AI検索で選ばれるブランドは、技術の前に「自分は誰か」を決めている｜Google原文と日本の実測で確かめる
この記事に書くことは、おそらくもう誰かが書いています。それでも、私たちが自分の言葉で書くのは初めてです。だから書きます。
AI検索の時代に「選ばれるブランド」であるとは、どういうことか。検索は今も欠かせません。だからこそ誰もが情報を出し、同じ内容がどこへ行っても溢れています。大勢に向けて一般論を配っても、届かない。では、マーケティングは何で力を付けるのか。どのブランドにとっても、今がそれを問い直す時期です。見直すのは施策の数より、言う中身のほうです。
私たちの答えは順番にあります。なぜこの製品を作ったのか。誰を相手にしているのか。ブランド自身が「自分は誰か」を言葉にするのが先で、技術はその上に必要な分だけ載せる。この順番は私たちの解釈です。ただ、Google のガイドが最優先に置くもの（独自のコンテンツ）と、Google が勧める Who・How・Why の問いは、この順番と重なります。日本の実測データは、この考えを半分支え、半分修正します。
扱うのは引用層（AEO。AIの答えの中で引用・言及されるか）が中心です。ただし中身は、取込層（LLMO）・引用層・選択層（GEO）の三つに共通する前提の話。対象はブランドとそのサイトで、日本企業にも、日本市場に入る韓国・米国ブランドの日本語サイトにも当てはまります。
KEY POINTS
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 論点 | ブランドが「自分は誰か」を言葉にするのが先で、技術はその上に必要な分だけ |
| Google の定義 | 誰が書いても同じになる情報は「commodity content」。Google 検索のガイドは、独自のコンテンツが長期的には他のどの提案よりも影響する可能性が高いと述べている（要約） |
| 日本語版の訳 | 英語版の "Seeking inauthentic "mentions"" が、日本語版では「不正確な「言及」の検索」。社内で共有するときは英語の原文を並べる |
| 日本の実測 | ディーボが運用するサイト群の Search Console 集計（総表示回数約3億5,881万回、2025年5月〜2026年9月）。検索意図別の1位のCTRは、指名13.54%／情報収集10.85%／比較検討2.07% |
| 月曜日にやること | 日本語サイトの流入上位10ページを commodity／non-commodity に分け、commodity 側に Who・How・Why の答えを足す |
「どこへ行っても同じ情報」に Google が付けた名前
誰が書いても同じになる情報を、Google は「commodity content」と呼んでいます。
Google Search Central の生成AI検索向けガイド（英語版）の定義です。
"Commodity content (for example, something like "7 Tips for First-Time Homebuyers") is often based on common knowledge, which could originate from anyone, and typically adds little unique insight for readers."
Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」
"could originate from anyone"。誰からでも出てくる、という言い方です。日本語版では「コモディティ化されたコンテンツ」と訳され、例は「初めて住宅を購入する人向けの 7 つのヒント」。対に置かれた non-commodity の例は "Why We Waived the Inspection & Saved Money: A Look Inside the Sewer Line" で、自分たちが何を判断し、どうなったかを書く記事です。私たちの読みでは、分かれ目は書き手がそこにいるかどうかです。
ガイドは独自のコンテンツを、他の提案より上に置いています。
"Creating content that people find unique, compelling, and useful will likely influence your website's presence in generative AI search in the long run more than any of the other suggestions in this guide."
同上
その先には "Don't just recycle what others on the internet have already said, or could easily be produced by a generative AI model." とあります。他人が言ったことの再利用と、生成AIが簡単に作れるものが、一つの文に並んでいます。
この記事も例外ではありません。「AI時代はブランドの独自性が問われる」とだけ書けば、それは commodity です。Google が勧める自己点検には、こういう問いがあります。"Are you mainly summarizing what others have to say without adding much value?"（他の人の発言を、価値を足さずに要約しているだけではないか）。私たちがこの記事で足せるのは、日本語版ガイドの訳が英語版とずれている箇所、日本で測られた数字との突き合わせ、それを踏まえた月曜日の作業の三つです。
生成AIを使うこと自体は問題にされていません。Google が線を引くのは量産のほうで、ユーザーに価値を足さずに多数のページを生成することは scaled content abuse のスパムポリシーに違反し得る、と別の文書に書いています。Google の告知によれば、2026年9月24日（米国太平洋時間）に始まった September 2026 spam update は "applies globally and to all languages"。日本語のサイトも対象に含まれます。
日本語版だけを読むと、意味が変わる箇所
日本語版ガイドには、英語版と読み比べないと意味を取り違える訳が少なくとも三つあります。
英語版の最終更新は2026年7月10日、日本語版は2026年9月23日です（どちらも2026年10月1日に確認）。日本語版しか読まなければ、次の箇所で原文と違う理解に行き着きます。
| 英語版 | 日本語版 | 何がずれるか |
|---|---|---|
| "Seeking inauthentic "mentions"" | 「不正確な「言及」の検索」「ウェブ全体で不正確な「言及」を探すことは」 | inauthentic は「本物でない」、seeking は「取りに行く」。英語は実体のない言及を集めて回る行為を指すが、日本語は「誤った言及を検索する」と読める。ページ末尾のまとめは「不自然な言及の追求」で、こちらが原文に近い |
| "If the answer is yes, then you're on the right track" | 「満足させるものだと判断した場合は、サイトのレイアウトは適切といえます」 | 原文は「その方向で合っている」という意味で、レイアウトには触れていない |
| "Here are a few things you can ignore for Google Search" | 「Google 検索では、以下が不要になります」 | 「無視してよい」と「不要になる」は重ならない。原文は Google 検索の中での扱いを述べている |
用語も揺れています。見出しの "non-commodity" は日本語版で「独自性のある」と訳され、ページ末尾のまとめでは「非コモディティ コンテンツ」と音写されています。社内資料に引くときは、どちらの語を指しているのかを英語で添えると混乱しません。
一番効いてくるのは一行目です。日本語版だけを読んだ担当者は、「自社についての誤った言及を探して回っても役に立たない」と受け取りかねません。原文が「思うほど役に立たない」と述べているのは別の行為で、実体のない言及を集めに行くことを指しています。本国チームが英語版で理解し、日本の担当が日本語版で理解すると、一つのガイドを読んだはずの会議で話がずれる。日本市場を担当する海外ブランドが本社へ報告するなら、この箇所は英語の原文を並べてください。
「一般論はもう届かない」は、半分だけ正しい
日本の実測で落ちていたのは比較検討型のクリックで、情報収集型と、名前で探す検索のクリックは残っていました。
冒頭に「一般論を配っても、届かない」と書きました。数字に照らすと、この言い方には修正が必要です。一つ目の修正から書きます。
SEOラボを運営するディーボは、自社が運用するサイト群の Google Search Console データを集計し、2026年9月12日に公開しました。期間は2025年5月から2026年9月、総表示回数は約3億5,881万回。検索意図別に見た1位のCTR（クリック率）は次の通りです。
| 検索意図 | 1位のCTR |
|---|---|
| 指名（navigational） | 13.54% |
| 情報収集（informational） | 10.85% |
| 取引（transactional） | 3.03% |
| 比較検討（commercial） | 2.07% |
読むときの条件が三つあります。一社が運用するサイト群の数字で、サイト数は公開されていないこと。順位は Search Console の平均掲載順位を四捨五入した近似値であること。検索意図はキーワードごとではなく、サイトごとの主たる意図で分類されていること。日本語の検索全体を代表する値として読むことはできません。
その条件の内側で読んでも、形ははっきりしています。情報を集める検索では、1位のクリックがまだ残っている。崩れているのは「どれがいいか」を比べる検索で、四つの意図の中で最も高いのは、名前で探される検索でした。実測に近い言い方は、「比べられる場面で、クリックがサイトに来なくなっている」です。
ディーボは別に、掲載順位1〜3位なのにほぼクリックされていない350キーワードを狙って抽出した検証も載せています。全キーワードの平均ではなく、クリックされない要因を確かめるための標本だという注記付きです。その標本の中で、クリックが全く発生していないキーワードの93.7%に AI Overviews が表示され、クリックがわずかでも発生しているキーワードでは75.4%。AI Overviews が表示された場合に、自サイトが引用元に含まれていたのは50.9%でした。比較検討型でクリックが落ちる理由は、まだ推定の段階です。ディーボ自身、AI Overviews や広告・比較枠が答えを示してしまうためと「考えられます」と書くにとどめています。
AI検索は検索エンジンを置き換えてはいません。日本では、サイバーエージェントの GEO Lab. が全国の15〜69歳の男女9,278名にインターネット調査を行っています（2026年8月7〜10日、調査機関はマクロミル）。AI Mode を含む生成AIの検索利用率は52.3%、検索エンジンは86.9%。併用です。
サイトに届く流入は、まだ小さい。こちらは日本ではなく、米国での流入データです。Conductor が自社エンタープライズ顧客1,215ドメインについて、2025年5月〜9月の5か月平均を10業種で集計したところ、AI経由の参照流入は全ウェブサイト流入の1.08%でした。
日本の調査では生成AIで検索する人が半数を超え、米国での流入データではAI経由が1%台。国も測り方も違うので並べて比べる数字とは言えませんが、使われることと、サイトに来ることが別の話である点は読み取れます。
AIは流行り言葉でもありますが、逆らえない流れでもあります。使う人は増え、検索は残り、クリックの行き先が変わる。ディーボの指名検索の値はサイトごとの主たる意図で分類した数字で、ブランドが自分を定めたから高いと証明するものとは言えません。それでも私たちは、その行き先に残るのは名前で探される理由を持つブランドだと考えています。
自分の声を出すだけでは、引用される場所に届かない
日本でAIが引用している上位の大半は、誰かが書き込み、誰かについて書かれる場所です。自社サイトで声を出すだけで足りるのかを、順位表で確かめます。
Ahrefs のブログが公開した2026年9月版の集計（ゲスト寄稿）を見ます。対象国は日本。対象のAIは AI Mode・AI Overviews・ChatGPT・Perplexity・Copilot の五つです。調査時点は2026年9月29〜30日で、質問は業種を絞らない幅広いもの。引用元には海外のサイトも含まれます。AIが引用したドメインの総合順位は次の並びでした。
| 順位 | ドメイン |
|---|---|
| 1位 | ja.wikipedia.org |
| 2位 | www.google.com |
| 3位 | note.com |
| 4位 | detail.chiebukuro.yahoo.co.jp |
| 5位 | www.youtube.com |
| 6位 | ameblo.jp |
| 7位 | prtimes.jp |
| 8位 | my-best.com |
| 9位 | www.weblio.jp |
| 10位 | kotobank.jp |
調査の整理では、辞書・百科事典系が10枠のうち3枠。ほかに note、Yahoo!知恵袋、YouTube、アメブロ、PR TIMES と、利用者や企業が書き込む場所が並びます。調査は、質問データセットの拡大で引用回数の絶対値が大きく増えたため、順位の動きに焦点を当てたとしています。ここでも順位だけを引きました。ツールベンダーによる集計である点も添えておきます。
この表には限界があります。業種を絞らない一般的な質問で引用されたドメインの順位で、ブランドについての質問に絞った調査には当たりません。その上で私たちは、AIが答えを組み立てるときによく参照しているのは、個々の企業サイトの中より、多くの人が書き込む外の場所だと読みました。
海外の研究にも似た傾向が出ています。トロント大学の研究者による arXiv のプレプリント（arXiv:2509.08919、2025年9月、査読前）の要旨です。
"AI Search exhibit a systematic and overwhelming bias towards Earned media (third-party, authoritative sources) over Brand-owned and Social content, a stark contrast to Google's more balanced mix."
Chen et al.「Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search」arXiv:2509.08919
標本は「スマートフォンのおすすめを1位から10位まで」といった消費者向け製品のランキング型プロンプト1,000件で、地域別の実験は米国とカナダ。別に、英語の質問100件を日本語を含む5言語に翻訳した実験もありますが、日本市場を標本にしたものとは違います。日本の市場や、B2B・サービスの質問にそのまま当てはめることはできません。
Ahrefs は75,000ブランドを対象に、Google の AI Overviews での露出との相関を調べています（2025年5月）。対象の国・言語は原文に記載がありません。ブランドのウェブ上の言及が0.664、被リンク数が0.218で、Ahrefs 自身が "correlation ≠ causation" と断っています。日本での因果までは語れない数字です。
二つ目の修正です。「自分たちの声を聞かせる」だけでは足りない。何を言うのかを先に決める。その上で、note に自分の言葉で書き、プレスリリースで事実を出し、使った人がそれぞれの場所で語るところまでを含めて、自社サイトの外でも語られる状態を作る。順番が逆で、言うことが決まらないまま言及の数だけを集めに行くと、ガイドが「思うほど役に立たない」とした行為に近づきます。ガイドは、コアのランキングシステムが高品質なコンテンツを見て、別のシステムがスパムを止め、生成AI機能はその両方に依存すると説明しています。
本当は、会って話すのが一番です。作った理由も、誰のためのものかも、顔を合わせれば伝わります。技術の役割は、会えない相手にそれと同じ中身を届けること。私たちはそのために、可能な限り技術の力を借ります。
技術は「要らない」のではなく「必要な分だけ」
入口の技術要件は残っています。Google が「無視してよい」と書いたのは、Google 検索の中に限った話です。
Google のガイドは生成AI検索向けの最適化を "still SEO" と位置付け、llms.txt やチャンク化を「無視してよいもの」に挙げました。この二点は「Google公式のAI検索レポートは表示回数しか出さない」と「進出したい国ほど、AI検索で探されている」で扱ったので、繰り返しません。見たいのはその先、「では何が残るのか」です。
残るものは、ガイド自身に書いてあります。
"To be eligible to be shown in generative AI features on Google Search, a page must be indexed and eligible to be shown in Google Search with a snippet"
Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」
続く文は、Search Console の「検索の生成AI機能」にサイトが含まれていることも条件に挙げています。日本語版でも変わりません。
Google の外に出ると、条件が変わる。OpenAI のクローラー文書は "Sites that are opted out of OAI-SearchBot will not be shown in ChatGPT search answers, though can still appear as navigational links." と書き、robots.txt で OAI-SearchBot を許可するよう勧めています。Microsoft Advertising の公式ブログ（2025年10月8日）は "there’s no secret strategy for being selected by AI systems, success starts with content that is fresh, authoritative, structured, and semantically clear" と述べ、"Avoid long walls of text" と構造を求めました。
Google のガイドも、llms.txt を使う他のサービスやシステムのために作って維持することは "completely fine" としています。構造化データも同じ扱いです。"Structured data isn't required for generative AI search" の直後に、リッチリザルトの資格に役立つので SEO 戦略の一部として使い続けるのがよい、と続く。無視リストの主語は、最初から最後まで Google 検索です。
「必要な分」とは何か。私たちは、入口が開いているかを確かめる分だと考えています。三層でいえば取込層の確認です。インデックスに入っているか。スニペットが出る設定か。Search Console の生成AI機能にサイトが含まれているか。robots.txt が ChatGPT 検索のクローラーを締め出していないか。ここまでは、言うことが決まっていなくても確かめられます。その先に載せる技術は、何を誰に言うのかが決まってから選ぶものです。
ガイドには "plenty of content thrives in Google Search (including generative AI experiences) without any overt SEO at all" という一文もあります。技術が良いだけでは、今のブランディングも、マーケティングも、検索結果への露出も成り立たない。私たちがそう考えるのは、言うことが決まっていないサイトは、技術が整っていても引用される理由がないからです。逆に、技術が入口を閉じていれば、どれだけ良い言葉も読まれない。本質は技術の量ではなく、載せる順番です。
私たちの立ち位置と、自分たちにも当てる物差し
私たちは、ブランドが「自分は誰か」を言葉にする段階から一緒に聞き、考えます。技術はその後です。
先に、私たちにとって都合の悪い原文を引いておきます。Google は第三者のSEOサービスについての文書で、AEO・GEO をうたうツールやサービスに触れています。Google 検索に「認められている」かのように示すサービスがある、と述べた直後の一文です。
"Google doesn't evaluate third-party services, so be wary of such claims and those making them."
Google Search Central「Google Search's guidance on using third-party SEO tools, services, and advice」
私たちも、GEO診断の「見るAI」を提供する第三者です。この一文は私たちにも向いています。この文書は、良い助言の条件も書いています。"In general, good advice either qualifies their claims as opinion based on data or experience, or backs up their claims by citing official Google Search guidance." 意見は意見だと断るか、公式の文書を引いて裏付けるか。
この記事はその物差しで書きました。数字には標本の範囲を付け、Google の文言は原文で引き、私たちの考えには「私たちは」と主語を付けています。順位を約束することはできませんし、しません。
その上で、私たちのやり方を書きます。「私たちは違う」と書くのは簡単です。何が違うのか。始める場所です。私たちは技術の話から入りません。最初に聞くのは設定ではなく、なぜその製品を作ったのか、です。それが言葉になるまで一緒に考えます。
こういう入り方をするのは、技術だけのチームではないからです。これまで複数の業界で、第一線にいる人たちと製品を考えてきました。人文学的・哲学的な問いから入り、それを製品に落とし込み、顧客の獲得と成長までを共にしてきました。
ブランドの言葉がなければ、どの技術を載せても、出てくるのは誰が書いても同じになるページです。言葉があれば、技術は必要な分だけで足ります。
月曜日に、流入上位10ページを二つに分ける
自社の日本語サイトで流入の多い10ページを commodity と non-commodity に分け、commodity 側に Who・How・Why の答えを足す。月曜日の作業はここからです。
Google は自分のコンテンツを Who・How・Why で点検するよう勧め、中でも Why をこう位置付けています。
""Why" is perhaps the most important question to answer about your content. Why is it being created in the first place?"
Google Search Central「Creating helpful, reliable, people-first content」
手順は次の通りです。
- 上位10ページを出す: Search Console の検索パフォーマンスで、日本語サイトのクリック数が多い順に10ページを書き出します。
- 二つに分ける: 各ページに一つだけ問います。「社名とロゴを外したら、他社のサイトに載っていても気付かれないか」。気付かれないなら commodity 側です。Google の "could originate from anyone" を、自社向けに言い換えた問いです。
- commodity 側に三つの問いを当てる: Who は、誰が書いたかが訪問者に自明か（"Is it self-evident to your visitors who authored your content?"）。How は、どう作ったか。試した数、確かめた方法、AIを使ったのならその使い方。Why は、なぜこのページを作ったのか。
- Why の答えを本文に足す: 原文は、Why は主に人の役に立つためであるべきで、検索エンジンからの訪問を集めることが主な理由なら、Google のシステムが報いようとするものと合わない、と書いています。答えが書けるページには、なぜ自社がこれを言うのか、誰に向けてなのかを足す。まずはここまでです。答えが出ないページも、流入の上位にある以上、下ろせば流入が減るかもしれません。統合や取り下げは、足せるものが本当にないと分かった後の最後の手段にしてください。
- 入口を確かめる: 残すページがインデックスに入り、スニペットが出る状態か。robots.txt で OAI-SearchBot を拒否していないか。
消すための仕分けとは違います。先に見た通り、ディーボの運用サイト群では、情報を集める検索の1位にクリックが残っていました。分ける基準は、Why が書けるかどうかです。
日本市場に入る海外ブランドには、問いが一つ増えます。本国サイトを翻訳したページは、日本の誰に向けて書かれているか。ガイドを社内で共有するときは、先の対照表のように、日本語版に英語の原文を並べてください。
三つの問いは、この記事にも当てられます。Who は、福岡を拠点にAI検索を仕事にしている私たち。How は、Google・OpenAI・Microsoft の原文と、日本で公開された実測の読み比べ。Why は冒頭に書いた通りです。
10ページのうち Why が書けないページが多いなら、直す場所はページではありません。自分たちは誰なのかが、社内でまだ言葉になっていない。月曜日に始める場所は、そこです。
参考資料
- Google Search Central「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」(英語版、最終更新 2026年7月10日)
- Google 検索セントラル「Google 検索の生成 AI 機能向けにウェブサイトを最適化する」(日本語版、最終更新 2026年9月23日)
- Google Search Central「Creating helpful, reliable, people-first content」(最終更新 2025年12月10日)
- Google Search Central「Google Search's guidance on using generative AI content on your website」(最終更新 2025年12月10日)
- Google Search Central「Google Search's guidance on using third-party SEO tools, services, and advice」(最終更新 2026年6月5日)
- Google Search Status Dashboard「September 2026 spam update」(2026年9月24日)
- OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」(2026年10月1日確認)
- Microsoft Advertising Blog「Optimizing Your Content for Inclusion in AI Search Answers」(2025年10月8日)
- ディーボ SEOラボ「【ディーボ調査】検索順位別クリック率（CTR）2026｜総表示3.59億回の実測データ」(2026年9月12日)
- サイバーエージェント「GEOラボ『生成AIのユーザー利用実態調査』（2026年8月期）を実施」(調査期間 2026年8月7〜10日)
- Ahrefs ブログ「日本で AI が引用するドメイン最新ランキング 2026 年 9 月版」
- Ahrefs Blog「An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)」(2025年5月26日)
- Chen et al.「Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search」arXiv:2509.08919 (2025年9月、査読前)
- Conductor「The 2026 AEO / GEO Benchmarks Report」(最終更新 2026年7月6日)
株式会社MenuMenu 代表取締役
ソフトウェアエンジニアであり、UI・UXデザイナー。2012年からシリコンバレーと韓国でプロダクトをつくってきました。SEO・MEO・AEOの専門家として、訪日観光客と日本のローカルビジネスをつなぐMenuMenuを自ら設計・開発しています。
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「見つかっているか」を、数字で確かめませんか。
AIの答え、検索、地図。どこで見つかっていて、どこで見つかっていないのか。まずはサイトを点検し、現状を数字にしてから次の一手を決められます。