AI検索の実際のランキング要因とは？Googleではなく、ChatGPTやPerplexityなどの場合

私はこのテーマを18か月研究してきました。現時点で分かっていることをまとめます。

主なAI引用要因:

Google SEOより重要性が低いもの:

• 被リンク数（質は重要だが量は重視されない）
• キーワード密度／最適化
• ページ速度（依然重要だがウェイトは低い）
• 内部リンク構造

Google SEOより重要性が高いもの:

• ブランド／エンティティ認知
• 著者の専門性シグナル
• コンテンツの抽出しやすさ
• クロスプラットフォームでの一貫性

最大の違い: Googleはページをランキングしますが、AIは「パッセージ（文章の一部）」を引用します。引用に値するパッセージを持つコンテンツが必要です。

AIシステムが権威性をどう評価しているか内訳します。

著者レベルのシグナル:

• 著者名とバイオの記載
• トピックに関する資格・経歴
• 実績（他の公開記事など）
• ソーシャルプルーフ（フォロワー、認知度）

ブランドレベルのシグナル:

• ブランド認知（Wikidata／ナレッジグラフ）
• NAPの一貫性（各プラットフォームで情報統一）
• プレス露出や言及
• ソーシャルでの存在感・エンゲージメント

コンテンツレベルのシグナル:

• 権威あるソースへの引用
• オリジナル調査／データ
• 専門家による引用や協力
• 包括的かつ正確な情報

ウェブ横断のシグナル:

• 他の権威あるサイトでの言及
• フォーラム（特にReddit）での引用
• ニュース／出版物での参照
• ソース間での情報の一貫性

実践的な意味:

だからこそRedditは「伝統的な」権威性が低くても引用されやすいのです。クロスウェブでの言及パターンや本物のユーザーシグナルが強いからです。

各AIプラットフォームで要因の重み付けが異なります。私が観察した内容です。

ChatGPT:

• トレーニングデータ（歴史的な権威性）を重視
• ブランド認知が非常に重要
• 包括的・確立済みのソースを好む
• リアルタイム検索はBingシグナルに従う

Perplexity:

• リアルタイムでの関連性が最重要
• 新しさが強く考慮される
• ソースの多様性（複数ソースの引用）を重視
• Redditやフォーラムの比重が高い

Google AI Overview:

• Google順位が最重要シグナル
• GoogleのE-E-A-T評価を重視
• 構造化データが有効
• 従来のSEOパターンに最も近い

Claude:

• トレーニングデータのみ（リアルタイム検索なし）
• 学習コーパスからの権威性
• 直接的な最適化は困難

示唆: 「AI」全体に最適化するのは不可能です。各プラットフォームごとに異なります。

共通する要素: コンテンツの質・明快さ・専門性はどこでも役立ちます。まずはここから始めましょう。

構造化データに関して：

スキーママークアップはAI可視性に役立つか？

自社テスト（200ページ）結果：

構造化データが役立つ理由:

1. AIがコンテンツ構造を解析しやすくなる
2. エンティティ間の関係性を明確化
3. コンテンツの種類や目的を示すシグナル
4. 抽出の信頼性向上

最も効果的なスキーマ: FAQPageとHowTo ― これらはAIが好むQ&A形式と直結します。

実装優先度:

1. FAQコンテンツにはFAQPage（最も効果大）
2. チュートリアルにはHowTo
3. Articleスキーマ＋著者情報
4. ECにはProductスキーマ

注意点: スキーマはあくまでシグナルであり、保証ではありません。スキーマ無しの良質コンテンツは、スキーマ有りの低品質コンテンツに勝ります。

新しさ（フレッシュネス）の話題について：

AIにとって新しさはどの程度重要か？

クエリタイプによって大きく異なります：

プラットフォームごとの違い:

• Perplexity：リアルタイム、新しさを強く重視
• ChatGPT Search：検索有効時は最新
• ChatGPT本体：トレーニングカットオフで新しさに限界
• Google AI Overview：インデックスを通じて最新

当社の実践:

• 重要コンテンツは月次で統計を更新
• 「最終更新日」を目立つ場所に記載
• 季節系コンテンツはシーズン前に刷新
• ロングテール系は「常緑」で保守

バランス: 常緑テーマは権威性が新しさより重要。 最新テーマは新しさが権威性を上回る場合も。

自分のコンテンツがどちらに該当するか見極めましょう。

Redditが「伝統的な権威性が低いのに引用されやすい」という件について、理由を解説します。

Redditが多く引用される理由:

1. 本物のユーザーシグナル

   • アップボート＝コミュニティによる信頼
   • コメント＝エンゲージメントの深さ
   • Q&A形式がAIのクエリと合致

2. トレーニングデータへの多用

   • ChatGPTのトレーニングに多く使われている
   • 多くのLLMで使われている

3. 実体験のシェア

   • ユーザーが実際の体験を共有
   • マーケティング色が薄く、本物らしさがある
   • E-E-A-Tの「経験」シグナル

4. Q&A形式

   • もともとQ&A構造
   • AIが抽出しやすい
   • ユーザークエリパターンと合致

AIの「権威性」について分かること:

AIシステムはGoogleとは異なる権威シグナルを重視します：

• 洗練より本物らしさ
• 資格より経験（時には）
• 編集審査よりコミュニティ認証
• SEO的な言語より自然な言語

教訓: 伝統的な権威性指標（DA・被リンク）だけでは全容を捉えられません。AI独自の権威評価があります。

軽視されがちな要因：エンティティ認識。

AIにとってのエンティティ認識とは？ AIは、あなたやあなたのブランド・組織・著者などをエンティティとして正しく理解する必要があります。

AIがエンティティを認識する方法:

• Wikipedia／Wikidata掲載
• Googleナレッジパネル
• ウェブ全体での一貫した言及
• LinkedIn・Crunchbaseプロファイル
• 一貫した情報でのプレス掲載

認識が重要な理由: AIが「誰か」を正しく認識していれば信頼度が上がります。

テスト方法: ChatGPTに「[あなたのブランド]とは？」と尋ねる

正確に答えられれば＝エンティティ認識あり ハルシネーションや曖昧な場合＝認識に課題あり

エンティティ認識の構築法:

1. Wikidataエントリー作成（十分な知名度があれば）
2. 各プラットフォームでNAP一貫性を確保
3. AIが学習しやすい文脈での言及を増やす
4. PRやWikipediaでナレッジパネルを構築

ROI: エンティティ認識が強いブランドは、同等のコンテンツ品質でも引用率が2〜3倍高いです。

これらの「要因」について重要な注意点：

私たちが見ているのは主に相関であり、因果とは限りません。

分かっている事実：

• あるコンテンツ特性が引用率の高さと相関
• AIシステムのアルゴリズム内部は見えない
• 相関＝因果ではない
• AIアルゴリズムは常に変化

つまり: これらの「ランキング要因」は観察に基づく推測です。

信頼性の高い（強く相関する）要素:

• コンテンツの質と明確さ
• クエリとの関連性
• ソースの権威性
• 構造化フォーマット

不確かな領域:

• 要因の正確な重み付け
• プラットフォームごとのアルゴリズム
• 要因の相互作用
• アルゴリズムの変化

実践的アプローチ: 基本（質・明確さ・権威性）を最適化し、結果を追跡、観察に基づいて改善しましょう。

「AIランキング要因」として存在が確証できないものを過度に最適化しないでください。本当に価値あるコンテンツ作りに注力しましょう。

素晴らしいまとめです。私の要点です：

今後の最適化フレームワーク:

確信度の高い最適化要因:

1. コンテンツの明快さと抽出しやすさ
2. クエリへの直接的な関連性
3. 著者・ブランドの権威シグナル
4. トピックの包括的カバレッジ
5. 構造化データ（FAQPage・HowTo）

中程度の確信要因:

1. 新しさ（テーマによる）
2. クロスウェブでの言及
3. エンティティ認識
4. スキーママークアップ

確信度の低い／間接的要因:

1. 被リンク（Google順位を経由して間接的に影響）
2. 伝統的なDA指標
3. テクニカルSEO（依然重要だがウェイトは低い）

Google SEOとの違い:

• 被リンクの重要度が低い
• エンティティ／ブランド認知がより重要
• コンテンツの抽出しやすさがより重要
• プラットフォーム別の最適化が必要

今後の実践:

1. 著者バイオと資格を追加
2. FAQPageスキーマを全ページ実装
3. エンティティ認識（Wikidata・言及）構築
4. Am I Citedで実際の成果を追跡

メタ的洞察: AIの「ランキング要因」は進化中です。計測・検証・改善を繰り返しましょう。今の要因が今後も有効とは限りません。

皆さん、ありがとうございました！