【SEO×AI】ブラックハットGEOとは？AI時代に拡大する不正SEOの仕組みとリスク

外資系SEOスペシャリスト

Takuma Oka (岡 拓馬)

こんにちは、岡 拓馬（おか たくま）です。
このブログでは、海外ノマド×SEO×ストック収入をテーマに、自分の経験や学びを発信しています。

高校卒業後は料理人としてスタートし、その後、航空自衛隊での勤務を経て、2016年からWebライター・SEOコンサルタントとして独立。現在は、海外の外資系企業と契約しながら、フルリモートで働いています。拠点はアジア各国を転々としており、最近はベトナムやタイ、マレーシア、フィリピンなどでノマド生活をしています。

執筆者

本記事は「searchengineland」の最新記事を翻訳し、独自の意見を加えたものです。

AIが検索体験を根本から変えた今、「ブラックハットGEO（Generative Engine Optimization）」という新しい不正手法が現実の脅威として浮上しています。

表面上は“AIによる効率化”に見えても、その裏では大量生成、偽装E-E-A-T、AI向けクロークなど、検索結果やAIの回答を巧妙に操作する手口が進化しているのです。

短期的に結果を出せたとしても、発見されればサイト評価の急落やインデックス削除、ブランド信頼の失墜という甚大な代償を負うリスクがあります。

本記事では、ブラックハットGEOが具体的にどのように動くのか、なぜ今注目すべきなのか、そしてSEO担当者やコンテンツ制作者が取るべき現実的な防御策とホワイトハット戦略をわかりやすく解説します。

技術的な手口だけでなく、日本市場やブランド運営の観点から実務で使えるチェックリストも用意しますので、すぐに実践に移せるはずです。

ブラックハットGEOとは何か？

AI検索時代に突入した今、「GEO（Generative Engine Optimization）」という言葉が注目を集めています。

これは、従来の検索エンジン最適化（SEO）が「Google検索で上位を取ること」を目的としていたのに対し、生成AIが出す回答（AI OverviewsやChatGPTなど）に自分の情報を載せるための最適化を意味します。

GEO（Generative Engine Optimization）の基本概念

項目	従来のSEO	GEO（AI時代のSEO）
主な対象	Googleなどの検索結果	ChatGPT Perplexity GeminiなどAI回答領域
最適化対象	クローラーとアルゴリズム	大規模言語モデル（LLM）
評価軸	被リンク キーワード 構造化データ	コンテンツの文脈 信頼性 データ参照関係
目的	SERP上位表示	AI回答内での引用 推薦 可視化

AIが検索を代替し始めたことで、ユーザーがクリックする前に情報をAIが“要約して提示する”流れが強まっています。

これに伴い、「AIに認識されるかどうか」が新たな競争軸になっています。

AI検索時代に生まれた“新たなSEO領域”

従来のSEOは「検索クエリとキーワードの最適化」でしたが、GEOでは「AIの理解構造そのものを攻略する」アプローチが必要になります。

たとえば…

こうした要素が今後、AI経由のトラフィックを左右します。

ブラックハットGEOが台頭した背景

AI時代のSEOは、本来「より自然で信頼できる情報をAIに伝える」ことを目的としています。

しかし現実には、以下のような背景から“裏技的手法＝ブラックハットGEO”が広がり始めました。

結果として、「AIを騙す」ための手法が次々と登場しているのです。

ブラックハットGEOとは、要するに「AIの学習や認識の穴を突いて、生成結果を意図的に操作する行為」。

AIコンテンツの急増と“手抜きSEO”の誘惑

2023年以降、ChatGPTやClaude、Gemini、Perplexityなどの生成AIツールが一気に普及しました。

SparkToroの調査によると、米国では月10回以上AIツールを利用するユーザーが全体の21％に達し、AI利用率全体は2023年の8％→2025年には38％にまで急上昇しています。

誰もがAIを使ってコンテンツを生成できるようになったことで、「AIコンテンツの爆発的増加」と「手抜きSEOの誘惑」が同時に進行しているのです。

AIツール普及がもたらしたコンテンツ爆発

AIによる記事生成はコストも時間もほとんどかからないため、企業や個人が一斉にAIライティングへとシフトしています。

その結果、以下のような現象が起きています。

この流れはSEOの世界にも波及し、「人が書くより早く・安く・大量に」が新たな指標になりつつあります。

しかし、AI生成コンテンツの多くは独自性・経験・検証性が乏しく、E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の観点から見ると脆弱です。

量産化の影で失われるE-E-A-T

E-E-A-Tは、Googleが品質評価で重視する4つの柱です。

要素	意味	AIコンテンツでの課題
E：Experience（経験）	実際の体験に基づく情報	AIは「経験」を持たない
E：Expertise（専門性）	専門的な知識と視点	データ出典が曖昧になりがち
A：Authoritativeness（権威性）	専門家・企業としての信頼	偽著者・匿名ライターの氾濫
T：Trustworthiness（信頼性）	情報の正確性・透明性	AIの誤情報リスクが高い

事例｜Sports Illustratedが失敗した理由

2023年末、米大手メディア『Sports Illustrated』がAI生成記事を架空の記者名で公開していたことが発覚しました。

AIの導入自体は効率化を目的としたものでしたが、結果として「信頼を損なうコンテンツ」を生み出してしまったのです。

この事件は、「AI活用の線引きを誤るとブランドが崩壊する」という典型例です。

ブラックハットGEOの主な手法と仕組み

ブラックハットGEOは、AIが情報を収集・判断する仕組みを逆手に取り、AIの出力結果や検索上位を意図的に操作する不正手法の総称です。

その目的は「AIに認識させて引用・表示させる」こと。見た目は自然なSEOに見えても、裏では大量生成や偽装、スキーマの悪用などが行われています。

大量AIスパム生成（自動記事・PBN戦略）

LLM（大規模言語モデル）を使って、何千・何万件もの低品質コンテンツを自動生成する手法です。

項目	詳細
例	AIで大量の記事を生成し、異なるドメインでブログネットワーク（PBN）を構築
目的	人工的にリンク数を増やし、被リンク評価を高める
問題	中身が重複・曖昧・信頼性に欠けるため、SpamBrainなどで検出されやすい

偽E-E-A-Tシグナル（架空著者・偽レビュー）

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AI時代の評価軸。それを「偽装」することで、AIや検索エンジンを騙そうとする手法です。

こうした“偽E-E-A-T”は、AIが文脈を信じやすいという特性を利用しています。

しかし、Googleのアルゴリズムが進化するにつれ、本物の人間的要素（体験・実在・一貫性）が評価される傾向が強まっています。

LLMクローク（AI向け偽装コンテンツ）

従来のクローク（検索エンジンにだけ異なるコンテンツを見せる手法）の進化版です。

AIクローラーが読む際だけ、特定のキーワードや構造を埋め込み、「AIが好む回答形式」で認識されるように細工します。

このようなAI版クロークは、AI検索の「ブラックボックス構造」を悪用した最新型の不正技術です。

スキーマ悪用によるAIオーバービュー誘導

構造化データ（Schema.org）を利用して、AIや検索結果に「誤った文脈」を伝える手口です。

つまり、“AIが理解しやすい構造”を逆手に取ることで、本来関係のないテーマで露出を稼ごうとする行為です。

SERPポイズニング（検索汚染）

AIを使って大量の誤情報や偽コンテンツを拡散し、検索結果やAI回答を“汚染”する攻撃型のブラックハット手法です。

特に海外では、AI生成された偽ニュースサイトやブランド攻撃用ページが急増しています。

これは単なるSEOスパムではなく、レピュテーション攻撃（評判操作）に近いサイバー戦略です。

Googleが警戒するブラックハットGEOのリスク

ブラックハットGEOは、短期的にトラフィックを得るために使われることがありますが、中長期的にはサイト全体の信用・評価・収益に壊滅的なダメージを与えます。

GoogleもAIを活用した検出システムを導入し、これらの不正行為を厳しく監視しています。

インデックス削除・手動ペナルティ・順位降下の現実

Googleは「SpamBrain」や「AIベースの不正検出モデル」を用い、コンテンツの生成元・構造・挙動を分析しています。

これらにより、不自然なリンク構造やAIスパムが確認されると、以下のようなペナルティが発生する可能性があります。

ペナルティの種類	内容	影響
インデックス削除 （De-index）	サイト全体が検索結果から削除される	トラフィックがゼロになる
手動ペナルティ （Manual Action）	審査担当者が手動で評価を下げる	順位が一気に消失、回復に数ヶ月
アルゴリズム降格 （Algorithmic Downgrade）	自動評価でランキングを下げる	部分的なキーワード順位の喪失

こうしたペナルティを受けると、被リンクや構造を修正しても、完全な回復には長期間と大きな労力が必要になります。

信頼・ブランド価値の損失

ブラックハット手法は一時的に成果を出せても、ユーザー視点では

と感じさせてしまいます。

その結果…

といったブランド毀損につながります。

特に、AI生成コンテンツが誤った情報を提供していた場合、「誤情報を発信した企業」として長期的に印象が残るリスクがあります。

マルウェアや詐欺的誘導への悪用リスク

ブラックハットGEOの一部は、SEOスパムの域を超えてサイバー犯罪と結びついています。

悪質な業者は、被リンク網やリダイレクトを悪用して、ユーザーをマルウェアサイトや詐欺ページに誘導することもあります。

一度こうした汚染が起きると、「危険サイト」認定を解除するまでに数週間〜数ヶ月を要します。

ブランド資産だけでなく、顧客の個人情報流出にもつながる可能性があるため、SEO以前に「企業リスク」として対策が必要です。

AI時代でも変わらない“SEOの原則”

AIによって検索の仕組みや情報伝達のスピードは劇的に変化しました。

しかし、Googleが評価基準として掲げる「コンテンツの品質」「ユーザー体験」「信頼性」は一貫しています。

つまり、テクノロジーが進化しても“誠実なSEO”の価値は変わらないということです。

Googleが求める「品質」と「オリジナリティ」

GoogleはAI活用を前提とした新時代の検索指針の中で、「生成AIを使うこと自体は問題ではないが、低品質な大量生成は明確にスパムとみなす」と明言しています。

その上で重要なのが、以下の3点です。

評価項目	内容	対応すべきポイント
独自性（Originality）	他サイトにない視点・体験・事例を提供しているか	自分や企業独自のデータ・体験談を追加する
専門性（Expertise）	誰が・どんな経験で書いているか明示しているか	著者情報・経歴・資格などを公開
誠実性（Integrity）	ユーザーを欺く意図がないか	構造化データやレビューを正しく活用

AI生成コンテンツを安全に使う3つのルール

AIは効率化の武器にもなりますが、使い方を誤ると評価を落とすリスクがあります。

以下の3つのルールを意識することで、リスクを最小限に抑えられます。

項目	詳細
AIで下書き、人間が編集する	AIに任せきりにせず、文脈・正確性・語彙を人が監修する。
生成元と意図を明示する	AI利用を隠すのではなく、記事の透明性を確保する。
体験・事例・感情を必ず加える	AIが持たない「生の経験」「一次情報」を入れることでE-E-A-Tを補強できる。

E-E-A-Tを強化する具体的な方法

E-E-A-Tは「AI時代の信頼の指標」です。

AIオーバービューやチャット型検索でも、E-E-A-Tの高い情報が優先される傾向にあります。

強化のための具体的施策をまとめると、以下の通りです。

項目	実践方法
Experience（経験）	実体験の記述 写真 動画 スクリーンショットを活用する
Expertise（専門性）	執筆者プロフィール 監修者情報を明示する
Authoritativeness（権威性）	被リンクよりも「引用される実績」「SNSでの発信履歴」を重視
Trustworthiness（信頼性）	出典 データソース 透明な編集方針を明記する

E-E-A-Tを積み上げることは、単にSEOのためではなく、AIが「あなた（またはあなたのサイト）を引用する理由」をつくる行為でもあります。

AIによってコンテンツ生産が容易になったいま、“人間だからこそ書ける部分”が最大の差別化要因になっています。

日本のSEO担当者が取るべき対策

ブラックハットGEOは「他人事」ではありません。

AI検索の仕組みが変わる中で、意図せず巻き込まれたり、競合に攻撃されたりするリスクも現実的に存在します。

ブラックハット被害の検知チェックリスト

自社サイトがブラックハット的手法の影響を受けていないか、以下のようなポイントを定期的に確認することが重要です。

チェック項目	確認方法	対策例
不自然な外部リンクが急増していないか	Google Search Consoleの「リンク」レポート	有害リンクを否認（Disavow）
不明なリダイレクトやスクリプトが含まれていないか	サーバーログ・Tag Manager確認	怪しいコードを削除、パスワードを更新
AI生成スパムサイトにコピーされていないか	検索演算子「site:」「intitle:」で確認	DMCA申請、コンテンツ差別化を強化
スキーマデータが正しく設定されているか	構造化データテストツールで確認	schema.orgの公式仕様に準拠

こうしたチェックを月1回以上の頻度でルーティン化することが理想です。

AI検索時代のホワイトハット戦略

AIによって検索体験が変わっても、SEOの本質は「信頼を積み上げること」です。

ブラックハット的な近道に頼らず、ホワイトハットで継続的に評価を高めるための戦略を整理します。

信頼を積み上げるコンテンツ運用のポイント

AI時代は、コンテンツが「一過性のアクセス」ではなく「永続的な信用」を生む時代です。

日々の運用で意識すべきポイントは、次の通りです。

項目	詳細
更新より“検証”を優先する	新記事を量産するより、既存記事を改善・追記
著者と体験を一致させる	執筆者がその分野に関わる実体験を持っているか確認
ナレッジ構造を持たせる	記事同士を内部リンクでつなぎ、AIが理解しやすい情報網を作る

結果的にこれらの積み重ねが、「AIに選ばれるサイト」への最短ルートになります。

まとめ：AIに“選ばれるサイト”になるために

ブラックハットGEOは、AI検索時代に生まれた新たな不正手法です。

短期的には成果が出ても、最終的にはペナルティや信頼喪失という形で必ず跳ね返ってきます。

AIが進化しても、Googleが評価するのは「体験・信頼・誠実さ」という人間的な価値です。

つまり、AIを欺くより、AIと共存できるサイトを作ることが重要です。