TL;DR: Yext Researchは1,720万件のAI引用を分析し、AI検索の可視性はコンテンツ品質だけでなく、検索ロジックにも依存していることを明らかにしました。GeminiはGoogle Searchに基づいており、公式サイトを優先する傾向がありますが、ChatGPTは外部のリトリーバルレイヤーに依存しており、業界ごとの差異があります。要点は次のとおりです。構造化された一次コンテンツ、正確なリスティング、評判シグナルは相互に代替できるものではありませんが、いずれも重要です。
AI検索がまだ分かりにくいと感じる場合でも、それはあなただけではありません。
外から見ると、私たちは（一見）シンプルなやり取りを目にします。顧客が質問をすると、洗練された回答が表示され、通常は出典が明記されます。しかし、マーケティング担当者にとっての本当の疑問は、 そのような情報源はどのようにして 選ば れるのかということ です。
簡単に言うと、誰かがGemini、Perplexity、ChatGPT、またはClaudeに自社ブランドについて質問した場合、モデルは保存されたプロフィールから情報を取得するのではありません。代わりに、モデルは複数のソースからリアルタイムで情報を収集し、信頼し、引用する対象を選択し、それらを1つの応答に統合します。
そして、この検索ロジック—モデルがどこを見るか、どのようにソースを評価するか—が、誰が可視化されるかを左右します。
マーケティング担当者により明確な理解を提供するために、Yext Researchは最近、業界全体にわたる1,720万件のAI引用を分析しました。このデータは重要な点を示しています。AIシステムごとに、回答を作成するために依存するソースの種類が異なります。これは、可視性が単にコンテンツ品質だけの問題ではないことを意味します。重要なのは、各システムがどのように情報を取得し、評価するかです。
私たちが明らかにした内容と、それが実務的に何を意味するのかを見ていきましょう。
4つのAIモデル、4つの検索パターン
従来の検索環境では、私たちがよく知っているとおり、マーケティング担当者は自社ブランドのウェブサイトをSERPの1ページ目に表示させるために競ってきました。AI検索では、さまざまなモデルが複数のソースから情報を収集し、それらを統合して回答を作成します。
このプロセスがGemini、Perplexity、ChatGPT（OpenAI）、Claudeでどのように異なるのかを見ていきましょう。
ジェミニ：Google検索に基づく
Geminiは（当然ながら）Googleの検索インデックスに大きく依存しています。実際には、従来の検索とある程度似た挙動を示すことを意味します。また、公式のブランドサイトや信頼性の高い情報源（および、Google自身）を頻繁に引用します。
自社ブランドが強力な一次コンテンツ、構造化されたローカルページ、充実したGoogleビジネスプロフィール、および堅固な従来型SEOの基盤を備えている場合、ここに表示される可能性が高くなります。
Geminiは、権威性が高く、適切に構造化されたコンテンツを優先する傾向を含め、Google検索のロジックの多くを引き継いでいると考えるとよいでしょう。
Perplexity：検索主導の情報取得
Perplexityは、質問に直接答える検索エンジンのように機能します。その引用パターンは業界全体で一貫しており、公式ウェブサイトやディレクトリから情報を取得する傾向があります。
私たちの調査では、Perplexityはさまざまな分野で最も安定した引用行動を示しました。その安定性は、厳密に管理された情報検索プロセスを示唆しています。
ブランドにとっては、バランスの取れた可視性が重要であり、強力なウェブサイトだけでなく、正確なディレクトリリスティングも重要です。
ChatGPT：情報取得の仕組みが回答を形成
Open AIのChatGPTは、業界によって異なる外部検索システムに依存しており、その柔軟性はデータに表れています。
例えばホスピタリティ業界では、公式のホテルサイトが38.08%の割合で引用されており、これは他のモデルのおよそ2倍です。
このような業界特有の増加は、情報取得の仕組みがコンテキストに応じて異なる設定になっていることを示唆しています。ホスピタリティ業界のブランドにとっては、これは自社ウェブサイトが他の分野と比べてOpenAIにおいてより大きな影響力を持つ可能性があることを意味します。他の業界では、ソースの構成が異なる可能性があります。
詳細な業界別情報については、完全版レポートについては、こちらをクリックしてください。
Claude：情報取得＋コンスティテューショナルに基づく評価
4つのモデルの中で、Claudeは明らかに異質な存在です。調査対象のすべての業界において、 ユーザー作成コンテンツの引用率は他のモデルの2〜4倍でした。 さらに食品・飲料分野では、ClaudeはGeminiと比べてユーザー作成ソースを約10倍多く引用していました。
Claudeは一般に「コンスティテューショナルAI」と呼ばれるフレームワークを採用しており、レビューやユーザーによって検証されたコンテンツへの依存度の高さと相関しているようです。これは相関関係であり、因果関係を示すものではありませんが、この傾向は一貫しています。
ブランドにとっての示唆は比較的明確です。Claudeのエコシステムでは、評判シグナルの重要性が他のモデルよりも高くなります。
なぜこれらの引用パターンが可視性に影響するのか
要点を整理すると、システムごとに重視するシグナルは異なります。AIモデルが特定の要素を重視する場合：
公式サイト → 一次コンテンツが充実したブランドが有利になります。
ディレクトリ → 正確で管理されたリスティングを持つブランドが有利になります。
レビューおよびUGC → 評判シグナルが強いブランドが有利になります。
本データセットでは、いわゆる「ロングテール」なパブリッシャーが全体的にどれほど重要であるかも明らかになりました。ウェブサイトは1URLあたり平均4.31件の引用を生み出している一方で、リスティングは 引用元のうち54.53% を占めています。
したがって、リスティングが重要であり、一次コンテンツも重要であり、場合によっては評判の方がより重要であるとすれば、ブランドマーケティング担当者は何をすべきでしょうか。
この現実に合わせて可視性戦略をどのように調整すべきか
この環境で成果を上げ、顧客がどのモデルを使って回答を得る場合でも勝ち抜くために、マーケティング担当者は次のことを実行する必要があります。
1. 優れたウェブサイトコンテンツだけで十分だと思い込むのをやめる
例えば、質の高いウェブサイトコンテンツを公開することで、Geminiにおける可視性は向上する可能性があります。しかし、モデルがレビューやディレクトリに大きく依存している場合、ウェブサイトだけでは十分ではありません。したがって、コンテンツ戦略は単なるキーワードではなく、モデルの挙動に合わせて設計し、測定する必要があります。「どのキーワードで上位表示されているか？」ではなく、「各モデルは自社のカテゴリーにおいて、回答の根拠となる情報をどこから取得しているのか？」と問いましょう。また、順位のトラッキングの代わりに、次の点を追跡します。
自社ブランドはAIの回答内でどの程度言及されているか。
どのような文脈で、どのモデルにおいてか。
どの競合と比較されているか。
時間の経過とともに変化を追跡し、それに応じて調整を行います。
2. リスティングを可視性インフラとして扱う
引用元の54.53%をリスティングが占めていることを踏まえると、AIシステムはディレクトリやサードパーティプラットフォームを継続的に参照しています。
リスティングが不完全、不整合、または未登録のままである場合、AIがブランドを発見し、検証できる接点が減少し、その結果、可視性が損なわれます。自社ブランドは、可能な限り多くのサードパーティプラットフォームにおいて、正確で信頼性の高い情報を備える必要があります。
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3. 評判の管理が可視性を左右することを理解する
Claudeがユーザー作成コンテンツに強く依存していることは、状況を大きく変えます。レビューは、これまでのように顧客への影響にとどまるものではありません。ブランドが引用されるかどうかそのものに影響します。
したがって、評判管理はブランドの可視性戦略の一部として組み込む必要があります。各拠点においてレビューの 監視、対応、収集を行う仕組み が整っていない場合は、見直しが必要です。
4. コンテンツを分かりやすく構成する
AIシステムが公式ウェブサイトやローカルページから情報を取得する場合、明確で検証しやすい情報が優先されます。
それは、AIモデルが必ずしもストーリーテリングを人間とまったく同じように解釈するとは限らないからです。AIモデルは（検証可能な）事実を抽出したがります。ページ上の 整理された構造、一貫したエンティティシグナル、正確なメタデータ は、ブランドが正しく引用されるのを容易にします。
詳しくは、AI検索におけるローカルページの適切な最適化方法についてこちらをクリックしてご確認ください。
順位ではなく引用を測定する
従来のSEOは、どの順位に表示されるかに焦点を当てていました。しかし、AI検索の最適化は、引用されるかどうかに関わっています。
モデル別および地域別に引用頻度やソース構成を追跡していなければ、自社の可視性を明確に把握することはできません。
これは運用上の大きな転換です。AIの結果はランダムではありません。それらは、検索ロジックとソース評価によって形成されています。
各システムがどのように情報を探すかを理解し、それに合わせて自社のウェブサイト、リスティング、評判シグナルを整備するマーケティング担当者は、AI検索が進化し続ける中でも、明確な見通し、コントロール、そして自信を持つことができます。
詳細な調査結果については、Yext Researchのレポート全文をご覧ください。こちらをクリックしてください。
