通話・クリック減少、ルート案内急増——Google Mapsが「目的地」化するデータ

通話・クリック減少、ルート案内急増——Google Mapsが「目的地」化するデータ、ローカルビジネス計測の再定義が迫る

要点: GMBapi.com共同創業者Michel van Luijtelaar氏がSearch Engine Landに寄稿した記事によると、米国・EU・UKの179件のGoogle Business Profileを分析した結果、ウェブサイトクリック数と通話数がQ1・Q2ともに二桁%減少する一方、ルート案内リクエストは20〜30%台の増加を続けている。

著者は2026年2月時点で「ローカルSEOは死んだ」と主張していたが、今回「規模については誤っていた」と自己修正。AI駆動のローカルパックがユーザー行動をGoogle Maps内で完結させる方向に変えつつあることが背景にあると分析している。

SOCiの別データでは、ChatGPT・Perplexityのローカル推薦率はGoogleの3-packに遠く及ばず、プロフィール情報の正確性にも差がある。ローカルビジネスの計測指標そのものを見直す必要性を示すニュースだ。

最終更新日: 2026年9月1日

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何が起きたのか

GMBapiの独自分析:通話・クリックの減少とルート案内の急増

2026年8月31日、Search Engine LandにGMBapi.com共同創業者のMichel van Luijtelaar氏による記事「Calls and clicks keep falling as Google Maps becomes the destination(通話とクリックは減り続け、Google Mapsが目的地になる)」が掲載された。この記事は、GMBapiが米国・EU・UKの179件のGoogle Business Profileを分析した独自データに基づいており、Google Business Profileインサイトから得られる複数の指標を四半期・地域別に比較している(Search Engine Land)。

まず米国のデータを見ると、Q1 2026(前年同期比、以下すべてYoY)では次のような変化が確認された。

• ウェブサイトクリック数: -15.8%
• 通話数: -15.8%
• ルート案内リクエスト(direction requests): +31.3%
• デスクトップ検索インプレッション: +12.3%
• モバイル検索インプレッション: -20.6%
• デスクトップMapsインプレッション: -17.9%

続くQ2 2026では、下落幅がやや緩和したものの、基本的な方向性は同じだった。

• ウェブサイトクリック数: -12.5%
• 通話数: -11.9%
• ルート案内リクエスト: +21.1%
• デスクトップMapsインプレッション: +3.2%(Q1のマイナスから反転)
• モバイルMapsインプレッション: +30.4%
• デスクトップ検索インプレッション: +13.9%
• モバイル検索インプレッション: -20.1%

地域別の内訳も紹介されている。EUでは、デスクトップMapsインプレッションがQ1で-16.5%、Q2ではさらに落ち込んで-34.7%となった一方、ルート案内リクエストはQ1が+21.7%、Q2が+13.1%と、いずれもプラスを維持している。UKでは、モバイルMapsインプレッションがQ1で+22.4%だったのに対し、Q2は-70.8%と急落しており、四半期間・地域間でのばらつきの大きさも本データの特徴として読み取れる。

これらの数値はいずれもGMBapiが独自に集計した179件のGoogle Business Profileのサンプルに基づくものであり、Google全体・業界全体を代表する統計として公式に発表された数値ではない。記事内でも方法論として「GMBapi分析、179件のGoogle Business Profile(米国・EU・UK)」と明記されている。したがって本記事でも、この数値を業界全体の確定的な傾向としてではなく、GMBapiの分析結果という出典を明示した上で紹介する。

「規模については誤っていた」——著者自身による自己修正

この記事で特に注目すべきは、著者自身による過去の主張の修正だ。van Luijtelaar氏は2026年2月5日付のSearch Engine Land記事「Your local rankings look fine. So why are calls disappearing?(ローカルの掲載順位は問題なさそうなのに、なぜ通話が消えているのか?)」で、「通話・クリックが静かに消えている」と指摘していた(Search Engine Land)。さらに同氏は2026年4月に開催されたBrightonSEOのカンファレンスでも、「ローカルSEOは死んだ」という趣旨の主張を展開していたという。

今回の最新記事で、著者は「規模については誤っていた(We were wrong about the scale)」と明確に修正を加えている。これは主張そのものを撤回したわけではなく、通話・クリックの減少とルート案内リクエストの増加という方向性自体は正しかったものの、その変化の規模・度合いに関する当初の見立てが実際よりも過大、あるいは実態と異なっていたことを認めた形だ。記事によれば、Q1データはその後Q2データと突き合わせる形で事後的に見直され、この修正に至ったという経緯が説明されている。

このような自己修正の経緯を明示している点は、この記事を読む上で押さえておくべき重要な文脈だ。速報性の高い分析記事、特に限られたサンプル数(179件)に基づく独自データは、四半期を追うごとに数値が更新され、当初の解釈が修正される可能性が常にある。今回のケースは、著者自身がそのプロセスを透明に開示している点で、データの信頼性を評価する上で参考になる事例と言える。

AI駆動ローカルパックの構造的な変化——Sterling Sky・Jeptoの分析

van Luijtelaar氏の記事では、通話・クリックの減少とルート案内の増加という行動変容の背景として、AI駆動のローカルパック(local pack)の構造的な変化が挙げられている。Sterling SkyとJeptoによる分析として、AI駆動のローカルパックは従来のMap Packと比べて次のような特徴を持つと紹介されている。

• ユニーク事業者の表示数がわずか32%にとどまる
• 従来の3枠ではなく、2枠のみの表示になることが多い
• 発信(通話)ボタンが欠落しているケースが多い

この分析は、2026年2月5日付の前回記事「Your local rankings look fine. So why are calls disappearing?」でもすでに言及されていた内容であり(Search Engine Land)、今回の最新記事でも改めて引用される形で、通話・クリック減少の構造的背景として位置づけられている。つまり、単にユーザーの行動習慣が変わっただけでなく、Google側のUI・ローカルパックの表示仕様自体が「通話・クリックという行動を発生させにくい形」に変化していることが、指標の減少に寄与している可能性が示唆されている。

SOCiの「2026 Local Visibility Index」との整合性

van Luijtelaar氏の記事は、SOCiが公開した「2026 Local Visibility Index」のデータにも言及している。それによると、AIプラットフォームによるローカル推薦数は、Googleの3-pack(ローカル検索結果の上位3件表示)と比べてはるかに少ない。具体的な推薦率は次の通りだ。

• ChatGPT: 1.2%
• Perplexity: 7.4%
• Google Gemini: 35.9%

さらに、プロフィール情報の正確性についても差があり、ChatGPTが68%、Perplexityが68%、Geminiが100%となっている。AI推薦の平均評価は、ChatGPTが4.3、Perplexityが4.2という数値も紹介されている。

このSOCiのデータは、当サイトが既報で取り上げた「SOCi Local Visibility Index 2026とは?」で扱った数値と一致しており、複数の分析記事間でデータの整合性が取れていることが確認できる。異なる時期・異なる著者による複数の記事で同一の統計が繰り返し引用されているという事実は、それ自体がこのSOCiデータの信頼性・重要性を裏付ける材料と言える。

著者の提言——ルート案内リクエストを主要指標に

van Luijtelaar氏は記事の結論部分で、通話数だけでなくルート案内リクエストも同等に重要な指標として計測すべきだと提言している。理由として、顧客がGoogle Maps内で検索から行動(来店・来訪)までの一連の行程を完結させる傾向が強まっている点を挙げている。従来、ローカルビジネスのオンライン成果指標としては「ウェブサイトへのクリック」「電話での問い合わせ」が重視されてきたが、Google Maps自体が検索・比較・意思決定・ナビゲーションまでを一気通貫で提供する「目的地」となりつつある以上、Maps内で完結する行動そのものを指標として捉え直す必要がある、というのが著者の主張の核心だ。

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aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

「順位は安定しているのに成果が出ない」というパラドックスの正体

aiseo-llmo.comを利用するLLMO/ローカルSEO担当者にとって、今回のデータが示す最大の示唆は、「検索順位・掲載順位が安定して見えていても、実際の顧客エンゲージメント(通話・クリックという伝統的な成果指標)は構造的に減少しうる」という点だ。これはvan Luijtelaar氏が2026年2月の記事から一貫して指摘してきたパラドックスであり、今回の最新データはその規模感を修正しつつも、方向性自体を再確認する内容になっている。

多くの実務者は、Google Business Profileやローカル検索での掲載順位を主要なKPIとして追いかけている。しかし、順位が維持・向上していても、それがそのまま「電話が鳴る」「ウェブサイトへのアクセスが増える」という成果に直結するとは限らない。AI駆動のローカルパックがユニーク事業者の表示数を絞り込み(従来比32%程度)、発信ボタンを省略するケースが多いという構造そのものが、「順位は良いのに成果指標が伸びない」という現象を生み出す土壌になっている可能性がある。この構造を理解しないまま、従来通りの指標だけを追い続けると、実際には進行している行動変容を見逃し、施策の効果を誤って評価してしまうリスクがある。

AIプラットフォームのローカル推薦率の低さが意味すること

SOCiのデータが示すChatGPT 1.2%、Perplexity 7.4%、Google Gemini 35.9%というローカル推薦率は、LLMO担当者にとって重要な優先順位付けの材料になる。現時点では、ChatGPTやPerplexityが特定のローカルビジネスを名指しで推薦する頻度は、Googleの3-packと比べてまだ大きな差がある。これは、「ローカルビジネスのAI検索対策」において、汎用的なAIチャットサービス経由での直接的な推薦獲得を最優先課題に据えるべきかどうかを判断する上での参考データになる。

一方で、Geminiの推薦率が35.9%と相対的に高く、プロフィール情報の正確性も100%と報告されている点は見過ごせない。GoogleはGeminiとGoogle Business Profile・Google Mapsのデータを密接に統合しており、今回のGMBapi分析が示すMaps内での行動集中(ルート案内リクエストの増加)とあわせて考えると、Google系のAI・地図エコシステム全体でのプロフィール最適化が、複数のAIプラットフォームの中でも相対的に投資対効果の高い領域である可能性が示唆される。

ただし、プロフィール正確性がChatGPT・Perplexityでそれぞれ68%にとどまっているという事実は、逆に言えば「正確な情報を提供しても、そもそも参照・反映されにくい」構造的な課題がAIプラットフォーム側に残っていることも意味する。この数値の低さを、自社の情報発信の不備と誤解して過剰に対応するのではなく、プラットフォーム側の技術的制約として理解した上で、できる範囲での最適化(構造化データの整備、複数チャネルでの情報の一貫性確保など)に取り組む姿勢が現実的だ。

業種別のインパクトの違い

今回のデータが示す行動変容のインパクトは、業種・事業形態によって濃淡がある。

実店舗中心の業種(飲食・小売・医療・美容など)

来店を最終ゴールとする業種にとって、ルート案内リクエストの増加は、必ずしも悪いニュースではない。むしろ、ユーザーがGoogle Maps上で意思決定を完結させ、そのまま来店行動に移っている可能性を示すポジティブなシグナルとも解釈できる。ただし、従来の「ウェブサイトクリック」「電話問い合わせ」を主要KPIとしてレポーティングしてきた事業者にとっては、これらの指標だけを見ていると、実際には増えている来店意欲(ルート案内経由)を過小評価してしまうリスクがある。

多店舗チェーン・フランチャイズ

拠点数が多い事業者ほど、Google Business Profileの管理負荷が大きく、店舗ごとのデータのばらつきも大きくなりやすい。今回のGMBapiデータでも、米国・EU・UK間、さらにQ1とQ2の間で数値の変動幅が大きいことが示されており(例:UKのモバイルMapsインプレッションがQ1の+22.4%からQ2は-70.8%へ急落)、単一店舗の一時的な変動だけで全社的な傾向を判断するのは危険だ。多店舗チェーンの担当者は、店舗単位・地域単位での指標のばらつきを踏まえた上で、ルート案内リクエストを含めた複数指標を横断的にモニタリングする体制が求められる。

単店舗の中小事業者

限られたリソースで運用する単店舗の中小事業者にとって、通話数・クリック数の減少は、直感的に「集客が悪化している」という不安につながりやすい。しかし今回のデータが示すように、この減少は個別事業者の施策の問題というより、Google Maps・AI駆動ローカルパックという業界全体のプラットフォーム構造の変化に起因する部分が大きい可能性がある。中小事業者ほど、こうした業界動向を把握する時間的余裕が少ないため、代理店やツールを通じて「これは自社固有の問題ではなく、業界全体で起きている構造変化である」という情報を能動的に提供することが、無用な不安の軽減につながる。

日本国内の実務者への示唆

今回のデータは米国・EU・UKを対象としたものであり、日本市場に同じ規模・同じ方向性の変化がそのまま当てはまるとは限らない点には注意が必要だ。Googleマップの日本国内での利用習慣、Geminiの日本語ローカル検索での統合度合い、ChatGPT・Perplexityの日本語ローカル推薦の実装状況は、英語圏とは異なる可能性がある。ただし、Googleが世界共通のプラットフォーム仕様・AI駆動ローカルパックのUIロジックを展開している以上、同様の行動変容の兆候(通話・クリックの伸び悩み、ルート案内的な行動の増加)が時間差を伴って日本国内にも波及する可能性は十分に考えられる。日本国内のLLMO担当者は、今回のような海外の先行データを「将来起こりうる変化の予兆」として捉え、自社のGoogle Business Profileインサイトで通話数・クリック数・ルート案内リクエストの推移を早い段階から継続的にウォッチしておくことが望ましい。

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今すぐできる対応策

1. ルート案内リクエストを主要指標としてダッシュボードに追加する

Google Business Profileの管理画面(またはGoogle Business Profile API経由のインサイトデータ)には、ウェブサイトクリック数・通話数と並んで、ルート案内リクエスト数(direction requests)が個別の指標として提供されている。これまで通話数・クリック数を主要KPIとして扱ってきた場合、ルート案内リクエストを同じレポーティングフレームに組み込み、四半期・月次で推移を追う運用に切り替えることが第一歩になる。特に実店舗ビジネスにおいては、この指標が「来店意欲」を示す先行指標として機能する可能性がある。

具体的な確認手順は次の通りだ。

1. Google Business Profileの管理画面にログインし、対象の店舗・拠点を選択する
2. 「パフォーマンス」または「インサイト」セクションを開く
3. 「ルート案内のリクエスト」「通話」「ウェブサイトへのクリック」の3指標を同一期間・同一グラフ上で並べて比較する
4. 直近数四半期分のトレンドを月次・四半期単位でエクスポートし、社内の定例レポートに組み込む
5. 複数店舗を運用している場合は、店舗ごと・地域ごとの数値のばらつきも記録しておく

2. Google Business Profileのプロフィール最適化ポイントを再点検する

AI駆動のローカルパックがユニーク事業者の表示数を絞り込み、2枠のみの表示・発信ボタンの欠落といった仕様変化を伴っている以上、限られた表示枠の中で選ばれるための基本的なプロフィール最適化の重要性はむしろ増している。具体的には以下の点を再点検したい。

• 事業者名・住所・電話番号(NAP情報)がGoogle Business Profile、自社サイト、その他の主要ディレクトリで完全に一致しているか
• 主要カテゴリ(プライマリカテゴリ)が実際の事業内容と正確に一致しているか。前回記事(2026年2月)でも指摘されている通り、AI駆動のローカルパックでは「事業者名・主要カテゴリ・実際のサービス内容の整合性」という適格性(eligibility)がこれまで以上に重視される傾向がある
• 営業時間・特別営業時間(祝日・臨時休業など)が最新の状態に保たれているか
• 写真・商品/サービス情報・投稿(Google Posts)が定期的に更新されているか
• 口コミへの返信率・返信の質が維持されているか

3. AI推薦率を上げるための施策の優先順位付け

SOCiのデータが示すChatGPT 1.2%、Perplexity 7.4%、Google Gemini 35.9%という推薦率の差を踏まえると、限られたリソースの中でどのプラットフォームへの最適化を優先すべきかの判断材料になる。GoogleエコシステムとGeminiの統合度合いが高いことを踏まえ、まずはGoogle Business Profile自体の情報精度・鮮度を高めることが、Google検索・Google Maps・Geminiの複数チャネルに横断的に効く可能性が高い。

そのうえで、ChatGPT・Perplexity経由の推薦獲得については、構造化データ(schema.orgのLocalBusinessマークアップなど)の実装、自社サイトおよび外部メディアでの一貫した事業者情報の発信、レビューサイト・第三者ディレクトリでの情報整合性の確保といった、AIモデルが学習・参照しうる情報源全体の整備に取り組むことが現実的なアプローチになる。これらのプラットフォームでの推薦率がまだ低い段階だからこそ、早期に基盤を整えておくことが将来的な優位性につながる可能性がある。

4. 業界データの継続的なウォッチと自社データとの突き合わせ

今回のGMBapiデータは179件のサンプルに基づく独自分析であり、著者自身も過去の見立てを「規模については誤っていた」と修正している経緯がある。したがって、この種の業界データを鵜呑みにするのではなく、自社・自社クライアントのGoogle Business Profileインサイトの実データと突き合わせて検証する姿勢が重要だ。四半期ごとに自社の通話数・クリック数・ルート案内リクエストのYoY変化率を算出し、今回紹介したGMBapiの数値と比較することで、自社が業界全体の傾向と同じ方向に動いているのか、それとも異なる動きを見せているのかを客観的に把握できる。

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よくある質問

Q1. GMBapiの分析はどの程度の規模のデータに基づいているのか?

米国・EU・UKの179件のGoogle Business Profileを対象にした独自分析であり、Google公式の統計や業界全体を代表する大規模調査ではない点に留意が必要だ。著者のMichel van Luijtelaar氏(GMBapi.com共同創業者)自身が方法論として明記している。

Q2. 通話数・クリック数はどの程度減少しているのか?

米国データでは、Q1 2026がウェブサイトクリック-15.8%・通話-15.8%、Q2 2026がウェブサイトクリック-12.5%・通話-11.9%(いずれも前年同期比)となっている。減少幅はQ1からQ2でやや縮小している。

Q3. ルート案内リクエストはどの程度増加しているのか?

米国データでは、Q1 2026が+31.3%、Q2 2026が+21.1%(いずれも前年同期比)。EUではQ1+21.7%・Q2+13.1%と、地域を問わずプラス基調が続いている。

Q4. 著者は以前「ローカルSEOは死んだ」と主張していたのか?

著者は2026年2月の記事で「通話・クリックが静かに消えている」と指摘し、同年4月のBrightonSEOでは「ローカルSEOは死んだ」という趣旨の主張を展開していた。ただし最新記事では「規模については誤っていた」と自己修正しており、方向性自体は維持しつつ規模感を見直している。

Q5. AI駆動のローカルパックは、従来のMap Packと何が違うのか?

Sterling SkyとJeptoの分析によれば、AI駆動のローカルパックはユニーク事業者の表示数が従来比わずか32%にとどまり、3枠ではなく2枠のみの表示になることが多く、発信(通話)ボタンが欠落しているケースも多いとされている。

Q6. AIプラットフォームのローカル推薦率はどの程度か?

SOCiの「2026 Local Visibility Index」によると、ローカル推薦率はChatGPT 1.2%、Perplexity 7.4%、Google Gemini 35.9%。プロフィール情報の正確性はChatGPT 68%、Perplexity 68%、Gemini 100%と報告されている。

Q7. なぜルート案内リクエストが重要な指標として提言されているのか?

著者は、顧客がGoogle Maps内で検索から行動(来店・来訪)までの一連の行程を完結させる傾向が強まっているためだと説明している。従来の通話・クリックという指標だけでは、Maps内で完結する行動を捉えきれず、実際のユーザー行動を過小評価するリスクがあるという考え方だ。

Q8. 日本国内のローカルビジネスにも同じ傾向が起きているのか?

今回のデータは米国・EU・UKを対象としたものであり、日本市場での同種のデータは本記事の出典には含まれていない。ただしGoogleは世界共通のプラットフォーム仕様を展開しているため、同様の行動変容が時間差を伴って日本国内にも波及する可能性はある。自社のGoogle Business Profileインサイトを継続的にウォッチすることが推奨される。

Q9. 今すぐ確認すべきGoogle Business Profileの指標は何か?

ウェブサイトクリック数・通話数に加えて、これまで軽視されがちだったルート案内リクエスト数を同一のダッシュボードで継続的にモニタリングすることが推奨される。複数店舗を運用している場合は、店舗ごと・地域ごとの数値のばらつきも記録しておくとよい。

Q10. Q1データが後から見直されたのはなぜか?

記事によれば、Q1データはその後Q2データと突き合わせる形で事後的に見直され、「規模については誤っていた」という著者の自己修正につながったと説明されている。限られたサンプル数に基づく速報的な分析は、後続の四半期データとの照合によって解釈が更新されうるという一例だ。

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