Top Storiesカルーセル、AI Overviews内部に統合——オプトアウトで巻き添えリスクも
NewzDashの追跡データで、GoogleがTop StoriesカルーセルをAI Overviews内部に統合表示していることが判明。生成AIオプトアウト設定を有効にすると、このカルーセルからも除外される可能性をCEOが指摘しています。
目次(42項目)
- 何が起きたのか
- NewzDashが示した新しい追跡データ
- 具体的な数値——米国15.5%、英国17.46%
- エンターテインメント分野で最も多く観測
- 独立モジュール版とAI Overviews統合版の違い
- Shehata氏が指摘するオプトアウト巻き添えリスク
- なぜこの巻き添えリスクが論理的に成立し得るのか
- aiseo-llmo.com ユーザーへの影響
- 1. ニュースパブリッシャー: 「オプトアウトの損得計算」がさらに難しくなった
- 2. 交渉材料としてのオプトアウトの価値にも影響
- 3. Search Console の設定画面だけでは判断材料が不足する
- 4. 一般企業のオウンドメディアへの影響は限定的だが無関係ではない
- 今すぐできる対応策
- 対応策1: 現時点ではオプトアウト設定を安易に変更しない
- 対応策2: 判断フローチャートで現状の立ち位置を確認する
- 対応策3: Search Console で現状のTop Stories露出を記録しておく
- 対応策4: NewzDashなど第三者トラッキングツールの追加情報を注視する
- 対応策5: Googleへの直接確認・問い合わせを検討する
- 対応策6: オプトアウトに依存しない「引用される側」の戦略を継続する
- 背景・経緯の整理——Top Storiesカルーセルとオプトアウト設定、2本の流れが交差するまで
- 流れ1: Top Storiesカルーセルの展開史
- 流れ2: 生成AIオプトアウト設定の展開史
- 2つの流れが交差した意味
- 国内外の反応
- 業種別の実務インパクト
- ニュースメディア・報道機関
- ECサイト・小売業
- BtoB企業サイト・専門メディア
- 金融・保険
- 今後の見通し
- よくある質問
- Q1. 今回NewzDashが公表したデータの核心は何ですか?
- Q2. オプトアウトするとTop Storiesカルーセルも消えるのですか?
- Q3. この巻き添えリスクは日本のサイトにも関係ありますか?
- Q4. 独立モジュール版とAI Overviews統合版は、どちらが多いのですか?
- Q5. なぜエンターテインメント分野で統合版が多く観測されるのですか?
- Q6. オプトアウト設定を既に有効にしているサイトはどう対応すべきですか?
- Q7. Top Storiesカルーセルへの掲載自体は、どうすれば有利になりますか?
- Q8. Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートで、Top Storiesカルーセル経由の露出は確認できますか?
- Q9. この件について、Googleは何かコメントしていますか?
- Q10. 今後、この件はどう推移すると予想されますか?
- 関連記事
Top Storiesカルーセル、AI Overviews内部に統合——オプトアウトで巻き添えリスクも、NewzDashが新データ公表
要点: Google検索の可視性トラッキング企業NewzDashが、Top Stories(トップニュース)カルーセルをGoogleが独立モジュールとしてではなくAI Overviews内部に統合して表示していることを示す新データを公表しました(Search Engine Journal、2026年7月29日報道)。米国では該当検索の15.5%、英国では17.46%がAI Overviews統合版でした。NewzDashのCEO John Shehata氏は、Search Consoleの生成AIオプトアウト・トグルを有効にすると、Top Storiesカルーセルもろとも除外される可能性があると指摘していますが、これは未検証の推測です。
最終更新日: 2026年07月29日
何が起きたのか
NewzDashが示した新しい追跡データ
2026年7月29日(現地時間、公開から約11時間経過時点)、検索業界メディアのSearch Engine JournalがMatt G. Southern記者名義で報じたところによると、Google検索の可視性トラッキングを専門とする企業NewzDashが、Top Stories(トップニュース)カルーセルの表示形式に関する新しいトラッキングデータを公表しました。
本サイトでは2026年7月20日付の記事「Google、AI Overviews内に「Top Stories」カルーセルを正式展開」で、Googleが同カルーセルを米国モバイル向けに全面展開(fully live)したことを報じています。当時の理解では、Top StoriesカルーセルはAI Overviewsの生成サマリーの「下」に、独立したモジュールとして併設される形が中心という前提でした。
今回のNewzDashのデータは、この前提を部分的に覆すものです。NewzDashの追跡によれば、Googleは同じTop Storiesカルーセルを、従来通りAI Overviewsの下に独立モジュールとして表示するケースと、AI Overviewsの生成サマリーの内部に組み込んで表示するケースの2パターンで出し分けています。しかも両者が同時に表示されることはなく、常にどちらか一方のみが表示される「二者択一」の関係にあるとされています。
具体的な数値——米国15.5%、英国17.46%
NewzDashが示した数値は次の通りです。
- 米国: Top Storiesが表示されたニュース関連検索のうち、**15.5%**がAI Overviews内部に統合されたバージョンだった
- 英国: 同様の検索のうち、**17.46%**がAI Overviews内部統合バージョンだった
いずれの市場でも、統合版は少数派ではあるものの無視できない比率で観測されています。米国で15.5%、英国で17.46%という数字は、「まれな例外」ではなく、Googleが意図的に複数パターンのUIをテスト・展開していることを示す規模感です。両市場で比率が近い(10ポイント台後半)ことも、これが特定の地域限定の実験ではなく、Google側のUI出し分けロジックとして一定程度共通化されていることを示唆しています。
エンターテインメント分野で最も多く観測
NewzDashの追跡データでは、AI Overviews統合版のTop Storiesカルーセルは、エンターテインメント分野の検索で最も多く確認されたとされています。芸能ニュース、映画・ドラマの話題、有名人の動向といった、検索ボリュームが大きく、かつ話題の展開速度が速いジャンルで統合表示が観測されやすいというのは、developing topics(進行中のトピック)における速報性への需要が高いジャンルほど、GoogleがAI Overviews内部への統合を優先的に適用している可能性を示す材料です。ただし、他の分野での出現率がどの程度なのか、業種別の内訳の詳細は今回の報道の範囲では明らかにされていません。
独立モジュール版とAI Overviews統合版の違い
2つの表示パターンの違いを整理すると、次のようになります。
| 項目 | 独立モジュール版 | AI Overviews統合版 |
|---|---|---|
| 表示位置 | AI Overviewsの生成サマリーの下に併設 | AI Overviewsの生成サマリー内部に組み込み |
| ユーザーへの見え方 | 「AIの回答」と「ニュース一覧」が視覚的に分離 | ニュース一覧がAIの回答の一部として提示される |
| 観測比率(米国) | 約84.5% | 約15.5% |
| 観測比率(英国) | 約82.54% | 約17.46% |
| 同時表示 | なし(どちらか一方のみ) | なし(どちらか一方のみ) |
見た目の違いは些細に思えるかもしれませんが、後述するオプトアウトの巻き添えリスクという観点では、この「内部に組み込まれているかどうか」という構造上の違いが決定的な意味を持ちます。
Shehata氏が指摘するオプトアウト巻き添えリスク
Search Engine Journalの報道で最も注目すべき論点が、NewzDashのCEOであるJohn Shehata氏が示した懸念です。
本サイトでは2026年6月にGoogleがSearch Consoleへ追加した生成AIオプトアウト・トグル(「Search generative AI」設定)について、Search Console 生成AIオプトアウト設定とはで詳しく解説しています。この設定は、通常検索の順位・スニペットを維持したまま、AI Overviews・AI Mode・Discover内AI Overviewsへの表示だけを拒否できるというものです。
Shehata氏の指摘はここに接続します。Top StoriesカルーセルがAI Overviewsの内部コンポーネントとして統合されている以上、Googleの生成AIオプトアウトのルールが「機能全体」に及ぶ設計になっているなら、AI Overviews自体をオプトアウトした瞬間に、そこに内包されたTop Storiesカルーセルからも同時に除外されてしまう可能性がある、というものです。
これは重要な注意書きが必要な指摘です。Shehata氏自身、この巻き添えリスクを確定した事実としてではなく、未検証の推測として述べています。Googleは現時点で、AI Overviews内部の個別コンポーネント(Top Storiesカルーセルを含む)が、オプトアウト設定でどのように扱われるかについて、明確な説明を行っていません。つまり、「AI Overviewsをオプトアウトすれば独立モジュール版のTop Storiesは残るのか、それとも統合版と同様に消えるのか」「そもそも独立モジュール版はオプトアウトの対象外なのか」といった疑問に対する公式な回答は、本稿執筆時点で存在しません。
Search Engine Journalの記事タイトルが「AI Opt-Out May Cost Sites A Google Top Stories Spot(AIオプトアウトが、サイトからGoogle Top Storiesの掲載枠を奪う可能性がある)」という、断定を避けた「May」を使った表現になっている点も、この推測段階の性質を反映していると読めます。
なぜこの巻き添えリスクが論理的に成立し得るのか
Shehata氏の懸念が単なる憶測にとどまらない理由は、これまでの技術的な経緯にあります。本サイトのSearch Console 生成AIオプトアウト設定とはで整理した通り、Googleの生成AIオプトアウト設定がカバーする範囲は「AI Overviews」「AI Mode」「Discover内のAI Overviews」という**プロダクト単位(面単位)**での区分です。Googleの公式ドキュメントでは、コンテンツがAI Overviewsの「グラウンディング」(回答生成の根拠情報)に使われるかどうかを制御する、という粒度で説明されています。
もしTop Storiesカルーセルが、独立したUIコンポーネントとしてではなく、AI Overviewsという機能の内部データ構造の一部として実装されているのであれば、AI Overviews全体をオプトアウトした場合に、内部に含まれるサブコンポーネントだけを個別に除外から外す(=残す)ような特別な例外処理が組み込まれていない限り、機械的に一緒に除外されてしまうという想定は技術的に不自然ではありません。逆に、独立モジュール版のTop Storiesカルーセルは、AI Overviewsとは別の検索結果ページ上のモジュールとして実装されている可能性があり、その場合はオプトアウトの影響を受けない可能性があります。
このように、表示パターンの違い(独立モジュールか、AI Overviews統合か)が、そのままオプトアウト時の挙動の違いに直結し得るという点が、今回のNewzDashのデータが単なる「UIの豆知識」以上の重みを持つ理由です。
aiseo-llmo.com ユーザーへの影響
今回の一件は、LLMO(大規模言語モデル最適化)やGEO(生成エンジン最適化)に取り組む担当者、とりわけニュース系メディアの運営者にとって、これまでの想定を一段階複雑にする材料です。今回問題になっているのはAI Overviewという機能の内部構造そのものであり、単なる表示位置の違いにとどまらない論点です。
1. ニュースパブリッシャー: 「オプトアウトの損得計算」がさらに難しくなった
本サイトのSearch Console 生成AIオプトアウト設定とはでは、「大半のサイトにとって合理的な選択はオプトアウトしないこと」であり、オプトアウトが合理的なのは有償ライセンス交渉を持つパブリッシャーなど一部のケースに限られると整理しました。この判断フレームワークの前提は「AI Overviewsをオプトアウトすれば、AI Overviews経由の露出だけを失う」というシンプルな損得計算でした。
しかし今回のNewzDashのデータとShehata氏の指摘が正しければ、この計算式に新しい変数が加わります。Top StoriesカルーセルがAI Overviewsに統合されているケースでは、オプトアウトによってAI Overviews本体の引用だけでなく、Top Storiesカルーセルという別枠の露出機会までまとめて失う可能性があるということです。ニュースメディアにとってTop Storiesカルーセルは、Preferred Sources(優先ソース)のラベル表示と連動する、読者との直接的な関係性を反映した重要な露出枠です。この枠までオプトアウトの巻き添えになるとすれば、失うものの総量は従来の想定より大きくなります。
2. 交渉材料としてのオプトアウトの価値にも影響
英国CMA(競争・市場庁)の規制を発端とするオプトアウト設定は、AI Overviewsオプトアウト機能とCMA規制の全体像で解説した通り、パブリッシャーがGoogleと交渉する際の「カード」としての価値が本質でした。「無償利用を止められる立場を持つこと」自体が交渉力になる、という理屈です。
しかし、オプトアウトを行使した結果としてTop Storiesカルーセルという副次的な露出まで失うのであれば、このカードを切るコストは従来の想定より高くなります。ゼロクリック検索への懸念からオプトアウトを検討していたメディアにとっても、失う露出の総量を再計算する必要が生じます。交渉材料としてオプトアウトを検討している大手パブリッシャーほど、この巻き添えリスクの有無を正確に把握してから意思決定する必要性が増したと言えます。
3. Search Console の設定画面だけでは判断材料が不足する
現状、Search Consoleの「Search generative AI」トグルの説明文や生成AIパフォーマンスレポートには、Top Storiesカルーセルのようなサブコンポーネント単位の除外挙動についての明記がありません。つまり、担当者が設定画面をいくら注視しても、この巻き添えリスクの有無を事前に確認する手段が現時点では存在しないということです。これは意思決定における不確実性がさらに一段階増したことを意味します。
4. 一般企業のオウンドメディアへの影響は限定的だが無関係ではない
Top Storiesカルーセル自体は、ニュース性の高いdeveloping topics(進行中のトピック)を扱うメディア向けの機能であるため、速報性を扱わない一般的なBtoB企業サイトなどへの直接的な影響は限定的です。ただし、金融・IT・医療など速報解説を出す機会がある業種にとっては、Top Storiesカルーセルの正式展開の記事で述べた通り引き続き無関係ではなく、今回のオプトアウト巻き添えリスクも同様に及び得る点は把握しておくべきです。
今すぐできる対応策
対応策1: 現時点ではオプトアウト設定を安易に変更しない
最も重要な原則は、推測段階の情報だけで設定を変更しないことです。Shehata氏の指摘は未検証であり、Googleからの公式説明もありません。すでにオプトアウトを検討している、あるいは既に有効にしているサイトは、この巻き添えリスクの有無が確認されるまで、拙速な設定変更(オン・オフの切り替え)を避けるべきです。
対応策2: 判断フローチャートで現状の立ち位置を確認する
自社がどのような対応を取るべきかを整理するため、次のようなフローで現状を確認してください。
-
自社サイトはニュースサイト・報道系メディアか? → いいえの場合、Top Storiesカルーセルへの直接的な影響は限定的です。ただし速報コンテンツを扱う機会があれば、対応策3以降を参考にしてください。 → はいの場合、次のステップへ。
-
すでにSearch Consoleの生成AIオプトアウト設定を有効にしているか? → はいの場合、Top Storiesカルーセル経由の表示回数・掲載状況に変化がないか、優先的に確認してください(確認手順は対応策3を参照)。 → いいえの場合、次のステップへ。
-
オプトアウトを検討する理由がライセンス交渉など交渉材料としての利用か? → はいの場合、Top Storiesカルーセルの巻き添えリスクを織り込んだ上で、失うものの総量を再計算してから判断してください。 → いいえの場合(単に露出を減らしたいだけなど)、Search Console 生成AIオプトアウト設定とはで整理した通り、大半のケースでオプトアウトは推奨されません。現状維持が妥当です。
対応策3: Search Console で現状のTop Stories露出を記録しておく
巻き添えリスクの検証には「前後比較」が不可欠です。オプトアウト設定を変更する予定がある場合は、変更前に次のデータをベースラインとして記録してください。
- 生成AIパフォーマンスレポートでのインプレッション数: Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートで、AI Overviews経由のインプレッション数を月次・週次で記録します
- 通常のTop Stories枠での掲載状況: Google Newsやディスカバー経由の流入を含め、Top Stories系の露出を可能な限り分離して記録します
- 速報系クエリ群のパフォーマンス: developing topicsに該当するクエリ群(自社の速報記事が扱うトピック)の表示回数・CTRの推移を個別にモニタリングします
これらの記録があれば、将来オプトアウト設定を変更した際に、Top Storiesカルーセルの露出が実際に連動して変化したかどうかを検証できます。
対応策4: NewzDashなど第三者トラッキングツールの追加情報を注視する
今回のデータはNewzDashという第三者のトラッキング企業が独自に収集したものです。今後、NewzDashや類似の可視性トラッキング企業(Search Engine Roundtable、Semrush、Ahrefsなど)が、実際にオプトアウトを行ったサイトのTop Stories露出を追跡した検証データを公表する可能性があります。こうした続報を継続的にウォッチすることが、推測を事実に変えるための最も確実な情報源になります。
対応策5: Googleへの直接確認・問い合わせを検討する
大手パブリッシャーやニュース協会等の業界団体に所属している場合、Google側の担当窓口(パブリッシャーサポートやGoogle News Initiativeの窓口など)を通じて、この巻き添えリスクの有無について直接確認を求めることも有効な選択肢です。Googleがこれまでの規制対応(英国CMA関連)で示してきた通り、明確な説明を求める声が業界から一定量集まれば、公式なFAQやドキュメントの更新につながる可能性があります。
対応策6: オプトアウトに依存しない「引用される側」の戦略を継続する
巻き添えリスクの有無にかかわらず、Top Storiesカルーセルへの掲載やAI Overviewsでの引用機会を最大化するための基本施策——Google News Sitemapの整備、NewsArticle構造化データでの正確な日時出力、Preferred Sourcesに選ばれるためのブランド運用——は引き続き有効です。詳細な手順はTop Storiesカルーセルの正式展開の記事の「今すぐできる対応策」を参照してください。オプトアウトという「守り」の判断を保留している間も、「攻め」の施策は並行して進める価値があります。
背景・経緯の整理——Top Storiesカルーセルとオプトアウト設定、2本の流れが交差するまで
今回の一件を正確に理解するには、これまで別々に展開してきた2つのニュースの流れが、今回初めて交差した、という構図を押さえておく必要があります。
流れ1: Top Storiesカルーセルの展開史
- 2026年5月: GoogleがAI Overviewsにおける「fresh perspectives, new updates and prominent links」の強化方針を予告
- 2026年5月27日: Preferred SourcesのAI Mode・AI Overviews統合、developing topics向け新カルーセルの正式発表
- 2026年6月頃: Search Engine RoundtableがAI Overviews内でのTop Storiesカルーセルのテスト展開を観測
- 2026年7月17日: Google広報がSearch Engine Landに対し、米国モバイルでの全面展開(fully live)を公式確認
- 2026年7月29日(今回): NewzDashが、Top StoriesカルーセルにはAI Overviews内部統合版と独立モジュール版の2パターンが存在し、比率が米国15.5%・英国17.46%であることを公表
流れ2: 生成AIオプトアウト設定の展開史
- 2025年10月: 英国CMAがGoogleを一般検索サービスにおける戦略的市場地位(SMS)事業者として指定
- 2026年1月28日: CMAがAI Overviewsオプトアウトを含む措置パッケージを提案
- 2026年6月3日: GoogleがSearch Consoleに「Search generative AI」設定と生成AIパフォーマンスレポートを追加(英国の一部サイト向け先行提供)
- 2026年6月17日: 同設定の効力発生
- 2026年12月(予定): CMA行為要件の主要義務の発効
- 2026年7月29日(今回): この2つの機能が技術的に交差する可能性が、NewzDashのデータを起点に初めて具体的に指摘される
2つの流れが交差した意味
これまでTop Storiesカルーセルとオプトアウト設定は、それぞれ独立したトピックとして報じられてきました。前者は「AI Overviewsがニュースの入口になる」という露出拡大の文脈、後者は「パブリッシャーがAI利用を拒否できるようになる」という保護・規制の文脈です。両者は一見すると無関係な話題でしたが、Top StoriesカルーセルがAI Overviewsの「内部」に実装されているという今回のNewzDashの技術的な観測により、初めて両者が接続され、「露出拡大の枠組みそのものが、保護のための設定によって意図せず失われる可能性がある」という新しい論点が浮上したことになります。
これは、AI検索の機能追加が積み重なるにつれて、個々の機能の相互作用が複雑化し、パブリッシャー側が意図しない副作用を事前に把握しきれなくなっていくという、より大きな構造的課題を象徴する事例とも言えます。
国内外の反応
海外のSEO・パブリッシャー業界では、Search Engine Journalの報道を受けて、NewzDashのデータそのものへの関心と、Shehata氏の指摘が事実であった場合の実務的な波紋の両方が話題になっています。特に、英国CMAの規制対応としてオプトアウト設定を導入したGoogleが、意図せずニュースパブリッシャーの露出機会を削ってしまうとすれば、規制の意図(パブリッシャー保護)と実装の帰結(露出機会の喪失)が矛盾するという皮肉な構図になり得る点が指摘されています。
日本国内では、本稿執筆時点(2026年7月29日)でTop Storiesカルーセル自体が米国モバイル中心の展開にとどまっており、生成AIオプトアウト設定も英国の一部サイト限定です。したがって今回の巻き添えリスクが日本のメディア運営者に直接及ぶ状況ではありません。ただし、AI Overviewsオプトアウト機能とCMA規制の全体像で整理した通り、日本新聞協会が独占禁止法の観点からGoogleのAI検索における無断利用を問題視する声明を出しており、将来的に日本でも類似の設定・機能が展開された際には、今回のような機能間の相互作用リスクを事前に把握しておく重要性が増すと考えられます。
業種別の実務インパクト
ニュースメディア・報道機関
最も直接的な影響を受けるのは、Top Stories枠を主戦場とする報道系メディアです。developing topicsでの速報露出とPreferred Sourcesの指名獲得を戦略の柱に据えているメディアほど、オプトアウトの判断がTop Stories露出にまで波及するリスクを重く見る必要があります。特に、Google関連のライセンス交渉を進めている、あるいは検討している大手メディアは、交渉材料としてのオプトアウトの価値を再計算する材料として、今回の指摘を注視すべきです。
ECサイト・小売業
商品リコールやセール情報などのdeveloping topicsで速報露出を狙うケースはあるものの、Top Stories枠自体がニュース性の高いコンテンツを前提とする機能であるため、ECサイトが直接オプトアウトの巻き添えリスクを心配する場面は限定的です。むしろ、AI Overviews全体への引用適性を高める通常のLLMO施策を優先すべき業種です。
BtoB企業サイト・専門メディア
速報性の低いBtoB企業サイトにとって、Top Storiesカルーセルおよびそのオプトアウト巻き添えリスクは、現時点ではほぼ無関係です。ただし、業界専門メディアやトレードプレスのようにニュース性の高いコンテンツを扱う媒体は、報道機関に準じた注意が必要です。
金融・保険
金利変更や制度改正など速報性の高いトピックを扱う金融メディア・保険会社のオウンドメディアは、developing topicsでの露出機会という観点でニュースメディアに近い影響を受ける可能性があります。オプトアウトを検討する場合は、通常のニュースメディアと同様の判断フローを適用すべきです。
今後の見通し
短期的には、NewzDashや他の可視性トラッキング企業が、実際にオプトアウトを行ったサイトのTop Stories露出を追跡する検証データを公表するかどうかが焦点です。こうしたデータが蓄積されれば、Shehata氏の指摘が推測から検証済みの事実へと格上げされる可能性があります。
中期的には、Googleがこの巻き添えリスクについて公式な説明を行うかどうかが注目点です。英国CMAの行為要件の主要義務が2026年12月に発効予定であることを踏まえると、Googleがオプトアウト設定の仕様を精緻化するタイミングで、Top Storiesカルーセルのようなサブコンポーネントの扱いについても明確化される可能性があります。特に、CMAが求めるページ単位のグラウンディング制御(2027年3月発効予定)が実装されれば、AI Overviews内部のコンポーネント単位での制御という、より精緻な仕組みが技術的に整う可能性もあります。
長期的には、AI Overviewsという機能自体が内部に多数のサブコンポーネント(Top Storiesカルーセル、Perspectivesカルーセル、Highly Citedラベルなど)を抱え込むにつれて、オプトアウトのような「全体を対象とする」制御の粒度では対応しきれなくなっていくと考えられます。パブリッシャー側から見れば、「AI Overviews全体を拒否する」か「全面的に許可する」かの二択ではなく、コンポーネント単位で許可・拒否を選べる仕組みへの要望が強まっていく可能性が高いでしょう。本サイトでは、NewzDashの続報やGoogleの公式説明が確認され次第、本記事を更新します。
よくある質問
Q1. 今回NewzDashが公表したデータの核心は何ですか?
Top StoriesカルーセルがAI Overviewsの下に独立表示される場合と、AI Overviews内部に統合表示される場合の2パターンがあり、米国で15.5%、英国で17.46%が統合版だったという追跡データです。
両パターンが同時に表示されることはなく、常にどちらか一方のみが表示される「二者択一」の関係にあるとされています。エンターテインメント分野での確認が最も多いとされ、速報性の高いジャンルで統合表示が優先的に適用されている可能性が示唆されています。この数値は2026年7月29日にSearch Engine Journalが報じたもので、NewzDashの独自トラッキングに基づいています。
Q2. オプトアウトするとTop Storiesカルーセルも消えるのですか?
確定していません。NewzDashのCEOであるJohn Shehata氏が「その可能性がある」と指摘していますが、これは未検証の推測であり、Googleは公式に説明していません。
Shehata氏の論拠は、Top StoriesカルーセルがAI Overviewsの独立モジュールとしてではなく内部コンポーネントとして統合されているケースがある以上、Googleの生成AIオプトアウトのルールが「機能全体」に及ぶ設計なら、その内部コンポーネントも一緒に除外されてしまうのではないか、というものです。ただし独立モジュール版のTop Storiesカルーセル(米国で約84.5%、英国で約82.54%を占める多数派)がオプトアウトの影響を受けるかどうかも含め、公式な説明は存在しません。
Q3. この巻き添えリスクは日本のサイトにも関係ありますか?
現時点では直接関係しません。Top Storiesカルーセルは米国モバイル中心の展開、生成AIオプトアウト設定は英国の一部サイト限定であり、日本では両方とも未展開です。
ただし、Googleがこれらの機能を将来的に日本を含む他地域へ展開した場合には、今回指摘されている巻き添えリスクが日本のニュースメディア運営者にとっても現実の問題になります。日本新聞協会が独占禁止法の観点からGoogleのAI検索での無断利用を問題視する声明を出しているという背景(AI Overviewsオプトアウト機能とCMA規制の全体像を参照)も踏まえると、機能間の相互作用リスクを事前に理解しておく価値は高いといえます。
Q4. 独立モジュール版とAI Overviews統合版は、どちらが多いのですか?
独立モジュール版が多数派です。NewzDashのデータによれば、米国で約84.5%、英国で約82.54%が独立モジュール版で、統合版はそれぞれ15.5%、17.46%にとどまります。
つまり現時点ではAI Overviews内部への統合はまだ少数派の表示パターンです。ただし、両市場で10ポイント台後半という無視できない比率で観測されていること、および両市場の比率が近い水準にあることから、Googleが一時的な実験ではなく、一定のロジックに基づいて意図的にこの出し分けを行っている可能性が高いと見られます。
Q5. なぜエンターテインメント分野で統合版が多く観測されるのですか?
明確な理由は公表されていませんが、速報性・話題の展開速度が速いジャンルであることが関係している可能性があります。
芸能ニュースや映画・ドラマの話題、有名人の動向といったエンターテインメント分野は、検索ボリュームが大きく、かつ状況が刻々と変わるdeveloping topicsに該当しやすいジャンルです。Googleがこうした速報性の高いトピックで、AI生成サマリーとニュース一覧をより一体化した体験として提示することを優先している可能性が考えられますが、この点についての公式な説明や、他分野との詳細な比較データは今回の報道の範囲では明らかにされていません。
Q6. オプトアウト設定を既に有効にしているサイトはどう対応すべきですか?
すぐに設定を戻す必要はありませんが、Top Stories系の露出に変化がないかを優先的に確認し、記録を残しておくことを推奨します。
Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートでインプレッション数の推移を確認するとともに、Google News・Discover経由の流入データも並行してモニタリングしてください。巻き添えリスクの有無が今後の検証データや公式説明で明らかになった際に、自社の実測データと突き合わせて判断できるよう、今のうちからベースラインを記録しておくことが実務上の備えになります。
Q7. Top Storiesカルーセルへの掲載自体は、どうすれば有利になりますか?
Google News Sitemapの整備、NewsArticle構造化データでの正確な日時出力、Preferred Sourcesに選ばれるためのブランド運用が引き続き基本施策です。
これらの具体的な手順はTop Storiesカルーセルの正式展開の記事で詳しく解説しています。オプトアウトの巻き添えリスクの有無にかかわらず、掲載機会を最大化するための「攻め」の施策は独立して進める価値があります。
Q8. Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートで、Top Storiesカルーセル経由の露出は確認できますか?
現時点では明確に分離して確認する手段は確認されていません。同レポートはインプレッション数、ページ、国、デバイスの情報は提供しますが、クリック数やクエリ別・コンポーネント別の内訳は含まれていません。
したがって、Top Storiesカルーセル経由の露出を厳密に切り分けて計測することは、Search Consoleのレポート単体では困難です。サーバーログやアナリティクスの参照元データを併用し、Google経由の生成AI面からの流入を推定的に補完する運用が当面の現実的な対応になります。
Q9. この件について、Googleは何かコメントしていますか?
本稿執筆時点で、Googleからの公式なコメントは確認されていません。Search Engine Journalの報道も、NewzDashのデータとShehata氏の推測を伝える内容にとどまっています。
Googleは過去にもAI Overviews関連の新機能について、展開が進んだ段階で初めて公式に確認するという対応を取ってきました(Top Storiesカルーセル自体の全面展開確認も、テスト観測から約1〜2カ月後の2026年7月17日でした)。今回の巻き添えリスクについても、業界からの問い合わせや検証データの蓄積が進んだ段階で、何らかの公式説明が行われる可能性があります。
Q10. 今後、この件はどう推移すると予想されますか?
短期的にはNewzDashや他社による検証データの蓄積、中期的にはGoogleによる公式説明の有無が焦点です。英国CMAの行為要件の主要義務発効(2026年12月予定)のタイミングで、オプトアウト設定の仕様が精緻化される可能性もあります。
長期的には、AI Overviews内部に多数のサブコンポーネントが積み重なるにつれて、「全体を対象とする」オプトアウトの粒度では対応しきれなくなり、コンポーネント単位での制御を求める声が強まっていく可能性があります。本サイトでは続報が確認され次第、本記事を更新します。
関連記事
参考文献
- AI Opt-Out May Cost Sites A Google Top Stories Spot — Search Engine Journal(参照: 2026-07-29)
関連用語
- Ahrefs
Ahrefsは、シンガポール発の業界標準 SEO・被リンク分析ツール。世界最大規模の被リンクインデックスを持ち、競合分析・キーワード調査・サイト監査・コンテンツ分析を高精度で実行できます。月額99ドル〜。
- クエリ
クエリとは、ユーザーが実際に検索窓に入力した検索語のこと。SEOで使う「キーワード」と似ていますが、キーワードが事前に狙う言葉、クエリが実際に打たれた言葉、というニュアンスの違いがあります。
- グラウンディング
グラウンディングとは、LLMの回答を信頼できる外部情報源(Web・社内文書)に「接地」させて、ハルシネーション(嘘)を防ぐ仕組み。RAGはグラウンディングの代表的な実装方法です。
- 構造化データ
構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンが理解しやすい形式で記述したメタ情報。記事の著者・公開日、商品の価格・在庫などを機械可読にすることでリッチリザルトやAI引用の対象になります。
- Semrush
Semrushは、米国発の総合 SEO/SEM/競合分析ツール。SEO に加えて広告・SNS・コンテンツマーケティングまでカバーするオールインワン型で、Ahrefs と並ぶ業界標準。月額140ドル〜。
- ゼロクリック検索
ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ上で答えを得て、どのサイトもクリックせずに離脱する検索行動。フィーチャードスニペット・AI Overview の普及で2024年以降急増しています。
関連記事
最新記事
AI検索 カテゴリの他の記事
- ChatGPT Adsに新広告「ビジネスエージェント会話広告」判明——クリックでAI会話へ
- AI検索は「既知ブランド」を優先——geoSurge調査が示す認知バイアス
- AI検索『引用の断片化』91%——H1 2026総括レポートが示す構造変化
- AI引用の40%が「ゴーストサイテーション」——ブランド名なき引用の実態
- Perplexity「Personal Computer」Windows対応——検索からエージェント基盤へ
- AIチャット起点の購買依存度、前年比200%増――Salesforce調査データ公表
- MCP「2026-07-28」仕様公開——ステートレス化でAIエージェント接続が激変
- Reddit、Googleとの年間$60M AIライセンス契約更新が難航——引用元の勢力図に変化の兆し
- Google、フランスでAI Overviews/AI Mode開始——公約より2ヶ月前倒し、隣接権とopt-outの行方
- Perplexity SPACEとは?AIエージェントのセキュリティ基盤とLLMOへの影響
- GPT-Live音声検索の普及がLLMO対策に迫る変化|ブランド言及と出典設計
- EU、GoogleにDMA初の制裁金890億円——AI Overviewsへの波及焦点に
- ChatGPT Adsに成果報酬型入札・地域除外・一括編集を追加——広告化するAI検索とLLMO
- Google「AI & Economy ATLAS v1.0」発表——AI利用の86%は職場外という事実
- Semrush AI Visibility Index 2026 データ解説|126M プロンプト分析の全貌
- ChatGPT Workエージェントに自社サイトを引用させる実務対策2026
- ChatGPTブランドリンクで参照流入+157.7%増|表示条件と実装手順2026
- Grok 4.1 ハルシネーション率 検索精度データ|12.09%→4.22%改善とLLMOへの影響
- AI Overviews CTR低下、日本62.7%減に加速【Ahrefs調査】
- Genspark AI検索で引用される対策|検索・リサーチ機能の出典ロジック解説
- 生成AIのYouTube引用は業界で最大12倍差、59,440件データが示す実態
- Google AI ModeとChatGPT、引用UIを同時テスト——出典表示の主導権争い
- Ahrefs「Google AI Overviews 被引用ドメイン Top50」— YouTube 21.1%が示す集中構造
- Google検索で7月18〜19日の週末に大規模順位変動——14ツールが検知した未確認アップデートの可能性と対応策
- Google「AI検索だけで毎週数十億クリックを送っている」発言にデータ非公開批判——クリック総量論争の読み方
- Genspark LLMO対策|Sparkpageに引用されるための実践ガイド【2026年】
- Dia(AIブラウザ)LLMO対策|チャット型ブラウザに引用されるサイト設計
- Google.comがAI Modeの引用ドメイン第2位に——引用数8.4倍増が示すGoogleホスト面最適化の時代
- EU、DMAでGoogleに検索データの競合共有を義務化——AI検索の引用エコシステム多極化へ
- Meta AIにブランドを引用させる方法【2026年】Facebook・Instagram対策
- Felo AI検索に引用される対策【2026年】日本発AI検索エンジンで出典に選ばれる方法
- Google、AI Overviewsに「Top Stories」カルーセルを正式展開——米国モバイルで全面展開を公式確認
- Google AI ModeにInstacart・Canva・YouTube Music統合——検索内でタスク完結する時代へ
- ChatGPT引用ドメイン20%減少の正体|GPT-5.3で何が変わったか
- Perplexity広告終了で変わる対策|オーガニック引用一本化の実務
- AIエージェント決済プロトコルx402にEC事業者はどう備えるか
- Perplexity Computerとは?マルチモデルAIエージェントの実像とLLMOへの影響
- Search Console 生成AIオプトアウト設定とは|AI Overviews 除外の判断基準と手順
- Google AI Mode Connected Appsとは?LLMOへの影響を層で切り分ける
- ドイツZAK、AI OverviewsとPerplexityを「メディア法の適用対象」と裁定——世界初のAI検索規制
- Google AI Mode広告、商用クエリの約30%に表示——SE Ranking 5万語調査で判明
- SEOとAI検索を分けて運用すると勝てない — Semrush調査が示す『統合チーム81% vs 分離36%』の格差
- Perplexity Comet Plus収益分配とは|80対20の仕組みと日本メディアの対策
- Reddit Answers時代のブランド引用監視とAI検索対策
- 5W「State of AI Search 2026」— 引用シェアは市場シェアより速く集中し、止めれば数か月で減衰する
- Microsoft Edge Copilot Mode 検索対策 完全ガイド2026
- Apple Siri Gemini統合のSEO影響 日本のiPhoneシェアと今すぐの対策
- Grok AI検索 対策 方法|Xの投稿とサイトを両輪で引用させる設計
- AI Overviews が Nano Banana で画像生成へ、Google Images も25周年で刷新
- ChatGPT Search開放で従来検索が9.4%減、20週後17.0%減 — ボッコーニ大の自然実験
- CNNがPerplexityを著作権侵害で提訴、NYTはOpenAIに証拠隠しで制裁申立て — 著作権訴訟が新局面へ
- Google AI Modeが月間10億ユーザー突破、既定モデルがGemini 3.5 Flashにグローバル更新
- Perplexity Personal Computerとは?LLMO引用への影響と対策を解説
- ChatGPTの引用が「見えない検索パイプライン」切替で激変、商品フィード由来も急増
- OpenAIがChatGPT Atlasを終了、AIブラウザ機能はデスクトップアプリとChrome拡張へ
- Google AIモード回答内広告からオーガニック引用を防衛する2026年戦略
- OpenAI「ChatGPT Work」始動とGPT-5.6一般公開|3ラボ同時フロンティア時代のLLMO
- ChatGPT Pulse表示される対策|LLMOで引用されるコツ2026
- Gemini Deep Researchに引用される条件とソース選定の仕組み
- CiteLens調査:単一の"AI SEO"は存在しない──プラットフォーム別に引用ロジックが分岐
- Gemini 3.5 Flash が AI Mode の既定モデルに|「動く検索」への転換とLLMO
- Gemini グラウンディング 検索引用対策の完全ガイド2026
- Previsible調査、AI発見の中心はGoogle:ChatGPTがスタンドアロン92.4%を握る
- Google AI Modeが「Personal Intelligence」を200カ国・98言語へ無料拡大、検索エージェント時代が本格始動
- Google AI概要の引用元・出典表示アップデート徹底解説と運営者対策
- Perplexityがエージェント基盤へ転換しMicrosoft 365へ統合|LLMO実務への影響を解説
- Perplexityメモリ機能とは|LLMO引用への影響と2026年の対策
- AI流入に強いサイト構造とは?noteが期待値4倍・Wikipedia失速の実測分析2026
- Claude Sonnet 5 登場でAI検索の引用先が変わる──LLMO実務者が今すぐやるべき引用ソース再監査
- ChatGPTに広告とショッピングが本格実装、AI回答に『広告枠』と『引用枠』が同居へ──LLMO実務への影響
- LLMO白書とは|LANY調査の要点と入手方法、企業60%が投資判断で止まる理由
- ChatGPTメモリ・パーソナライズが検索表示に与えるLLMOへの影響
- 2026年の実測データで読み解くAI検索引用の勝ち筋:鮮度・UGC・構造の三本柱
- ChatGPT Apps SDKで自社アプリを会話内に表示させ選ばれるための最適化ガイド2026
- Google エージェントブラウジング化とProject Mariner終了 Gemini Agentへの統合とLLMO対策2026
- Cloudflare、AIクローラー課金を「クロール単位」から「引用単位」へ転換、9月15日に既定ブロックも開始
- AI検索リファラル勢力図が激変|ChatGPT89%→63%でClaude急伸18.5%へ
- Google I/O 2026「LLMO不要論」を徹底検証|公式ガイドの真意と対策
- AI引用の先行者優位は本物か|2026年データで早期参入の効果を検証
- ChatGPT広告が日本上陸|2026年AI検索時代の企業対策
- AI推薦の文法とは|用途特化・機能特化5つの事実を4万件実測で解説
- Perplexity Cometブラウザエージェント対策|引用と訪問を勝ち取る2026年実務ガイド
- Gemini Sparkとは|常時稼働AIエージェントのLLMO影響と対策
- ChatGPTの引用はGoogle順位と関係ない?12%データで読み解く対策
- クエリファンアウトとは?Google特許の仕組みとSEO対策を解説
- ChatGPT検索ボリュームはGoogleの12%、CTRは96%減という現実
- 日本のAI検索エンジン別引用元の違い ChatGPTはReddit、AIモードはYouTube重視
- YouTube動画と記事、AIに引用されやすいのはどっち?2026年実測データ検証
- Perplexity Deep Researchに引用される条件|ソース選定基準と実務対策【2026年版】
- Google AIモード公式最適化ガイド2026|引用される条件を解説
- AI引用の日本ドメインランキング、noteが2位に急浮上した理由と2026年戦略
- AI検索利用率が8か月で3.5倍に急増|2026年白書が示す企業対策
- ブランド推薦率とは|AI検索の新指標Recommendation Rateの計測法
- YouTube AI引用率はプラットフォームで激変——Perplexity Gemini ChatGPT別の最適化
- YouTubeロングフォームとショートのAI引用率は94.3%対5.7%——実測データの示す差
- ゼロクリック ディスプレイスメント率とは?AI検索時代の新指標と計測方法
- YouTube 低再生数でもAI引用される構造と条件——実測的考察
- YouTubeがAI引用ソース1位に——Redditを超えた構造的理由と日本市場対応
- YouTube AI引用率 業種別ランキング2026|最高31.5%から最低2.7%まで業種差が生まれる理由と打ち手
- AI Share of Voice ベンチマーク プラットフォーム別 2026年版完全ガイド
- ブランド言及率17%ベンチマーク:AI検索での実測水準と測り方・改善策
- AI引用の外部リンク率比較:Perplexityは7割超、ChatGPTは3割前後とされる実態と最適化戦略
- AI検索時代の動画 vs ブログ流入ROI実測比較——自社診断データで見えた真実
- YouTube字幕の手動修正がAI引用精度に与える影響|検証手順と改善指標
- YouTubeクエリファンアウト×複数AI引用を獲得する戦略ガイド2026
- AI引用センチメントスコアの計測・ベンチマーク完全ガイド【日本語サイト実測】
- 競合シェアオブボイスのギャップ分析|AI検索の実測手順と3種のギャップ
- AI可視性を測る7指標フレームワーク|計測方法と2026年版完全ガイド
- AI OverviewのYouTube引用が圧倒的1位な理由と上位引用を取るドメイン戦略
- ロングフォーム動画がAI引用で圧倒的に有利な理由:94.3%データを読み解く
- プロンプトカバレッジ率のベンチマーク|日本市場の業種別実測データと改善指針
- AI引用率20%ベンチマーク|プラットフォーム別実測と改善指針2026
- AI Mode・Gemini 3・MCP標準化が変える検索の未来と2026年の対策
- AI Overview CTR低下を業種別に実測:日本市場2026年データと対策
- 一次情報はAI引用で何倍有利か|二次情報との優先度を実測比較【2026年版】
- AI引用の掲載順位が収益に与える影響|実測データで解説【2026年版】
- Google I/O 2026:AI Mode常時稼働「検索エージェント」が今夏ローンチ、SEOの前提が変わる
- AI検索時代のブランドKPI再設計|引用・言及・感情極性を課金直結で測る実践ガイド【2026年版】
- ChatGPT・Perplexity・Grok 引用率 比較|実測46倍差の真因と課金直結の対策【2026年版】
- ChatGPT・Perplexity 引用ソース重複率わずか11%|日本語サイトが取るべきマルチプラットフォーム戦略
- YouTube動画がAIに引用されるGEO対策|条件・構造・海外ローカライズ戦略【2026年版】
- AI検索 ブランドセンチメント測定|ポジティブ/ネガティブ判定の実践ガイド【2026年版】
- AI検索のシェアオブボイス測定と競合比較:2026年版の完全実践ガイド
- AI検索時代の KPI 設計|引用頻度・AI 可視性・課金直結指標【2026年版】
- リスト記事の順位とAI引用率の関係|57万件データが示す相関と最適化戦略【2026年版】
- Perplexity 引用対策 2026|海外最新事例から学ぶ引用獲得の実践戦略
- LLMハルシネーション防止と根拠提示|海外ローカライズ戦略でAI引用率を高める
- Rakuten AI 3.0とLLMO対策|日本語7000億パラメータLLMがもたらすマルチLLM戦略の転換
- AI検索における「言及」と「引用」の違い:引用を獲得するコンテンツ戦略
- AI検索 低品質判定アルゴリズムの仕組みと回避策【2026年版】
- Gemini検索で引用される対策2026年版|5つの条件と引用ロードマップ
- Google AI Overview 対策ロードマップ|90日で引用される構造に変えるフェーズ別実装計画【2026】
- Google AI Overview が YouTube 動画を引用する 5 つの条件【2026年版】
- 動画 vs 記事の AI 検索引用率比較:プラットフォーム別データと併用戦略
- YouTube コメント欄が AI 検索引用率に与える影響:分析と改善施策
- AI 検索 vs YouTube 検索の違い 2026:アルゴリズム差異とコンテンツ設計の完全解説
- AI Overview に表示済みのサイトが引用率をさらに Boost する戦略
- Google SGE 評価の仕組みと最適化|AI生成回答に選ばれる構造設計【2026年版】
- Bing Copilot SEO|BingChat 引用ソースの傾向と対策【2026年版】
- AI 検索の『順位』概念|引用順序と Citation Position の捉え方【2026年版】
- Google AI Overview SEO対策 9 項目|引用対象になる構造的条件【2026年版】
- AI Overviewが表示されない理由7つと確認方法|2026年版トラブルシュート完全版
- Wikipedia 立項を AI SEO に活用する方法【2026年版】
- NotebookLM SEO|知識管理 AI に取り上げられる方法【2026年版】
- Gemini SEO 完全ガイド|Google AI Overview と Gemini 引用の対策【2026年版】
- Claude SEO 完全ガイド|Anthropic Claude に引用される方法【2026年版】
- ChatGPT SEO 完全ガイド|ChatGPT Search で上位表示される方法【2026年版】
- AIO (AI Optimization) とは?AEO/GEO との違いと実装方法【2026年版】
- AI Overview に引用される条件完全ガイド|Google 公式仕様+実証データ【2026年版】
- AIO・LLMO・GEO・AEOの違いを完全解説|混乱を解消する比較ガイド【2026年版】
