Search Consoleに「生成AI機能」が追加｜SEOの視点でどう見るか？どんなページが引用されてるか？検証してみましたよ！

お疲れ様です！

デザインファミリー　SEO課の平野です🔥

いつも通りGoogle Search Console（グーグルサーチコンソール）の検索パフォーマンスを見ていると・・・おや？

検索結果の項目にアコーディオン？

「生成AI」なる項目が追加されておりますね！

という事で今日はサーチコンソールで見る生成AIのパフォーマンスの観測についてです！

Google Search Console（グーグルサーチコンソール）の「生成AI」パフォーマンスレポートとは？

こちらは英国圏での試験的導入で6月の前半に公開されていた機能で、僕も「日本はないのか～」と思ってましたが昨日不意に実装されておりテンション上がりました。

Googleの発表はコレですね↓
https://developers.google.com/search/blog/2026/06/gen-ai-performance-reports?hl=ja

キャプチャーの様に左ナビ内に「生成AI」という項目があれば御社でも見ることが出来ます。

それでは見てみましょう！

弊社でも複数クライアントで表示されておりました。

生成AIレポートで観測できる5つの指標

観測できる内容は以下ですね。
インプレッション数：Google検索結果のAIOとAIモードに表示されている回数を確認できる。
ページ：AI 機能に表示された URL を確認できる。
国： 国ごとの可視性を把握できる。
デバイス：ユーザーがウェブサイトを閲覧しているときに使用しているデバイスを特定できる（検索結果で利用可能）。
日付：時間別、日別、週別、月別の粒度で、パフォーマンスの推移をモニタリングできる。

実際の画面キャプチャー（こちらも公式から拝借）

これは・・・
SEOを嗜む方であればきっと感じることだと思いますが、
「クエリまで見て～」ですよね（笑）

一応現在ベータ版なので、今後Bing Webmaster ToolsのAIパフォーマンス機能（Bing版　サーチコンソール的な物）のように見ることが出来るかもしれません。

【検証】生成AIレポートにURL単位の「AI引用フラグ」はあるのか？

この機能のデータの詳細が気になったので、少し検証してみました。

まず僕は、Google Search Console（グーグルサーチコンソール）の新機能「生成AI」で次のようなことがわかるのでは？と感じました。

「各ページ（URL単位）に引用されているかを識別する為のフラグが存在してるのでは？」

そして実際にBigQueryやAIなどを使用して調査してみたところ・・・

検証結果：URL単位のフラグは存在しなかった

結果としてはURL単位でのフラグは存在しておりませんでした😿
元々Google Search Console（グーグルサーチコンソール）上で確認できるクリックや表示のデータはAI Overviews／AI Modeでの数値を含んだものでしたので、それを切り分けて出力しているだけのようですね！

【技術補足】生成AI専用のtype値が存在しない

少し専門的に注釈すると
生成AIのデータはAPIに存在せず、searchanalytics.queryのtypeフィールドは従来のweb・image・video・news・discover・googleNewsしか受け付けない状態でした。
さらにAI OverviewやAI Modeというtype値も、専用のsearchAppearance値も、専用エンドポイントも存在せず、レポートはGoogle Search Console（グーグルサーチコンソール）のUI内だけに存在します。

結果として今日時点でAI Overviews／AI Modeのインプレッションをプログラムで取得する様なフラグなどの仕組みは存在していないことがうかがえます。

引用フラグやそういった仕組みがあれば、まだUI未対応のサイトの調査や深堀ができると思ったのですが・・・無念でした（笑）

SEOコンサルタントとしての生成AIデータの読み解き方・考察

ここからはデザインファミリーのSEOコンサルタントとしてどの様にこのデータを見るかを話していきます！

流入しているクエリが見れればそのトピックをより深堀したり出来るのですが・・・

まあ、表示されているページが分かるという事で、

引用ページと非引用ページのCVを比較する

引用されているURL経由のCVの数を、引用されていない記事と比較 してみます。
AIによるクリックが減少しても興味関心の強いユーザーがランディングするので、流入量あたりのCV確度に違いが出るのではないかという考えがあります。

結果としては、引用されているページのCV数は意外にも少なかったです。
あくまで一部データですが、推測される事象として、

・CVが多い場合 → 前述のLLMO寄りの発想。AI経由の濃いユーザーが流入している傾向。
・CVが少ない → 記事内で完結している＝独自性・専門性が高い良記事の可能性。

といったことが示唆されます。（他にもたくさんありますが）

AIに「引用される理由」を調べてみた

更にこのまま！「AIで引用されている理由」を少し調査してみました！

対象URLの記事全文をAIに渡して出た情報、SEOに関する情報、最後にSEOコンサルタントの僕の知見を含めて確認した所感としては

「専門性が高いから引用されるというより、AIが答えを組み立てる時に”部品”として使いやすい構造だから引用された 」可能性があるということでした。

勿論内容も頑張って作成されたもので独自性の観点など対策頂いたコンテンツでしたが、徹底していたポイントで複数サイトにわたって評価されていたのは検索エンジンのがサイトを理解し易く、情報として扱いやすいというポイントでした！

基本的なSEO上の話ですが、Hタグによる機械可読性の向上と、その上でパッセージ（見出し）単位での一つのトピックについて網羅する。

これらの作成手法は依然SEOは勿論ですが、LLMO（GEO）の視点でもやはり有効と思われます！

AIに引用されやすいページに共通する要素

改めて実際に観測された要素をピックアップしまとめると
 

AIに引用されやすい要素	どんな状態か	記事内での実装イメージ
質問への答えが明快	見出し直後に結論があり、AIが回答の要点として抜き出しやすい状態です。	「結論：〇〇の場合は、△△を優先するのがおすすめです。」のように、一文で言い切るショートアンサー形式を意識する。
論点が構造化されている	H1・H2・H3によって話題が整理され、どこに何が書かれているかを機械的に理解しやすい状態です。	H2：〇〇とは？ H3：特徴 H3：選び方 H3：注意点
パッセージ単位で完結している	見出しごとに質問と回答が成立しており、その部分だけを読んでも内容を理解できる状態です。	1つの見出し内で、「結論 → 理由 → 補足・注意点」までを完結させる。
一次情報・独自の切り口がある	他サイトの一般論をまとめるだけではなく、自社の経験・調査・事例・実測データなどが含まれている状態です。	実際の検証データ 専門家による判断基準 顧客対応で多い質問 独自アンケートや事例
再検索を防ぐ、ぶれない網羅性	読者が次に気になりそうな疑問まで先回りして説明し、別の検索をしなくても判断しやすい状態です。	よくある質問、比較ポイント、注意点、次に取る行動まで補足する。

ざっとこんな感じでした。

因みにこの様にテーブル形式でまとめるのもAIは情報源として好みます（笑）

検索拡張生成（RAG）とQuery Fan-Outにも自然に対応できる

SEOの基本の上でAIの回答生成の仕組みにおける

・検索拡張生成（RAG）：検索のランキングシステムを利用し、検索上位から関連性の高い最新のウェブページの情報を取得し回答生成に使用するシステム

・Query Fan-Out：回答生成時質問に対して検索KWをサブクエリ20〜30に分解し、関連性の高い周辺テーマに関する検索結果の情報を引用し回答の網羅性を高めるシステム

上記の様な仕組みを知ってもAI検索の回答生成の対策としても自ずと対応できる要素ばかりですね（笑）

まとめ　結局は従来のコンテンツを主としたSEOが有効！！

いかがでしたでしょうか？
Google Search Console（グーグルサーチコンソール）の新しい機能「生成AI」のご紹介と、AIに引用されるページとは？に少し踏み込んで見ましたが。

匿名化クエリなど、依然GoogleにおけるAI検索には不明点が多いですが今後も観測できる要素が増えてくれば僕らSEOを行うものとしても嬉しいですね。

引用されているページに関してもかなりシンプルな結論にはなっておりますが、AIでの検索機能に引用される為のLLMO（GEO）もSEOの基本（ページの土台）ができた上で、ユーザーの役に立つコンテンツ（←これが一番難しい💦）が出来上がれば、自ずとGoogle検索内のAI機能やその他生成AI等に引用される事がうかがえます。

つまり

「やっぱSEOっしょ！（笑）」

という話でした。

AIの検索に表示される対策に関する不明点や、自社のサイトのSEO方針で迷われている画面の前の担当者様は是非お話だけでもいいのでご相談頂き、こういったSEOのお話しさせて頂ければと思います✌