同じ検索、異なる結果？Google、ChatGPT、Claude、Perplexity が異なる回答を提供する理由とは

検索に関するニュースについて言えば、正直なところ、マーケティング担当者として「検索が変わる」という見出しはこれまでに何度も目にしてきました。もはや一生分は見たと言っても過言ではありません。（そう、私たちもその例外ではありません。）

とはいえ……それは、実際のところ、事実です。AIプラットフォームで検索する人が増えており、さらにAIが生成する回答を信頼する傾向も強まっています。しかし、SEOに関する議論の多くは、いまだに「どこで検索されているか」や「ユーザーの行動」に焦点を当てており、「プラットフォームによって答えがどう変わるのか」についてはあまり語られていません。

そこで、テストを実行しました。

Google、ChatGPT、Perplexity、Claudeの4つのプラットフォームに同じクエリを入力しました。

その結果として、同一の質問を投げかけたにもかかわらず、各プラットフォームからは全く異なる回答が返ってきました。

「Googleだけが頼りだった時代」とは大きく異なる変化です。従来型の検索だけでなく、AI主導の検索体験が広がる中で、どのようにすれば一貫して自社のデジタルプレゼンスを示せるのか。ブランドにとっては、その理解がこれまで以上に重要になっています。

それでは、実際の検索結果を見ながら、何が違いを生んでいるのか、そしてマーケティング担当者がどう対応すべきかを考えてみましょう。

（私のブログ記事なので少し趣味に走らせていただきました。）

では見てみましょう。

Googleでは、予想通り、リンクのリストと私たちがよく知っている「マップパック」が表示されました。

Googleは、RedditやGrubstreet、The Infatuationなどの関連サイトをクリックするように提案してきました。Googleのローカル3パックの結果は、「近くの（near me）」や高評価（4つ星以上）など、よく知られたSEOのシグナルに依存しており、正確なNAP情報や「最高」などのキーワードがレビューに含まれていることが要因です。

翻訳：これが私たちが知っているGoogleのSEOです。構造化データ + ローカルの関連性 + 権威性が依然として支配しています。

（もし気になるようでしたら、Martiny'sは最高だとお伝えしておきます。）

強調してお伝えしますが、Googleとは異なり、ChatGPTはウェブサイトをランキングしません。ChatGPTはリンクを省略し、シンプルで会話的な回答を提供しました。ランキングもクロールもなく、ただ直接的な推薦と、いくつかのコンテキスト、そしてマッピングされた結果が提供されました。

ご覧の通り、導入部分の言い回しが異なり、トップの結果もまた異なっています。（個人的には確かにベメルマンズが大好きなので、ChatGPTには良い仕事をしたと言えます。）

さらに、検索者は「何でも聞いてください」というオプションが提示されており、メニュー項目や好ましいエリア、ドレスコードポリシーなど、さまざまなことについてさらに詳しく尋ねることができます。

ChatGPTの違いはここにあります。単に情報を取得するだけではなく、ユーザーエクスペリエンスをガイドすることが目的なのです。

Perplexityは、予想通り、AI駆動の検索にふさわしい、会話的で詳細かつインタラクティブな結果を提供しました。しかし、言語が異なり、上位の結果も違っていました。

ここで目立ったのが 引用 です。Perplexityは、レビューや出版社のコンテンツなど、信頼できるソースに直接リンクして回答を裏付けました。これは、他のモデルではあまり見られない特徴です。

「多様なソースが包括的なカバレッジを保証します」と、Perplexityは以前のブログで語っています。このプラットフォームは、まさにここでそのアプローチを積極的に取り入れています。

Balthazarはそのジャンルの絶対的な名作であり、その点でPerplexityを評価します。

今回の最後の実験においては、同じ検索、異なる結果でした。私たちのタイトルの仮説が立証されたようです。Claudeは優れた対応をしました。回答は会話調でありながら、自信に満ち、意外にもフォーマルなものでした。

特筆すべき点としては、Claudeの口調は他のものより少し洗練されていることです。検索エンジンの結果というより、洗練されたコンシェルジュの推薦のような内容となります。Perplexityのように引用は示さず、ChatGPTのようにフォローアップの提案もありませんでしたが、言葉はシンプルで、回答には目的が感じられました。

Claudeは、雰囲気や評判に関する微妙なコンテキストも加え、会場の雰囲気や顧客体験について言及しました。このことから、ビジネスリストだけでなく、レビュー、構造化データ、編集コンテンツの組み合わせから情報を取得している可能性が高いことが分かります。

正直なところ、私はThe Regency HotelのThe Bar Roomには行ったことがありません。これは、AIが便利さだけでなく、発見にも役立つ可能性を秘めているということです。これで新しい週末の計画が決まりましたね！

これで、4つのプラットフォーム、4つの異なる上位結果が出揃いましたが、重複は一つもありません。 同じ検索、全く異なる結果が出ました。次に取るべきアクションは何でしょうか？

もしあなたがマーケティング担当者なら、まずは慌てないことです。

もちろん、次のような疑問をお持ちかもしれません： つまり、どのプラットフォームでもブランドをリストの上位に表示させることはできないのか？同じ質問に対して、回答や提案がすべて異なるのか？

しかし、覚えておくべきことは、私たちが従来のSEOで常に直面してきたことと大差ないということです。

Googleが完全なアルゴリズムをユーザーに提供したことは一度もありませんが、マーケティング担当者は、スマートで一貫性のある構造化された戦略を構築することで成功を収めてきました。これと同じことが今日でも通用します。ただ、AIに適応させればよいのです。

マーケティング担当者がどの回答も全く同じでないとしても、自社のブランドを最良の形で前面に出すためにできることは、次のような具体的なアプローチです。

AI検索の成功への第一歩は、データが正確で一貫していることを確認することです。そうすることで、AIがデータを見つけやすく、信頼し、再解釈しやすくなります。ナレッジグラフのようなツールは、すべてのブランド情報を清潔、正確、そして最新の状態に保つための最適な方法です。

ナレッジグラフを使用すれば、中央の場所で一度更新するだけで、複数のプラットフォームに自動的に更新を同期させることができます。簡単に言えば、ナレッジグラフで情報を整理すると、「AIと同じ言語を話す」ことが可能になります。

まず、可能な限り読解レベルを高校1年生以下に抑えます。そして、AIは自然言語処理（NLP）によって理解できるコンテンツを優先する点を念頭に置いておきましょう。ユーザーが話すような文体で書くこと、そしてユーザーの自然で会話的な質問に答えることが重要です。

例えば、「プールのあるホテル」や「子供向けのホテル」といった広範なキーワードでのランキングに焦点を当てるのではなく、顧客の具体的な質問に答えるFAQやブログ記事を作成することが効果的です。

• 「セントラルパーク付近でペットに優しい最高のホテルとは？」

• 「この夏、キャッツキル山脈でパートナー（と子供たち）と一緒に長い週末を過ごせる場所はどこですか？」

• 「ニューヨーク州ハドソン近くで、楽しいプールやウォーターパークがあるホテルやインはありますか？」

レビューやFAQは、お客様に役立つだけでなく、AI搭載の検索にとっても貴重な情報です。

お客様がどんな質問をしているか（「ハッピーアワーにマティーニの特別価格はありますか？」など）を監視し、FAQを更新してこれらのトピックに対応しましょう。このようなタイプの拡張コンテンツにより、AIツールは特定の、実世界で使用される、コンテキストに富んだ情報にアクセスできます。その後、人工知能は質問やプロンプトへの回答を生成する際に、その情報を理解して引き出すことができます。

上記に関連しますが、AIモデルは信頼できる第三者の情報源から学習することを忘れないでください。

• 信頼できるメディアやフォーラム（例えば、RedditやQuora）、地域ディレクトリなどから言及やリンクを得るよう努めましょう。

• ソートリーダーシップコンテンツ、専門家のQ&A、または独自の調査を通じてブランドの権威を築く

処理すべきことがたくさんあるように思えるかもしれませんが、すべて達成可能です。そして、この中には、おそらく従来のSEOに関するベストプラクティスとして実行されているものもあるでしょう。

AI検索が実際にどのように機能するかご興味をお持ちの場合は、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどのプラットフォームが表示する内容を選択する方法をご覧ください。

私の場合はブログ投稿をいくつか最適化してから、フライドポテトを食べに出かけます。マーケティング担当者の皆様、そこでお会いしましょう。