Google August 2026スパムアップデート、通常の1.8倍の順位変動とSE Ranking調査で判明

Google August 2026スパムアップデート、実は通常の1.8倍の順位変動があったとSE Ranking調査で判明

要点: SE Rankingが米国10万キーワード・20業種を対象に実施した分析によると、Google August 2026スパムアップデート期間(8月17日〜22日)は、トップ10圏内のURLが100位圏外まで転落する割合が16.71%に達し、通常期間(7月26日〜31日)の9.2%から82%増加した。トップ10のURLがトップ100圏外に消える確率は通常時の約1.8倍で、20業種すべてで通常より高い順位変動率が記録された。

本記事は、当メディアが2026年8月22日に報じたGoogle August 2026スパムアップデート完了記事の続報にあたる。前回はロールアウトの開始・完了という「事実」を報じたが、今回は「実際にどれだけ強く効いたか」を示す実測データが明らかになった、という位置づけで読んでほしい。

最終更新日: 2026年8月28日

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何が起きたのか

検索順位トラッキングツールを提供するSE Rankingが、Google August 2026スパムアップデートの実際の影響度を定量化した分析結果を公表した。Search Engine LandのDanny Goodwin氏が2026年8月27日付でこの分析を記事化している(Search Engine Land)。

分析の手法

SE Rankingは、米国の検索結果を対象に以下の条件で分析を実施した。

• 分析対象: 米国の10万キーワード、20業種にまたがる検索順位データ
• 比較対象期間:
  • アップデート期間: 2026年8月17日〜22日(August 2026スパムアップデートのロールアウトが行われた期間と重なる)
  • ベースライン期間: 2026年7月26日〜31日(通常時、アップデートの影響を受けていない期間)
• 分析範囲: Googleの検索結果ポジション1〜100のみを対象とし、それより下位の順位は分析に含まれていない

このように、通常運転時の順位変動パターンと、アップデート期間中の順位変動パターンを同じキーワード群・同じ業種構成で比較することで、「アップデートによってどれだけ通常より変動が大きくなったか」を相対的に測定する設計になっている。単純にアップデート期間中の変動幅だけを見るのではなく、平時のベースラインとの差分を取っている点が、この分析の特徴だ。

主な数値: トップ10からの転落率が82%増

分析の中核となる数値は、トップ10圏内にランクインしていたURLが、100位圏外まで転落した割合だ。

• アップデート期間(8月17日〜22日): 16.71%
• ベースライン期間(7月26日〜31日): 9.2%
• 増加率: 82%増

言い換えると、通常時であればトップ10にランクインしていたURLのうち9.2%程度が100位圏外まで消える一方、アップデート期間中はその割合が16.71%まで跳ね上がった。SE Rankingはこの結果から、トップ10のURLがトップ100圏外に消える確率は、通常時の約1.8倍に達していたと結論づけている。

これは「順位が少し下がった」というレベルの話ではない。トップ10に入っていたページが検索結果の1ページ目はおろか、上位10ページ相当(100位圏内)からも姿を消すという、極めて大きな変動を指す数値だ。

新規ランクインも増加: 入れ替わりが激しくなった

順位が落ちたURLがある一方で、逆に大きく上昇したURLの割合も増加している。SE Rankingの分析によれば、アップデート後、直前までトップ20圏外だったURLが新たにトップ3にランクインしたケースは、12%増加した。

つまり今回のアップデートは、単に一方向的に順位を押し下げただけのものではなく、「大きく落ちるURL」と「大きく上がるURL」の両方が通常より増え、検索結果の入れ替わり(churn)そのものが激しくなったことを示している。これはGoogleのアルゴリズム更新が持つ典型的な性質でもあり、誰かの順位低下は、別の誰かの順位上昇と表裏一体であることが、この12%という数値からも読み取れる。

業種別のばらつき: 20業種すべてで通常より高い変動

SE Rankingは業種別の分析も行っており、トップ10の順位変動率(ランキングの入れ替わりの激しさを示す指標)を業種ごとに算出している。この変動率には業種間で明確な幅があった。

• 最小: 不動産(74.64%)
• 最大: ファッション・ビューティー(85.55%)

重要なのは、この最小値である不動産の74.64%であっても、依然として通常期間の変動率を上回っていた点だ。分析対象となった20業種すべてで、ベースライン期間より高い順位変動率が記録されている。業種によって「アップデートの効き方の強弱」に差はあるものの、「今回のアップデートの影響を全く受けなかった業種」は、この分析の範囲では確認されていない。

この分析の限界

Search Engine Landの記事、およびSE Rankingの分析には、明示された限界がある。

• 分析対象はGoogle検索結果のポジション1〜100のみであり、101位以下の順位変動は含まれていない
• ドメインレベルでどのサイトが順位を落とし、どのサイトが順位を上げたのか、具体的な内訳(社名・サイト名)は分析に含まれていない
• コンテンツの種類別(例: 記事型、商品ページ型など)、あるいはスパムの手口別(スケールドコンテンツ濫用、リンクスパムなど)の内訳分析も、今回の分析には含まれていない

つまりこの分析は、「どのくらいの規模で順位が動いたか」というマクロな変動量を定量化したものであり、「なぜ・誰が・どのような理由で」順位が動いたのかという因果関係やドメイン単位の詳細には踏み込んでいない。この点は実務でデータを解釈する際に留意しておく必要がある。また、Google公式のコメントや第三者専門家の直接引用も、この記事には含まれていない。

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背景: 2026年3回目のスパムアップデートの経緯

今回のデータの前提となる、August 2026スパムアップデート自体の経緯を簡単に振り返っておく。詳細は前回の記事で扱っているため、ここでは要点のみ整理する。

Google August 2026スパムアップデートは、2026年8月18日午前(米国東部時間 約12:30pm ET)にロールアウトが始まり、8月21日午前4時50分頃(太平洋夏時間)に完了した。所要時間は2日16時間で、全世界・全言語が同時に対象となった。2026年に入って3月・6月に続く3回目のスパムアップデートだ。

今回のアップデートは、Googleが新しいスパムポリシーを導入したものではなく、既存のスパムポリシー——スケールドコンテンツ濫用、サイトレピュテーション濫用、リンクスパム、クローキングなど——を、SpamBrainによる自動検出システムが引き続き強化・適用する形で運用された。

一般的な整理として、Googleのスパムアップデートは「大量のAI生成コンテンツを使って検索順位を操作しようとするサイト」を主要な対象の一つとしているとされる。これはGoogleの公式スパムポリシーで繰り返し説明されている一般論であり、AI自体の利用そのものが問題視されているわけではない。問題視されるのは、独自の付加価値を伴わず、検索順位の操作を主目的として大量生成されたコンテンツだ、という整理がなされている。この点はあくまで一般論・既報の整理であり、今回のSE Rankingの分析自体が「今回のアップデートはAI生成コンテンツを狙い撃ちした」と述べているわけではない点には注意したい。

また、業界の一般的な観測として、人間による編集レビュー(ファクトチェック・ブランドボイスの調整・構成の手直し)を経たAI下書きコンテンツは、こうしたアップデートの影響を受けにくかったと報告する動きがある。これも断定的な結論ではなく、あくまで一般的な傾向として捉えるべきものだ。

前回記事との違い: 「完了した」から「どれだけ効いたか」へ

当メディアが2026年8月22日に公開した前回記事は、Googleが8月18日にアップデートのロールアウトを開始し、8月21日に完了したという「事実」を報じたものだった。この時点では、実際に検索結果がどれだけ動いたのかを示す定量データは存在しておらず、記事の内容も「対象となるスパムポリシーの種類」「AI生成コンテンツとの関係の整理」「今すぐ取るべき対応策」といった、一般的な備えの解説が中心だった。

今回のSE Ranking分析は、その「その後」を埋めるデータだ。実際にトップ10のURLが100位圏外へ転落する確率が通常の1.8倍に達していたという数値は、今回のアップデートが「通常運用の延長線上の小さな調整」ではなく、「体感でも実感されるレベルの大きな順位変動を伴うアップデートだった」ことを裏付けている。前回記事が「何が起きる可能性があるか」を扱ったのに対し、今回は「実際に何が起きたか」を扱う続報という位置づけになる。

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aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

aiseo-llmo.comの読者層であるLLMO・GEO(Generative Engine Optimization)担当者、SEO担当者、コンテンツマーケターにとって、今回のデータが持つ実務的な意味を整理する。

「体感」が正しかったことの裏付け

今回のアップデート期間中、自社サイトや競合サイトの順位が普段以上に大きく動いたと感じた読者は少なくないはずだ。SE Rankingの分析は、その体感が個別の思い込みではなく、実際にデータとして裏付けられるものであったことを示している。トップ10のURLが100位圏外まで転落する確率が通常の1.8倍というのは、業界内の主観的な印象論ではなく、10万キーワード規模の定量分析による客観的な数値だ。この点は、社内やクライアントへの報告の際に、根拠として引用しやすい情報になる。

業種横断で影響が及んでいる点への注意

今回のデータで特に重要なのは、分析対象となった20業種すべてで、通常より高い順位変動率が記録されていたという事実だ。最も変動率が小さかった不動産業種でも74.64%という高い水準にあり、ベースライン期間を上回っていた。これは、「うちの業種はスパムアップデートとあまり関係がない」という思い込みが必ずしも安全ではないことを示唆している。ファッション・ビューティーのようにAI生成コンテンツやアフィリエイト目的の大量ページが比較的作られやすい業種で最も高い変動率(85.55%)が記録された一方、不動産のように専門性・地域性・取引の実態が伴いやすい業種でも、相対的に低いとはいえ通常を上回る変動があった。業種にかかわらず、平時からの自己点検が求められる状況にあると理解しておきたい。

「上がったサイトもある」ことの意味

トップ20圏外から新たにトップ3にランクインしたケースが12%増加したという数値も見逃せない。今回のアップデートは、既存の上位ページを一方的に追い落とすだけの更新ではなく、それまで評価されていなかったページが新たに評価される機会でもあった。これは、スパムポリシー違反によって順位を落としたページが空けた「枠」に、より高品質なコンテンツを提供していたページが入り込んだ可能性を示唆している。裏を返せば、自社サイトが今回のアップデートで大きく順位を落としていなかったとしても、それは油断していい理由にはならない。今後同種のアップデートが実施されるたびに、同様の入れ替わりが発生しうる構造がある以上、継続的なコンテンツ品質の底上げが競争上の防御策になる。

データの限界を踏まえた解釈の注意点

SE Rankingの分析は、ドメイン単位でどのサイトが順位を落とし、どのサイトが順位を上げたのかという具体的な内訳を含んでいない。またコンテンツ種別・スパム手口別の分析も含まれていない。したがって、「今回の分析結果=自社のコンテンツ運用がスケールドコンテンツ濫用に該当していた証拠」と短絡的に結びつけることはできない。あくまでマクロなランキング変動の規模を示すデータであり、自社の状況を個別に判断するには、自社のGoogle Search Consoleのデータを直接確認する必要がある。

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今すぐできる対応策

今回のデータを踏まえ、実務担当者が優先的に取り組むべき対応を整理する。

1. 自社データでの変動確認: SE Rankingの分析期間に合わせて照合する

Google Search Consoleの検索パフォーマンスレポートを開き、SE Rankingの分析期間である「8月17日〜22日」を、ベースラインとなる「7月26日〜31日」と比較する。具体的には以下を確認する。

• ページ単位の平均掲載順位の推移。特にトップ10圏内にあったページが大きく順位を落としていないか
• クリック数・インプレッション数の急激な増減がないか
• 検索アナリティクスを「ページ」でフィルタし、順位変動が大きかったページの共通点(コンテンツの生成方法、公開時期、内容の独自性の有無)を洗い出す

自社の変動幅がSE Rankingの示す「通常の1.8倍」という水準に近い、あるいはそれを上回っているかどうかを把握することが、優先度判断の第一歩になる。

2. 業種特性を踏まえた優先順位付け

自社が属する業種が、今回の分析で相対的に変動率の高かった業種(ファッション・ビューティーなど、消費者向け推薦・比較コンテンツが多い業種)に近い場合は、特に優先度を上げて点検する。逆に不動産のように相対的に変動率が低かった業種であっても、通常を上回る変動が確認されている以上、点検自体を省略すべきではない。

3. コンテンツ監査の実施方法

大規模なコンテンツ資産を持つサイトほど、全ページを一度に精査することは現実的ではない。以下の優先順位で監査を進めることを推奨する。

1. トラフィック上位ページを最優先: アクセス解析・Search Consoleでインプレッション・クリックの多いページから着手する。影響が大きい割に見直しコストが低い
2. 同一テンプレート・同一構成のページ群: 「地域名×サービス名」「商品カテゴリ×比較」のように、同じテンプレートで機械的に生成されたページ群がないか確認する。あれば代表ページをサンプル的にレビューし、問題があれば群全体を見直す
3. AIツールで下書きされ、そのまま公開されたページ: 執筆記録・CMSの編集履歴などから、AI下書き後に人間の実質的な編集を経ていないページを洗い出す
4. 公開から長期間更新されていないページ: 情報の陳腐化や、当時のSEO慣行に基づく機械的な構成が残っている可能性がある

各ページについて、次の観点でチェックする。

• 独自の一次情報(データ・実体験・専門家の見解)が含まれているか
• 同テーマの既存コンテンツと比較して、独自の視点・付加価値を提供できているか
• 執筆・監修に関わった人間がそのトピックについて実務経験・専門知識を持つか
• 検証可能な出典が明示されているか

4. 人間レビュー体制の構築

AIを執筆補助として活用しつつ、公開前に必ず人間の編集者が介在する体制を整備することが、今回のようなアップデートへの実務的な備えになる。具体的な体制設計のポイントは以下の通りだ。

• 公開前チェックリストの明文化: 「ファクトチェック済みか」「独自の視点が加わっているか」「ブランドボイスに沿っているか」「構成が機械的なテンプレートの単純な繰り返しになっていないか」を、誰が確認しても同じ基準で判断できる形にドキュメント化する
• レビュー担当者の専門性の担保: AI下書きの内容を審査する人間が、そのトピックについて実務経験や専門知識を持っているかを確認する。単なる誤字脱字チェックにとどまらないレビューが求められる
• 量産ペースの見直し: 月間の公開本数を目標として先に固定するのではなく、レビュー工程を通過できる本数を上限として設定する運用に転換する
• 過去記事の棚卸し計画: 新規記事のレビュー体制を整えるだけでなく、既に公開済みの大量生成コンテンツについても、優先度の高いページから遡って同様のレビューを実施する計画を立てる

5. 継続的なモニタリング体制

今回のようなアップデートは、Googleのアルゴリズム運用の中で今後も繰り返される。単発の対応で終わらせず、以下のような継続的なモニタリング体制を構築しておきたい。

• 主要なSEOメディア(Search Engine Land、Search Engine Journal、Search Engine Roundtableなど)のアップデート情報を定期的に確認する
• 自社の主要ページについて、順位トラッキングツールで日次〜週次の変動を記録し、平時のベースラインを自社でも把握しておく
• アップデートのロールアウトが確認された際は、開始日・完了日を記録し、その前後での自社データの変動を都度比較できるようにしておく

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業種別ばらつきの実務的解釈

今回のSE Rankingのデータで示された業種別のばらつき(最小74.64%の不動産から、最大85.55%のファッション・ビューティーまで)について、もう少し踏み込んで解釈しておきたい。

不動産のように、地域性・法規制・取引実態といった専門性が強く求められる業種は、そもそもAIによる大量生成コンテンツが入り込みにくい構造にある。物件情報や地域相場の解説には、実際の取引データや地域特有の事情への言及が必要であり、汎用的なAI下書きだけで質の高いコンテンツを量産することが難しい。この構造的な特徴が、相対的に低い変動率につながっている可能性がある。

一方でファッション・ビューティーのような業種は、「おすすめ〇選」「比較レビュー」といった推薦型コンテンツが市場全体で大量に生成されやすい。実際の使用体験を伴わない比較記事や、テンプレート化されたレビュー記事が量産されやすい構造があり、それが今回のアップデートでの高い変動率につながった可能性が考えられる。

ただし、これらはあくまで構造的な推測であり、SE Rankingの分析自体はドメイン単位・コンテンツ種別単位の内訳を含んでいないため、断定はできない。業種特性と変動率の関係を厳密に因果づけるには、追加の分析が必要になる。実務上重要なのは、「自社の業種は元々変動しやすい/しにくい」という一般論に頼るのではなく、自社の実データを個別に確認することだ。

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AI大量生成コンテンツとLLMO/GEO運用の関係

LLMO・GEOの文脈では、AI Overviews・AI Modeなどの生成AI検索面での引用獲得を目的として、大量のコンテンツを機械的に生成する運用が一部で行われてきた。今回のデータが示す「通常の1.8倍という順位変動」は、そうした運用に対する構造的なリスクを改めて示すものと位置づけられる。

重要なのは、AIをコンテンツ制作に使うこと自体がリスクなのではなく、「量産すること」と「人間による品質管理を省略すること」が組み合わさった場合にリスクが高まるという構造だ。この整理は前回記事でも述べた通りであり、今回のSE Rankingの分析結果によって覆るものではない。むしろ、実測データによって「量産×無審査」型の運用に対するアップデートの実効性が、より具体的な数字として裏付けられた形になる。

LLMO・GEO運用においては、AI Overviews・AI Modeでの引用獲得だけを目的化せず、通常の検索結果における順位の安定性・E-E-A-T(E-E-A-Tの詳細)の充足度も並行して重視する必要がある。AI検索面での引用を狙うあまり通常検索での順位が不安定になっては、本末転倒だ。E-E-A-TとLLMOの関係で解説している通り、AI検索面での評価と従来の検索順位評価は独立したものではなく、根底にあるコンテンツ品質の基準は共通している部分が大きい。

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今後の見通し

今回のSE Rankingの分析結果を踏まえ、今後注目すべきポイントを整理する。

追加のドメインレベル分析が公開されるかどうか: 今回の分析はマクロな変動量の把握にとどまっており、どのサイト・どのコンテンツ種別が実際に影響を受けたのかという内訳は含まれていない。SE Ranking、あるいは他のSEOツールベンダーが追加でドメインレベルの分析を公開する可能性があり、公開されれば「誰が勝ち、誰が負けたか」というより実務的な示唆が得られる。

次回アップデートとの比較: 2026年は3月・6月・8月と、ほぼ隔月〜3カ月おきのペースでスパムアップデートが実施されている。次回のアップデートが実施された際、今回のような定量分析が再度行われれば、「82%増・1.8倍」という今回の数値が、2026年のスパムアップデートの中で特に大きかったのか、それとも標準的な水準だったのかを判断する比較対象が得られることになる。現時点では、今回の数値を3月・6月のアップデートと直接比較できるデータは存在しない。

業種別内訳のさらなる精緻化: 今回は20業種という粒度での分析だったが、さらに細かいサブカテゴリ単位、あるいはコンテンツタイプ別(比較記事、ハウツー記事、商品ページなど)の分析が今後行われれば、実務担当者がより具体的な対策を講じやすくなる。

AI検索面(AI Overviews・AI Mode)への影響との関係: 今回のSE Ranking分析は通常のGoogle検索結果(オーガニック順位)を対象としており、AI OverviewsやAI Modeでの引用状況への影響については言及されていない。この点は今回の分析の対象外であり、今後別の調査・分析が行われるかどうかを注視する必要がある。

いずれにせよ、今回の分析が示す「通常の1.8倍」という数値は、Googleのスパムアップデートが単なる形式的な更新ではなく、実際の検索結果に無視できない規模の変動をもたらしていることを裏付けている。LLMO・GEO運用に携わる担当者にとっては、こうした定量データを社内での優先度判断や予算確保の根拠として活用しつつ、日頃からのコンテンツ品質管理を継続することが、最も確実な備えになる。

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よくある質問

Q1. SE Rankingの分析はどのようなデータをもとに行われたのか?

米国の10万キーワード、20業種にまたがる検索結果データをもとに、アップデート期間(8月17日〜22日)とベースライン期間(7月26日〜31日、通常時)の順位変動を比較する形で分析された。分析対象はGoogleの検索結果ポジション1〜100に限られており、それより下位の順位は含まれていない。ドメインレベルの内訳やコンテンツ種別・スパム手口別の分析は今回の分析に含まれていない点も明示されている。

Q2. トップ10からの転落率「16.71%」とは具体的にどういう数値か?

アップデート期間中、それまでトップ10圏内にランクインしていたURLのうち16.71%が、検索結果の100位圏外まで転落したことを示す割合だ。同じ集計をベースライン期間(通常時)で行うと9.2%にとどまり、アップデート期間はベースライン期間比で82%高い転落率だった。トップ10というかなり良好な順位にあったURLが、上位100位相当からも姿を消すという大きな変動を意味する。

Q3. 「通常の1.8倍」とは何を指しているのか?

トップ10圏内のURLがトップ100圏外まで転落する確率が、アップデート期間中は通常時(ベースライン期間)の約1.8倍に達していたことを指す。アップデート期間の転落率16.71%を、ベースライン期間の転落率9.2%で割ると約1.82倍となり、SE Rankingはこれを「約1.8倍」と表現している。82%の増加率と実質的に同じ現象を、比率の形で言い換えたものだ。

Q4. 順位が上がったURLについてもデータはあるのか?

ある。アップデート後、直前までトップ20圏外だったURLが新たにトップ3にランクインしたケースは12%増加したと報告されている。今回のアップデートは順位を押し下げる方向だけでなく、それまで評価されていなかったページが新たに高順位を獲得する動きも通常より活発だったことを示している。上位ページの入れ替わり(churn)全体が、通常より激しくなったと理解できる。

Q5. 業種によって影響の大きさに差はあったのか?

あった。トップ10の順位変動率を業種別に見ると、最小は不動産(74.64%)、最大はファッション・ビューティー(85.55%)で、業種間に一定の幅が確認された。ただし重要なのは、この最小値である不動産の74.64%であっても、通常期間の変動率を上回っていた点だ。分析対象となった20業種すべてで、ベースライン期間より高い順位変動率が記録されており、「今回の影響を全く受けなかった業種」は確認されていない。

Q6. 今回のデータは、どのサイトが順位を落としたかを教えてくれるのか?

教えてくれない。SE Rankingの分析、およびSearch Engine Landの記事では、ドメインレベルでどのサイトが順位を落とし、どのサイトが順位を上げたのかという具体的な内訳は公表されていない。またコンテンツの種類別・スパムの手口別の内訳分析も、今回の分析には含まれていない。今回のデータはあくまで、市場全体としての変動規模を定量化したマクロな分析である点を理解しておく必要がある。

Q7. 今回のアップデートはAI Overviews・AI Modeにも適用されたのか?

Search Engine Landの今回の記事、およびSE Rankingの分析では、AI Overviews・AI Modeへの適用有無について言及されていない。今回のSE Rankingの分析は通常のGoogle検索結果(オーガニック順位)を対象としたものであり、AI検索面での引用状況への影響は分析の対象外だ。この点について断定的な情報を書き足すことは避けるべきで、現時点で確認できているのは通常検索結果における順位変動のデータに限られる。

Q8. 前回(8月22日)の記事と今回の記事は何が違うのか?

前回記事は、Googleが2026年8月18日にAugust 2026スパムアップデートのロールアウトを開始し、8月21日に完了したという「事実」と、対象となるスパムポリシーの種類、AI生成コンテンツとの一般的な関係性を報じたものだった。今回の記事は、その後にSE Rankingが公表した実測データ——トップ10からの転落率が通常の1.8倍に達していたこと、20業種すべてで通常より高い変動が確認されたことなど——を扱う続報であり、「実際にどれだけ強く効いたか」を定量的に示す点で前回と異なる。

Q9. 自社サイトが今回のアップデートで影響を受けたかどうかは、どう確認すればよいか?

Google Search Consoleの検索パフォーマンスレポートで、SE Rankingの分析期間に合わせて「8月17日〜22日」と「7月26日〜31日」の平均掲載順位・クリック数・インプレッション数をページ単位で比較するのが基本だ。トップ10圏内にあったページが大きく順位を落としていないか、逆に新たに上位入りしたページがないかを確認する。自社の変動幅が今回のSE Rankingの示す全国平均の水準(1.8倍)に近い、あるいはそれを上回っているかどうかが、優先度判断の材料になる。

Q10. 今回のデータを踏まえて、LLMO/GEO担当者が最優先で取り組むべきことは何か?

トラフィック上位ページから優先順位をつけてコンテンツ監査を行い、AI下書きが人間のレビューを経ずに公開されているページがないかを洗い出すことが最優先だ。あわせて、公開前チェックリストの明文化や、レビュー担当者の専門性の担保など、今後の量産運用を見直す体制づくりも並行して進めたい。LLMOの基本原則にある通り、AI引用を狙った特殊な最適化よりも、E-E-A-T充足・一次情報の提示・独自の視点といった通常のコンテンツ品質指標を高めることが、今回のような大きな順位変動に対する最も確実な防御策になる。

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