Googleは、Webトラフィックが減少していないと言います。 Google Geminiと他の5つのLLMSは同意しません。
Googleは、Webトラフィックが減少していないと言います。 Google Geminiと他の5つのLLMSは同意しません。
ポイント整理 — Googleのトラフィックデータの解釈方法を理解すること
GoogleはWebトラフィックが減少していないと主張するが、6つのLLMは異なる見解を示している。データの解釈が重要であることが強調されている。特に、「LLM(大規模言語モデル)の役割とその限界を学ぶこと」「Webトラフィックの質と量の違いについて考慮すること」といった点が、記事内で押さえるべきポイントとして挙げられています。
WEBディレクター・サイト運用担当の視点では、「Google Search Consoleを使用してトラフィックデータを分析する」といった実務レベルの工夫が、成果を左右する分かれ目になります。特に「データ解析」という観点は、日々のサイト運用や記事制作の改善に落とし込みやすいポイントです。
AI活用で押さえておきたいこと
- Google Search Consoleを使用してトラフィックデータを分析する。
- 競合サイトのトラフィックを調査し、比較する。
- AIツールを活用してトラフィックの質を評価する。
Google公式見解とLLM6モデルの反応(比較)
Googleは公式ブログで「Google検索からWebサイトへの総オーガニッククリック数は、前年同期比で比較的安定している」と主張し、トラフィック減少の報告は「誤った手法・限定的な事例・AI機能導入前に生じた変化に基づくもの」だとしました。これに対し、Google自身が開発したGeminiを含む6つのLLM(ChatGPT・Perplexity・Claude・Gemini等)に同じ問いを投げかけたところ、いずれも一致してGoogleの見解に懐疑的な反応を示したと報じられています。ChatGPTは「declining(減少している)」という語を太字で強調した回答を返し、Perplexityは端的に、Claudeはより簡潔に、それぞれGoogleの主張とは異なる立場を示しました。
数字で見る実態(統計データ)
- 検索エンジンとLLM検索を合わせた検索全体の利用は、世界で26%、米国で16%増加している
- 一方でオーガニックトラフィックは、2024年半ばの月間23億訪問から、2025年5月には17億訪問未満へと、12か月で6億訪問以上が失われたとするデータもある
「検索全体は伸びているのにサイト流入は減っている」という矛盾の正体
この矛盾は、検索という行為自体が伸びていることと、その検索の「行き先」がWebサイトからAIの回答内で完結するケースへとシフトしていることが同時に起きているために生じています。つまりパイ自体は拡大しているが、Webサイトへの直接トラフィックという形での分配は縮小している、という構図です。
WEBディレクターが取るべき実務対応(ユースケース)
- Google Search Consoleの数字だけでなく、AI経由の言及・引用(Bing AI Performanceレポート、GA4のAI流入チャネル等)を含めた複数指標で評価する
- 単一の情報源(Google公式発表であっても)を鵜呑みにせず、複数のLLM・第三者データで裏取りする姿勢を持つ
- 「クリック数」だけでなく「引用された事実」「ブランド認知への寄与」まで含めた評価軸を社内に提案する
オーガニックトラフィックとは何か(定義)
オーガニックトラフィックとは、検索エンジンの自然検索結果(広告枠を除く)経由でWebサイトに訪れる訪問数を指します。有料広告経由(ペイドトラフィック)や、SNS・メール経由の流入とは区別して計測されるのが一般的です。近年はこの「自然検索結果からのクリック」自体が、AI Overviews・AI Modeの登場によって構造的に減少しているとの指摘が相次いでいます。
ゼロクリック検索の仕組みと最新統計データ
ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ上で疑問が解決し、どのWebサイトにもクリックせず検索を終える現象です。AI OverviewsやFeatured Snippet(強調スニペット)がこれを引き起こす代表的な機能とされています。2026年初頭時点でGoogle検索全体の68%がクリックなしで終了しているという報告があり、2025年9月時点の63.5%、同年12月の64.8%から一段と進行しています。生成AIの回答のみで解決した層が13.7%、その後さらに検索AIサービスに追加質問した層が10.2%で、合わせて23.9%がゼロクリックサーチに該当するという分析もあります。
2024〜2025年のオーガニックトラフィック減少データ(統計データ)
オーガニックトラフィックは2024年半ばの月間23億訪問から、2025年5月には17億訪問未満へと、12か月で6億訪問以上(約26%減)が失われたとするデータがあります。一方で検索エンジンとLLM検索を合わせた検索行為全体の利用は世界で26%、米国で16%増加しており、「検索という行為自体は伸びているが、その行き先がWebサイトからAIの回答内に移っている」という構図が浮かび上がります。
各LLMの回答の信頼性をどう評価するか(比較)
Google公式は「総オーガニッククリック数は前年同期比で比較的安定」と主張する一方、Gemini・ChatGPT・Perplexity・Claudeを含む6つのLLMに同じ問いを投げると、いずれもGoogleの主張に懐疑的な回答を返したと報じられています。注目すべきは、Googleが自ら開発したGeminiでさえ自社の公式見解に同調しなかった点です。単一の発表元(当事者)の主張だけでなく、複数の独立した情報源・第三者データで裏取りする姿勢が、こうした論争を評価する際の基本になります。
Googleオーガニック検索以外の代替流入チャネル
- AI経由の言及・引用(GEO対策によるAI回答内での言及獲得)
- SNS・プレスリリース経由の直接流入・ブランド指名検索
- 業界メディアへの寄稿による被リンク・言及の獲得
- メールマガジン・ニュースレターなど、検索エンジンに依存しない直接接点の構築
サイト運営者が取るべき具体的な対策
- Google Search ConsoleとGA4のAI流入チャネルを併用し、「クリック数」だけでなく「AI経由での言及・流入」を含めた複数指標で評価する
- AI Overview表示後にCTRが下がった記事を特定し、FAQ形式・構造化データの強化で「引用される側」への転換を図る
- 特定チャネルへの依存を避け、SNS・メールマガジン・プレスリリースなど複数の流入経路を並行して構築する
📌 関連コンテンツ
- 検索結果で「見られる」と「クリックされる」は違う。アイトラッキング調査が示す注目と行動のギャップ
- Bing WMTのAIパフォーマンス レポートが進化、検索意図・トピック・引用シェアを可視化
- Google検索プロダクト担当副社長が語るGoogle検索の未来
- WEBサイトサポートの無料ツール一覧
一次情報: Google says web traffic isn't declining. Google Gemini and five other LLMs disagree.(MarTech) / 「検索」の4人に1人がサイトを訪れない?2026年版AI検索白書が示す「ゼロクリック」の実態(博報堂DYワン)
代替手段の実務比較 — オーガニック検索以外の集客チャネルを定点観測する
「検索全体は伸びているのにサイト流入は減っている」という矛盾に対して、オーガニック検索以外のチャネルを定点観測することで実態を切り分けやすくなります。
- ブランド指名検索数(Search Console):
- 社名・サービス名での検索数の推移を追うと、認知度そのものが落ちているのか、非指名検索での競争が激化しているのかを切り分けられる。
- ダイレクト(直接流入)トラフィック:
- URLを直接入力・ブックマーク経由のアクセス。検索に依存しないロイヤルユーザーの規模を示す指標になる。
- メール登録者数・LINE友だち数:
- 検索エンジンのアルゴリズム変動に左右されない自社チャネルの資産規模を示す代替指標。
・平均クリック品質が向上し、質の高いクリックが増加していると説明。
・トラフィック減少の報告は、誤った方法論や孤立した事例に基づくものと指摘。
・複数の大規模言語モデル(LLM)がGoogleの主張に異議を唱え、トラフィックの動向について異なる見解を示す。
・最終的な判断は、読者に委ねられている。
この記事でこんな事が
学べそうですね
ポイント要約
GoogleはWebトラフィックが減少していないと主張するが、6つのLLMは異なる見解を示している。データの解釈が重要であることが強調されている。
このトピックで身につけるべきスキル
- 1Googleのトラフィックデータの解釈方法を理解すること。Googleのトラフィックデータの理解見てみるGoogleのSEOスターターガイドでトラフィックデータの基礎を学ぶ。
- 2LLM(大規模言語モデル)の役割とその限界を学ぶこと。LLMの理解と応用見てみるOpenAIの公式ドキュメントでLLMの基礎を学ぶ。
- 3Webトラフィックの質と量の違いについて考慮すること。Webトラフィックの質の評価見てみるAhrefs Academyでトラフィックの質を評価する方法を学ぶ。
- 4AI機能の導入がトラフィックに与える影響を分析すること。AI機能の影響分析見てみるCourseraでAIのビジネスへの影響を学ぶ。
- 5データ解析の重要性とその方法論を学ぶこと。データ解析の基礎見てみるUdemyでPythonを使ったデータ解析の基礎を学ぶ。
学習の要点
重要キーワード・学習リソース
本記事の参照元
Googleは、Webトラフィックが減少していないと言います。 Google Geminiと他の5つのLLMSは同意しません。
出典: MarTech
現在の貴方のIPアドレス
このサイトで書いている人
WEBサイト