さらに、ユーザーの質問タイプによってAIの応答性格が大きく変わってくる。例えば「料金・価格」に関する質問では、主軸である用途や機能の特化軸が後退し、予算やプラン階層、購入チャネル、キャンペーンまで含めた経済動線全体で答えが組み立てられる。また「評判・口コミ」に関する質問では、手厚いサポート体制といった安心要素だけでなく、リスクやトラブルといったネガティブな注意点も並べて答える傾向がある。
advertisement
プラットフォームごとの回答構造については、Google AI検索が平均4.58軸を用いて多軸かつ網羅的に回答する傾向が強いのに対し、ChatGPTは平均3.83軸とばらつきが大きく、冒頭に結論型の言い回しを好むプロファイルを持つ。
これらの調査結果を踏まえ、今後のWebコンテンツ設計では、抽象的な高品質アピールを避け、どの用途に向いていて、どの機能に強みがあるのかを具体的に明示することが最優先だ。自社のリスクや弱点も能動的に開示し、ターゲットとなる利用者属性を小見出し等で明確に区切ることが、AI検索の推薦構造と整合性を高めることになるはずだ。
出典：GMO TECH「日本のAI検索 41,264件を分析してわかった5つの事実」より
advertisement
