LinkedInはPerplexityにどのくらい引用されているか?

Perplexity は、AmICitedが追跡した1,905件のプロンプト(2026年6月24日~2026年7月22日)のうち、応答の**0.5%**でLinkedIn を引用しました。以下は、エンジン別、順位別、経時的な完全な内訳と、すべての数値の生データです。

2026年6月24日から2026年7月22日までの間に、AmICitedは1,905件の追跡プロンプトをPerplexityに対して実行し、引用されたすべてのソースを記録しました。その期間の3,052件のPerplexity応答のうち、15件に少なくとも1つのLinkedInへのリンクが含まれており、引用率は**0.5%**でした。言い換えれば、Perplexityがこれらのプロンプトに対して返した回答の約203件に1件が、読者をLinkedInに誘導したことになります。応答は、Perplexityが添付したソースURLのいずれかがlinkedin.com(サブドメイン を含む)に解決される場合に、LinkedInを引用したものとしてカウントされます。以下の数値は、その数をエンジン別、順位別、経時的に分解したものです。

Perplexity vs. 他のAI検索エンジンにおけるLinkedIn引用率

ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews、Google AI ModeにおけるLinkedIn引用率

LinkedInのPerplexityにおける0.5%の引用率は、AmICitedが追跡する他のAIエンジンと比較すると大きく異なって見えます。中間に位置しています:Google AI Mode が最高の3.3%、Gemini が最低の0.0%です。他の4つのエンジンにおける平均LinkedIn引用率は1.2%であり、Perplexityはこのプロンプトセットにおけるエンジン横断的な基準を下回っています。このばらつきは重要です。つまり、LinkedInがソースとして表示されるかどうかは、LinkedIn自身のコンテンツだけでなく、ユーザーがどのAIエンジンに質問するかに大きく依存するということです。

LinkedInのPerplexity引用生データ

以下の表は、グラフの背後にある正確なデータです — 各エンジンについて分析された応答数、LinkedInを引用した数、および結果の率です。このページのすべてのパーセンテージはこれらのカウントから計算されています。

AIエンジン分析対象応答数LinkedIn引用応答数引用率
Google AI Mode3,9751333.3%
Google AI Overviews2,010241.2%
Perplexity (このページ)3,052150.5%
ChatGPT5,11950.1%
Gemini5,12300.0%
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Perplexityの最も引用されたソースにおけるLinkedInの順位

LinkedInがハイライトされたPerplexityの最も引用されたドメイン

Perplexityが引用したすべてのドメインを、リンクした応答数でランク付けすると、LinkedInは769件中第4位です。このグラフは、hz-containers.comがトップの、Perplexityの最も引用されたドメイン トップ10内でのLinkedInの位置を示しています。トップ10に入っているということは、LinkedInがPerplexityにとって辺縁的なソースではなく、さまざまなプロンプトにわたってエンジンが繰り返し参照する送信先の一つであることを意味します。回答内での配置も重要です。PerplexityがLinkedInを引用する場合、リンクは応答のソースリスト内で平均して2.8番目の位置にあり、これら17件の引用の**76%**は、読者が実際にクリックする可能性が最も高い上位3つのスロットに収まっています。

経時的なPerplexityにおけるLinkedInの引用

追跡期間中のPerplexityにおける日次LinkedIn引用率

日々のデータでは、PerplexityにおけるLinkedInの引用率は平均0.5%ですが、日々のサンプルサイズの変動に応じてそのラインの周りを移動します(小さいマーカーはボリュームの少ない日で、1回の引用でパーセンテージが大きく変動します)。最もサンプル数の多かった日は2026年7月15日の1.6%(257件中4件)でした。率は期間全体を通じて上昇しており、前半の0.0%から後半の0.6%に移行しています — 注目に値しますが、1ヶ月では持続的な変化と断定するには短すぎます。

PerplexityにLinkedInを引用させるプロンプト

PerplexityにおけるLinkedInの引用は、特定のクエリに集中しています:**1,154件の追跡プロンプトのうち12件(1%)**で、少なくとも1回LinkedInリンクが表示されました。以下は、LinkedInをPerplexityの回答に引き込んだ質問の種類です:

  • 「自動材料発注で生産の微細な停止を防ぐには?」
  • 「Meta AIでの発見に向けてブランドプロファイルを最適化するためのビデオチュートリアル」
  • 「Eコマースブランドは2025年にMeta AIでの発見に向けてどのように最適化できるか?」
  • 「2025年の最新Meta AI発見最適化戦略とアップデート」
  • 「CRMキャンペーンで平均注文額を増やす方法」
  • 「ChatGPTに聞いたときに自社が表示されないのはなぜか?」
  • 「AIがマーケターの適切なチャネル選びにどう役立つか」

このパターンは注目に値します:PerplexityにおけるLinkedInの可視性は、すべてのプロンプトに均等に分散されているのではなく、これらのクエリテーマによって推進されているため、ユーザーが上記のような質問をする場合に、このソースが最も重要になります。

LinkedInのPerplexity引用率がAI検索の可視性に意味すること

AI検索の可視性にとって、LinkedInはPerplexityにとって弱〜中程度のチャネルです — 0.5%はエンジン横断平均の1.2%を下回っており、Perplexityでの引用を獲得するために最初に投資すべき場所ではありません。エンジン別のばらつきから得られるより広範な教訓は、AI検索の可視性はエンジン固有であるということです:Google AI Modeが頼りにするソース(3.3%)が、Geminiではほぼ見えない(0.0%)可能性があります。これらの数値はAmICitedの追跡プロンプトに基づいており — SaaSEコマース 、カスタマーサポートの質問に重点が置かれています — そのため、これらはその種のクエリに対するLinkedInの影響力を示しており、実際のプロンプトの構成は異なる可能性があります。自社の数値を把握する確実な方法は、オーディエンスが実際に尋ねる正確なプロンプトを追跡し、各エンジンがどのソースを引用して返すかを監視することです。

方法論:AmICitedがPerplexityにおけるLinkedInの引用を測定した方法

このレポートは、サードパーティの推定ではなく、AmICited独自の追跡データに基づいています。AmICitedは、定期的なスケジュールで各AIエンジンに対して固定の1,905件の追跡プロンプトを実行し、エンジンが引用したソースURLとともにすべての回答を保存します。このページでは、2026年6月24日から2026年7月22日の間に収集された3,052件のPerplexity応答を調査しました。

応答は、引用されたソースURLの少なくとも1つがlinkedin.comまたはそのサブドメイン(例:www.linkedin.comやその他のlinkedin.comホスト)に解決される場合に、LinkedInを引用したものとしてカウントされます。各応答は、含まれるLinkedInリンクの数に関係なく1回カウントされます。ドメインは登録可能レベルで比較されるため、すべてのlinkedin.comアドレスは一緒に集計されます。引用率は、単にそのカウントをPerplexity応答の総数で割ったものです。引用位置は、応答のソースリスト内でのLinkedInリンクの順位(1 = 最初に引用されたソース)であり、トリガープロンプトは、少なくとも1つのPerplexity応答がLinkedInを引用した個別の追跡プロンプトです。

明白に述べておくべき2つの注意点があります。第一に、追跡プロンプトはSaaS、Eコマース、カスタマーサポート、および関連するB2Bトピックに偏っているため、これらの数値はそのプロンプトセット内でのLinkedInの影響力を示すものであり、ウェブ全体のランダムサンプルではありません。第二に、比較された5つのエンジンはChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 、Google AI Mode、Geminiです。Microsoft CopilotはAmICitedによって追跡されていますが、この期間中に引用データを返さなかったため、ここでは除外されています。

よくある質問

Arshiaは、FlowHuntのAIワークフローエンジニアです。コンピューターサイエンスの素養とAIへの情熱を活かし、AIツールを日々の業務に統合して生産性と創造性を高める効率的なワークフローの構築を得意としています。

Arshia Kahani
Arshia Kahani
AI Workflow Engineer

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