【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• ChatGPT の広告事業が、ローンチから200日足らずで年換算「10億ドル（約1,586億円）」の規模に到達（ただしこれは「現在の月次広告収益を12倍した予測値」であり、実際に1年分計上された金額ではない）
• 欧州31市場で、代理店を介さず広告主自身がオンラインで出稿・運用できる「セルフサーブ」の仕組みが全面開放された
• OpenAI が掲げる2026年通期25億ドルという目標を達成するには、年末時点の年換算ペースを約120億ドルまで引き上げる必要がある
• 日本ではすでに2026年8月11日から同様の自己出稿が正式提供されており、この急成長の波に乗れば先行者利益のチャンスがある

自社の主力カテゴリが ChatGPT 広告の対象になり得るかを確認することが、最初の一歩です。

本記事は2026年8月31日時点に Digiday が報じた内容と、OpenAI 広報担当者のコメントに基づいています。年換算収益や成長目標に関する試算は Digiday 記者による逆算であり、OpenAI が公式に発表した数値ではありません。

ChatGPTの広告事業が年換算10億ドル規模に到達した

ローンチから200日足らずで年換算10億ドルに到達

OpenAI の広告事業は、ローンチから200日に満たない期間で年換算10億ドルの規模に到達しました。

OpenAI でグローバル広告ソリューションを統括する VP のデイブ・デュガン（Dave Dugan）氏は

「広告にとって新しい章の始まりであり、AI が企業と生活者の新しい出会い方を生み出している。200日足らずで年換算10億ドルに達したことは、この先の機会の大きさを示している」

とコメントしています（Digiday、2026年8月31日）。

「年換算10億ドル」は月次収益を12倍した予測値であり、実際の計上額とは異なる

しかし、この「年換算10億ドル」という数字は、現在の月次広告収益（月あたり約8,300万ドル 相当）を単純に12倍した将来予測のスナップショットです。

実際に1年間で計上された金額ではありませんので注意が必要です。Digiday の試算では、収益が緩やかに立ち上がってきたと仮定した場合、2026年の最初の8ヶ月間で実際に計上された金額は3億3,000万ドル程度にとどまるとみられています。

初速で驚異的な拡がりを見せている Chat GPT広告ですが、今後どのような推移となるか注目されます。

欧州で広告主自身の出稿が解禁された背景

8月31日、欧州31市場で広告主自身によるオンライン出稿（セルフサーブ）が可能に

OpenAI は2026年8月、ChatGPT アプリ内の広告を欧州31市場に展開しました。

当初は一部の代理店パートナー経由での提供にとどまっていましたが、8月31日から状況が変わりました。「セルフサーブ」と呼ばれる、広告代理店を通さずに広告主自身がオンライン上で広告の作成・入稿・運用までを完結できる仕組みが、対象市場の適格な広告主に直接開放されたのです。

これによりスタートアップや中小企業も、代理店を介さずに広告キャンペーンを組み立てて配信できるようになりました。

デュガン氏は「欧州各国でのセルフサーブ開放は、初めてキャンペーンを作るスタートアップから、新しい成長機会を探す大手ブランドまで、あらゆる規模の事業者に機会を開くものだ」と説明しています。

米国と同じ「承認カテゴリ内であれば誰でも出稿可能」というモデルを踏襲

この展開方式は、米国など他市場ですでに採用されている方式と同じです。

OpenAI のポリシー審査を通過した承認カテゴリの広告主であれば、代理店や技術パートナーを介した出稿と、セルフサーブによる直接出稿のどちらも選べる仕組みになっています。

日本ではすでに同様の自己出稿が可能な状態にある

INSIGHT CUBE では以前、ChatGPT 広告の日本展開について報じています。

日本では2026年6月22日に広告表示が開始され、6月28日には事業者向けの Ads Manager（ads.openai.com）が開放、8月11日には英国・メキシコ・ブラジル・韓国とともに正式提供へ移行しています。

つまり日本の広告主は、今回の欧州の動きより一足先に、代理店を介さない自己出稿がすでに可能な状態にあります。「日本展開はまだ先」という認識のままであれば、更新が必要です。

2026年通期25億ドル目標は現実的なペースなのか

現在のペースでは2026年の累計収益は約3.3億ドル（約523億円）にとどまる見通し

OpenAI は2026年通期で25億ドルの広告収益（実際に計上された金額）を目標に掲げているとされます。

現在のペース（年換算10億ドル＝月あたり約8,300万ドル）のまま推移した場合、2026年の最初の8ヶ月間での実際の計上額は約3億3,000万ドルにとどまるという試算です。

目標達成には年末の年換算ペースを約120億ドルまで引き上げる必要がある

残り4ヶ月で目標との差額（約21億7,000万ドル）を埋めるには、第4四半期に月平均5億4,100万ドル以上の収益が必要になるとみられています。

この平均を達成するには、年末時点の年換算ペースを現在の10億ドルから一気に約120億ドルまで引き上げる必要がある、という逆算になります。

2030年に1,000億ドル規模を目指す計画が意味する成長率とは

現在の1,000倍規模を目指すには年率216%の成長を4年間維持する必要がある

OpenAI が掲げるとされる2030年の広告事業1,000億ドルという目標は、現在の1,000倍の規模です。

達成には年率216.2%の複利成長を4年間維持し、2027年に約31.6億ドル、2028年に100億ドル、2029年に316億ドルという通過点を踏む必要があるという試算です。

【編集部の見解】現実的なペースとは言い難いが、OpenAIが打ってくる可能性のある一手

わずか4ヶ月で年換算ペースを12倍に引き上げるというのは、通常の広告事業の成長曲線としては現実的とは言い難い水準です。ただし、OpenAI がこの目標に近づこうとするなら、いくつかの手段が想定できます。

1つ目は、対象市場・対象カテゴリの拡大です。欧州セルフサーブの全面開放はその一環と見られ、今後さらに多くの国・業種へ承認カテゴリを広げてくる可能性があります。

2つ目は、広告フォーマットと掲載面の拡張です。現状は生成された回答の下に1件のスポンサー付きオファーが表示される形式にとどまっていますが、複数広告主による競合表示や、ショッピング・エージェント機能と連動した広告面の追加など、1回答あたりの広告収益を底上げする施策が考えられます。

3つ目は、大口の企業広告主（エンタープライズ）への営業強化です。中小・スタートアップ向けのセルフサーブ開放と並行して、Google や Meta の主要顧客である大手ブランドを取り込む動きが強まれば、単価の高い広告契約によって収益を押し上げやすくなります。

いずれの手段も、ユーザー体験（広告の頻度・関連性）とのトレードオフを伴います。INSIGHT CUBE では以前、ChatGPT 広告の約7分の1（14.35%）がプロンプトの内容と無関係に表示されているという調査結果を報じました。

目標達成を急ぐあまり広告の出稿量や掲載面を拡張すれば、この「無関係な広告表示」の問題がさらに拡大するリスクがある点には注意が必要です。

日本のマーケターが今、押さえておくべきこと

すでに自己出稿できる環境にある日本企業は、様子見のコストを意識すべき

日本の広告主はすでに ChatGPT 広告への直接出稿が可能な状態にあります。

OpenAI 側は、25億ドルという目標達成のため、今後広告の配信面・フォーマット・ターゲティング精度を積極的に拡張していく可能性があると考えられます。

この「媒体側が急成長を迫られている」局面は、広告主にとって、競合が本格参入する前に配信枠を押さえられる先行者利益の期間でもあります。

欧州の「代理店経由→セルフサーブ開放」という順序は、今後の機能拡張を占う手がかりになる

欧州で「代理店経由の限定提供」から「セルフサーブの全面開放」へと段階を踏んだように、OpenAI は新機能や新市場を慎重に絞り込んでから広げる傾向があります。

日本ですでに開放されているセルフサーブの仕組みも、今後さらに広告フォーマットやターゲティング機能が拡張されていく可能性が高く、早期に運用ノウハウを蓄積しておく価値があります。

LLMOAとChatGPT広告運用代行で、AI検索での「出現」と「露出」の両方を押さえる

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews・AI Mode を横断して、自社ブランドがどのクエリでオーガニックに言及されているか（言及率・引用元の構造）を計測します。この計測データを見ると、「まったく言及されていないクエリ」が業種を問わず必ず見つかります。

そうしたクエリに対しては、コンテンツ改善によるオーガニックな露出を待つより、広告で直接埋めるほうが早いケースがあります。

また、グラッドキューブの「ChatGPT 広告 運用代行」は、アカウント開設・審査対応から入札設計、クリエイティブ、レポーティングまでを一気通貫でサポートするサービスです。LLMOA で「言及されていない領域」を特定し、そこに広告で先回りして露出をつくる、という計測と広告を組み合わせた進め方をおすすめします。

ChatGPT 広告 運用代行の詳細・お問い合わせはこちら ：https://www.glad-cube.com/service/chatgpt/

まとめ：ChatGPT広告は急成長の途上、日本企業は先行者利益獲得へ

以下、本記事のまとめとなります。

• ChatGPT の広告事業はローンチ200日足らずで年換算10億ドルに到達したが、これは月次収益を12倍した予測値であり、実際の計上額とは異なる
• 欧州31市場でセルフサーブ（代理店を介さない広告主自身によるオンライン出稿）が全面開放された
• OpenAI が掲げる2026年通期25億ドル・2030年1,000億ドルという目標には、年率216%という異例の成長率の維持が必要
• 日本ではすでに8月11日から同様の自己出稿（セルフサーブ）が正式提供されており、様子見を続けるのではなく、先行者利益を取りにいくべき（編集部見解）

急拡大するチAI検索広告市場において、「まだ様子を見る段階」という認識のままでいると、先行者利益を逃すことになります。
ライバル企業がまだ実施をしていない今、ChatGPT 広告面を独占し先行者利益を享受しましょう。

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よくある質問（FAQ）

参照・引用出典

1. Digiday「OpenAI’s ChatGPT ads business hits $1 billion run rate as Europe gets self-serve access」（Seb Joseph, Krystal Scanlon、2026年8月31日）： https://digiday.com/media-buying/openais-chatgpt-ads-business-hits-1-billion-run-rate-as-europe-gets-self-serve-access/
2. INSIGHT CUBE「ChatGPT 広告、商用プロンプトの26%に表示｜AI 検索広告の実態と日本企業への影響」（2026年8月13日）： https://www.glad-cube.com/insightcube/archives/3359
   

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• LLMOA（エルモア）で計測した 11 サービス分野のうち 9 サービス分野で、生成 AI に言及されたときの上位掲載率は50% を超える。一方、そのうち 7 サービス分野は言及率自体が 30% 未満にとどまる
• 「評価の質」はすでに高いのに、「登場する回数」がボトルネックになっているという構図が、サービス分野を問わず繰り返し現れている
• 残る 2 サービス分野は、計測期間中に一度も自社名が登場しない「会話に不在」の状態だった
• 改善の優先順位は「語られ方を良くする」ことではなく、「登場する機会そのものを増やす」ことにある

自社の AI 検索対策を評価する際は、まず言及率と上位掲載率を分けて確認することが最初の一歩です。

本記事のデータは 2026 年 8 月時点の 「LLMOA（エルモア）：グラッドキューブ提供」 計測データに基づいています。生成 AI の回答は各プラットフォームのアルゴリズム変動によって短期間で変化するため、今後同様の傾向が続くとは限りません。集計対象は 11 サービス分野（BtoB 6 サービス分野・BtoC 5 サービス分野）で、内訳は SaaS、製造業（2 分野）、印刷業、広告代理店、情報通信業、スマートフォンアプリ、ホテル・宿泊、ローン・金融、介護、スポーツ施設です。サービス分野の数が限られるため、ここで示す傾向はあくまで参考値としてお読みください。

なぜ AI 検索で「出れば1位」なのに「出現率」は低いのか

9サービス分野で言及時の上位掲載率は50%を超える

LLMOA（エルモア）で計測した 11 サービス分野のデータを見ると、9 サービス分野で「生成 AI に言及されたときの上位掲載率（1 位、または 3 位以内に入る割合）」が 50% を超えていました。

中には、言及さえされれば必ず 1 位で紹介されるサービス分野も含まれています。AI が自社について語る内容そのものには、大きな問題がないケースが大半です。

7サービス分野は言及率自体が30%未満にとどまる

一方で、同じ 9 サービス分野のうち 7 サービス分野は、そもそもの言及率（AI の回答に自社が登場する割合）が 30% 未満にとどまっていました。

「AI の回答に登場しさえすれば高く評価される」状態と、「AI の回答にほとんど登場しない」状態が、同じサービス分野内で同時に起きているということです。改善すべきは評価の中身ではなく、登場する回数そのものです。

AI 検索における「会話に不在」とは何か｜言及ゼロだった2サービス分野の実態

残る2サービス分野は計測期間中、一度も自社名が登場しなかった

9 サービス分野とは別に、計測期間中に生成 AI の回答へ自社名が一度も登場しなかったサービス分野が 2 サービス分野ありました。

これは「順位で負けている」状態ではなく、そもそも AI の回答という土俵に上がれていない状態です。上位掲載率を改善する施策と、この「会話に不在」の状態を解消する施策は、取り組む順序も内容も異なります。

この構図はなぜ起きるのか

AIの「評価」と「そもそも候補に挙げるか」は別の仕組みで決まる

生成 AI が回答を組み立てる際、「どのブランドを候補として挙げるか」と「挙げたブランドをどう評価し、何位で紹介するか」は別々のプロセスで決まります。

前者は AI がどれだけ幅広い情報源から自社の情報を拾えているかに左右され、後者はその情報がどれだけ具体的で説得力があるかに左右されます。

この 2 つを分けて考えないと、「評価は良いのに登場しない」という状態を見落とすことになります。

コンテンツの質を上げる施策と、露出機会を増やす施策は別物として扱う必要がある

「AI からの評価が好意的だから対策は十分」と判断してしまうと、実際に改善が必要な「登場機会の少なさ」を見過ごします。

コンテンツの質を磨く施策（語られ方の改善）と、露出機会を増やす施策（プロンプトカテゴリの拡張・第三者メディアへの掲載など）は、目的も効果測定の指標も異なるため、別々の取り組みとして計画する必要があります。

AI 検索対策、何から着手すべきか

まず自社の言及率と上位掲載率を分けて計測する

AI 検索での可視性を評価する際は、「言及率（登場する回数）」と「上位掲載率（登場したときの評価）」を必ず分けて数値化します。

この 2 つを合算した単一のスコアだけで判断すると、どちらに課題があるかが見えなくなります。

上位掲載率がすでに高い場合は、露出機会への投資を優先する

上位掲載率がすでに高い場合、優先すべきはコンテンツの語られ方をさらに磨くことではなく、AI が拾える情報源の幅を広げることです。

• プロンプトのカテゴリを増やして計測範囲を広げる
• 第三者メディアへの掲載を増やす

といった「露出機会そのもの」への投資が効果に直結しやすくなります。
第三者メディア掲載による AI の引用率は非常に高く、LLMOA（エルモア）の別調査では自社サイトの AI 回答率が「8.7％」というデータもあります。

2026年8月27日 AIの回答根拠、自社サイトは平均8.7%だけ｜LLMOA（エルモア）が計測した8業種データが示す『第三者メディア依存』の実態

LLMOA （エルモア）で「出現」と「評価」を分けて計測する

「AI にどう評価されているか」と「AI の回答にそもそも登場しているか」は、まとめて計測すると見分けがつきません。

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、言及率・上位掲載率・語られ方・成果への接続を分けて計測し、どこにボトルネックがあるかを可視化します。
まずは自社の課題が「評価」なのか「登場機会」なのか、確認するところから始めてください。

まとめ：ボトルネックは「評価」ではなく「登場回数」

以下、本記事の内容まとめです。

• LLMOA で計測した 11 サービス分野のうち 9 サービス分野で、言及時の上位掲載率は 50% を超える。一方 7 サービス分野は言及率自体が 30% 未満にとどまる。
• 残る 2 サービス分野は計測期間中、一度も自社名が登場しない「会話に不在」の状態だった。
• AI の「評価」と「そもそも候補に挙げるか」は別の仕組みで決まるため、対策も分けて考える必要がある。
• 対応の第一歩は、言及率と上位掲載率を分けて計測し、上位掲載率がすでに高い場合は露出機会への投資を優先すること。

AI 検索対策の優先順位を間違えないために、まず自社のボトルネックが「評価」なのか「登場回数」なのかを見極めてください。

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よくある質問（FAQ）

参照・引用出典

1. LLMOA（エルモア）で計測した 11 サービス分野（BtoB 6 サービス分野・BtoC 5 サービス分野）
   ※内訳：SaaS、製造業〈2 分野〉、印刷業、広告代理店、情報通信業、スマートフォンアプリ、ホテル・宿泊、ローン・金融、介護、スポーツ施設）の可視性データ（サンプル、匿名化済み）。
   

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• Google は検索結果内のリンクを「google.com/goto」という暗号化されたリダイレクト URL に置き換える形式で段階的な導入を進めている。2026 年 7 月にテストを開始し、8 月時点で一部の住宅用 IP ではほぼ 100% に達している
• Google はこの変更を「進化する不正行為に対する技術的対策」と公式にコメント。第三者ツールや AI 企業によるスクレイピング対策とみられている
• 背景には、順位計測企業 SerpApi に対する Google の提訴がある。裁判で決着がついていない中での技術的な対抗策という位置づけ
• 順位計測ツール・SEO 分析ツールなど、検索結果のスクレイピングに依存するサービスは、データ取得の難度が上がる可能性がある

自社で利用している順位計測・SEO 分析ツールが、この変更の影響を受けていないかを確認しましょう。

本記事は 2026 年 8 月26日〜28日時点で Search Engine Roundtable が報じた内容に基づいています。
Google は段階的な導入の事実を確認したのみで、対象範囲・完了時期などの詳細は公式には説明していません。導入は現在進行中のため、今後の状況変化にご注意ください。

Googleが検索結果のリンクを「goto」形式に置き換えている

2026年7月にテスト開始、8月には大半の環境で導入を確認

Google は検索結果内のリンクを、これまでの「ページへの直接リンク」から「google.com/goto」という Google 独自のリダイレクト URL 経由に置き換える形式を展開しています。

2026 年 7 月からテストが確認されており、順位計測サービス Nozzle の Derek Perkins 氏によると、8 月時点で複数の住宅用 IP プロバイダー経由では「ほぼ 100%」まで導入が進んでいることが観測されています。

リンクは暗号化されたリダイレクトURLになり、直接のページURLを取得できなくなる

この goto URL はデコード（解読）できない形式になっており、リンク先の実際のページ URL をリンクそのものから直接取得することができません。ページにアクセスするには、実際にリダイレクトをたどる必要があります。

Perkins 氏は「1 つの検索結果ページには数百件のリンクが含まれるため、それぞれをたどってデコードする作業は、小規模なテストでは機能しても大規模に行うのは難しくなるはずだ」と指摘しています。

なぜGoogleはこのタイミングで踏み切ったのか

スクレイピングによる順位取得・データ収集への対抗策とGoogleが説明

Google の広報担当者は Search Engine Roundtable の取材に対し、「当社は進化する不正行為に対する技術的対策を長年にわたり展開しており、サービスと利用者を保護するための対応を継続的に行っている」とコメントしています（2026 年 8 月 26 日〜27 日、Search Engine Roundtable の取材に対する回答）。

この変更は、検索結果を大規模にスクレイピングする第三者ツールや AI 企業への対抗策とみられています。

順位計測企業 SerpApi への提訴が続くなか、技術的な対抗策として位置づけられる

背景には、Google が順位計測企業 SerpApi を提訴している経緯があります。Search Engine Roundtable の報道では、Google はこの訴訟で「苦戦している」とされており、法的手段だけでなく技術的な対策を同時に進める動きとして今回の導入を位置づけています。

SEO・GEO計測ツールにどのような影響が出るか

ページ単位で数百件のリンクを個別にたどる必要が生じ、大規模なスクレイピングのコストが増大する

これまで検索結果ページから直接取得できていたリンク先 URL が、リダイレクトをたどらなければ分からない形式に変わります。1 ページあたり数百件のリンクをすべてたどる処理は、順位計測・SEO 分析のために検索結果を定期的に収集しているツールにとって、処理コストの増大につながります。

検索結果を情報源とするツール全般に影響が及ぶ可能性がある

影響を受けるのは、狭義の順位計測ツールだけではありません。検索結果ページの構造や表示内容を情報源として利用しているツール全般が、同様の対応を迫られる可能性があります。

Search Engine Roundtable の Barry Schwartz 氏は「第三者ツールやサービスはいずれ適応するだろう、彼らは常にそうしてきた」とも述べており、影響は一時的な混乱にとどまる可能性もありますが、当面はデータ取得の精度や更新頻度に変化が出ることが想定されます。

マーケティング担当者・責任者への確認事項

自社が使う順位計測・分析ツールのデータが正常に取得できているか確認する

自社で契約している順位計測ツール・SEO 分析ツールについて、直近のデータ更新が正常に行われているか、欠測や異常値が発生していないかを確認します。

段階的な導入が進行中の間は、ツール提供元からの対応状況のアナウンスにも注意を払う必要があります。

Google純正の一次情報への依存度を見直す

検索結果のスクレイピングに依存するデータだけでなく、Google Search Console など Google が直接提供する一次情報の活用を見直すきっかけにもなります。

スクレイピングベースのデータ取得が今後さらに難しくなる可能性を踏まえ、データソースの分散を検討する価値があります。

生成AIへの直接計測で、検索結果のスクレイピングに依存しない計測体制を

今回の変更が直接影響するのは、Google の検索結果ページをスクレイピングして情報を取得する仕組みのツールです。グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews・AI Mode に実際にプロンプトを投げかけ、その回答を収集する方式で AI 検索の可視性を計測しています。

検索結果ページのスクレイピングに依存しない計測方法を検討する際の選択肢として、まず自社の AI 検索での言及状況を確認することから始めてください。

まとめ：Googleのリンク形式変更で、検索結果に依存するツールの前提が変わる

本記事のまとめは以下の通りです。

• Google は検索結果のリンクを暗号化されたリダイレクト URL「google.com/goto」に置き換える段階的な導入を進めている。2026 年 7 月開始、8 月時点で一部環境ではほぼ 100% に到達。
• Google は「進化する不正行為への技術的対策」と説明。順位計測企業 SerpApi への提訴が続く中での技術的な対抗策とみられる。
• 検索結果のスクレイピングに依存する順位計測ツール・SEO 分析ツールは、データ取得コストの増大や精度低下の影響を受ける可能性がある。
• 対応の第一歩は、自社が使うツールのデータが正常に取得できているかを確認し、Google 純正の一次情報への依存度を見直すこと。

検索結果に依存するデータ取得の前提が変わりつつあります。
SEO対策にかなり大きな影響を受ける可能性がありますので、自社のマーケティング判断がどのデータソースに依存しているかを、あらためて確認してください。

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よくある質問（FAQ）

参照・引用出典

1. Search Engine Roundtable「Confirmed: Google Search Rolling Out google.com/goto Tracking Parameters」（Barry Schwartz、2026年8月26日、2026年8月27日更新）： https://www.seroundtable.com/google-search-goto-tracking-41957.html

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• LLMOA（エルモア）で計測した 9 業種のデータを集計すると、同一業種内で「最も言及率が高いモデル」と「最も低いモデル」の比率は平均約 12 倍。業種によっては 30 倍を超えるケースもある。
• 検索連動型のモデル（Google 系）が上位を占め、対話特化型のモデル（ChatGPT・Perplexity など）が下位になる傾向が複数業種で見られる
• BtoB 業種の方が BtoC 業種よりモデル間格差が大きい傾向がある（ただしサンプル数が少なく参考値）
• 1 つのモデルの計測結果だけを見て「自社は AI 検索で見られていない／見られている」と判断するのは危険

まず自社の言及率を、モデルごとに分けて確認することが最初の一歩です。

本記事のデータは 2026 年 8 月時点の LLMOA 計測サンプルに基づいています。生成 AI の回答は各プラットフォームのアルゴリズム変動によって短期間で変化するため、今後同様の傾向が続くとは限りません。
集計対象は BtoB 5 業種・BtoC 4 業種の計 9 業種で、業種名・個別の測定条件（回答数・プロンプト数など）は匿名化のため非開示です。業種数が限られるため、ここで示す平均値・傾向は自社の状況をそのまま代表するものではなく、あくまで参考値としてお読みください。

同じ質問でも、AI モデルによって言及率はどれくらい違うのか

モデル間格差は平均約12倍、最大30倍超

LLMOA（エルモア）で計測した 9 業種のデータを集計すると、同一業種内で「最も言及率が高いモデル」と「最も低いモデル」の比率（以下、モデル間格差）は平均約 12 倍でした。業種間のばらつきは大きく、最も小さいケースで約 1.3 倍、最も大きいケースでは 30 倍を超えています。

このデータから「AI 検索での自社の可視性」を 1 つのモデルだけで測ると、実態を大きく見誤ります。あるモデルでは頻繁に言及されていても、別のモデルではほぼ登場していない、という状態が業種を問わず起きているためです。

自社の AI 検索対策を評価する際は、必ず複数モデルを横断して計測し、モデルごとの数値を並べて見る必要があります。

どのタイプの AI モデルが言及率で優位に立ちやすいのか

「検索連動型モデル」が上位、「対話特化型モデル」が下位になる傾向

複数業種のデータを見ると、検索連動型のモデル（Gemini など検索エンジンと連動して回答を生成するタイプ）が言及率の上位を占め、対話特化型のモデル（チャット形式での対話に特化したタイプ）が下位になる傾向が多くの業種で確認できます。ただし、この傾向がすべての業種に当てはまるわけではなく、対話特化型のモデルが上位に来る例外も存在します。

モデルの種類によって、回答の根拠として参照する情報源の構造が異なることが背景にあります。検索連動型は検索結果に近い形で幅広い情報源を拾う一方、対話特化型は学習済みの知識や限られた引用元に依存する傾向があります。

そのため、「検索連動型のモデルでは言及されているから対策は十分」と考えると、対話特化型のモデルでの露出不足を見落とすことになります。

BtoB／BtoC で AI モデル間格差に違いはあるか

BtoB業種の平均格差は約17.4倍、BtoC業種は約4.4倍

BtoB 業種と BtoC 業種でモデル間格差を分けて集計すると、BtoB 業種の方が BtoC 業種より格差が大きい傾向が見られました。

BtoB 業種では特定の検索連動型モデルにのみ言及が集中し、対話特化型モデルではほぼ言及されないというケースが複数含まれています。一方で BtoC 業種は、モデル間の差が相対的に小さくなっています。

本調査データにおける業種の傾向は業種数が各 4〜5 件と少ないため、参考値として取り扱ってください。特に BtoB 側は 1 業種の突出した数値が平均を押し上げており、その 1 業種を除くと格差はやや縮小します。
とはいえ、BtoB 業種では特定のモデルに依存した可視性になりやすい構造が見受けられ、BtoB 事業者ほど対話特化型モデルでの露出を個別に確認する価値が高いと言えます。

AI モデル間格差にどう対応すべきか

AI モデルごとに言及率・1位率を分けて計測する

生成 AI での可視性を評価する際は、LLMOA で計測が可能な5つの AI モデル合算の平均値だけでなく、モデルごとの言及率・1位率を個別に把握するところから始めます。平均値だけを見ると、実際には1つか2つのモデルに依存している状態を見落としてしまうためです。

【LLMOA（エルモア）が計測対象とする生成 AI モデルと特徴】※今後追加予定

言及率が低い AI モデルには情報源に合わせた施策を打つ

言及率が低い AI モデルについては、そのモデルが回答の根拠にしている情報源（第三者メディア・レビューサイトなど）を特定し、そこへの掲載を優先します。

AI モデルによって参照する情報源の構造が異なるため、全モデル一律の対策では効果が偏ってしまいます。社内のリソース状況なども踏まえて、施策の優先度を決めて取り組みましょう。

AI モデル別の打ち手をまとめていますので、以下の表を参考にしてください。

AI モデル別の打ち手

また、前述の通り BtoB 業種は検索連動型モデルへの依存が強くなりやすい傾向が見られるため、対話特化型モデルでの言及率を定期的に確認することも欠かせません。検索連動型モデルでの可視性だけを見て安心してしまうと、対話特化型モデルでの露出不足に気づかないままになります。

LLMOA（エルモア） で「モデル別の言及率」を計測する

自社が「どの AI モデルに強い・弱い」は、生成 AI の回答を実際にモデルごとに収集しなければ把握できません。

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews・AI Mode を横断して、モデルごとの言及率・1 位率・引用元の内訳を計測します。

自社の可視性が特定のモデルに偏っていないかを確認するところから始めてください。

まとめ：モデル間格差は平均12倍、計測と施策はモデル単位で分ける

以下、本記事の内容まとめです。

• 9 業種の集計では、同一業種内のモデル間格差は平均約 12 倍、最大では 30 倍を超えている。1 モデルだけの計測では実態を見誤る可能性が高い。
• 検索連動型モデルが上位、対話特化型モデルが下位になる傾向が多くの業種で見られるが、例外もある。
• BtoB 業種の方がモデル間格差が大きい傾向がある。ただしサンプル数は各4〜5業種と少なく、参考値として扱う必要がある。
• 対応の第一歩は、モデルごとに言及率・1 位率を分けて計測し、弱いモデルに個別の施策を打つこと

AI 検索での可視性は「1 つの数字」では語れません。モデルごとの差を可視化することが、次の打ち手を正しく選ぶための出発点です。

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よくある質問（FAQ）

参照・引用出典

1. LLMOA（エルモア）で計測した 9 業種（BtoB 5 業種・BtoC 4 業種）のモデル別可視性データ（サンプル、匿名）：業種名・個別の測定条件（回答数・プロンプト数など）は非開示。モデル間格差：平均約12倍（レンジ：約1.3倍〜30倍超）。BtoB業種平均約17.4倍・BtoC業種平均約4.4倍（各5業種・4業種、参考値）。

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

• LLMOA（エルモア）で計測した 8 業種のデータ（業種はすべて異なる業種／BtoC：4業種、BtoB：4業種）を集計すると、AI の回答根拠に占める自社ドメインの引用シェアは平均 8.7%。8 業種中 6 業種が 10% 未満に集中。
• 業種間の差は大きく、最も低いケースは 1% 未満、最も高いケースでも 30% 台。
• AI が根拠にしているのは、比較サイト・専門メディア・コミュニティなど第三者の情報源が中心。自社サイトの SEO を強化するだけでは、AI 検索での可視性は上がりにくい。
• 第三者メディアへの掲載状況を把握し、掲載を増やす動きが、AI 検索対策の優先事項となる。

自社サイトのコンテンツを磨く前に、まず「AI が誰の情報を根拠にしているか」を確認することが最初の一歩です。

本記事のデータは 2026 年 8 月時点のLLMOA （エルモア）計測データに基づいています。生成 AI の回答は各プラットフォームのアルゴリズム変動によって短期間で変化するため、今後同様の傾向が続くとは限りません。
なお、集計対象は BtoB 4 業種・BtoC 4 業種の計 8 業種で、業種名・個別の測定条件（回答数・プロンプト数など）は匿名化のため非開示です。業種数が限られるため、ここで示す平均値・傾向は自社の状況をそのまま代表するものではなく、あくまで参考値としてお読みください。

AI の回答根拠に、自社サイトはどれくらい使われているか

自社ドメイン引用シェアは平均8.7%、8業種中6業種が10%未満

LLMOA（エルモア）で計測した 8 業種の可視性データ（業種はすべて異なる業種／BtoC：4業種、BtoB：4業種）を集計すると、生成 AI が回答の根拠として自社ドメインを引用した割合（自社ドメイン引用シェア）は平均 8.7%でした。

8 業種中 6 業種は 10% 未満に集中しており、大半の業種で「AI の回答根拠の 9 割以上が第三者情報」という状態です。

業種間のレンジは1%未満〜30%台、中央値は平均よりさらに低い

業種間のばらつきは大きく、最も低いケースは 1% 未満、最も高いケースでも 30% 台にとどまっています。

平均値だけを見ると「1 割弱は自社サイトが根拠になっている」ように見えますが、実態は一部の業種が平均を押し上げているだけで、中央値はさらに低い水準（*）でした。

BtoC（4業種）の平均は約15.1%、中央値は約12%でした。BtoB（4業種）の平均は約2.3%、中央値は約1.8%です。BtoC 業種の方が高い傾向がありましたが、サンプル数は各4業種と少ないため参考値として留意ください。

このデータから、「自社サイトのコンテンツを充実させれば AI に引用される」という前提自体を見直す必要があります。 AI は自社の発信内容そのものではなく、第三者がそのブランドについて何を書いているかを根拠に回答を組み立てているためです。

なぜ自社サイトは AI の回答根拠になりにくいのか

AIは「本人の発信」より「第三者の評価」を根拠にしやすい

生成 AI が検索クエリへの回答を組み立てる際、参照する情報源には比較サイト・レビューサイト・専門メディア・コミュニティ（ユーザー同士の口コミ・Q&A サイトなど）が多く含まれる傾向があります。

自社サイトは「発信者本人の情報」として扱われる一方、第三者メディアは「客観的な評価・比較」として扱われやすく、AI が回答の根拠として優先しやすい構造になっています。これは自社サイトの品質が低いから起きているとは限りません。

AI にとって「本人の主張」と「第三者の評価」は役割が異なり、後者のほうが回答の根拠として採用されやすいという構造上の傾向です。

引用シェアが高い業種は第三者メディアへの掲載数自体が多い

自社ドメイン引用シェアが比較的高い業種を見ると、第三者メディアへの掲載数自体が多い、あるいは比較・レビュー記事の中で頻繁に取り上げられているという共通点があります。

つまり「自社サイトを磨く」施策と「第三者メディアに載る」施策は、AI 検索対策としては別の取り組みとして扱う必要があります。

BtoBとBtoCでは、引用される第三者メディアの種類も異なる

引用元の内訳を業種横断で見ると、比較サイト・専門メディアはBtoB・BtoCを問わず引用元の上位に共通して入ります。 

その一方で、事業者向け（BtoB）の業種では動画プラットフォームやユーザーコミュニティの書き込み、SNS・UGCといった実体験ベースの情報源も上位に目立ちます。専門性の高い判断材料（仕様・導入実績など）を、コミュニティの生の声から拾っている様子がうかがえます。

一方、消費者向け（BtoC）の業種では、業界特化メディアと競合の公式サイトが引用元の中心で、業種によっては公的機関のサイトが上位に入るケースもあります。どの第三者メディアを優先して攻略すべきかは、BtoBかBtoCかによって変わります。

第三者メディア依存から抜け出すために何をすべきか

まず自社ブランドの第三者メディアでの語られ方を棚卸しする

比較サイト・レビューサイト・業界メディアなど、自社ブランドが言及されている媒体をリストアップし、内容が最新か、好意的な文脈で語られているかを確認します。

AI の回答根拠の大半が第三者情報である以上、そこに古い情報や誤った情報が残っていると、AI の回答自体がそれをそのまま反映してしまうためです。

第三者メディアへの掲載をPR活動の目標に組み込む

比較記事・業界メディアへの寄稿・レビューサイトへの登録など、第三者から言及される機会を増やす活動を、コンテンツ SEO と並ぶ施策として予算・目標に組み込みます。

自社サイトのコンテンツをいくら強化しても、AI の回答根拠に占める自社サイトの割合は平均 8.7% にとどまっているためです。可視性を上げるには、自社サイトの外側への投資が欠かせません。

オウンドメディアを「第三者に引用される一次情報源」に転換する

自社サイトのコンテンツを、データ・調査結果・具体的な数値を含む「他メディアが引用したくなる情報（一次情報）」として設計し直します。

自社サイトが AI に直接引用されにくいとしても、第三者メディアがその自社サイトを情報源として引用すれば、間接的に AI の回答へつながる経路になります。

LLMOA（エルモア） で自社ドメインの引用シェアを計測する

自社ドメインの引用シェアが何% で、どの情報源が根拠として使われているかは、AI の回答を実際に収集しなければ把握できません。

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews を横断して、自社ブランドの言及率・引用元の内訳・競合比較を計測します。

自社サイトと第三者メディア、どちらに投資すべきかを判断するための第一歩として、まず自社の引用シェアを計測することから始めてください。

まとめ：自社サイトの引用シェアを計測するところから始める

以下、本記事の内容まとめです。

• LLMOA で計測した 8 業種の自社ドメイン引用シェアは平均 8.7%。6 業種が 10% 未満に集中しており、AI の回答根拠の大半は第三者情報である。
• 自社サイトの SEO 強化だけでは AI 検索での可視性は上がりにくい。AI は「本人の発信」より「第三者の評価」を根拠にしやすい構造がある。
• 対応の第一歩は、第三者メディアでの「自社ブランドの語られ方」を棚卸しすること。古い情報はすぐにアップデートしてください。
• 第三者メディアへの掲載を PR 活動の目標に組み込み、オウンドメディアは「第三者に引用される一次情報源」として役割を転換する。

自社サイトを磨く努力が、そのまま AI 検索での可視性につながるとは限りません。

まず「AI が誰の情報を根拠にしているか」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）

参照・引用出典

1. LLMOA（エルモア）で計測した 8 業種の可視性データ：業種名・個別の測定条件（回答数・プロンプト数など）は非開示。自社ドメイン引用シェア：平均 8.7%、8 業種中 6 業種が 10% 未満。30日間の計測データを集計。

【記事の要約（ここだけでもポイントは掴めます）】

Google AI Mode の月間利用者が10億人を突破しました。そしてユーザーの「検索の仕方」そのものが変わっています。従来のコンテンツ構造のままでは AI 検索に引用されにくくなっています。

• AI Mode のクエリ（検索に入力する言葉）は従来の検索の平均3倍の長さになっています。「東京 ホテル」ではなく「子連れで東京旅行、3泊4日でおすすめのホテルと観光スポットを教えて」という形で入力されます
• 最も多い最初の単語は「What（何）・How（どうやって）・I（私は）」です。キーワードではなく、質問形式・状況説明形式が主流になっています
• 「実行型（Do）」クエリは全体より80%速く成長中。「〇〇のやり方を教えて」「〇〇の計画を立てて」という、何かを実際に行動するための質問が急増しています

自社の主力コンテンツが「AI Mode ではどんな質問形式で聞かれるか」を書き出すことが最初の一手です。

Google AI Mode の普及により、クエリはどのように変化しているのか

AI Mode のクエリが3倍長くなったとはどういうことか

AI Mode（AI モード）とは、Google が提供する AI を使った検索機能です。従来の検索結果の一覧表示ではなく、AI が質問に直接答える形で情報を提供します。

Google の Shivani Mohan 副社長（データサイエンス・UXR 担当）が2026年5月19日に公表したデータによると、AI Mode の月間アクティブユーザーは10億人を突破し、クエリ数は四半期ごとに2倍以上のペースで成長しています。

クエリの変化を具体的に見ると：

なぜクエリの変化がコンテンツに影響するのか

従来の SEO は「ユーザーが打つキーワード」から逆算してコンテンツを作る発想でした。しかし AI Mode ユーザーは「状況と意図をまとめて」入力します。

コンテンツの設計起点を「キーワード」から「ユーザーが置かれている状況と目的」に移行することが必要です。

AI Mode の5つの検索パターンとは何か：どれが最も速く成長しているのか

5つの行動モードはどのように分類されているのか

AI Mode のクエリは5つの行動パターンに分類できます。それぞれの成長速度と、対応すべきコンテンツの形が異なります。

コンテンツ企画のヒント： 「このコンテンツは5つのうちどれに応えるか」を先に定義することが、AI Mode 時代のコンテンツ設計の基本になります。上記の表をコンテンツ設計の参考にしてください。

なぜ「Do クエリ」が最も速く成長しているのか

Do クエリとは「旅行の計画を立てて」「運動メニューを作って」「家計の予算を組んで」というような、実際の行動に直結する質問です。

AI が「計画を立てる・手順を教える・チェックリストを作る」という作業を代行できるようになったことで、このタイプの質問が急増しています。

なぜ「起承転結」型の記事は AI 検索に引用されにくいのか

AI 検索が引用しやすいコンテンツ構造とは何か

SEO-PR 共同創業者の Greg Jarboe 氏は、AI Mode がコンテンツを引用する仕組みを、19世紀の電信技術がジャーナリズムに与えた影響と重ねて説明しています。

電信の通信コストが従量課金になったことで、記者は前置きをなくして最重要事実を冒頭に置くようになりました。これが「逆ピラミッド型（結論→理由→詳細）」と呼ばれるジャーナリズムの書き方の起源です。

振興メディアである Axios などはこの逆ピラミッド型を明確に体現しています。

AI Mode も同じ原理で動いています。冒頭に直接的な答えがないコンテンツは、AI が「引用できる部分」として認識しにくい構造になっています。

「回答先出し」とはどういう書き方か

引用されにくい書き出し（起承転結型）：
「デジタルマーケティングにおいて、コンテンツは非常に重要な役割を果たします。本記事では……」

引用されやすい書き出し（回答先出し型）：
「2026年の AI Mode 検索では、クエリの平均長が従来の3倍になり、Do と Decide 型コンテンツが引用される確率が最も高いことが確認されています。」

冒頭2〜4文で主要な答えを提示し、その後に理由・詳細・事例を続ける構造が、AI と人間の両方にとって読みやすい形です。

AI Mode に引用されるコンテンツにするための5つの方法

① 冒頭に具体的な数字・ブランド名・結論を置く

各セクションの冒頭文に「主要な定義・数字・結論」を置きます。曖昧な一般論から入るコンテンツは、AI による要約時に事実と異なる情報が生成されるリスク（ハルシネーション）も高まります。

具体的なブランド名・地名・日付・数値を冒頭文に含めることで、AI が「引用できる部分」として認識しやすくなります。

② 短段落＋各セクション冒頭の要約で構造化する

本文は2〜3文の短い段落で構成し、各 h2 の直下に「このセクションの結論を1文」置きます。

これにより、AI がセクション単位で正確に引用できるようになります。長い記事でも、各セクションが独立した「答え」として機能する設計が重要です。

③ 各セクションを「その質問単体への答え」として独立させる

AI Mode ユーザーは最初の答えをベースにさらに深く掘り下げる「フォローアップ型」の検索をします。

「前のセクションを読んでいる前提」で書かれたセクションは、AI による単独引用がされにくくなります。各セクションが「その質問だけ読んでも理解できる」状態を目指してください。

④ コンテンツ企画を「5つの動詞」で始める

コンテンツ企画の入口を「キーワード5個」から「Explore・Decide・Learn・Create・Do」 のどれか1つに変えます。

同じテーマでもモードによって構造が変わる例：

• 「AI コンテンツマーケティング」を Decide 型で書く → ツール A とツール B の比較・選ぶ際の条件を中心にする
• 「AI コンテンツマーケティング」を Do 型で書く → 今週から始める AI コンテンツ制作の手順を中心にする

⑤ 画像に「その画像が答えている質問」を Alt テキストとして書く

画像クエリは月40%以上の速度で増加しており、「画像は SEO のおまけ」という位置づけは終わっています。

Alt テキスト（画像の説明文）を書く際は「装飾的な説明」ではなく「その画像が答えている質問」を意識することが、AI Mode 引用対応の実践的な第一歩です。

まとめ：AI Mode 時代のコンテンツ構造に今から対応する

• AI Mode のクエリは従来の3倍の長さに：「キーワード断片」ではなく「状況と意図の塊」として検索されている
• Do クエリが全体比80%という急成長：実行型・手順型のコンテンツへの需要が急増している
• 起承転結・導入から入る記事構造は AI 引用に不利：冒頭で答えを示す「逆ピラミッド型」が今の標準
• 5つの方法（冒頭の具体化・短段落構造・セクションの独立化・5動詞設計・画像対応）は今すぐ既存コンテンツに適用できる

SEO におけるライティングの変革は2度目を迎えています。1度目は電信、2度目は AI 検索です。早く構造を変えたコンテンツが、次の引用枠を獲得します。

【LLMOA 計測データによる実例解説】AI Mode での自社コンテンツの引用状況を計測する

コンテンツ構造を AI Mode 対応に見直しても、「実際に引用されているか」を確認する手段がなければ改善の効果を測れません。

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews を横断して自社ブランドの出現率・推薦文脈・競合比較を日次で計測します。

実際に LLMOA で計測した Web 広告代理店の事例では、30日間・生成 AI 5モデル×プロンプト18件＝2,558回の回答のうち、自社が言及されたのは457回（17.9%）にとどまりました。

特徴的だったのは、「地域×業種×媒体」など条件が具体的な質問ほど言及率が高く（最大54.9%）、条件のない一般的な質問（「広告代理店 おすすめ」など）では3.4%まで落ち込むという差です。

これは本記事で解説した「Decide・Do 型の具体的なクエリほど AI に引用されやすい」という傾向と一致します。
このデータから、「地域×業種×媒体」のクエリを拾えるようなコンテンツを量産していくことがブランド・サービス言及率を高める可能性が高いです。

このように LLMOA では、「現在地」を定量的に把握することで、どのような施策が有効であるのかが明確にわかります。
AIO・LLMO 対策の第一歩として、定量的な計測基盤を整えましょう。

LLMOA の詳細・お問い合わせはこちら

よくある質問

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参照・引用出典

1. AI Mode Queries Are 3X Longer – Why Your Page Should Lead With The Answer（Search Engine Journal / Greg Jarboe, SEO-PR, 2026年8月21日）：https://www.searchenginejournal.com/ai-mode-queries-are-3x-longer-the-case-for-leading-with-the-answer/585990/
   
2. How AI Mode Is Changing The Way People Search In The U.S.（Google Blog / Shivani Mohan, 2026年5月19日）：https://blog.google/products-and-platforms/products/search/ai-mode-us-insights/
   

1. 2026年8月スパムアップデートの確認方法と注意点

2026年8月スパムアップデートとは何か

Google は2026年8月18日、今年3回目となるスパムアップデートの展開を開始しました。
スパムアップデートとは、Google がスパム（質の低いコンテンツや不正な最適化）を検出する仕組みを強化するアップデートです。

今回の特徴：

• 完了まで数日かかる見通し（過去の事例：3月は20時間未満・6月は約2日）
• 新たなスパムポリシーの変更はなし（既存ルールの適用精度を上げる内容）

スパムアップデート中に注意すべきことは何か

展開中は順位の変動が続くため、完了前のデータを判断に使うのは危険です。

正しい手順：

1. Search Status Dashboard でアップデートの完了を確認する
2. 8月18日以降のデータを起点に Search Console で検索パフォーマンスを確認する
3. 大幅な変動があったページを特定し、スパムポリシーへの抵触がないかを確認する

スパムポリシーに問題のないサイトは過度に心配する必要はありません。

2. Google 「生成 UI（Generative UI）」とは何か：ツール系コンテンツに何が起きているのか

AI Overviews の「生成 UI」とはどのような機能か

生成 UI（Generative UI）とは、検索者の質問に合わせて、住宅ローン計算機・インタラクティブ図解・シミュレーションツールなどを AI が検索結果ページ内でリアルタイムに生成する機能です。

わかりやすく言えば、「自社サイトに来なくても、Google の検索結果ページ上でツールが使えてしまう」状態です。

Google は AI Mode で2025年11月にこの機能を導入し、現在 AI Overviews にも拡張展開中です（英語・グローバル展開中、完了時期は未公表）。

生成 UI は自社サイトにどう影響するのか

これまで「計算機・比較ツール・料金シミュレーター」などのコンテンツは、ユーザーがページに訪問することで価値を提供していました。

生成 UI が普及すると：

• AI が検索結果ページ内でツール機能を代替する
• ツール系ページへのアクセスが減少するリスクがある

考えるべき対策：

• 自社サイトのツール系ページを Search Console でモニタリングする
• ツール機能以外の独自価値（専門家の解説・事例・データ）を厚くする

AI が代替できないのは「専門家の経験・判断・独自のデータ」です。ツールの機能だけに頼らず、コンテンツの深みを増す方向へ準備を進めてください。

3. 「優先ソースボタン」とは何か：アルゴリズム以外の可視性ルート

優先ソースボタン（Preferred Sources）とはどのような仕組みか

優先ソースボタン（Preferred Sources）とは、サイト側が Search Central の embed コードを使って自サイトに設置するボタンです。

仕組み： 読者がそのボタンをクリック → Top Stories・AI Overviews・AI Mode でそのサイトが優先表示 → バッジが付与される

2026年8月時点で60万件以上のサイトが読者に選択されており、5月時点（34.5万件）から約2倍に急増しています。

優先ソースボタンはなぜ重要なのか

これまでの検索での可視性はほぼアルゴリズムが決めていました。優先ソースボタンは「読者の選択」が直接 AI 検索での表示優先度に反映されるという、これまでにない仕組みです。

言い換えれば、既存読者との信頼関係が AI 検索での可視性に直結するルートが生まれました。

今すぐやること：

• Search Central のドキュメントを確認し、優先ソースボタンを自サイトに設置する
• ニュースレター・SNS・記事末尾で「優先ソースに登録するとニュースが届きやすくなります」と読者に案内する

優先ソースボタン（Preferred Sources）の設定方法は以下の Google 公式ガイドをご確認ください。

参考

ウェブ パブリッシャー向け Google 検索の優先ソース ガイド | Google 検索セントラル  |  Documentation  |  Google for Developers

Google for Developers

4. Reddit の ChatGPT 引用が1週間で86%急落した事実が示すもの

Reddit の ChatGPT 検索での引用シェアはどう変化したのか

Lily Ray 氏（Amsive VP・SEO & AI サーチ）らが公開したデータによると、ChatGPT Search における Reddit の引用シェアが急落しています。

8月8日に最初の落ち込みが確認されていますが、2回目の急落の原因は現時点で不明です。

この事例から何を学ぶべきか

「Reddit が多く引用されているから Reddit 投稿を増やす」という発想には注意が必要です。このデータが示すのは、AI エンジンの引用先は通知なく、短期間で大幅に変動するという現実です。

今回のアップデートが示すように、特定プラットフォームへの依存は戦略としてリスキーです。Reddit は「引用戦略の標的」ではなく「自社ブランドが自然に語られる場所」として捉え、自社の公式コンテンツ・専門性・オーガニックな言及の蓄積に投資することが安定した対策になります。

Reddit（レディット）とは、米国最大級の匿名掲示板・Q&A コミュニティです。日本の Yahoo!知恵袋や 5ちゃんねる（旧2ちゃんねる）に近いイメージで、ユーザーが体験談・口コミ・専門的な質問への回答を投稿しています。

まとめ：2026年8月の Google 検索変化にどう対応すべきか

• スパムアップデートは完了後に Search Console で検証する。完了前の数字で判断しない
• 生成 UI の AIO 拡張でツール系コンテンツのアクセスが減少するリスクがある。専門家の解説・事例・独自データという「AI が代替できない価値」を強化する
• 優先ソースボタンは読者の選択を AI 検索の可視性に変えるルート。早期設置と読者への告知が先行優位につながる
• Reddit の引用急落は「特定プラットフォーム依存の脆弱性」を示す。自社コンテンツとオーガニック言及の蓄積が安定した対策

スパムアップデート後の AI 検索での可視性変化を追う

このスパムアップデートの影響や生成 UI の展開は、ウェブ検索のトラフィックだけでなく AI 検索での引用・推薦にも影響します。Search Console は AI 検索での出現状況を計測できないため、別途計測が必要です。

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews を横断して自社ブランドの出現率・推薦文脈・競合比較を日次で計測します。

8月のアップデート前後での変化を把握するためのベースライン計測から始めてください。日々変化するアップデートやアルゴリズムの変化を計測することが非常に重要です。

よくある質問

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参照・引用出典

1. Spam Update, Generative UI In AIOs, Reddit Drop – SEO Pulse（Search Engine Journal / Matt G. Southern, 2026年8月22日）：https://www.searchenginejournal.com/seo-pulse-spam-update-generative-ui-ai-overviews-reddit-drop/586597/
2. August 2026 Spam Update（Google Search Status Dashboard）：https://status.search.google.com/incidents/LEubPCm2octf2uMqCFKE
3. Preferred Sources documentation（Google Search Central）：https://developers.google.com/search/docs/appearance/preferred-sources

YouTube がテレビで見られる時間はどのくらいになっているのか

CTV 視聴「1日10億時間」が示すものは何か

CTV（コネクテッドTV）とは、Netflix や YouTube などのインターネット動画をテレビ画面で視聴することを指します。スマートテレビや Fire TV Stick などのデバイスを使った視聴がこれにあたります。

YouTube の CTV 視聴は1日10億時間以上（全世界での利用時間）。ポッドキャストだけでも、2025年10月の時点で月7億時間以上がテレビ経由で視聴されています。

また、日本国内でも、テレビ画面上での1日平均視聴時間でYouTubeが50.4分と全媒体中1位となり、日本テレビ（47.3分）を上回っています（REVISIO「コネクテッドTV白書2026」、2026年3月）。

何が変わったのか： 広告主にとって YouTube は今や「スマホ向けの動画媒体」ではなく、「テレビ CM と同じ環境で届けられる媒体」になっています。「YouTube はデジタル広告」「テレビはテレビ局の番組」という区分けは実態と合わなくなりつつあります。

今回の Youtube アップデートで何が変わるのか

Youtube アップデート「ショー（Show）機能」とは何か

今回のアップデートで最も重要な変更は「ショー（Show）機能」です。

ショー（Show）機能とは： YouTube パートナープログラム（一定条件を満たしたクリエイターが参加できるプログラム）に参加しているチャンネルが、複数の動画をテレビドラマのようなエピソード形式でまとめて提供できる機能です。

• 専用のショー（番組）ページが作られる
• シーズン管理・エピソード順の再生ができる
• 視聴者は「次のエピソード」へ自然に進める

誰に影響があるか： 商品レビュー・業界解説・ハウツー系など、シリーズ型の動画を作っているクリエイターやブランドが最も影響を受けます。これまでプレイリストとしてまとめていたシリーズ動画を「ショー（番組）」として再登録することで、テレビ視聴者が連続視聴しやすくなります。

Youtube ショー（Show）機能 以外の主な変更点

YouTube CTV は広告・コンテンツ戦略にどう影響するのか

Youtube の視聴時間が地上波テレビを超え始めている今、Youtube CTV 広告のニーズが高まっています。
テレビCMと比較した場合、どのような違いがあるのでしょうか。

テレビ CM と YouTube CTV の比較

テレビ CM は「圧倒的なリーチはあるが、予算がかかる」という課題があります。YouTube CTV は同じテレビ画面に届けながら、ターゲットを絞って費用を抑えられます。
一言でいえば「高精度なターゲティングができるテレビCM」です。

特に中堅・中小企業にとってのCTV広告： テレビ CM の予算が確保しにくい場合でも、YouTube CTV 広告は実用的な選択肢になります。

テレビ向けにコンテンツ設計を見直す必要がある理由

テレビ画面での視聴が増えると、スマホ向けに作ったコンテンツでは見づらくなるケースが出てきます。
基本テレビ用とスマホ用、それぞれコンテンツは最適化する必要があります。
以下、最低限おさえておく必要があるポイントです。

• サムネイル： 小さい文字はテレビ画面から離れると読めない
• テロップ： 文字サイズが小さいと視認性が落ちる
• 構成： テレビ視聴は「選んで長く見る」傾向があるため、途中離脱させない構成が重要

今すぐ取るべき3つのアクション

① シリーズ動画を「ショー」として登録する準備をする

自社チャンネルに複数の動画シリーズがある場合、ショー機能の要件（高品質・テーマの一貫性）を確認し、申請の準備をします。

早期に対応したチャンネルほど、視聴継続率と滞在時間の改善効果を先に得られます。

② テレビ画面向けにクリエイティブを見直す

サムネイル・テロップ・文字サイズなど、スマホ向けに最適化してきた要素を、テレビ画面で見たときの視認性を基準に見直します。

テレビから2〜3メートル離れた距離で見たときに読めるかどうかを確認してください。

③ YouTube CTV をメディアプランに加える

テレビ CM 予算が確保しにくい場合は、YouTube CTV 広告をメディアプランの選択肢として検討します。

テレビ画面に届けながらターゲティングと効果測定ができる点を活かし、テレビ CM との役割分担を設計してください。

まとめ：YouTube のテレビ主流化に今から備える

• YouTube CTV は1日10億時間視聴という規模で、「テレビ代替」から「テレビ主流」へと移行しつつある
• ショー機能でクリエイターとブランドはエピソード型の連続視聴を設計できる。シリーズ動画を持つチャンネルは早期対応を検討すべき
• テレビ画面での視聴が増えるほど、サムネイル・テロップなどスマホ向け最適化の前提を見直す必要がある
• YouTube CTV はターゲティングと測定ができながらテレビ画面で届けられる。テレビ CM の代替候補として本格評価の段階に入った

Youtube 番組（Show）化時代の YouTube 広告運用は、制作と運用を一体で考える

CTV 視聴が主流化し、プレイリストの「ショー化」まで進む中、YouTube 広告で成果を出すには「動画クリエイティブの質」と「広告運用の精度」を分けて考えることが難しくなっています。

テレビ画面で視聴されることを前提にした高品質な動画と、それを活かす広告設計は、どちらか一方だけでは機能しません。グラッドキューブは、ショートドラマ制作サービス Dra Vis（ドラビス）による動画制作と、YouTube 広告の運用代行を組み合わせて提供しています。制作から入稿・運用まで一気通貫で任せられる体制が、CTV 時代の YouTube 広告に必要な最初の一歩です。

Dra Vis（ドラビス）の詳細はこちら ：https://www.glad-cube.com/service/youtube.html

YouTube 広告運用代行の詳細はこちら ：https://www.glad-cube.com/service/ai-dravis

よくある質問

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参照・引用出典

1. YouTube rolls out improvements for connected TV（Social Media Today / Andrew Hutchinson, 2026年8月18日）：https://www.socialmediatoday.com/news/youtube-rolls-out-improvements-for-connected-tv/828218/
   
2. People Watched 700 Million Hours of YouTube Podcasts on TV in October（Bloomberg, 2025年12月18日）：https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-18/people-watched-700-million-hours-of-youtube-podcasts-on-tv-in-october
   
3. Q2’26 our latest improvements to the YouTube app on TVs（YouTube 公式サポート）：https://support.google.com/youtube/thread/458858143/q2%E2%80%9926-our-latest-improvements-to-the-youtube-app-on-tvs?hl=en
   
4. REVISIO「コネクテッドTV白書2026」（2026年3月6日発表）：https://www.revisio.co.jp/

Google AI 検索（AI Overviews）は SNS をどのくらい引用しているのか

AI Overviews が SNS を引用する回数はどれくらいか

AI Overviews（AI オーバービュー）とは、Google 検索の結果の上部に表示される、AI が自動生成した回答のことです。「鉄分不足のサプリのおすすめは？」「近くで開催されているイベントは？」といった質問に対して、AI がウェブ上の情報を集めて要約した回答を表示します。

BrightEdge（ブライトエッジ）の共同創業者 CTO である Lemuel Park（レミュエル・パーク）氏が、米国の月間検索3億件超を分析した結果が2026年8月に公開されました。

米国では約15件に1件の検索で、Facebook または Instagram のコンテンツが AI の回答に含まれる計算です。

【編集注】 本記事で紹介している Google AI Overviews（AIO）の SNS 引用データは、BrightEdge による2026年8月時点の米国での調査結果です。AIO の引用基準・引用回数・プラットフォーム別の傾向は Google のアルゴリズム更新により随時変化する可能性があります。

SNS の投稿が「フォロワー以外の人」に届く新しいルート

SNS の投稿はこれまで「フォロワーのフィードに表示される」ことが主な届き方でした。
その前提なので、基本的には「フォロワー数の多い人の投稿が多くの人にリーチできる＝インフルエンサーとしても影響力が高い」という構図でした。

しかし今は、投稿者が意識していない全然別の検索に対して、AI の回答として何百万人にも届くルートが存在します。

SNS の投稿を「フォロワーへの情報発信」だけで捉えるのではなく、発想を根本から見直す必要があります。

AI 検索に引用される SNS 投稿の条件とは何か

フォロワー数と AI 引用回数は関係があるのか

「大きなアカウントほど AI に引用される」と思いがちですが、実はそうではありません。

Park 氏の調査では、3,000フォロワーのアカウントが大手クリエイターより先に引用されたケースも確認されています。AI が見ているのはアカウントの規模ではなく、「その質問に直接答えているか」です。

具体的な事例を見てみましょう。

• 月間推定1,850万件の検索がある「モバイル決済アプリ」に関するクエリに、Instagram の投稿が引用された
• 「ブリュワーズ対レッズはどこで見る？」という質問への回答として、野球チームの Facebook 投稿が引用された

どちらも「その質問にズバリ答えている投稿」が引用されたケースです。

AI 引用される投稿を作るための基本的な考え方

「自社アカウントのフォロワーが少ないから AI 引用は期待できない」という判断は誤りです。逆に「フォロワーが多いから引用されるはず」という期待も成立しません。

重要なのは、自社のお客様が AI 検索に投げている質問を特定し、その質問に直接答える投稿を作ることです。

まず試してほしいことがあります。自社のターゲット顧客が AI に投げそうな質問を10〜20件書き出し、実際に Google AI Overviews と ChatGPT に入力してみてください。

どの SNS 投稿が引用されているかを確認することが、戦略の出発点になります。

Facebook・Instagram・TikTok・Reddit はどの質問で引用されるのか

プラットフォームごとに引用される質問の種類はどう違うのか

AI はすべての SNS を「同じ情報源」として扱っているわけではありません。プラットフォームによって、引用される質問の種類が異なります。

自社のお客様がどのプラットフォームでどんな質問をしているかを知ることが、SNS 投資の優先度判断に直結します。

Instagram と Facebook では購買フェーズのどこで引用されるのか

BrightEdge の調査によれば、購買（商品を買う行動）に関する検索での引用パターンを見ると、Instagram と Facebook では役割が明確に分かれています。

• Instagram が引用されるのは「買う前」の質問：
  Google が Instagram を購買に関するクエリで引用する場合の約90% が「どこで買える・価格・セール中か」という、まだ買っていない段階の質問です。

• Facebook が引用されるのは「買った後」の質問：
  Facebook は購買後のトラブル対応・返品・使い方が引用の約23% を占め、Instagram の2倍以上の比率です。

この違いを踏まえると、投稿の設計が変わります。

• Instagram：「どこで買える・いくら・今セール中か」を明示した投稿
• Facebook：「購入後の使い方・よくあるトラブルとその解決策」を投稿

特に Facebook の「購入後コンテンツ」は競合が少なく、AI に引用されやすい「空白地帯」になっています。

なぜ商品メーカーは購買クエリで AI に引用されないのか

購買に関する検索で引用されるのはどんなアカウントか

Park 氏が示した最も注目すべきデータがあります。Google が SNS を「商品を調べる検索」に対して引用する際の内訳です。

• 大手小売・マーケットプレイス（Amazon・楽天など）：約85%
• 商品メーカー・ブランド自身：わずか3〜4%
• さらに引用されたブランドの約75% は1回しか登場しない

つまり「〇〇という商品はどこで買える？」という質問に対して、AI は商品を作っているメーカーではなく、販売している Amazon や楽天の情報を答えることがほとんどです。

商品メーカーが AI 引用を増やすためにできることは何か

「ユーザーが商品を調べる→ AI が Amazon の情報を答える→ユーザーは Amazon で購入する」という流れが定着しつつあります。

この流れに対抗するには、大手小売が押さえていない「細かい購買前の質問」を自社 SNS で先取りすることが有効です。

たとえば「〇〇という商品を買いたいが、肌が敏感でも使えるか？」「〇〇と△△、どちらが初心者向けか？」といった、Amazon の商品ページには書かれていない具体的な疑問に答える投稿を作ることで、大手小売の85% 支配を迂回できます。

AI 検索に引用される投稿を作るための3つのアクション

① 自社カテゴリで実際に投げられている質問を洗い出す方法

自社のターゲット顧客が AI 検索に投げている質問を10〜20件書き出し、Google AI Overviews と ChatGPT に入力して、どの SNS 投稿が引用されているかを確認します。

引用の基準はフォロワー数ではなく「質問に直接答えているか」です。自社カテゴリの実際の質問を把握しないまま投稿を量産しても、引用される投稿にはなりません。

② プラットフォームごとに役割を分けた投稿設計とは何か

Instagram には購買前（価格・購入先）の情報を、Facebook には購入後（使い方・トラブル対応）の情報を、というようにプラットフォームごとに担う質問の種類を分けて投稿します。

各AI 検索プラットフォームは引用される質問のタイプが異なります。全媒体で同じ内容を投稿するより、媒体ごとの役割に合わせた投稿のほうが引用される確率が上がります。

③ AI に引用されやすい投稿の書き方とは何か

以下の3つを意識して投稿を作ります。

• 冒頭に数字・具体的な事実を置く： 「〇〇は△△円から。□□で購入できます。」のように答えから始める
• 個人的な感想より事例・ケース形式で書く： 「実際に使ってみて良かった」より「敏感肌の方が3週間使用した結果、〇〇の変化がありました」という形式
• テキストで公開し、AI がアクセスできる状態にする： 動画の中だけに情報を入れるのではなく、テキストとしても投稿に含める

LLMOA で「SNS 投稿が AI 検索でどう引用されているか」を把握する

自社の SNS 運用が AI 検索での引用につながっているかを確認するためには、「どのクエリで・どの媒体の・どの投稿が引用されているか」を計測する仕組みが必要です。

自社のターゲット顧客が AI 検索に投げている質問を10〜20件書き出し、Google AI Overviews と ChatGPT に入力して、どの SNS 投稿が引用されているかを確認

さすがに手作業では大変な上記のような作業も、グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、ChatGPT・Gemini・Perplexity・AI Overviews を横断して出現率・推薦文脈・引用元を日次で自動計測します。

「フォロワー数ではなく引用回数で評価する」体制を作るためのベースライン把握から始めてください。

まとめ：SNS 運用の評価指標を「フォロワー数」から「AI 引用回数」へ

• Google の AI Overviews は Facebook を月1,950万回引用。SNS はフォロワーのフィードだけでなく「AI 検索の回答ソース」としても機能する媒体になった
• 引用の基準はフォロワー数ではなく「その質問に直接答えているか」。小規模アカウントの単一投稿が数百万件の検索クエリへの回答として使われる
• Facebook・Instagram・TikTok・Reddit はそれぞれ異なる質問タイプで引用される。特に Instagram は「購買前」、Facebook は「購買後」で役割が分かれる
• 購買クエリでの SNS 引用は小売が85% を支配。商品メーカーは小売が押さえていない細かい購買前の質問を自社 SNS で先取りすることが対策になる

指標を「フォロワー数・リーチ」だけでなく「AI 検索での引用回数」への切り替えることが、2026年以降の SNS 運用体制のスタンスになりそうです。

AI 検索における引用元などのアルゴリズムは刻々と変化していきます。情報に乗り遅れないよう、INSIGHT CUBE のブックマーク・SNSフォロー・ニュースレターの登録など是非よろしくお願いします。

よくある質問

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参照・引用出典

1. How Google AIOs Use Facebook, Instagram & TikTok From 300 Million US Searches（Search Engine Journal / Lemuel Park, BrightEdge, 2026年8月18日）：https://www.searchenginejournal.com/how-google-aios-use-facebook-instagram-tiktok-from-300-million-us-searches/585244/
   
2. Research: Google AI Cites Facebook in 19.5 Million AI Answers（BrightEdge プレスリリース）：https://www.brightedge.com/news/press-releases/research-google-ai-cites-facebook-in-19-5-million-ai-answers
   

YMYL とは何か：医療・金融コンテンツに厳しい基準が設けられている理由

YMYL に該当するコンテンツはどれか

YMYL（Your Money or Your Life）とは、Google が使っている評価の考え方で、「内容が間違っていたときに、読んだ人の健康・お金・安全に実害が出る可能性があるコンテンツ」を指します。

わかりやすく言えば「間違えたら人に実害を与える情報」です。

具体的には以下のカテゴリが該当します。

• 健康・医療： 症状・薬・治療法・食事に関する情報
• 金融： 投資・保険・ローン・税金に関する情報
• 安全： 災害・事故・食品安全に関する情報
• ニュース・社会制度： 選挙・政府・法律に関する情報

確認の問いはシンプルです。

「この情報が間違っていたとき、読んだ人の健康・お金・安全に実害が出るか？」

「Yes」であれば YMYL です。

2025年の Google ガイドライン改定で何が変わったのか

2025年、Google はこの基準を明確に更新しました。最も重要な変更は、「専門家のチェックがなく、独自価値のない AI でコンテンツは最低評価」と明記されたことです。

医療・金融などの YMYL 領域で「とりあえず AI で記事を大量に作る」という戦略は、Google にも AI 検索エンジンにも最低評価を受けるリスクがあります。

専門家によるチェックと、独自の視点・経験の追加が最低限の前提条件です。

AI 検索ユーザーは医療・金融の質問をどのようにするのか

キーワード検索と AI 検索の質問パターンはどう違うのか

OpenAI の2026年ヘルスケアレポートによると、米国成人の5人に3人が過去3ヶ月以内に AI で健康の相談をしており、そのやり取りの約7割が夜間・週末など診療時間外など、医師に連絡できない時間帯に発生しています。

AI が「最初の相談窓口」になっているのです。

そしてその聞き方は従来の検索とまったく異なります。

AI はこの「状況と文脈の塊」を解釈して回答を生成します。そのため、コンテンツ側も「状況に答える構造」を持っていなければ引用されません。

「どのキーワードで上位に出るか」ではなく「どんな状況の質問に自社コンテンツが答えられるか」を起点に設計することが必要です。

Google 検索と AI 検索で評価基準はどのように異なるのか

Google 検索と AI 検索に共通する評価軸とは何か

Google 検索でも AI 検索でも、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）という評価の考え方は共通です。わかりやすく言えば「誰が書いたか・正確か・信頼できるか」を重視するということです。

AI 検索だけで重視される評価軸は何か

AI 検索には Google 検索とは異なる評価の優先順位があります。

Google 検索は「ページをランク付けして一覧表示する」のに対し、AI 検索は「最適な回答を一つ生成して引用する」ため、引用されやすい構造になっていないと、Google 検索での評価が高くても素通りされます。

「Google 検索で上位＝AI 検索に引用される」という等式は成立しません。 両者を別々のタスクと捉えず、「AI 検索にも引用される設計」として一体的に取り組むことが必要です。

AI 検索に引用される YMYL コンテンツの4つの条件とは何か

① 著者・監修者の情報はどのように明示すべきか

AI 検索エンジンは、コンテンツの信頼性を評価する際に「誰が書いたか・チェックしたか」を重視します。しかし「編集部」という一般的な署名では、AI はその信頼性を判断できません。

具体的にやること：

• 著者名・資格・経歴をページ上に明記する
• 「医師監修：〇〇 MD（専門：内科）」のようなチェック者のクレジットを表示する
• 著者・監修者のプロフィールページへのリンクを設置する
• 引用したデータは査読済みの研究・政府機関など信頼できる一次情報源を使う

「〇〇分野専門の△△氏（医師・資格・経歴）が書いた・チェックした」という情報が目に見える形で存在することが、AI が信頼性を判断するための重要なシグナルになります。

② なぜ回答を冒頭に置くと AI 検索に引用されやすくなるのか

AI 検索エンジンは回答を生成する際、「質問に直接答えている箇所」を優先的に引用します。

見出しも「〇〇について」という説明型より「〇〇はなぜ起きるのか」「〇〇の正しい選び方」という質問型・結論型にすることで、AI がコンテンツの意図を正確に読み取りやすくなります。

③ サイト全体の一貫性が AI 検索の評価に影響する理由

AI 検索エンジンはサイト全体を「一つの情報の塊」として認識します。複数のページで書いてあることが矛盾していたり、自社の専門領域とまったく関係ないトピックの記事が混在していたりすると、サイト全体の信頼性が下がります。

今すぐ確認すること：

• 同じテーマを扱う複数のページで、書いてある内容が矛盾していないか
• サービス名・会社名の表記が統一されているか
• 自社の専門領域とかけ離れたトピックの記事が大量にないか

④ 外部からのブランド言及を獲得するにはどうすればよいか

AI 検索エンジンは、ウェブ上で自社ブランドがどれだけの頻度でどのような文脈で言及されているかを評価します。特に YMYL 領域では、医療学会・大学・政府機関・信頼性の高い医療メディアからの言及が重みを持ちます。

「良いコンテンツを作れば自然に引用される」だけでは不十分です。

必要なアクション：

• 専門家へのインタビュー記事を作り、その専門家のサイトからリンクを得る
• 業界レポートや調査を発表し、メディアに取り上げてもらう
• 業界団体・学会のサイトへの掲載や紹介を働きかける

SEO での「権威性」に加えて「外部からどう評価されているか」が AI 検索においてより重要となります。

AI 検索で自社がどう見られているか、まず確認する

YMYL 領域のコンテンツ改善に着手する前に、「今、AI 検索で自社がどう紹介されているか」を把握することが戦略の出発点です。

ChatGPT・Gemini・Perplexity などで自社ブランドや提供サービスが引用・推薦されているか、競合と比べてどんな差があるかなど、この現状把握なしに改善の優先順位は決められません。

グラッドキューブの LLMOA（エルモア）は、主要な AI 検索エンジンを横断して自社ブランドの出現率・推薦文脈・競合比較を日次で計測します。

まとめ：AI 検索時代に YMYL コンテンツが満たすべき条件とは何か

• 「専門家のチェックなし・独自価値なし」の AI 生成コンテンツは、Google にも AI 検索にも最低評価。医療・金融領域では専門家監修が前提条件。
• AI 検索ユーザーは「状況と文脈」で質問する。キーワード単位の最適化では引用されない。
• Google 検索での評価と AI 検索での引用は連動するが一致しない。「誰が書いたか」「答えが冒頭にあるか」「サイト全体に矛盾がないか」「外部から言及されているか」の4条件を別途整備する必要がある。

まとめると、AI 検索に引用されるコンテンツのハードルは高く見えますが、本質はいたってシンプルです。

「専門家が書いた・チェックした、正確で、読んだ人の質問に直接答える情報」それが YMYL コンテンツの、Google 検索でも AI 検索でも変わらない評価軸となります。

しかし、言うは易く行うは難し。YMLYL コンテンツの作成・運用ハードルは間違いなく上がっています。
自社でできる範囲とそうでない範囲を分けて考え、継続的な施策を実行していきましょう。

よくある質問

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2026年8月13日 ChatGPT 広告、商用プロンプトの26%に表示｜AI 検索広告の実態と日本企業への影響

→ ChatGPT の商用プロンプトの26%に広告が表示されている実態を解説。ヘルスケアカテゴリでの広告出現率の高さについても触れており、本記事の YMYL の議論と合わせて確認できます。

2026年8月6日 「AI 検索可視性」の測定ガイドライン公開｜IAB が示した「4つの P」と2段階測定の実務ポイント

→ AI 検索での「見え方」をどう測るかを解説。IAB が示した「4つの P」と2段階測定の実務ポイントを、YMYL 領域のコンテンツ戦略とあわせて確認できます。

参照・引用出典

1. How To Create YMYL Content That Gets Cited In AI Search（Search Engine Journal / Alyssa Corso, 2026年8月12日）：https://www.searchenginejournal.com/how-to-create-health-ymyl-content-that-performs-in-ai-search/584431/
   
2. AI as a Healthcare Ally（OpenAI, 2026年1月）：https://cdn.openai.com/pdf/2cb29276-68cd-4ec6-a5f4-c01c5e7a36e9/OpenAI-AI-as-a-Healthcare-Ally-Jan-2026.pdf
   
3. Healthcare AI Evolution（BrightEdge, 2023〜2025年）：https://www.brightedge.com/resources/weekly-ai-search-insights/healthcare-ai-evolution-google-2023-2025
   
4. Google 検索品質評価ガイドライン（2025年更新版）：https://static.googleusercontent.com/media/guidelines.raterhub.com/en//searchqualityevaluatorguidelines.pdf