AI Overview(AIによる概要)は2026年、Google検索の主要機能として定着し、AI Modeとあわせて検索体験そのものを塗り替えつつあります。Ahrefsの調査では検索1位ページのCTRが最大58%減少し、Pew Research Centerの分析ではAI回答内リンクのクリック率がわずか1%にとどまるなど、ゼロクリック化は数値で裏付けられています。一方でAhrefsの最新調査は通常順位とAI Overviewでの被引用の重なり率が76.1%から37.9%へ低下したことを示しており、順位対策だけでは不十分な時代に入りました。本記事では一次データをもとに動向を整理し、流入減を被引用獲得へ転じる具体的な優先施策と計測方法を解説します。
- AI Overview・AI Modeの2026年最新動向
Ahrefs・Pew Research・Seer Interactive・Semrush・Google公式・国内調査の数値をもとに、表示率拡大とCTR低下の実態を時系列で把握できます。
- 流入減を被引用獲得に転じる考え方
検索順位とAI Overviewでの被引用は別物であるという最新研究をもとに、クリックされなくても得られる認知と信頼の価値を理解できます。
- 今すぐ着手すべき優先施策と計測方法
結論先出し・FAQ改修・構造化データ整備・被引用計測という順序で、Search ConsoleやGA4を使った現状確認の手順まで実行可能な形で提示します。
AI Overviewとは？2026年最新の定義と仕組みをおさらい
AI Overviewとは、Googleの検索結果最上部にGeminiが生成した要約と出典リンクを表示する機能のことです。2024年8月に日本でも段階的に提供が始まり、2026年時点ではSGEを引き継いだ正式機能として検索体験の中心に位置づけられています。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、生成AIが引用・推薦する仕組みを構造化データ・意味的文脈・知識の一貫性・エンティティ認識・想定質問の分解といった観点から技術的に捉え、LLMOやGEO、AEOの施策を一次情報設計まで踏み込んで支援しています。Googleの仕様変化にも研究とデータに基づいて継続的に追従しているため、AI Overviewの仕組みを理解したうえでの施策設計に強みがあります。
AI Overviewの仕組み、旧SGEとの違い、強調スニペットとの違い、AI Modeとの違いを順に整理し、混同しやすい各機能の位置づけを明確にします。まずは基本構造を押さえることが、後述する被引用対策の土台になります。
AI Overviewの仕組みとは？
AI Overviewの仕組みは、Web情報の抽出とGeminiによる文章生成、ナレッジグラフとの連携という三層構造で成り立っています。検索クエリに対してまず関連性の高い複数のWebページから情報を抽出し、それをGeminiが要約文として生成し、さらにGoogleのナレッジグラフに蓄積されたエンティティ情報と突き合わせて回答の精度を高めています。
単一ページの情報だけでなく複数ページを横断して要約する点が、通常の検索結果や強調スニペットとの大きな違いです。この仕組みにより、比較・定義・手順といった複雑な検索意図に対して、複数の情報源を統合した回答が生成されやすくなっています（seohacks）。
旧SGE（Search Generative Experience）との違いは？
SGEとAI Overviewの最大の違いは、利用条件と提供範囲にあります。SGEはSearch Labsへの登録が必要な実験的機能でしたが、AI OverviewはGoogleアカウントにログインしていれば登録不要で自動的に利用できる正式機能へと進化しました。
2023年8月に試験提供が始まったSGEは、2024年8月16日から日本でも段階的にAI Overviewとして正式展開されています（lifunext）。要点の詳しさを調整するSimple・Original・Break it downの3モードなど機能面の進化も進んでおり、単なる名称変更ではなく利用規模と機能性の両面で拡張されています。
強調スニペットとの違いは？
強調スニペットとAI Overviewの違いは、参照する情報源の数にあります。強調スニペットは1つのWebページから最適な一文・リスト・表を抽出して表示する仕組みですが、AI Overviewは複数の信頼性あるWebページを横断的に分析して要約を生成します。
この違いにより、AI Overviewは比較検討や定義解説、手順の説明など複雑な意図を持つクエリに反応しやすく、YMYL領域では表示要件が特に厳しくなる傾向があります（it-bell.com）。1つのページに完璧な答えを用意すればよかった強調スニペット対策とは異なるアプローチが必要になります。
Google AI Modeとの違いは？
AI ModeとAI Overviewの違いは、表示位置と対話性にあります。AI Overviewが通常の検索結果画面の一部として表示される要約であるのに対し、AI Modeは検索結果とは独立した対話型の検索体験として提供されるものです。
AI Modeは2025年3月5日に米国で実験提供が始まり、2025年9月9日に日本語対応、2026年4月時点で全アカウントへのロールアウトが進行中とされています（lifunext）。両者は別機能ですが、いずれも複数ページの横断的な情報統合という共通の設計思想を持つため、対策の考え方には重なりが大きいといえます。
AI Overviewは複数ページ横断型、強調スニペットは単一ページ抽出型と覚えると整理しやすいですね
【2026年最新】AI Overview・AI検索の動向データまとめ
2026年のAI Overviewは表示範囲が拡大を続け、AI Modeも急速にユーザーを獲得しています。表示率の推移とGoogle公式発表、Preferred Sourcesという新機能の3点を押さえることが、現状把握の出発点になります。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、技術的アプローチを担う人材とAIを活用したコンテンツ制作人材が一つのチームで連携し、戦略設計から技術実装、企画、制作、効果測定、改善までを一気通貫で伴走する体制を整えています。動向データが目まぐるしく変化する領域だからこそ、こうした継続的な体制が対応力につながります。
以下では表示率の推移、Google I/O 2026での発表内容、Preferred Sourcesの意味、そして表示されやすいクエリの特徴という4つの観点から最新動向を整理します。
| 指標 | 時期 | 数値 |
|---|---|---|
| AI Overview表示率（グローバル） | 2025年6月 | 検索全体の10〜20%程度 |
| AI Overview表示率（日本） | 2026年4月 | 47%（前年比2.4倍） |
| AI Overview表示率（YMYL領域） | 1億4,600万キーワード分析 | 32.3% |
| AI Mode月間ユーザー数 | 2026年5月（I/O発表） | 10億人超 |
AI Overviewの表示率はどう推移している？
AI Overviewの表示率は、グローバル・日本ともに拡大傾向が続いています。2025年6月時点でGoogle検索全体の10〜20%程度に表示されていたのに対し（seohacks）、Ahrefsが2026年4月に実施した調査では日本の表示率が47%に達し、前年比2.4倍にまで拡大したと報告されています（0120.co.jp）。
わずか1年ほどの間に表示率が2倍以上に拡大している点は、対策の緊急度を示す重要な数値です。1億4,600万件のキーワード分析ではYMYL領域でも32.3%で表示されていることが確認されており、業種を問わず影響が広がっています。
Google I/O 2026で発表されたAI Modeの拡大とは？
Google I/O 2026（2026年5月19〜20日開催）では、AI Modeの月間ユーザー数が10億人超に達し、クエリ数が四半期ごとに2倍超のペースで増加していることが発表されました。バックエンドにはGemini 3.5 Flashが採用されています（ailead.app）。
あわせて2026年2月にはAI Overview・AI Modeのユーザーインターフェースが更新され、出典リンクがより目立つレイアウトに改善されました（web検索結果、trilia.co.jp）。この変更は被引用サイトへの流入回復にもつながる可能性がある動きとして注目されています。
Preferred Sources全言語展開が意味することとは？
Preferred Sourcesの全言語展開は、AI Overviewが回答生成時に権威あるURLを優先的に引用するようになったことを意味します。2026年5月にこの機能が全言語へ展開され、Preferred Sourcesに登録済みのURLが引用されやすくなる仕組みが強化されました（ailead.app）。
この変化に対応するには、datePublishedやdateModifiedによる鮮度維持、40〜60字程度で引用しやすい定義ブロックの設置、権威ある調査レポートの出典明記といった対応が求められます。構造化データの整備と合わせて取り組むべき優先事項といえます。
AI Overviewが表示されやすいクエリの特徴とは？
AI Overviewは複雑な質問解決型のクエリで表示されやすく、単純なブランド指名検索では表示されにくい傾向があります。Search Engine Landの2024年調査によれば、問題解決型クエリでは約74%で表示される一方、ブランド指名検索での表示率はわずか4.79%にとどまります（seohacks）。
Pew Research Centerの分析でも、10語以上の検索の53%、質問語（who・what・when・whyなど）で始まる検索の60%でAI summaryが表示されたことが確認されています。長く複雑な質問文型のクエリほど対策の優先度が高いといえるでしょう。
表示率もAI Modeの利用規模も、この1年で一気に拡大していることがよくわかりますね
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なぜ「ゼロクリック化」が進んでいるのか｜CTR低下の実データ
ゼロクリック化が進む直接の理由は、AI Overviewが表示された検索結果でユーザーがリンクをクリックせずに満足してしまうためです。複数の一次データが、この傾向を数値として裏付けています。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」が支援した事例では、AI検索経由での受注率が従来のSEO経由と比較して約3倍に達しており、露出や順位そのものではなく受注という成果に直結させることを重視した設計を行っています。CTR低下という不安を成果につなげる視点への転換が重要です。
以下ではAhrefs・Pew Research・Seer Interactive・Semrush・国内調査という5つのソースから、ゼロクリック化の実態を多角的に確認します。
| 調査元 | 時期 | 主な数値 |
|---|---|---|
| Ahrefs | 2025年4月→2025年12月 | position1 CTR 34.5%減→58%減 |
| Ahrefs（日本市場） | 2026年2月発表 | 1位ページCTR約38%低下 |
| Pew Research Center | 2025年3月（6万8,879検索分析） | AI summary内リンククリック率1% |
| Seer Interactive | 2025年9月（3,119検索語） | オーガニックCTR 61%減 |
Ahrefs調査に見るCTR低下の推移とは？
Ahrefsの調査では、AI OverviewによるCTR低下が短期間でさらに拡大していることが示されています。2025年4月の調査ではAI Overviewが表示された検索でposition1ページのCTRが平均34.5%減少しましたが、2025年12月更新データでは58%減にまで拡大しました（seohacks）。
わずか8か月ほどでCTR減少幅が1.7倍に拡大している点は、対策を先送りできない根拠になります。日本市場でも2026年2月発表のAhrefs調査で1位ページCTRが約38%低下したことが確認されており、グローバルの58%減より小さいものの拡大傾向にあります。
Pew Research・Seer InteractiveのAI回答内クリック率とは？
Pew Research CenterとSeer Interactiveの調査は、AI回答内のリンクがほとんどクリックされない実態を示しています。Pew Researchの分析（6万8,879件の検索）では、AI summary表示時の通常結果クリック率は8%、非表示時は15%で、AI summary内の引用リンククリックはわずか1%でした（emma.tools）。
Seer Interactiveの調査（3,119検索語・42社分析）でも、AI Overview表示時にオーガニックCTRが1.76%から0.61%へ61%減、有料CTRも68%減という結果が出ています。一方でAI Overview自体のクリック率は2025年12月の1.3%で底打ちし、2026年2月には2.4%まで回復（プラス85%）しており、出典リンクの目立ち方が改善された影響もうかがえます。
ゼロクリック率は本当に増えているのか？
Semrushの調査では、AI Overviewの表示が必ずしもゼロクリックを増やすわけではないという反証データが示されています。20万以上のキーワードを分析した結果、同一キーワードでのAI Overview表示前後を比較すると、ゼロクリック率は38.1%から36.2%へわずかに低下しました（emma.tools）。
また1,000万以上のキーワード分析では、AI Overviewの表示率は2025年1月の6.49%から7月に24.61%まで急上昇した後、11月には15.69%へと落ち着いています。表示率自体は変動しており、一律に「増え続けている」と単純化できない点には注意が必要です。
国内ユーザー調査に見る検索離れの実態とは？
国内調査でも、検索エンジンからAIへの行動シフトが数値として表れています。株式会社シードが実施したモニター調査（1,504人、2025年10〜11月）では、生成AI利用者の合計38.2%が検索エンジンの利用頻度が「減った」と回答し、「ほとんど使わなくなった」6.0%を含めると約44%が検索からAIへ行動をシフトさせています（seedinc.jp）。
同調査ではWebサイト訪問頻度も30.5%が減少したと回答しており、AI回答を見て個別サイトを開かずに済ませることが「よくある・たまにある」ユーザーは合計48.8%に達しています。AI回答に「信頼できる」と答えたユーザーも60.6%に達しており、ユーザー側の意識変化も無視できない規模になっています。
CTR低下は一次データで裏付けられていますが、AI Overview自体のクリック率が回復し始めている点も見逃せません
「流入減」は「被引用獲得」のチャンスに変わる｜考え方の転換
流入減を悲観する前に押さえたいのは、クリックされなくてもAIの回答内に名前が出ること自体に認知・信頼形成の価値があるという点です。加えて検索順位とAI Overviewでの被引用は別の指標であるという最新研究も、この考え方の転換を後押しします。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、自社サイトにおいてAI Share of Voiceが高水準を維持しており、支援先でもAI Overviewでの引用率を改善した実績があります。露出そのものが減っているのではなく、露出のされ方が「クリックされる露出」から「引用される露出」へ変化していると捉えることが重要です。
ここでは認知・信頼形成の価値、順位と被引用の乖離を示すAhrefsの最新データ、そして業界・クエリ別の影響の違いという3点を確認します。
- AI Overviewに社名や商品名が言及されるだけでも指名検索が増える可能性がある
- AIの回答内で紹介されることは第三者からの推薦に近い信頼効果を持つ
- クリック数だけでなく引用回数・言及回数という新しい指標で成果を測る発想が必要
クリックされなくても得られる価値とは？
クリックされなくても得られる価値とは、AIの回答内に社名や商品名、独自データが言及されることによる認知形成と信頼獲得のことです。ユーザーがその場でサイトを訪問しなくても、後日の指名検索や比較検討時の想起につながる可能性があります。
AI回答に登場すること自体が第三者からの推薦に近い信頼効果を持つと考えられます。国内調査でAI回答への信頼度が60.6%に達している状況を踏まえると、この間接的な効果は今後さらに重要性を増していくと考えられます。
検索順位とAI Overviewでの被引用は別物なのか？
検索順位とAI Overviewでの被引用は、もはや同一の指標として扱えなくなりつつあります。Ahrefsが86万3,000件のSERPと400万件のAI Overview内URLを分析した結果、AI Overviewで参照されたURLのうち通常検索のトップ10に入っていたものは37.9%にとどまり、前年の同社調査（76.1%）から重なりが大きく低下しました（emma.tools）。
金融分野ではこの重なり率がさらに低い11.3%となっており、順位対策だけでは被引用を保証できない業種が広がっていることを示しています。順位向上と被引用獲得は、似て非なる目標として別々に設計する必要があります。
業界・クエリ別に影響の違いはあるのか？
業界・クエリ別に見ると、AI Overviewの影響度には大きな差があります。YMYL領域や金融のように専門性・信頼性が厳しく問われる分野では、通常順位との重なりが低く、E-E-A-Tを裏付ける一次情報の有無が被引用を左右しやすくなっています。
一方でEC・旅行など比較検討型のクエリが多い領域では、複数商品・複数プランを横断的にまとめる構造がAI Overviewに好まれる傾向があり、比較表や条件別の整理が有効です。自社が属する業界の特性を踏まえた優先順位づけが欠かせません。
順位対策と被引用対策は似ているようで別物、両方を意識した設計に切り替えていきましょう
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AI Overview時代の被引用獲得｜今すぐ着手すべき優先施策
今すぐ着手すべき優先施策は、結論先出しとFAQ改修、構造化データ整備、独自データによるE-E-A-T強化、技術的SEOの土台再点検という4つに整理できます。既存の資産を活かしながら段階的に取り組むことが現実的です。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、コンサルティングという性質上、業種・規模・商材・課題に応じてすべて顧客ごとに個別設計を行います。サイトやコンテンツ、検索導線、組織運用の構造を捉えてボトルネックを特定したうえで解決策を提示し、実行まで伴走する体制を取っています。
以下では0120.co.jpが提案する優先3施策の考え方を軸に、4つの具体施策と優先順位の付け方を整理します。
| 施策 | 内容 | 目的 |
|---|---|---|
| 施策1 | 結論先出し＋FAQ改修 | 抜き出されやすい構造への変換 |
| 施策2 | 構造化データ整備 | エンティティ・情報の機械可読化 |
| 施策3 | 独自データ・E-E-A-T強化 | 一次情報としての信頼性確保 |
| 施策4 | 技術的SEOの土台再点検 | クロール・インデックスの前提整備 |
施策1：結論先出し＋FAQ改修とは？
施策1は、既存の上位記事を「要点先出し＋FAQ」の構造に改修することです。具体的には冒頭に40〜80字程度の直接回答ブロックを置き、各段落を自己完結させ、想定質問をFAQとして追記する方法が提案されています（0120.co.jp）。
新規記事を量産するより、既存の評価済み記事を改修する方が投資対効果が高いケースが多いといえます。すでに一定の評価を得ている記事は、構造を整えるだけで被引用の可能性が高まりやすい傾向があります。
施策2：構造化データ整備の優先順位とは？
施策2は、Organization・Article・FAQPage・Personといった構造化データを優先順位をつけて整備することです。エンティティとしての自社情報や著者情報を機械可読な形で提供することで、Geminiが情報の一貫性や信頼性を判断しやすくなります。
ただしGoogleはAI OverviewやAI Mode専用の追加ランキング要件は設けていないと公式に案内しており、FAQPage schemaなどの構造化データも表示や参照を保証するものではないとしています（emma.tools）。本文との整合性を保ちながら、あくまで通常のSEOの土台の上に積み重ねる施策として位置づける必要があります。
施策3：独自データ・E-E-A-Tの強化とは？
施策3は、独自調査や一次情報、著者の専門性を示すE-E-A-Tを強化することです。Preferred Sourcesが権威あるURLを優先的に引用する仕組みが強化されている以上、独自データの有無は被引用の可否を左右する要素になりつつあります。
権威ある調査レポートを出典として明記すること、datePublishedやdateModifiedで情報の鮮度を維持すること、40〜60字程度で引用しやすい定義ブロックを設置することが、Preferred Sources時代に求められる具体的な対応です（ailead.app）。LLMOの基本的な考え方を押さえたうえで取り組むと、対策の全体像がつかみやすくなります。
施策4と優先順位の付け方とは？
施策4は、クロール・インデックスやページ速度といった技術的SEOの土台を再点検することです。AI Overviewは通常のSEOの土台の上に成り立つ機能であるため、この前提が崩れているとどれだけコンテンツを改修しても効果が限定的になります。
優先順位は、既存評価の高さ・改修コストの低さ・計測可能性・事業インパクトの大きさという4つの基準で判断すると整理しやすくなります。詳細なLLMO対策のチェックリストやAI検索対策の進め方も、優先順位づけの参考になります。
新規量産より既存記事の改修から着手する方が、多くの場合は近道になりますよ
被引用状況の効果測定方法とNG施策
被引用状況を数値で把握するには、Search ConsoleとGA4の確認、そしてBrand Radarなど専門ツールの活用が有効です。あわせて避けるべきNG施策を理解しておくことで、限られたリソースを無駄にせずに済みます。
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、AIを活用した高度なコンテンツ制作の仕組みとノウハウを「バクヤスAI記事代行」事業で培っており、その制作エンジンとナレッジをLLMO対策に転用しています。検索意図や想定質問の分解に沿って高品質なコンテンツを大量かつ高速に設計できる点が、計測結果に基づく継続的な改善サイクルと相性の良い強みです。
以下では計測方法とNG施策をチェックリスト形式で整理します。
被引用状況を確認する際のチェックポイントです。
- Search Consoleで検索パフォーマンスの表示回数・掲載順位の推移を確認したか
- GA4の参照元/メディアでAI検索経由の流入を確認したか
- Brand Radar等の専門ツールでAI Overview内の言及状況を計測したか
- NG施策（結論だけリライト・FAQ量産・断定表現・放置更新）に該当していないか
Search ConsoleでAI経由の表示・クリックを確認する方法とは？
Search Consoleでは、検索パフォーマンスレポートの表示回数とクリック数、CTRの推移を確認することで、AI Overview表示の影響を間接的に把握できます。特定クエリで表示回数は増えているのにクリック数が伸びない場合、AI Overviewの影響でクリックされにくくなっている可能性があります。
表示回数とクリック数を分けて見ることで、ゼロクリック化の影響を受けているページを特定できます。CTRが急落しているページを優先的に施策1の改修対象とするなど、データに基づいた優先順位づけが可能になります。
GA4で参照元/メディアからAI検索流入を見る手順とは？
GA4では「集客→ユーザー獲得→ユーザーの最初の参照元/メディア」からAI検索経由の流入を確認できます。ただしAI検索からの流入は、AIの回答内で出典リンクがクリックされた場合のみ計測されるため、実際にAI検索で調べられた回数よりサイト流入数は大幅に少なく出る点に注意が必要です（kwm.co.jp）。
同調査では、AI経由の流入は技術系ブログ記事に偏りやすく、通常のGoogle検索流入より平均滞在時間が長い傾向があることも報告されています。流入数だけでなく質の変化にも注目すると、施策の効果をより正確に評価できます。
Brand Radar等の専門ツールでAI被引用を計測するには？
Brand Radar等の専門ツールを使うと、GA4では捉えきれないAI回答内での言及回数や引用頻度を可視化できます。GA4はクリックされた流入しか計測できませんが、こうした専門ツールはクリックされなかった言及も含めて把握できる点が特徴です。
言及回数を継続的に記録し、施策実施前後で比較することで、被引用獲得の効果測定とPDCAを回すことができます。GEO対策の観点からも、こうした計測の仕組み化は重要な位置づけになります。
避けるべきNG施策とは？
避けるべきNG施策として、小手先の結論だけを冒頭に置くリライト、FAQの量産・使い回し、根拠のない断定表現の多用、情報の未更新放置とAI生成記事の未加筆量産が挙げられます（emma.tools）。
これらは短期的には対策をしているように見えても、本文との整合性が取れずAIの評価につながりにくいと考えられています。表面的な体裁だけを整えるのではなく、内容の一貫性と鮮度維持を伴った改修を継続することが、遠回りに見えて確実な方法です。
計測とNG施策の回避、この両輪を回すことが被引用獲得への近道になります
よくある質問
- AI検索の拡大で自然検索流入はどれくらい減りますか？
Ahrefsの調査ではAI Overview表示時のposition1ページCTRが平均58%減少しており、日本市場でも約38%の低下が確認されています。ただしSemrushの調査ではゼロクリック率自体は38.1%から36.2%へわずかな低下にとどまっており、業種やクエリによって影響の大きさは異なります。
- 流入が減るならコンテンツを作る意味はないのでは？
意味がなくなるわけではなく、成果の測り方を変える必要があります。Ahrefsの調査で検索順位とAI Overviewでの被引用の重なり率が76.1%から37.9%へ低下したように、順位向上とは別に被引用を狙う設計が求められています。クリック数だけでなく言及・引用という指標も合わせて評価することが重要です。
- 限られた予算ならどの施策から着手すべきですか？
既存の評価済み記事を「結論先出し＋FAQ」構造に改修することから始めるのが現実的です。新規記事の量産より投資対効果が高く、既存評価・改修コスト・計測可能性・事業インパクトという基準で対象記事を絞り込むと着手しやすくなります。
- AI Overviewを完全にオフにする方法はありますか？
個々のユーザー側の表示設定として非表示にする方法は一部存在するとされていますが、サイト運営者側がAI Overviewへの表示自体を完全にオフにする公式な仕組みはGoogleから案内されていません（※本記事執筆時点の情報のため、最新の公式情報を確認することをおすすめします）。
まとめ
2026年のAI Overviewは表示率が拡大を続け、Ahrefsのデータでは検索1位ページのCTRが最大58%減少するなど、ゼロクリック化は数値で裏付けられています。一方で検索順位とAI Overviewでの被引用の重なり率は76.1%から37.9%へ低下しており、順位対策だけに頼らない設計が必要になっています。
流入減は悲観すべき数字ではなく、被引用獲得という次の一手へ転じる合図と捉えることができます。結論先出しとFAQ改修、構造化データ整備、独自データによるE-E-A-T強化という優先順位で着手し、Search ConsoleやGA4、専門ツールで効果を計測しながら改善を続けることが重要です。
NG施策を避けながら地道に改修と計測を重ねることが、AI検索時代においても着実にアクセスと信頼を積み上げていく方法だといえます。
参考にした情報源
