Google検索アルゴリズムの「ピジョンアップデート」は、2014年7月にアメリカで開始された検索アルゴリズムで、従来のウェブ検索ランキングシグナルをより積極的に活用することでローカル検索結果全体の品質を高めることを目的としたアップデートです。
ウェブ検索時に「マップ」と「スポット」が表示される仕組みをはじめとしたローカル検索結果の品質改善が目的とされ、以前の「7パック」と呼ばれる地名を含む検索で表示される7件の地図検索結果が3件表示になったり、通常のスニペットと地図検索結果の「どちらか一方のみが表示される場合がある」といったアップデートです。
ピジョンアップデートの目的
ピジョンアップデートは、ローカル検索結果の品質改善を目的として、ローカル検索アルゴリズムと通常の検索アルゴリズムの関連性を強める検索アルゴリズムアップデートです。検索ユーザーの現在地からの距離をランキング要素としていますが、地名の複合クエリがあった場合に、「地名」の表現の揺れにも対応し、ローカル検索の精度が向上し、地域検索の正確性が高まったとされています。
ローカル検索結果とウェブ検索結果
ローカル検索結果とは、ウェブ検索時に通常の検索結果リストとは別にマップが表示される仕組みです（パック結果）。
通常のウェブ検索結果とは独立して表示されますが、ウェブ検索でのランキングもローカル検索結果の順位要素として採用されています。
クエリとしての地名の揺れに関しては、特定の地名と特定の地名の複合検索のデータを収集し、それぞれのクエリに関連性があることを把握した上で、Web検索に応用すると考えられます。
地域に関するクエリの揺れに対応
ピジョンアップデートの特徴の一つは、クエリとしての地名の揺れ、地域に関するクエリの揺れへの対応を行い、地域名を含んだ複合キーワード検索での検索精度の向上を目的としている点であると考えられます。
直接的なクエリの一致だけでなく、類語や抽象表現、具体表現に関する学習を行うという点や、複合キーワードとしてのクエリ自体のローカル性の精度を高めることを意図していると推測されます。
ヴェニスアップデート（ベニスアップデート）との違い
ヴェニスアップデート（ベニスアップデート）は、通常のウェブ検索をローカライズする仕組みであり、ユーザーの現在地をランキング要素として採用する仕組みです。
ピジョンアップデートは、検索結果に表示される「ローカル検索結果」全体の品質改善を目的としており、通常のウェブ検索のアルゴリズムをローカル検索に採用するための仕組みです。
検索キーワード入力における地名の複合キーワード入力の際に影響を与えるのはピジョンアップデートであり、地名の複合キーワード無しでサービス名などの単独キーワード検索の時に検索ユーザーの現在位置が検索結果に影響与えるのがヴェニスアップデート（ベニスアップデート）というイメージです。
これから向かうエリアでお店を探している人であれば、地域名、地名の検索複合キーワードを入力するはずであり、その場合は、ピジョンアップデートが検索結果に影響を与える形になります。
複合キーワード自体のローカル性の精度を高める
ヴェニスアップデート（ベニスアップデート）と同様に、ピジョンアップデートも検索ユーザーの現在地からの距離をランキング要素としていますが、ピジョンアップデートの目的はローカル検索結果の品質改善にあるため、検索におけるこの要素は、複合キーワード自体のローカル性の精度を高めることを意図していると推測されます。
例えば、全国の主要都市に「北区」という概念はたくさんあります。東京にも東京都北区があり、大阪市にも北区があり、京都市にも北区があります。
その場合、複合キーワードで「北区」と入力された場合、それが東京都の北区なのか、大阪市の北区なのか、京都市の北区かによって検索結果は変わってくるはずです。
検索ユーザーが複合キーワードとして北区と入力した場合に、どのエリアに関連しているのかを推測して的確に検索結果に返さなければ、検索の品質は保たれません。
そうした場合に、ユーザーの現在位置が京都市であるのならば、その複合キーワード「北区」は京都市北区を意味し、東京都内であれば東京都北区を指していると推測するというのが、検索ユーザーの現在地からの距離をランキング要素としている部分にあたると推測されます。
ただしこれは独立したものではなく、ピジョンアップデートとヴェニスアップデート（ベニスアップデート）の相乗効果による検索精度向上というものになるのかもしれません。
ピジョンアップデートを考えたSEO対策
ピジョンアップデートを考えたSEO対策は、ヴェニスアップデート（ベニスアップデート）と同様、ローカル性の高いコンテンツの配置などによって、ユーザーの検索位置からの「ローカル検索」に対応することが考えられます。
ヴェニスアップデート（ベニスアップデート）やピジョンアップデートのSEOとしては、既にあるコンテンツのマークアップ改善などのSEOよりも、コンテンツなどのローカル性が要因となっています。
ローカル検索結果のSEOはホームページ（ウェブサイト）内部の要因もありますが、ウェブ上での言及などもランキング要素として採用されています。
ローカル検索結果のSEOとして
ピジョンアップデートは、ローカル地名の文語・口語的な呼称の揺れに対応するローカルSEOとしてのアップデートの要素があります。地図検索や地域のデータとの関連から、Web検索に影響を与えるというものになります。
ピジョンアップデートを踏まえたローカル検索結果のSEOとして、地域性の高い業種のホームページでは、地域に関連した情報の掲載に加え、地域情報サイトなどでの言及を含めたマップ検索対策を実施するのが良いかもしれません。
アルゴリズムの統合から見るローカルSEOの現在地：有機的な評価システムの確立
2014年に実施されたピジョンアップデート（Pigeon Update）は、それまで独立して動作していた「ローカル検索アルゴリズム」と、通常の「ウェブ検索アルゴリズム」を深く統合させるという、検索エンジンのアーキテクチャにおける抜本的な刷新でした。この変更により、ドメインの強さ（Domain Authority）や被リンクの質といった従来のSEO指標が、地図検索の結果（ローカルパック）にも直接的な影響を与えるようになりました。
現代において、この「統合」の概念はさらに進化しています。AI検索やニューラルマッチング技術の導入により、検索エンジンは「Web上の評判」と「実店舗の価値」を不可分なものとして処理しています。ここでは、ピジョンアップデートの歴史的意義を現在の技術トレンド（GEO・AIO）に接続し、これからの地域事業者が取るべき高度なWeb戦略について解説します。
Barnacle SEO（バーナクルSEO）と権威性借用の重要性
ピジョンアップデートの顕著な特徴として、ポータルサイトやディレクトリサイト（Yelp、TripAdvisor、食べログなど）の評価向上があります。これは「特定のキーワードで検索した際、個別の店舗ページよりも、ランキングやまとめ記事が上位に来る」という現象を引き起こしました。この傾向は、AI検索時代において「Barnacle SEO（フジツボSEO）」という戦略的価値を帯びています。
Barnacle SEOとは、自社のホームページ単体で上位表示を目指すのが困難なビッグワードにおいて、すでに上位に位置している大手ポータルサイトや権威あるディレクトリサイトの中に自社の情報を掲載し、その「権威性（Authority）」に便乗（寄生）して集客を行う手法です。 AI検索（SGE/AI Overviews）は、回答を生成する際に、信頼性の高い複数の情報源を参照します。もし、あなたの事業が地域の大手メディアや業界の権威あるリストに掲載されていれば、AIはその情報を「客観的な事実（Ground Truth）」として認識し、生成される回答の中にあなたの事業名を引用する確率が高まります。つまり、外部プラットフォームへの露出は、単なる被リンク獲得以上の意味を持ち、AIに対する「信頼性の証明書」となるのです。
ハイパーローカル・コンテキストと空間情報のセマンティック解析
ピジョンアップデートは「距離（Distance）」と「場所（Location）」の計算精度を飛躍的に高めました。そして現在、この空間情報の処理は、ベクトル検索と地理空間分析（Geospatial Analysis）によって、より「文脈的（Contextual）」なものへと進化しています。
現代の検索アルゴリズムは、単純な直線距離（Euclidean Distance）だけでなく、道路網に基づいた移動時間、交通状況、さらには「ユーザーの生活圏」や「行動パターン」といった動的な要素を考慮してランキングを決定します。これを「ハイパーローカル検索」と呼びます。 例えば、「近くのカフェ」というクエリに対して、AIはユーザーが「仕事ができそうな場所」を求めているのか、「友人と話せる場所」を求めているのかを、過去の検索履歴や現在の時間帯から推測し、その意図（Intent）に合致し、かつ物理的にアクセス可能な店舗を提案します。
この高度な空間解析に対応するためには、ホームページ内に「地域に根ざした文脈」を埋め込む必要があります。単に住所を載せるだけでなく、「京都駅八条口から徒歩5分の、静かな打ち合わせスペース」といった、具体的な「利用シーン」と「場所性」を結びつけた記述（Semantic Markup）を行うことで、AIのマッチング精度を向上させることができます。
GEO（生成エンジン最適化）と構造化データの役割
生成AIがローカル検索の結果を要約して表示する未来において、情報の「機械可読性（Machine Readability）」は極めて重要です。ピジョンアップデートがWebの評価指標をローカルに持ち込んだように、GEO（Generative Engine Optimization）はWeb上の構造化データをローカルの回答生成に利用します。
具体的には、JSON-LD形式の構造化データ（Schema.org/LocalBusiness）を用いて、営業時間、価格帯、予約の可否、メニュー内容などを詳細にマークアップします。これにより、AIはあなたの事業情報を「推測」ではなく「確定データ」として取り込みます。 さらに、MEO（Map Engine Optimization）の観点からは、Googleビジネスプロフィールとホームページの情報を完全に同期させることが必須です。NAP（Name, Address, Phone Number）の一貫性はもちろんのこと、サービス内容の詳細記述（Description）において、ターゲットとするキーワードと地域名を自然な文章で関連付けることが、AIによるエンティティ認識を強化します。
有機的評価（Organic Signals）のローカルへの波及
ピジョンアップデートの本質である「有機的評価のローカルへの反映」は、現在も強力なランキング要因です。つまり、地図検索（Googleマップ）で順位を上げるためには、地図の設定だけでなく、本体となるホームページのSEO（オーガニックSEO）を強化する必要があります。
ドメインパワー（Domain Rating）が高く、多くの質の高い被リンクを獲得しているホームページを持つ店舗は、地図検索でも有利に働きます。これは、検索エンジンが「Web上で信頼されているビジネスは、実社会でも信頼されているはずだ」という仮説に基づいているからです。 したがって、地域密着型のビジネスであっても、広域的なWebマーケティング視点を持つことが重要です。業界専門紙への寄稿、ローカルニュースでの掲載、関連事業者との相互リンクなどを通じて、ドメイン全体の権威性を高める活動は、巡り巡ってローカル検索での圧倒的な優位性を築くことに繋がります。
ユーザー行動シグナル（Behavioral Signals）と品質評価
現代のアルゴリズムは、検索結果が表示された後のユーザー行動を厳密に監視しています。クリック率（CTR）、検索結果に戻るまでの時間（Dwell Time）、そして「ルート検索」や「通話」といったコンバージョンアクションの発生率です。これらのシグナルは、Navboostなどのシステムを通じてランキングにフィードバックされます。
ピジョンアップデート以降、検索結果の範囲（半径）は動的に変化するようになりましたが、最終的に表示され続けるかどうかは、ユーザー満足度にかかっています。ホームページのコンテンツにおいては、ユーザーが求めている情報（メニュー、料金、アクセスなど）に素早く到達できるUI/UX設計（SXO：検索体験最適化）が不可欠です。使いにくいサイトは、直帰率を高め、結果としてローカル検索の順位をも下げる要因となります。
ピジョンアップデートから始まった「ローカルとWebの融合」は、AI技術によって完成の域に達しようとしています。私たちは、複雑化するアルゴリズムを技術的な視点で解読し、地図対策（MEO）とWeb対策（SEO）を分断することなく、包括的な事業戦略としてご提案しています。京都という歴史ある土地で、最新のテクノロジーを駆使した集客を実現したいとお考えの方は、ぜひ私たちにご相談ください。
