要点： AIモデルはデータの内容を読むだけでなく、その出所が信頼できるかどうかを評価します。検証済みデータ（ブランド公認情報）を導入しているブランドは、機械可読な履歴シグナルをLLMに送信し、AI検索プラットフォーム全体で引用数とクリック数を測定可能な形で増加させています。
オーガニックトラフィックのマッピングが以前より難しくなっているなら、貴社だけではありません。
ほとんどのブランドは、より多くのコンテンツを制作したり、ページを更新したり、最新のSEOトラフィックを試したりして、これに対応しています。しかし、AI検索で表示されること、つまり、ますますゼロクリックの世界が広がる状況において顧客の行動に影響を与えるAI生成の回答の一部になるためには、この可視性のギャップを単なるコンテンツの問題として捉えるわけにはいけません。これは信頼の問題でもあります。
なぜなら、AIモデルは従来の検索エンジンのようにページを評価しないからです。大規模言語モデル（LLM）がブランドについての回答を生成する際、データの出所を本当に信頼できるかという、判断を下します。そのため、ブランドデータの出所のシグナルが明確かつ機械可読でない場合、 いかにすばらしいコンテンツを用意していても 、構造的に不利な立場に置かれることになります。
言い換えれば、マーケーティングリーダーにとっての課題は、もはや「どうすればランク付けされるか」ではなく、「LLMが自社ブランドについての情報を信頼できると判断するにはどうすればいいか」になっています。
「データの出所」とは何か、なぜAIはそれを重視するのか
この答えは、データ履歴を理解することから始まります。
データ履歴とは、事実の出所、作成者、作成時の検証可能な記録を指します。データを処理するための文書だと考えてください。ラボ検査でサンプルが採取された場所や処理方法が記録される方法と似ています。
AIシステムも同様に機能します。モデルがブランドの営業時間、場所、またはサービスを引用して回答を生成する際、そのソースの信頼性を重視します。出所が確認された情報は、スクレイピング、集約され、数十の手段を経た情報よりも重みがあります。
これはかなり専門的な話です。しかし、マーケーティングリーダーがブランドのデータ履歴を改善する上で大きな影響を与えることができ、結果として可視性が向上します。
ブランド公認情報とは（そしてその機能とは）
では、ここで私たちがブランド公認情報（BCF）を作成した理由を説明します。
ブランド公認情報は、Yextが開発したコードの一種を完全に新しい方法で使用し、ブランドの公式ビジネス情報を検索エンジンとAIに直接送信して、Yext Pagesに組み込みます。署名は、データがブランドから直接来たもので、特定の時点で設定されたことを証明します。
本質的に、データの権威性を向上させ、使用される場所にかかわらず引用されやすくするインフラストラクチャ層です。
ブランド公認情報の発表に関する記事を見逃しましたか？こちらでご覧ください。
調査が実際に示していること
データ履歴がブランドにとっていかに重要であるかや、ブランド公認情報がどれほどの違いを生むのかに関して、ご興味をお持ちですか？私たちもそうでした。
これをテストするため、Yextは2025年10月から2026年1月にかけてLocation.comで制御されたA/Bテストを実施し、ディレクトリページの80%にBCFを展開し、20%はBCFなしで展開しました。その結果、BCFのあるページではYahooで37%のクリック率の向上、Bingで35%のクリック率の向上、Google Gemini引用で9.2%のクリック率の向上が見られました。
ですので、答えは「 非常に重要です 」。
現在、多くのブランドは可視性の取り組みにおいてBingとYahooに焦点を置いていませんが、どちらもAI活用型の体験を提供しています。（実際、ケーススタディによると、ChatGPTに関してはBingで表示されることが、GoogleのSERPよりも重要となる場合があります。）BingとYahooは両方とも検証済みデータに対して最も強い反応を示しました。これはブランドにとっては良い兆候です。
Google Geminiでの9.2%の増加は、別の理由で重要です。従来の検索では、これらの信頼シグナルがまだ十分に反映されていないものの（従来のGoogle検索では1.9%の改善）、GoogleのAI製品ではすでに反映されています。このギャップはいずれ埋まり、今検証済みデータの基盤を構築しているブランドは一歩先を行くことができます。
次のステップ：LLMへの信頼シグナルを強化する方法
この新しい検索環境では重要な要素が3つあります。
ソースでデータの権威性を確保する
AIシステムが見つけて引用できるあらゆる場所で公開する
LLMが理解し、信頼できる機械可読なシグナルでデータの出所を検証する
Yext Pagesはこの3つすべてに対応します。Yext Knowledge Graphに裏付けられ、ブランド公認情報で署名されたAI対応のローカルページを構築します。Location.comはそのコンテンツを拡大します。最後に、Yext ScoutでAIがブランドを引用する場所としない場所を追跡して、データを継続的に調整し、経時的に改善するために必要なインサイトを提供します。
アトリビューションモデルは履歴に基づいて再構築されています。AI検索が進化するにつれ、検証済みデータに投資してきたブランドは、より価値の高い基盤を得ることができます。
こちらをクリックして、貴社のページをAI検索用に強化する方法についてご覧ください。
