JINRAI GEO / LLMO REPORT
2026年7月版｜株式会社仁頼 調査レポート
結論: GEO・LLMOレポート2026年7月版とは、AI検索で企業が引用される条件について、2026年前半に公開された主要な調査を横断して整理した株式会社仁頼のまとめです。今期の要点は3つあります。①AI検索の利用規模は確定的に拡大し、検索結果からサイトへ流れるクリックは減り続けています。②引用の大半は自社ページではなく「外部で語られた記事」から生まれます（Muck Rackの調査で84%）。③Googleは2026年5月15日、「生成AIの回答を操作しようとする行為」をスパムの定義に追加し、GEOに公式な線引きを引きました。ただし④「ChatGPT一強は崩れたのか」については、調査ごとに結論が食い違っており、まだ確定していません。本レポートは数字そのものより、数字の幅と測定手法の違いを含めて整理します。
1. 市場動向｜AI検索は「主戦場」になった
2026年前半で、AI検索の位置づけは実験から実務へ移りました。まず規模感を押さえます。
| 指標 | 2026年前半時点の水準 | 主な出典 |
|---|---|---|
| ChatGPT 週間アクティブユーザー | 約9億人（1年前の4億人から2倍超） | OpenAI発表（2026年2月） |
| Google AI Overviews の出現率 | 約20%〜48%と調査により大きく異なる | SparkToro／Conductor／BrightEdge |
| AI要約が出たときのCTR低下 | 約34〜61%減（測り方で幅がある） | Ahrefs／Pew Research／Seer Interactive |
| クリックが発生しない検索の割合 | 米国で約68%（2026年1〜4月） | SparkToro（Similarwebパネル） |
| AI経由セッションのCV率 | Claude 16.8%／ChatGPT 14〜16% （Googleオーガニックは1.8〜2.8%） |
The Digital Bloom（2026年2月） |
この表で最初に気づいてほしいのは、数字が一つに定まっていないことです。AI Overviewsの出現率が20%とも48%とも報じられるのは、どちらかが嘘だからではなく、追跡しているキーワードの集合が調査ごとに違うためです。医療や教育のような情報収集型のクエリを多く含むデータセットでは出現率が高く出ますし、購買直結のクエリ中心なら低く出ます。「AI Overviewsは○%に出ます」と一つの数字だけを断言する記事は、出典のデータセットを確認していない可能性が高いと考えてください。
もう一つ、見落とされがちな動きがあります。クリック率の低下は2026年に入って下げ止まりの兆しを見せています。Seer Interactiveの継続調査（53ブランド・547万クエリ・24.3億インプレッション）では、AI Overviewsが出るクエリのオーガニックCTRが2026年1〜2月に反発しました。AI検索が広まればクリックは一方的にゼロへ向かう、という単純な話ではありません。実際の閲覧行動を追跡したPew Research Centerの調査でも、AI要約があるときのクリック率は8%、ないときは15%と、「半減はするがゼロにはならない」という結果でした。
誤解しやすい点：AI経由の流入は「濃いが、まだ細い」水準です。Ahrefsが76,000サイトを対象に行った調査では、Googleがサイトに送り込む流入はChatGPTの約190倍でした。一方でCV率は桁が違う。つまりAI検索対策は「SEOをやめて乗り換える」話ではなく、「量のGoogleと質のAI検索を両輪で持つ」話です。
AI検索そのものの基礎から確認したい場合は、LLMOとは何か？読み方・意味・SEOとの違いを先にお読みください。
2. プレイヤー地図｜「ChatGPT一強は崩れた」は本当か
2026年に入り、「AI検索はChatGPT一強（Big1）から4強（Big4）へ分散した」という指摘が広がりました。ただし、これは調査によって結論が真逆になっている論点です。主要な3本を並べます。
| 調査（公開時期） | 対象データ | ChatGPTのシェア | 読み取れること |
|---|---|---|---|
| Goodie （2026年5月） |
B2Bサイト41社のGA4リファラー | 89.1%（2025年5〜8月） → 62.6%（2026年3〜4月） |
Claude 18.5%、Gemini 10.6%、Perplexity 7.3%。 「Big1→Big4」説の根拠 |
| Previsible （2026年7月） |
166サイト・677万セッション （2024年11月〜2026年5月） |
92.4%（むしろ上昇） | Claudeは19か月で64倍に成長し2026年3月にPerplexity超え。 ただし全体はChatGPT優位が拡大 |
| SE Ranking （2026年6月） |
全世界のAIリファラル | 74.78%（前年79.74%から微減） | Gemini 11.56%、Perplexity 7.23%、Claude 2.62%。 Claudeは前年比320%増 |
3本を突き合わせると、一致している点と割れている点がはっきりします。
一致している点は2つ。ひとつは、Claudeの伸びがどの調査でも最も速いこと。もうひとつは、Perplexityが失速していることです（Previsibleでは2025年3月のピークから61%減）。Perplexityの減少は人気の低下というより、自社ブラウザやエージェント内でユーザーを完結させる設計に寄せた結果、外部サイトへのリンク送出が減ったためと説明されています。
割れているのは「ChatGPTのシェアが下がったのか」です。Goodieの調査はB2Bサイト41社という限定された母集団で、しかも「measurable（計測できた）」リファラルに絞った数字です。一方Previsibleは166サイト・677万セッションと母数が大きい。対象業種、地域、計測方法のどれが効いているのかは、現時点では特定できません。
実務上の結論：他社のシェア表を根拠に「Claude対策を厚くしよう」と決めるのは早すぎます。B2Bか消費者向けか、国内中心か海外含むかで答えが変わるためです。まず自社のGA4で、参照元別のセッションとコンバージョンを分けて見てください。そこにしか、自社にとっての正解はありません。
3. 引用要因｜本丸は「外部で語られていること」
ここが2026年前半で最も大きな発見です。AIが引用しているのは、企業の自社サイトではなく、その企業について第三者が書いた記事でした。
外部要因：獲得メディアが引用の84%
Muck Rackの調査「What Is AI Reading?」2026年5月版は、ChatGPT・Claude・Geminiの回答に含まれる2,500万本以上のリンクを17業種にわたって分析しました。結果は次のとおりです。
| 引用元の種類 | 全引用に占める割合 |
|---|---|
| 獲得メディア（報道・学術・官公庁・百科事典・第三者の企業記事） | 84% |
| うち報道記事のみ | 27% |
| 有料広告・記事広告（ペイドメディア） | 0.3% |
この84%という数字は、2025年7月版・2025年12月版・2026年5月版の3回を通じて82〜89%の範囲に収まっており、特定のモデル更新に左右された一時的な現象ではありません。有料出稿でAIの回答に入り込むことは、事実上できないと考えたほうが実態に近いです。
独立した別の調査も同じ方向を示しています。Ahrefsが75,000ブランドを対象に行った相関分析では、ブランド名がWeb上で言及されている量とAI Overviews可視性の相関は0.664、被リンクは0.218でした。約3倍の開きです。ドメイン評価やサイトのページ数は、いずれも弱い相関にとどまっています。「自社サイトを増やす」より「外部で言及される」ほうが効く、という構図がここでも確認できます。
ただし注意点があります。Muck Rackの2025年12月版では、PR担当者が最も熱心に売り込む記者と、AIが実際に引用する記者の重なりはわずか2%程度でした。「有名媒体に載れば引用される」わけではありません。自社の商材について実際にAIへ質問し、そこで引用されている媒体を確認してからアプローチ先を決めてください。
内部要因：効くが、前提条件がある
自社ページ側の施策に意味がないわけではありません。GEOという分野を最初に定式化した学術論文（Aggarwal et al., ACM SIGKDD 2024）は、約10,000クエリで9種類の書き換え手法を検証し、次の結果を報告しています。
| 手法 | 効果 |
|---|---|
| 引用の追加・統計の追加・出典の明示 | 最良の手法で可視性が約41%改善 |
| キーワードの詰め込み | +3%程度でほぼ無効 |
| 検索順位が低いページでの効果 | 5位のページで+115%（イコライザー効果） |
3行目が中小企業にとって重要です。この論文は、もともと上位ではないページほど書き方の改善で伸びしろが大きいことを示しています。大手が独占する一般キーワードで戦えなくても、書き方を整えることで引用に入り込む余地は残っている、ということです。
一方で、2026年に入って発表された追試研究では、テキストの表面的な書き換えだけでは効果が再現しないという報告も出ています。内部施策は「やれば必ず効く魔法」ではなく、中身の質が伴って初めて機能する、というのが現時点の妥当な理解です。具体的な書き方はClaudeに引用されない企業の共通点｜引用獲得5原則にまとめています。
構造化データの位置づけは「守り」に変わった
2025年まで「AIに引用されるには構造化データ」と言われてきましたが、2026年の検証ではその因果関係は確認されていません。Google自身もAI OverviewsやAI Modeのために特別なスキーマは不要だと明言しており、さらに2026年5月にはFAQリッチリザルトが廃止されました。実装コストが低く副作用もないため入れない理由はありませんが、位置づけは「引用を取りにいく攻めの施策」から「誤解されないための守りの土台」へ格下げされたと考えてください。詳細は構造化データはもう効かない？2026年GEOの内部・外部対策で解説しています。
4. Googleの動き｜2026年5〜6月に引かれた「一線」
2026年前半、Googleは検索の評価基準を立て続けに更新しました。GEOに取り組む企業にとって最も重要なのは、順位変動そのものではなく5月15日のスパムポリシー改定です。まず時系列を整理します。
| 時期 | 出来事 | 内容 |
|---|---|---|
| 2026年2月 | Discoverのコアアップデート | Discover面の評価を更新 |
| 3月27日〜4月8日 | 1回目のコアアップデート | 実務者の評価は「影響は小さめ」 |
| 5月15日 | スパムポリシー改定 | 「生成AIの回答を操作しようとする行為」がスパムの定義に追加 |
| 5月21日〜6月2日 | 2回目のコアアップデート | 約12日間。3月より影響が大きかったという声。 変動のピークは5/23・5/30・6/2の3回 |
| 6月24日〜26日 | 2回目のスパムアップデート | SpamBrain（スパム検出システム）の改善。新ポリシーの追加なし |
5月15日に何が変わったのか
Googleはスパムポリシーの冒頭にある定義文を書き換えました。従来は「検索システムを操作して上位表示させようとする行為」だけを指していたところに、「Google検索の生成AIによる回答を操作しようとする行為」という一文が加わっています（Search Engine Land 2026年5月15日報道）。AI OverviewsとAI Modeが、明確に対象として名指しされました。
これはランキングアップデートではなく、文言の明確化です。ただし意味は小さくありません。GEOという領域そのものが、Googleのルールブックに初めて書き込まれたということだからです。違反が重なれば、順位の引き下げから検索結果からの削除まで、通常のスパムと同じ措置の対象になります。
何が禁止で、何は許容されるのか
報道で挙げられている禁止側の例は、偏った「おすすめ○選」記事の量産や、AIに特定のサイトを推させるための仕込み（recommendation poisoning）です。一方で、Googleは正当な最適化まで禁じたわけではありません。実際に役立つコンテンツを作ること、構造化データを実装すること、制作にAIを使うこと自体は、引き続き問題ないとされています。
迷ったときの判断基準は一つです。「もしAI OverviewsもAI Modeも存在しなかったとしたら、この施策をやりますか？」——答えがノーなら、その施策は見直したほうがよい領域に入っています。この問いは、スパムかどうかの完全な判定にはなりませんが、実務上の目安としては十分に機能します。
本レポートの結論との関係
ここが最も重要な論点です。セクション3で見たとおり、AIの引用の84%は外部で語られた記事から生まれます。ただし「外部で語られる状態」を人工的に作りにいく行為は、5月15日以降、明確にスパム側へ分類されうるようになりました。
| やり方 | 2026年後半の位置づけ |
|---|---|
| 実際に取材を受ける／調査に協力する／第三者が独立して評価する | 正攻法。引き続き最も効く |
| 自作の「おすすめ」記事を量産する／評価を仕込む | スパムポリシー違反のリスク |
「外部での言及が効く」という事実と、「それを作りにいってはいけない」というルールは矛盾しません。時間はかかるが、正攻法しか残っていない——これが2026年後半の前提条件です。
6月のスパムアップデートは何だったのか
6月24日から26日にかけて、Googleは2026年2回目のスパムアップデートを実施しました。SpamBrainの改善であり、新しいポリシーの追加はありません。リンクスパムやサイトの評判の不正利用（サイトレピュテーションアビューズ）は対象外だとGoogleが明言しています。
5月15日のポリシー改定から約40日後というタイミングもあり、AI回答の操作が狙いではないかという観測が出ています。ただしGoogleは対象を公表しておらず、現時点では確認されていません。憶測をもとに施策を変えるより、ポリシー本文に照らして自社の取り組みを点検するほうが確実です。なお5月のコアアップデートについても、Googleは勝者・敗者の傾向を公表していません。
5. ツール市場｜「何を計測できるか」を先に確認する
AI検索での可視性を計測するツールは、2026年に入って国内外で急増しました。料金は月1万円台から、エンタープライズ向けの月数十万円規模まで開きがあります。ただし価格差の多くは機能の優劣ではなく、計測できる範囲の差です。導入前に最低限そろえて確認すべき項目は4つです。
| 確認項目 | 見るべきポイント |
|---|---|
| 対応AIエンジン | ChatGPT・Gemini・Google AI概要・Claude・Perplexityのどこまでか。 「AI検索対応」とだけ書かれている場合は必ず個別に確認 |
| 計測頻度 | 毎日か、週次か、手動更新か。 頻度が上がるほど料金も上がる |
| 日本語クエリの精度 | 海外製ツールは英語クエリ前提の設計が多く、 日本語での再現性は別途検証が必要 |
| 料金体系 | 本体料金とAI機能のオプション料金が分かれている製品がある。 合計額で比較する |
個別製品の比較はGEO対策ツールおすすめ22選【2026】とLLMOツールとは？4タイプ比較と選び方にまとめています。なお当社もGEO Hack Suiteという計測ツールを提供しているため、この分野の記述には利害関係があります。比較記事では他社の優位点も明記していますので、当社の説明だけでなく各社の一次情報を必ずご確認ください。
6. 日本市場で読み替えるときの注意点
ここまで紹介した調査は、そのほとんどが英語圏のデータです。日本語クエリにそのまま当てはめると判断を誤ります。注意点を3つ挙げます。
①出現率と引用傾向は日本語で別物になる。日本語のAI回答では、百科事典・大手メディア・官公庁サイトへの依存が英語圏以上に強く出る場面があります。英語圏の出現率をそのまま自社の見込み値にしないでください。
②中小企業の勝ち筋は、一般クエリではなく具体クエリにある。引用の集中は進んでおり、上位ドメインがシェアの大半を占める構造です。「AI導入 とは」のような一般語で大手と競うのではなく、地域名・業種名・課題名を含んだ具体的な質問で確実に引用される設計のほうが、中小企業には現実的で費用対効果も高くなります。
③「当社調べ」の数字を作らない。AIは出典を持つ記述を好むことが学術的にも確認されていますが、それは検証できる出典を指します。社内でしか確認できない独自データを根拠のように書くと、信頼性の評価でむしろ不利に働く可能性があります。数字を出すなら一次情報のリンクを添える。出せないなら定性的に書く。この線引きを徹底してください。
7. 2026年後半に向けたアクション
ここまでの内容を、実際に動かせる形に落とすと3つになります。
| 優先度 | やること | 理由 |
|---|---|---|
| 1 | 自社のGA4でAI経由の流入とCVを分けて計測する | シェアの数字は調査ごとに割れている。 他社平均ではなく自社の実データでしか判断できない |
| 2 | 第三者に語られる状態をつくる （比較記事への掲載、業界メディアへの寄稿、調査への協力） |
引用の84%は外部由来。 自社サイトだけを磨いても届く範囲に限界がある |
| 3 | 自社ページを「引用されやすい単位」に整える （冒頭の定義文・具体的な数字・出典の明示） |
順位が低いページほど改善効果が大きいことが 学術的に確認されている |
順番が重要です。1を飛ばして2や3に着手すると、効果が出たかどうかを判断できません。計測の土台を先に作ってください。
なお、AI検索の勢力図はモデルの世代交代でも動きます。2026年7月にはClaude Opus 5が公開され、上位モデルの性能と価格の関係が変わりました（Claude Opus 5登場｜Fable 5級の知能が半額で）。特定のAIサービスに合わせ込んだ施策は、半年で前提が崩れる可能性があります。どのモデルにも共通して効く「出典のある良質な情報を出し、外部で語られる」という王道から外れないことが、結果的に最も効率の良い投資になります。
よくある質問（FAQ）
Q. GEOとLLMOは何が違いますか？
対象範囲が違います。GEO（Generative Engine Optimization）はAI検索全般での可視性を高める取り組みを指し、LLMO（Large Language Model Optimization）はChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデルそのものに引用されることを指します。実務上は施策が大きく重なるため、同義に近い使われ方をすることも多い用語です。
Q. AI検索対策をすれば、通常のSEOは不要になりますか？
なりません。Ahrefsが76,000サイトを対象に行った調査では、Googleがサイトに送り込む流入はChatGPTの約190倍でした。AI経由の流入はCV率が高い一方、量はまだ小さい。量のGoogleと質のAI検索を両輪で持つのが現実的な設計です。
Q. 構造化データは実装すべきですか？
実装は推奨しますが、期待値は下げてください。2026年の検証では、構造化データを入れればAIに引用されるという因果関係は確認されていません。Google自身もAI Overviewsのために特別なスキーマは不要だとしています。コストが低く副作用もないため入れる価値はありますが、「引用を取りにいく施策」ではなく「誤解されないための土台」と位置づけてください。
Q. 中小企業でもAIに引用されますか？
可能性はあります。KDD 2024の研究では、検索順位が低いページほど書き方の改善による可視性の伸びが大きいことが示されています。ただし一般的なキーワードでは引用元が大手に集中するため、地域名・業種名・具体的な課題を含んだ質問を狙うほうが現実的です。
Q. 効果はどのように測ればよいですか？
まずGA4で参照元別にAI経由のセッションとコンバージョンを分離してください。ただしAI経由の流入は参照元が記録されない「ダーク流入」として直接流入に混ざる分があるため、指名検索数の推移やAI検索での引用状況の目視確認と併せて判断する必要があります。
Q. GEO対策はGoogleのスパムポリシー違反になりませんか？
正当な最適化であれば違反にはなりません。2026年5月15日にGoogleはスパムの定義へ「生成AIの回答を操作しようとする行為」を追加しましたが、対象は偏った「おすすめ」記事の量産や、AIに特定サイトを推させる仕込みといった操作行為です。役立つコンテンツの制作、構造化データの実装、実際の取材や第三者評価の獲得は引き続き問題ありません。判断に迷ったときは「AI OverviewsやAI Modeがなかったとしても、この施策をやるか」を基準にしてください。
Q. 外部で語られるようにするには、まず何をすればよいですか？
自社の商材に関する質問を実際にAIへ投げ、そこで引用されている媒体を書き出すところから始めてください。Muck Rackの調査では、PR担当者が売り込む媒体とAIが実際に引用する媒体の重なりは約2%でした。知名度で選ぶのではなく、実際に引用されている媒体を優先してアプローチしてください。
まとめ｜2026年7月の要点
2026年前半のGEO・LLMOは、4つの言葉に集約できます。①主戦場化（AI検索経由の流入は量こそ小さいが、CV率は通常のオーガニックの数倍〜10倍規模）、②未確定（勢力図は調査ごとに結論が割れており、他社の数字で意思決定できない）、③外部重視（引用の84%は外部由来で、構造化データは守りの土台へ）、そして④ルール化（5月15日、AI回答の操作がスパムと明記され、正攻法以外の道が閉じた）。
打ち手は一貫しています。自社の数字を自分で測り、出典のある良質な情報を出し、それが外部で語られる状態をつくること。この王道はモデルが変わっても揺らぎません。次回レポートでは、後半戦の市場変化を追って更新します。
参考・出典
- ChatGPT 週間アクティブユーザー9億人（OpenAI発表・2026年2月27日）
- SparkToro「In 2026, Less than One Third of Google Searches Still Send a Click」（2026年6月）
- Seer Interactive「AIO Impact on Google CTR: 2026 Update」（53ブランド・547万クエリ）
- Pew Research Center「Google users are less likely to click on links when an AI summary appears」（2025年7月・68,879検索の行動追跡）
- Muck Rack Generative Pulse「What Is AI Reading?」2026年5月版（2,500万リンク超を分析）
- Ahrefs「An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors」（75,000ブランドの相関分析）
- Ahrefs AI検索リサーチ報告（76,000サイト・Google対ChatGPTの流入比較を含む／2026年5月）
- Goodie「2026 AI Search Traffic Report」（2026年5月・B2B41社）
- Previsible「2026 AI Traffic Report」（2026年7月・166サイト／677万セッション）
- SE Ranking「AI traffic research study」（2026年6月）
- The Digital Bloom「Gen AI Website Traffic Share Report」（2026年2月・AI経由CV率）
- Google スパムポリシー改定「Google confirms spam policies apply to AI Overviews and AI Mode」（2026年5月15日）
- Google 2026年5月コアアップデート完了（5月21日〜6月2日）
- Google 2026年5月コアアップデートのロールアウト経過と変動
- Google 2026年6月スパムアップデート（6月24日〜26日）
- Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」ACM SIGKDD 2024
- 「Think Before Writing: Feature-Level Multi-Objective Optimization for Generative Citation Visibility」（2026年・GEO手法の追試）
※本レポートは2026年7月時点で公開された調査に基づく株式会社仁頼のまとめです。AI検索の指標は短期間で変動し、各調査には測定手法に由来する限界があります。本文中で数値に幅がある項目は、その幅自体が現時点の実態です。数値は傾向を示す目安としてご覧ください。
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株式会社仁頼は、SEO・コンテンツ運用の実務経験をもとに、AI検索で選ばれるための内部・外部両面の施策を支援しています。横浜を中心に、中小企業のAI検索対策を無料でご相談いただけます。
株式会社仁頼 代表取締役。横浜市在住。 2018年からデジタルマーケティング業界に携わり、Google広告・SEO・コンテンツマーケティングを中心に8年以上の実務経験を持つ。これまでに制作した記事は9,000本以上、70名を超える専門ライターとのチーム体制で、幅広い業界のWebマーケティングを支援してきた。 2022年9月に株式会社仁頼を設立。「受けた御恩を忘れず、信頼を得られるよう迅速かつ最適な対応をする」という信念のもと、SEO・広告運用・サイト制作などのマーケティング支援を行っている。 近年は、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索でサイトが引用される「GEO（生成エンジン最適化）」の分野にいち早く注力。自社サービス「GEO Hack」を通じて、AI時代の新しい集客手法を企業に提供している。 「難しいことをわかりやすく、小さな会社にも大きな成果を」をモットーに、日々クライアントと伴走中。
