Ahrefs Evolve Singapore 2026レポートを解説|AI時代にブランドが「見つかる・選ばれる・正しく語られる」ためのSEO実務ステップ

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株式会社ALL WEB CONSULTINGのSEOタイムズでは、Googleの公式発表や検索アルゴリズムの最新動向を日々追いかけ、最新のSEO情報を更新しています。本記事では、その中でもECサイトやサイト運営に本当に影響する重要なトピックを厳選し、実務目線でわかりやすく解説します。

今回取り上げるのは、2026年5月14日にシンガポールで開催されたSEOカンファレンス「Ahrefs Evolve Singapore 2026」です。SEO研究チャンネル(YouTube)が2026年8月23日に公開した参加レポート動画をきっかけに、Ahrefs公式の講演動画と、講演の根拠となったAhrefsの調査記事(一次情報)を弊社で確認し、ECサイト・サイト運営者向けに整理しました。

AI Overviewsによって検索結果からのクリックはどれだけ減っているのか、AIに自社ブランドを取り上げてもらうには何が効くのか、そしてAIが語る自社の情報は正しいのか。この3点について、データの裏付けとともに解説します。

この記事のポイント

  • Ahrefsの調査では、AI Overviewsが表示される検索で1位ページのクリック率が58%低下(2025年12月時点)。検索回数は減っていないが、クリックが減っている。
  • ChatGPTからサイトへの流入はGoogleの約1/190と小さい一方、Ahrefsの新規顧客が「どこで知ったか」ではChatGPTが3位。流入ではなく「AIに名前が出ること」が重要になっている。
  • AIでのブランド可視性と最も相関が高いのは、被リンクやドメインレーティングではなくWeb上のブランド言及、とりわけYouTubeでの言及(75,000ブランド調査)。
  • AIの回答は「そのブランドについて語られてきたすべての平均」。派手な施策の前に、測る → 正す → 増やすの順番で足元の情報を最新・正確に整えることが先。

Ahrefs Evolve Singapore 2026とは

Ahrefs Evolveは、SEOツール大手のAhrefs社が主催する国際カンファレンスです。Ahrefs社の本社はシンガポールにあり、2026年5月14日にシンガポールで開催された今回は3回目の現地開催となります。参加レポート動画によれば、20か国以上から200人を超える参加者が集まり、登壇者にはCanvaやAIエージェント企業も名を連ねるなど、「SEOカンファレンス」の枠を超えてAIに関するカンファレンスの色合いが強まったとのことです。

本記事では、動画で取り上げられた3つのセッションを軸に解説します。

セッション 登壇者 テーマ
基調講演 Tim Soulo氏(Ahrefs CMO) AI時代にブランドを「発見される」状態にする方法
セッション2 Dan Petrovic氏(DEJAN MARKETING、オーストラリア) 大規模言語モデルの中にある「ブランドの序列」
セッション3 Eva氏(Flow Agency) 可視性の次は「正確性」

基調講演:クリックは減っても、顧客はAIから来る(Tim Soulo氏)

人がブランドを知る3つの経路のうち、「検索」がAIで変わった

Tim Soulo氏は冒頭で、人が企業やブランドを知る経路を3つに整理しました。「検索する」「気づく(広告・SNSなど)」「人から聞く」の3つです。このうちAIによって大きく揺れているのが1つ目の「検索」だと述べています。

人が企業・ブランドを知る3つの経路(検索する・気づく・人から聞く)。AIによって変わったのは検索の経路

同氏が最初に示したのは、Ahrefs自身のサイト(ahrefs.com)の検索流入が2025年3月のコアアップデート以降、少しずつ減り続けているグラフでした。SEOツール会社が自社サイトの流入減を公の場で示したこと自体が、状況の深刻さを物語っています。

検索回数は減っていない。減っているのは「クリック」

「ChatGPTがGoogleの検索を奪ったのか」という問いに対し、Tim氏の答えは「そうではない」でした。AIチャットの利用は増えているものの、Googleのアクティブユーザーは減っておらず、検索の総量はむしろ拡大しているというのが同氏の見立てです。

では、なぜ流入が減っているのか。同氏が示した原因は、Google自身のAI Overviews(AIによる概要)です。Ahrefsが30万キーワードを対象に行った調査では、AI Overviewsが表示される検索において1位ページのクリック率が大きく下がっていました。

調査時点 AI Overviewsによる1位ページのCTR低下 備考
2025年3月(2025年4月公開) 約34.5%減 15万KW(AIOあり)+15万KW(AIOなし)を比較
2025年12月(2026年2月公開) 58%減 同じ手法で再調査。AIOあり検索の1位CTRは2023年12月の0.073から0.016へ

AHREFS 調査記事(RYAN LAW氏)より(原文)

For every 100 clicks you could historically earn for a top-ranking page, Google now “keeps” 58.

日本語での要約
かつて1位ページが得られた100クリックのうち、今はGoogle側が58クリックを「手元に残す」(=AI Overviewsで完結し、サイトへ遷移しない)という意味です。検索需要そのものは減っていないため、順位を維持していても流入が減る現象が起きています。

なお、Ahrefsが約75,000サイトの流入を集計している「ChatGPT vs Google」のデータでは、直近10か月でGoogleの流入シェアは約5%低下したものの、依然として最大の流入源です。一方、ChatGPTからサイトへの流入は全体の0.2%前後にとどまり、DuckDuckGoよりも少ない水準でした。Ahrefsの2026年2月の記事では、ChatGPTの検索量はGoogleの約12%まで来ている一方、サイトに送るトラフィックはGoogleが190倍以上多いと報告されています。

流入は小さくても、AIは「顧客」を連れてくる

ここからが基調講演の核心です。Ahrefsでは新規アカウント登録時に「Ahrefsをどこで知りましたか」と尋ねており、その回答では1位がGoogle、2位がYouTube、そして3位がChatGPTでした。参加レポート動画によれば、その割合は10.73%とのことです。

Tim氏自身、自己申告データは正確ではないと断ったうえで、「AIからの流入を追うのではなく、AIに名前が出る状態(mentioned by AI)を追うべきだ」と結論づけています。サイトへの流入としては小さくても、購買前の認知や比較の場面でAIが使われており、その影響はアクセス解析には表れにくい、ということです。

ECサイトの実務に置き換えると、「AI経由のセッション数」だけを見ていると、AIが購買に与えている影響を過小評価します。指名検索の増減や、購入後アンケートの「どこで知ったか」をあわせて見る必要があります。

AIに取り上げられるために最も効くのは「ブランド言及」、特にYouTube

Tim氏は、AIの回答生成が「学習データから直接答える」か「Web検索で情報を集めてから答える(グラウンディング)」かの2通りであり、後者はSEOとよく似ているため「AEO(回答エンジン最適化)は8割方SEOだ」と述べています。ただし、AIは一度に数十ページを参照する、AIごとに引用元の偏りが異なる、回答が強く個人化される、という3点で従来の検索とは異なります。

そのうえで示されたのが、Ahrefsが75,000ブランドを対象に行った相関調査です。AIでの可視性(ChatGPT・AI Mode・AI Overviewsに登場するか)と最も強く相関したのは、被リンク数やドメインレーティング(DR)ではなく、Web上でのブランド言及、とりわけYouTubeでの言及でした。

要因 ChatGPT AI Mode AI Overviews
YouTubeでの言及 0.737 0.712 0.740
Web上のブランド言及 0.664 0.709 0.656
ブランド名を含むアンカーテキスト 0.511 0.628 0.527
指名検索ボリューム 0.352 0.466 0.392
ドメインレーティング(DR) 0.266 0.285 0.326

※数値はスピアマンの順位相関係数。Ahrefsは「相関であって因果ではない」と明記しています。

注意
「YouTubeで言及されれば必ずAIに出る」という因果関係が証明されたわけではありません。ただ、Tim氏は講演の中で「自社のYouTubeチャンネルがない、商品情報が動画になっていないなら、今日にでも直すべき大きな機会損失だ」と強い言葉で述べています。ECサイトにとっては、商品説明動画やレビュー動画が、従来の「動画SEO」を超えた意味を持ち始めていると受け止めるべきでしょう。

もう1つ重要なデータが、ChatGPTの引用元に関する調査です。おすすめ・比較系の質問に対するChatGPTの引用元のうち43.8%が「おすすめ◯選」型のリスト記事で、しかもその79.1%が2025年に公開または更新された新しい記事でした。DRが低いサイトのリスト記事も引用されており、「比較記事・リスト記事に載ること」と「情報を最新に保つこと」の2つが、AIに取り上げられるうえで現実的な打ち手になっています。

セッション2:大規模言語モデルの中にある「ブランドの序列」(Dan Petrovic氏)

AIに100万回聞いて分かったこと

参加レポート動画で特に印象的だったと紹介されていたのが、オーストラリアのSEO会社DEJAN MARKETINGを率いるDan Petrovic氏のセッションです。GeminiやGPTに対し、あるブランドから連想するブランドを何段階も繰り返し尋ね、約8,600ブランドを起点に300万件規模の連想ネットワークを構築したとのことです。以下は動画で紹介された内容に基づきます。

調査で分かったこと 内容
最も連想されるブランド Apple。Nikeは言及回数では最多だったが、総合では3位(「何回出るか」だけでなく「どれだけ早く思い出されるか」が効く)
日本ブランド トヨタが5位。国別ではアメリカに次いで日本のブランドが2番目に多く連想される
中国ブランド BYDが883位、CATLは6,000位台。市場での存在感とAIの中での「思い出されやすさ」は一致していない
ペアの連想 BMWとメルセデス・ベンツ、VisaとMastercardのように、一方を挙げるともう一方が出やすい

AIの「偏り」は2種類。動かせるのはグラウンディング側

Dan氏は、AIがブランドを語るときの偏りを2つに分けて説明したとのことです。1つは学習済みの記憶で、これはすでにモデルに刻まれているため変えられません。もう1つは回答時にWeb検索で拾う情報(グラウンディング)で、こちらはコンテンツで動かせます。

AIがブランドを語るときの2つの情報源。学習済みの記憶は変えられないが、検索で拾う情報はコンテンツで動かせる

実際に、商品名だけだった見出しにメーカー名と車種名・特徴を足す、略語だけの説明に仕組みや性能を具体的に書き足す、といった書き換えを行ったところ、対象フレーズ全体で74ポジション改善した例が紹介されました(悪化した例もあったとのことです)。

ポイントはキーワードの詰め込みではなく、AIが比較するために必要な材料(メーカー名・商品名・特徴・仕組み)を、文中の近い位置にきちんと書くことです。これは日本語のECサイトの商品ページにも、そのまま応用できる考え方です。

セッション3:可視性の次は「正確性」(Eva氏)

B2Bの購買では、AIは「最初の検討」で使われ、最後は「人」で決まる

Flow AgencyのEva氏は、企業向け商品の購買調査を紹介したとのことです。必要な条件を固める初期段階ではAI検索がよく使われる一方、最終決定の段階ではAIの利用は1割弱まで下がり、最も影響するのは「人からの推奨」だったといいます。

つまり、AIは「候補に入るかどうか」を左右する入口の役割を担っています。ここで候補から漏れるか、誤った説明をされてしまうと、その後の営業や口コミの土俵にすら乗れません。

AIの回答は「そのブランドについて語られてきたすべての平均」

Eva氏の表現で最も示唆的だったのが、「AIの回答は、そのブランドについてこれまで語られてきたすべての平均である」というものです。現在の公式情報だけでなく、過去の古い情報や誤った第三者の記述も混ざった「平均」としてブランドが説明されます。

同氏がGoogleのAIモードを調べたところ、多くの回答が7〜18の情報源を参照していたとのことです。公式サイトだけを直しても、残りの情報源に古い記述が残っていれば、AIの回答は古いままになりえます。動画では、あるHRテック企業の社名で検索した際に、公式サイトではなく第三者メディアが最初の出典として表示され、しかも本来とは異なる製品カテゴリとして説明されていた例が紹介されていました。

対処は5段階。派手な施策より「足元の情報」から

Eva氏が示した対処の順番は次の5段階です。

AIに正しく語られるための5段階

  • 自社をどう説明するか(ひとことでの定義・カテゴリ・特徴)を決める
  • 自社サイトの説明を、その定義に沿って最新の状態に直す
  • SNS・レビューサイト・業界メディアなど、自社で修正できる外部の情報を整える
  • そこまで整えてから、外部での露出(言及)を増やす
  • 継続して監視し、新しく生まれた言及や誤りを追いかける

バズを狙ったコンテンツで言及数を増やす前に、まず足元の情報を正しく最新にする。この順番を守らないと、古い情報や誤った情報まで一緒に広げてしまうことになります。

ECサイト・サイト運営者への影響

3つのセッションを通して見えてくるのは、AI時代のブランドには「見つかる」「選ばれる」「正しく語られる」の3つの状態が必要で、それらを別々ではなく1つの流れとして整える必要がある、ということです。

AI検索時代に必要な3つの状態。見つかる、選ばれる、正しく語られるを一連の流れで整える

ECサイトに当てはめると、影響は次のように整理できます。

状態 ECサイトで起きていること 影響を受けやすいサイト
見つかる 「おすすめの◯◯」をAIに聞く行動が増え、引用元はリスト記事・YouTube・レビューサイトに偏る 自社サイト内でしか商品を語っていない店舗、動画発信がない店舗
選ばれる AIはメーカー名・商品名・特徴が結びついた情報を材料に比較する 商品名だけの見出し、型番・略語だけの説明が多い商品ページ
正しく語られる 旧価格・旧仕様・終売商品の情報が第三者サイトに残り、AIの回答に混ざる 価格改定やリニューアルが多い店舗、古いメディア掲載が残っている店舗

なお、これらの調査は主に英語圏のデータに基づいています。日本語のAI検索で同じ数値になるとは限りませんが、Google AI Overviewsは日本でも展開済みであり、AIが引用元を集める仕組み自体は共通です。

取るべき対応:測る → 正す → 増やす

参加レポート動画の登壇者は、実務向けの結論として「測る→正す→増やす」の順番を挙げています。弊社もこの順番に賛成で、ECサイト向けに具体化すると次のようになります。

取り組む順番。1. 測る、2. 正す、3. 増やす。増やすを先にやると古い情報まで広がってしまう

ステップ1:測る(現状把握)

まず確認するチェックリスト

  • ChatGPT・Gemini・Google AIモードに「自社名」「主力商品名」「◯◯のおすすめ」を聞き、出るか・どう説明されるか・引用元はどこかを記録する
  • Search Consoleで、表示回数は維持されているのにクリック数が減っているクエリを洗い出す(AI Overviewsの影響を受けている可能性)
  • 指名検索(店舗名・ブランド名)の表示回数の推移を月次で追う
  • 購入後アンケートやカゴ落ち調査に「どこで知りましたか」を入れ、AIの選択肢を用意する

Tim氏はAI可視性の計測について、「ブランド名を含むプロンプトで測ると、回答に当然ブランド名が含まれるため、可視性が高く見えてしまう」と注意しています。測る際は、ブランド名を含まない「カテゴリ+ニーズ」型の質問を中心に据えてください。

ステップ2:正す(情報の整備)

  • 商品ページの見出し・冒頭に「メーカー名(ブランド名)+商品名+主要な特徴」を近い位置で書く。型番や略語だけで終わらせない。
  • 価格・仕様・在庫状況など、変更が多い情報が古いまま残っているページ(自社サイト・モール店舗・SNSプロフィール・レビューサイト・過去のメディア掲載)を洗い出し、修正または更新依頼を行う。
  • AIに引用されている自社ページが古い場合は、そのページを優先して更新する。Tim氏は「引用されているページが最新で、構造が整理されていることが最初にやるべきこと」と述べています。
  • ページに内容を機械的に足すことは推奨されていません。「たくさん書けばAIに出る」わけではない点に注意してください。

ステップ3:増やす(言及の獲得)

  • 商品の使い方・比較・レビューをYouTube動画にする。動画のタイトル・説明文・字幕にブランド名と商品名を明記する。
  • 検索上位の比較記事・おすすめ記事のうち、競合のものではない第三者記事に自社が載っていなければ、掲載を働きかける(Tim氏の言う「surround sound」)。
  • 自社の比較記事・リスト記事は、公開して終わりにせず、定期的に更新して「最新」を保つ。
  • 新しく生まれた言及(メディア掲載・レビュー・SNS)を継続的に確認し、誤りがあれば早めに正す。

注意
「増やす」を先に始めると、古い・誤った情報まで一緒に広がり、AIの回答に定着してしまうおそれがあります。順番は必ず「測る→正す→増やす」で進めてください。また、Tim氏が「リスト記事が効くのはいつまで続くか分からない」と述べているとおり、特定の手法に依存しすぎない設計が大切です。

まとめ

Ahrefs Evolve Singapore 2026で示されたのは、「検索回数は減っていないのにクリックが減る」という現実と、それでもAIは顧客を連れてくるという2つの事実でした。AIに取り上げられるうえで最も相関が高いのはWeb上・YouTube上のブランド言及であり、AIの回答は「これまで語られてきたすべての平均」である以上、まず足元の情報を正しく最新に整えることが出発点になります。

参加レポート動画の登壇者は、昨年のカンファレンスが「AI Overviewsで流入が減る」という不安を中心に語られていたのに対し、今年は変化を前提として「何を測り、何を実行するか」という実務の話に進んだと総括しています。株式会社ALL WEB CONSULTINGとしても、AI検索への対応は特別な新技術ではなく、「正確な情報を、AIが読み取りやすい形で、多くの場所に置く」という地道なSEOの延長線上にあると考えています。ECサイトの運営者の方は、まず自社名と主力商品名をAIに聞いてみるところから始めてみてください。

SEO対策のご相談はお気軽に

株式会社ALL WEB CONSULTINGでは、ECサイトを中心に、SEO戦略の設計からコンテンツ改善、アルゴリズムアップデートの影響調査まで、実務に即した支援を行っています。「AIに自社の商品がどう説明されているか分からない」「AI Overviewsの影響でクリックが減っているが、何から手を付ければよいか」といったご相談にも、Search Consoleのデータと実際のAIの回答をもとに、優先順位を付けた改善策をご提案しています。お気軽にご相談ください。

WEB集客やネットショップ運営などでお悩みがあれば一度ご相談ください。ご相談は無料で行なっております。

この記事を書いた人

株式会社ALL WEB CONSULTING
代表取締役

江守 義樹(えもり よしき)

WEB解析士協会 上級WEB解析士



ネットショップ店長として0ベースからショップ運営を行い約1年で月商1,000万規模のショップに育成。

その後、ECサイト専門のコンサルティング会社に勤務し、月商数億規模のサイトから立ち上げたばかりの小規模なサイトまで数百社のECサイトのサポートを行う。

2018年に前身であるLOCUSコンサルティングを創業。

2020年ECサイト・ネットショップ支援に特化した株式会社ALL WEB CONSULTINGを創業し代表取締役に就任。

データアナリストとしてサイト解析を軸にした戦略的なSEO対策、サイト制作、WEBプロモーション、などEC支援全般のスペシャリストとして活動中。

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マーケティングチーム

ALL WEB CONSULTINGのマーケティングチームです。
全国のネットショップをエンパワーメントするをミッションに、各専門家が集まってECサイトの支援を行っています。楽天・Amazonなどのモール系ECから自社ECまであらゆるECに役立つ情報を発信していきます。

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