Google AI OverviewsのCTR、回復の兆し：調査結果

概要

GoogleのAI Overviews（AIによる概要表示）がある検索結果のオーガニッククリック率（CTR）が、1年間の低下を経て上昇に転じていることが、Seer Interactiveの新たなデータで明らかになりました。

CTRは2025年12月に1.3%まで落ち込んだ後、2026年2月には2.4%まで回復し、わずか2ヶ月で85%の増加を記録しました。

AI Overviewsが表示される場合、そこに引用されたページは、同じ結果ページ内で引用されていないページよりも多くのクリックを獲得します。しかし、AI Overviewsが表示されない検索と比較すると、全体的にクリック数は減少します。

具体的には、AI Overviewsなしの検索では約3.3%のCTRに対し、引用ありのAI Overviewsでは約2.1%、引用なしのAI Overviewsでは約0.9%となっています。

AI Overviewsが表示されない検索の価値は高まっており、これらのクエリにおけるCTRは2025年初頭の2.8%から2026年2月には3.8%に上昇しました。これは、AI Overviewsが迅速な回答を提供する一方で、ユーザーがより詳細な情報を求めてクリックする傾向があるためと考えられます。

AI Overviewsの表示頻度はクエリの種類によって大きく異なり、「情報検索」では約36%、「取引（トランザクショナル）」では約5%、「比較」では約95%、「質問」では約86%に表示されます。

ただし、CTRの低下が常に悪い結果を意味するわけではありません。インプレッション（表示回数）が増加しているにもかかわらずCTRが横ばいのケースもあり、これはCTRが減少してもブランドがより多くのAI Overviewsに表示されている可能性を示唆しています。

有料検索のCTRは比較的安定しており、AI Overviewsが表示される場合、14.6%から16.2%にわずかに上昇しました。表示されない場合は26%から21.8%に減少しています。

このデータは、AI Overviewsがクリックを減少させるだけでなく、再分配していることを意味します。引用されたサイトにはより多くのトラフィックを送り、引用されないサイトにははるかに少ないトラフィックを送るため、AI Overviewsに掲載されることと、クリックに繋がりやすい検索クエリに注力することが重要になります。

この調査はSeer Interactiveによって実施され、2025年1月から2026年2月までの53ブランド、547万クエリ、24.3億インプレッションのデータに基づいています。

解説

今回の調査結果は、GoogleのAI Overviewsが検索結果に与える影響が依然として複雑であることを示しています。特にCTRが底を打ち、回復の兆しを見せているという点は、SEO担当者にとって注目すべき動向です。

重要なポイントは、AI Overviewsはクリックを「減少させる」だけでなく、「再分配している」という事実です。これは、コンテンツがAI Overviewsに引用されることが、これまで以上に重要になっていることを意味します。高品質で権威のあるコンテンツを作成し、Googleが情報を抽出しやすいように構造化することが、引用されるための鍵となります。

一方で、AI Overviewsが表示されない検索クエリのCTRが上昇している点も見逃せません。これは、簡単な質問に対する答えはAI Overviewsで完結し、より詳細な情報や深い洞察を求めるユーザーは、AI Overviewsを介さない検索結果をクリックする傾向が強まっていることを示唆しています。

このことから、SEO戦略は二つの側面から考える必要があります。一つは、AI Overviewsに引用されるような、簡潔で信頼性の高い情報を提供するコンテンツ。もう一つは、AI Overviewsでは提供できないような、深く網羅的な情報を提供するコンテンツです。

また、クエリの種類によってAI Overviewsの表示頻度が大きく異なるため、ターゲットとするキーワードのユーザー意図を正確に理解し、それに応じたコンテンツ戦略を立てることが不可欠です。例えば、「比較」クエリではAIOが表示されやすいため、比較コンテンツの最適化が重要になります。

有料検索のCTRが比較的安定しているという点も興味深い発見です。オーガニック検索の変動が大きい中で、有料検索は一定の安定したトラフィックとクリックをもたらす手段として、その価値が再認識されるかもしれません。

結論として、今後のSEOでは、AI Overviewsの動向を継続的に監視し、引用されるための最適化と、詳細情報を求めるユーザーへの最適化という二つの異なる戦略を組み合わせることが成功の鍵となるでしょう。