実際に監視すべきAIプラットフォームはどれか？全てを試した私の経験

あなたの発見は、私のクライアントでも全く同じ状況です。プラットフォームごとの差は大きいのに、多くの人が気づいていません。

それぞれのプラットフォームが異なる理由：

Perplexity： リアルタイムでWeb検索し、明確に出典を表示します。新しく強いコンテンツがあればまずここに表示されます。出典がユーザーに見えるのも、トラフィック獲得に有利です。

ChatGPT： 学習データとWeb閲覧のミックスを使用。いったん掲載されると残りやすいですが、最初に入るのは難しい。

Google AI Overviews： Googleの検索インデックスから抽出。オーガニック上位でなければAI Overviewsにも出ません。従来SEOの上にもう一層あるイメージ。

追跡問題については、私はAm I Citedを使っています。全プラットフォームで同じプロンプトを走らせ、違いを並べて見られます。月に20時間ほど節約できました。

6か月前に同じ発見プロセスを経験しました。現在のモニタリング体制はこうです：

監視項目：

• 同じ75プロンプトをChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewsで
• 大半のプロンプトは週次、高優先度は毎日

主な学び：

1. Perplexityは炭鉱のカナリア - 新しいコンテンツが効いているとまずPerplexityに現れる。そこに載れば数週間でChatGPTも続く。

2. Google AI Overviewsは予測不能 - 似たクエリでも表示されたりされなかったり。直接最適化するのが非常に難しい。

3. 出典は宝 - PerplexityはどのURLから引用したか明示。これで注力すべきページを特定できた。

監視にはAm I Citedを使用、エクスポート機能が月次報告に便利です。

異なるプラットフォームで結果が違うせいで、数か月無駄にしました。

失敗例： ChatGPTで言及されたので「AI可視性はOK」と思い込んでいました。

現実： 最後にPerplexityとGoogle AI Overviewsをチェックしたら、主要競合が両方で独占状態。彼らはマルチプラットフォーム最適化をしていたのに、私たちは1つで満足していました。

変えたこと：

• 全プラットフォームを週次で監視
• プラットフォームごとに戦略設計（Perplexity向けの引用されやすいコンテンツ、Google AI向けのQ&A増強）
• 競合が出て自社が出ていない場合はアラート

3か月後、主要クエリで全3プラットフォームに表示されるようになりましたが、もっと早くチェックしていれば6か月無駄にせず済みました。

技術的視点を追加します。

差異が生まれる理由：

各プラットフォームのアーキテクチャが根本的に違います：

• ChatGPT: Retrieval-Augmented Generation（RAG）。ブラウズ可能だが学習データ依存も大きい。知識カットオフが影響。

• Perplexity: 純粋なリアルタイム検索。LLM層付きの検索エンジン。新しいコンテンツが有利。

• Google AI Overviews: Googleインデックスを元にAI特有のシグナルで再ランキング。SEOとAI最適化の交差点。

実務的な意味： どれか1つで勝っても他には効かない。新記事がPerplexityで急上昇しても、ChatGPTには影響しない場合が多いです。

現在30社ほどでマルチプラットフォーム監視を運用中。フレームワークは以下の通りです：

プラットフォーム優先マトリクス：

監視頻度：

• 毎日： 全プラットフォームで高意図ブランドクエリ
• 週次： 業界比較クエリ
• 月次： 包括的プロンプト監査（150以上）

ツール： 3種試した後、Am I Citedに統一。複数プラットフォーム横断のダッシュボードが決め手でした。タブ切替不要です。

Perplexity特化派として参加します。

Perplexityに注目すべき理由：

1. 急成長中 - ユーザー数がこの6か月で2倍
2. 出典経由でトラフィック - 実際にクリックされる
3. リアルタイム＝チャンス - 他より早く結果を動かせる

Perplexityで引用されやすいもの：

• 新しいコンテンツ（鮮度が重要）
• 明確で構造化された回答
• 権威性の高いドメイン
• 検索意図にピッタリ合う内容

プロのコツ： ターゲットクエリでどのソースが引用されているかを調べ、それより良いコンテンツを作成。SEOの競争分析の高速版です。

Google AI Overviews専門家としてコメントします。

多くの人が見落としがちな点： AI Overviewsは上位ページからだけではなく、複数のソースを統合します。その引用元はSERPの深い位置にあることも。

AI Overviewの引用トリガー：

• クエリに直接答えるコンテンツ（触れるだけでなく答えること）
• そのトピックでGoogleが信頼するソース
• 抽出しやすい構造（明確なセクションや箇条書き）

従来SEOとの違い： 通常の順位付け＝「このページはX位にふさわしいか？」 AI Overview＝「このページは抽出すべき良い答えを持っているか？」

違う問い、違う最適化アプローチが必要です。

また、AI Overviewsはユーザーやセッションごとに表示が安定しないので手動追跡はほぼ不可能。自動監視が必須です。

リソースが限られた立場で読んでいます。小規模ブランドでもマルチプラットフォーム監視は本当に必要ですか？

1つか2つにしか注力できません。どこから始めるべきでしょうか？

このスレッドはまさに求めていたものです。皆さんありがとうございます！

私の要点とアクションプラン：

1. プラットフォームを同一視しない - それぞれデータソース、タイミング、最適化戦略が異なる

2. 優先順位： Perplexity（即効性）＞ Google AI Overviews（検索流入）＞ ChatGPT（長期的な権威）

3. 適切な監視体制を整える - 複数の方が推奨していた統合ダッシュボードのAm I Citedを試す予定

4. 出典を追跡 - 特にPerplexityとGoogle AI Overviewsで何が引用されているか把握する

5. プラットフォーム別戦略 - 皆さんの知見を元に個別最適化アプローチを検討

Perplexityが「新コンテンツのカナリア」になるという点が特に参考になりました。私たちは多くのコンテンツを出しているので、フィードバックを早く得られるのは大きなメリットです。

数週間後に結果を報告します！