新しく明らかになった：ユーザーシグナル、Google Chromeデータ、ウェブサイトの人気度によるGoogleランキング：裁判所文書の内容
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公開日: 2025年9月6日 / 更新日: 2025年9月6日 – 著者: Konrad Wolfenstein
新着＆公開：ユーザーシグナル、Google Chromeデータ、ウェブサイトの人気度によるGoogleランキング：裁判所文書の内容 – 画像：Xpert.Digital
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Google のランキングにとってユーザー シグナルはどの程度重要ですか?
Googleのランキングにおけるユーザーシグナルの重要性は、長らく議論の的となってきました。Google自身もこれまで、クリックなどの直接的なユーザーシグナルは直接的なランキング要因ではないと一貫して主張してきました。しかし、米国で進行中のGoogleに対する独占禁止法訴訟の最近の裁判所文書は、全く異なる現実を明らかにしています。これらの文書は、ユーザーインタラクションと行動データが重要な役割を果たすだけでなく、従来のPageRankアルゴリズムよりも重要である可能性もあることを示しています。
公開された裁判文書は、Googleのランキングシステムの内部メカニズムに関する包括的な洞察を初めて提供するものです。これらの文書は、Googleがウェブサイトの最初のクロールからインデックス作成、そして最終的な検索結果の取得とランキングに至るまで、検索プロセスのあらゆる段階でユーザーデータを使用していることを明確に示しています。
に適し：
裁判所の公式文書は Google のランキング システムについて何を示していますか?
反トラスト法訴訟の一環として公開された文書は、Googleの社内システムから直接提供されたもので、検索エンジンの仕組みに関する前例のない詳細な情報を提供しています。これらの文書は、米国司法省が「米国他対Google」訴訟において公開したものです。
特に示唆に富むのは、Googleの元特別技術者で、17年間にわたり品質とランキングの問題に携わったエリック・レーマン博士の証言です。彼は法廷証言の中で、Googleがクリックデータをランキング目的で使用していることを明確に認めました。同時に、SEO専門家がこの情報を利用して検索結果を操作する可能性があるため、Googleは社内でこの使用を公に確認しないよう指示されていたことも明らかにしました。
文書には、Googleが検索結果の改善のために15年間にわたりユーザーの行動を継続的に学習してきたことも示されています。ユーザーによるあらゆるインタラクションがGoogleに追加の学習データを提供し、どの検索結果が特に関連性が高く、役に立ったかを示します。
詳細については、こちらをご覧ください:
- Google 独占禁止法訴訟に関する裁判文書（PDF）
- Googleの裁判資料がクリック、リンク、その他のランキングシグナルについて明らかにするもの
- 新しい裁判所文書: Google 検索のユーザーインタラクション、ユーザーデータ、Chrome データ
- Google：裁判所文書はランキングにおけるユーザーシグナルの重要性を示している
謎に包まれた「Glue」システムは、データ収集においてどのような役割を果たすのでしょうか？
Googleの「Glue」システムは、ユーザーデータの収集と分析における重要な要素の一つであることが証明されています。これは、ユーザーアクティビティの包括的なログテーブルであり、これまで考えられていたよりもはるかに詳細な情報を取得します。
Glue システムは、ユーザーの正確な検索クエリ、言語、地理的位置、使用デバイスの種類に関する詳細情報、検索結果ページに表示されるすべてのコンテンツ (Web ページや特別な SERP 機能を含む)、ユーザーがマウスオーバーでクリックまたはタッチした内容の正確な記録、ユーザーが検索結果ページで費やした正確な時間、元の検索クエリを改善するための自動生成された解釈と提案など、次の種類のデータを体系的に記録します。
この包括的なデータ収集により、Googleはあらゆる検索から学習することができます。システムは、表示された検索結果に対するユーザーの行動を継続的に測定し、役立つ検索結果の予測精度を継続的に向上させています。収集されたデータは、将来の検索結果の評価と重み付けに直接反映されます。
Navboost はどのように機能し、なぜそれほど重要なのでしょうか?
NavboostはGoogleの最も影響力のあるランキングシステムの一つと考えられていますが、その機能は長らく誤解されてきました。SEOコミュニティで広く信じられているのとは異なり、Navboostは複雑な機械学習システムではなく、本質的にはクリックデータを保存する大規模なスプレッドシートです。
エリック・レーマン博士は法廷で明確にこう述べました。「Navboostは機械学習システムではありません。単なる巨大なスプレッドシートです。」このスプレッドシートは、各検索クエリについて、どのURLがクリックされ、どのくらいの頻度でクリックされたかを記録します。追加のデータフィールドも存在しますが、本質的にはクリックログです。
Navboostは2005年に導入され、それ以来、検索品質の向上のためにクリックストリームデータを継続的に収集しています。当初はGoogleツールバー経由で収集されていましたが、後にChromeブラウザもデータソースとして追加されました。このシステムは過去13か月間のクリックストリームデータを保存し、検索結果の関連性を評価するために使用します。
Navboostの機能は、様々なクリックタイプの分析に基づいています。ユーザーがページに長時間滞在する「ロングクリック」は、関連性と品質の肯定的なシグナルとみなされます。ユーザーがすぐに検索結果ページに戻る「ショートクリック」は、関連性が低い、またはコンテンツが不十分であることを示します。
現代の Google ランキングにとって、RankEmbed BERT が持つ意義とは何でしょうか?
RankEmbed BERTは、Googleのランキングシステムにおける最も高度なコンポーネントの一つです。このディープラーニングモデルは、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の言語理解機能と、ランキング専用に開発されたアルゴリズムを組み合わせています。
このシステムは、70日間の包括的な検索ログと人間の品質評価者による評価という2つの主要なデータソースを用いて学習されます。この組み合わせにより、モデルは実際のユーザーインタラクションと専門家による品質評価の両方から学習することができます。
RankEmbed BERTは、自然言語理解において卓越した能力を備えています。あらゆる検索クエリに関する情報を、クエリの文脈やニュアンスを考慮しながら計算に組み込むことができます。このシステムは、複雑、希少、あるいは曖昧な検索クエリ、いわゆる「ロングテールクエリ」の処理に特に効果的です。
ユーザーの行動と品質レビュー担当者の評価は、モデルが予測精度を継続的に評価し、向上させるのに役立ちます。ユーザーが検索結果に満足している兆候が見られる場合、システムはこれをアルゴリズムの品質向上の証と解釈します。
Google はランキング付けに Chrome データをどのように使用しますか?
Chromeブラウザのデータは、これまで公に認識されていたよりもはるかに大きな役割を果たしています。デスクトップデバイスでは世界シェア63%以上、モバイルデバイスでは61.76%を誇るGoogleは、ウェブサイトの人気度を評価するための比類のないデータベースを保有しています。
裁判所の文書には、重要なランキングシグナルとしての人気度がChromeの訪問データに基づいていることを示す明確な証拠が含まれています。つまり、ユーザーによるウェブサイトの実際の利用状況やインタラクションが、その人気度に直接影響を与える可能性があるのです。
様々な種類のインタラクションの評価は特に興味深いものです。フォームへの入力と送信、コンテンツの集中的なスクロール、購入といった能動的なユーザーインタラクションは、他のウェブサイトからの受動的なリンクよりも強い肯定的なシグナルを示す可能性があります。
このChromeベースのデータは、Googleに他の検索エンジンに対する大きな競争優位性をもたらしています。競合他社はこれほどの規模の比較可能な利用状況データにアクセスできないため、同様に正確なランキングアルゴリズムを開発することが非常に困難になっています。
品質シグナルが PageRank よりも重要なのはなぜでしょうか?
PageRankアルゴリズムの従来の重要性は、新しい品質シグナルによって影を潜めているようです。裁判所の文書では、PageRankは「既知の優良な情報源からの距離を示す単一のシグナル」と説明されています。この説明は、他のランキング要因と比較して、PageRankの重要性が大幅に低下していることを示唆しています。
さらに重要なのは、文書にある次の質問です。「Google の品質シグナルの大部分はウェブサイト自体から得られることを理解していますか？」この文言は、コンテンツの質、ユーザー エクスペリエンス、直接的なユーザー インタラクションなど、ウェブサイトの本質的な特性が外部リンクよりも重要になっていることを示唆しています。
現代のウェブサイト評価は、リンクに基づく理論的な権威評価ではなく、実際の利用パターンに重点を置くようになっています。PageRankはリンクが権威を与えるという仮定に基づいていますが、新しいシステムは実際のユーザー行動とコンテンツに対する真の満足度を評価します。
この開発は、理論的な関連性だけでなく、ユーザーにとって実用的にも役立つ検索結果を提供するというGoogleのコミットメントを反映しています。ウェブサイトの品質に関する直接的なシグナルと実際のユーザーインタラクションを組み合わせることで、コンテンツの実際の関連性と品質をより正確に評価できるようになります。
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詳細については、こちらをご覧ください:
検索の未来：AIとユーザーシグナルが新たな競合をブロックする方法
アルゴリズム開発において、人間の品質チェック担当者はどのような役割を果たすのでしょうか?
Googleのランキングシステムにおいて、人間の品質評価者は同社が公表しているよりもはるかに重要な位置を占めています。裁判所の文書によると、これらの評価者の評価は、中央ランキングモデルの直接的な学習データとして利用されています。
具体的には、品質レビュアーの評価は、RankEmbedモデルとRankEmbedBERTモデルの学習に使用される2つの主要なデータソースのうちの1つとして使用されます。もう1つのデータソースは、実際のユーザーインタラクションを含む70日間の検索ログです。専門家による評価と実際のユーザーデータを組み合わせることで、AIシステムは客観的な品質基準と主観的なユーザー嗜好の両方を考慮できるようになります。
Googleの検索担当バイスプレジデントであるパンドゥ・ナヤック博士は、評価者による学習済みのRankEmbedBERTモデルが、複雑で頻度の低い検索クエリにおけるGoogleのパフォーマンスを大幅に向上させたことを法廷で認めました。これらのモデルは、特に言語理解が不可欠なロングテールクエリにおいて、大幅な改善を示しました。
品質評価者は、経験、専門性、権威性、信頼性（EEAT）といった基準を含む詳細な「検索品質評価ガイドライン」に従ってウェブサイトを評価します。彼らの評価はアルゴリズム開発における「基礎データ」として機能し、数十億ものウェブページの評価に間接的に影響を与えます。
ユーザーの行動はクロールとインデックス作成にどのように影響しますか?
ユーザーの行動は、最終的なランキングをはるかに超えて、検索エンジンの基本的なプロセスに広範囲に影響を及ぼします。Googleは、検索プロセスの初期段階からユーザーデータを活用し、どのウェブサイトをクロールするか、どの順序でクロールするか、どのくらいの頻度でクロールするかを決定します。
このユーザー主導のクロール戦略の目的は、検索インデックスが可能な限り幅広いトピックとソースをカバーしつつ、最新かつ関連性の高い検索結果を提供することです。ユーザーによるインタラクションが頻繁かつ好意的に行われているウェブサイトは、変更や新しいコンテンツをより迅速に捕捉するため、より頻繁にクロールされる傾向があります。
逆に、クロール頻度が低い場合は、コンテンツの品質向上や、より熱心なユーザー層の開拓が必要であることを示している可能性があります。Googleは各ウェブサイトに対していわゆるスパムスコアを計算しており、これもクロールの判断に考慮されます。
Googleインデックスに登録されている各ドキュメントには、固有のDocIDが割り当てられます。このDocIDには、様々なシグナルと属性が含まれています。これには、ユーザーの意図、クリックデータ、NavboostやGlueなどのフィードバックシステムに基づく人気度の測定、そして包括的な品質と権威の指標が含まれます。
これらの調査結果は、ウェブサイト運営者にとってどのような実際的な意味を持つのでしょうか?
裁判資料から明らかになった事実は、ウェブサイトを運営したりSEO戦略を開発したりするすべての人にとって、広範囲にわたる影響を及ぼします。最も重要なのは、ユーザーとの真のインタラクションと満足度が、検索エンジンの成功において中心的な役割を果たすということです。
ウェブサイト所有者は、従来のSEO対策ではなく、実際のユーザーエクスペリエンスの向上に重点を置くべきです。これには、読み込み速度の最適化、ユーザビリティの向上、高品質で関連性の高いコンテンツの提供、そしてユーザーがより長くサイトに滞在し、より多くのページを閲覧したくなるようなウェブサイト構造の設計が含まれます。
ユーザー満足度のシグナルには特に注意を払う必要があります。これには、直帰率の低さ、滞在時間の長さ、リピーターの多さ、コメント、フォームの記入、購入といった積極的なインタラクションなどが含まれます。Googleはこれらのシグナルを、品質と関連性を示す強力な指標と見なしています。
調査結果は、コンテンツ品質が広い意味で重要であることを浮き彫りにしています。これは、SEOの技術的な側面だけでなく、真の価値を提供し、ユーザーのニーズを満たすコンテンツを作成することにかかっています。これは、人間の品質レビュアーも適用するEEAT基準と一致しています。
これらの進展は検索エンジン最適化の将来にとって何を意味するのでしょうか?
これらの暴露は、検索エンジン最適化（SEO）における根本的な転換を示しており、技術的な操作から真にユーザー中心のアプローチへと移行しています。キーワード密度、被リンク構築、技術的なトリックに重点を置いた従来のSEO手法は、ますます重要性を失いつつあります。
SEOの未来は、真のユーザーニーズに焦点を当てた包括的なアプローチの開発にあります。そのためには、ターゲットオーディエンス、彼らの問題、そしてニーズをより深く理解するとともに、表面的なキーワード最適化にとどまらないソリューションを開発する能力が求められます。
RankEmbed BERTのような機械学習やAIシステムは、今後も重要性を増していくでしょう。これらのシステムは、検索クエリの背後にある文脈と意図を理解し、それに応じて関連性の高いコンテンツを特定するように設計されています。ウェブサイト運営者は、アルゴリズムを単純に操作するのではなく、これらのインテリジェントなシステムに合わせて最適化する方法を学ぶ必要があります。
様々なGoogle製品、特にChromeからのユーザーデータの統合は今後も拡大していくと予想されます。これは、あらゆるタッチポイントにおいて一貫性のある高品質なユーザーエクスペリエンスを提供することの重要性を改めて示すものです。
Google はこれらの暴露に対してどのように反応するのでしょうか?
Googleはこれまで、裁判所文書で明らかになった具体的な事実に対して限定的な回答しか示していない。同社はクリックは「直接的なランキング要因ではない」という公式見解を維持し続けている。これは技術的には正しいかもしれないが、より複雑なシステムにおいてクリックデータがどのように利用されているかという微妙な現実を曖昧にしている。
しかし、訴訟手続きにより、Googleはアルゴリズムの特定の側面についてより透明性を高めることを余儀なくされました。2025年9月の判決の一環として、Googleは特定の検索インデックスと利用状況データを競合他社と共有することが義務付けられました。
同時に、Googleは従来の検索方法への依存を減らすために積極的に取り組んでいます。AI OverviewsなどのAIを活用した機能の統合やチャットボット機能の開発は、規制圧力やOpenAIなどのAIプロバイダーとの競争激化への対応策と捉えることができます。
同社は、規制要件を遵守しつつ、ランキングアルゴリズムの詳細情報を保護し続けるとみられる。透明性と不正操作防止のバランスを取ることは、依然として重要な課題である。
これらの調査結果は、検索エンジン市場における競争にどのような影響を与えるでしょうか?
これらの暴露は、Googleの競合他社が直面している巨大な構造的問題を浮き彫りにしています。Chromeブラウザのデータ、膨大な検索ログ、そして高度なAIシステムの組み合わせは、代替検索エンジンの市場参入に大きな障壁を生み出しています。
Bing、DuckDuckGo、そしてAIを活用した新しい検索エンジンといった競合他社は、これほどの規模のユーザーデータにアクセスできません。そのため、Googleと同様に正確でユーザー中心のランキングアルゴリズムを開発することは非常に困難です。Googleのデータ優位性は、それ自体が強化されるものです。つまり、検索結果の質がユーザー数の増加につながり、それがさらにデータの増加とアルゴリズムの向上につながるのです。
2025年9月にGoogleに対し、特定のデータを「適格な競合相手」と共有することを義務付ける判決が下されれば、理論上はこうした障壁が軽減される可能性がある。しかし、「適格な競合相手」の実際の適用と定義は依然として不明確である。
興味深いことに、AIチャットボットと生成AIの発展は、10年以上ぶりにGoogleの市場支配に挑戦する可能性のある製品の「本格的な展望」を生み出すという裁判官の評価は興味深い。これは、競争相手が従来の検索エンジンではなく、全く新しいAIベースの情報アクセスシステムから生まれる可能性を示唆している。
これらの歴史的啓示から私たちは何を学ぶのでしょうか?
Googleの独占禁止法訴訟に関する裁判所文書は、世界で最も重要な検索エンジンの仕組みに関する根本的な前提を揺るがしました。ユーザーシグナルが、Googleが長年公表してきたよりもはるかに重要な役割を果たしていることを明確に示しています。
最も重要な洞察は、Googleが実際には様々なシステムからなる非常に複雑なエコシステムを運用しており、それぞれがユーザーデータを異なる方法で活用しているということです。NavboostからGlueシステム、RankEmbed BERTまで、これらすべてのコンポーネントは実際のユーザーインタラクションから学習し、それに応じて検索結果を最適化するように設計されています。
ウェブサイト運営者やSEO担当者にとって、これは明確なメッセージです。技術的な操作から、ユーザーにとって真の付加価値を生み出すことへと焦点を移さなければなりません。表面的なSEO対策の時代は完全に終わりました。検索結果で成功するには、ユーザーエクスペリエンスへの包括的なアプローチがますます重要になっています。
これらの暴露は、市場支配力と公正な競争に関する重要な問題を提起しています。GoogleによるChromeデータへのアクセスと、それに伴う競争優位性は、競合他社がこの市場に足場を築くことがいかに困難であるかを物語っています。今回の規制措置は、限定的なものではありますが、より公正な競争環境の回復に向けた第一歩となります。
結局のところ、これらの文書は多くのSEO専門家が長らく疑念を抱いていたことを裏付けるものとなった。Googleは実際に検索結果に対するユーザー満足度を評価し、その情報を用いてアルゴリズムを継続的に改善しているのだ。こうした憶測を憶測として片付けられる時代は、ついに終わったのだ。
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