AIへの言及によるブランドリフトを実際に測定した人はいますか？AIの可視性が認知度向上につながることをどう証明しますか？

AIでの可視性に特化したブランドリフト調査を実施したことがあります。その結果をご紹介します。

調査概要：

• 比較可能な2つの市場
• 市場A：AIでの可視性を積極的に最適化
• 市場B：AI最適化なし（コントロール）
• 期間：6か月
• 測定項目：ブランド認知、検討、ブランド名検索

結果：

重要な発見： ブランド名検索のリフトが最も明確なシグナルでした。AIでの引用頻度を増やすと、4〜6週間遅れてブランド名検索が追随しました。

注意点： これは1ブランドでの1回の調査ですが、関係性が測定可能であることを示しています。

ブランドトラッキング調査にAI特有の質問を追加しました：

追加した質問：

1. 「[カテゴリ]の調査にAIツール（ChatGPT、Perplexity等）を使ったことがありますか？」
2. 「AIで調査した際、どのブランドが言及されたか覚えていますか？」
3. 「AIでの調査はブランドの検討に影響を与えましたか？」

調査結果：

• 対象の34%がカテゴリ調査にAIを使用
• そのうち62%が少なくとも1つのブランドが言及されたと回答
• 41%がAIの言及が検討セットに影響を与えたと回答

ブランド想起との相関：

• AIでの引用頻度が高いブランドほどAIユーザーでの自然想起も高い
• 当社：AI引用頻度45%、AI調査者での想起38%
• 競合：AI引用頻度65%、AI調査者での想起52%

関係性は明確です。AIでの引用が多いほど、AIユーザーでのブランド想起が高まります。

まさに求めていた情報です。測定方法は3つあるようですね：

1. コントロール市場テスト — AI最適化市場とコントロール市場の比較
2. 相関分析 — AIでの引用数とブランド名検索の追跡
3. 調査測定 — AIの影響をオーディエンスに直接質問

私の状況では2と3が現実的です。コントロール市場テストは容易にできません。

追加質問： 他のブランド活動からAIによるリフトをどう切り分けますか？他にもキャンペーンをしている場合、ブランド名検索のリフトがAIから来たとどう分かりますか？

AIの寄与を切り分けるのは難しいですが、以下の方法があります：

方法1：相関タイミング分析

AI引用の変化が起きたタイミングに注目し、それに続くブランド名検索の変化を確認します。

例：

• 1週目：AI引用が20%から40%に急増
• 3〜5週目：ブランド名検索が15%増加
• 6週目：TVキャンペーン実施
• 8週目：ブランド名検索がさらに20%増加

最初のリフトはAI、2回目はTVに起因。タイミングが重要です。

方法2：ホールドアウト分析

地域ターゲティングが可能であれば：

• 一部地域でAI最適化を継続
• 他地域では一時的に停止
• 地域間でブランド名検索を比較

方法3：統計モデリング

AI引用頻度を以下と共にマーケティングミックスモデルに含める：

• チャネル別支出
• PR露出
• オーガニック検索パフォーマンス

モデルが各要素ごとのリフトを推定します。

現実的なアプローチ： 大半のブランドは、タイミングを考慮した相関分析で方向性を示すだけでも十分です。AIが重要であることを証明するのに完璧なアトリビューションは不要です。

競合の視点は価値証明に役立ちます：

比較方法： AIで可視性がある競合とない競合を比較します。

AI可視性が無意味なら、ブランド指標に差はないはずです。しかし実際には次のような傾向が見られます：

• AIで可視な競合はブランド名検索の伸びが早い
• AIで可視な競合は調査で検討度が高い
• AIで可視な競合はシェアを徐々に拡大

当社の事例：

• 当社のAI引用シェア：15%
• 主要競合のAI引用シェア：45%
• 競合のブランド名検索成長：前年比35%
• 当社：前年比12%

AI可視性投資後（現在シェア35%）：

• 当社のブランド名検索成長：前年比28%
• 差が縮小

リーダーシップとして「競合が可視で自社が不可視の場合、こうなる」という事例を示せます。

別の視点として：AIでの言及をインプレッション換算で捉える方法もあります。

計算方法：

1. 月に何回AIがあなたのブランドを言及しているか？（引用回数 × 推定クエリ数）
2. そのインプレッション数に対するCPM換算は？
3. 同等の認知度を得るために広告費でいくら支払うか？

例：

• AI経由のブランドインプレッション推定：月5万回
• ディスプレイ広告CPM：$10
• 同等価値：月$500の認知効果

これでリフトを証明するわけではありませんが、可視性がない場合の機会損失の文脈を示せます。

懐疑派への説明： 「控えめに見積もっても、AIから月$X分のブランドインプレッションを得ています。競合はもっと多く得ています。自社の戦略はどうしますか？」

素晴らしいフレームワークです。私の測定プランは以下の通りです：

即時（今すぐできること）：

1. AI引用頻度を毎週トラッキング開始（Am I Citedなど）
2. ブランド名検索ボリュームを毎週トラッキング（Search Consoleなど）
3. 8〜12週間後に相関を計算
4. 競合のAI可視性も比較として追跡

翌四半期：

1. ブランドトラッカー調査にAI関連質問を追加
2. AI調査者での想起を測定
3. 自社の引用頻度と想起を比較

分析アプローチ：

1. AI変化とブランド名検索のタイミング相関を確認
2. 自社と競合のブランドリフトをAI可視性ごとに比較
3. インプレッション換算価値を試算

経営層への説明資料：

1. AI→ブランド名検索の相関データ
2. 競合比較による可視性ギャップ
3. AI影響に関する調査データ
4. インプレッション価値の定量化

これで「AI可視性が認知度向上につながるか」を理論ではなくデータで説明できるはずです。

時間軸に関する最終的な考えです：

ブランドリフトは長期指標です。4週間で明確な結果が出るとは思わないでください。

現実的なスケジュール：

• 1〜2か月目：ベースラインデータ収集
• 3〜4か月目：相関パターンが見え始める
• 5〜6か月目：統計的な確信が持てる
• 7か月目以降：有意なトレンド分析

意味すること： 今すぐ測定を開始しましょう。最適化していなくても、変化を示すためのベースラインデータが必要です。

AIブランドリフトを証明できるのは、6か月以上前から測定していたブランドです。今すぐ始めることで、将来のデータが得られます。

私は社内で懐疑派でした。納得したきっかけはこれです：

「ChatGPTに聞いてみる」テスト：

自分のカテゴリでChatGPTにおすすめを聞いてみてください。その回答を見てください。

自分が言及されず、競合がされていたら、それは明らかなブランド認知の不利です。

それが毎月何千回も起きていると想像してみてください。そのたびに誰かが競合を知り、あなたのことは知りません。

腑に落ちた例え：

AIでの言及は「ベスト◯◯特集記事」に載るのと同じです。「2026年版ベストプロジェクト管理ツール」で競合だけが載っていたら気になりますよね？

AIの回答は、何百万回ものパーソナライズされた「おすすめ」が常に行われているようなものです。

このように考えると、ブランド価値は明らかです。