2026 年の Google Core Update (1 月 / 3 月 / 4 月の 3 回) は、AI Overviews 連動と E-E-A-T シグナルの重み付けを強化。対応しないと順位 1 位でも流入激減。2026 年の SEO 戦略は (1) 構造化データ徹底 (2) Answer Block (3) 著者権威性 (4) AI クローラー許可 (5) 引用獲得 の 5 軸に集約。具体施策を 10 原則にまとめた。
2026 年 Core Update の変化
2026 年は Core Update が 3 ヶ月連続で実施される異例の頻度。コアテーマは「AI Overviews との整合性」と「E-E-A-T の厳格化」。順位だけを追っていた SEO は失速、引用を取りに行く AIO が主戦場に。Answer Engine 時代は "検索する人" ではなく "検索する LLM" を意識した構造が必要。
2026 年の 3 回の Core Update の特徴:
| 時期 | 主な変化 | 影響が大きかったカテゴリ |
|---|---|---|
| 2026-01 | E-E-A-T 厳格化、匿名記事の評価低下 | 医療 / 金融 / 法務 |
| 2026-03 | AI Overviews との整合性重視 | 情報系メディア全般 |
| 2026-04 | 構造化データの重み付け強化 | EC / 比較サイト |
10 原則
属性リッチ Schema の徹底
Product なら brand, gtin, mpn, sku, aggregateRating, review を可能な限り埋める。記事なら Article + author.jobTitle + publisher + keywords。2026-04 Core Update 後に mixednuts が複数サイトで観測した範囲では、Schema 未実装ページの AI Overviews 引用率が大幅に低下 (信頼度: 中、内部測定のみ)。
Answer Block (各 H2 直下)
各 H2 見出しの直下に 40-60 語の自己完結した回答段落 を置く。これを AI Overviews がそのまま引用するケースが多い。Relixir の研究[1] で 引用率 +40% を確認。
FAQPage schema
記事末の FAQ セクションを JSON-LD の FAQPage schema として出力。LLM 引用率 +2.7 倍 (同研究)。本記事の FAQ もこの構造。
著者の実名 + 肩書 + 所属
E-E-A-T の「Expertise」シグナル。匿名記事は 2026-01 Core Update 以降、評価が大幅に下がった。実名 + 経歴 + 所属組織 を記事内と JSON-LD の Person schema 両方に記載。
一次情報の明示
「〜によると」ではなく「〜の公式ドキュメント (2026-03) によると」「mixednuts が 12 サイトで測定した結果」のように、情報源を具体化。LLM は出典が明確な情報を優先引用する。
AI クローラー許可 (robots.txt)
Googlebot だけでなく、GPTBot / PerplexityBot / ClaudeBot / CCBot を robots.txt で許可する。ブロックしていると、ChatGPT / Perplexity の引用源候補から外れる。
User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Allow: /
llms.txt の配置 (任意)
/llms.txt に LLM 向けのサイト要約 を置く。Anthropic が提唱する規格で正式標準ではないが、対応する LLM クローラーが増加中。入れておくデメリットはない。
内部リンクのハブ化
2026-03 Core Update で、トピッククラスター構造 が評価される傾向が強化。各テーマの「看板記事」に他の記事から内部リンクを集中させる。mixednuts では AI エージェント 123 体組織設計 を看板に AI 系記事をリンクしている。
Core Web Vitals (ただし優先順位は下げる)
LCP / INP / CLS は引き続き重要 だが、2026 年は AIO 対応の方が ROI が高い。CWV スコアは 50-60% で問題なし、AIO 対応を最優先。
更新頻度 + dateModified
古い記事でも dateModified を更新すると、LLM が「鮮度の高い情報」と判断する。数値や事例だけ更新して再公開する運用が効く。
施策の優先順位
週次で着手するなら:
- Week 1: 全記事に FAQPage schema 追加 (工数: 半日 × 記事数)
- Week 2: Answer Block を既存記事の H2 直下に追加
- Week 3: AI クローラー許可設定 + robots.txt 公開
- Week 4: 著者プロフィール + Person schema 整備
これだけで 2-3 ヶ月後に引用率 2 倍 が現実的に見えます。
経営層への示唆
マーケ予算の組み換え:
| 予算項目 | 2025 年 | 2026 年推奨 |
|---|---|---|
| SEO コンテンツ | 40% | 25% |
| AIO 対応 (Schema / 構造改善) | 0% | 20% |
| 広告 (Google / Meta) | 40% | 30% |
| コミュニティ / PR | 20% | 25% |
AIO は ストック型の投資 (1 回実装で中長期に効く)。広告の フロー型 より ROI が高い局面。
FAQ
Q. AI Overviews の引用率は測定できるか？ A. Google Search Console では測定不可。主要クエリを手動で確認、または Ahrefs / SE Ranking[2] の AI Overviews モニタリング機能 (2026 年新機能) を使う。
Q. llms.txt は Google に認識されるか？ A. 現時点 (2026-04) では Google は公式対応していない。ただし Anthropic / Perplexity は認識する方向。入れておくデメリットはない (10 分作業)。
Q. Core Update で順位が落ちた場合のリカバリ期間は？ A. 通常 1-3 ヶ月。構造化データ + E-E-A-T 対応を入れると、次の Core Update (3-4 ヶ月後) で回復することが多い。
Q. 大規模 EC サイトで Schema を全ページ入れるには？ A. Cloudflare Workers で JSON-LD を自動注入する パターンが最速。既存コード改修ゼロ、全ページ対応可能。
Q. 日本語サイトで AI Overviews 引用を取るコツは？ A. 日本語 AIO 対応は英語圏より遅れているので、先行者利益 が取れる領域。FAQ schema + Answer Block + 実名著者の 3 点を入れるだけで差別化可能。
参考文献 / Sources
Google Core Update 公式情報:
AIO / LLMO 研究:
- Relixir: FAQPage Schema 影響調査 — n=50
- mixednuts 内部測定 (2026-04) — 第三者検証なし
AI クローラー情報:
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