AI検索結果におけるブランドの見え方を最適化するには？ストーリーをコントロールする方法

これは私の専門分野です。AIによるブランド認識の仕組みを説明します。

AIがブランドについて意見を形成する仕組み：

AIは以下から学習します：

1. 自社コンテンツ（ウェブサイト、ブログ）
2. サードパーティコンテンツ（報道、レビュー、言及）
3. Wikipediaやナレッジベース
4. SNSやフォーラム
5. 過去のウェブコンテンツ

古い認識の問題点：

AIはウェブのスナップショットで学習しています。学習時にネガティブな内容が多ければ、それを記憶します。新しいコンテンツでこれを更新できますが、反映は遅いです。

影響を与える戦略：

今すぐできること：

1. 自社コンテンツを現在のポジショニングに合わせて更新
2. 正確な情報を盛り込んだ包括的な「会社概要」ページを作成
3. AIが参照している具体的な問題（ウェブ上にある場合）に対応
4. 正しいポジショニングを伝える新しいサードパーティ報道を増やす

時間はかかりますが、AIの認識は変えられます。

危機・レピュテーション管理の観点から。

AIによって変わったレピュテーション管理：

従来：Googleのブランド検索結果を管理 今後：AIがあなたのブランドについてどう「語るか」を管理

主な違い：

ブランドストーリー戦略：

1. 現状認識の監査 - AIに自社について質問
2. 情報源の特定 - AIはどこから情報を得ているか？
3. 対抗コンテンツの作成 - 問題に対応し強みを示す
4. 広範囲に配信 - 自社、PR、サードパーティ
5. 継続的なモニタリング - 認識の変化を追跡

私が追跡していること：

Am I Cited forのブランドクエリで、AIがどう説明しているかを可視化。週次でモニタリングし、変化を記録しています。

現実的には：

「コントロール」ではなく「影響」できます。AIは多くの情報源を統合しますが、バランスを変えることはできます。

Wikipediaの観点 ― AIにとって非常に重要です。

なぜWikipediaが重要なのか：

AIシステムはエンティティ情報としてWikipediaを重視します。もしWikipediaページが

• 存在し正確であれば：良いベースライン
• 誤りがあれば：AIもそのまま繰り返す
• 存在しなければ：AIは信頼性の低い情報しか得られない

影響を与えられる点：

• 情報の正確性（信頼できる出典付きで）
• 記載内容の網羅性
• 最新の更新・開発状況
• 主張の適切な出典

できないこと：

• 宣伝的な内容の執筆
• 出典なしの主張追加
• 事実だが不都合な情報の削除
• 知名度基準なしでページ作成

倫理的な進め方：

1. 自分で直接編集しない（利益相反）
2. 正確な情報に信頼できる出典を用意する
3. 議論ページで事実誤認を指摘
4. Wikipediaが引用できるサードパーティ報道を増やす

インパクト：

出典に基づきWikipediaを更新した結果、2～3か月でAIの応答が変化した例があります。

WikipediaはAIがあなたについて何を語るかを「最もコントロールできる」存在に近いです。

ブランドSERP最適化のためのコンテンツ戦略。

コンテンツ監査：

ブランドSERPの課題に対し、

1. AIは現在何と言っているか？
2. どの情報源を使っている可能性があるか？
3. ナラティブで何が欠けているか？
4. どんな古い情報が存在するか？

コンテンツ戦略：

優先1：自社チャネル

• 正確かつ最新情報を網羅した「会社概要」ページ
• リーダーシップの経歴・実績ページ
• 会社の歴史やマイルストーン
• AIが抽出しやすい製品・サービス説明

優先2：サードパーティ報道

• 報道機関で掲載されるプレスリリース
• 業界媒体での特集
• サードパーティサイトでの顧客事例
• 専門家としての寄稿・引用

優先3：ナレッジベース

• Wikipedia（前述参照）
• 業界ディレクトリ
• 協会リスト
• ビジネスプロフィール（Crunchbase等）

ポジショニングのコンテンツテンプレート：

「[ブランド]は[業界カテゴリ]の企業で、[主要な差別化ポイント]を持つ。[設立年]に創業し、[顧客層]に[主なサービス・製品]を提供。主な製品/サービスは[リスト]。同社は[評判ポイント]で知られている。」

この明快で事実に基づく構成が、AIによる正確な説明に役立ちます。

競合ポジショニングの観点から。

競合比較の課題：

AIはカテゴリクエリでブランドを比較しやすく、競合が好意的に説明されていると検討時に影響します。

分析内容：

• AIは自社と競合をどう比較しているか？
• 各ブランドにどんな属性を持たせているか？
• カテゴリクエリで誰が最初に言及されているか？
• 競合が持つポジショニングで自社にないものは？

相対的ポジショニングへの働きかけ：

1. 比較コンテンツ ― 公平な比較で自社を好意的に見せる
2. 差別化要素 ― 独自の価値提案を明確に
3. 第三者評価 ― アナリスト報道で良い位置づけ
4. レビュー充実 ― AIが引用できるプラットフォームでの強力なレビュー

例：

AIが「[競合]は[カテゴリ]のマーケットリーダー」と言っていた場合、

• 当社の市場ポジションを示すアナリストレポートを作成
• 強みを示した比較コンテンツを公開
• リーダーシップに関する顧客の声を収集

その結果、AIもリーダーシップの話題で当社を含めるようになりました。

追跡しているもの：

Am I Cited forでカテゴリクエリも監視。広い市場ナラティブでの自社ポジショニングを可視化しています。

オンラインレピュテーション管理の観点から。

ネガティブコンテンツの課題：

AIが古いネガティブ情報を引用している場合、抑制と創出の両戦略が必要です。

抑制（AIには限定的な効果）：

• 可能な限り情報源へ対処
• 圧倒的なポジティブコンテンツを作成
• 従来の検索で上位表示（AIの情報源に影響）

創出（AIにはより効果的）：

• 新しいポジティブ報道
• 解決・改善ストーリー
• あらゆる場所で更新されたメッセージ
• 新鮮なサードパーティ証言

現実的なタイムライン：

ボリュームの勝負：

AIはあなたについての情報の総量を重視します。ポジティブな情報がネガティブより

• 量
• 新しさ
• 権威性 の面で大きく上回る必要があります。

記事1本では不十分。継続的なコンテンツ創出が鍵です。

エンタープライズブランドの観点 ― 私たちも経験しました。

当社の状況：

大企業で過去にいくつかの論争があり、AIが古い問題ばかり強調し、変革を無視していました。

6か月間のプログラム：

1～2か月目：監査と戦略立案

• 各AIプラットフォームでの現状認識を記録
• ネガティブな言及の情報源特定
• 対抗ナラティブのコンテンツ計画作成

3～4か月目：コンテンツ作成

• 全自社チャネルを現メッセージで刷新
• 変革に焦点を当てた報道キャンペーン開始
• 包括的なリーダーシップ論考を作成
• Wikipediaを信頼できる出典で更新

5～6か月目：配信とモニタリング

• コンテンツを各チャネルに配信
• サードパーティ報道を獲得
• 週次でAI認識の変化を追跡

結果：

• ネガティブな問題の言及が60％減少
• ポジティブな属性の言及が45％増加
• 競合ポジショニングが大幅に改善

重要ツール：

Am I Cited forによる週次ブランドクエリのモニタリング。進捗管理に不可欠でした。

効果はありますが、継続的な努力が必要です。

このスレッドで具体的なアクションプランができました。まとめ：

主なポイント：

1. AIの認識は変えられる ― 恒久的ではなく、時間はかかる
2. マルチチャネル戦略が重要 ― 自社、PR、Wikipedia、サードパーティ
3. 量がカギ ― ポジティブ情報がネガティブを圧倒する必要あり
4. タイムラインは3～6か月 ― 即効性はない

自分のアクションプラン：

1～2週目：監査

• 現在のAI認識（ChatGPT、Perplexity、Google AI）を記録
• ネガティブ言及の情報源特定
• Am I Cited forでモニタリング設定

1か月目：自社チャネル最適化

• 正確かつ最新の情報で会社概要ページ更新
• すべての製品・サービス説明を刷新
• リーダーシップの経歴ページ追加
• 過去の問題へのFAQ作成

2～3か月目：サードパーティ報道

• 現在のポジショニングに焦点を当てたPRキャンペーン開始
• 過去の問題の解決ストーリー作成
• 業界メディアでの掲載を目指す

4～6か月目：Wikipediaと継続的対応

• Wikipediaの正確性を（正規ルートで）対応
• コンテンツ創出と配信を継続
• 週次で進捗をモニタリング

心構え：

ブランドSERP最適化は今やAIブランド最適化。原則は同じ、新しいチャネルです。

皆さん、実践的なアドバイスをありがとうございました。