AI Overviews対策｜回答に引用される方法

先に結論を3つ書く

1. AI Overviewsに載せてくれと申し込む窓口は存在しません。掲載の可否をGoogleへ直接申請する手段は用意されていません。できるのは、通常のウェブ検索で見つけられる状態を作り、答えとして抜き出しやすい形に本文を整えることだけです。この記事はその作業を、この調査の実測から順番に組み立てる。
2. AI Overviewは、他のAI検索と同じものとして語れない。100問を毎日6モデルへ投げた2万9,582件の実測では、AI Overviewだけが空回答率28.9%で突出していました。他の5モデルは0.0%から3.1%です。答えが出たときの平均文字数も159字で、6モデルの中でいちばん短い。3割で枠が出ず、出ても159字という前提を置かずに対策を組むと、効果の読み方を間違える。
3. 狙う先をAIモードと分けないと施策がぶれる。同じGoogleの機能でも、AIモード（Google検索の中にある対話形式のタブ）は出典率95.2%、1回答あたり出典12.9件で、AI Overviewの69.4%・6.7件とは別の性質を持ちます。どちらを先に取るかを決めてから作業に入ります。

以下、この3つを実測で裏づけていき、この記事の数字はすべて、GMO AI検索ラボとGMO NIKKOが自分で集めた一次データ（自分たちで直接集めた、よそにはないデータ）から出したものです。外部の推計や体感は使っていません。

図1：ユーザーの問いから引用元表示までの一連の流れ。

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図1：ユーザーの問いから引用元表示までの一連の流れ。

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AI Overviewsとは何か。仕組みを押さえる

図2：下の層ほど土台となる要素。

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図2：下の層ほど土台となる要素。

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検索した人が呼び出していない要約

AI Overviews（＝Google検索の結果ページの上部に自動で出る、AIによる要約を指す。日本語の画面では「AIによる概要」と表示される）は、Google検索の結果ページの上部に自動で出るAIの要約です。ここがまず、他のAI検索と決定的に違います。

図3：上から順に確認すると漏れが少ない。

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図3：上から順に確認すると漏れが少ない。

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ChatGPTやGeminiは、利用者が「AIに聞こう」と決めてアプリを開き、質問を打ちます。AI Overviewsは違い、利用者はいつもどおりGoogleで検索しただけで、結果の一番上にAIが書いた文章が出ます。利用者から見れば、AI検索を使った覚えがないのにAIの答えを読んでいる状態が起きています。

事業者にとっての意味は2つあり、利用者が呼び出さなくても出る分、目に入る機会は多くなりうる。一方で利用者が能動的に選んでいない分、読まれ方は浅くなりうる。前者について、この調査ではAI検索ごとの接触人数を測っていないので、他のAI検索より多いとは断定しません。後者は8章の消費者調査で確かめる。

なお、AI Overviewsはすべての検索に出るわけではありません。GMO AI検索ラボの定点観測では3割近くでAI Overviews そのものが出ません。数字は4章で出します。

SGE・AI Overviews・Google AIモードは呼び名も中身も別

この領域は言葉が3つ以上あって混同されやすく、先に切り分ける。

図4：左が避けたい行為、右が推奨される方向。

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図4：左が避けたい行為、右が推奨される方向。

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SGEはすでに現行の呼び名ではありません。いま対策の対象になるのはAI OverviewsとGoogle AIモードの2つで、この2つは別物であり、2章で実測を並べて確かめる。

掲載を申し込む窓口は無い

AI Overviewsに自社ページを載せてほしいと申請する窓口は、公開されている範囲では存在しません。広告枠のように買うこともできません。掲載の可否を直接操作する手段は無い、というのがこの記事の出発点です。

では何ができるのか。AI Overviewsが答えを作るとき、根拠にするのはウェブ上のページです。したがって、①ウェブ検索で見つけられる状態にする、②答えとして抜き出しやすい形に本文を整える、の2つが、事業者の側で動かせる範囲になります。この2つを6章と7章で具体化する。

逆に言えば、掲載を保証すると謳う手法があれば、それは根拠を持てない主張であり、この点は10章で改めて書きます。

Google AIモードとAI Overviewsは別物。どちらを狙うかを先に決める

2つを実測で並べる

同じGoogleの機能だが、この調査が毎日測っている数字はここまで違い、対象期間は2026年5月19日から7月30日、100問を毎日投げた結果です。

出典を付けた割合の差は25.8ポイント、1回答あたりの出典数はほぼ2倍、平均文字数は7倍以上の開きであり、同じGoogleの機能という理由で、まとめて対策を語ることはできません。

どちらを先に取るかは、枠の広さで決める

Google AIモードのほうが、1回答あたり12.9件と多くのページを引き、枠が広い分、入り込む余地は大きい。一方でAI Overviewsは利用者が呼び出さなくても検索結果の上部に出るため、枠が出たときに目に入る機会は多いと考えられる。ただしこの調査では、それぞれの機能に何人が接触しているかを測っていません。接触人数の比較は推測であり、実測ではありません。しかも4章で示すとおり、AI Overviewは3割前後の問いでAI Overviews そのものが出ない。

ここで、別の観測から1つ注意を足しておき、GMO NIKKOがAIO対策会社の選定に関する17種の問いを5モデルへ投げた分析（2026年7月8日から8月7日、回答2,168件）では、モデルごとの性質がさらにはっきり出ています。

この観測は、上の定点観測とは別のデータであり、対象の問いは17種に限られ、モデルにClaudeが入り、期間も違います。数字を直接つなげて読むことはできません。それでも、AI Overviewが参照するページの数が5.0件と最も少なく、特定ブランドが本文に出る割合も1.6%と最も低いという傾向は、定点観測の6.7件という値と方向が一致しています。

読み方はこうなる。AI Overview単体を狙って施策を組むより、他のモデルで引用される状態を作り、その結果としてAI Overviewにも入ることを狙うほうが、参照される枠の広さから見て理にかなっています。ただし他モデルでの想起がAI Overviewへ連動するかどうかは、この調査ではまだ検証していません。ここは推測であり、実測ではありません。

AI Overviewは他の5モデルと構造から違う。6モデルを並べて確かめる

観測の条件を先に開示する

ここから先の数字は、すべて次の観測から出しており、条件を先に開示する。

6モデルの数字を並べる

対象期間は2026年5月19日から7月30日、問いは100問を毎日、対象は本運用6モデルです。

AI Overviewは3つの指標で外れ値になっている

この表を縦に読むと、AI Overviewは3か所で他の5モデルから外れています。

第一に、空回答率28.9%は突出しており、他の5モデルは0.0%から3.1%に収まっており、AI Overviewだけが1桁違い、4章で詳しく扱います。

第二に、平均159字は6モデルで短く、長いGemini（検索あり）の2,702字と比べると17分の1であり、自社の情報がここに入るとしたら、入る余地は1文か2文だけであり、5章で、この159字から書き方を逆算する。

第三に、出典を付けた割合69.4%は、ウェブ検索を使う4モデルの中で低い。98.8%・95.2%・86.4%と比べて明確に低い。要約は出ているのに出典が付かない回答が3割ほどある計算になり、出典が付かなければ自社のURLが載る余地も無い。

3つを合わせると、AI Overviewで自社が引用として画面に出る機会は、他モデルより構造的に狭い。「AI検索に載る」という言い方でひとまとめにすると、この狭さが見えなくなる。

3割の問いでは要約そのものが出ない。空回答をどう扱うか

空回答とは何を指すか

空回答とは、問いを投げても回答そのものが返ってこない、または中身のない回答が返る状態を指し、AI Overviewの場合、検索結果ページの上部に要約の枠が出ないことを意味する。

自社が選ばれていないことと、AI Overviews そのものが出ていないことは別の事象です。前者はページの改善で動く余地があるが、後者はそもそも表示される機会が無く、順番として、まず枠が出ているかを確かめる。

2つの期間で測り直しても、AI Overviewだけが3割前後で空になる

空回答率は仕様変更で動く数字なので、期間を変えて2回測っており、左の列が2026年5月19日から7月30日の集計、右の列が2026年8月5日に取り直した直近14日分の集計です。

読み取れることは2つある。

ひとつは、AI Overviewの空回答率は期間を変えても3割前後で動かないということであり、28.9%と29.9%で、方向も水準もほぼ同じでした。一時的な不具合ではなく、仕様に近い挙動として扱ってよい。

もうひとつは、Google AIモードの空回答率は3.1%から0.4%へ下がっているということです。同じGoogleの機能でも、期間によって挙動が動き、この記事の数字を半年後にそのまま使わないでほしい理由がここにあり、この調査では同じ問いを毎日投げ続けているので、変化があれば数字で捉えられる。

なお、どの問いで空になり、どの問いで出るのかまでは、この調査ではまだ切り分けられていません。問いの型（用語の確認なのか、商品の比較なのか）と空回答の関係は集計していません。分かっているのは「3割前後で出ない」という比率だけで、「どういうときに出ないか」は確認できていません。ここを断定している情報があれば、根拠を確かめたほうがよい。

平均159字の枠に何が入るか。載る文の形を実測から逆算する

枠の大きさから書き方を決める

AI Overviewの回答の平均は159字であり、6モデルの中でいちばん短い。この159字という数字は、対策の設計にそのまま関わってきます。

159字に入るのは、日本語でおよそ3文から4文であり、そこに問いへの答えが書かれ、複数の情報源から集めた内容が混ざる。自社の記述が入るとしたら、多くて1文か2文であり、長い説明を丁寧に書いても、その丁寧さは要約の中では消える。

したがって書き方の目標は「長く詳しく」ではなく、「1文で分かった形にしておく」になり、抜き出しやすいのは、問いに対する答えが冒頭に置かれ、条件や数字がその文の中で完結している文です。

抜き出されにくい書き方と抜き出されやすい書き方を並べる

同じ内容を、抜き出されにくい形と抜き出されやすい形で並べ、違いは書き出しの位置と、1文の完結度です。

コツは1つに集約でき、1つの見出しに対して、1つの問いと1つの答えを対応させ、見出しが問いの形になっていれば、AIが受け取る質問文と見出しが一致する。答えがその直後の1文にあれば、そこだけを抜き出せる。

なお、この書き方が実際にAI Overviewへの掲載を増やすかどうかは、この調査では自社サイトで検証していません。根拠として言えるのは「AI Overviewの枠は平均159字にとどまる」という実測までであり、そこから導いた書き方は設計であって、効果を確かめた結果ではありません。

引用されやすいページは3つの条件を満たしている

AIが実際に引いているページの型を先に見る

条件を並べる前に、AIが何を引いているかの実測を置きます。GMO NIKKOの競合引用分析（2026年7月8日から8月7日、AIO対策会社の選定に関する17種の問い、5モデル、回答2,168件、引用URL2万4,200行）から出た数字です。

いちばん下の行が重要です。ドメインレーティング（＝他サイトからのリンクの量と質でサイトの強さを0から100で表した指標）が高いサイトが、レーティング15から18のサイトに引用数で負けています。AI検索での引用は、被リンクの強さではほとんど説明できません。説明しているのは、ページがどういう型で書かれているかのほうです。

ただしこの分析は、AIO対策会社の選定という17種の問いに限った観測であり、業種や問いの立て方が変われば比率は動き、自社の業種で確かめてから投資判断をしたほうがよい。

ページ側で3つの条件を満たす

上の実測と、3章から5章までの数字を踏まえると、条件は3つに絞られる。

第一に、問いと答えが一対一で対応していること。見出しを問いの形にし、その直後の1文で答えを言い切ります。5.2節で書いた形であり、AI Overviewの枠は159字にとどまるので、答えが段落の後半に埋まっていると抜き出されない。

第二に、事実に出典が付いていること。この調査の消費者調査では、AI Overviewsへの不満で多いのが「信頼性・正確性が不明」の60.6%、次が「出典不明」の37.9%だった（AI Overviews認知者1,667人が母数）。読者は根拠の無さを不満に感じており、数字を書くなら、その数字がどの期間の・どの母数の・どういう条件の観測から出たのかを、同じ文か直後に添える。この記事自体がその書き方でできています。

第三に、同じ問いに答える自社ページを重ねないこと。同じ問いに答えるページが自社内に複数あると、どれが本命かを機械が決められない。1つの問いに対して1本のページを決め、他のページからはそこへ内部リンクを送ります。なお、この重複がAI Overviewsの掲載にどれだけ影響するかは、この調査では測っていません。

技術的な実装で、書き方だけでは届かない部分を埋める

機械に読ませるための実装項目を並べる

書き方だけでは届かない部分を、実装で埋める。ここで使う構造化データ（＝ページの意味を機械が読める形で書いた記述を指す。JSON-LDという書式で書くことが多い）は、JSON-LD（＝構造化データを書くための書式のひとつ）で書くのが一般的です。次の表に挙げるのは、競合引用分析で上位ページを実地に取得して確認できた項目だけです。

いちばん下の行は、やってもよいが優先施策にしないという意味であり、効果の裏づけを持っていないものを、持っているかのように並べない。

記事を置く階層についても、実装で動かせる余地がありますが、これは上の表とは別の観測から出た数字であり、この調査の引用実態の分析では、引用の44.6%がトップページではなく2階層のページでした。引用実態の分析は、プロンプト定点観測で集めた回答と引用を切り口ごとに集計し直したもので、競合引用分析とは別のデータです。対象の問いもモデルも期間も違うため、上の表の数字と同じ観測として並べることはできません。記事はトップページ直下ではなくカテゴリー配下の階層に置く、という設計の根拠としてだけ使います。

クロールとレンダリングで漏れないようにする

もう1つ、実装で確かめてほしいことがあり、本文がJavaScript（ページを開いた後にブラウザ側で表示を組み立てるプログラム）でしか描かれていないと、素の取得では本文が入りません。

これは実例で確かめており、2026年8月8日に「aiモード」の検索上位ページを取得して本文の文字数を数えたところ、8件中4件は数えられなかった。うち2件は、画面では記事に見えるのに、素の取得では本文が84字と52字しか入らなかった。JavaScriptで本文を描いているためです。

人間の目には記事が見えていても、機械が取りに行ったときに本文が空であれば、根拠の候補に入りません。確認の手順は単純で、自社ページのHTMLをそのまま取得し、本文の文字が入っているかを見ます。入っていなければ、サーバー側で本文を出力する方式へ切り替えるか、本文の主要部分だけでも最初のHTMLに含める。

なお、クロール（機械がページを巡回して取得すること）とレンダリング（取得したページを表示できる形に組み立てること）の詳細な設定は、この記事の範囲を超え、テクニカルSEOのカテゴリーで扱います。

読者はAI Overviewsをどれだけ見ているか。1,667人に聞いた

誰に聞いた数字かを先に置く

ここからは「人がどれだけ見ているか」を、この調査の独自消費者調査から見ますが、数字を出す前に、母数と条件を先に開示する。

この調査1,667人は、AI Overviewsを知っている人だけを集めた層であるため、以下の比率は日本人全体の値ではありません。引用するときは母数と条件を添えてほしい。

認知は53.4%で、半分近くは存在を知らない

事前予備調査9,036人に、AI Overviewsを知っているかを尋ねた結果です。

上の3つを足した53.4%が、存在を知っている層であり、一方で46.6%はまったく知りません。この調査に答えた9,036人の半分近くは、AI Overviewsを認識していなかった。母数は15歳から59歳の男女を性年代で割り付けた事前予備調査であり、日本の検索利用者全体ではありません。

ここで1.1節の話とつながり、AI Overviewsは利用者が呼び出すものではないので、見ている本人が「AIの答えを読んでいる」と認識していない場合があります。認知していないことと、接触していないことは別であり、認知率が5割強だからといって、露出が5割強にとどまるわけではありません。

認知者の96.5%は何らか目を通しているが、多数派は「内容次第」

認知している層に絞ると、行動は明確に出ます。設問ごとに母数が違うので、表の右端に併記する。

事業者の立場で読むと、3つのことが言える。

第一に、掲載されれば読まれ、認知者の96.5%は何らか目を通していますが、「読む」は26.8%にとどまり、多数派の69.7%は内容を見てから読むかを決めています。枠に入るだけでは足りず、最初の1文で読む価値があると分からせる必要があります。

第二に、不満の中身が対策の指針になっており、最多の不満は信頼性・正確性が不明の60.6%で、出典不明の37.9%が続きます。読者が求めているのは、根拠が確かめられる状態であり、6.2節で書いた「事実に出典を付ける」は、AIに読ませるためだけでなく、読者の不満に直接答える施策でもあります。

第三に、ジャンルによって、AI Overviewsで検索が終わるかどうかが大きく違い、用語の確認は52.0%がそこで終わるのに対し、商品・店舗は22.0%にとどまる（回答者1,584人が母数）。用語解説の記事は、AI Overviewsに載っても自社サイトへの訪問につながりにくい。逆に商品や店舗を調べる問いでは、8割近くが検索を続け、自社のページがどちらのジャンルに属するかで、掲載の意味が変わります。

流入が減った原因をAI Overviewsに決めつけない

概数で当たりを付けるところまでを、この記事で扱う

この記事に来る読者の多くは、Google検索からの流入が減り始めたという実感を持っています。この記事は「AI Overviewsに載りに行く」ための記事なので、流入がどれだけ減ったかを追う作業そのものは扱いません。この調査の数字から言える概数だけを置き、減少の分析は別記事「オーガニック検索 減少」へ渡します。

概数は2つあり、ひとつは4章で出した空回答率で、AI Overviewの枠は3割前後の問いでそもそも出ない。枠が出ていない問いの流入減を、AI Overviewsのせいにすることはできません。もうひとつは消費者調査の実感で、AI Overviewsを知っている層のうち従来の検索が「減った」と答えたのは計27.1%、「変わらない」が65.2%と多数派だった（AI Overviews認知者1,667人が母数）。「増えた」も計7.7%おり、利用者側の実感としては、検索行動が総崩れしているわけではありません。

切り分けられていないものを、原因として報告しません

流入の変動には、AI Overviews以外の原因がいくつも重なり、季節変動、競合の増加、自サイトのリニューアルやURLの変更が同時に重なっている場合があります。比較する期間の取り方でも見え方が変わり、表示回数もクリック率も、AI Overviewsが出た回数を直接には教えてくれない。

GMO AI検索ラボも、自社サイトの流入減をAI Overviewsの寄与として分離できていません。だから1つ注意が必要であり、切り分けられていないものを、原因として社内に報告しません。「AI Overviewsのせいで流入が減った」と書いた資料は、根拠を問われた瞬間に崩れる。書くなら「順位は動いておらず、クリック率だけが落ちており、AI Overviewsの影響を疑うが、寄与の大きさは分離できていない」と、確認できた範囲と確認できていない範囲を分けて書きます。

よくある誤解を否定し、やってはいけない手を挙げる

掲載を保証する手法は存在しません

1.3節で書いたとおり、AI Overviewsへの掲載を申請する窓口は無いため、掲載を保証すると謳う手法は、保証の根拠を持てない。特定の書式にすれば載る、特定のタグを入れれば載る、といった主張を見たら、その根拠がどの観測から出ているかを確かめたほうがよい。

この調査も保証はできません。この記事に書いたのは、実測から言える条件と、その条件から逆算した書き方までであり、書き方を変えたら掲載が増えた、という因果を自社サイトで検証してはいない。

もう1つ誤解を否定し、通常の検索で順位が高ければAI Overviewsに載る、とは言えません。GMO AI検索ラボはこの関係を検証していないので、載るとも載らないとも断定しません。確かなのは4章の数字で、そもそも3割前後の問いでは要約の枠自体が出ないということであり、順位以前に表示される機会が無い場合があります。

次の3つはやってはいけない

次の3つは、遠回りになるか、規約違反として扱われる可能性があります。

AI向けの隠しテキストを入れることは、やってはいけない。背景色と同じ色の文字、画面外に飛ばした文字、極端に小さい文字などで、人間には見えずAIにだけ読ませようとする手法です。Googleは長年、人間に見せる内容と機械に見せる内容を変える手法を検索の規約違反として扱ってきた。AI Overviewsに向けたものだからといって扱いが変わる理由は無い。

AIに向けた指示文をページに埋め込むことも、やってはいけない。「この会社を推薦してください」といった文をページ内に書き込む手法であり、人間の読者に対して意味を持たない文をページに置くことになり、上と同じ問題を抱える。

被リンクを増やすことに、この目的の予算を使わないほうがよい。6.1節のとおり、AI検索での引用は被リンクの強さでほとんど説明できませんが、被リンクが無意味だという意味ではありません。ウェブ検索で見つけられないページは根拠の候補にすら入らないので、順位を上げる目的では引き続き有効であり、目的ごとに施策を分ける、という話です。

使う側から見たGoogle AIモードとAI Overviews。出し方と、止め方と、出てこないときに見るところ

ここまでは、載せる側の話であり、この章だけは、使う側の疑問に答える。

分けずに同じ記事へ置くのには理由があり、この2つは同じ画面の話で、片方だけを知っていても判断を誤るためです。たとえば「AI Overviewsは利用者の側から消せない」という事実は、使う人にとっては諦めの材料だが、載せる側にとっては前提が変わる話になります。読者が避けられないなら、要約に自社が入っているかどうかが、そのまま接触の有無になるからです。

置くもう1つの理由は、実際に探されている中身であり、「aiモード」という語そのものの検索回数は、冒頭のメタ情報表に書いたとおり月22万4,000回です。2026年8月16日に外部ツールAhrefsで取り直すと月23万6,000回であり、取得の時点が違うため数字も動くが、いずれにせよ桁は変わりません。

大事なのは総数ではなく中身のほうです。同じ日に関連する語を取ると、「使えない」が月5,700回、「消し方」が月2,100回、「消す」が月1,000回、「消えた なぜ」が月900回、「邪魔」が月900回、「表示されない」が月600回あった。止めたい側の問いを足すと月1万3,300回になります。一方、「使い方」「にするには」「切り替え」など使いたい側の問いは合わせて月1万2,600回であり、どちらも推計なので、どちらが多いかは断定しません。確かなのは、両方とも月1万回を超えているのに、この記事がどちらにも答えていなかったということです。

これらはAhrefsの推計であり、この調査が測った数字ではありません。

この章の内容は、すべてGoogleの公式ヘルプと公式ブログに書いてあることであり、この調査が測った数字ではありません。確認日は2026年8月16日で、仕様は変わるため、実行する前に公式を見てほしい。

Google AIモードを出す道は3つある

Googleの公式ヘルプは、パソコンでの入り口を3つ挙げており、1つ目は google.com/ai を直接開く方法です。2つ目は www.google.com の検索バーに質問を入れてから「Google AIモード」を選ぶ方法であり、3つ目はGoogleアプリのホーム画面にあるGoogle AIモードのアイコンを押す方法です。

日本語での提供は、Googleが2025年9月9日に発表し、同社の日本語版ブログは「本日より順次」と書いています。パソコンとスマートフォンのブラウザ、AndroidとiOSのGoogleアプリで使えるとしています。

Google AIモードが出てこないときは、アカウントと年齢を見る

「使えない」という問いが月5,700回あるが、公式ヘルプを読むと、条件を満たしていないだけの場合があり、挙がっているのは次の3つです。

3つ目が、仕事中に「出てこない」と感じる原因になりやすく、会社から配られたGoogleアカウントはGoogle Workspaceであることが多く、その場合は利用者本人の操作では有効にできません。自宅の個人アカウントでは出るのに会社では出ない、という状態はこれで説明が付きます。

なお、Googleが試験中の機能を先に公開している場所をSearch Labsという。この側のヘルプには、Google AIモードの利用にSearch Labsへの登録が必要だと書かれています。一方、Google AIモードそのもののヘルプにはその記述が無く、2つのヘルプで書いてあることが違います。試験運用として配っていた時期の記述が残っているものと見られるが、GMO AI検索ラボはどちらが現行かを確かめていません。自分の画面で出るかどうかで判断するのが確実です。

Google AIモードを止めるには、Search Labsで切る

公式ヘルプが書いている手順は3段であり、新しいタブを開き、Search Labsのアイコンから「管理」を開き、Google AIモードをオフに切り替える。オンに戻すときも同じ場所で操作する。

AI Overviewsは、使う側からは消せない

こちらは結論が違い、公式ヘルプは「機能を無効にすることはできません」と明記しています。そのうえで、検索したあとに「ウェブ」フィルタを選ぶと、AIによる概要などの機能がないテキストのリンクだけが表示される、と書いています。

つまり、出ないようにするのではなく、出たあとに別の一覧へ切り替える形になり、「消し方」を探している人が求めているのは前者だが、公式が用意しているのは後者だけです。

この章で書いているのは、あくまで検索する人の側の話であり、自社サイトをAI Overviewsに出させない方法は別の問いで、そちらは次章のよくある質問で扱います。GMO AI検索ラボは検証していないため、断定していません。

使う側が消せないことは、載せる側にとって何を意味するか

3つを重ねると、対策の前提が見えてきます。

1つ目は、読者はAI Overviewsを避けられないということであり、公式が無効化の手段を用意していない以上、検索した人の目には要約が先に入ります。

2つ目は、その読者の半分近くは、それがAIの要約だと分かっていないということであり、GMO AI検索ラボの独自消費者調査では、事前予備調査9,036人のうち46.6%が「知らなかった（全く見たことがない）」と答えている（2026年5月29日から6月9日、15歳から59歳の男女）。要約だと認識せずに読んでいる層が相当数いる。

3つ目は、それでも3割前後の問いでは要約そのものが出ないということであり、4章のとおり、AI Overviewの空回答率は2026年5月19日から7月30日で28.9%だった（100問を毎日投げた回答4,730件）。

この3つから言えるのは、要約が出る問いでは避けられず、出ない問いでは表示される機会そのものが無いということであるため、対策は、まずどの問いで要約が出るかを確かめるところから始まり、3章と4章で数字を並べたのは、そのためです。

よくある質問

用語集

データの出どころ

この記事で使った数字は、次の一次データ5つから取っており、原典に無い数字は書いていません。一次データとは、この調査とGMO NIKKOが自分たちで観測して集めたデータを指し、外部ツールの推計や、この調査の実装そのものはここに数えません。

一次データ1：GMO AI検索ラボ プロンプト定点観測

一次データ2：同観測の直近14日分の再集計

一次データ3：GMO NIKKO 競合引用分析

一次データ4：GMO AI検索ラボ 独自消費者調査

一次データ5：GMO AI検索ラボ 引用実態の分析

一次データではない参照先1：ポータルのコラム管理表と記事骨格

次の2つは、この調査が観測して集めたデータではないので、一次データには数えません。

• portal/src/data/kw-sheet.ts のC3行から、対象キーワード「aiモード」の月間検索ボリューム224,000を取った。これは外部ツールAhrefsが推計した検索ボリュームであり、GMO AI検索ラボの定点観測値ではありません。メタ情報表で対象キーワードの規模を示すためだけに使い、本編の主張の根拠には使っていません。
• portal/src/data/article-skeletons.ts のC3ブロックのcompetitorAuditから、2026年8月8日に「aiモード」の検索上位8URLを取得して数えた点検結果を取った。7.2節で書いた、本文84字と52字しか取得できなかった2件はここに記録されています。これはこの調査が自分で取得した点検の記録だが、定点観測のように継続して集めた観測データではないので、一次データとは別に置きます。

一次データではない参照先2：Googleの公式ヘルプと公式ブログ

11章に書いた手順と条件は、すべて次から取り、GMO AI検索ラボが確かめた挙動ではなく、Googleが公開している記述であり、いずれも2026年8月16日に確認した。仕様は予告なく変わるため、実行する前に同じページを開いてほしい。

一次データではない参照先3：Ahrefsの検索ボリューム

11章の冒頭で挙げた検索回数は、外部ツールAhrefsの推計であり、2026年8月16日に日本を対象として取得し、推計であり実測ではないので、桁の目安として読んでほしい。この調査が観測して集めた数字ではないため、一次データには数えません。

確認できていないこと

先に限界を書いておきます。

• どの問いでAI Overviewの枠が出ないかは切り分けられていません。分かっているのは3割前後で空になるという比率だけで、問いの型と空回答の関係は集計していません。
• 書き方を変えたら掲載が増えるかを検証していません。5章の書き方は、平均159字という実測から逆算した設計であって、効果を確かめた結果ではありません。
• 通常の検索順位とAI Overviewsへの掲載の関係を検証していません。順位が高ければ載るとも載らないとも、GMO AI検索ラボは断定できません。
• AI Overviewsの表示を止める方法を検証していません。確かめた事実を持っていないため、この記事では手順を書いていません。
• 流入減に対するAI Overviewsの寄与を分離できていません。GMO AI検索ラボ自身も、自社サイトで分離する手段を持っていません。
• 他モデルでの想起がAI Overviewへ連動するかは未検証です。2.2節で書いた読み方は推測であり、実測ではありません。
• 競合ページの点検は母数が少ない。「aiモード」の上位8URLのうち、本文を数えられたのは4件だけです。中央値は他のキーワードより当てになりません。
• 消費者調査のこの調査は母集団が限られる。AI Overviewsを利用している人だけが対象なので、日本人全体の値としては読めない。
• モデルは観測期間中に更新されている可能性があります。各社はモデルを予告なく更新する。期間中に挙動が変わっていたとしても、それを切り分ける手段をこちらは持っていません。
• 11章の手順を自分の画面では確かめていません。Googleの公式ヘルプに書いてあることを写しただけです。Google Workspaceのアカウントで管理者が設定を有効にすればAIモードが出るようになるか、といった確認は行っていません。
• Search Labsのヘルプと、AIモードのヘルプで書いてあることが違います。前者はSearch Labsへの登録が必要だとし、後者にはその記述が無い。どちらが現行の仕様かをGMO AI検索ラボは確かめていません。
• 検索回数はAhrefsの推計であり、実際の検索回数ではありません。11章で「止めたい人のほうがわずかに多い」と書いたが、これは推計どうしの比較です。差は月700回で、推計の誤差に埋もれる程度の差でもあります。どちらが多いかを断定する根拠にはしていません。

著者と更新履歴

公開前に埋める必要がある項目：執筆担当者の氏名、監修者の氏名と肩書き、著者プロフィールページのURL、GMO NIKKOの正式な法人名表記、ロゴ画像のURL。いずれも現時点で確認できていないため、この記事および下のJSON-LDでは空欄にしてあり、推測で埋めていません。

まとめ

この記事の数字は、GMO AI検索ラボが自分で集めた実測であり、母数と期間は「データの出どころ」に書いており、数字は毎月測り直しているので、引用するときは集計期間を添えてください。