計測と体制：AI検索での言及・引用の測り方とツール、続け方｜AI検索対策 第4回

見方①：Search Consoleとアクセス解析

Search Consoleで分かること

Googleは、AIによる概要やAIモードに表示されたサイトのデータが、Search Consoleの検索パフォーマンスのレポート（検索タイプ「ウェブ」）に含まれると説明しています。つまり、AI機能での表示やクリックは、通常の検索の数字と合算されています（2026年11月時点のGoogleのドキュメントによる）。

このため、Search Consoleだけで「AI機能経由の分」を切り分けることは基本的にできません。それでも、次のような変化は手がかりになります。

• 表示回数は増えているのに、クリック率が下がっているクエリ：AIの回答で用が足りている可能性がある
• 長い文章のクエリ（質問形）の表示回数の推移：条件付きの質問で表示される機会が増えているか
• 指名検索（社名・商品名での検索）の推移：AIの回答で知った人が、後から社名で検索している可能性がある

アクセス解析で分かること

GA4などのアクセス解析では、ChatGPTやPerplexityなどのAIサービスから来た訪問が、参照元（リファラー）として記録される場合があります。参照元に「chatgpt.com」「perplexity.ai」などが含まれる訪問を1つのグループにまとめておくと、AIサービスからの流入の推移を追えます。ただし、すべての訪問で参照元が送られるわけではないため、実際より少なく見える点に注意が必要です。

Googleは、AIによる概要を含む検索結果から来た訪問は滞在時間が長い傾向があると述べ、アクセス解析で滞在やコンバージョンを追うことを勧めています。流入の「量」だけでなく、問い合わせや資料請求といった「質」で見ることが大切です。

見方②：質問を決めて定点観測する

AI検索での言及や引用を直接確かめるには、「決まった質問を、決まった頻度で、決まったAIに聞いて記録する」定点観測がいちばん確実です。第1回で紹介した「現在地の確かめ方」を、続けられる形にしたものです。

質問リストのつくり方

最初は10〜30問程度で十分です。お客様の実際の質問（営業やサポートに来る質問）から選ぶと、意味のある観測になります。

記録すること

• 聞いた日時と、使ったAI（AIモード、ChatGPT、Perplexityなど）
• 自社が言及されたか（何番目に、どんな言葉で）
• 自社のページが引用されたか（どのページか）
• 競合が言及・引用されたか
• 自社についての誤りがあったか（料金、対象、特徴など）

回答は毎回揺れるので、同じ質問を複数回聞いて「何回中何回言及されたか」で見ると、傾向をつかみやすくなります。

誤りを見つけたら

AIが自社について誤った説明をしていたら、まず根拠のリンクを確かめます。古い比較記事や、更新されていない自社ページが原因になっていることがよくあります。原因のページを直す（自社なら更新、他社のサイトなら運営者に修正を依頼する）ことが、いちばん確実な対処です。

見方③：専用ツールを使う

定点観測を手作業で続けるのは、質問数やAIの数が増えると大変です。そこで、AI検索での言及や引用を自動で計測するツールが登場しています。一般に、次のようなことができます。

• 登録した質問を、複数のAIに定期的に聞いて記録する
• 自社と競合の言及率（シェア・オブ・ボイス）を比べる
• どのページがどれくらい引用されているかを集計する
• 回答の中での自社の扱われ方（好意的か、否定的か）を分析する

ツールを選ぶときは、次の点を確かめましょう。

具体的なツールの比較は、LLMOツールおすすめ比較で、料金や対応しているAIを同じ基準で並べています。ツールを使って成果を上げた会社の取り組みは、LLMOツールの成功事例で読めます。

よくある誤解：「ツールを入れれば対策になる」

ツールは「測る」ためのもので、それ自体が引用を増やすわけではありません。測った結果を見て、第3回の打ち手（技術・コンテンツ・評判）のどこを直すかを決め、実行して、また測る。このサイクルを回して初めて成果につながります。

この記事の監修者に相談できます

監修者の田中磨生が代表を務める株式会社Abinで、ご相談をお受けしています。

相談無料ツギノテ編集部に相談する→

目標（KPI）の決め方

計測を始める前に、「何がどうなったら成功か」を決めておかないと、数字を眺めるだけで終わってしまいます。第1回で分けた「AIで完結しやすい質問」と「サイトに来る理由が残る質問」に合わせて、目標を分けるのがおすすめです。

最初から高い目標を置く必要はありません。まず3か月ほど測って「今の水準」を知り、そこから改善の幅を決めるほうが現実的です。

月次レポートのひな形

社内で共有するレポートは、1枚にまとめると続けやすくなります。

数字の変化と「やったこと」を並べておくと、どの打ち手が効いたのかを後から振り返れます。

体制とサイクル：無理なく続けるために

誰が担当するか

AI検索対策は、3つの層にまたがるため、1人の担当者だけでは手が回りにくいテーマです。たとえば次のように分担すると、社内で回しやすくなります。

サイクルの例

• 毎月：定点観測の結果を見て、言及率・引用・誤りの3点をチェック。誤りがあれば原因のページを直す
• 四半期ごと：質問リストを見直す（新しい商品やお客様の新しい質問を追加）。一次情報の発信計画を立てる
• 半年ごと：各社のAI検索の仕様やクローラーの説明が変わっていないかを確認し、設定を見直す

外部に頼むか、自社でやるか

計測と技術の設定は外部の力を借りやすい一方、一次情報の発信は社内の知見が欠かせません。外部に頼む場合も、「何を測り、何を目標にするか」は社内で決めておくと、支援会社の提案を比べやすくなります。比べ方はLLMO・AIO対策会社おすすめ比較で詳しく扱っています。

講座全体のまとめ

全4回で学んだことを振り返りましょう。

1. 第1回：AI検索は、AIが複数のページを読んで答えをまとめ、根拠のリンクを添える検索。ゴールは「言及される」「引用される」「正しく伝わる」
2. 第2回：AI検索の多くはRAG（検索してから答える）の仕組み。まず検索で候補に入ることが前提で、SEOが土台になる
3. 第3回：打ち手は技術・コンテンツ・評判の3層。一次情報と答えの先出し、サイトの外での言及が鍵
4. 第4回：計測は1つの数字に頼らず、Search Console・アクセス解析・定点観測・ツールを組み合わせて傾向を見る。測って直すサイクルを社内で回す

AI検索の仕様はこれからも変わり続けます。それでも、「読者の質問に、根拠のある具体的な情報で、分かりやすく答える」という土台は変わりません。この講座で学んだ考え方を、自社のページの見直しから始めてみてください。

この回のまとめ

• AI検索の計測は、回答の揺らぎ・質問の多さ・クリックされない成果のため、1つの数字では判断できない
• Search Consoleでは、AI機能のデータは通常のウェブ検索と合算されている。指名検索や質問形クエリの推移が手がかりになる
• 定点観測は「段階別の質問リスト」を決め、言及・引用・誤りを記録する。同じ質問を複数回聞いて割合で見る
• ツールは測るための道具。測る→直す→また測るのサイクルを、役割分担して回す

確認テスト

次の一歩

おつかれさまでした。これで「AI検索対策」の講座は修了です。次は、土台になるSEOを体系的に学べるSEOの教科書や、AIの仕組みを深く知る生成AIのしくみ講座に進むのもおすすめです。

参考資料

• Google 検索セントラル「AI 機能とウェブサイト」（2025年12月10日更新、2026年11月12日確認）
• OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」（開発者向けドキュメント、2026年11月12日確認）
• Aggarwal ほか「GEO: Generative Engine Optimization」（KDD 2024、arXiv:2311.09735、2026年11月12日確認）