チュートリアル
自社ブランドの AI 可視性を測定する方法
実際の顧客の質問で ChatGPT と Perplexity をテストし、言及の有無と引用元を記録します。毎月再テストして、自社ブランドの AI 可視性の推移を追いましょう。
AI が自社ブランドを推薦しているかどうかを知る最も直接的な方法は、自分で AI に尋ねることです。顧客が実際に尋ねそうな質問をひとまとめに用意し、それぞれを ChatGPT と Perplexity に投げて、自社ブランドが登場するか、どのソースが引用されるかを記録します。そのうえで決まった間隔で再テストし、回答がどう変化するかを追跡します。
AI 可視性とは何か
AI 可視性とは、ユーザーが質問したときに AI 検索ツールが返す回答のなかで、自社ブランドがどの程度言及・引用されるかを示す度合いです。
同じ取り組みは、AEO（answer engine optimization、回答エンジン最適化）や GEO（generative engine optimization、生成エンジン最適化）とも呼ばれます。ただし英語では、AEO は税関の認定制度である Authorized Economic Operator を指すことのほうが一般的で、同じ 3 文字はアパレル小売企業の株式ティッカーシンボルにもなっています。混同を避けるため、本記事では「AI 可視性」という用語を通して使います。
従来の SEO が測るのは順位とクリックです。AI 可視性が測るのは別のこと、つまり AI が回答のなかに自社ブランドを書き込むかどうかです。両者は関連していますが、どちらかがもう一方を置き換えるものではありません。
ステップ 1：顧客が実際に尋ねる質問を用意する
測定はツールからではなく、質問リストから始まります。ここでの仕事は、上位表示させたいキーワードを並べることではなく、実際の顧客がどう言葉にするかを再現することです。
少なくとも 3 つのカテゴリーの質問を用意します。
推薦型の質問は、AI が促されなくても自社の名前を挙げるかを確かめます。たとえば「香港の Web ホスティング事業者でおすすめはどこですか」といった質問です。
比較型の質問は、自社と競合を同じ文のなかに置きます。たとえば「小規模事業者には A と B のどちらが向いていますか」といった質問です。AI が両者の違いをどう説明しているかが見えてきます。
地域型の質問は、場所や状況を加えるため、購買意欲により近づきます。たとえば「香港の中小企業がオンラインストアを開きたい場合、どのサービス事業者を検討すべきですか」といった質問です。
カテゴリーごとに 5〜10 問を書きます。合計 20〜30 問あれば、最初のテストとしては十分です。
ステップ 2：1 問ずつ尋ねて結果を記録する
リストを ChatGPT と Perplexity で順に試します。Perplexity の回答には通常、引用が添えられます。ChatGPT も検索機能を有効にしていれば、参照リンクが一覧表示されます。
質問ごとに 4 つのデータを記録します。自社ブランドが言及されたか、回答のどの位置に登場したか、AI が自社をどう説明したか、そしてどの Web ページがソースとして引用されたかです。
引用元は特に注目に値します。AI が自社サイトではなく第三者のレビュー記事を引用しているなら、自社サイトのコンテンツはまだ信頼できるソースとして扱われていないということで、コンテンツ戦略で埋めるべき差になります。
この記録には表計算ソフトが向いています。列としては、日付、ツール、質問、言及の有無、説明内容の要約、引用された URL が役立ちます。
ステップ 3：基準値を定め、決まった間隔で再テストする
最初のラウンドの結果が基準値になります。毎月、同じ質問セットで再テストし、3 つの指標を比較します。言及率（自社を含む回答が返ってきた質問の数）、説明の正確さ、そして引用元の構成です。
ラウンド間で質問は同一に保ってください。そうしないと比較が成り立ちません。新しい質問を追加したい場合は、古い基準値に混ぜず、別のセットとして管理します。
Web サイトのコンテンツを更新したり、新しい記事を公開したり、構造化データを調整したりした後は、再テストによって、それらの変更が AI の回答に反映されているかを確認できます。
盲点：1 回の結果では何も証明できない
AI の回答は非決定的です。同じ質問を 2 回尋ねれば違う回答が返ることがあり、あるときは登場したブランドが次のときには消えていることもあります。これは正常な挙動です。
つまり、1 回のテスト結果は決して結論にはなりません。各質問を何度か繰り返し、1 回登場したかどうかではなく、どのくらいの頻度で自社が登場するかを見てください。
盲点は他にもあります。ログイン中のアカウントの会話履歴が回答に影響することがあるため、シークレットウィンドウを使うとより素直な結果が得られます。回答は地域や言語によっても変わり、モデルの更新によって結果が全体的に動くこともあります。
AI 可視性は、精密なスコアではなく傾向として読んでください。言及率が低い水準から高い水準へ動いた、引用元が第三者のページから自社サイトへ移った、といった方向性の変化こそが、実際に意味を持ちます。
よくある質問
AI 可視性とは何ですか？
AI 可視性とは、ChatGPT や Perplexity といった AI 検索ツールの回答のなかで、ブランドがどの程度言及・引用されるかを示す度合いです。
AI 可視性は SEO とどう違いますか？
SEO は検索結果ページでの順位とクリックを最適化します。AI 可視性は、AI が生成する回答のなかに自社ブランドが書き込まれるかどうかに注目します。両者は互いを補い合う関係です。
AI 可視性はどのくらいの頻度で再テストすべきですか？
同じ質問セットで毎月再テストし、大きなコンテンツ更新の後にはもう 1 ラウンド追加してください。質問リストを一貫させることが、長期にわたって結果を比較できる条件になります。
同じ質問なのに回答が変わるのはなぜですか？
AI の回答はもともと非決定的なので、1 回の結果では何も証明できません。各質問を繰り返して自社が登場する頻度を記録し、長期的な傾向として読み取ってください。
AEO は税関の AEO 認定と同じものですか？
いいえ。税関・貿易の分野では、AEO は Authorized Economic Operator（認定事業者）を指し、サプライチェーンの安全性に関する制度で、AI 検索とは関係ありません。両者は略語が共通しているだけです。
手作業のテストから技術面の診断へ
手作業のテストが測るのは結果、つまり今日の時点で AI が自社についての質問にどう答えるかです。しかし可視性には技術面という半分もあります。AI クローラーが妨げなくサイトを読めるか、構造化データが揃っているか、llms.txt が設置されているかです。無料の AEO Auditor（ai.ud.hk/aeo-auditor）は、その技術面をまとめて確認します。URL を入力すれば、不足点を洗い出します。診断結果と手作業のテスト記録を照らし合わせれば、次に取り組むべきものがコンテンツの改善なのか、技術面の土台づくりなのかが分かります。
