ChatGPTの暗号を解読：OpenAIでブランドの認知度を高める方法
ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityが常に同じ情報源を引用するとは限りません。1,720万件の引用データからYext Researchが明らかにした実態と、最初に着目すべきポイントをぜひご確認ください。
要点： AIモデルのすべてが同じ情報源に依存しているわけではありません。 ChatGPTは管理されたサードパーティのリスティングから多くを取得する一方、Geminiはブランド所有のウェブサイトにより依存しています。 ChatGPTでの可視性がブランドにとって重要である場合は、まずウェブ全体で管理しているプロフィールが正確かつ完全で、ウェブサイトの情報と一貫していることを確認してください。
2024年末にChatGPT検索がローンチされた当時、「どうすればそこに表示されるのか？」という疑問は、真の意味で未解決の問いでした。現在では、データを構造化する、ウェブ全体で情報の正確性を維持する、顧客の検索方法に合わせて記述する、役立つFAQを作成するなど、数多くのアドバイスが存在します。
同時に、プラットフォーム自体と同様に、人々がChatGPTを利用する方法も変化しています。OpenAIのメッセージデータを分析した全米経済研究所（NBER）のワーキングペーパーによると、ChatGPTの総利用量に占める情報探索の割合は、2024年7月から2025年7月の間に14%から24%へと拡大しました。また、Pew Research Centerの調査では、米国の成人の10人中6人がAI生成の検索概要を閲覧しており、チャットボットユーザーの42%が調べ物をするためにそれらを利用していることが明らかになっています。
OpenAIはまた、商品発見とエージェンティックコマースプロトコルを追加し、ChatGPTを単に質問に答えるだけでなく、顧客による取引完了を支援する方向へと進化させています。
ですから、よく知られているAI可視性に関するアドバイスは依然として重要です。 しかし、それを万能な単一のプレイブックとして扱うことには問題があります。
回答エンジンは、取得した情報源からの情報を統合します。 そして、 AIモデルによってそれらの情報源を取得する方法は異なります 。
その違いこそが、ChatGPTにおける可視性の向上を図る上で、ブランドが理解しておくべき最も有用なポイントの1つです。
AI検索の可視性とChatGPTの可視性は同じ課題ではない
Yext Researchは、4つのモデルと7つのセクターを対象に、2025年第4四半期を通じて収集された、重複を除いた1,720万件のAI引用を分析しました。
最初の調査結果は心強いものです。引用の90.6%は、ブランド自らが管理できる、あるいは影響を与えることが可能な掲載面を指しています。ブランド所有のウェブサイトが引用の46.89%を占め、管理されたサードパーティのリスティングが43.71%を占めています。レビューとSNSが5.48%を占め、ニュース、フォーラム、その他の情報源が残りの3.92%となっています。
言い換えれば、ブランドには、AIモデルが回答を作成するために使用する情報の多くを改善する十分な能力があります。
しかし、それは話の一部にすぎません。
それらの引用をモデル別に分類すると、パターンが変わります。 各モデルは異なる引用元の組み合わせに依存しており、その違いはブランドがまず注力すべき場所を変えるほど大きなものです。
レポートでは次のように明確に結論付けられています：「AI検索を最適化すべき単一のチャネルとして扱う企業は、データによる裏付けのない前提に立っていることになります。」
マーケティングチームにとって、これは「自社のAI可視性を向上させる」ことが単一のプロジェクトでは完結しないことを意味します。適切な着手地点は、自社のブランドにとってどのAI体験が重要かによって異なります。
各モデルが実際に引用するサーフェス
以下の割合は、管理されたサードパーティリスティングと比較して、各モデルの引用のうちどれだけがブランド所有のウェブサイトからのものであるかを示しています。
| モデル | ブランド所有のウェブサイト | 管理されたリスティング |
|---|---|---|
| Gemini | 51.62% | 39.15% |
| Perplexity | 46.11% | 43.41% |
| クロード | 41.27% | 45.93% |
| ChatGPT | 39.55% | 53.36% |
Yext Research、モデルごとのAI引用行動（2025年第4四半期）。 この調査では、OpenAIモデルをSearchGPTと表記しています。
GeminiとChatGPTを比較してください。 Geminiは引用の最大の割合をブランド所有のウェブサイトから取得しています。 ChatGPTはそれらのウェブサイトからの割合が最も小さく — 管理されたリスティングからの割合が最も大きくなっています。
その違いは重要です。
貴社のAI可視性プログラムが主にウェブサイトに焦点を当ててきたのであれば、その取り組みはGeminiの情報の見つけ方とよく合致しています。 しかし、ChatGPTにおいては、管理されたプロフィールがより大きな役割を果たします。
この傾向も業界によって異なります。 ChatGPTは本調査において業界による差が最も大きかったモデルであり、ウェブサイトからの引用の割合は食品・飲料の28.2%から組織の43.7%の範囲に及びました。
ホスピタリティ業界においても、もう一つの顕著な差異が見られました。ChatGPTはホテルの公式ウェブサイトを38.08%の割合で引用したのに対し、他の3つのモデルにおける引用率は16.72%〜22.44%にとどまりました。
意味することはシンプルです：すべてのブランドに共通する単一のChatGPT可視性戦略は存在しません。 銀行、レストラン・グループ、ホテルブランドは、それぞれ異なる情報源を優先する必要があるかもしれません。
また、リスティングの引用件数が多いからといって、ウェブサイトの重要性が低下するわけではありません。
リスティングは引用された個別URLの54.53%を占めていますが、Webサイトはリスティングの2.46件に対してURLあたり4.31件の引用を生成しています。モデルは有用なファーストパーティコンテンツを見つけると、それらのページにより頻繁に戻るようになります。
管理されたリスティングは、貴社ブランドが「答え」の一部となるのに役立ちます。 貴社のWebサイトは、AIモデルが参照できるより詳細なファーストパーティ情報を提供します。
ChatGPTが把握できる情報と把握できない情報
ChatGPTの動作が異なる理由の一部は、検索の仕組みにあります。
ChatGPTのベースモデルは単独でウェブを閲覧することはありません。 検索は、モデルが統合して回答を作成するための情報を見つけ出す検索レイヤーに依存しています。
Yext Researchはここで重要な区別を示しています：「ChatGPTがドメインに対し、信頼性、権威性、またはE-E-A-Tに基づいて内部的にスコアリングを行っているという公表された証拠はありません。そのような挙動が見られる場合、それはモデル自体ではなく、上流のリトリーバル（検索・情報取得）システムを反映したものです。」
これにより、ブランドが可視性についてどのように考えるべきかが変わります。
目的は、検索システムが使用するソース全体で、ブランドに関する正確で一貫した情報を簡単に見つけ、理解できるようにすることです。
OpenAI独自のクローラードキュメントから得られる、特に重要な3つのポイントは以下のとおりです：
- OpenAIは、それぞれ個別に制御可能な4つのクローラーを使用しています。 OAI-SearchBotは、ウェブサイトをChatGPTの検索結果に表示させる役割を果たします。これをブロックすると、ページが検索の回答から除外される可能性がありますが、ナビゲーションリンクとしては引き続き表示させることができます。OpenAIによると、robots.txtの変更が反映されるまでに約1日かかる場合があります。
- 顧客のプロンプトは、必ずしも検索クエリであるとは限りません。 ChatGPTは、回答を生成する前に、質問をいくつかのターゲットを絞った検索に書き直すことができます。 そのため、場所、サービス、製品、または顧客のニーズに関する具体的なコンテンツが特に役立ちます。
- 情報が取得されたからといって、必ずしも引用されるわけではありません。 OpenAIは、ChatGPTが表示するよりも多くの情報源を参照する場合があると述べています。 情報が取得されることでコンテンツが回答に貢献する機会は得られますが、そのコンテンツが目に見える引用として表示されるとは限りません。
Googleはこれとはやや異なるアプローチをとっています。Googleは、自社の生成検索機能には特別なマークアップやAIテキストファイルは不要であるとしており、ローカル情報の詳細については、実店舗（ロケーション）を持つブランドに対してビジネスプロフィールを参照するよう案内しています。
より広い教訓は一貫しています：ブランドが自社ウェブサイト以外で管理する情報も、AIの可視性にとって重要です。
引用の獲得は意思決定のゴールではない
AIの回答で言及されることは重要です。 しかし、カスタマージャーニーはそこで終わりではありません。
3,848人の回答者を対象としたYext Researchの「2026年消費者検索行動レポート」によると、AIに高い信頼を寄せている顧客を含め、95%がAIのレコメンデーションに基づいて行動を起こす前に、少なくとも1つの検証ステップを踏んでいることが判明しました。
彼らはブランドのウェブサイトを訪問します。 彼らはレビューを読みます。 彼らはプロフィールを確認します。
顧客が慎重な検討を要する意思決定を行う金融サービスでは、その検証ステップがさらに重要になります。
これは、AI引用と顧客がその後に得る体験がつながっていることを意味します。 AIの回答が示す支店の営業時間やアドバイザーの資格情報と、貴社のWebサイトの情報が異なる場合、顧客はどちらの情報源が正確かを自ら判断せざるを得なくなります。
従来のローカル検索での可視性も、依然としてそのジャーニーの一部です。
Yext Researchによる2,160万件のローカル検索結果の分析では、データを同期しているブランドは、検索者から1マイル以内において検索順位が2.71位高くなっていることが実証されました。競合ブランドが100社を超える市場では、その差は6.20位にまで拡大しています。
結果は業界によっても異なりました。 この調査において、銀行業界は0.34位と差が最も小さくなりました。 支店型ブランドの場合、その影響はカテゴリーや競争市場によって異なります。
AI検索の可視性は、ローカル検索の基礎に取って代わるものではありません。 顧客はこれらの体験の間を移動し、見つけた情報もそれに合わせて移動する必要があります。
開始方法
まずは自社ブランドにとって最も重要なAIエンジンから始め、そのエンジンが依拠する情報源を優先しましょう。
ChatGPTの場合、データはまず管理されたプロフィール、次にブランドが所有するページを指し示しています。しかし、両者が同じストーリーを伝える必要があります。
規模が拡大するにつれて、これはデータ配信の課題となります。Yextを活用すれば、正確なデータはKnowledge Graphに保持され、間にアグリゲーターを介すことなく200社以上のパブリッシャーへと直接配信できます。営業時間、資格情報、提供サービスなどに変更が生じた際も、個々のプロフィールを1つずつ修正することなく、情報源となる元データを一度更新するだけで対応が可能です。
仕事のもう半分は、どこに注力すべきかを把握することです。
Yext Scoutは、AIモデルが場所レベルでブランドに関する質問にどのように回答しているかを追跡します。 どの場所で、どのモデルにおいて競合他社が自社の代わりに引用されているかを示すため、チームは注意が必要なソースデータを特定できます。
AI検索は、単一のプレイブックで対応できるような1つのチャネルではありません。各モデルがどのように情報を見つけ、引用しているのかを理解することで、どこから優先的に着手すべきかが明確になります。
