SNSのシェア数はSEOと無関係?Googleが検索順位に影響させない理由

SNSのシェア数はSEOと無関係?Googleが検索順位に影響させない理由

いいねはSEOに無意味!衝撃の事実

SNSで話題になった投稿や動画が、Googleの検索結果でも上位に出てくると考える方は多いのではないでしょうか。

しかしGoogleのゲイリー・イリェーシュ氏は、2025年8月7日に公開されたYouTubeのインタビュー動画で、SNSの「いいね数」や「シェア数」などは検索順位の判断に使っていないと話しています。

理由としては「信頼できない数字を使いたくない」と、とてもシンプルで「自分たちで信頼して使える情報だけを使うべき」と続けています。

本記事では、ゲイリー・イリェーシュ氏の発言をもとに、SNSのデータが使われない理由や、SEOにおいて何を重視すべきかをわかりやすく解説します。

SNSのシェア数や再生数は検索順位に影響しない

ゲイリー・イリェーシュ氏の今回の発言には、2014年頃に起きた「ある出来事」が関係しています。

当時、GoogleはSNSのデータを検索順位の評価の参考にしようとしていましたが、SNSのデータが簡単に操作できることが判明しました。

例えば、SNS上で投稿のシェア数の水増しや、特定のアカウントを使って再生回数や「いいね」を大量に稼ぐなど、人為的な操作は技術的に可能です。

こうした信頼できない情報は、検索結果の公平性を損なう恐れがあります。

海外SEOメディア「Search Engine Journal」もこの点を取り上げ、「簡単に不正できる数値は検索順位の判定に不向き」と指摘しています。

著者情報や構造化データも順位アップにはつながらない

記事の著者名や構造化データも、検索順位に直接影響するわけではないと話しています。

ゲイリー・イリェーシュ氏は、これらの情報も基本的には「検索順位に影響する要因ではない」とし、あくまで検索結果に表示するための補助的な情報と述べています。

また、最近話題になった「LLMs.txt」や「著者情報(バイライン)」なども、SEO担当者やサイト運営者が不正に使う可能性があるため、信頼性のあるランキング要因にはなっていません。

そのため「表示を補助するための情報」としては使えますが、順位が上がる要素とは別物だと考えた方がよさそうです。

関連記事:E-E-A-Tにおける『構造化マークアップ』の適切な使い方と作り方

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Googleが重視しているのは「自分たちで測れる情報」

Googleは検索エンジンとしての信頼性を保つため、ランキングの指標を「あくまで自社で取得・検証できるデータ」に限定しています。

これは検索ユーザーに対して、より公正で質の高い検索結果を提供するためです。

一方で「ブランドの名前がネット上で多く言及されていれば順位が上がる」など、根拠のない情報も多く出回っています。

しかし、そんな「根拠のない噂」を信じるよりも、検索ユーザーの利便性やコンテンツの質といった本質的な部分に注力するべきでしょう。

SEOタイムズの見解「結局ユーザー満足度がカギ」

「SNSのいいね数やシェア数がSEOに良い」という噂は、よく耳にしますが今回のインタビュー動画を見ると、噂の域を出ない情報だったことが分かります。

また「構造化データを入れたらSEOに良い」とか「著者情報を専門家にすると順位が上がる」といった話もよく聞きますが、本インタビューでは否定する方向で話していますね。

個人的には、専門家の言及している記事は現在のSEOでも強い印象があるので、ユーザー満足度として間接的に影響していると考えるのが自然なのかもしれません。

どちらにせよ、Googleの発信だからといってすべて鵜呑みにせず、できることは片っ端から対応していく姿勢は大切だと思います。

今後は、技術的な小手先よりも、コンテンツの質やユーザー体験を大事にする方が、長い目でみると良いのは間違いないでしょう。

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まとめ

Googleは、SNSのシェア数や外部データを「不正に操作されやすく信頼できない」などの理由から検索順位の判断に使っていないというインタビュー内容でした。

構造化データや著者名なども、検索結果の見た目の補助にはなりますが、順位アップの要因ではないようです。

今後のSEOでは、Googleが信頼するデータと良質なユーザー体験が重要です。

あなたのサイトは、見た目だけでなく、中身で信頼される設計になっているでしょうか?

小手先のテクニックに頼らず、ユーザーにとって本当に役立つ情報をどう届けるかを今一度考えてみましょう。

この記事を書いた人

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SEO Writer / SEOタイムズ編集部

読者インサイトを分析し、行動につながる構成を設計。E-E-A-Tを重視し、専門家監修と実データで信頼性を担保。コアアップデートやAI検索動向を常にモニタリング。一次情報の検証や実例を用いた有益な情報を発信していきます。