デジタルマーケティング
生成AIのデータ分析ならSimilarweb｜生成AIに引用される方法とは？
生成AIは、ブランドの発見や評価のされ方を大きく変えています。
ChatGPTやGemini、Perplexityにユーザーが商品に関する質問をすると、AIはWebコンテンツやSNS上での言及状況を踏まえ、認識しているブランドをもとに回答を生成します。
AI上でブランドの言及を最大化する取り組みを「Generative Engine Optimization（GEO）」と呼びます。
AI上でのブランドの言及をモニタリングし、最適化していくことは、GEOにおいて極めて重要な取り組みです。
生成AIにおけるブランドの言及とは？データ分析可能？
AIにおけるブランドの言及とは、生成AIを活用した検索結果やAIチャットボットの回答内で、ブランド名がどの程度登場しているかを指します。
これらを把握・分析することは、ブランド評価およびGenerative Engine Optimization（GEO）において重要な要素です。
従来のオンライン上の言及が手動でインデックス化されたり、明示的に追跡されたりするのに対し、AI上での言及は変化が早いです。
AIが生成する要約文、統合された回答、検索機能内の表示などに組み込まれることが多く、必ずしも自社サイトへのリンクや直接的な流入を伴うわけではありません。
しかし、リンクがなくてもブランドの印象や権威性に大きな影響を与える点が特徴です。
生成AIのブランド言及でデータ分析が重要な理由
現在、AIエンジンからWebサイトへの流入はごくわずかです。Cloudflareのレポートによると、ChatGPT経由の流入は全体の0.23％にとどまっています。
しかし、AIからの自社Webサイトへの流入が少ない場合でも、AIの回答内でブランド名を取り上げることはあります。
AIにおける自社ブランドの言及はユーザーの購買判断に直接影響を与えるため、AI上でのブランド言及を増やす取り組みはGEOにおいて重要な施策です。
Seer Interactiveの調査には、Web上でのブランドの言及数とAIエンジン内でのブランド言及数は65％共通しているというデータがあります。
Web上で多く言及されているブランドほど、AI内でも取り上げられる傾向が高いことがわかります。
さらに、指名検索ボリュームやブランド名を含むアンカーテキストもAIでの可視性に影響します。
AIシステムは言語データをもとにブランドの権威性を判断するため、検索や言及を通じてブランド認知を高めることが、AI上での言及の最大化につながります。
一方、従来のSEO指標である被リンク数や検索エンジンからの信頼性は、AI上での言及との相関が少ない傾向があります。
AI関連のコンテンツの拡大により、評価軸は従来型のSEOから、広範なWeb上でのエンゲージメントやブランド認知へと変化しています。
よって、自然にブランドが言及されるコンテンツ生成や指名キーワードを意識した最適化をすることで、AI内での可視性向上が見込めます。
生成AIでの言及と引用の違い
AIでの言及とは、生成AIの回答内にブランド名が含まれることを指します。
一方、AIでの引用とは、AIモデルが回答の中で参照元として明示する情報源のことです。
引用には、URL、記事タイトル、著者名、媒体名などが含まれる場合があり、AIが透明性を確保したり、事実の裏付けを示したりする目的で表示されます。
PerplexityやGeminiは、ユーザーが情報の検証のために常に引用元を表示しますが、ChatGPTやClaudeでは引用が表示されない場合もあります。
言及と引用で重要なポイントは、ブランドが言及されても、必ずしも引用されるとは限らない点です。
AIが集約データをもとに商品名を挙げることはあっても、クリック可能な情報源を示さないケースがあります。
よって、言及のほうが発生頻度は高い一方で、引用の方が信頼性や権威性のシグナルとしての価値は高いといえます。
また、戦略的に引用を獲得するためには、AIが信頼する高品質かつ評価の高い情報源に掲載される必要があります。
具体的には、専門家によるレビュー、比較記事、データに基づく分析コンテンツなどへの掲載が有効です。
生成AIがブランドの権威性を判断する方法
AI時代においてマーケターが重要視すべき問いは、「ユーザーがChatGPTで自社カテゴリの商品に関する質問をしたとき、AIがどのブランドを提案するのか」です。
First Page SageによるAIエンジンのランキングアルゴリズムに影響を与える主要因の調査によると、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claudeといった主要なAI回答エンジンに共通する重要要素は以下の通りです。
生成AIエンジンに共通するランキング要因
生成AIエンジンは、ブランドを評価し、回答や要約の中で推奨する際に複数の要素を組み合わせて判断しています。各エンジンによって重み付けは異なりますが、主に以下の要素が影響します。
- 権威あるリストやディレクトリでの掲載：
生成AIは信頼性の高いリストやディレクトリを重視し、Googleの検索アルゴリズムの影響を受けるため、上位に表示される信頼性の高い情報源を優先的に参照します。
業界を代表する出版社やランキングサイト、専門ディレクトリなどが作成していることが多く、AIはそれらのデータを統合して推奨に反映します。
- 受賞歴・認証・提携実績：
受賞歴や認証、業界団体との提携といった情報は、ブランドの権威性を高めます。
AIエンジンは「受賞」や「公式認証」の明示有無を企業や製品の信頼度の判断基準とし、回答で推奨すべきかを見極めます。
- オンラインレビュー：
ユーザーのオンラインにおけるレビューはブランド評価に大きな影響を与えます。
Googleビジネスプロフィール、Amazon、Gartner Peer Insights、Trustpilot、G2などのプラットフォーム上の評価が積み重なり、信頼性に影響を与えます。
ポジティブなレビューが多い企業は、顧客満足度や品質の高さを示す指標となり、AIによる推奨の可能性が高まります。
- ソーシャル上の評価（センチメント）：
AIエンジンは、SNS・ニュース記事・フォーラムなどでのブランドに対する評価も考慮します。
ポジティブまたはネガティブな論調はブランドのイメージを左右し、ポジティブな評価が多いブランドほど、AI回答に含まれる可能性が高くなります。
- 顧客事例や利用実績データ：
公開されている提携事例、導入事例、顧客データもブランドの信頼性向上に寄与します。
著名な企業が製品やサービスを採用している場合、それは業界内での信頼を示す強いシグナルとなり、顧客数や利用データもブランドの権威性や信頼性を推測する材料としてAIに活用されます。
Similarwebの生成AIブランドデータ分析ツール
Similarwebの生成AIブランド可視性データ分析ツールは、AIエンジン上で実際にプロンプトを実行し、その回答からブランドの言及状況を抽出するために設計されています。
ブランドのカテゴリや製品に関連する一般的な質問をシミュレーションし、回答内で自社や競合が取り上げられているかを分析します。
複数のプロンプトパターン、業界トピック、期間別のデータをもとに、包括的な可視性プロファイルを構築できます。
生成AIブランド可視性データ分析ツールには、主に以下の4つの機能があります。
- ブランド分析ツール：AI生成回答におけるブランドの状況を一覧で把握します。
ブランドの表示回数の割合やブランド言及率、トピック別サマリーや競合の表示率などの指標に基づき、ブランドの可視性を把握します。 - プロンプト分析ツール：実際のユーザーのAIへの質問内容を把握します。
各プロンプトの内容、関連トピック、自社ブランドの言及状況、AIが引用した情報源を確認します。
- 感情分析ツール：AI生成回答の中で、自社ブランドがポジティブ・ネガティブ・中立のどの文脈で扱われているかを可視化します。
AI上でのブランドの言及を追跡することで、自社が取り上げられている文脈、プラットフォームを把握し、AIでの可視性を高めるデジタル施策の最適化に役立ちます。
生成AI時代におけるデータ分析で可視性を高める3つの方法
AI時代に可視性を高めるには、生成AI上でのブランドの言及状況を把握し、戦略的に強化することが重要です。ここでは、その具体的な方法を紹介します。
1. 指名型キャンペーンに投資する
指名型キャンペーンへの投資は、デジタル媒体での露出を高め、生成AIに認識されやすいブランド構築に有効です。AIはWeb上の言語データをもとに評価を行うため、オンライン上での存在感を高めることが重要になります。
- スポンサーシップやパートナーシップ：業界内のインフルエンサーや有識者、関連ブランドと連携します。
共同企画やスポンサーコンテンツは複数のオンライン媒体での言及につながり、生成AIに認識される可能性を高めます。
- コンテンツマーケティング施策：ブログ記事、eBook、ウェビナー、動画などを含むキャンペーンを展開します。
共有されやすいコンテンツはリンクや言及を獲得しやすく、生成AI回答内での露出増加につながります。
- イベントプロモーション：オンライン・オフライン問わずイベントを広く告知します。
イベントはSNS投稿や記事化を通じて多くのオンライン言及を生み、関連トピックで生成AIに取り上げられる可能性を高めます。
2. デジタルPR・SNS・ソートリーダーシップを強化する
デジタルPRやソーシャル発信、専門的な見解の発信は、ブランドの権威性を高めるだけでなく、生成AIによる認識向上にも寄与します。
- 高品質なコンテンツの発信：業界に関する記事、ホワイトペーパー、導入事例など専門性が高くデータ分析に基づいたコンテンツは、生成AIから信頼性の高い情報源として評価されやすいです。
- インタビューやゲスト出演の獲得：業界メディア、ポッドキャスト、ウェビナーなどに出演し、内容がテキスト化されることで、生成AIが学習・参照する情報源とする可能性が高まります。
- SNSでの専門的発信：LinkedInやXなど、業界で活発なプラットフォームで有益な情報を継続的に発信して議論へ積極的に参加することで、専門家としてのポジション確立につながり、生成AIでの露出にも好影響を与えます。
- メディア関係者との関係構築：記者やブロガー、インフルエンサーとの関係を構築して信頼性の高い媒体で掲載を獲得することは、生成AIがブランドの信頼度を評価する重要な要素となります。
- 共有されやすい資産の制作：インフォグラフィック、動画、独自調査レポートなどは拡散されやすく、自然な言及や被リンクを獲得しやすい形式のため、生成AI上での可視性向上につながります。
3. Web全体における生成AIでの言及状況をデータ分析で追跡する
生成AIにおける可視性を高めるには、現状の把握が不可欠です。データ分析によって、ブランドがどこでどのように扱われているかを明確にします。
- プロンプトの確認：ドメインやトピックごとにどのような質問が存在し、自社や競合が取り上げられているかを確認します。
- 引用元の分析：AIが回答生成時に参照している主要ドメインやURLを特定し、どの情報源が影響力を持っているのかを把握します。
- 傾向とセンチメントの把握：自社および競合の評価が「ポジティブ」「ネガティブ」かを分析し、トレンドの変化を把握することで、生成AI上でのブランドポジションを戦略的に改善します。
生成AI時代のデータ分析ツールのSimilarwebでブランド可視性を最適化
生成AI上でのブランドの言及は、検索エンジンやチャットボット、生成AIモデルがユーザーに情報を提示する方法において、重要な要素として取り扱われ始めています。
AIの活用が拡大するにつれ、AI主導の結果内でどれだけブランドが可視化されているかは、認知、信頼、そしてビジネスチャンスに直結します。
従来のSEOが主にページ単位の順位向上に注力してきたのに対し、生成AI時代の可視性は、記事、ランキングリスト、オンライン上の会話、UGCなど、AIが参照するデジタルエコシステム全体における存在感を測るものです。
Similarwebは、生成AI上でのブランド可視性を戦略的に追跡・改善できる環境を提供します。
生成AIブランド可視性データ分析ツールは、単なるキーワード順位の確認だけでなく、生成AIの回答内でブランドが「どこで」「どのように」登場しているのかを可視化し、競合との比較も可能にします。
インサイトを活用することで、コンテンツの改善、影響力のある情報源へのアプローチ、関連クエリで確実に取り上げられるための最適化が実現できます。
ブランドモニタリングのワークフローにSimilarwebを組み込むことで、可視性向上の機会を発見し、生成AIによって検索と情報発見の在り方が変化し続ける中でも、ブランドの存在感を維持できます。
生成AIにおけるデータ分析関連でよくある質問
なぜAI上でのブランドの言及は重要なのですか？
AI上でのブランドの言及は、生成AIによる回答や要約、推薦の中で自社ブランドがどの程度登場しているかを示します。これは、生成AIが主導する検索環境において、ブランドの可視性、権威性、信頼性に直接影響します。
AI上での言及は従来のオンラインでの言及と何が違いますか？
従来の言及は、特定のWebページ上のリンクや明示的な参照に紐づくことが一般的です。一方、AI上での言及は、AIモデルが統合・要約した情報から生成されることがあり、必ずしも自社サイトへのリンクを伴いません。しかし、ブランド認知や印象には大きく影響します。
AI上でのブランドの言及に影響する要因は何ですか？
権威性の高いWebサイトでの掲載、指名検索の多さ、ポジティブなレビュー、ソーシャル上の評価、信頼できるリストやディレクトリへの掲載などが挙げられます。AIはこれらのシグナルをもとに、ブランドを参照するかどうかを判断します。
AI上での言及は追跡できますか？
はい。Similarwebの生成AIブランド可視性データ分析ツールを活用すれば、AIによるブランドの言及状況や参照元を把握し、競合と比較することが可能です。
どのくらいの頻度でAI上での言及を確認すべきですか？
AIシステムは継続的に更新・学習しているため、定期的なモニタリングが望ましいです。継続的に追跡することで、可視性の変化や登場トピック、評価の傾向を把握できます。Similarwebの生成AIブランド可視性データ分析ツールでは、リアルタイムに近い形で自社と競合の状況を確認できます。
AI上でのブランドの言及を増やすにはどうすればよいですか？
専門性の高いコンテンツの発信、信頼性のあるメディアやディレクトリでの掲載獲得、ポジティブなレビューの促進、強固なデジタルプレゼンスの構築が有効です。Web上での信頼性と認知が高まるほど、AIに取り上げられる可能性も高まります。
AI上での言及はGenerative Engine Optimization（GEO）にどのように影響しますか？
AI上でのブランドの言及は、Generative Engine Optimization（GEO）における重要なシグナルです。AIはWeb全体のブランド認識パターンをもとに回答を生成します。よって、信頼性の高い情報源で頻繁に取り上げられているブランドほどAI回答に含まれる可能性が高まり、可視性と権威性の向上につながります。
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