Google June 2026スパムアップデート：AI OverviewsとAI Modeへのスパムポリシーが正式拡張、不自然な言及操作・大規模AI生成コンテンツが明示的禁止に

Google June 2026スパムアップデート：AI OverviewsとAI Modeへのスパムポリシーが正式拡張

要点: 2026年6月24〜26日にロールアウトしたGoogle June 2026スパムアップデートは、スケールドコンテンツ乱用やクローキングを標的とした通常のスパム対策に加え、AI Overviews・AI Modeへの不正な言及操作（inauthentic mentions）も同一スパムポリシーの管轄下に収めた。SpamBrainの強化と2026年5月15日の公式ポリシー拡張が組み合わさり、AI検索最適化（LLMO・GEO）の実務担当者が取り組めることと取り組めないことの境界線が、これまでより明確になった。

最終更新日: 2026年7月4日

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何が起きたのか

2026年6月24日午前9時（米国太平洋時間）、GoogleはSearch Status Dashboardにジューン2026スパムアップデートの開始をログ記録した。ロールアウトは6月26日に完了し、所要時間は2日間と1時間という比較的短いサイクルだった。この更新はGoogleの全言語・全地域を対象とし、ランキングシグナルに影響する。

今回のアップデートが特異な点は、2週間以上前の2026年5月15日にGoogleが先行してスパムポリシーの改訂を公開していた点だ。改訂では従来の検索結果に対するスパムポリシーを、AI Overviews（AIO）とAI Modeという生成AI検索面へ明示的に拡張することが宣言されていた。6月のスパムアップデートは、その方針宣言の実施フェーズとして機能している。

タイムライン

なお今回の対象はリンクスパム・サイトレピュテーション乱用（いわゆるパラサイトSEO）ではなく、コンテンツレベルの違反に焦点が当たっている。大量テンプレート生成ページ、スクレイピング系コンテンツ、クローキング、隠しテキストといった手法が主な標的だ。

SpamBrainとはどういうシステムか

SpamBrainは2018年からGoogleのバックエンドで動作してきたAIベースのスパム検出システムで、Googleが2022年に公式発表した。機械学習によってリンクスパム、低品質コンテンツ、ランキング操作的な手法を自動検出する。2022年以降のスパムアップデートはすべてSpamBrainを経由して実施されており、今回のジューン2026アップデートもその延長線上にある。

SpamBrainの動き方として重要なのは、ハードペナルティを課すのではなく、操作によって積み上げていたシグナルの優位性を無力化するという点だ。「不正に得た有利さが消える」という挙動で、一度無力化されたシグナルはコンテンツを修正するだけでは自動的に戻らない。GoogleがPCRA（再クロール→再評価）のサイクルを完了させるまでに、数週間から数カ月かかることが一般的だ。

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AI検索面へのスパムポリシー拡張：具体的に何が禁止になったか

2026年5月15日の公式ポリシー改訂は、それまで通常のSearch結果にのみ適用されていた各種禁止事項を、AI Overviewsと AI Modeという生成AI検索面へ明示的に拡張した。以下に主要な禁止項目を整理する。

1. スケールドコンテンツ乱用（Scaled Content Abuse）のAI引用面への適用

以前から禁止されていた「大量自動生成によって検索インデックスを薄いコンテンツで埋める」手法が、AI引用枠を狙ったコンテンツにも同等に適用される。具体例としては、AIツールで大量の比較ページや「ベスト〇選」系記事を生成し、人間による品質審査を経ずに公開してAI Overviewsへの引用を組織的に狙う手法が該当する。コンテンツがAI生成であること自体はポリシー違反ではないが、「人間による審査なしの大量公開＋AI引用狙い」の組み合わせがリスクを高める。

2. 不自然な言及操作（Inauthentic Mentions）

AI Overviews・AI Modeで特定のブランドや製品・サービスを「言及させる」目的で、本来の文脈と無関係なコンテキストに強引にブランド名を埋め込む手法が対象となった。これは従来のリンクスパムに相当するもので、Googleは「AIが生成した回答でサービスや製品を不正に言及させようとする試み」と定義している。たとえば、旅行記事の本文中に無関係なSaaSツールのブランド名を繰り返し登場させる、推薦文脈のないレビュー記事に自社サービス名を埋め込む、といった手法が想定される。

3. AI Overviews・AI Mode向けのプロンプトインジェクション的手法

ページ内の非表示テキストや構造化データを利用して、AIクローラーに「このページをAI Overviewsで引用せよ」と示唆するような手法が対象だ。具体的には、人間ユーザーには見えない指示文をHTMLやmeta要素に埋め込む手法がこれに該当する。これは既存の「隠しテキスト（Hidden Text）」スパムポリシーのAI面への直接適用として理解できる。なお、Googleは「プロンプトインジェクション」という表現を公式には使っていないが、業界内ではこの挙動を指す文脈でこの用語が広く使われている。

4. 推薦毒化（Recommendation Poisoning）を目的とした偏ったリスト記事

AI Overviewsは「おすすめ」「最高の〇〇」「〇〇に最適なサービス」といったクエリに特に対応しやすい。この特性を利用し、推薦リストを操作するために設計された偏ったリスト記事や人工的な評価コンテンツが明示的に対象となった。業界では「recommendation poisoning（推薦毒化）」と呼ばれるが、Googleのポリシー文書ではこれを独立した項目として定義しておらず、スケールドコンテンツ乱用・不自然な言及の複合的な違反として扱われる。実際の使用体験や独自の評価軸を持たない薄いリスト記事は、このカテゴリに入りやすい。

5. AI引用を目的とした有料掲載・有料リンクネットワーク

従来のリンク購入と類似した構造として、「AI Overviewsで言及される可能性を高める」ことを売りにした有料掲載サービス・有料被リンク販売サービスがスパムポリシーの対象として明確化された。Googleはこれを既存のリンクスパムポリシーの延長として扱っており、AI引用枠向けにリンクスパムのスキームを置き換えた形で機能する有料引用ネットワークは、検出・対処の対象となる。

「合法的なGEO」との境界線

Googleのポリシー改訂を受けて、実務上重要な問いが生じる——GEO（Generative Engine Optimization）として認められる手法と、スパムとして扱われる手法の境界はどこか。

Googleの公式スタンスは「AIの仲介なしでもコンテンツが価値を持つかどうか」という軸で整理できる。AI Overviewsへの引用を目的として作られたが、AI Overviewsがなければ誰も読まないコンテンツは、ポリシー違反の疑いが生じやすい。逆に、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）に基づいて人間の読者に向けて書かれたコンテンツが結果的にAI Overviewsに引用されるのは、Googleが認める正当な可視性向上だ。

この境界線は常に明瞭とは限らない。特に「AI Overviewsでの可視性を意識してコンテンツを最適化する」こと自体は違反ではなく、その過程で操作的な手法——製造された言及、薄いテンプレートコンテンツの大量公開、隠しテキスト——を使用することがポリシー違反となる。

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影響を受けたサイト・手法の傾向

June 2026スパムアップデートのロールアウト後48時間以内に、複数のSERP追跡サービスが動きを観測した。特に顕著な影響が出たと報告されているカテゴリを整理する。

影響が大きかったサイト類型

テンプレート式大量生成サイト（Scaled Templated Networks）

地域名＋サービス名の組み合わせで大量生成された「〇〇市のおすすめ〇〇」系ページや、比較クエリに対応する大量の比較ページネットワークが顕著な変動を示した。これらのサイトはいずれもスケールドコンテンツ乱用の典型的なパターンに当てはまる。

薄い「ベスト〇選」系コンテンツ

AI Overviewsは「最高の〇〇を5つ教えて」「〇〇の代替サービスは？」といったクエリに積極的に回答する。このAIOへの引用を狙って量産された、実際の使用体験や専門知識を伴わない薄いリスト記事が今回の変動の中心的な対象だった。業界観測者によると、薄い「best of」リスト記事・有料引用ネットワーク・スケール比較ページは、古典的なリンクスパムと同等の降格リスクを持つと見なされるようになった。

スクレイピング・低オリジナリティコンテンツ

他サイトのコンテンツをスクレイピングして薄くリライトしたページ。コンテンツの独自性が低く、ユーザーにとっての付加価値が確認できないケースが対象になりやすい。

軽微または無影響と報告されたサイト類型

E-E-A-T充足の専門サイト

著者情報・一次情報・経験談に基づいた専門性の高いサイトは、今回のアップデートで概ね安定していた。SpamBrainは品質スコアの絶対値を変えるのではなく、操作に由来するシグナルを無力化する動き方をするため、本物のシグナルを持つサイトへの影響は小さい。

誤打撃ケースも確認

一部の報告では、スパム的な外部リンクが向いていた側（被リンク先）のサイトが意図せず影響を受けたケースも確認されている。自サイトでコントロールできない被リンクが問題を引き起こしている場合は、Disavowファイルを検討する余地がある（後述）。

回復に要する期間

SpamBrainによる評価変更後の回復は、Googleがサイトを再クロール→再評価するまでの時間が必要になる。業界の一般的な観測では、数週間ではなく数カ月単位の時間軸になることが多い。問題コンテンツを除去・修正した後も、即座の順位回復は期待できない。また、SpamBrainは「不正に積み上げた優位性を無力化する」仕組みを取るため、違反を解消しただけで失ったシグナルが自動的に戻るわけでもない。

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「AI引用ランク = 検索ランク」の意味するもの

今回のアップデートで最も実務的に重要なインサイトの一つが、「古典的な検索ランクがAI引用を9.4/10という高い相関で予測する」という分析結果だ（URLアクセシビリティに次いで2位の予測因子）。

9.4/10の相関が示す構造的な事実

AI OverviewsやAI Modeが「どのページを引用するか」を決める際、Googleは根本的には検索結果上位ページを素材として利用している。AI引用枠を勝ち取るための独自の最適化路線——「AI引用SEO」として通常のSEOとは独立して考えること——は、データ的に支持されない。

言い換えると、AI検索面での引用可視性を高めたいなら、通常のSEOの品質指標——E-E-A-T充足、適切なページ速度、モバイルフレンドリー性、URLアクセシビリティ、適切な構造化データ——を高めることが最も有効な対策になる。これはLLMOの基本原則とも一致する。「AI引用対策は特別なことではなく、高品質なSEOの延長」という結論が、データによって裏付けられている形だ。

AI引用に特有の追加因子

9.4/10の相関は「通常のSEOだけで十分で、AI引用向けの追加最適化は不要」という意味ではない。AI引用には通常のSEOに加えて、いくつかの追加的な配慮が有効とされている。

回答としての明確な文章構造: AI Overviewsは「質問→回答」形式に適した文章構造を好む傾向がある。定義、ステップ、比較といった明示的な情報構造は引用されやすい。特にAnswer-First（結論から書く）のアプローチは、AI引用プロセスでのスキミングに適している。

グラウンディングしやすい一次情報: AI Overviewsのグラウンディングプロセスには、検証可能な一次情報（データ、研究、公式発表への参照）が有利に働く。信頼性の高い情報源としてAIが根拠付けできるコンテンツは、引用の候補として処理されやすい。

Semantic HTML・構造化データ: クローラーがコンテンツの構造を理解しやすい形式は、AI引用の候補として処理されやすい。FAQ Schema、HowTo Schema、Article Schemaなどは、AI引用エンジンがコンテンツをセクション単位で理解する際に有効だ。

これらはすべて既存のSEO/LLMOのベストプラクティスと整合する。「AI引用専用の特殊な最適化」が必要な独自領域ではなく、あくまで高品質なコンテンツ作成の延長線上にある。

スパムポリシーとこの相関の関係

スパムアップデートの観点では、この9.4/10の相関は重要な示唆を与える。AI引用を狙ったスパム的な手法（大量薄コンテンツ、不自然な言及操作、有料引用ネットワーク）は、通常の検索ランキングでも同等にスパム扱いされる手法と実質的に同じだ。

そのため、AI引用枠向けのスパム行為は、AI Overviewsから除外されるだけでなく、通常の検索ランキングにも悪影響が及ぶ構造になっている。逆に言えば、「通常のSEOに悪影響のある行為は、AI引用においても同様に悪影響が出る」という一貫した基準が成立している。

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aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

aiseo-llmo.comの読者は、SEO担当者・LLMO担当者・デジタルマーケティング担当者が主要な層だ。今回のアップデートが実務に与える影響を整理する。

直接的なリスクとなりうる施策

AI引用を明示的に目的化したコンテンツ量産

「AI Overviewsに引用されるため」を第一目的として大量の薄いコンテンツを生成している場合、今回のアップデートでリスクが高まった。特に、AIツールで自動生成したコンテンツをE-E-A-T的な審査なしで大量公開するスタイルは、スケールドコンテンツ乱用の定義に近い。生成AI支援のコンテンツ制作自体は問題ないが、「量産→無審査公開→AI引用狙い」という工程はリスクが高い。

構造化データの過剰・不正利用

Schema.orgの構造化データを使って「AIに引用してもらうための指示」を埋め込もうとする試みは、プロンプトインジェクション的手法に近く、隠しテキストスパムポリシーの適用範囲に入りうる。適切な構造化データの利用は推奨されるが、その目的が「AIクローラーへの誘導」となっている場合は注意が必要だ。

推薦クエリに特化した人工的なリスト記事

「〇〇おすすめ10選」「〇〇の代替ツール比較」といった推薦クエリ向けのコンテンツ自体は問題ない。ただし、実際の使用体験や独自の評価軸のない薄いリスト記事は今回のアップデートの対象になりやすい。自社・自社クライアントの製品を不自然に上位に据えた人工的なランキングは不自然な言及操作にあたりうる。

リスクが低いと判断される施策

一次情報・オリジナルリサーチの公開

自社が保有するデータ、実際のユーザー調査結果、サービスのA/Bテスト結果、専門家インタビューなどの一次情報は、AI引用での評価が高く、かつスパムポリシーのリスクもない。他では入手できない独自データは、グラウンディングの観点でも価値が高い。

著者情報の充実・E-E-A-T対応

著者のプロフィール、専門資格、実務経験の開示は通常のSEOとLLMOの両面で有効で、今回のアップデートにも耐性がある。

AI検索最適化ガイドに基づいた正当なGEO実践

質問→回答形式の文章構造、ファクトの明示、引用可能な具体的数値・事実の組み込み、Semantic HTMLの活用——これらは今回のポリシーと完全に整合する実践だ。

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今すぐできる対応策

ステップ1: 自社コンテンツのスパムポリシー適合セルフチェック

まずGoogleの公式スパムポリシーページを確認し、自社サイトの状況を以下の項目でセルフチェックする。

• スケールドコンテンツ乱用: AIで大量生成して人間審査なしで公開したページが存在するか
• 不自然な言及操作: ブランドや製品名を本来の文脈と無関係に人工的に挿入したコンテンツが存在するか
• 隠しテキスト・隠しリンク: AIクローラーにのみ見せる意図のコンテンツが存在するか（CSSで非表示にしたテキスト等）
• クローキング: クローラーと人間ユーザーに異なるコンテンツを見せているか
• 薄いアフィリエイト・比較コンテンツ: AI引用目的で量産した独自性のない比較・推薦ページが存在するか

ステップ2: 影響の確認

Google Search Consoleで以下を確認する。

• ランキング変動: コア指標はインプレッション・クリック数の6月24日前後の比較。急落がある場合はどのページ群・クエリ群で起きているかを確認
• 手動ペナルティの通知: セキュリティと手動ペナルティレポートを確認。通知があれば違反内容が記載される
• インデックスカバレッジの変化: 除外ページの急増（特に「スパム検出」カテゴリ）がないか

AI引用の変化確認は、自社が引用されていたクエリを手動で再確認するか、AIビジビリティ計測ツールを使う。

ステップ3: 問題コンテンツへの対処

問題があると判断したコンテンツへの対処は以下の優先順で行う。

1. 削除: E-E-A-T的な価値がなく、量産目的のみで存在するページは削除して404処理またはnoindex対応。大量の薄いページが存在する場合は優先度の低いものから整理する
2. 大幅加筆・改善: 薄いコンテンツだが骨格は有用な場合は、一次情報・著者の専門知識・具体的なデータで大幅加筆。表面的なリライトではなく、実質的な情報量の増加が必要
3. 統合・カノニカル化: 同テーマの薄いページが複数ある場合は、最良のページにカノニカルを向けるか、リダイレクトによって1ページに集約する

ステップ3の実施後、GoogleのURLインスペクションツールで重要ページの再クロールをリクエストできる。ただし、SpamBrainの再評価サイクルは数週間〜数カ月かかることを念頭に置く。

ステップ4: コンテンツ制作プロセスの見直し

今回のアップデートを機に、コンテンツ制作プロセスに以下のチェックポイントを組み込む。

• 「このコンテンツはAI Overviewsがなくても人間の読者に価値があるか？」
• 「著者は実際にこのトピックの専門知識または実務経験を持つか？」
• 「コンテンツに検証可能な一次情報（データ・引用・具体的な事例）が含まれているか？」
• 「競合の薄いコンテンツと差別化できる独自の視点・価値があるか？」

この4問すべてにYesと答えられるコンテンツは、通常のSEO・LLMO・AI Overviews引用のいずれでも安全に機能する。

ステップ5: 外部リンク問題がある場合はDisavowを検討

今回のアップデートで影響を受けたが、自サイトのコンテンツ質には問題がないと判断できる場合——スパム的な被リンクが向いている可能性がある場合——Google Search ConsoleのDisavowツールで問題のある外部リンクを否認することを検討する。ただしDisavowはGoogle側の処理に一定期間がかかり、即効性はない。また、Disavowを誤って使うと正当なリンクを否認するリスクもあるため、Google Search Consoleのリンクレポートを精査した上で慎重に判断する。

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よくある質問

Q1. June 2026スパムアップデートとコアアップデートは何が違うのか？

スパムアップデートは不正行為（スパムポリシー違反）の検出・対処に特化する更新だ。コアアップデートはコンテンツ全体の品質評価アルゴリズムを広く改善する更新であり、両者は独立している。コアアップデートで順位が下がったサイトは必ずしもスパム違反ではなく、相対的な品質評価の変化が原因であることが多い。スパムアップデートは違反がなければ基本的に影響を受けない設計だ。今回のJune 2026スパムアップデートはコンテンツレベルの違反に焦点を当てており、リンクスパムやサイトレピュテーション乱用はスコープ外とGoogleは明示している。

Q2. 影響を受けた場合の回復にはどのくらい時間がかかるか？

問題コンテンツを除去・修正してからGoogleの再評価が完了するまで、最短で数週間、多くの場合は数カ月を見込む必要がある。SpamBrainは操作で積み上げたシグナルの優位性を無力化する仕組みを取るため、違反を解消しただけでシグナルが自動的に戻るわけではない。GoogleがサイトをPCRA（再クロール→再評価）サイクルで処理し直すまでの時間がかかる。この待機期間に新たな高品質コンテンツを継続的に追加し、サイト全体の品質シグナルを積み上げることが間接的に回復を支援する。

Q3. AIで生成した記事はすべてスパムポリシー違反になるのか？

AIで生成したコンテンツ自体はスパムではない。問題になるのは、人間による品質審査を経ない大量生成（スケールドコンテンツ乱用）と、その目的がAI引用操作にある場合だ。GoogleはAI生成コンテンツの使用を明示的に禁止していない。ただし「人が読んで価値があるか」を基準に審査するため、AI出力をそのまま大量公開するのではなく、専門的な知見・実体験・一次情報によって補強する工程が実質的に必須になる。E-E-A-Tが充足されたAI支援コンテンツは問題ない。

Q4. 自社サービスをAI Overviewsで紹介させようとする取り組みはすべて違反か？

自社サービスを正当に訴求するコンテンツを作ること自体は違反ではない。違反となるのは、そのためにAI引用を操作する手法を用いた場合だ。たとえば、実際の利用体験に基づいた詳細なユースケース紹介、比較データ、顧客事例などは正当なGEO実践に該当する。一方、自社サービス名を文脈と無関係に大量埋め込む、有料リンクネットワークでAI引用を購入する、隠しテキストでAIクローラーに指示するといった手法は違反にあたる。

Q5. スパムポリシーの違反が疑われる場合、どうやって確認するか？

まずGoogle Search Consoleの「セキュリティと手動ペナルティ」レポートを確認し、手動対策の通知がないかチェックすること。手動対策がなければ、SpamBrainによる自動処理の影響を受けている可能性があり、自動処理は通知が届かない。自動処理の影響は、インプレッション・クリック数の急落（特に6月24日前後）や、特定ページ群のインデックスカバレッジの変化として現れることが多い。また、Google Search Consoleのリッチリザルトテストや構造化データのレポートで、不正な構造化データの使用がないかも確認する。

Q6. 合法的なGEOとスパムの境界線はどこか？

GEO（Generative Engine Optimization）の本質は、AI引用のための操作ではなく、「AI引用されやすい質の高いコンテンツ」を作ることだ。Googleが示す境界線は「コンテンツがAI Overviewsなしでも人間に価値を持つかどうか」という点にある。スペシフィックな定義、検証可能なデータ、一次情報、専門家の見解——これらを含むコンテンツはGEOの合法的手法に該当する。操作的な手段（製造された言及、薄い量産コンテンツ、隠しテキスト）を使った場合にスパムの領域に踏み込む。AI検索最適化の実践方針では、この境界をより詳しく解説している。

Q7. AI ModeはAI Overviewsと何が違い、スパムポリシーはどう適用されるか？

AI Modeは2026年にGoogleが提供を拡大した、クエリ全体をAIが回答する形式の検索体験で、GeminiモデルをベースにしたLLMによりより長文・多段階の質問に対応する。AI Overviewsが通常の検索結果ページの上部に表示される短い補足要約であるのに対し、AI Modeは検索インターフェース全体をAI回答が占める形式だ。スパムポリシーは両者に同等に適用されており、AI Mode向けの特別な「抜け穴」的な手法は存在しない。Googleは5月15日のポリシー改訂で明示的に「AI Overviewsおよびその他の生成AI機能」と記載しており、AI Modeも明確に含まれる。

Q8. SpamBrainはどのようにAI引用操作を検出しているのか？

Googleは検出方法の技術的詳細を公開していないが、自動システムと人間レビュアーの組み合わせを使っていると明示している。リンクスパムの検出では被リンクパターンの異常を機械学習で識別する仕組みが知られており、AI引用操作でも同様に「不自然なコンテンツパターン」「操作的な構造化データの使用」「大量テンプレートの類似性」などのシグナルが機能している可能性がある。ただし具体的なアルゴリズムの詳細については、確認できていない情報が多い。Googleが誤検出を認定した場合、手動レビューを経て是正される経路も用意されている。

Q9. クリーンなサイトなのに影響を受けた場合の対処は？

スパム的な被リンクがサイトに向いている場合はDisavowツールで否認申請を検討する。コンテンツ品質に問題がないと確信できるなら、Googleの再クロールを待ちつつ高品質コンテンツの継続的な追加が基本対応だ。Search Engine Journal等の報告では、スパム的なリンクの向き先となった「クリーンなサイト」が誤影響を受けたケースも確認されている。自社でコントロールできない被リンクが原因と判断した場合は、Google Search ConsoleのDisavowファイルを利用できる。なお、Disavowファイルは万能ではなく、GoogleがDisavowを処理するまで一定期間かかる。急激なアクションより、まず証拠を集めて状況を整理することを優先する。

Q10. LLMO・AI引用対策として今回のアップデートを受けて特に強化すべき点は？

「青いリンクのSEOとAI引用対策は同じ方向性」というデータ的事実（9.4/10相関）を踏まえ、E-E-A-T充足・URLアクセシビリティ・一次情報の充実を最優先に取り組む。AI Overviewsカウンターメジャー・ロードマップで詳しく解説しているとおり、AI引用最適化に特化した独自路線を追うよりも、通常のSEO品質指標を徹底的に高めることが最も効率的かつスパムリスクのない戦略だ。具体的には、著者情報の充実、一次データの公開、Answer-First型の文章構造、引用可能な数値・事実の組み込み、Semantic HTMLの活用を最優先で実施する。

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