画像はAIが「作る」時代へ｜Merchant CenterがAI経由の露出を可視化（2026年7月15日のSEOニュース）

7月14日から15日にかけて流れてきた海外SEOの話題から、現場で判断材料になりそうな5本を選びました。画像検索の位置づけを揺らしかねないGoogleの発表、ECのAI露出をGoogle側の数値で見る新しいレポート、そして「AIで量産したページはなぜ伸びないのか」を扱った分析までが並びます。

AI Overviewsの中で画像が生成される。画像検索のホーム画面も刷新へ

画像検索の25周年に合わせ、Googleが2つの変更を明らかにしました。

1つ目は、AI Overviews（AIによる概要）の内部で画像を生成できるようにする、というものです。テキストのプロンプトを起点に「ゼロから作られた高品質なビジュアル」を出す仕組みで、最新の Nano Banana モデルが使われるとされています。対象は英語、かつ AI Mode の画像生成がすでに使える地域で、展開時期は「今後数週間」と説明されています。

2つ目が、画像検索ホームの刷新です。ウェブ上の画像をリアルタイムに更新し続ける「動的で没入感のあるギャラリー」が表示され、気になった画像はコレクションとしてタブに保存できます。こちらも今後数週間かけて、まず米国・デスクトップ・英語から。利用にはGoogleアカウントへのログインが必要です。

現場での受け止め（仮説）：検索結果の内側で画像が生まれるのであれば、画像検索からの流入は細っていく余地があります。ただし今の時点で出ているのは展開計画だけで、トラフィックがどう動いたかを示すデータはまだ存在しません。画像経由の比率が高いサイトほど、Search Console の検索タイプ「画像」を先に定点観測し、基準値を手元に残しておく価値があります。

出典：Google 公式ブログ／Search Engine Journal

「AI performance insights」──商品がAI面でどう見られているかをMerchant Centerで確認する

Merchant Center に「AI performance insights」というレポートが用意されました。AI Mode、検索のAI Overviews、Gemini アプリを入り口とした買い物体験の中で、自社商品がどのように見つけられているかを把握するためのものです。

見られる内容には、類似ブランドと比べたときの share of voice（AI体験上での露出シェア）や、発見・比較検討・購入という購買ファネルの各段階でのパフォーマンスが含まれます。同時に「conversational attributes（会話型の商品属性）」も追加されました。会話的な検索意図に商品情報を寄せやすくする、という狙いです。

提供はまだパイロット段階で、対象は米国の限られたアカウントにとどまります。今後数か月のうちにオーストラリア・カナダ・インド・ニュージーランドへ拡大する予定とされていますが、日本での提供時期は示されていません。

現場での受け止め：ECの担当者にとっては、これまで推測するしかなかった「AI経由の露出」を、Google側の指標として確認できる可能性が出てきた、という話です。まずは自社アカウントに来ているかどうかを見て、来ていなければ通常のショッピング指標の推移を記録しておく。順番としてはそこからで十分でしょう。

出典：Search Engine Land

AIで量産したページが伸びない理由を「クロールの経済性」から読む分析（仮説）

Search Engine Journal に、Dan Taylor 氏の分析記事が載りました。出発点は「公開されたURLをGoogleが平等に扱うわけではない」という前提です。

同氏の整理では、クロールの配分は「知覚された在庫（URLの量と有用性）」「そのトピックに対する需要」「URL・ドメインの人気度と鮮度」といった要素で決まります。新しく公開したページは鮮度によって一時的にインデックスされることがあるものの、クリックやエンゲージメントが積み上がらなければインデックスから外れやすい。そして再クロールされないURLほど離脱リスクが高まる、という説明です（記事中では75〜140日という期間に触れています）。加えて、量産されたページ群はクロール頻度そのものを下げ、「スケールされたコンテンツの不正使用」に対する手動対策の射程にも入り得る、としています。

ラベル（仮説）：これは著者個人の分析であって、Googleの公式見解ではありません。記事に出てくる数値も一次情報で裏づけられたものではない点は押さえておく必要があります。とはいえ「作れば評価される、とは限らない」という前提の置き方自体は、コンテンツ計画を組み立てるうえで検討に値します。

出典：Search Engine Journal

読者の重なりで見ると、ニッチ媒体が大手を上回る──Fractl × SparkToro 調査

Fractl と SparkToro が、8業種を対象に「その媒体の読者が、届けたい意思決定者・購買者・実務者とどれだけ重なるか（オーディエンス親和性）」を測定しました。ドメイン評価やオーガニックトラフィックといった従来の指標と比べる、というのが主題です。

出てきた結果は、小規模でニッチな媒体のほうが大手メディアより親和性が約1.7倍高く、一方でトラフィックは約130分の1にとどまる、というものでした。例に挙がった recruitingdaily.com（親和性スコア93）や clubindustry.com（同90）の月間訪問数は、2,000〜10,000程度です。記事は「到達と関連性は、多くの施策が前提にしているよりも反比例しやすい」と結論づけています。

現場での受け止め：PRや被リンク獲得の媒体リストをドメイン評価やトラフィックの順に並べて組むと、本来届けたかった相手には届いていない、という事態が起こり得ます。記事では、記事掲載だけに寄せず、YouTube・Reddit・ポッドキャストなども含めて言及を積み上げる考え方が薦められています。

出典：Search Engine Land

TikTokがAI生成スパムアカウントの検知を強化。C2PAの運営委員会にも加わる

TikTok が、AI生成のスパム投稿を行うアカウントの検知を強化すると発表しました。名指しされた高リスク領域は、政治・時事、金融アドバイス、医療の3つです。「誤解を招く内容が社会的な信頼や健康に影響し得る」領域という位置づけで、アカウント単位での検知テストを今後数週間のうちに開始するとしています。

同社はあわせて、コンテンツの来歴を示す規格 C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）の運営委員会に参加しました。これまでに30億本を超える動画をAI生成コンテンツとしてラベル付けしてきた、とも説明しています。ただし、開始日、対象アカウントの具体的な線引き、検知後にどう対処するのかは公表されていません。

現場での受け止め（仮説）：来歴情報を付与する仕組みは、プラットフォームをまたいで「誰が・どのように作ったか」を示す基盤になりつつあるように見えます。制作にAIを使う場合でも、一次情報の取材、独自データ、書き手の明示といった人間側の付加価値を残しておくことが、結果として安全側に振る選択になると考えられます。

今日の実務メモ

• 画像流入が多いサイトは、Search Console の検索タイプ「画像」の現状値を先に控えておく。後から変化を比べるためです。
• ECは、Merchant Center のAI関連レポートが自社アカウントに届いているかを確認する。未提供なら、既存指標の推移を残しておく。
• 量産型のコンテンツ計画があるなら、公開後にクリックとエンゲージメントがつくかどうかを、小さい規模で先に試す。

出典：Search Engine Journal

本記事は各社の公表内容をもとに、要点を筆者の言葉で整理したものです。ランキングへの影響など、公式に確認が取れていない事柄には「仮説」と明記しています。