イヴァン・グゼンコは独立戦略コンサルタントとして、SmartyAds IncのCEOおよびC層幹部に専門的なアドバイスを提供している。
大規模言語モデル（LLM）は、「Google検索」と入力する間もなく検索の形を変えつつある。しかし、ほとんどの企業はAIエージェントが自社について実際に何を語っているのか把握できていない。チャットボットがクリックやウェブサイトのトラフィックを奪っていると不満を漏らすことはできても、無視することはできない。AI駆動型トラフィックは2025年1月から5月にかけて527%増加した—これはCMOが無視できない地殻変動である。
かつての検索エンジン最適化（SEO）は、Googleのメインストリートに看板を掲げるようなものだった。しかし生成AI時代では、あなたのブランドはデジタルの裏路地に追いやられているかもしれない。この新しい領域での評判管理は、昨日の戦略を再利用することではなく、あらゆるプロンプトが可視性を左右する可能性がある、広大なモデルのエコシステム全体で機能する戦略を構築することだ。
キーワードから引用へ：可視性の新しい通貨
ウェブサイトのトラフィックは近月で急落している—一部の推計によれば、最大40%減少している。キーワード、バックリンクの整備、定期的な投稿といった従来の手法は、コンテンツが「AI対応」であり、チャットボットやGoogleのAI回答によって即座に引用されるほど価値があるかどうかに比べると重要性が低下している。
2025年Previsible AIデータ調査によると、LLMの回答はすでに特定の業界に影響を与えている—法律関連ブランドはセッションの0.28%をLLMから得ており、金融は0.24%、健康は0.15%、一部のSaaS企業は1%以上を獲得している。このトラフィックはどこから来ているのか？現在、ChatGPTが主要プレイヤーであり、AI駆動型トラフィックの約80%を生成しているが、Perplexity、Gemini、Copilot、Claudeなどのライバルも急速にセクター固有のニッチ市場を開拓している。それに伴い、各モデルは独自の「食事」を好む—あるものはRedditのスレッドを好み、あるものはYouTubeの解説動画を好み、Wikipediaを引用するものもある—これは、企業がこの時点から発見可能性を再考する必要があることを示している。
一方、ここから導き出せる主な結論は、GoogleでNo.1になっても、AIチャットボットが回答として引用する保証はないということだ。
コードを解読する：シェア・オブ・モデルとAIブランド階層
ブランド認知度の測定は、想起調査を超えている。今、より鋭い問いは「機械があなたをどれだけ頻繁に記憶しているか」だ。ここで登場するのがシェア・オブ・モデル（SOM）測定—LLMの回答であなたのブランドが表示される頻度を追跡する指標だ。この新しい注目経済において、より多くの「AIマインドシェア」を持つ者がより大きな発言力を持つ。
一部のメディアソースは、この二極化した現実について興味深い原型（ペイウォール）を描いており、LLMに引用される可能性によってブランドを「サイボーグ」（人間とAIの両方での想起が強い）、「AIパイオニア」（AI強、人間弱）、「ハイストリートヒーロー」（人間強、AI弱）、「エマージェント」（どこも低い）に分類している。しかし、「サイボーグ」ステータスに到達することは、より大きな声で叫ぶことではなく、AIが抗えないと感じるコンテンツを構築することだ：明確な回答、信頼できる情報源、そして本当の深さ。
LLM最適化の基本を理解していても、LLMは設計上、ブランド認識を変化する語り手のように再現するため、目標は常に動いている。ここでのカギは、AIがあなたのブランドとどのエンティティ（中核概念）を関連付けているか、どの情報源を引用に使用しているか、そして他の多くの新しい要因を研究することだ。普遍的なプロンプトデータベースは存在しないが、SpotlightやSemrushのような企業が、単なる言及だけでなく、AI生成回答の中でどのように枠付けされているかを追跡する、ある種のコンパスをブランドに提供し始めているのが見えてきている。LLMでのブランド評判を管理するためのツールはもっと増えるだろうか？間違いなく近いうちに。あなたのブランドはLLMが語ることを選ぶストーリーの一部になるだろうか？それは今からどうカードを切るかにかかっている。
AI駆動型検索を支配するための実践的ステップ
明らかに、LLMがより賢くなり、より多くのユーザーが集まるにつれて、それらは単にブランド認知度を高めるだけでなく、顧客獲得と市場シェアもまもなくそれらに左右されるようになる。AIの盲点に消えないようにするには：
• 複数のモデルにわたるリアルタイム追跡を採用する。ツールがまだ完璧でなくても、AI駆動型トラフィックの測定を今すぐ開始する。UTMパラメータを使用し、ChatGPT、Perplexity、Geminiに関連するスパイクを監視する。どのモデルがあなたのオーディエンスにとって最も重要かを見るために、インサイトを多様化させる。
• 即時AI引用のためのコンテンツを構造化する。ウェブランキングを超えて考える。LLMは明確さを重視する：FAQ、簡潔な見出し、権威ある回答。静的なブログではなく、AI対応のプレイブックのように読めるコンテンツを設計する。
• 測定と追跡可能性を強化する。CFOは追跡できない支出を承認しない。クリックスルー、ブランド言及、AI駆動セッションを通じて、影響が測定可能であることを確認するためにコンテンツを監査する。アトリビューションを味方につける。
• ブランディングを長期的なパフォーマンスとして再構築する。ブランディングを複利のように扱う：製品機能、証拠ポイント、顧客成果をナラティブに織り込み、単なる華やかなキャンペーンではなく「パフォーマンス資産」として機能させる。
• 多様化したコンテンツエコシステムに投資する。LLMが情報収集する場所に公開する：Wikipedia、Reddit、LinkedIn、ニッチなフォーラム。ビデオやポッドキャストコンテンツの豊かで構造化された書き起こしは、会話型クエリでの発見可能性を向上させる。
• AI対応エクスペリエンスのためにチーム間で協力する。サイロを壊す。SEO、コンテンツ、ユーザーエクスペリエンス（UX）、製品チームを連携させ、説明、ヘルプドキュメント、オンボーディングなど、すべてのタッチポイントがAIの会話コンテキストで機能するようにする。
• AIを活用したツールで継続的に監視し適応する。リアルタイムでAIの可視性を追跡し、コンテンツのバリエーションを迅速にテストするプラットフォームを採用する。変動を基盤とするエコシステムでは、静的なランキングを追いかけるよりも機敏さが勝る。
結論
AI駆動型検索は脚注ではなく、ブランド発見の新しい最前線だ。あなたのサイトはGoogleのメインページで上位に表示されていても、顧客がAIアシスタントに何を買うべきか尋ねたときには見えなくなる可能性がある。世界経済の変化が貿易の流れを書き換え、市場の信頼が上下するかもしれないが、一つの確実性が残る：AI駆動型の可視性に最も早く適応するブランドが、明日の顧客パイプラインを所有することになる。
プレイブックは新しいが管理可能だ：モデル間で追跡し、引用しやすいコンテンツを作成し、サイトを超えてフットプリントを拡大し、AIが実際にあなたについて何を言っているかを示すツールで武装する。なぜなら、この新しい風景では、あなたの店舗は検索結果だけでなく、LLMがあなたの名前が属すると判断するどこにでもあるからだ。
