2025年版ホームページ 運営とSEO対策で知っておきたいGoogle検索アルゴリズムの種類

大阪でホームページ制作を行っていると、「なぜ検索結果に表示されないのか？」「SEO対策をしているのに順位が上がらない…」というご相談をよくいただきます。こうした疑問の多くは、Googleがどのように検索結果を決定しているか――つまり「検索アルゴリズム」の仕組みを正しく理解していないことが原因です。

Googleは単なるキーワード一致ではなく、ユーザーの検索意図やページの信頼性、体験の質までを評価し、複数のAIシステムを駆使して検索順位を決定しています。この記事では、BERT・RankBrain・MUMなどの最新技術を含むGoogle検索アルゴリズムの構造、コンテンツ品質を左右するE-E-A-Tの考え方、そしてユーザー体験を重視するページエクスペリエンス評価までをわかりやすく解説します。

大阪でSEOやホームページ制作を検討されている方、また全国で検索流入を本気で伸ばしたい方にとって、本記事が検索時代の「見つかるホームページ」を作るためのヒントになれば幸いです。

なお、TREVOではこうした検索アルゴリズムの仕組みを深く理解し、E-E-A-Tやページエクスペリエンスに対応したホームページ制作をご提案しています。戦略的なSEO設計や高品質なコンテンツ制作も含めたサポートをご希望の方は、ぜひ株式会社TREVOのホームページ制作サービスをご覧ください。

Google検索の基本理念とその進化

Googleの使命：「関連性」と「信頼性」の両立

Googleが掲げる検索エンジンの使命は、単純に情報を表示することではありません。ユーザーが検索した瞬間に「もっとも関連性が高く、信頼できる情報」を即座に届けること。それがGoogleの一貫した指針であり、すべてのアルゴリズム改善の出発点となっています。

この考え方は、Googleが定期的に行う「コアアップデート」にも色濃く反映されており、単なる順位変動を超えた“ユーザー満足度の最大化”を狙いとしています。もしGoogleの検索結果が不正確で信用できないものであれば、ユーザーは他の検索エンジンに移動してしまうでしょう。だからこそ、検索の質の維持はGoogleにとって広告収益と並ぶほど重要な柱なのです。

検索クエリの多様化と動的対応

Googleが毎日処理している検索クエリのうち、実に約15%がこれまで一度も検索されたことがない新規クエリです。これだけでも、従来の固定ルールやキーワード中心の検索アルゴリズムでは太刀打ちできないことが分かります。

そこでGoogleは「自動化された複数のランキングシステム」を用意し、それぞれが検索の異なる側面を処理しています。たとえば、意味理解に特化した「BERT」、リンク評価の「PageRank」、ユーザー体験を加味する「ページエクスペリエンスシステム」など、まるでオーケストラのように連携して結果を導き出しています。

また近年では、単に「システム（継続的運用の仕組み）」と「アップデート（改良内容）」を明確に区別し、それぞれの役割をユーザーに丁寧に説明する姿勢も見られます。

検索アルゴリズムの基盤技術

セマンティック検索と自然言語処理（NLP）

昔の検索エンジンは「キーワードが含まれているかどうか」だけを頼りに検索結果を表示していましたが、今は違います。
今のGoogle検索では、「ユーザーが本当に知りたいこと＝検索意図」を読み取ることに重きが置かれています。

そのカギを握っているのが「セマンティック検索」と「自然言語処理（NLP）」です。
文脈や会話の流れ、過去の検索履歴、現在地などを考慮して、単なるキーワード一致を超えて“意味的な一致”を見つけようとするのです。

たとえば、「エッフェル塔 近く 美味しいレストラン」というクエリに対して、実際には「パリ7区の高評価フレンチレストラン」といった、キーワードの一致はないものの意味的に関連性の高い情報を表示することが可能になっています。

AIと機械学習が支える柔軟な理解力

検索クエリが多様化し、構文や文脈の理解が必要になってくる中で、AIの力が不可欠になっています。
代表的なAI・MLシステムは以下の通りです。

• RankBrain（2015～）
  未知のクエリを既知の概念に関連付けて処理。
• BERT（2019～）
  単語の前後関係や文脈を理解するTransformerベースの自然言語処理モデル。
• MUM（Multitask Unified Model）
  テキストや画像など複数形式を同時に理解するマルチモーダルAI（※2025年5月時点ではまだ一部の用途に限定的に使用されており、広範なランキング用途への本格展開は今後の課題です）。

これらは連携して、ユーザーの意図に沿った結果を導く強力なバックエンドを構成しています。

ページの技術的品質を評価する「ページエクスペリエンス」

2021年に導入されたページエクスペリエンスシステムは、以下のようなユーザー体験の技術的側面を評価対象としています。

• Core Web Vitals（LCP・CLS・INP）
• モバイルフレンドリー対応
• HTTPSセキュリティ
• 煩わしいインタースティシャル広告の回避

なかでも、2024年3月にFID（First Input Delay）からINP（Interaction to Next Paint）への置き換えが発表され、2025年5月時点では段階的な展開が進んでいます。完全な切替は今後も段階を追って行われる予定です。

Googleのコンテンツ評価：質と信頼性を軸に

ヘルプフルコンテンツシステムは、人のためのコンテンツか、検索のためのコンテンツか

Googleが近年最も注目しているのが、「人のために書かれた独創的なコンテンツ」を見極める仕組みです。
その中心を担うのが、ヘルプフルコンテンツシステム（Helpful Content System）です。

このシステムは、「検索エンジンでの上位表示」を狙った機械的で内容の薄いコンテンツではなく、
実際にそのページを訪れたユーザーが「来てよかった」「参考になった」と思える内容を評価します。

そして2024年3月、このシステムはコアランキングシステムに統合され、Googleの検索品質の根幹を担う存在へと進化しました。
評価対象は「誰が書いたのか」「なぜその情報を提供しているのか」「どんな根拠に基づいているのか」。
いわば、検索結果を“信頼できる情報源”に整えるためのフィルターです。

ページエクスペリエンスとヘルプフルコンテンツの関係性

この二つのシステムは切り離せるものではありません。

• ページが重い／動作が遅い／読みにくい → ユーザー体験の低下 → コンテンツの価値が伝わらない
• 役立たないコンテンツ → どれだけ高速でも満足されない

つまり、どちらかが欠けるだけで評価は下がります。
テクニカルSEO（例：INPやLCPの改善）と、コンテンツSEOのバランスが、今後の検索順位を左右する鍵です。

コアランキングシステムの主要要素とそれぞれの役割

Google検索は単一のアルゴリズムではありません。複数の「専門性のあるシステム」が連携して検索結果を生み出しています。
以下、代表的なシステムを目的ごとにまとめて紹介します。

コンテンツと検索意図を理解するためのAIシステム群

• BERT（文脈の理解）
  前後関係を踏まえて単語の意味を判断。長めで会話調の検索クエリに強い。
• RankBrain（未知クエリ対応）
  知られていない言い回しでも、関連性のある既存情報へマッチング。
• ニューラルマッチング（概念の把握）
  言葉の背景にある意味を捉え、単語一致に頼らない理解を実現。
• MUM（複数形式の情報処理）
  画像や動画、テキストを同時に理解するAI。ただし、2025年5月時点でも本格的なランキングには未導入であり、特定用途（例：COVID-19ワクチン関連など）に限られた利用にとどまっています。
• ナレッジグラフ（事実ベースの即時回答）
  企業情報や有名人、地名などを構造化データとして格納し、検索結果に即表示。

これらは組み合わせて使われており、それぞれがユーザーの意図とページ内容を的確に結びつけるための「脳」とも言える存在です。

ユーザー体験と内容の質を評価するシステム群

• ヘルプフルコンテンツシステム
  ユーザーが満足したかどうかに焦点。2024年にコア統合。
• ページエクスペリエンスシステム
  Core Web Vitals（LCP、CLS、INP）やモバイル対応、HTTPSなどを評価。
  2024年3月より「INP」が正式に指標として採用されましたが、2025年5月時点では段階的な導入が続いています。
• オリジナルコンテンツシステム
  独自の調査や視点を持つ一次情報の優遇。コピーやリライト中心のサイトを評価しにくくします。
• 商品レビューシステム
  体験に基づく、詳細で分析的なレビューを重視。テンプレート的な「スペックだけ羅列」は対象外。

特定条件に応じた検索最適化システム

• フレッシュネスシステム：ニュースやトレンド情報に対し、新しいコンテンツを優先。
• ローカルニュースシステム：地域性に応じたローカルニュースを選定。
• パッセージランキングシステム：ページの一部分が強く関連する場合、そのパッセージ単体で評価。

これらは「時間」「場所」「部分」という3つの視点で検索結果を微調整する“文脈最適化”のシステムです。

検索の信頼性を守るための防御系システム

• スパム検出システム：期限切れドメインの悪用や、評判の“借用”行為などに対応。2024年3月に大幅強化。
• 重複除去システム：同じ内容のページをフィルタリングし、代表的なものだけを表示。
• 完全一致ドメイン（EMD）システム：キーワードをそのまま含むだけのドメイン名を過剰に評価しない。
• サイト多様性システム：一つのドメインが検索結果の上位を独占するのを防ぐ。

歴史的アルゴリズムの進化と統合

Googleの検索アルゴリズムは、常に進化の連続です。現在のシステムは、過去の重要なアルゴリズムの思想や技術を引き継ぎ、統合されながら成長してきました。ここでは、その代表例であるPanda、Penguin、Hummingbirdを振り返ります。

Panda：コンテンツ品質への原点回帰

2011年に導入されたPandaは、検索結果に表示されるコンテンツの「質」を厳しく評価する最初のアルゴリズムとして注目を集めました。

• 内容の薄いページ
• 他サイトからのコピーばかりの構成
• 広告ばかりが目立つページ

こうした“量産型サイト”の順位を下げるために設計されました。
このPandaは、2015年にコアランキングシステムに統合され、今日でもGoogleの「品質重視」の基本姿勢に深く影響を与えています。

Penguin：リンクスパムに終止符を

2012年に登場したPenguinは、「不自然なリンク構築」に対して初めて本格的な対策を取ったアルゴリズムです。

• 有料リンクの売買
• 意図的な相互リンク
• リンクだけが詰め込まれたページ

これらは当時、多くのSEO業者が使っていた手法でしたが、Penguinはそれを一掃する大きな転換点となりました。
2016年にはコアに統合され、しかもリアルタイム処理に対応。現在ではページ単位での精密な判断が行われています。

Hummingbird：意味を理解する検索へ

2013年に発表されたHummingbirdは、「会話型検索」の精度を大きく高めたアルゴリズムです。

• 「おすすめの和食ランチ 新大阪駅近く」
• 「最近話題のiPhoneのカメラ性能は？」

といった、より自然で文脈を含んだクエリを処理できるようになりました。

この取り組みが、のちのRankBrainやBERTといった自然言語処理技術につながり、現在の「意味を理解する検索」への土台を築きました。

過去の学びは現在の礎に

このように、Googleは古いアルゴリズムを廃棄するのではなく、その本質をコアに取り込むことで、より高度な検索体験を実現しているのです。

コアアップデートとE-E-A-Tの本質理解

コアアップデートとは何か？

Googleが年に数回実施する大規模な検索アルゴリズムの改良が「コアアップデート」です。

• 特定サイトを狙ったものではない（全体の再評価）
• 検索品質の再定義・再調整が目的
• 一時的な順位変動が大きく、動揺を招くことも

特に注目されたのが、2024年3月のアップデートです。
このアップデートでは、「コンテンツの有用性」を見極める手法が強化され、質の低いページの40％削減を目標として掲げられました。

影響の見極め方

アップデート後は、Search Consoleを使って以下を確認するのが基本です。

• どのページの検索トラフィックが落ちたか？
• そのページは本当にユーザーのニーズを満たしているか？
• 情報は古くないか？主観的すぎないか？

安易にリンクを追加したり、タイトルを変更するよりも、「読者の満足度を上げる」本質的改善が求められます。

E-E-A-Tとは何か？

E-E-A-T は Googleの品質評価において近年特に重要視されているフレームワークです。

たとえば医療、金融、法律といったYMYL（Your Money or Your Life）分野では、E-E-A-Tの重要度が特に高くなります。

E-E-A-Tは直接的なランキング要因ではない？

正確には、E-E-A-Tは“シグナルの束”と考えられています。
つまり、「著者情報がある」「HTTPS化されている」「一次情報の記述がある」といった複数の要素がE-E-A-Tを構成する“証拠”として機能するのです。

E-E-A-Tとコンテンツ改善のヒント

Googleはアルゴリズムで人間の“信頼できる”という感覚を完全に理解できるわけではありません。
しかし、以下のような工夫がアルゴリズム的な評価にもつながります。

• 著者情報の明記（経歴・専門分野など）
• 実体験に基づいた記述（レビューや症例）
• 引用元の明記（出典リンク、参考データ）
• 安全な通信環境（HTTPS）

検索の未来と、私たちにできること

Google検索は、今この瞬間にも進化を続けています。AIの進歩、多様化するユーザーニーズ、技術指標の変化…。
こうした“止まらない変化”の中で、私たち制作者やSEO担当者が取り組むべきことは何か。ここではその方向性と実践のヒントをまとめていきます。

検索は「意味理解」から「文脈理解」へ

過去の検索は、クエリに含まれる単語の一致が中心でした。
しかし、今の検索は「検索者が何を求めているか」という意図そのものに焦点が移っています。

この転換を支えているのが、BERTやRankBrain、そしてMUMのようなAIです。
とくにMUMのようなマルチモーダルかつ多言語対応のAIは、今後の検索体験を「読んで・見て・理解して・翻訳する」統合的なものに変えていく可能性を秘めています。

※2025年5月時点では、MUMの活用はまだ限定的で、本格導入は段階的。
とはいえ、この流れが「検索は対話になる時代」の前兆であることは明らかです。

技術と体験、どちらも欠かせない

検索順位を決める要素は、もはや“SEOテクニック”だけではありません。

• ページがサクサク表示される（LCPやINPなどのCore Web Vitals）
• 見やすく、使いやすく、読んでいて疲れない
• 本当に役に立つ内容がある
• 誰が書いて、どうやって作ったかが伝わる

こうした技術的・体験的な要素が総合的に組み合わさり、コンテンツの信頼性と価値が評価される時代です。

たとえば2024年3月にINPが指標として導入された際、「表示は速いが、操作がもたつくページ」の評価が下がった事例も見られました。
つまり、単なる速度やレイアウトだけでなく、使った時の“快適さ”も見られているのです。

ベストなSEO戦略とは？

Googleが目指しているのは、「人間にとって価値のある検索体験」です。
つまり、検索アルゴリズムを攻略するのではなく、アルゴリズムの進化に沿って“正攻法”を実践することが、結果として最も強いSEOになるのです。

これからのSEOの柱

ユーザーファーストなコンテンツ設計

• 誰のために、何の目的で書くのか？
• 想定読者が「満足」できる構成になっているか？

実体験や専門性の提示

• E-E-A-Tの原則に沿い、自分たちだからこそ書ける情報を明示する

ページエクスペリエンスの改善

• INPやLCPの最適化
• 読みやすいレイアウト、適切な行間、見出しの工夫

検索意図の深堀り

• 検索キーワードの背後にある「なぜ調べているのか？」を想像する
• 表層ではなく“文脈”に応じたコンテンツを提供する

常に変化を前提とした運用体制

• コアアップデートに一喜一憂するのではなく、継続的改善ができる環境を整える

情報と信頼の時代に、私たちが果たす役割

私たちのようにホームページ制作やコンテンツ発信を行う立場の人間は、単に「上位表示させる」だけが目的ではありません。
本質は、「必要な人に、必要な情報を、正しい形で届けること」。
その信頼の積み重ねが、検索でも評価される時代になりました。

Googleの検索アルゴリズムは、年々人間的になってきています。
裏をかくような小手先のテクニックよりも、誠実な情報発信を積み重ねることが、長く残る強みになります。

まとめ

• Google検索は単一のルールではなく、複数のAIと評価システムが連携して動く「オーケストラ型システム」へと進化している。
• MUMやINPといった最新技術の導入により、「意味理解」「体験評価」「文脈対応」が重視されている。
• Panda・Penguin・Hummingbirdのような過去のアルゴリズムは、現在の検索評価の礎としてコアに統合され続けている。
• ヘルプフルコンテンツシステムとE-E-A-Tを中心に、ユーザーの「満足」と「信頼」が評価される時代になった。
• 最も重要なSEO戦略は、「人のために書く」「信頼される情報を届ける」ことを真剣に考えること。

Google検索はこれからも進化を続けます。
私たち制作者もまた、情報の価値を見つめ直し、使う人にとって意味のあるコンテンツを作っていくことが求められています。

そして、その努力の積み重ねが、検索順位にも自然と表れてくると信じて、これからも情報を発信していきましょう。

なお、コンテンツの見直しやSEOの方向性に悩まれている方は、株式会社TREVOのSEO対策サービスもぜひご覧ください。検索アルゴリズムの変化に対応しながら、成果につながるご提案を行っています。

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