今週（2026年7月13日〜7月19日）のSEO・MEO・AIO・LLMOの動きを、私（宮崎）がデータドリブンの視点でまとめました。派手な大型アップデートよりも、AI検索まわりの地味だが実務に効く変化が続いた1週間です。数字と事実を起点に、葛飾区から全国の中小事業者が明日から何をすべきかに翻訳してお届けします。
🔍 SEO（検索エンジン最適化）
6月24日〜26日に展開された「June 2026 スパムアップデート」の余波が、7月に入っても検索順位の変動として一部で語られています。新しいポリシー導入ではなく、SpamBrainなど既存の検出精度を高めた通常のスパム更新という位置づけです。
7月は大型のコアアップデートがなく、「刷新」よりも「微調整」の月でした。未確認の順位変動がいくつか観測されたものの、大きな地殻変動には至っていません。
Googleのリズ・レイド氏は「良質なコンテンツが検索で輝くこと」を改めて強調し、検索チームはチャンク（文章の区切り）やサイトシグナル、ペイウォール、AI経由のクリックなどについて言及しています。基礎の徹底が引き続き効く局面です。
▶ 宮崎真一の視点
スパム更新後に順位が動いても、多くは慌てて手を入れる必要はありません。私はまずGoogle Search Consoleで更新前後のクエリ別表示回数・クリック数を比較し、本当に落ちたページを特定してから対策します。勘で全ページを触るのではなく、数字で「効いている所」と「落ちた所」を切り分ける——これがウェブ解析士として最初にやることです。
📍 MEO（マップエンジン最適化）
Googleビジネスプロフィールのチャット機能が終了します。7月15日以降は新規会話が作れなくなり、7月31日で機能自体が完全終了。代わりにWhatsApp連絡機能が受け皿となる見込みです。問い合わせ導線の見直しが必要です。
ビジネス名ポリシーの取り締まりが一段と厳格化しました。「best」「#1」などの語句やキーワードの詰め込みは、フラグや最悪の場合アカウント停止の対象になります。
プロフィールの完成度が2年前より重く評価されるようになっています。未回答の質問・欠けた属性・古い営業時間の一つ一つが信頼のギャップとなり、競合へ流れる要因になります。動画による本人確認を求められるケースも増えています。
▶ 宮崎真一の視点
屋号に「地域No.1」といった修飾語を足す誘惑は、今は明確にリスクです。私はビジネス名を正式名称のみに整え、代わりに営業時間・属性・写真といった「埋められる欄」を一つ残らず埋めることをおすすめしています。葛飾区で地域密着の仕事をしてきた実感として、近接性と網羅性の地道な積み上げが、結局いちばん堅い施策です。
🤖 AIO（AI Overview・AI最適化）
7月10日、Googleは検索結果の在り方そのものを大きく変えました。ほぼすべての検索クエリで、Gemini 3.5 FlashによるAI生成の回答が一次的な出力として表示されるようになっています。従来の青いリンク中心の画面から、AIの回答が主役の画面へと移行が進みました。
7月14日には、AI OverviewsにNano Bananaモデルによる画像生成が搭載され、テキストの指示から画像を生成できるようになりました。7月16日には、AI Mode内でInstacart・Canva・YouTubeなど一部アプリと連携・操作できる機能も追加されています。
AI OverviewとAI Modeは、Gemini 3.5 Flashで動く一つの統合体験として運用され、概要から深い対話へと引き継がれる設計になっています。
▶ 宮崎真一の視点
AIに回答をまとめられると、クリックされないのに露出だけ増える状態が起きます。私はGA4とSearch Consoleを突き合わせ、表示回数は伸びているのにクリックが減っているクエリを毎月チェックしています。そのうえで、AIに引用されやすい「結論を先に・根拠を添えて」書く構成へ本文を組み替えます。生成AIパスポート資格で学んだAIの挙動理解を、こうした実務判断に落とし込んでいます。
💡 LLMO（大規模言語モデル最適化）
2026年の検索は、従来の検索結果と、ChatGPT・Perplexity・Gemini・AI Mode・Copilot・Claudeといった生成エンジンが情報を要約・引用する層の、二層構造に分かれつつあります。曖昧で汎用的な、あるいは使い回しのAI文章は、素材扱いか不可視化されるリスクが高まっています。
今年の重要な論点は、Googleが「生成検索への備えはSEOの一部であり、特別な裏技ではない」と公式に位置づけたことです。LLMOとGEOはほぼ同義で、生成エンジンの回答内で引用・推奨されることを目指す取り組みを指します。
施策の軸はキーワードから意味的関連性（トピックの深さ・エンティティの明確さ・直接的な回答形式）へと移っています。
▶ 宮崎真一の視点
LLMO対策の土台は、実は構造化データ（Schema）です。私はWordPress構築の段階からSchemaを標準仕様に組み込み、誰が・何を・どんな根拠で述べているかを機械が読み取れる形にしています。「作って終わり」にせず、AIに引用されているかを継続的に観測して改善する——この一気通貫の伴走こそ、二層構造の検索で効いてくる部分だと考えています。
まとめ
今週の動きも、最新トレンドに振り回されるより、自社データを起点に「効く施策」を選ぶことの大切さを改めて示していると私（宮崎）は感じています。AIが主役の検索でも、基礎の徹底と数字での検証が結局いちばん堅い道です。
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