AI検索におけるブランド権威性は何で構築されるのか？従来のSEOの手法は通用しないようだ

まさに重要な変化点を捉えています。AI権威性はエンティティ認識であり、ページ権威ではありません。

従来のSEO権威性:

• ドメインへの被リンク
• ドメイン評価/権威スコア
• リンクからの信頼シグナル

AIブランド権威性:

• Web全体でブランドがどれだけ言及されているか
• どのような文脈でブランドが登場しているか
• どの権威ある情報源で取り上げられているか
• ブランドについての情報の一貫性

主な違い：

リンクは「このページは信頼できる」と伝えます。 言及は「このブランドは存在し、このトピックに関連している」と伝えます。

AIシステムはリンクではなく言及からエンティティ理解を構築します。権威ある記事で500回言及されていて被リンクが50本のブランドの方が、被リンク500本・言及50回のブランドよりもAIに認識されやすいのです。

AIブランド権威性を構築するもの：

1. エンティティ認識

   • Wikipediaページ
   • Wikidataエントリ
   • Googleナレッジパネル
   • サイトへのスキーママークアップ

2. 権威ある言及

   • メディア掲載でのブランド言及
   • 業界レポートでの掲載
   • 専門的なコンテンツでの言及

3. トピック連動性

   • 特定トピックとの一貫した関連付け
   • そのトピックが話題になった際に言及される
   • 「Xについて語るとき[ブランド]が必ず登場する」

AIブランド権威性のためのPR戦略：

従来のPR目標:

• 認知度向上のための露出
• SEOのための被リンク獲得
• 営業のための信頼性構築

AI時代のPRで追加すべき点:

• 権威ある情報源でのブランド言及
• すべての掲載で一貫したブランド説明
• メディア文脈でのカテゴリの明示

PRで最適化すべきポイント：

1. 一貫したブランド言及 すべての掲載記事でブランド名を同じ表記・フォーマットで必ず言及。

2. カテゴリとの関連付け 掲載記事で必ずカテゴリを明記： 「[ブランド]は[カテゴリ]企業であり、…」 単なる「[ブランド]が発表…」ではなく。

3. 主要情報の記載 以下の情報も盛り込む：

• 設立日
• 本社所在地
• 事業内容
• 主要な差別化ポイント

AIは複数の情報源にわたるこれらの情報からエンティティ理解を構築します。

4. AI学習ソースを意識した媒体選定 AIが学習していそうな媒体を優先：

• 大手新聞社（NYT, WSJなど）
• 業界特化型メディア
• Wikipediaで引用されるような情報源

NYTでの言及は低品質ブログの被リンクよりもAI権威性を強化します。

エンティティ権威性のためのスキーママークアップ：

Organizationスキーマは必須：

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Your Brand Name",
  "alternateName": "Brand Abbreviation",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "founders": [{"@type": "Person", "name": "Founder Name"}],
  "address": {
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX",
    "addressCountry": "US"
  },
  "sameAs": [
    "https://wikipedia.org/wiki/Your_Brand",
    "https://wikidata.org/wiki/Q123456",
    "https://linkedin.com/company/yourbrand"
  ]
}

なぜ重要か：

スキーマはAIに「我々はエンティティであり、これが検証済み情報だ」と明示します。

sameAsプロパティで他の権威ある情報源とWeb上で結びつけ、AIが検証できるエンティティネットワークを作ります。

権威性を高める追加スキーマ例：

• hasCredential - 認証・受賞歴
• award - 業界での表彰
• memberOf - 業界団体所属
• review - 集合評価データ

ブランド権威性のためのコンテンツ戦略：

従来型（被リンク重視）： どんなサイトでもよいからゲスト投稿して被リンク獲得。

新時代型（言及＋関連付け）：

1. 専門家ポジショニング リーダーが業界コンテンツで引用されるように：

• HAROへの回答
• 業界メディア寄稿
• 専門家ラウンドアップ

「[名前]氏（[ブランド]CEO）」のような記載はブランド連動を強化します。

2. リサーチ・レポートの公開 独自調査を発表し、引用される：

• 業界レポート
• 調査データ
• トレンド分析

他者のコンテンツで自社調査が引用されることで、自然なブランド言及が生まれます。

3. トピック特化 「何でも屋」ではなく、特定分野の第一人者を目指す。

「[特定ニッチ]の専門家」>「マーケ全般やってます」

AIはブランドとトピックを関連付けるため、絞った専門性が強い関連性を生みます。

4. ソートリーダーシップ 業界テーマに一貫した見解を発信：

• カンファレンス登壇
• ポッドキャスト出演
• LinkedInでの発信

様々な文脈でブランド言及を獲得できます。

AIブランド権威性と相関するデータ：

同カテゴリ100ブランド分析結果：

主なインサイト：

エンティティシグナル（Wikipedia, Wikidata, ナレッジパネル）や言及の方が、従来型SEOシグナル（被リンクやドメイン評価）よりもAIでの引用と強く相関しています。

優位なブランドの特徴：

• Wikipediaページがある
• 過去1年で100以上の記事で言及された
• プラットフォーム間で一貫したエンティティ情報
• 明確なトピック特化

劣位なブランドの特徴：

• 被リンクは多いが言及が少ない
• エンティティ情報がない（Wikipedia, Wikidataなし）
• 汎用的なポジショニング（「企業成長を支援します」等）

アーリーステージのブランド権威性構築：

まだWikipedia著名性要件を満たさない場合：

1. まずWikidataから どんな会社でもエントリ作成可能。ハードルが低い。 これでAIシステムへのエンティティ存在を担保。

2. 著名性獲得に向けて準備 Wikipediaは「信頼できる情報源での十分な報道」が必要。 メディア掲載を記録し、3～5件の信頼性ある媒体での十分な記事が揃ったら著名性を満たす可能性あり。

3. 業界での認知度を高める ランキング掲載・受賞・アナリストの言及を獲得。 これらは引用可能な情報源となり著名性の裏付けに。

4. 創業者の個人ブランディング 創業者が著名な場合、そのWikipediaへの記載から会社情報をリンク可能。 個人ブランドが企業ブランドを底上げします。

5. 自社エンティティ資産の強化

• Organizationスキーマ
• Googleビジネスプロフィール
• LinkedIn企業ページ
• NAP（名称、住所、電話番号）の統一

タイムライン例：

• 1～3ヶ月目：Wikidata・スキーマ・プロフィール最適化
• 4～6ヶ月目：メディア掲載のためのPR
• 6～12ヶ月目：Wikipedia著名性獲得を目指す
• 継続：エンティティ情報の維持・更新

このスレッドで新しいフレームワークを得られました。主な気付き：

被リンクからエンティティ認識へのシフト：

• AIはリンクではなく言及を重視
• エンティティの存在（Wikipedia, Wikidata）が基礎
• 複数情報源での一貫した情報が重要

当社のアクションプラン：

即時（1週目）：

• Wikidataエントリ作成
• Organizationスキーマ最適化
• プラットフォーム間でのエンティティ情報の一貫性チェック

短期（1～2ヶ月）：

• PRでブランド言及を重視（リンクだけでなく）
• 掲載記事にカテゴリ明記を徹底
• 引用・コメントによる専門家ポジショニング

中期（3～6ヶ月）：

• 引用される独自リサーチ発表
• Wikipedia著名性獲得を目指す
• 特定ニッチでのトピック権威性構築

追跡指標：

• ブランド言及量（被リンク数だけでなく）
• エンティティ存在（Wikipedia, ナレッジパネル）
• AIでの引用頻度（Am I Cited等）
• トピック関連度の強さ

主な気付き：

私たちは被リンクを最適化していましたが、本来はエンティティ認識を最適化すべきでした。AI権威性は、権威ある文脈で一貫して言及される認知されたエンティティであることから生まれます。

皆さん、新しいプレイブックをありがとう！