【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】
「AI 経由の流入はわずかなので、LLMO 対策（GEO 対策）は意味がない」という主張が米国で話題になっています。しかし LLMOA で計測した20サービスの回答を見ると、AI が自社を紹介しても、自社サイトへのリンクがあるのは約半数でした。
- 自社名が出た回答のうち、自社サイトのリンクありは49%： 自社名が出た3,681回の回答のうち、自社サイトへのリンクがあったのは1,796回でした
- ChatGPT は32%、AIによる概要（AI Overviews）は70%： AI モデルによって2倍以上の差がありました
- リンクがない回答の82%は、比較・ランキング記事を根拠にしていた： AI は第三者の比較記事をもとに自社を紹介していて、クリックされても行き先は比較サイトです
- 流入数は AI の影響の一部しか映さない： 名前が出ても流入は残らず、AIによる概要（AI Overviews）・AIモード（AI Mode）のクリックは Search Console でも通常の検索に混ざります
- 成果は「引用→言及→推奨」の3段階で測る： 自社サイトが引用された回答は、引用されなかった回答に比べて言及率が3.3倍、推奨率が3.6倍でした
AI 経由の流入が少ないことは、AI の影響が小さいことを意味しません。LLMO 対策の効果は、流入数ではなく、AI の回答の中で引用・言及・推奨されているかで測る必要があります。
AI 時代の SEO の全体像は「AI時代のSEOとは｜「SEOは終わった」は誤解、変わったのは評価のルール」で、言及率などの指標の測り方は「AI引用率の計測方法｜生成AIの言及率を自社で測る4ステップ」で解説しています。
本記事は、株式会社グラッドキューブが提供する AIO・LLMO 対策プラットフォーム LLMOA（エルモア）で計測した20サービスのデータ（2026年3月〜10月のうち、各サービスの計測期間）に基づいています。対象は、5つの AI モデルの回答24,044回です。AI モデル：AIによる概要（AI Overviews）・AIモード（AI Mode）・ChatGPT・Gemini・Perplexity。自社名を含む質問は除いています。
AIが自社を紹介しても、自社サイトへのリンクがあるのは約半数
自社名が出た回答3,681回のうち、自社サイトのリンクがあったのは49%
LLMOA で計測した20サービスの回答24,044回のうち、回答の本文に自社名が出たのは3,681回でした。そのうち、引用リンクの中に自社サイトが含まれていたのは1,796回（49%）です。
残りの約半数は、AI が自社の名前を挙げて紹介しているのに、自社サイトへのリンクがない回答でした。こうした回答を読んだユーザーが自社サイトに来なければ、アクセス解析には何も記録されません。
この割合は、自社名を含む質問も含めて集計した「AIに自社サイトが引用された回答は、言及率が3.3倍」の結果（48.4%）とほぼ同じです。本記事では、これを AI モデル別に分け、リンクがない回答で何が根拠になっているかまで確かめました。
ChatGPT は32%、AIによる概要（AI Overviews）は70%。AI モデルで2倍以上の差
自社サイトのリンクが付く割合は、AI モデルによって大きく違いました。
| AI モデル | 自社名が出た回答 | うち自社サイトのリンクあり |
|---|---|---|
| AIによる概要（AI Overviews） | 808回 | 70% |
| AIモード（AI Mode） | 933回 | 58% |
| Perplexity | 406回 | 38% |
| Gemini | 995回 | 36% |
| ChatGPT | 539回 | 32% |
| 全体 | 3,681回 | 49% |
ChatGPT では、自社名が出た回答の約7割に自社サイトのリンクがありません。ChatGPT 経由の流入だけを見ると、ChatGPT が自社を紹介している回数の3分の1程度しか見えていないことになります。
おすすめを聞く質問（推薦型）では、自社サイトのリンクありは47%（3,482回中）でした。用語や方法を聞く質問（解説型）では89%（199回中）と高く、比較・検討の場面ほどリンクが付きにくい傾向がありました。
リンクがない回答の82%は、比較・ランキング記事を根拠にしている
自社名が出たのに自社サイトのリンクがない回答では、AI は何を根拠にしていたのでしょうか。引用リンクがあった1,659回のうち、82%（1,356回）がランキング・比較・口コミの記事を1本以上引用していました。
わかりやすく言えば、AI は第三者の比較記事を読んで、その内容をもとに自社を紹介しているということです。ユーザーがリンクをクリックしても、行き先は比較サイトです。自社サイトに来るのは、そのあと比較サイトから移動してきたときか、社名で検索し直したときになります。
リンクがあっても、自社サイトは12本のうち1本程度
自社サイトのリンクが付いていた回答でも、引用リンクは1回答あたり中央値で11.5本ありました。そのうち自社サイトは約1割です。ユーザーが自社サイトを選んでクリックするとは限りません。
AI経由の流入はGoogle検索の0.62%｜LLMO対策不要論の根拠とは？
Marie Haynes 氏：ChatGPT の流入は Google の自然検索の0.62%
SEO コンサルタントのマリー・ヘインズ（Marie Haynes）氏は、Search Engine Journal（2026年10月23日）で「GEO Is A Distraction（GEO は気を散らすだけ）」と題した記事を公開しました。
ヘインズ氏は、規模の異なる100サイトの GA4 データ（12か月・1億4,500万セッション以上）を分析しました。その結果、ChatGPT からのセッションは Google の自然検索の0.62%、ほかの AI を合わせても0.73%でした。
コンバージョンを計測していた55サイトでは、ChatGPT 経由の訪問者のコンバージョン率は13.8%で、Google の自然検索（3.02%）の4.5倍以上でした。それでも、コンバージョン全体の96.5%は Google が占めていました。
ヘインズ氏は AI を軽視しているわけではありません。主張の中心は、「いま実際に企業へ人を送っている AI 検索は ChatGPT ではなく、Google のAIによる概要（AI Overviews）とAIモード（AI Mode）だ」という点です。ChatGPT での引用や言及を追うよりも、Google の AI 機能での見え方や、AI エージェントによる購買への備えに力を入れるべきだとしています。
Dan Taylor 氏の反論：AI の回答の中で、比較・検討が終わっている
これに対し、SEO コンサルタントのダン・テイラー（Dan Taylor）氏は、同じ Search Engine Journal（2026年11月5日）で「GEO Isn’t A Distraction（GEO は無駄ではない）」と反論しました。
テイラー氏も、57サイト・1億800万セッション（2026年1月1日〜11月2日）で追試し、AI 経由の流入は全体の0.66%と、ほぼ同じ結果を得ています。そのうえで、テイラー氏は流入数で AI の価値を測ること自体が誤りだと述べています。主張は次の2点です。
- AI の回答は、クリックの前に購買判断に影響している： たとえば企業の担当者が、AI と30分ほど対話してセキュリティや料金、各社の長所・短所を比べたとします。AI が自社を適切な選択肢として説明すれば、その場でリンクをクリックする必要はありません。数日後に社名で検索して問い合わせると、アクセス解析上は「自然検索の成果」になります
- AI 経由の訪問者は購入意欲が高い： コンバージョン率が約5倍という差は、量が少ないからといって無視すべきではないとしています
テイラー氏の主張は、業界関係者の意見です。ただし1つ目の「AI の影響はリファラルに残らない」という点は、LLMOA のデータでも確かめられます。
なぜLLMO対策の効果は流入数で測れないのか？
理由①：AI が自社名を挙げても、約半数の回答には自社サイトのリンクがない
前述のとおり、自社名が出た回答の51%には自社サイトのリンクがありませんでした。ChatGPT では68%です。AI での紹介の半分以上は、そもそも流入につながる経路を持っていません。
理由②：クリックの行き先が、自社ではなく比較サイトになる
リンクがない回答の82%は、比較・ランキング記事を根拠にしていました。ユーザーがクリックした場合、AI からの流入として記録されるのは比較サイト側です。自社サイトへの流入は、比較サイトからの参照や、社名での検索として記録されます。
理由③：AIによる概要（AI Overviews）・AIモード（AI Mode）のクリックは、通常の検索に混ざる
Search Console には AI 機能のレポートがありますが、記録されるのは AIによる概要（AI Overviews）と AIモード（AI Mode）を合わせた表示回数（インプレッション）だけです。Search Engine Journal（2026年11月2日）によると、クリックやクリック率（CTR）、検索クエリは表示されません。 AI 機能内のリンクのクリックは、通常の検索パフォーマンスレポートの中に含まれています。
つまり、ヘインズ氏が「AI 検索で最も重要」とする Google の AI 機能からの流入も、Search Console 上は通常の検索と区別できません。 なお英国の競争・市場庁（CMA）は、AI 検索のクリックやクリック率の提供を Google に求めており、期限は2026年12月3日です。Google のゲイリー・イリェーシュ（Gary Illyes）氏は「現時点で発表できることはない」としています。
理由④：成果は、後日の社名検索や直接訪問に移る
テイラー氏が指摘するとおり、AI で比較・検討を終えたユーザーは、後日、社名で検索したり、URL を直接入力したりして訪問します。アクセス解析では「自然検索」「ノーリファラー」として記録されるため、AI の影響だったことはわかりません。
LLMO対策の効果はどう測ればよいか？「引用→言及→推奨」の3段階で測る
LLMOA（エルモア）で、AI 検索の成果を「引用→言及→推奨」の3段階で捉える
流入数で LLMO 対策の効果を測れないなら、何で測ればよいのでしょうか。当社で提供する LLMOA（エルモア）では、AI 検索での自社の見え方を、次の3つの段階で捉えています。
- 引用される（読まれる）： AI が回答の根拠として、自社サイトを読んで引用する
- 言及される（名前が出る）： AI の回答の本文に、自社名が登場する
- 推奨される（薦められる）： AI の回答の中で、自社が上位3件以内に紹介される
流入は、この3段階のあとに起きる一部の結果にすぎません。 今回の20サービスのデータで、各段階の割合を並べると次のとおりです。
| 段階 | 指標 | 意味 | 全回答に占める割合 |
|---|---|---|---|
| ① 引用される | 引用率（Citation Rate） | 自社サイトが根拠として引用された回答の割合 | 22.2% |
| ② 言及される | 言及率（Mention Rate） | 回答の本文に自社名が出た割合 | 15.3% |
| ③ 推奨される | 推奨率（Recommendation Rate） | 自社が上位3件以内に紹介された割合 | 13.5% |
| （参考）流入の可能性がある | － | 自社名が出て、自社サイトのリンクも付いていた割合 | 7.5% |
アクセス解析で見えるのは、一番下の「流入の可能性がある」回答のうち、実際にクリックされた分だけです。その手前にある引用・言及・推奨の3段階は、AI の回答を直接計測しない限り見えません。
引用された回答は、言及率が3.3倍、推奨率が3.6倍
3つの段階は、ばらばらではなくつながっています。自社サイトが引用された回答と、引用されなかった回答を比べると、次の差がありました。
| 指標 | 自社サイトが引用された回答（5,335回） | 引用されなかった回答（18,709回） | 差 |
|---|---|---|---|
| 言及率 | 33.7% | 10.1% | 3.3倍 |
| 推奨率 | 30.9% | 8.6% | 3.6倍 |
| 1位率 | 19.2% | 4.5% | 4.3倍 |
引用されると名前が出やすくなり、名前が出ると上位で薦められやすくなる。 この関係は、当社で提供する LLMOA（エルモア）でこれまで計測してきたデータでも、くり返し確認されています。
- 「AIに自社サイトが引用された回答は、言及率が3.3倍」：比較できた17サービスすべてで、引用された回答の方が言及率が高かった（中央値で3.3倍）
- 「AIに名前を挙げられる分かれ目は「引用率10%」」：おすすめを聞く質問では、引用率が10%以上の質問で言及ゼロは4.3%、一度も引用されない質問では63.8%が言及ゼロだった
ここで示すのは相関で、引用が言及の直接の原因であることを確かめたものではありません。それでも、AI に読まれることが、名前を挙げられ、薦められるための入口になっていることは、複数の調査で一貫しています。
ただし、段階は自動では進まない。どこで止まっているかで打ち手が変わる
一方で、引用されれば必ず名前が出るわけではありません。「AIに自社サイトが引用された回答は、言及率が3.3倍」では、引用された回答の約半分（中央値49.6%）で自社名が出ていませんでした。「AI に引用されているのに、なぜ社名は出てこないのか？」では、自社サイトの引用率が33.6%あるのに、言及率が0%の金融サービスもありました。
逆に、今回のデータでは、自社名が出た回答の約半数は自社サイトが引用されていない回答でした。名前は、自社サイトだけでなく、比較記事などの第三者のページからも生まれています。
つまり、どの段階で止まっているかによって、打つべき手がまったく変わります。
| 止まっている段階 | 起きていること | 主な打ち手 |
|---|---|---|
| ① 引用されない | AI が自社サイトを根拠として読んでいない | 顧客の質問に答えるページを作る。料金・特徴・対象をテキストで書く |
| ② 引用されても言及されない | AI が「誰の情報か」を読み取れていない | ページ内の数値や特徴の近くに社名を書く。会社情報を明確にする |
| ③ 言及されても推奨されない | 比較の中で、他社より上に来る理由が伝わっていない | 比較記事に載る情報を最新にする。強みを具体的な数値で示す |
| 推奨されても流入がない | AI の回答の中で比較・検討が終わっている | 流入ではなく、社名検索や問い合わせの推移とあわせて評価する |
流入数だけを見ていると、いま自社がどの段階で止まっているのかが分からず、打ち手を選べません。 LLMO 対策は意味がないのではなく、成果を測る場所を間違えると意味がないように見える、ということです。
確認すべき3つのこと
- ① 3段階を、AI モデル別に記録する： 顧客がしそうな質問（「〇〇 おすすめ」「〇〇 比較」など）で、引用率・言及率・推奨率を AI モデルごとに記録します。今回、自社サイトのリンクが付く割合は AI モデルによって32〜70%と大きく違いました。1回の確認で判断せず、同じ質問を繰り返し計測してください
- ② 止まっている段階と、根拠になっているページを特定する： 言及されない回答で自社サイトが引用されているか、言及された回答でどの比較記事が根拠になっているかを確認します。リンクがない回答の82%は比較・ランキング記事を根拠にしていたため、そこに載っている自社の情報が正しいかも見てください
- ③ 流入は最後に、社名検索の推移とあわせて見る： GA4 の AI の参照元（chatgpt.com など）からの流入は、3段階のあとのごく一部です。社名を含む検索の表示回数・クリック数や、問い合わせ時のアンケート（「何で知りましたか」に AI の選択肢を加える）とあわせて評価してください
LLMOA で、引用・言及・推奨の3段階を計測する
アクセス解析や Search Console では、AI の回答の中で自社がどう扱われたかは分かりません。当社で提供する LLMOA（エルモア）では、5つの AI モデルの回答1回ごとに、自社サイトが引用されたか（引用）、自社名が出たか（言及）、何位で紹介されたか（推奨）を記録します。
どの質問・どの AI モデルで、どの段階が止まっているのか。言及された回答では、どの比較記事が根拠になっているのか。流入数には表れない AI 検索での成果と課題を、自社の質問で確かめられます。
調査の概要と注意点
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 計測ツール | LLMOA（エルモア） |
| 対象 | LLMOA で計測した20サービス（BtoB・BtoC の複数業種） |
| 計測期間 | 2026年3月〜10月のうち、各サービスの計測期間（主に30日間） |
| AI モデル | AIによる概要（AI Overviews）、AIモード（AI Mode）、ChatGPT（gpt-4o-mini）、Gemini（gemini-2.5-flash）、Perplexity（sonar） |
| 対象の回答 | 24,044回（自社名を含む質問を除く） |
| 自社名が出た回答 | 3,681回 |
判定の方法： 自社名が出たかは、LLMOA の言及の判定によります。自社サイトのリンクありは、回答の引用リンクに自社のドメインが含まれていた場合です。ランキング・比較・口コミの記事は、ページのタイトルと URL から編集部が分類しました。
注意点： 言及の判定は、社名がカタカナで書かれた場合などに取りこぼすことがあり、実際の言及率はもう少し高い可能性があります。自社サイトのリンクありの割合は、サービスによって10%から88%まで差がありました。別の34サービスのデータで AIによる概要（AI Overviews）とAIモード（AI Mode）を集計すると、自社サイトのリンクありは35〜53%と、今回より低めでした（サービスの顔ぶれと、自社名を含む質問を分けていない点が異なります）。数値は目安として見てください。ヘインズ氏・テイラー氏の流入データは米国を中心とする各氏の顧客サイトのもので、日本のサイトで同じ割合になるとは限りません。
まとめ：LLMO対策の効果は、流入数ではなく「引用→言及→推奨」で測る
- 米国では「AI 経由の流入は Google の自然検索の0.62%で、GEO は気を散らすだけ」という主張と、「流入数では AI の影響は測れない」という反論が出ている
- LLMOA の計測では、AI が自社名を挙げた回答のうち、自社サイトのリンクがあったのは49%だった
- ChatGPT は32%、AIによる概要（AI Overviews）は70%と、AI モデルで2倍以上の差があった
- リンクがない回答の82%は比較・ランキング記事を根拠にしていて、クリックされても行き先は比較サイトになる
- AIによる概要（AI Overviews）・AIモード（AI Mode）のクリックは、Search Console でも通常の検索に混ざって区別できない
- 当社で提供する LLMOA（エルモア）では、AI 検索の成果を「引用→言及→推奨」の3段階で測る。引用された回答は言及率が3.3倍、推奨率が3.6倍だった
AI 経由の流入が少ないからといって、AI の影響が小さいとは言えません。AI の回答の中で、自社がどの段階まで進み、どこで止まっているかを確認することから始めてください。
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よくある質問（FAQ）
- Q. LLMO対策（GEO対策）は意味がないのですか？
- A. 流入数だけで判断すると、意味がないように見えることがあります。LLMOA の計測では、AI が自社名を挙げた回答のうち、自社サイトのリンクがあったのは49%でした。AI での紹介の約半数は流入として記録されないため、言及率で効果を測る必要があります。
- Q. AI経由の流入はどれくらいありますか？
- A. 米国の SEO コンサルタントのマリー・ヘインズ氏が100サイトの GA4 データを分析したところ、ChatGPT からの流入は Google の自然検索の0.62%でした。ただし同じ分析で、ChatGPT 経由の訪問者のコンバージョン率は13.8%と、自然検索（3.02%）の4.5倍以上でした。
- Q. AIの回答で自社名が出たとき、自社サイトのリンクは付きますか？
- A. 約半数の回答にしか付きません。LLMOA の計測では、自社名が出た回答のうち自社サイトのリンクがあったのは、AIによる概要（AI Overviews）で70%、AIモード（AI Mode）で58%、ChatGPT で32%でした。リンクがない回答の82%は、比較・ランキング記事を根拠にしていました。
- Q. Search ConsoleでAIによる概要（AI Overviews）やAIモード（AI Mode）からのクリックはわかりますか？
- A. 現時点ではわかりません。Search Console の AI 機能のレポートは表示回数のみで、クリックは通常の検索パフォーマンスレポートに含まれています。英国の競争・市場庁は、クリックやクリック率の提供を2026年12月3日までに行うよう Google に求めています。
- Q. LLMO対策の効果は何で測ればよいですか？
- A. 「引用→言及→推奨」の3段階で測るのが基本です。AI が自社サイトを引用したか（引用率）、回答に自社名が出たか（言及率）、上位3件以内に紹介されたか（推奨率）を、AI モデル別に記録します。LLMOA の計測では、自社サイトが引用された回答は、引用されなかった回答に比べて言及率が3.3倍、推奨率が3.6倍でした。
参照・引用出典
一次情報（株式会社グラッドキューブ 自社調査）
本記事のデータは、株式会社グラッドキューブが提供する AIO・LLMO 対策プラットフォーム「LLMOA（エルモア）」で計測した自社調査の結果です（2026年3月〜10月のうち各サービスの計測期間）。サービス名は伏せています。
- グラッドキューブ調べ（LLMOA 計測）：20サービスの、5つの AI モデルの回答24,044回（自社名を含む質問を除く）。自社名が出た回答3,681回のうち、自社サイトのリンクがあった割合（AI モデル別・質問の型別）、リンクがない回答の引用元の種類
- グラッドキューブ調べ（LLMOA 計測）：同じ20サービスの回答24,044回の引用率22.2%・言及率15.3%・推奨率13.5%・1位率7.8%。自社サイトが引用された回答（5,335回）と引用されなかった回答（18,709回）の言及率（33.7%・10.1%）、推奨率（30.9%・8.6%）、1位率（19.2%・4.5%）
- グラッドキューブ調べ（LLMOA 計測）：34サービスの、Google のAIによる概要（AI Overviews）とAIモード（AI Mode）の回答（2026年5月26日〜10月27日）。自社名が出た回答のうち、自社サイトのリンクがあった割合
外部情報源
- Marie Haynes, “GEO Is A Distraction: Here’s Where The Real Opportunity Is,” Search Engine Journal, October 23, 2026：https://www.searchenginejournal.com/geo-is-a-distraction-heres-where-the-real-opportunity-is/593870/
- Dan Taylor, “GEO Isn’t A Distraction – Referral Data Misses Where AI Shapes Buying Decisions,” Search Engine Journal, November 5, 2026：https://www.searchenginejournal.com/geo-isnt-a-distraction-referral-data-misses-where-ai-shapes-buying-decisions/595730/
- Matt G. Southern, “Google Says No AI Click Reporting News Yet, Ahead Of UK Deadline,” Search Engine Journal, November 2, 2026：https://www.searchenginejournal.com/google-ai-click-reporting-uk-deadline/595663/
