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【今週のSEO最新ニュース】2026/6/17～6/25のSEO最新情報7個！各要点をわかりやすく紹介

2026/06/26

【今週のSEO最新ニュース】2026/6/17～6/25のSEO最新情報7個！各要点をわかりやすく紹介

2026年6月17日～6月25日の間に公開されたSEOに関する最新ニュースを7個、ディーボのSEOラボX公式アカウントでポスト(投稿)しました。
これらのポストの要点をそれぞれまとめて、初心者にもわかりやすくSEO最新情報を紹介したいと思います。

目次
  1. Google「2026年6月スパムアップデート」のリリースと主要な変更点
  2. Googleサーチコンソール、AI検索パフォーマンスレポートの提供範囲を拡大。日本導入も期待
  3. GoogleのLLM特許が示す次世代SEO — 「ページ」の最適化から「エンティティ（実体）」の理解へ
  4. Google Search Central Live ミラノ：AI Overviewsと最新SEO動向のまとめ
  5. Google AI Overviewsの落とし穴：自社を「最高」と謳う記事が競合を利する皮肉な実態
  6. 【最新SEO情報】2026年6月中旬のGoogle検索順位の激しい変動と未確認アップデートについて
  7. Googleが示すAI SEOの正解：なぜMarkdownではなくHTMLが重要なのか？

Google「2026年6月スパムアップデート」のリリースと主要な変更点

実施時期と対象範囲:
2026年6月24日（日本時間6月25日午前1時頃）にリリースされました。このアップデートは全世界およびすべての言語に適用され、展開完了までには数日かかる見込みです。

主な目的:
検索ランキングアルゴリズムを悪用するために操作的な手法を用いているサイトを対象としています。

システムの進化:
AIベースのスパム防止システム「SpamBrain」の能力を向上させるための顕著な改善が含まれています。

サイトへの影響と回復:
ポリシー違反が確認されたサイトは、順位の低下や検索結果からの削除の可能性があります。違反を修正した場合、Googleの自動システムが数ヶ月かけて学習することで順位が回復することもありますが、リンクスパムの場合は以前の順位を維持できない可能性もあります。

2026年の動向:
今回の更新は、2026年3月や5月のコアアップデートに続く、本年数回目となる主要なランキング更新の一環です。


Googleサーチコンソール、AI検索パフォーマンスレポートの提供範囲を拡大。日本導入も期待

AI検索での露出を確認可能：自身のサイトがGoogle検索の「AIによる概要（AI Overviews）」やAIモード、AI応答でどのように表示されているかを把握できる新しいレポートです。

確認できるデータ：表示回数（インプレッション）、ページ、国、デバイス、日付などの指標が確認できます。ただし、現時点ではクリックデータは含まれていません。

提供地域の拡大：当初は英国（UK）の一部サイトに限定されていましたが、現在は米国、インド、スイスなどへ拡大しています。

日本での展開：日本も「段階的なロールアウト」の一環として今後提供される可能性がありますが、現時点で公式な日程は未定です。

迅速な展開：GoogleのJohn Mueller氏は、ユーザーのフィードバックを確認しながら順次提供していることを認めており、最初のリリースから20日足らずで今回の拡大が行われました。


GoogleのLLM特許が示す次世代SEO — 「ページ」の最適化から「エンティティ（実体）」の理解へ

エンティティ（実体）への理解の深化
Googleの新しい特許は、AIシステムがウェブサイト、公開データ、レビューなどを通じて、ビジネス、ブランド、製品といった「エンティティ（実体）」の包括的なプロファイルを構築する仕組みを説明しています。

「ドキュメント」から「エンティティ」への転換
従来のSEOは「ウェブページ（ドキュメント）」の最適化に重点を置いてきました。しかし、AIが回答や推奨を行うこれからの時代は、コンテンツの背後にある「実体」そのものをAIに正しく理解させることが不可欠になります。

多角的な情報収集と「解釈」
AIは単なる事実の抽出にとどまらず、情報の断片からブランドの評判、原則、SNSでの感情、他との関係性などを「解釈」します。これらの情報は、要約や「エンティティグラフ」という構造化された形でまとめ上げられます。

SEO戦略の新たな目標
今後のSEOは、特定のキーワードでの順位獲得だけでなく、以下の点が重要になります。

自社サイト、ビジネスプロフィール、プレスリリースなど、あらゆるデジタル接点で一貫したブランド情報を提供すること。
レビューや事例など、信頼性を裏付ける証拠を提示すること。

まとめとして、この特許は、AIが情報を収集・解釈・合成することで、特定の企業や製品が「誰であり、何を提供し、どのように認識されているか」という文脈的な理解を深めようとしていることを示しています。


Google Search Central Live ミラノ：AI Overviewsと最新SEO動向のまとめ

AI Overviews（AIO）の構造と仕組み 既存のインデックスを活用し、一般的な知識と特定の検索結果を組み合わせて回答を生成しています。複雑なクエリに対しては「Fan-out」というメカニズムで対応します。

重視されるコンテンツの質 独自性、専門性、そして実体験に基づいたコンテンツが評価されます。一方で、プログラムによる大量生成や単なる書き直しコンテンツへの評価は厳しくなっています。

サイト全体の品質シグナル ページ単位の修正は素早く反映されますが、サイト全体の品質シグナルの更新には時間がかかるため、ドメイン全体の本質的な改善が求められます。

Google Search Consoleのアップデート AI Overviews経由の数値を測定できる「AI Reporting（ベータ版）」や、ブランド検索と非ブランド検索を自動分類するフィルタ機能が導入されています。

技術的な誤解の解消 AIのために段落を細かく分ける（チャンキング）などの強制的な手法は不要であり、人間にとっての読みやすさを最優先すべきだと明言されています。

ユーザー行動の変化 AI Overviewsのリンクから流入するユーザーは、AIによって事前に文脈を理解しているため、サイトでの滞在時間が長くなる傾向にあります。

全体として、GoogleはAI時代においてもユーザー体験の質を最重視しており、健全なコンテンツ制作と技術運用の指針を提示しています。


Google AI Overviewsの落とし穴：自社を「最高」と謳う記事が競合を利する皮肉な実態

「引用」が「推奨」に繋がらない乖離（69%の確率） Google AI Overviewsは、企業が自社を1位に位置づけた「ベスト[カテゴリー]ソフトウェア」というリスト記事を情報源として引用することがあります。しかし、調査対象の69%において、記事を引用しながらも実際の推奨リストからはその企業を除外し、競合他社のみを推奨するという現象が確認されました。

AIが重視する「ブランド力」と「第三者の声」 AIが推奨を行う際には、既にカテゴリーをリードしている強力なブランドや、Reddit、YouTubeなどの第三者機関・ユーザー生成コンテンツで広く言及されているブランドが選ばれやすい傾向にあります。

検索可視性の劇的な低下 自社を優遇するリスト記事やAI生成コンテンツに過度に依存していたサイトは、2026年5月のコアアップデートなどの影響により、オーガニック検索での表示回数が30%から50%も減少するという深刻な打撃を受けています。

SEO・マーケターへの教訓 AIの回答に引用されること自体が必ずしもビジネスの成功（自社製品の推奨）に直結するわけではないという、現在のSEOにおける重要な課題が浮き彫りになっています。


【最新SEO情報】2026年6月中旬のGoogle検索順位の激しい変動と未確認アップデートについて

未確認アップデートの可能性:2026年6月15日から17日にかけて、Google検索ランキングで激しい変動が継続しており、未確認のアルゴリズムアップデートが進行している可能性が指摘されています。

コアアップデート後も続く不安定さ:5月のコアアップデートは6月2日に完了しましたが、その後も週末を含め断続的な大きな変動が観測されています。

SEOコミュニティの反応:フォーラムではトラフィックの急激な減少を嘆く声がある一方で、ショップサイトなどでは売上が好調なケースもあり、明暗が分かれている状況です。

検索結果の質の低下への懸念: スパムサイトの増加や、古い記事（例：過去のワールドカップ関連）が上位に表示されるなど、検索結果の品質が2001年頃のように低下しているというユーザーの不満も出ています。

外部要因の影響:現在開催中のワールドカップや中東情勢の変化が、ニュースや旅行といった特定ジャンルの検索意図やトラフィックに影響を与えている可能性も議論されています。

結論として、多くのサイト運営者がランキングの変化に直面しており、個別のサイトの問題だけではない世界的な変動傾向であることが示唆されています。


Googleが示すAI SEOの正解：なぜMarkdownではなくHTMLが重要なのか？

Googleのジョン・ミューラー氏とマーティン・スプリット氏が、AI SEO（AI検索最適化）のためにサイトをMarkdown形式にすることについて否定的な見解を示しました。主な理由は以下の通りです。

構造情報の欠如：Markdownはコンテンツを簡潔に伝えますが、HTMLにあるリンク、ナビゲーション、ヘッダーなどの構造的情報が削ぎ落とされてしまいます。これらはAIがサイトの文脈を理解し、新しいページを発見するために不可欠な要素です。

HTML解析の容易性：一部のSEO担当者は「Markdownの方がAI（LLM）が処理しやすい」と考えていますが、GoogleはHTMLからテキストを抽出することは「極めて簡単（トリビアル）」であると述べており、Markdown化のメリットは薄いとしています。

信頼性と正規性：検索エンジンは、内容の操作が容易なMarkdownファイルよりも、元のHTMLから抽出された情報を「正規のソース」として信頼する傾向があります。

結論として、AIエージェントやクローラーがサイト全体を正確に俯瞰して理解するためには、情報量の多いHTMLの方が依然として重要であると強調されています。


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