AI Overviewsが有料広告と矛盾する推奨、品質スコアとCPCを直撃

AI Overviewsが有料広告と矛盾する推奨をする問題——品質スコアとCPCへの静かな打撃

要点: Search Engine Landが2026年8月5日、Google検索広告を出稿しているにもかかわらずAI Overviewsが別の競合企業を推奨したり、有料掲載企業をAI回答から完全に省略したりする事例を報告した。 クリック率(CTR)の低下がGoogle広告の品質スコアを押し下げ、結果として実効CPCが上昇するという因果の連鎖が指摘されており、Google Ads内部の診断ツールではAI介入が原因だと特定できない点が実務上の盲点になっている。 著者は、SEOチームとPPCチームが縦割りのまま対応するのではなく、AI Overviewsの監視・クエリバリエーションのマッピング・エンティティ権威性の強化を横断的に進める必要があると提言している。

最終更新日: 2026年8月7日

何が起きたのか

2026年8月5日、Search Engine Landに「What happens when AI Overviews contradict paid search ads?（AI Overviewsが有料検索広告と矛盾したら何が起きるのか?）」と題する分析記事が掲載された。執筆者はSarah Stemen氏、編集はAngel Niñofranco氏が担当している。カテゴリはPPC(有料検索広告)であり、これまでLLMO・GEOの文脈で語られることが多かった「AI Overviewsによるオーガニック流入・被引用への影響」とは異なり、Google広告の運用実務に焦点を当てている点が特徴的だ。出典は次のURLで確認できる。

https://searchengineland.com/when-ai-overviews-contradict-paid-search-ads-484323

この記事の核心は、同一の検索結果画面の中で、Googleが表示する2つの異なる「推奨」——ページ上部の有料広告枠と、AI Overviewsの回答本文——が、互いに矛盾する内容を提示してしまうケースが起きているという指摘にある。広告主は自社の商品・サービスを検索結果に露出させるために費用を払ってGoogle広告に出稿しているにもかかわらず、その同じ検索結果画面の中でAI Overviewsが競合他社を名指しで推奨したり、広告主自身の存在をAI回答から完全に省いてしまったりする。これは単なる表示上の偶然のズレではなく、広告投資の前提そのものを揺るがしかねない構造的な問題として記事は論じている。

事例1: 配管業界の「矛盾する推奨」

記事が紹介する1つ目の事例は、水道管の緊急修理を探すユーザーの検索行動を想定したものだ。「What is the best plumber for a broken pipe?(破裂した水道管に対応する最良の配管業者はどこか)」という検索クエリを実行すると、検索結果の広告枠にはEco Plumbersという企業の有料広告が表示される。この広告は「$89のリーク検出プロモーション」と「4.9つ星の評価」を打ち出しており、緊急性の高い配管トラブルというシチュエーションに対して説得力のある訴求内容になっていた。

ところが、同じ検索結果画面に表示されるAI Overviewは、この広告主とは異なる企業を推奨していた。AI Overviewの回答文は「The best plumber for a broken pipe is a local 24/7 emergency plumbing company like Roto-Rooter(破裂した水道管に対応する最良の配管業者は、Roto-Rooterのような地域の24時間対応緊急配管会社である)」という内容で、広告費を払っているEco Plumbersではなく、競合であるRoto-Rooterを名指しで推薦していた。

ユーザーの視点に立てば、ページ上部に有料広告としてEco Plumbersの割引情報や高評価が表示される一方、その少し下にあるAI Overviewでは別の企業名が「最良の選択」として提示される。どちらを信頼すべきか判断が割れる状況が生まれるうえ、多くのユーザーはAI Overviewの回答をより中立的・客観的な情報とみなす傾向があるため、結果的に広告枠よりもAI Overviewの推奨に従って行動する可能性が高い。広告主であるEco Plumbers側から見れば、費用を払って獲得したはずの検索結果上の露出が、同じ画面内でAIによって実質的に打ち消されてしまう格好だ。

事例2: アパレル商材における「わずかな言い回しの違い」による激変

2つ目の事例は、EC・アパレル領域における商業クエリと情報クエリの違いに着目したものだ。「sweatshirts for anxiety(不安を和らげるスウェットシャツ)」という、購買意図の強い商業クエリで検索すると、Cloud Nineという企業が有料広告として掲載されていた。しかし、この検索に対するAI Overviewの回答では、Cloud Nineの名前は完全に省略されていた。広告費を投じて掲載枠を確保していたにもかかわらず、AIの回答本文には一切登場しないという状態だ。

ところが、同じ商品カテゴリについて「what is an anxiety sweatshirt(不安軽減スウェットシャツとは何か)」という、より情報検索的な言い回しに変えて検索すると、今度はAI Overviewの回答の中にCloud Nineが登場する。商業的な購買意図の強いクエリと、情報を求める意図のクエリとで、AI Overviewが参照・言及する企業がまったく入れ替わるという現象が観測されたことになる。

この事例が示唆するのは、AI Overviewsの引用ロジックがクエリの文言や意図の微妙な違いに極めて敏感であるという点だ。ユーザーが日常的に使う検索語彙は一様ではなく、同じ商品・サービスを探していても「〜のおすすめは」「〜とは何か」「〜の選び方」といった表現のバリエーションが無数に存在する。従来のSEO・PPCの実務では、こうした言い回しの違いはキーワードプランナー上の類義語程度の扱いで済まされることが多かったが、AI Overviewsの世界ではその違いが「AIに引用されるかどうか」を左右する決定的な分岐点になり得るということを、この事例は示している。

広告主への影響として記事が指摘する4つの連鎖

記事は、AI Overviewsが有料広告と矛盾する推奨をすることが、単に「気まずい」だけの問題では終わらず、広告主の実際のコストとパフォーマンスに具体的な悪影響を及ぼす連鎖として説明している。その連鎖は次の4段階からなる。

第一に、AI Overviewが競合企業を推奨することによるCTR(クリック率)の低下である。 ユーザーがAI Overviewの推奨を見て競合企業のほうに関心を向けてしまえば、広告主自身の有料広告がクリックされる確率は当然下がる。前述の配管業の事例のように、AI Overviewが名指しで別の企業を挙げているケースでは、この影響はより直接的になる。

第二に、そのCTRの相対的な低下が、Googleの品質スコアアルゴリズムによって罰則的に評価される点である。 記事が強調しているのは、品質スコアの算出プロセスがAI Overviewsによる広告の信頼性毀損という背景事情を一切考慮しないという点だ。品質スコアのアルゴリズムは、あくまで「実際のCTRが予想CTRを下回った」という結果だけを見て、そのキーワードに対してペナルティ的な評価を下す。CTR低下の原因がAI Overviewsによる競合推奨であっても、広告クリエイティブの質が低いことによるものであっても、アルゴリズムの側からは区別がつかない。

第三に、品質スコアの低下が、入札価格、すなわち実効CPC(クリック単価)の上昇に直結する。 Google広告のオークションの仕組み上、品質スコアが低いキーワードは、同じ掲載順位を維持するためにより高い入札額を必要とする。つまり、AI Overviewsによる推奨のズレが引き起こしたCTR低下が、巡り巡って広告費そのものの高騰という形で広告主の財布を直撃することになる。

第四に、Google Ads内部の診断ツールでは、この一連の因果関係を特定できないという点である。 広告運用者がGoogle Ads管理画面上で品質スコアの低下やCPCの上昇を確認しても、その原因がAI Overviewsによる推奨内容の変化にあることを示すシグナルは提供されない。管理画面上の情報だけを見ている限り、広告運用者は「クリエイティブの改善が必要」「入札戦略を見直すべき」といった従来型の対症療法に終始してしまい、根本原因であるAI Overviewsの推奨内容そのものには気づかないまま、非効率な広告費の支出が続いてしまうリスクがある。

著者が提案する対応の方向性

この構造的な問題に対して、Stemen氏は具体的な対応策を4つの方向性として提示している。

1つ目は、主要なキーワードクラスタにおけるAI Overviewsの内容を定期的に監視・監査することだ。自社が広告出稿している主要キーワードについて、AI Overviewsが実際にどの企業をどのように推奨しているかを継続的にチェックする体制を持つことが、問題の早期発見の第一歩になる。

2つ目は、わずかなクエリ表現の違いがAIの引用にどう影響するかをマッピングする、いわゆるセマンティック最適化のアプローチだ。事例2のアパレルの例が示すように、商業クエリと情報クエリで引用結果がまったく異なる以上、単一のキーワードだけを見て一喜一憂するのではなく、意図の異なる複数の言い回しにわたって自社の露出状況を把握する必要がある。

3つ目は、SEOチームとPPCチームが互いに独立した組織のまま動くのではなく、連携して「entity authority(エンティティの権威性)」と構造化データの強化に共同で取り組むことだ。AI Overviewsがどの企業を推奨するかは、単純な広告入札額の高さでは決まらず、そのブランドがWeb上でどれだけ一貫性を持って「信頼できる情報源」として認識されているかという、SEO・LLMOの領域に近い要因に左右される。この部分の強化を担えるのはPPCチームではなくSEO・コンテンツチームであることが多く、両者の連携なしには根本的な対応が難しい。

4つ目は、従来の「SEO」「PPC」という部門的な思考の枠組みを離れ、統一された検索エコシステムという観点から戦略を組み直すことだ。AI Overviewsは、オーガニック検索の仕組みの上に成り立ちながら、有料広告の成果にも直接影響を及ぼす存在になっている。この現実を踏まえれば、検索という顧客接点全体を一体のものとして扱う組織体制への転換が避けられないというのが、著者の結論である。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

今回の報告は、SEO・LLMO担当者と広告運用担当者の双方にとって、これまでの役割分担の前提を見直させる内容を含んでいる。それぞれの立場から見た実務上の影響を整理する。

PPC担当者にとっての影響: 「広告費の高騰」の隠れた原因になり得る

広告運用の現場では、品質スコアの低下やCPCの上昇が観測された際、通常はまず広告クリエイティブの改善、ランディングページの品質向上、入札戦略や配信設定の見直しといった、広告アカウント内で完結する打ち手が検討される。しかし今回の記事が示すのは、その原因がアカウントの外側、すなわちAI Overviewsの推奨内容の変化にある可能性があるという点だ。Google Ads管理画面の診断ツールはこの因果関係を示さないため、広告運用者が原因を特定できないまま、効果の薄い改善施策を繰り返してしまうリスクがある。

特に、緊急性の高いサービス業(配管、電気工事、鍵の解錠、レッカー移動など)のように、ユーザーが検索してからごく短時間で意思決定を行う業種では、AI Overviewの推奨がそのまま行動選択に直結しやすい。広告費を投じて上位表示を獲得していても、AI Overviewが競合を名指しで推奨していれば、その広告効果は大きく目減りする。PPC担当者は、自社が出稿しているキーワードについて、AI Overviewsが実際にどう回答しているかを把握せずに予算配分や入札戦略を決めることの限界を認識する必要がある。

SEO・LLMO担当者にとっての影響: 「引用されるかどうか」がPPCの成果にも波及する

一方、SEO・LLMO担当者にとっての示唆は、自分たちの取り組みが有機的なトラフィックの獲得だけでなく、社内の広告予算の効率性にも直接影響するという点にある。事例2が示した通り、AI Overviewsの引用対象はクエリの言い回しによって大きく変動する。これはSEO・LLMOの文脈で言えば、特定のクエリバリエーションにおいて自社ブランドが「エンティティとして認識され、引用に値する情報源」と判断されるかどうかの問題であり、まさにLLMO・GEOの実務が扱ってきたテーマそのものだ。

これまで、AI Overviewsによる被引用対策は主にオーガニック流入の維持・獲得という文脈で語られることが多かった。しかし今回の記事は、その対策が広告費の高騰を防ぐという、PPCチームの目標にも直結することを示している。SEO・LLMO担当者からすれば、自分たちの構造化データの整備やエンティティ権威性の強化といった施策が、社内の広告予算の効率にも波及するという新しい説得材料を得たことになる。

部門間の壁がもたらすリスク

今回の記事全体を貫く問題意識は、SEOとPPCという従来の部門的な区分けが、AI Overviewsが検索結果を再構成する時代においては機能不全を起こしつつあるという点だ。多くの組織では、SEOチームはオーガニック検索順位やコンテンツ戦略を担当し、PPCチームは広告アカウントの運用と予算管理を担当するという分業が定着している。両チームの間で日常的な情報共有が行われていない場合、PPC担当者はAI Overviewsによる推奨のズレに気づかないまま広告費の高騰に対処し続け、SEO・LLMO担当者は自分たちの取り組みが広告成果にどう波及しているかを把握できないまま、それぞれ別々の課題として同じ根本原因に対応することになる。

この状態が続くと、組織全体として見たときに、同じ原因に対して二重の対応コストを払い続けることになりかねない。PPC側は品質スコア低下に対して入札額を引き上げるという対症療法を続け、SEO側はAI Overviewsでの引用対策を独自に進める——両者が連携していれば、AI Overviewsの監視データを共有するだけで、PPC側は無駄な入札引き上げを避けられ、SEO側は優先的に対策すべきキーワードクラスタを的確に特定できる可能性が高い。

業種によって影響の現れ方が異なる点にも注意

今回の2つの事例が示すように、業種によってAI Overviewsとの矛盾が現れる形は異なる。配管業のような緊急サービス業では、AI Overviewが「どの企業が最良か」を明確に名指しで推奨する形で影響が現れやすく、ユーザーの意思決定への影響が直接的だ。一方、アパレルのようなEC・商品訴求型の業種では、AI Overviewが特定の企業を「省略する」形で影響が現れることがあり、しかもクエリの言い回し(商業クエリか情報クエリか)によって扱いが大きく変わる。緊急サービス業では「競合に名指しで負ける」リスクへの対応が優先課題になり、EC業種では「クエリバリエーションごとの引用有無の網羅的な把握」がより重要な課題になるという違いを踏まえて、対応の優先順位を設計する必要がある。

今すぐできる対応策

記事が提言する4つの方向性(監視・セマンティック最適化・SEO×PPC連携・組織的な戦略転換)を踏まえ、実務者がすぐに着手できる具体的なアクションを解説する。

ステップ1: 主要キーワードクラスタのAI Overview監査を定例化する

まず、自社が広告出稿している主要キーワード(特にCPCが高い、あるいはコンバージョンに直結するキーワード)をリストアップし、それぞれについて実際の検索結果画面でAI Overviewがどのような回答を返しているかを定期的にチェックする体制を作る。確認すべき項目は次の3点だ。

• 自社ブランド・サービス名がAI Overviewの回答本文に登場しているか
• 登場している場合、ポジティブな文脈で言及されているか、それとも単なる比較対象の一つに過ぎないか
• 登場していない場合、代わりにどの競合企業が名指しで推奨されているか

この監査は、広告アカウントの管理画面だけを見ていては絶対に気づけない情報であるため、実際の検索結果画面をブラウザで目視確認する、あるいはAI Overviewの表示内容を定期的に記録するプロセスを別途組み込む必要がある。月次、あるいは主要キーワードについては週次でのチェックを推奨する。特にGoogle広告のキャンペーンレポートで品質スコアの低下やCPCの上昇が観測されたキーワードについては、優先的にAI Overviewの内容を確認し、AI Overviewsの推奨内容の変化が原因になっていないかを切り分ける習慣をつけることが重要だ。

ステップ2: クエリバリエーションマッピングを実施する

事例2のアパレルの例が示した通り、AI Overviewsの引用結果はクエリの言い回し一つで大きく変わる。自社の主要な商品・サービスについて、想定される検索意図のパターンごとにクエリのバリエーションを洗い出し、それぞれでAI Overviewの引用状況がどう変わるかを一覧化する作業を行う。バリエーションの類型としては、次のような切り口が考えられる。

• 商業クエリ(購買意図が明確): 「〇〇 おすすめ」「〇〇 最安値」「〇〇 businessname」など
• 情報クエリ(定義・理解を求める): 「〇〇とは」「〇〇 効果」「〇〇 仕組み」など
• 比較クエリ: 「〇〇 と △△ の違い」「〇〇 ランキング」など
• 緊急・行動直結クエリ: 「今すぐ〇〇できる業者」「〇〇 対応 近く」など
• 課題解決クエリ: 「〇〇 で困っている 対処法」「〇〇 の悩み 解決」など

各バリエーションについて、AI Overviewに自社が引用・言及されているか、競合他社がどう扱われているかを記録し、引用されやすいクエリパターンと、引用されにくい(あるいは競合が優勢な)クエリパターンを可視化する。このマッピング結果は、後述するコンテンツ強化の優先順位づけにそのまま活用できる。

ステップ3: SEO×PPCの定例連携ミーティングを設置する

部門間の壁を解消するための最も現実的な第一歩は、SEO・LLMO担当者とPPC担当者が定期的に情報を突き合わせる場を作ることだ。具体的には、次のような議題を扱う定例ミーティング(隔週〜月次)を設置することを推奨する。

• PPC側から: 品質スコアが低下している、あるいはCPCが上昇しているキーワードのリストを共有する
• SEO・LLMO側から: 該当キーワードについて、ステップ1の監査で把握したAI Overviewの引用状況を共有する
• 両者で: AI Overviewsが競合を推奨している、あるいは自社を省略しているキーワードについて、コンテンツ強化・構造化データ整備の優先順位を合意する
• 両者で: ステップ2のクエリバリエーションマッピングの結果を踏まえ、広告出稿するキーワードの選定やランディングページの訴求内容を、AI Overviewsでの引用状況と整合させる

この連携によって、PPC側は「なぜこのキーワードの効率が落ちているのか」という疑問に対する仮説を得やすくなり、SEO・LLMO側は「どのキーワードクラスタが事業インパクトとして優先度が高いか」を、広告の実データ(CPC上昇・品質スコア低下)というビジネス視点で把握できるようになる。

ステップ4: エンティティ権威性と構造化データを強化する

AI Overviewsに自社ブランドが信頼できる情報源として引用されるためには、単発のコンテンツ制作だけでなく、Web全体を通じて自社がそのカテゴリにおける「エンティティ」として一貫した情報を発信していることが重要になる。具体的な施策としては次のようなものが挙げられる。

• Organization / LocalBusiness / Product構造化データの整備: 自社の名称・所在地・評価・提供サービスといった基本情報を、schema.orgのマークアップとして正確かつ一貫性を持って記述する。特に配管業のような地域密着型サービスでは、LocalBusinessスキーマに営業時間・対応エリア・評価(AggregateRating)を明示することが、AIが企業情報を正確に把握するための土台になる
• FAQ・HowTo構造化データの活用: ユーザーの疑問に直接答える形式のコンテンツを構造化データとともに提供することで、情報クエリ・課題解決クエリでの引用可能性を高める
• 第三者からの言及・レビューの獲得: 自社サイト内の情報だけでなく、業界メディアやレビューサイトなど第三者の情報源に一貫した形で言及されることが、AIがそのブランドを「エンティティ」として認識する上での裏付けになる
• NAP情報(名称・住所・電話番号)の一貫性確認: 特に地域サービス業では、Web上の様々な場所に掲載されている自社情報の表記が統一されているかを定期的に確認する

これらの施策はいずれも即効性のあるものではないが、ステップ2で特定した「引用されにくいクエリパターン」に対して優先的に投資することで、限られたリソースを効率的に配分できる。

ステップ5: 業種特性に応じて優先順位を調整する

配管業のような緊急サービス業では、AI Overviewが名指しで競合を推奨するケースへの対応が急務であるため、まずステップ1の監査を主要な緊急対応キーワードに絞って集中的に実施し、競合が優勢になっているキーワードから構造化データ・レビュー獲得の強化に着手するのが効率的だ。一方、アパレルのようなEC・商品訴求業では、事例2が示した通り商業クエリと情報クエリで引用結果が入れ替わる現象への対応が重要になるため、ステップ2のクエリバリエーションマッピングをより網羅的に行い、情報クエリ経由での間接的な引用獲得(コンテンツマーケティングやハウツー記事の強化)を優先する戦略が有効に働きやすい。

なお、AI Overviewの表示自体が検索結果全体のかなりの割合を占めるようになっているという業界的な傾向や、AI Overviewに引用されたサイトのほうが引用されていないサイトよりも有料広告のCTRが高くなる傾向がある、といった関連する業界データも一部で報告されている。ただしこれらの数値は一次ソースが明確に特定できないため、断定的な事実としてではなく、あくまで参考情報として捉えるべきだろう。重要なのは、自社の実データに基づいてAI Overviewの引用状況と広告パフォーマンスの関係を継続的に検証することだ。

今後の見通し

Google広告とAI Overviewsが同一の検索結果画面上で異なる推奨を提示するという今回の問題は、Google自身のプロダクト間の整合性という観点からも今後改善が図られる可能性はある。しかし、AI Overviewsの回答生成ロジックが広告主の入札状況とは独立して動いている以上、両者の完全な整合を短期間で期待するのは楽観的すぎるだろう。むしろ、広告主・事業者の側がこのズレの存在を前提とした運用体制を構築すること、つまりAI Overviewsの監視をPPC運用の標準プロセスに組み込み、SEO・LLMOとPPCの垣根を越えた対応を恒常化することが、当面の現実的な対応策になる。今回の記事が「統一された検索エコシステムという観点への戦略転換」を提言している通り、検索という顧客接点全体を一つのものとして扱う組織設計への移行が、今後さらに求められていくと考えられる。

よくある質問

Q1. AI Overviewsが有料広告と矛盾する推奨をするとは、具体的にどういうことですか?

Google検索結果の広告枠に表示されている企業とは別の企業を、同じ画面のAI Overviewが名指しで推奨したり、広告主自身をAI回答から完全に省略したりする現象です。Search Engine Landの記事では、配管業の検索で広告主とは異なる企業が推奨された事例と、アパレル商材で広告主がAI回答から省かれた事例が紹介されています。

Q2. なぜAI Overviewsとの矛盾が広告費の上昇につながるのですか?

AI Overviewが競合を推奨することでクリック率(CTR)が低下し、そのCTR低下をGoogleの品質スコアアルゴリズムがそのままキーワードの評価低下として扱います。品質スコアが下がると、同じ掲載順位を維持するためにより高い入札額が必要になり、結果として実効CPCが上昇するという連鎖が起きます。

Q3. Google Ads管理画面で、この問題の原因を特定できますか?

記事によれば、Google Ads内部の診断ツールでは、AI Overviewsの推奨内容の変化がCTR低下や品質スコア低下の原因になっていることを示すシグナルは提供されません。広告運用者は管理画面上のデータだけでは根本原因に気づけないため、実際の検索結果画面を確認する監視プロセスを別途持つ必要があります。

Q4. 配管業の事例では、具体的に何が起きましたか?

「What is the best plumber for a broken pipe?」という検索で、Eco Plumbersという企業が有料広告(89ドルのリーク検出プロモーション、4.9つ星評価)を表示していた一方、AI OverviewはRoto-Rooterのような別の緊急配管会社を「最良の選択」として推奨していました。

Q5. アパレルの事例では、なぜ言い回しを変えると結果が変わったのですか?

「sweatshirts for anxiety」という商業クエリではCloud NineがAI Overviewから完全に省略されていましたが、「what is an anxiety sweatshirt」という情報クエリに言い換えると同じ企業が登場しました。記事はこの現象について明確な因果メカニズムまでは特定していませんが、AI Overviewsの引用ロジックがクエリの意図(購買意図か情報収集意図か)によって参照する情報源を切り替えている可能性を示唆しています。

Q6. SEOチームとPPCチームは、具体的にどう連携すればよいですか?

まず定例の連携ミーティングを設置し、PPC側から品質スコア低下・CPC上昇が起きているキーワードを共有し、SEO・LLMO側からそのキーワードにおけるAI Overviewの引用状況を突き合わせることが第一歩です。原因が特定できたキーワードについては、構造化データの整備やエンティティ権威性の強化など、SEO側の施策とPPC側の入札戦略を連動させて対応します。

Q7. すべての業種で同じように影響が現れますか?

いいえ。記事で紹介された配管業のような緊急サービス業ではAI Overviewが名指しで競合を推奨する形で影響が現れやすく、アパレルのようなEC業種ではクエリの言い回しによって引用の有無が大きく変動する形で影響が現れています。業種特性に応じて、監視すべきキーワードの種類や優先すべき対応策は異なります。

Q8. AI Overviewsの監視は、どのくらいの頻度で行うべきですか?

記事内で明確な推奨頻度は示されていませんが、実務上は広告出稿している主要キーワードについて月次、CPCが高くコンバージョンに直結するキーワードについては週次での確認が現実的です。特にGoogle Ads側で品質スコアの低下やCPCの上昇が観測された際には、優先的にAI Overviewの内容を確認するプロセスを組み込むことが望まれます。

Q9. 出典に挙げられている業界データ(CTR低下率やCPC上昇率など)はどの程度信頼できますか?

本記事のメインの事実はすべてSearch Engine Land(Sarah Stemen氏)の記事に基づいていますが、AI Overview表示時の有料CTR低下幅やGoogle Ads CPCの前年比上昇幅、AI Overviewに引用されたサイトの有料広告CTRの高さといった数値については、一次ソースが明確に特定できないため、本記事では断定的な事実としては扱っていません。参考情報として触れる場合も、慎重なトーンで補助的な位置づけにとどめています。

Q10. この問題への対応として、まず何から着手すべきですか?

まずは自社が広告出稿している主要キーワードについて、実際の検索結果画面でAI Overviewがどのような企業を推奨しているかを確認する監査から始めることを推奨します。その上で、クエリバリエーションごとの引用状況をマッピングし、SEO・LLMO担当者とPPC担当者が情報を共有する定例の場を設けることで、根本原因の特定と優先順位づけがしやすくなります。詳細は本記事「今すぐできる対応策」を参照してください。

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