Google検索で首位を獲得していても、「おすすめのXXツールは？」という質問にChatGPT、Perplexity、Geminiが自社を挙げる保証はありません。AIが提示する推奨ブランドの顔ぶれは、自然検索の順位とほとんど一致しないこともあります。競合AI Share of Voice分析の目的は、この見えないランキングを可視化することです。自社カテゴリーでAIがどのブランドを認識し、なぜ推奨しているのか。そして自社はどこに位置し、そもそも候補に入っているのかを明らかにします。
AI Share of Voiceと従来のSEOは何が違うのか
従来のSEOにおけるShare of Voiceは、対象キーワード群の検索結果で自社がどれだけの可視性、つまり「リンク」を獲得しているかを測ります。一方、AIではルールが変わります。ユーザーが質問すると、モデルは文章で答え、その中でいくつかのブランド名を挙げます。分子は「関連する質問への回答で自社が言及された回数」、分母は「全ブランドへの言及総数」です。さらに厄介なのは、同じ質問でも毎回答えが同じとは限らず、モデル自体にランダム性があることです。一度の結果だけで結論を出せないため、従来の検索順位調査以上にサンプリング方法が重要になります。
ステップ1：キーワード一覧ではなく、質問セットをつくる
従来のSEOはキーワードから始まりますが、GEOは「質問」から始まります。洗い出すべきなのは、見込み顧客が導入を検討するとき、実際にChatGPTへ入力する文章です。たとえばB2B向け電子署名SaaSなら、「電子署名」という単語だけでは足りません。意思決定の過程で生まれる質問を一式そろえ、三つのタイプに分けることで、検討シーンをより広くカバーできます。
- カテゴリー探索型：「おすすめの電子署名ソフトは？」「台湾のB2Bチームでよく使われている契約書の署名ツールは？」
- 比較型：「AとBでは、中小企業に向いているのはどちら？」「Bの代替サービスは？」――競合との比較で自社が最も不利になりやすい質問です。
- 条件・用途型：「予算に制約があり、API連携も必要な電子署名ツールは？」「台湾の法律に準拠した署名サービスは？」――特定条件を加えた途端にAIの候補からブランドの半数が消えることもあります。自社が適切な利用シーンで認識されているかを確認できます。
一つのカテゴリーにつき20〜40問あれば、調査を始めるには十分です。社内用語ではなく、ユーザーが実際に使う言葉で作成してください。AIは質問の表現に応じて、回答の組み立て方を変えるからです。
ステップ2：複数のAIエンジンで繰り返し検証する
ChatGPTだけに一度質問しても、正しいサンプルは得られません。背景にあるデータソースや回答の並べ方が異なるため、少なくともChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、Google AI Overviewsを対象にします。たとえばPerplexityはリアルタイム検索と参照元を重視する一方、ChatGPTは学習データと言語生成、検索の影響をより強く受けるため、結果に大きな差が出ることがあります。各質問は、各エンジンで最低3〜5回実行します。パーソナライズや履歴を無効にし、クリーンな作業セッションを使って、直前に入力した自社の売り込みをモデルが記憶している状態を避けてください。
初めて調査した企業からよく聞かれるのが、「AIの候補に自社がまったく入っていなかった」という声です。順位が下がったのではありません。最初からリストに存在していないのです。これは検索結果の2ページ目に落ちるより、深刻な状況です。
ステップ3：回答を集計可能なデータに分解する
サンプルは眺めるだけで終わらせず、回答ごとに一行のデータとして表へ記録します。項目には、使用したAIエンジン、質問文、言及されたブランドの一覧、各ブランドの登場順、AIによる各ブランドの説明を含めます。ブランド名の表記も正規化が必要です。「Tenten」と「tenten.co」を同じエンティティとして扱わなければ、言及が分散し、シェアが実態より低く算出されます。ここまで整備して初めて、スクリーンショットの寄せ集めではなく、時系列で比較できる元データが手に入ります。
ステップ4：実務で使える四つの指標を算出する
データシートを用意したら、会議や稟議資料にそのまま使える四つの指標へ集約します。言及回数だけを見て評価するのは誤りです。
- 出現率：カテゴリー内の質問のうち、自社が言及された割合です。AI上での可視性を測る土台となる指標で、30%を下回る場合は、ほかの指標より先に出現率の改善へ取り組みます。
- シェア・オブ・ボイス：自社への言及回数を、カテゴリー全体の言及総数で割った値です。一般にAI Share of Voiceとして認識されている指標で、上位3社の競合と比較すると自社の立ち位置が最も明確になります。
- 平均掲載順位：自社が言及されたとき、通常は何番目に紹介されるかを示します。AI回答の冒頭で名前が挙がるのと、5番目に登場するのとでは、「最適な選択肢」として受け取られる度合いが大きく異なります。
- 利用シーンの正確性：AIが自社に言及するとき、適切な用途や立ち位置で説明しているかを確認します。誤った利用シーンで推奨されれば、結果として競合の商談機会を後押しすることになりかねません。
この四つの指標を主要競合ごとに算出すると、厳しいながらも実用的な競争地図が見えてきます。このカテゴリーでAIが「定番」とみなしているのは誰か。参考例として触れられるだけのブランドは誰か。そして、完全に見えなくなっているのは誰かが分かります。
ステップ5：AIが競合を推奨する「根拠」を読み解く
シェアの数値から分かるのは、差の大きさです。次に調べるべきは、その差が生まれる理由です。AIが各競合を説明するときに使う表現を集めると、リーダー企業の位置付けに特定の言葉が繰り返し使われていることに気づきます。たとえば「連携機能が豊富」「SOC 2認証を取得」「ドキュメントが明快」といった表現です。これらは単なる決まり文句ではありません。競合サイト、第三者レビュー、コミュニティでの議論を通じて広く反復されてきた情報を反映しています。自社ブランドが回答に現れないのは、サービスの質が低いからとは限りません。AIが参照できる公開情報に必要な内容が書かれていない、あるいは十分に構造化されていない場合が多いのです。
測定結果を、改善すべきギャップへ変える
この分析は、一度きりの健康診断ではありません。モデルは更新され、競合は増え、推奨順位も毎月動きます。そのため、同じ質問セットを週次など一定の間隔で再実行し、シェアの増減を追跡する価値があります。競争地図が完成してからが本当のスタートです。AIが競合を推奨した理由に照らして、自社の根拠となる情報やポジショニングを補強し、引用しやすい明確な記述へ整えます。そうすることで、次回のサンプリングではAIが自社名を挙げる理由をつくれます。自社カテゴリーにおけるAIシェアのギャップを確認したい方は、30分のGEO診断をご利用ください。貴社のカテゴリーに合わせた質問セットを使い、初回の競合分析を実施します。
