ChatGPTとPerplexityの先へ ― 新興AIプラットフォーム、今後最適化すべきはどれ？

8つのAIプラットフォームで可視性をトラッキングしています。優先度のフレームワークを紹介します。

プラットフォーム優先度マトリックス：

80/20ルール：

労力の80%をChatGPT、Google AI、Perplexityに。これでほとんどのオーディエンスをカバーできます。

20%は新興プラットフォームとモニタリングに。

普遍的な最適化：

朗報：ほとんどの最適化はプラットフォーム非依存です。

• 高品質なコンテンツ
• 権威性シグナル
• 構造化データ
• トピックの専門性

これを徹底すれば、どのプラットフォームにも通用します。

業界特化型AIプラットフォームも重要です：

ヘルスケア分野でのトラッキング例：

• 医療AIアシスタント
• 臨床意思決定支援
• 患者向けヘルスAI

これらは異なる要件あり：

• さらに厳格なE-E-A-T
• 査読済みソース優先
• 医療資格の検証
• 規制遵守シグナル

B2Bテックの場合：

• 開発者向けAIツール
• コード支援プラットフォーム
• 技術資料AI

金融業界の場合：

• 金融AIアシスタント
• 投資リサーチAI
• 規制準拠AI

パターン：

業界特化型AIは総合型よりも厳しい権威性要件があることが多いです。

推奨：

顧客が実際に使っているAIツールを特定し、そこに注力しましょう。

今後注目すべき新興分野：

音声AI（急成長中）：

• AI統合型Alexa
• AI対応Siri
• 車載音声検索

専門リサーチ：

• 学術AIツール
• 法律リサーチAI
• 市場調査AI

地域特化プラットフォーム：

• Baidu AI（中国）
• Yandex AI（ロシア）
• その他各国のローカル代替

エンタープライズAI：

• 職場用アシスタント
• 社内ナレッジAI
• 顧客サポートAI

備え方：

すべてを最適化するのは無理ですが、

1. オーディエンスの動向を常にモニター
2. 基本を固める（どこでも通用）
3. 新興勢力にすぐ対応できる柔軟性を持つ

限られたリソースの配分方法：

配分モデル：

月額1万ドルの予算例：

• 6,000ドル：コアコンテンツ（全体に対応）
• 2,500ドル：プラットフォーム別調整
• 1,500ドル：全プラットフォームのモニタリング＋実験

効率原則：

普遍的な最適化で80%の成果。 プラットフォーム個別調整で15%。 新興プラットフォームは5%（将来性重要）。

手を広げすぎないで。 まずは大手3社を攻略。

素晴らしい意見ありがとうございます。私のプラットフォーム優先順位は以下です：

第1階層（必須最適化）：

• ChatGPT ― ユーザー最大
• Google AI Overviews ― 検索と統合
• Perplexity ― 急成長・明示的引用

第2階層（推奨最適化）：

• Claude ― 質重視ユーザー向け
• Gemini ― Googleエコシステム
• Microsoft Copilot ― エンタープライズ向け

第3階層（モニター＆備え）：

• 業界特化AI
• 音声AIプラットフォーム
• 地域特化プラットフォーム

戦略：

1. 労力の80%は普遍的な最適化
2. 15%はプラットフォーム特有の微調整
3. 5%は新興プラットフォームの監視

普遍的な基礎：

• 独自価値ある高品質コンテンツ
• 資格ある著者
• 構造化データ
• トピックの権威性
• 技術的なアクセシビリティ

プラットフォーム別の工夫：

• Perplexity：鮮度、Redditでの存在感
• ChatGPT：Wikipediaとの関連
• Google AI：従来のSEOシグナル

Am I Citedで全プラットフォームをモニターしましょう。

皆さん、貴重なご意見ありがとうございました！