AI検索の測定データを、次に書く記事にどう使うか

ズッキーニ

うん、本当なんだよ。データを見るだけで終わってしまうことがあるの。今日は、私たちが自社で実際にやっている使い方を話すね。

ズッキーニ

これだね。AI検索経由で来た企業を記事ごとに並べると、記事とその読者層の対応が見えてくるんだよ。 たとえば私たちの場合、企業データベースを解説した記事群に、ICP（自社が本当に狙いたい企業像のことだよ）に合う企業が集中して訪問していることが分かったの。

ズッキーニ

次に書くテーマを推測ではなくデータで決められるんよ。狙いたい企業層を実際に連れてきている記事の周辺に、テーマを寄せていけばいいだけやからね。

ズッキーニ

うん、あるよ。私たちのサイトでは、13日間でMicrosoft Copilotに54回引用されて最多だった記事が、同じ月のGoogle検索では3,151回表示・3クリックやったの。AIには最も信頼されているのに、人はほとんど来ていないっていう状態だよね。

ズッキーニ

この2つを並べて初めて、「この記事はAIに向けて効いている」「この記事は人を連れてくる」っていう役割の違いが見えるんだよ。役割が違えば、直し方も違うの。

ズッキーニ

被引用数だけを追っていると、判断を誤ることがあるんよ。その分野への関心が高まれば、被引用数は全社的に増えるからね。自社が相対的に強くなったのかは、シェアで見ないと分からないよ。

ズッキーニ

そう。Citation Shareは、同じ質問に対してAIが引用したページのうち自社が占めた割合のことだよ。当社の場合、「トライエッジ」という質問に対しては50.00%、「営業企画部とは」では19.05%やった（2026年7月・Bing Webmaster Toolsの分析機能で計測）。前者は指名の質問やから当然として、後者みたいな一般的な問いでどこまでシェアを取れるかが、AEOの実力なんだよ。

ズッキーニ

ううん、AEOの施策は、成果が出る順番が決まっているんだよ。表にするとこんな感じ。

ズッキーニ

問い合わせが増えていなくても、被引用が増えていれば前に進んどるんだよ。 これを月次で示せることが、測定の仕組みを持っている意味なの。逆に言えば、測る仕組みがなければ、この期間を「効果がない」と誤解して止めてしまうんだよ。