ChatGPTが台湾のユーザーからの質問に回答する際、引用する情報源は、自然検索で上位に表示される大規模サイトとは限りません。Brand RadarでB2BやSaaSに関する一連の質問を追跡したところ、同じキーワードでもGoogleの検索結果の1ページ目にあるサイトではなく、構造が明確で、結論が端的に書かれたページがAIの回答に採用されるケースが見られました。台湾のブランドがAIから引用されるために必要なのは、ブログ記事をもう1本増やすことではありません。まず、現時点で誰が引用されているのかを把握することです。
このレポートの調査方法
ソフトウェア導入、B2Bサービス、金融、台湾での暮らしという4領域から複数の質問を選び、台湾のユーザーが実際に入力する言葉でChatGPTに質問しました。各回答に含まれる参照リンクとブランド名を記録し、Brand Radarで情報源を分類、重み付け、タグ付けしています。目的は、見栄えのよい大規模なサンプル数を示すことではありません。中国語で尋ね、中国語で回答されたとき、モデルがどのようなページを参照するのかを明らかにすることです。以下の割合は今回追跡した質問群に基づく観察結果であり、ウェブ全体を対象とした調査ではありません。台湾のブランドが現状を捉えるためのベースラインとしてご覧ください。
引用が多かった5種類の情報源
回答内で名前が挙がった情報源を確認すると、AIの参照先は限られたページタイプに集中していました。今回の質問群で多く見られた情報源のカテゴリーは、以下のとおりです。
- 百科事典・情報集約サイト：Wikipediaや各分野のナレッジサイトです。用語の定義や背景を尋ねる質問では、ほぼ必ず登場します。
- ブランド公式サイトのページ：料金ページ、機能比較ページ、FAQです。特に「AとBは何が違うのか」という比較の質問で、参照される傾向が顕著でした。
- メディア・業界記事：テクノロジー系や金融系メディアの分析記事です。AIが第三者の視点を示す際の情報源になります。
- フォーラム・コミュニティの投稿：PTT、Dcard、関連コミュニティで共有される実体験や評判が引用されています。
- 構造化されたディレクトリ・レビューサイト：表、一覧、採点形式のページなどです。「どのような選択肢があるのか」という質問で参照されます。
特に注目したいのが、ブランド公式サイトのページです。台湾のマーケティングチームには「公式サイトはAIに引用されにくい」と考え、ブログへリソースを集中させる傾向があります。しかし、今回の数値は逆の結果を示しました。公式サイトでも、質問と回答が十分に明確であれば、メディアに掲載されていなくても引用される可能性があります。理由はシンプルです。モデルが必要としているのは、出典が明確で、内容が安定した情報源だからです。料金ページやFAQは、曖昧さのない回答を提示するという点で、もともと引用に適した形式です。
公式サイトは、想像以上にAIから引用されている
追跡を続けるなかで、何度も現れるパターンがありました。同じブランドでも、引用されるのは最も長い記事ではなく、解釈の余地が少ないページです。AIが扱いやすいのは、「質問があり、その直後に完結した回答がある」段落です。質問を見出しにし、続く2、3文で答えるFAQは、そのまま回答に利用できます。検索流入が多くない台湾の中小企業サイトでも、特定のニッチなテーマで繰り返し引用されることがあるのは、この明快さが理由です。
引用されるコンテンツに共通する3つの特徴
引用されたページを一つずつ確認すると、差を生んでいたのは華美な表現ではなく、3つの基本的な構造でした。いずれも、台湾のブランドが着手しやすい改善ポイントです。
- 結論を先に示す：段落の冒頭に要点を置き、長い前置きや回りくどい説明を避けます。モデルが引用すべき文をすぐに抽出できる構成です。
- 文章を単独で成立させる：段落だけを抜き出しても意味が通じるようにし、前段の代名詞や文脈に依存させません。
- 具体的な判断材料を示す：「とても良い」といった曖昧な表現ではなく、数値、バージョン、日付、適用条件など、モデルが回答の根拠として使える情報を提示します。
AIに引用されない原因は、文章力の不足とは限りません。多くの場合、回答部分だけを切り出して明確に使えないことが問題です。
台湾のブランドに共通する3つのギャップ
引用されているページを調べ、クライアント向けにGEO監査を行うなかで、同じ3つのギャップが繰り返し見つかりました。第1に、繁体字中国語のコンテンツが不足しています。B2Bブランドの多くは、公式サイトの主要ページが英語のみで、中国語版は簡略な翻訳にとどまっています。そのため、モデルは台湾のユーザーの質問に答えるための十分な情報源を取得できません。第2に、コンテンツがブログへ偏り、引用されやすい料金、比較、FAQの各ページが曖昧なままです。第3に、引用状況を追跡する仕組みがありません。既存ページを編集したり新しいページを公開したりしても、AIの回答が変化したかどうかを確認できず、施策がブラックボックス化します。ギャップの解消自体は難しくありません。難しいのは、どこに問題があるのかを把握できないことです。
今後3カ月で取り組めること
AIに引用されやすいコンテンツを作るために、いきなりページ数を増やす必要はありません。最初の1カ月は、中核となる料金ページ、比較ページ、FAQを、結論先行かつ各段落だけでも意味が通じる文章へ改修します。最も成果につながりやすい施策です。次の1カ月で、英語しかない重要ページを機械翻訳ではない、十分な情報量を備えた繁体字中国語コンテンツへ整えます。3カ月目からは、AIの回答における自社の掲載状況を定期的に追跡し、どの改善が機能したのかをデータで判断します。このプロセスは、TentenのCEOがクライアント向けに30日間で行っていることと同じです。現在どの競合に露出で負けているのかを測定し、改修すべき箇所を決めます。AI検索における自社の具体的なギャップを把握したい方は、30分間のGEO診断をご利用ください。貴社のキーワード領域を使って、同じ分析を実施できます。
