SEOの歴史を年表で解説｜検索エンジンの誕生からAI検索まで

「SEOの歴史は、Googleのアップデートの名前と年号を覚えれば押さえられる」。SEOを学び始めた方が、このテーマに最初に持ちやすい見方です。業界のニュースは新しい変更が来るたびに名前と日付で報じるため、歴史とはアップデートの一覧のことだと受け取られがちです。

しかし、弊社はこれまで数多くのSEO記事を制作し、アップデートのたびに順位が動いた記事と動かなかった記事を見比べてきました。その経験から言えるのは、SEOの歴史は、検索エンジンの弱点を突く手法が一つずつ塞がれてきた歴史だということです。塞がれずに残ってきたのは、検索した人の疑問に答えるページを上に出すという方向だけでした。

本記事では、1990年の最初の検索エンジンから2025年のAIモードまでの流れを年表で整理し、各時代に何が効かなくなったのかを、記事を作り続けてきた制作会社の視点で順にお伝えします。

SEOの歴史を年表で一覧

最初に、主な出来事を年順に並べます。SEOの歴史は、検索エンジンの評価方法が変わるたびに、効く手法が入れ替わってきた記録です。

※ 出典：Google「Google 検索ステータス ダッシュボード」、Google 日本のブログ「Google 検索の AI モードを日本語で提供開始します」ほか各社の発表

年表だけでは、なぜその変更が必要になったのかは見えてきません。ここからは時代ごとに、当時効いた手法と、それが効かなくなった理由を見ていきます。

検索エンジンの誕生と初期のSEO

検索エンジンの始まりは、1990年にカナダのマギル大学で開発された「Archie」とされています。Webページではなく、公開されたファイルの名前を探す仕組みでした。

人が登録したディレクトリ型の時代

1994年、スタンフォード大学の学生だったジェリー・ヤン氏とデビッド・ファイロ氏がYahoo!を創業します。当時の主流は、人が審査してサイトをカテゴリに分類する「ディレクトリ型」でした。日本では1996年にYahoo! JAPANがサービスを始め、ディレクトリに登録されることが、そのまま集客の手段になりました。

ロボット型とキーワードの詰め込み

やがて、プログラムがWebページを自動で集めて並べる「ロボット型」の検索エンジンが主流になります。初期のロボット型は、ページ内に検索語が何回出てくるかを主な手がかりにしていました。そこで広まったのが、同じキーワードを何度も書く「詰め込み」や、背景と同じ色の文字で語を隠す「隠しテキスト」です。

この時代の手法に共通するのは、読む人には意味がなく、検索エンジンにだけ向けた工夫だったという点です。

GoogleのPageRankと被リンクの時代

ページの中の語だけを見る評価は、書き手がいくらでも操作できます。その弱点に、ページの外からの評価で答えたのがGoogleでした。

リンクを票として数えるPageRank

Googleの創業者のラリー・ペイジ氏とセルゲイ・ブリン氏は、スタンフォード大学の大学院在学中に、1996年ごろから「BackRub」という検索エンジンを開発していました。1998年にGoogleを設立し、中核に据えたのがPageRankです。他のサイトから多くリンクされ、しかも評価の高いサイトからリンクされるページほど重要とみなす仕組みでした。

リンクは本来、他のサイトの運営者がそのページを薦めた記録です。書き手が自分で書き換えられないため、当時はキーワードより操作しにくい指標だと考えられていました。

日本の検索サービスとGoogleの関係

日本の検索は、しばらくYahoo! JAPANが中心でした。Yahoo! JAPANは2001年4月にGoogleの検索技術を採用し、2004年に自社系の技術（YST）へ切り替えます。その後2010年7月にGoogleの検索エンジンの採用を発表し、同年中に切り替えました。国内で使われる二大検索サービスの結果をGoogleの技術が支えるようになり、日本のSEOはほぼGoogle対策を指すようになりました。

被リンクの売買とnofollowの導入

リンクが評価されると分かると、今度はリンクそのものが売り買いされ始めます。自社で作った多数のサイトからリンクを張る、ブログのコメント欄にリンクを書き込む、といった手法も広がりました。2005年には検索各社がnofollow属性を導入し、コメント欄のように書き手が管理しきれないリンクを、評価の対象から外せるようにしています。

パンダとペンギンで変わった2010年代

被リンクの数と量で押し上げる手法に、Googleがまとめて手を打ったのが2011年から2012年にかけての変更です。

パンダは中身の薄いページの評価を下げる

パンダアップデートは2011年に英語圏で始まり、日本語の検索には2012年7月に導入されました。他サイトの文章を寄せ集めたページや、広告ばかりで中身の少ないページが順位を下げました。

ペンギンは不自然な被リンクの評価を下げる

2012年4月のペンギンアップデートは、購入したリンクや自作自演のリンクで順位を上げたサイトを対象にしました。それまでの主力だった被リンク対策が、一転して順位を下げる原因になったのです。

この時期に評価を下げられた手法を並べると、共通点が見えてきます。

• 同じキーワードを本文に何度も書き込む
• 背景と同じ色の文字で語を隠す
• お金を払って他サイトからリンクを張ってもらう
• 自社で作った多数のサイトからリンクを集める
• 他サイトの文章を寄せ集めてページ数を増やす

日本で広まったコンテンツSEOと長文化

リンクが使えなくなった後、日本では記事を作って検索流入を集める「コンテンツSEO」が広がりました。同時に、文字数が多い記事ほど上位に出やすいという見方も業界に広まります。ところがGoogleは、評価に使う決まった文字数はないと、公式の文書で明言しています。

※ 出典：Google 検索セントラル「有用で信頼性の高いユーザー第一のコンテンツの作成」

文字数を増やすこと自体は、語を増やす詰め込みと同じ発想です。読者の疑問に答える量と、評価のために足した量は、別のものとして見分ける必要があります。

スマホ対応と検索意図の理解（2015〜2021年）

2015年以降の変更は、ページの外側の数字よりも、検索した人が実際に読んだときの状態を見る方向へ進みます。

スマホで読めるかが評価の対象に

2015年4月のモバイルフレンドリーアップデートで、スマホで読みにくいページはスマホの検索で順位を下げるようになりました。2018年にはスマホ版のページを評価の基準にするモバイルファーストインデックスが始まり、同年7月にはスマホ検索で表示速度も評価に加わります。2021年のページエクスペリエンスアップデートでは、読み込みの速さや表示のずれを数値で測るCore Web Vitalsが指標に入りました。

医療情報サイトの問題と健康アップデート

日本では2016年、DeNAが運営していた医療情報サイト「WELQ」が、根拠の不確かな記事や他サイトからの転用を問題視され、公開を停止しました。検索上位に表示されていた記事が、誤った医療情報を広めていたのです。翌2017年12月、Googleは日本語の医療・健康に関する検索結果を改善する変更を行い、医療の専門家や医療機関が発信する情報を上位に出しやすくしました。

RankBrainとBERTで文の意味を読む検索へ

2015年に公表されたRankBrainは、機械学習で検索語の意味を推測する仕組みです。2019年のBERTは、語の並びと前後関係から文の意味を読み取ります。検索語と同じ語がページにあるかではなく、ページが質問に答えているかが問われるようになりました。

生成AIとAI検索の時代（2022年以降）

2022年以降は、誰のために書かれたページか、そして誰が書いたページかが、正面から問われる時代です。

人のために書かれたかを問う仕組み

2022年8月、Googleは検索順位のために書かれたページより、人のために書かれたページを評価するヘルプフルコンテンツアップデートを始めました。同年12月には、評価の考え方を示すE-A-T（専門性・権威性・信頼性）に、Experience（実際の経験）を加えたE-E-A-Tを公表しています。製品を実際に使った、その場所に実際に行ったといった書き手の経験が、評価の要素として名前を与えられたのです。

AIで作った記事への方針

2023年2月、GoogleはAIで作った記事について方針を公表しました。作り方がAIか人かではなく、内容の品質で評価するという内容です。一方で2024年3月のコアアップデートでは、順位を上げる目的で大量のページを作る行為を、作り方を問わずスパムとして扱う方針を示しました。

AI 生成コンテンツに関する Google 検索のガイダンス | Google Search Central Blog | Google for Developers

この投稿では、検索でユーザーに有用なコンテンツを表示するための Google の継続的な取り組みにおける、AI 生成コンテンツの位置づけについて詳しく説明します。

🌐 developers.google.com

外部リンク

方針が示された今も、AIを使うかどうかで迷う担当者の方は少なくありません。

経営者

AIで記事を作ると、それだけでGoogleに評価を下げられるのでしょうか。社内でAIを使うかどうか、判断に迷っています。

Writers-hub
編集部

AIを使ったことだけで評価を下げられることはありません。Googleが問題にしているのは、読者の疑問に答えないページを数で増やすことです。弊社も制作工程にAIを組み込んでいますが、事実の確認と、読者の疑問に答えているかの確認は、公開前に人が行う工程として残しています。

検索結果にAIの回答が出る時代

2023年には検索結果にAIの回答を表示するSGEの試験が始まり、2024年8月には後継のAI Overviewsが日本語でも提供され始めました。2025年9月にはAIとの対話形式で検索できるAIモードも日本語で使えるようになっています。検索結果の最上部にAIの回答が表示されると、ページが読まれるかどうかは、AIの回答で出典として示されるかにも左右されるでしょう。

歴史から見えるGoogleの評価軸

ここまでの流れを一枚の表にまとめます。各時代に効いた手法と、それを効かなくした変更を並べると、Googleが評価しようとしてきた対象は、手法ほど変わっていないことが分かります。

Googleは会社の使命として、世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにすることを掲げています。検索エンジンにとって、上位に出したいのは検索した人が使えるページです。

今の施策が次も通用するかの見分け方

歴史を学ぶ実務上の価値は、年号を覚えることではなく、いま続けている施策が次の変更で塞がれる側にあるかを見分けられることです。記事を作ってきた立場から、判断に使っている3つの問いを紹介します。

検索エンジンにしか見えない工夫か

隠しテキストやmeta keywordsは、読者の画面には表示されない工夫でした。読者が画面で見ても意味を持たない施策は、過去のどの時代でも最終的に評価の対象から外されています。構造化データのように検索エンジンへ内容を正しく伝える工夫とは、ページの中身と一致しているかで区別できます。

数を増やすほど効くと考えている施策か

キーワードの回数、被リンクの本数、ページ数、文字数。塞がれてきた手法の多くは、数を増やせば順位が上がると考えられたものでした。弊社が構成を作る際も、上位に表示されている記事の見出しをすべて取り込むと、読者の疑問に答えない節が増え、文字数だけが伸びることをよく経験します。比較記事ではほとんど語られませんが、上位の見出しの網羅は、今の時代の詰め込みになりうる点が見落とされがちです。

ただし、記事の本数を増やすこと自体が問題なのではありません。記事ごとに読者の疑問を決め、公開前に事実と答えを確かめる工程を通していれば、本数を増やしても読者に役立つページが増えるだけです。

読んだ人の次の行動が変わるか

最後の問いだけは、はいと答えられる施策を続けます。読者が記事を読んだ後、比較の基準を得る、手順を実行する、問い合わせるかを決めるといった行動に進めるなら、その記事はどの時代の評価でも残る側にあると考えています。

• 読者の画面に表示される内容で評価を狙っている
• 数ではなく、記事ごとに答える疑問を決めている
• 読んだ人が次に取る行動を一つ書き出せる

3つとも当てはまる記事は、残す側に置いてよい記事です。当てはまらない項目がある記事から、書き直す順番を決めていきます。

SEOの歴史に関するよくある質問

SEOの歴史について、よく寄せられる質問に答えます。

まとめ｜手法は入れ替わり評価軸は残る

SEOの歴史は、キーワードの詰め込み、被リンクの売買、寄せ集めのページ、順位目的の大量生成と、検索エンジンの弱点を突く手法が一つずつ塞がれてきた流れです。その間、検索した人の疑問に答えるページを上に出すという方向は変わっていません。

次のアップデートの中身は誰にも予測できません。それでも、いま続けている施策が検索エンジンにしか見えない工夫か、数を増やすほど効くと考えている施策かを問えば、塞がれる側にあるかどうかは判断できます。

私たち合同会社Writers-hubは、記事ごとに答える疑問を決め、公開前に事実を確かめる工程を通したSEO記事を制作しています。検索順位の対策とAI検索への対応も、同じ基準で支援しています。