画像検索の新UI、AI Modeの広告分布、情報利得特許ほか──2026年7月16日のSEO動向まとめ5選

こんにちは、SEOタイムズです。本日は、Google画像検索のインターフェース刷新やAI Overviewsでの画像生成、AI Modeにおける広告の出方、そして「独自性」をめぐる特許の解説まで、実務に関わりの深い話題を5つ取り上げます。いずれも一次情報にあたったうえで、確認できた事実を中心に整理しました。

① 画像検索のトップが一新、AI Overviewsでは画像の生成も

Googleが画像検索のトップページを刷新し、ユーザーの関心に沿った画像をリアルタイムに並べる「ギャラリー」を用意します。気になった画像はそのまま保存し、コレクションとしてまとめておけるとのことです。さらに、AI Overviews内でもプロンプトからオリジナル画像を生成できる仕組みが加わり、こちらには最新の「Nano Banana」モデルが用いられると伝えられています。

展開の順序としては、パーソナライズされたギャラリーが米国・英語・デスクトップ向けに数週間以内（Googleアカウントへのログインが前提）、画像生成はAI Modeの提供地域における英語利用から始まる見込みです。日本での提供時期については、現時点で明示されていません。

出典: 海外SEO情報ブログ（鈴木謙一） ／ Search Engine Roundtable

② 商用クエリの約3割にAI Modeの広告──SE Rankingの集計

SE Rankingが公表した集計では、Google AI Modeの広告が商用クエリのうち29.45%で確認されました。対象は20ニッチ・50,032件の商用キーワード（1ニッチあたり約2,500件）で、データは2026年6月30日に取得されたものとされています。

傾向として、CPCが高い領域ほど広告の露出も増え、$2未満では24.33%、$10以上では53.56%という数字でした。カテゴリ別ではペット関連が72.38%で最も高く、医療が2.64%で最も低いという結果です。なお、回答内の出典として広告主が引用された割合は11.53%にとどまりました。単一調査かつ一時点のスナップショットであることは、読み解く際に念頭に置いておきたいところです。

出典: Search Engine Land

③ 「情報利得」特許が示す、分量ではなく“足された新情報”という視点

Search Engine Journalが、Googleの「Contextual estimation of link information gain」特許（米国公開番号 US20200349181A1）を解説しています。この特許では、あるドキュメントが、ユーザーがすでに目にした情報にどれだけ新しい情報を上乗せしているかを表す「情報利得スコア」という発想が語られています。

同記事は、文章が長いこと自体に価値があるわけではなく、TF-IDFの正規化によって語数の多さで関連性が過大評価されない、と整理しています。これはあくまで特許の記述をもとにした解釈であり、実際のランキング挙動を断定するものではありませんが、独自データや一次体験のような「他では得られない情報を加える」という方向性は、実務上の指針として参考になりそうだと考えられます。

出典: Search Engine Journal

④ 長期A/Bテストに罰則はなし──ただしインデックスの安定性には注意

GoogleのJohn Mueller氏は、A/Bテストを長く続けたとしても「コンテンツが変わること自体へのペナルティや降格はない」との見解を示しました。もっとも、Google公式のA/Bテスト向けガイダンスには「不必要に長い実験は検索エンジンを欺く試みとみなし、対応する場合がある」との記載もあり、両者のニュアンスの差が指摘されています。

記事の整理によれば、Mueller氏の言及は主にインデックスへの影響を対象としたもので、クロール時にどのバリエーションが取得・インデックスされるかが安定しない可能性がある、という点が実務上の留意点だとされています。「公式なペナルティがない」ことと「悪影響がまったくない」ことは別物、という仮説として受け止めておくのが穏当でしょう。

出典: Search Engine Journal ／ Search Engine Roundtable

⑤ Merchant Centerに新レポート──AI検索での商品の見え方を可視化

Google Merchant Centerに、AI ModeやAI Overviews上で自社商品がどう表示されているかを分析できる新レポート「AI Performance Insights（AIパフォーマンス分析）」が追加されました。表示シェアやクエリの発生頻度、クエリの種類などを把握でき、発見・比較・購入といった購買段階ごとにデータを分けて確認できる点が特色とされています。

同記事によると、Search Consoleでは開示されないクエリグループの情報を得られ、「需要はあるのに自社データに不足している属性（サイズ・色・素材など）」を洗い出すのに役立つとのことです。まずは米国での限定試験版として始まり、その後オーストラリア・カナダ・インド・ニュージーランドへ段階的に広がる予定です。

出典: 海外SEO情報ブログ（鈴木謙一）

本日はここまでです。AI検索まわりの機能拡充が相次ぐなかでも、「独自の情報を加える」という基本の大切さをあらためて感じられる内容でした。また次回もよろしくお願いします。