日付だけ更新すればAIに引用されるのか｜研究とGoogleの公式文書で確かめました

記事の内容を変えずに更新日だけを新しくして、AIに引用されやすくなるかどうかは、いま公開されている研究からは分かりません。

海外の実験では、新しい日付のページが古い日付のページより先に引用されやすい結果が出ています。

一方でGoogleは、日付を1つの要素だけでは決めず、公開日または大幅に更新された日を複数の要素から推定すると説明しています。

代わりになるのは、中身を見直し、見直した日を更新日として書くことです。

結論：日付の差は実験で出ています。日付だけを変えたページの扱いは、別の話です

先に全体を表で示します。

やることを2つに分け、研究、Googleの説明、読者の受け取りの3つの面から並べました。

2つのやり方を、3つの面から比べた表

やり方	研究で分かっていること	Googleの説明	読者の受け取り（弊社の見方）
内容を変えずに日付だけ変える	中身が同じ2つの版では、2026年の日付の版が2019年の日付の版より先に引用されやすかった。中身が古いページの日付だけを変えた場合を、実際のAIのサービスで測った研究は見つかっていない	日付は1つの要素だけに頼らず、複数の要素から推定する	日付が新しいのに本文の数字が古いと、ほかのページも疑われる
中身を見直して、見直した日を書く	実験で新しい日付の版にあたる側。日付と本文がそろっている	公開日または大幅に更新された日を推定する、という説明に沿う	日付を見て、書かれた内容がいつ時点のものかを判断できる

表の左から2列目は、あとの節で紹介する海外の論文の内容です。

3列目は、Googleが検索の開発者向けの文書で説明している範囲だけを書いています。

この記事は、やってはいけないLLMO対策を10個まとめた記事の施策7を、1本に広げたものです。

一覧では表1つと数段落で済ませたので、ここでは実験の条件、Googleの文書、見直す項目と日付の書き方を足します。

この記事の書き方と、数字の出どころ

この記事では、特定の会社や媒体を名指ししません。

主語にするのは施策で、更新の代行をしている会社の良し悪しは扱いません。

「海外の実験では」と書いた数字は、海外の論文から引いたものです。

「弊社では」と書いたことは、弊社が自社の記事で測ったこと、または弊社のやり方です。

この記事の「代わりにやること」を行えばAIに引用される、という約束はできません。

LLMO対策という言葉そのものの説明は、LLMO対策とは何かを書いた記事に分けてあります。

「日付だけ変える」と「中身を見直して日付を書く」を分けた図

2つのやり方は、画面に出る日付だけを見ると区別がつきません。

違いは、日付を動かす前に本文を開いたかどうかの1点です。

下の段の2つの箱は、読者にもAIにも同じ「新しい日付」として見えます。

上の段の箱が違うので、左の列では日付と本文の時点が食い違い、右の列ではそろいます。

図の使い方

手元に「更新日の刷新」の提案があれば、作業の中身が左右どちらの列に入るかを先に決めてください。

決めるときに見るのは、作業の名前でなく、本文を開いて確かめる工程が含まれているかどうかです。

左の列なら、この記事の「言えること、言えないこと」と「読者の側で起きること」の節が関係します。

右の列なら、「何を見直すか」と「日付の書き方」の節へ進んでください。

左右の境目で迷う場合

誤字を1つ直しただけ、言い回しを少し整えただけ、という更新は、どちらの列か迷います。

この場合の考え方は、あとの「よくある質問」に書きました。

題名の年だけを今年に変える更新は、本文を開いていないので左の列に入ります。

どんな施策か、なぜ勧められるのか

記事の本文には手を入れず、更新日や「最終更新」の表示だけを新しい日付に書き換える施策です。

提案書では「記事の鮮度の維持」「定期的な更新日の刷新」と書かれます。

勧められる理由は、半分まで根拠があります

よくある説明は、「AIは新しい情報を優先するので、日付を新しく保つことが大切です」というものです。

前半には、根拠にされる実験があります。

次の節で紹介するとおり、新しい日付の版が先に引用されやすいという結果は、海外の実験で実際に出ています。

後半の「日付を新しく保つ」が、本文を見直すことまで含むのか、日付の表示だけを指すのかで、話が分かれます。

説明のどこまでが確かめられているか

説明の部分	確かめられている範囲	この記事で扱う節
AIは新しい日付のページを選びやすい	海外の実験で、2026年と2019年の日付の比較は6つのAIすべてで差が出た	海外の実験の節
日付を書いておけば選ばれる	2026年の日付と日付なしの比較で差が出たのは、6つのうち3つ	海外の実験の節
本文を変えずに日付だけ新しくしても同じ結果になる	実際のAIのサービスで測った研究は、弊社が確かめた範囲では見つかっていない	言えること、言えないことの節
検索結果に出る日付は、ページに書いた日付で決まる	Googleは、複数の要素から推定すると説明している	Googleの説明の節

上の2行は研究で数字が出ており、下の2行は売り文句が先に進んでいる部分です。

この施策が選ばれやすい事情

日付の書き換えは、本文を読み直す時間がかからず、本数をこなせます。

報告書にも「今月は何本を更新」と数で書けるので、発注する側からは作業が進んでいるように見えます。

ここからは弊社の見方ですが、手間が小さいことと、確かめられていることは別に考えたほうが安全です。

海外の実験：新しい日付のページは、古い日付のページより選ばれやすいか

根拠にされる実験は、2026年5月に公開された海外の論文です。

2つのページを並べたとき、AIがどちらを先に引用するかを、条件を1つずつ変えて25万2,000回試しています。

弊社は原文を読み、AIが2つのページから先に引用するほうを選ぶ条件を調べた論文の解説にまとめました。

何と何を比べた実験か

この実験でいちばん大事なのは、比べた2つの版のつくり方です。

2つの版は1つの要因だけが違い、事実、価格、仕様、長さはそろえてあります。

日付の比較でいえば、中身が同じで日付の表記だけが違う2つの版を、AIに見せたことになります。

項目	実験の条件	読むときの注意
素材	50の分野の一般消費者向け商品について、商品レビュー記事を計100本	サービス業や会社間取引の記事は範囲の外
比べ方	1つの要因だけが違う2つの版を並べる。長さの差は5%以内	候補は2件だけ
調べたAI	計6つ。Gemini、Claude、Kimiが1つずつと、GPT-5の系列が3つ	試した時期や版の固定方法は、論文の記述の外
AIへの指示	検索の道具を必ず使い、ほかの知識は使わない、という趣旨で全試行とも同じ	実際のAI検索は、この指示のない状態で答えを作る
勝ち負けの決め方	回答の中で最初に出てくるURLが、どちらの版か	その引用が読まれたか、薦められたかは対象外
回数	1つのAIにつき42,000回、6つで25万2,000回	同じ条件を5回ずつ繰り返している

調べた要因は18個あり、日付に関わるものはそのうち3個です。

残りは、質問との関連、価格の記載、並び順、見出しや段落の整え方などでした。

日付の3つの比較と、差が出たAIの数

日付については、3通りの組み合わせが試されています。

次の表の「有意な差」は、偶然とは考えにくい差が統計の上で出た、という意味です。

比べた組み合わせ	有意な差が出たAIの数	有意だったAIでの倍率
2026年の日付と、2019年の日付	6つのうち6つ	14.4倍から、推定できないほど一方的な値まで
2026年の日付と、日付なし	6つのうち3つ	1.99〜3.67倍
日付なしと、2019年の日付	6つのうち2つ	1.3〜2.3倍
（参考）見出しや段落の整え方の2要因	6つのうち0	有意な差に届かなかった

倍率は、新しい日付の版が先に引用される見込みを、もう一方の版が先に引用される見込みで割った値です。

1に近いほど差は小さく、大きいほど新しい日付の版が勝ちやすかったことになります。

3つの組み合わせのうち、6つのAIすべてで差が出たのは、2026年と2019年を比べた場合だけでした。

AIごとの倍率には大きな幅がある

2026年の日付と2019年の日付の比較を、AIごとに見ます。

調べたAI	2026年の日付の版が先に引用される倍率	読み取れること
Gemini 2.5 Flash	1万超の表記	ほぼ毎回、新しい日付の版が先
Claude 3.5 Sonnet	1万超の表記	ほぼ毎回、新しい日付の版が先
Kimi K2 Thinking	68.7	差はあるが、一方的とまではいかない
GPT-5 Nano	14.4	6つの中で最も小さい
GPT-5 Mini	1,494	大きな差
GPT-5.2	1万超の表記	ほぼ毎回、新しい日付の版が先

「1万超の表記」は、ほぼ毎回同じ側が勝ち、倍率を細かく推定できなかった場合の書き方です。

論文も、1万倍という正確な値を意味するものではないと断っています。

同じ比較でも、14.4倍のAIと、ほぼ毎回同じ結果になるAIがありました。

この幅は、「AIは新しい日付を好む」とひとまとめに言える範囲と、言えない範囲を考える材料になります。

この実験から言えること、言えないこと

実験の結果は、売り文句の前半を支えています。

支えていない部分もあるので、分けて書きます。

言えること

中身が同じ2つの版を並べたとき、2019年の日付の版より2026年の日付の版が先に引用されやすかった。

ここまでは、6つのAIすべてで確かめられています。

論文は、6つすべてで有意だった4つの要因を「関門」と呼び、古い日付をその1つに数えました。

残りの3つは、話題のずれ、価格の記載がないこと、並び順が2番目であることです。

日付の表記でAIの選び方が変わる、という点は、この実験の範囲では示されたと弊社は読んでいます。

言えないこと

表にすると、言えることと言えないことの境目は次のとおりです。

実験で示されたこと	そこから言えないこと	理由
2026年と2019年の比較は、6つのAIすべてで差が出た	数か月前の日付を今月に変えても差が出ること	日付どうしの比較は、2026年と2019年の1組だけ
2026年と日付なしの比較は、3つのAIで差が出た	日付を書けば選ばれること	残りの3つでは有意な差に届いていない
候補2件の対戦で、新しい日付の版が勝ちやすかった	候補が5〜10件ある実際のAI検索で同じ順に働くこと	論文自身が、結果は対戦での好みだと認めている
商品レビュー記事で差が出た	日本語のページや、サービス業の記事で同じ数字になること	例文は英語で、対象は一般消費者向けの商品だけ
中身をそろえた2つの版で差が出た	中身が古いページの日付だけを新しくした場合の扱い	日付と本文が食い違う版は、試されていない

いちばん下の行が、この記事の問いに直接かかわります。

素材の記事は2026年の価格と仕様を含み、2つの版で事実、価格、仕様をそろえてありました。

日付は新しいのに本文の数字は数年前のまま、というページは、実験の中に出てきません。

現実のサービスで測った研究は、見つかっていません

日付だけを新しくしたページが、実際に使われているAIのサービスでどう扱われるか。

これを測った研究は、弊社が確かめた範囲では見つかっていません。

見つかっていないので、「日付だけの更新でも引用は増える」とも「増えない」とも、弊社は書けません。

お断りしておくと、ここで引いた論文は英語と海外の検証が中心です。

実験で動いたことと、実際のサービスで動くことは、分けて読んでください。

論文は弊社が1本ずつ日本語で解説しており、解説の一覧から原文の情報までたどれます。

ほかの研究は、更新日をどう扱っているか

更新日や鮮度に触れた研究は、ほかにもあります。

どちらも実際のAIの引用を集めて数えた観察で、ページを書き換えて結果を比べた実験とは性質が違います。

研究	調べた対象	日付に関わる数字	読むときの注意
引用されたページを16の観点で採点した研究	3つのAI検索が引用した、英語の法人向けクラウド型ソフトのページ1,100件	日付などのメタデータと鮮度の点は、引用との相関係数が0.68	相関であり、原因かどうかは未確定。引用されなかったページの群は集められていない
健康の質問でChatGPTが引用した情報源を数えた研究	ChatGPT 5.2 Proに英語の健康の質問100問を入力し、引用された615件	2024〜2026年の日付が36.4%、2020〜2023年が22.9%、2020年より前か日付なしが40.7%	引用されなかったページとの比較がなく、因果は範囲の外

1本目の研究は、著者2人がAI検索での見え方を支援する企業の共同創業者だった点も、弊社の解説では断っています。

2本目では、引用された615件のうち、日付が古いか日付のないページが40.7%ありました。

新しい日付だけで引用元が決まっているとは言いにくい数字です。

ただし、これは健康という1つの分野で、1つのAIを調べた結果にとどまります。

3本を並べると、実験では日付の差が出ており、実際の引用を数えた観察では、2020年より前か日付のないページも4割ほど含まれていました。

Googleの説明：検索結果の日付は、複数の要素から推定されます

ここからは研究を離れ、Googleが公開している文書を見ます。

検索の開発者向けの文書に、Google 検索で署名日に影響を与えるというページがあります。

弊社は2026年10月1日にこのページを開いて確かめました。ページに表示されていた最終更新日は2026年2月20日です。

署名日とは何か

署名日は、ページが更新または公開されたとGoogleが推定した日付のことです。

サイト側が書いた日付がそのまま使われる、という説明にはなっていません。

Googleは、1つの日付要素だけに頼ると問題が生じやすいため、複数の要素をもとに判定していると説明しています。

ページが公開された日、または大幅に更新された日を、できるだけ正確に推定するようにしている、とも書かれています。

サイト側ができること

文書には、サイト側が日付を正しく伝えるためにできることも書かれています。

Googleの文書にあること	自社のページで見る場所	合っていない場合に直すこと
読者に見える日付を、目立つ位置に置く	記事の題名の近く	日付が本文の下や折りたたみの中にあれば、上へ移す
「公開日」「最終更新日」などと分かるように書く	日付の前に付いている言葉	数字だけの日付に、どちらの日かを書き添える
構造化データで datePublished と dateModified を指定する	ページに入っている構造化データ	入っていなければ、制作を頼んでいる先に確かめる
読者に見える日付と、構造化データの日付を一致させる	画面の日付と、構造化データの2つの値	食い違っていれば、実際に直した日にそろえる
未来の日付は指定しない	予約して公開した記事や、行事の告知	公開日や更新日に、先の日付が入っていないかを見る

表の左の列がGoogleの文書の内容で、中央と右の列は弊社が点検用に書き足したものです。

文書は、これらに従っても、署名日が検索結果に必ず表示されるとは限らないとも断っています。

この文書から読み取れる範囲

この文書は、Googleの検索結果に出る日付の説明です。

AIがどのページを引用するかを説明した文書とは別のものなので、前の節の実験と直接つなげて読むことはできません。

日付だけを書き換えたページを不利に扱う、という記述も、弊社が確かめた範囲ではこのページにありませんでした。

書かれているのは、Googleが推定しようとしているのが「公開された日、または大幅に更新された日」だという点です。

サイト側ができるのは、その推定のための材料を、食い違いのない形で出しておくことです。

読者の側で起きること（弊社の見方）

ここは研究や公式の文書でなく、弊社の見方です。

日付は新しいのに、中身が古いページ

今年の日付が付いた記事を開いて、終了した制度や、数年前の統計がそのまま書かれていたとします。

読者は、日付を手がかりに「いまの情報だ」と受け取ってから本文を読みます。

食い違いに気づいた読者が疑うのは、その記事だけにとどまりません。

同じ会社の料金のページや実績のページの日付も、同じ目で見られます。

AIを通して読まれる場合

AIの回答に出典として並んだページを、読者が開いて確かめることがあります。

開いた先の日付と本文の時点が食い違っていれば、起きることは上と同じです。

AIの側で、日付と本文が食い違うページがどう扱われるかは分かっていません。

弊社の実測：手を入れない記事は、9か月目から落ちました

日付を動かすかどうかより先に、いつ中身を見直すかを決める材料が要ります。

弊社の2026年9月23日の実測を、その目安として紹介します。

公開からの月数と、1本あたりのセッション

公開からの月数ごとに、弊社の記事1本あたりのセッションを並べたものです。

公開からの時期	弊社の記事で起きたこと	その時期にすること
公開した月	1本あたり1.9セッション	数字が小さくても書き直さず、次の記事を書く
2か月目	1本あたり13.6セッションへ増える	動いた記事と動かない記事を分けて記録する
9か月目	手を入れていない記事が落ち始める	数字、日付、リンク先を確かめて更新する
12か月目	最大時の4分の1になる	質問とのずれを点検し、冒頭から書き直す
16か月目	最大時の7分の1になる	残すか、別の記事にまとめるかを決める

くわしい数字と工程は、LLMO対策のやり方を9つの工程で書いた記事の工程9に載せています。

この数字の使い方

この実測は、記事を読みに来た人の数を測ったもので、AIに引用された回数を測ったものとは違います。

弊社の記事での結果なので、ほかの会社の記事が同じ月数で落ちるとも言えません。

使い道は、中身を見直す時期の目安です。

公開から9か月がたった記事を、見直す候補の先頭に置く。弊社はこの数字をそう使っています。

毎月同じ本数を公開していれば、9か月目からは、新しく書く本数と同じ本数の見直しが毎月並ぶ計算になります。

代わりにやること1：何を見直すか

代わりにやることは、古い記事を開いて、変わった所を直す作業です。

全文を書き直す必要はなく、時間がたつと古くなる所から順に確かめます。

見直す5つの項目

見直す項目	古くなったときに起きていること	直し方
数字	統計や件数が、数年前の調査のまま	出どころを開き直し、新しい版が出ていれば差し替えて、調査の年を書く
価格	料金の書き方や含まれる範囲が、いまの案内と合っていない	いまの案内と突き合わせ、合わない記述を直す
制度	終了した制度や、名前が変わった制度が残っている	所管する機関のページで現在の名前と状態を確かめる
リンク切れ	リンク先が消えているか、別の内容に変わっている	1つずつ開き、移転先に張り替えるか、リンクを外す
対応できる範囲	いまは受けていない仕事や地域が書かれている	現在受けられる範囲に書き直す

5つのうち、何が変わったかを知っているのは自社です。

外部に更新を頼む場合も、価格と対応できる範囲の2つは、自社から伝えないと直りません。

直す所がなかった場合

開いて確かめた結果、どこも変わっていない記事もあります。

弊社では、見直して何も変える所がなかった場合は、日付を動かしません。

弊社は、内容を見直した日だけを更新日として書いています。

確かめた事実を残したい場合は、社内の記録に「何月何日に確認、変更なし」と書いておけば足ります。

数字を直すときに一緒に書くこと

数字を差し替えたら、その数字がいつ時点のものかを本文に書きます。

「2026年の調査では」と書いてあれば、読者は更新日を見なくても、情報の時点を判断できます。

次に見直すときも、どの数字が古くなりそうかがすぐ分かります。

代わりにやること2：日付の書き方

中身を直したら、その日を更新日として書きます。

書き方は、前の節で紹介したGoogleの文書の内容に沿わせます。

公開日と最終更新日を分けて書く

日付が1つだけ出ているページでは、それが公開した日なのか直した日なのかが読者に伝わりません。

Googleの文書も、「公開日」「最終更新日」などと分かるように書くことを挙げています。

日付の種類	書く内容	動かすとき
公開日	その記事を最初に公開した日	動かさない
最終更新日	中身を見直して直した日	本文を直したときだけ
構造化データの datePublished	画面の公開日と同じ日	動かさない
構造化データの dateModified	画面の最終更新日と同じ日	画面の最終更新日と一緒に

「動かすとき」の列は、弊社のやり方です。

見える日付と、構造化データの日付を合わせる

Googleの文書は、読者に見える日付と構造化データの日付を一致させることを挙げています。

ページの作りによっては、画面の日付と構造化データの日付が別々のしくみで出力されています。

その場合、画面では2026年なのに、構造化データでは公開した年のまま、という食い違いが起こりえます。

構造化データが何かは、構造化データとは何かを書いた記事で説明しています。

海外の論文の解説でも、弊社は同じ点検を勧めました。引用されたページを16の観点で採点した研究の解説の最後に書いた作業です。

未来の日付を入れない

Googleの文書には、未来の日付は指定しないことも書かれています。

予約して公開する記事や、先の行事を告知するページでは、公開日や更新日に先の日付が入っていないかを確かめてください。

見直す順番の決め方

古い記事が何十本もあると、どれから開くかで手が止まります。

順番は、公開からの月数と、記事に載っている情報の種類で決められます。

順番を決める表

記事の状態	見直す順番	することの重さ
公開から9か月以上で、価格や制度が書いてある	1番目	数字、価格、制度、リンク先を確かめて直す
公開から9か月以上で、数字や統計が書いてある	2番目	出どころを開き直し、調査の年を書く
公開から12か月以上で、手を入れていない	3番目	質問とのずれを点検し、冒頭から書き直す
公開から16か月以上で、読まれていない	4番目	残すか、別の記事にまとめるかを決める
公開から9か月未満	後回し	書き直さず、次の記事を書く

月数の区切りは、前の節の弊社の実測から取りました。

価格や制度を先にしたのは弊社の判断で、読者が古い情報で動いたときの影響が大きいと考えるためです。

この作業は、LLMO対策のやり方の記事では工程9「続ける」にあたります。

見直したあとの確かめ方

直した記事がAIに引用されるようになったかを、1回の質問で判断することはできません。

海外の研究では、4つのAI検索に同じ質問を45日間投げ続けたところ、翌日の回答と重なった出典は約3〜4割でした。

スイスの4つの分野で各8問という小さな範囲の結果ですが、同じ質問でも出典が日によって入れ替わることを測った研究として解説しています。

直す前と直した後で、同じ質問を日を変えて何回か聞き、出た回数を記録しておくと、自社のページで起きたことを自分の数字で確かめられます。

1か月に見直す本数

本数は、いま毎月公開している本数から考えます。

新しく書く作業と見直す作業が同じ月に並ぶので、どちらに何本を割り当てるかを先に決めておくと、片方だけが止まることを防げます。

提案を受けたときに聞く質問

「記事の鮮度を保ちます」「定期的に更新します」という提案を受けたら、作業の中身を質問で確かめられます。

相手を試すための質問でなく、図の左右どちらの列の作業かを知るための質問です。

質問の表

聞くこと	答えから分かること	次にすること
更新のとき、本文のどこを確かめますか	数字、価格、制度、リンク先を開く工程があるかどうか	確かめる項目を、発注の書面に書いてもらう
直す所がなかった記事の日付は、どうしますか	日付を動かす条件が決まっているかどうか	自社としての決まりを先に伝える
価格や対応できる範囲の変更は、誰が伝えますか	自社の事実を集める手順があるかどうか	社内で伝える担当を1人決める
画面の日付と構造化データの日付は、同じ値になりますか	2つの日付の出力のしかたを把握しているかどうか	更新後のページで、2つの値を見せてもらう
更新の効果は、何で確かめますか	測る方法と回数が決まっているかどうか	同じ質問を複数回聞いた記録を、報告に入れてもらう

どの質問も、答えが返ってくれば作業の中身が分かります。

答えの読み方

「本文も確認します」という答えなら、何を確認するかの項目まで聞いてください。

項目が決まっている提案は、図の右の列の作業です。

日付の表示だけを書き換える作業だと分かった場合は、この記事の「言えること、言えないこと」の表を手元に置いて、頼むかどうかを決めてください。

提案全体の見分け方は、LLMO対策の提案を見分ける記事にまとめています。

よくある質問

Q. 誤字を直しただけで、更新日を変えてよいですか

Googleの文書に、この問いへの答えは書かれていません。

書かれているのは、ページが公開された日、または大幅に更新された日を推定するようにしている、という説明です。

誤字1つの修正が「大幅な更新」にあたるかどうかは、この説明を読んだうえで、ご自身で判断してください。

参考までに、弊社は、内容を見直した日だけを更新日として書いています。

Q. 日付を書かないほうが安全ですか

海外の実験では、日付なしの版と2019年の日付の版を比べて有意な差が出たのは、6つのAIのうち2つでした。

2026年の日付の版と日付なしの版の比較では、3つで差が出ています。

日付を消せば有利になる、と読める結果にはなっていません。

Googleの文書は、読者に見える日付を目立つ位置に置くことを挙げています。

Q. 題名の「2026年版」だけを毎年書き換えるのはどうですか

本文を開いていなければ、図の左の列と同じ作業です。

題名の年と本文の数字の年が食い違うと、読者は題名のほうを信じて読み始めます。

年を変えるなら、本文の数字、価格、制度を同じ年のものに直してからにしてください。

Q. 更新したら、AIの回答にすぐ反映されますか

反映までの期間を測った数字を、弊社は持っていません。

海外の研究では、同じ質問でも翌日の回答と重なる出典は約3〜4割で、更新していなくても出典は入れ替わっていました。

1回の結果で決めず、日を変えて何回か聞いた記録で判断してください。

Q. 古い記事は、消したほうがよいですか

この記事では、消すか残すかを一律には決められません。

弊社では、公開から16か月がたって最大時の7分の1になった記事を、残すか、別の記事にまとめるかを決める対象にしています。

消す前に、その記事にしか書いていない自社の事実がないかを確かめてください。

まとめ

海外の実験では、中身が同じ2つの版のうち、2026年の日付の版が2019年の日付の版より先に引用されやすい結果が、6つのAIすべてで出ました。

日付の新しさがAIの選び方に関わる、という点は、この実験の範囲では示されています。

ただし候補は2件だけで、AI側の手順を固定した実験でした。

中身が古いページの日付だけを新しくした場合を、実際のAIのサービスで測った研究は、弊社が確かめた範囲では見つかっていません。

Googleは、検索結果の日付について、1つの要素だけに頼らず、公開された日または大幅に更新された日を複数の要素から推定すると説明しています。

弊社の記事では、手を入れないと9か月目から落ち始め、12か月目に最大時の4分の1になりました。

弊社の解説記事には、こう書きました。「実験は日付表記だけを変えた比較なので、日付の効果は示されています」。

そのうえで弊社は、内容を見直した日だけを更新日として書いています。

やることは、古い記事を開き、数字、価格、制度、リンク先、対応できる範囲を確かめ、直した日を書く、の順です。

今日できる点検

読み終えたら、自社のサイトで更新日がいちばん新しい記事と、いちばん古い記事を1本ずつ開いてください。

点検の表

点検すること	当てはまった場合の状態	次にすること
更新日が新しい記事の本文に、古い数字や終了した制度が残っていないか	図の左の列に入っている	本文を直し、直した日を更新日にする
日付に「公開日」「最終更新日」の言葉が付いているか	付いていなければ、どちらの日かが読者に伝わらない	日付の前に言葉を書き添える
画面の日付と、構造化データの日付が同じか	食い違っていれば、Googleの文書が挙げる点と合っていない	実際に直した日にそろえる
公開日や更新日に、未来の日付が入っていないか	入っていれば、Googleの文書が挙げる点と合っていない	公開した日、直した日に戻す
公開から9か月以上たち、手を入れていない記事が何本あるか	見直す候補がたまっている	価格や制度を書いた記事から、月に見直す本数を決める

1行目に当てはまる記事が見つかったら、日付を戻すより先に、本文を直してください。

直した所と日付を記録に残しておけば、次に開くべき記事は、見直す順番の表から決められます。

ページを増やしても問い合わせが来ないなら、原因はページの外にあります。その場合は、下の入口からご相談ください。