AI検索でのプレスリリース効果、実際に結果出てる人いますか？データを共有してください

徹底的に調査しました。データが示す現実は以下の通りです：

PR Newswireの2025年レポートより：

• 57%の企業がプレスリリースでブランドの可視性が向上したと報告
• 91%が他チャネルでもリリース内容を再利用
• 93%が2026年も同数以上のリリースを予定

AIの仕組み：

プレスリリースはAIで2つの形で効きます：

1. トレーニングデータ ― 過去リリースがAIの「知識」となる
2. リアルタイム検索 ― 最新リリースが直接引用される

2つ目はPerplexityが特に強み。RAGシステムで新鮮なコンテンツを引っ張ります。

AI引用を増やす要素：

• トピックの関連性 > 媒体の権威性
• 新しさが大事（特にPerplexity）
• 具体的で事実ベースの主張が引用されやすい
• 一般的な発表は無視されがち

競合は質問されやすいトピックに合っているのでしょう。

小規模企業の視点です。大手PR予算では太刀打ちできません。

うちで効果があったこと：

量より関連性に注力。広範囲配信ではなく、

• 業界特化メディアに絞る
• 業界内の具体的な質問に答える内容にする
• トレンドに合わせてリリース時期を調整

実例：

プロダクトアップデートの一般的なリリース：AI引用0件 「AI企業が幻覚（hallucination）を減らす方法」についてのリリース：AI引用12件

後者はAIでよく問われる内容と合致していました。

コスト比較：

• 従来型：$500/リリース、広範囲配信
• 当社方式：$200/リリース、ターゲット配信
• AI引用：ターゲット配信で5倍

私はSaaS企業でコンテンツマーケを担当しています。プレスリリースの考え方を全面刷新しました。

旧モデル： プレスリリース → メディア掲載 → ブランド認知

新モデル： プレスリリース → AI学習/検索 → AIによる言及 → ブランド発見

当社のコンテンツマトリクス：

ポイント：

「伝える」タイプのリリースは「発表」タイプよりAI引用率が高いです。AIは質問の答えとなる情報を優先します。

エージェンシー視点です。クライアントの成果測定方法を変えています。

従来KPI：

• メディア掲載数
• インプレッション
• シェア・オブ・ボイス

新しいKPI：

• AIプラットフォームでの言及数
• ChatGPT/Perplexity/Google AIでの引用率
• AI回答でのブランド感情

Am I Citedでこれらを計測しています。モニタリングしなければ推測に過ぎません。

クライアント事例：

前：年間50本配信、高い従来掲載、AI可視性ゼロ 後：年間24本、戦略的タイミング、AI引用率40%

質と関連性が量を上回ります。

誰も触れていませんが、プラットフォームごとの差は大きいです。

ChatGPT：

• 学習データを利用
• 古いリリースも「知識」として蓄積
• リアルタイム閲覧は限定的

Perplexity：

• リアルタイム検索特化
• ソースを明示して引用
• 新規リリースも即登場可能

Google AI Overviews：

• 既存の検索インデックスと統合
• SEO基礎が依然として重要
• 従来の権威性も効く

Claude：

• 学習データ中心
• 複雑な情報の統合が得意
• 明確で自然な言語を好む

配信やフォーマットはプラットフォームごとに微調整しています。

200本超のプレスリリース分析のハードデータを共有します：

AI引用と相関する要素：

• 具体的な統計データ：+45%引用率
• 資格付きエキスパートのコメント：+38%
• 冒頭段落で質問に答えている：+52%
• 業界用語ばかり：-30%

あまり関係ない要素：

• 配信サービス（PR Newswire/BusinessWire/GlobeNewswire間で差なし）
• 曜日
• リリース文の長さ（常識的範囲内で）

意外な発見：

従来メディアにあまり拾われなかったリリースほどAI引用が多いことも。理由はノイズが少なく、AIがシグナルを認識しやすいため。

最適戦略は、ジャーナリスト受けだけでなくAI消費を意識したリリース制作です。

大企業視点です。年間100本以上リリースしています。

変更したこと：

1. AI向け要約段落 ― 全リリースの冒頭にAIがそのまま使える文章を設置
2. FAQセクション追加 ― AIによる抽出に最適
3. 構造化データ ― ニュースルームページにスキーママークアップ追加
4. マルチチャネル発信 ― 同じ内容をSNS・ブログ・メールでも展開

計測の課題：

従来のPR指標はAIには通用しません。例えば、

• AI回答からのクリック数は追えない
• AI上でのインプレッションは見えない
• 感情分析もツールなしでは不可

6か月前にAm I Citedを導入し、AIで効果があるリリースが特定できるようになりました。

ROI発見： AI回答で引用されたリリースは、30日以内にブランド検索数が3倍に増加。

このスレッドは有益でした。まとめます：

AI可視性のためのプレスリリース実践法：

1. まずAI向けにフォーマット

   • 最初の50語に重要情報を
   • 具体的で引用可能な事実を入れる
   • 自然な言葉で専門用語は控えめに

2. リーチより関連性重視

   • トピックの合致度が量より大事
   • 実際に問われる質問に答える
   • 教育的内容 > 発表型内容

3. プラットフォームごとに最適化

   • Perplexity：鮮度重視のリアルタイム
   • ChatGPT：一貫性・長期間の学習データ
   • Google AI：従来SEOシグナルも重要

4. 測定指標を見直す

   • 掲載数ではなくAI引用をトラッキング
   • モニタリングツール（Am I Citedなど）の活用
   • ブランド検索数の増加をAI効果の指標に

今後のアクション：

• AI向けにリリース構成を再設計
• 配信数を減らし、関連性を強化
• AI可視性の正確なトラッキングを導入

皆さん、リアルなデータをありがとうございました。まさにPR担当者が知るべき内容です。