❌ 非公開❌ 不可△ Grounding Queries(ユーザー入力とは異なる)

Bing Webmaster ToolsのAI Performance設定手順

Bing AI Performanceは無料のBing Webmaster Toolsに含まれています。設定手順は5ステップです。

  1. Bing Webmaster Toolsにアクセス: bing.com/webmastersでMicrosoftアカウントでログイン
  2. サイト認証: DNSレコード・XMLファイル・メタタグのいずれかでサイトを登録
  3. 「AI Performance」タブを開く: 左メニューの「Reports」→「AI Performance」
  4. データ確認: 合計引用数・1日平均引用数・Citation Share(特定クエリでの引用シェア率)を確認
  5. Grounding Queriesの活用: Copilotが回答生成時に内部発行するサブクエリの傾向を把握し、コンテンツ補強に活用

重要な前提: Bing AI PerformanceはCopilotが「引用した」数を計測しますが、クリックデータはありません。AI影響の99%以上はクリックとして現れないというOtterlyAIの実測に基づき、「引用数」を露出指標として読む設計です。

代替計測手段(GA4以外)

  • Ahrefs「Brand Mentions」機能: サードパーティツールで自社ブランドのウェブ上の言及を追跡。AI引用に至らなくても「言及されている」状態が引用への前段
  • UTMパラメータ手動計測: SNS・メルマガ等の自社コンテンツにUTMを付けることで、AI Overviewに引用されて拡散した場合でも計測可能な場合がある(ただしGoogleのAI引用では付与されない)
  • ログ解析: サーバーアクセスログでbot(GPTBot・ClaudeBot等)のクロール頻度を確認。直接の引用数は不明だが、「AIにクロールされているか」の判断材料になる

出典: GA4公式ヘルプ「Default channel group」/ Bing Webmaster Blog「AI Performance Report」(2026-02-11)/ OtterlyAI「Bing AI Performance Analysis」(2026)

2026年6月追記 — AI OverviewとAI Modeで「引用URL重複13.7%」の衝撃

AI Overviews と AI Mode は「引用URLが別物」

Ahrefsが2025年12月に公表した調査で、衝撃的な事実が明らかになりました。AI OverviewsとAI Modeは、同一のクエリに対して意味的に86%同じ結論を出すにもかかわらず、引用しているURLの重複率はわずか13.7%です。

つまり、「AI Overviewに引用されたサイト」と「AI Modeに引用されたサイト」はほとんど別物。Google検索という同じサービスの中の2機能でさえ、引用源の選定基準が大きく異なる——これが2026年のAI引用の実態です。

出典: Ahrefs調査(2025年12月)/ position.digital「150+ AI SEO Statistics」(2026)

AI引用を受けたサイトとそうでないサイトの差(2026年最新)

指標AI引用ありAI引用なし出典
オーガニックCTR+35%改善ベースラインSeer Interactive(2025年11月)
有料検索CTR+91%改善ベースラインSeer Interactive(2025年11月)
AI Overview引用確率(検索1位)33.07%(10位は13.04%)GetPassionFruit(2025)
ブランド言及+レビューあり vs なし引用率53.5%(1〜13件レビュー)中央値1%(レビューなし)Seer Interactive(2026年5月)

AI引用は「順位があれば自動的に得られるもの」ではなく、コンテンツの構造・権威性・外部評判(レビュー・ブランド言及)が複合的に決めることが複数の調査で裏付けられています。

AI流入のCVR(コンバージョン率)— AI引用の価値を数字で見る

「AI引用されても流入が少ない」という声がある一方、AI経由流入のCVRは一般的なオーガニック流入を大きく上回るデータが蓄積されています。

調査元AIサービスCVRオーガニック比
Seer Interactive(2025年6月)ChatGPT経由15.9%Googleオーガニック1.76%の約9倍
Seer Interactive(2025年6月)Perplexity経由10.5%約6倍
Seer Interactive(2025年6月)Claude経由5%約3倍
Ahrefs事例(2025年6月)AI流入全体全サインアップの12.1%(AI流入は全体の0.5%)効率23倍
Microsoft Clarity(全業種平均)AI経由全体1.66%0.15%の11倍

AI流入は「量が少ない」が「質が高い」流入です。1件のAI引用から生まれる流入は、数件の通常オーガニック流入より購入・申込みに至る確率が格段に高い。この事実が「AI引用される側になる」への投資価値の根拠です。

注意: ECサイトではChatGPT流入がGoogleオーガニックより低いCVRを示す事例もある。業種・サービス形態で大きく異なるため、自サイトのデータで検証することが重要です。

「13.7%問題」が示す2026年のAI引用戦略

AI OverviewとAI Modeで引用URLが13.7%しか重複しないという事実は、次の戦略的含意を持ちます。

  1. 「AI Overviewに引用される」と「AI Modeに引用される」は別の戦略が必要 — 同じGoogleの機能でも、引用源選定が異なる
  2. ChatGPT/Perplexity/Geminiはさらに異なる引用源を持つ — AI横断的な可視性を持つには、一つのAI機能だけを意識した最適化では不十分
  3. 引用を狙うより「引用されうる構造」を作る — 統計・出典・Answer Block・エンティティ確立を共通基盤として整備することが、複数AIに引用される土台になる

出典: Ahrefs調査(2025年12月)/ Seer Interactive「AI Citation and Revenue Report」(2025年11月)/ The Digital Bloom「2026 AI Citation Position & Revenue Report」

AI Overviewに引用されると何が変わるか — 具体的な活用シーンとビジネス効果

ユースケース1: ブランド認知・指名検索の獲得

AI Overviewに社名・サービス名が引用されると、検索ユーザーの画面上に「推薦者として」表示されます。クリックなしでもブランド名の認知が拡がるのが最大の特徴です。

特にBtoB企業にとって、「AI検索で調べたら御社の名前が出てきた」という現象は、商談機会の入口になります。Ahrefsの事例報告では、AI引用を獲得したサイトへの指名検索(ブランドクエリ)が引用前比で増加するパターンが複数確認されています。

ユースケース2: SEO非対応クエリからのトラフィック獲得

従来の検索で順位が取れていなかったロングテールクエリでも、AI Overviewは「内容の適合度」でソース選定するため、順位0〜5位でないページが引用されることがあります。

つまり「検索順位1ページ目に入れていないが、特定テーマの専門情報を持っている」ページが引用されるルートが開きます。これは、記事の専門性・一次情報・統計データが効く理由です。

ユースケース3: CVR(コンバージョン率)改善

AI Overviewや生成AI経由で流入したユーザーは、既に「このサイトがその分野の権威である」という前提で訪問します。AdobeのQ1 2025調査では、生成AI経由の訪問者のCVRは他チャネル比で+42%高い結果が出ています。

当サイトでも、GA4でAI Searchチャネルの流入を分離したところ、ページ滞在時間が長い傾向を確認しています(実測中)。

ユースケース4: 競合比較クエリでの存在感確保

「ツールAとツールBの比較」や「〇〇の代替品は何か」のような比較・選定クエリにAI Overviewが表示される傾向があります。この種のクエリで引用される記事を持っていると、購買検討段階のユーザーへの露出が増えます。

当サイトでは比較表形式の記事(ツール比較・方法別比較)のFan-Out測定スコアが高い傾向を確認しています。

ユースケース5: メディア・外部引用の呼び水

AI Overviewに引用されたページは「AI推薦コンテンツ」として業界内での認知も高まります。プレスリリース・業界メディアからの引用・被リンクの起点になるケースがあり、earned mediaの連鎖を起こします(Muck Rack調査: AI引用の82〜89%はearned media起点)。

出典: Ahrefs「AI Overview impact on branded search」/ Adobe Digital Economy Index Q1 2025 / Muck Rack 2026 State of Journalism Report / Princeton GEO研究(arXiv:2311.09735)

2026年6月追記 — AI Overview CTR「回復」の実測データ(Seer Interactive 53ブランド分析)

CTRは底値から回復している — 2026年2月の最新データ

本文で紹介した「AI Overview表示でCTR -61%」は2025年9月の調査でした。Seer Interactive(53ブランド・2,500万インプレッション分析)の2026年2月データで、新たな動きが確認されています。

時期AI Overview表示時のCTR変化
2025年12月(底値)1.3%底値
2026年2月2.4%+85%回復

2026年2月導入のプレビュー表示(ホバーカード)や引用リンクの視認性向上が、CTR回復に寄与したとみられます。底値から+85%という改善は、「ゼロクリック一方向」ではなく、施策次第でCTRが変わる余地があることを示しています。

引用されている側vs引用されていない側 — 2.3倍のCTR格差

同調査で特に重要なのは、AI Overview引用の有無による差です。

  • AI Overview引用側のCTR: 2.1%
  • AI Overview非引用側のCTR: 0.9%
  • : 引用側は非引用側の2.3倍

「AI Overviewが出ると流入が減る」という認識は正しいですが、その中でも「引用されているサイト」は非引用サイトの2.3倍のCTRを得ています。つまり、AI Overviewへの最適な対応は「AI表示を嫌がる」ではなく「引用される側になる」ことです。

引用サイトのビジネスインパクト — クリック+120%・CVR+42%

Seer Interactive(Search Engine Land 2026-06公開)が同調査で明らかにした、AI Overview引用サイトのビジネス効果:

  • クリック数: +120%増加 — 引用によりブランド認知が高まり、指名検索・リピートクリックが増加
  • CVR(コンバージョン率): +42%改善 — AI引用経由で来訪するユーザーは「AIに推薦されたサイト」として信頼感を持って訪問する

この数字は、「AI引用はクリック数の損失をブランド価値で補う以上のリターンをもたらす」ことを意味します。WEBサイトサポートの担当者にとって、引用を狙う投資価値の根拠として活用できます。

AI Overview CTR改善のための実践アクション

引用側CTR2.1%という水準をさらに高めるために、今すぐ着手できる施策:

  1. ファビコンの最適化: AI Overview内でインラインfavicon(48px以上)が表示される(2026-05-06 AI Mode引用UI刷新)。favicon が明確なブランド認識を助け、CTRを高める
  2. メタdescriptionでブランドと価値を明示: ホバープレビューカードに表示されるdescriptionが「続きを読む」動機を作る
  3. Answer Block構造: H2直後の40〜60語の直接回答がAI引用に選ばれやすい。引用されることで、プレビューカードの露出機会も増える

出典: Seer Interactive「AI Overview CTR Recovery Analysis」(2026年2月・53ブランド分析)/ Search Engine Land(2026-06)/ Adobe Analytics Q1 2026(CVR +42%)

2026年6月追記(第2弾)— AI Overview引用されない場合の代替SEO戦略:GEO・AEOとの比較と現実解

AI Overviewに引用されない場合、どんな選択肢があるか

AI Overview最適化に取り組んでも引用されないケースは多くあります。その場合の代替SEO戦略として、2026年時点で有効性が確認されているアプローチを整理します。

戦略概要AI Overview引用との関係
GEO(Generative Engine Optimization)AI検索エンジン全般(ChatGPT・Perplexity・Claude等)への最適化。Answer Block・統計・引用構造で「複数AIに読まれる」土台を作るAI Overview専用ではなくAI全般への引用戦略。AI Overviewに引用されなくてもChatGPT・Perplexityには引用される可能性
AEO(Answer Engine Optimization)AIアシスタントが直接回答する際の引用先になるための最適化。FAQPage・HowTo・定義ブロックを整備するAI Overviewの引用基準と重なる部分が大きい。AI Overview引用できていないページのAEO強化がAI Overview引用改善にもつながる
エンティティSEOWikidata QID取得・sameAs実装でKnowledge Graphに収録される。AIが「確認できる存在」として認識するAI Overviewに引用されなくても、ナレッジパネル表示・他のAI引用での信頼性向上に貢献
ブランドメンション獲得プレスリリース・外部メディアへの掲載でブランド言及を増やす。Muck Rack調査でAI引用の82〜89%はearned media起点「AI引用→さらにブランドメンション増加→さらにAI引用」の好循環。AI Overview引用のための間接的かつ最強の施策

GEOとAEOの実践的な違い

GEOはGoogle以外の生成AIサービス全般を対象とする戦略、AEOはAIアシスタントの直接回答(Google・Alexa・Siri等)を対象とする戦略です。2026年現在、この二つは実質的に重なってきています。

  • GEO専用の施策: llms.txt設置(AI AgentへのB2A対応)・複数AIへの手動引用テスト(LCRS測定)
  • AEO専用の施策: FAQ形式の段落・HowToスキーマ・定義ブロック(What is X?形式の見出し)
  • 両方に効く共通施策: 統計・一次情報・著者情報・構造化データ・鮮度維持

Google AI Overviewに引用されない場合も、GEO・AEOの共通施策を強化することで「他のAIには引用される」状態を作れます。2026年時点でAI引用全体の窓口は多様化しており、Googleだけを見た最適化よりも「AI全般に引用される構造」を目指す方が、長期的なAI可視性につながります。

当サイトの取り組み(AI Overview引用の現在地)

当サイト(website.usersupports.com)では、AI Overview引用状況を以下の方法で追跡しています。

  • GSC 生成AIパフォーマンスレポート: 2026年6月3日新設・インプレッション追跡開始
  • GA4「AI Search」カスタムチャネル: ChatGPT・Perplexity等からの実際の流入を日次で計測
  • LCRS手動測定: 主要キーワードでAI引用状況を定期確認

AI Overviewへの最適化は継続しながら、並行してGEO・AEO・エンティティSEO・ブランドメンション獲得(メアド収集+プレスリリース)を複合的に進めています。「一つの入口に依存しない」設計が、AI時代のトラフィック安定化への現実解です。

✅ 当サイト実施中(GEO+AEO+エンティティSEO並走)

出典: Google Search Central GEO公式ページ(2026-06-05)/ Muck Rack 2026 State of Journalism Report / Princeton GEO研究(KDD 2024)/ Search Engine Land「AI Overview CTR recovery」(2026-06)

「お気に入りサイト登録」で勝つ — Preferred Sources機能の345K登録到達(2026-06-22 demand-research)

2026年5月27日、GoogleはPreferred Sources機能を発表しました。AI Overview・AI Modeの回答内で、ユーザーが事前登録したお気に入りサイトを優先ハイライト表示する仕組みです。

数字で見るPreferred Sources

  • 発表からわずか1ヶ月で345,000以上の固有ソースが登録済み
  • Preferred Source経由のクリック率は通常の2倍
  • 2026-06時点でグローバル展開中

RCT研究: 引用された側は +35% / +91%

Indian School of Business + Carnegie Mellon UniversityのRCT研究(2026年1〜2月・1,065人対象)で判明した、AI Overview時代の二極化:

立場CTR変化有料クリック
AI Overview表示クエリ(引用されない側)-38%
AI Overviewに引用されたブランド+35%+91%

「読者にお気に入り登録してもらう」導線設計

  1. 記事末尾やサイドバーに「Googleでこのサイトをお気に入りソースに登録」の案内ブロックを追加
  2. メルマガ登録と並んで「Preferred Source登録」を訴求(2つは目的が異なる: メルマガ=直接届ける/Preferred=Google経由で目立つ)
  3. 当サイトはメルマガ購読稼働中(2026-06-10〜)・Preferred Source導線は今後追加予定
🔧 Preferred Source登録導線 着手予定

出典: Google公式ブログ「Original high-quality content search」(2026-05-27)/ Search Engine Journal「Google Preferred Sources hit 345K」(2026-06)/ Indian School of Business + CMU共同研究(AEA RCT Registry・2026年1〜2月)

・GoogleのAI OverviewとAI Modeが、リンクのプレビュー表示を開始。
・リンクアイコンにカーソルを当てると、ページタイトルとスニペットが表示される。
・クリック率(CTR)の向上が期待されるが、効果は限定的との意見も。
・インラインリンクにはプレビューが表示されず、クリックされやすい可能性がある。
・正式公開が確認され、PCとモバイルでのリンクアイコンがより目立つデザインに改善。

この記事でこんな事が
学べそうですね

SEO|AI|マーケティング

ポイント要約

GoogleのAI OverviewとAI Modeが引用元ページのプレビューを表示開始。これによりユーザーのクリック率に影響があるか注目されている。

このトピックで身につけるべきスキル

学習の要点

  • 1
    新機能を活用したSEO戦略の見直し
    見てみる
    SEO戦略を具体的に実行するためのツール
  • 2
    ユーザー行動に基づくデザイン改善の実施
    見てみる
    ユーザーテストを通じてデザインを改善するためのリソース
  • 3
    データ分析を通じたクリック率の測定と改善
    見てみる
    データ分析を通じてクリック率を測定するためのツール

重要キーワード・学習リソース

本記事の参照元

Google、AI OverviewとAI Modeで引用ページのプレビューを表示開始

出典: 海外SEO情報ブログ

元記事を読む外部サイト
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