【2026年5月】SEO最新ニュース・トレンドまとめ

2026.06.01
2026.06.07

2026年5月前半は、GoogleがAI検索の「見せ方」と「最適化の考え方」を一気に整理した月でした。後半にはGoogle I/Oの大型発表と5月コアアップデートの開始が重なり、検索体験そのものがより会話型・比較型へ寄る流れが鮮明になっています。

さらにGA4ではAIアシスタント経由の流入を標準で見やすくなり、FAQリッチリザルト終了で従来のCTR（クリック率）改善施策の棚卸しも必要になりました。

Googleは今月、「AI向けの別SEO」よりも、既存SEOの基本をAI検索向けに磨き直す方向を公式に明確化しました。
検索結果では、AI OverviewsやAI Modeから外部サイトへつなぐリンク導線が増え、後半にはPreferred SourcesやHighly Citedのような“出どころ”を強調する機能も広がりました。
計測面では、FAQの表示終了とGA4のAI Assistantチャネル追加、さらに5月コアアップデート開始が同時進行でした。来月は「変化の理由」を混同せず、計測とページ改善を並行して進めることが大切です。

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AI OverviewsとAI Modeでリンク導線が大きく増えた

5月6日、GoogleはAI ModeとAI Overviewsに5つの更新を追加すると発表しました。

具体的には、深掘り先を提案する追加リンク、購読中メディアのラベル表示、コミュニティや一次体験のプレビュー、回答本文の横に出るインラインリンク、そしてデスクトップでのリンク先プレビューです。Googleは同時に、関連クエリを広げて情報を取りに行く「query fan-out」によって、生成AI検索でもより関連性の高いサイトを見つけると説明しています。

（参考：Googleキーワード『検索における生成型AIを活用したウェブ探索の5つの新しい方法』）

企業におけるSEO対策の観点で重要なのは、これが単なる見た目の改善ではなく、「AI回答の中でどのリンクが押されるか」の競争が始まっているという点です。従来のように単一の主要キーワードで上位表示されるだけでは足りず、比較・定義・注意点・事例といったサブトピック単位で、補足リンクとして選ばれるページ設計が効きやすくなります。

Google自身も、こうしたAI機能はウェブ上の多様なサイトへの到達機会を広げると案内しています。

一方で、「リンクが増えた=流入が必ず増える」とは言い切れません。業界観測では、AI Overviewsが出る検索結果では、ユーザーが検索結果画面そのもので比較検討する時間が長くなる傾向も報告されています。

つまり、露出機会は増えても、クリックはより厳選される可能性があります。ここはGoogle公式の説明と、業界データによる観測を分けて捉えるのが安全です。

企業が取るべき対策

自社の重要クエリのうち、AI OverviewsやAI Modeが出やすいテーマを洗い出し、見出し直下で結論を返せているかを確認してください。

また、既存記事に「定義」「比較表」「手順」「注意点」「よくある質問」を補い、AI回答の補足リンクとして拾われやすいようユーザーにとって必要な情報を整理し、網羅的にすることが有効です。

中長期的には、単に情報量を増やすのではなく、一次情報へのリンク、実務での判断基準、自社の見解や実例といった“そのページで読む理由”を強くしていくと、AI検索でもSEOでも有利に働きやすくなります。

参照情報
Googleキーワード『検索における生成型AIを活用したウェブ探索の5つの新しい方法』

FAQリッチリザルトが実質終了した

5月7日以降、FAQリッチリザルトはGoogle検索に表示されなくなりました。

GoogleのFAQPageドキュメントでは、6月にFAQの検索アピアランス、リッチリザルトレポート、Rich Results Testでのサポートを終了し、8月にはSearch Console APIでのFAQ rich resultサポートも削除すると明記されています。

Googleサーチコンソールの検索パフォーマンスにも、FAQの表示終了に伴って、表示回数が落ちる可能性があることが示唆されています。

サポート終了の予定: 2026 年 5 月 7 日以降、よくある質問のリッチリザルトは Google 検索に表示されなくなります。よくある質問の検索での見え方、リッチリザルトレポート、リッチリザルトテストのサポートは、2026 年 6 月に終了する予定です。API 呼び出しを調整する時間を設けるため、Search Console API でのよくある質問のリッチリザルトのサポートは 2026 年 8 月に終了します。
（引用：Google Search Central『よくある質問（FAQPage、Question、Answer）の構造化データ』

この変更で、FAQPageを「CTR改善の打ち手」として優先する意味はかなり薄れたと考えらえます。特に、FAQ用の構造化データだけで検索結果の見え方を改善しようとしていた運用は、前提を置き直す必要があります。

今後は、今まで通りのタイトル、ディスクリプション、本文冒頭の要約、内部リンク、記事更新日の見せ方など、通常の検索結果で勝つ要素への回帰が進みそうです。

誤解しやすいのは、「FAQをページから消すべき」という話ではありません。ユーザーにとって有用なQ&A自体の価値は残りますが、Google検索で専用のリッチリザルトを出す目的で保守する優先度は下がった、という捉え方が実務的です。

FAQブロックは、記事のトピックに関する細かい情報の理解を補助する役割や商談前の不安を解消するコンテンツとして必要なら残し、SEO上の期待値だけを下げるのが妥当です。

企業が取るべき対策

FAQPageを実装しているテンプレートと対象ページを棚卸しし、「検索結果の見た目改善だけ」を目的にしていないか確認をしましょう。

FAQ頼みだったページで、タイトル・メタディスクリプション・導入文・内部リンクを見直し、通常の検索結果でもクリックされる構成に寄せるのがおすすめです。

中長期では、ArticleやOrganizationなど現役の構造化データ、著者情報、更新日、dateModifiedの整備に工数を振り向けたほうが、今の検索環境には合っています。

参照情報
Google Search Central『よくある質問（FAQPage、Question、Answer）の構造化データ』

【海外情報】GA4でAIアシスタント流入を標準把握しやすくなった

5月13日、Google Analyticsは「AI Assistant」経由の流入を計測する新機能を発表しました。

デフォルトチャネルグループのレポートで、ChatGPT、Gemini、Claudeなどの人気AIアシスタントからの流入を専用チャネルとして確認でき、medium には ai-assistant、campaign には (ai-assistant) が自動で付与されると案内されています。

これが大きいのは、これまでReferralやDirectに埋もれがちだった生成AI経由の流入を、標準レポートで追いやすくなったことです。企業のSEO担当としては、「AIに引用されたかどうか」だけでなく、「AI経由の訪問がどのページに入り、どのくらい滞在し、どのくらい成果につながったか」まで見ないと判断を誤ります。

ただし、ここにも注意点があります。Googleのヘルプでは、AIアシスタントを補足するためのカスタムチャネルグループ例も案内しており、ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Claude、Perplexityなどを正規表現で拾う方法や、AI assistantsチャネルをReferralsより上に置く順序まで示しています。

つまり、標準判定だけに頼らず、URL変化や取りこぼしを補完する余地が残っています。また、Google検索内のAI OverviewsやAI Modeの表示・クリックは、Search Consoleでは引き続き「Web」検索タイプの数字に含まれ、専用レポートとしては切り出されません。

企業が取るべき対策

GA4の獲得レポートとLooker Studio、社内BIに「AI Assistant」チャネル、参照元、着地ページ、コンバージョン率を追加してください。

また、標準チャネルの見え方を確認したうえで、必要ならカスタムチャネルグループでChatGPT・Gemini・Claude・Copilot・Perplexityなどを補完し、AI AssistantsがReferralsに飲み込まれないルール順序へ調整しておくと安心です。

中長期では、GA4で外部AI流入、Search ConsoleでGoogle内検索面の変化を見る役割分担を定着させ、CTRや順位変動が大きいクエリから順に着地ページを改修する運用にしていくと、来月以降も判断がぶれにくくなります。

参照情報
Googleアナリティクスヘルプ『Googleアナリティクスの新機能』

Googleが生成AI検索向けの公式最適化ガイドを公開した

5月15日、Google Search Centralは「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」を公開し、同日にブログでも新リソース公開を告知しました。

そこでGoogleは、AI OverviewsやAI ModeにおいてもSEOの基本は有効であり、生成AI検索向けの最適化はGoogleの視点では引き続きSEOだと説明しています。加えて、RAG（検索インデックスから関連ページを取り出して回答を補強する仕組み）やquery fan-outを用いながら、Googleの生成AI機能は既存の検索ランキング・品質システムに根ざしていることを明言しました。

このガイドの価値は、業界に溢れていた「AEO/GEO向け裏ワザ」をかなり整理したことです。Googleは、独自性のある非コモディティな内容、クロールしやすさ、画像・動画の活用、技術要件の順守、ローカルやECでのビジネスプロフィールやMerchant Centerの整備を重視しています。

一方で、以下の施策は、有効ではないとかなり踏み込んで書いています。

LLMS.txt ファイルとその他の「特殊な」マークアップ

コンテンツの「チャンク化」

AI システムのためだけにコンテンツを書き換える

不正確な「言及」の検索

構造化データに過度に集中する

※一部抜粋（引用：Google Search Central「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」）

ここで押さえておきたいのは、Google公式が語るのは「何をやらなくてよいか」「何を積み上げるべきか」であり、流入への短期的な影響を保証するものではない点です。実際、業界観測では、AI Overviewsが出る検索結果は比較の場として使われやすく、ユーザーの検討時間が長くなるという分析も出ています。つまり、露出機会が増えるページと、クリックが減るページの両方が生まれうる、という見方が現実的です。

企業が取るべき対策

流入や売上への寄与が大きい既存記事から順に、見出し直下の結論提示、一次情報の追加、比較表、定義、手順、注意点の明文化を進めてください。

また、特に以下の内容が対応できているか確認を進め、記事の品質向上に努めることを推奨します。

著者や監修者情報
公開日と更新日
ArticleやOrganizationなどの構造化データ
画像・動画などの
内部リンク
クロール阻害要因の確認

よくある一般論だけの記事を増やすより、自社データ、現場知見、検証結果、導入比較といった“他では代替しにくい材料”を継続投入する体制づくりが効いてきます。

参照情報
Google Search Central「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」

Google I/OでAI Searchが検索から比較、行動まで広がった

5月19日のGoogle I/Oで、GoogleはAI Searchの大型更新を発表しました。AI ModeではGemini 3.5 Flashが新しい標準モデルとなり、AIを前提にした新しい検索ボックス、AI OverviewsからAI Modeへの自然な会話移行、検索エージェント、そしてPersonal Intelligenceの拡大が紹介されています。

翌20日のShopping関連発表では、SearchやGeminiをまたぐUniversal Cart、Universal Commerce Protocol、Merchant CenterのAI performance insights、より会話的な商品説明を支援する仕組みなども示されました。

SEO担当者にとって見逃せないのは、Google自身がAI Modeの利用実態もあわせて開示したことです。GoogleはAI Modeが世界で月間10億ユーザーを超え、クエリ数はローンチ以降、四半期ごとに2倍超で伸びていると説明しました。米国での利用傾向としては、検索の6分の1超が音声か画像を使い、平均クエリ長は従来検索の3倍、計画系クエリは過去6か月でAI Mode全体より80%速く伸び、ブレスト系クエリも全体より30%速く伸びています。

つまり、検索語は短い指名語だけでなく、長文・比較・相談型へ広がっています。

ここで煽り気味に「AIでSEOが終わる」と見るのは早計です。公式は一貫して、AI検索も検索インデックスと既存システムを土台にしていると説明しています。その一方で、検索結果画面内で比較や選択が完結しやすい場面は増え、ECやローカルでは商品データや店舗情報の整備まで含めた対応が重要になってきました。

流入が減る面と、露出機会が増える面の両方を前提に、ページとデータの両軸で準備したほうが現実的です。

企業が取るべき対策

比較・選び方・用途別整理・失敗例・導入前チェックといった“検討の途中で読みたい内容”を主力ページに追加してください。また、ECならMerchant Centerや商品説明の更新、サービス業ならGoogleビジネスプロフィールや地域情報・受付条件・料金目安の整備まで進めると、AI検索や周辺面への露出機会を取りこぼしにくくなります。

中長期では、「検索→比較→行動」の途中で参照される前提に立ち、用語解説ページ、比較ページ、導入手順ページ、FAQではなく“意思決定支援ページ”を戦略的に増やしていくのが有効です。

参照情報
Google Japan Blog「AI 検索の新時代」
Google キーワード「AIモードがアメリカにおける人々の検索方法をどのように変えているか」

2026年5月コアアップデートが開始

Googleは5月21日8:40 PDTにMay 2026 core updateの展開開始を発表しました。

これは5月22日にあたり、Googleはロールアウト完了まで最大2週間かかる可能性があると案内しています。2026年としては2回目のコアアップデートです。

今月の実務で大事なのは、「変動を見た瞬間に原因を一つに決めない」ことです。Googleの公式ガイドでは、コアアップデート完了後に少なくとも1週間待ってから分析すること、トップページと主要クエリの変化を見ること、検索タイプを分けて確認すること、小さな順位低下で大きくいじらないことが勧められています。ロールアウト中の動きは途中経過であり、月内はあくまで観測期間と見るほうが安全です。

さらに今月は、ランキング要因以外のノイズも混ざっています。Search ConsoleのData anomaliesページには、5月7〜8日と5月21日のDiscoverレポートで、クリック数・表示回数の減少を招くログ不具合が記録されています。加えて、FAQリッチリザルト終了によってFAQ関連の表示回数も落ちます。つまり、5月のダッシュボードは「コアアップデートの影響」「レポート不具合」「機能終了」の切り分けが前提です。

企業が取るべき対策

社内共有用のレポートに「コアアップデート観測中」の注記を入れ、FAQとDiscoverの異常日を別扱いにしてください。また、サイト全体ではなく、影響が大きかったページ群とクエリ群を中心に、何が落ちて何が残ったのかを分解して見るのが先です。

中長期では、Googleが繰り返し案内している通り、応急処置よりも、読みやすい再構成、一次情報の補強、検索者の役に立つ改善、検索エンジン向けに作られた弱いセクションの見直しといった意味のある改善に寄せていくほうが再現性があります。

参照情報
Google Search Status Dashboard「Google検索ステータスダッシュボード」
Google Search Central「Google 検索のコアアップデートとウェブサイト」

Preferred SourcesがAI検索に入り、出どころの強調が一段進んだ

5月27日、GoogleはPreferred SourcesをAI OverviewsとAI Modeに組み込むと発表しました。あわせて、発展中トピック向けの目立つ記事カルーセル、コミュニティやSNSの観点を見せるカルーセル、そして「Highly Cited」ラベルの拡充も案内しています。

Googleは、Preferred Sourceにはユーザーが通常の2倍クリックしやすく、すでに34.5万以上のユニークソースが選ばれているとも述べています。

この流れは、AI検索が「答えを返す場所」から、「どのソースを信頼するかを可視化する場所」に寄っていることを示しています。特にニュース、オウンドメディア、ナレッジ発信を継続する企業にとっては、ユーザーに選ばれるブランドであること自体が検索面の表示に効き始めた、と読むとわかりやすいでしょう。

Googleのドキュメントでは、Preferred SourcesはTop Storiesでグローバル提供され、AI ModeやAI Overviewsでも対応地域で表示されると説明されています。

一方で、ここにも落とし穴があります。Preferred Sourcesはランキングの近道ではなく、ユーザーが自分で選んだソースにラベルが付く仕組みです。しかも対象はドメイン単位またはサブドメイン単位で、サブディレクトリ単位ではありません。

つまり、「/blog だけをお気に入り化してもらう」といった設計は取りにくく、企業サイト内の発信拠点をどう切るか、ブランドとして何を継続発信するかが問われます。

企業が取るべき対策

自社ドメインがsource preferences toolで対象になるかを確認し、ニュース、調査レポート、プロダクト更新、IR、採用広報など“継続して新鮮な情報を出す場所”がドメイン設計として整理されているか見直してください。また、メルマガ、SNS、記事末CTAでPreferred Sourcesの設定を案内できる企業は試し、同時に一次取材、独自調査、当事者の見解といったHighly Citedやカルーセルの文脈で選ばれやすい素材を増やしたいところです。

中長期では、単発のSEO記事量産より、読者が継続して選びたくなる発信ブランドを育てるほうが、AI検索時代の差になります。

参照情報
Google公式の「AI検索でお気に入りの情報源やオリジナルコンテンツを見つける新しい方法」
Google Search Central「Google 検索の Preferred Sources 機能が日本語で利用可能に」