AI検索でのブランド言及の仕組みを本当に理解している人はいる？プラットフォームごとに結果が全く違う

そのバラつきは、実は想定通りなんです。理由を説明します：

各プラットフォームは根本的にデータソースが異なります：

• ChatGPT：主にトレーニングデータ（知識カットオフ）+オプションでウェブブラウジング。歴史のあるブランドや過去のウェブ上の存在感を重視。
• Perplexity：リアルタイムのウェブ検索が中心。その時点で評価の高いもの・品質基準を満たすものを引用しやすい。流動的だが新しさ重視。
• Google AI Overviews：検索インデックスの権威とAIの統合。Google独自の信頼シグナルが強く影響。

つまり：

プラットフォームごとに異なる戦略が必要です：

• ChatGPT：過去からの権威性が重要（Wikipediaや長期にわたる報道など）
• Perplexity：現時点のコンテンツパフォーマンスや直近の言及
• Google AI：従来のSEOシグナルがAIでの可視性にも大きく影響

私のおすすめ：

「AIでの可視性」をひとつのものと考えるのはやめましょう。実際は3～4個の別の戦場があり、それぞれ異なるルールがあります。

うちも半年前にまったく同じ分析をしました。その結果：

ブランド言及は「質」が決定的に重要。文脈次第で全く意味が変わる。

ChatGPTで言及されるようになって喜んでいましたが、「どんな風に」言及されているか読むと――

• 「Xは[競合]の代替です」→あまり良くない
• 「Xの価格に関して不満の声も」→最悪
• 「Xは使いやすいと有名です」→良い！
• 「Xは[用途]で専門家に推奨されています」→最高！

改善したこと：

単なる「言及回数」ではなく、

1. 言及の感情（ポジティブ・中立・ネガティブ）
2. 言及の位置（最初の推薦か、ついでか）
3. 言及される文脈（どのクエリで出るか） を追うようにしました。

これで「虚栄の指標」ではなく実際に役立つインサイトが得られました。

「消費者の58%が製品推薦にAIを使い、従来検索を置き換えた」という統計、ブランド担当者なら誰でも危機感を感じるはず。

この怖い計算式：

もし見込み顧客の58%がAIでソリューションを探し、そこで自社が目立たない・ネガティブに言及されているなら、ウェブサイトを訪れる前に優良リードの半分以上を失っていることになります。

私たちがやっていること：

1. 毎週AIプラットフォーム監査（どのクエリでどう言及されるか）
2. AIが引用しやすいコンテンツ作成（明快な回答、構造化データ、権威ある情報源）
3. AIが情報を取得するプラットフォームでの評判管理（Reddit、Quora、レビューサイト等）
4. 競合のAI可視性も監視し、差分を発見

「AIブランドマネジメント」という新しい分野になりつつあります。

データを少し足します：

AIでのブランド言及に関する調査結果：

• Google AI Overviewsは1クエリあたり平均6.02ブランドを言及
• ChatGPTは1クエリあたり平均2.37ブランド
• ブランド言及がプラットフォーム間で61.9%も一致しない

つまり： 同じ質問でも、使うAIによって全く違うブランドが出てくる可能性が高い。

戦略的示唆：

1つのプラットフォームだけを最適化しても、他のAI利用者には「存在しない」状態になりかねません。

だからこそ、全プラットフォームを同時に追跡するツールが必須です。断片ではなく全体像が必要です。

実践的な質問です：AIでのブランド言及をスケールさせてどう追跡していますか？

スポットチェックなら手作業でもできますが、ChatGPTで毎週500件も質問して可視性を把握するのは現実的じゃありません。

みなさんはどんなツールやアプローチを使っていますか？

見落とされがちな点を強調したいです：

AI時代では「リンクなしブランド言及」がますます重要。

従来のSEOではバックリンク命でしたが、AI可視性ではリンク有無より「どんな文脈で語られるか」が重要です。

AIが学習するのは、

• Redditの議論（Perplexityに大きな影響）
• レビューサイトでのコメント
• フォーラムでの会話
• ニュース記事（自サイトへのリンクなしでも）
• Wikipedia（ChatGPTに強い影響）

つまり：

「獲得メディア」戦略は、報道だけでなくコミュニティへの存在感やレビュー獲得、AIがブランドを学ぶあらゆる場に拡大すべきです。

ブランド言及はAI経済における通貨。リンクはあくまで通貨の一形態にすぎません。

このスレッドで考え方が一気に整理されました。自分なりにまとめます：

主な学び：

1. プラットフォームごとの差は当然 ― データソースと好みが全く違う
2. 文脈＞頻度 ― 「どう言及されるか」のほうが「されるか否か」より大事
3. リンクなしの言及も重要 ― AIは議論内容からも学ぶ
4. 手作業では限界 ― システム的な追跡ツールが必要
5. 戦場は複数 ― プラットフォームごとに別戦略が要る

今後のアクション：

1. きちんとした全プラットフォーム監視を導入（Am I Cited検討中）
2. 「言及の有無」だけでなく「どのように」出ているかも各プラットフォームで監査
3. それぞれの特徴に合わせた戦略を構築
4. 従来PRだけでなくコミュニティや獲得メディアも重視
5. 競合のAI可視性も継続的に分析し、相対的ポジションを把握

皆さん本当にありがとうございます。ここは全員が早急にレベルアップすべき分野ですね。