Answerこの記事の要点
- AI の答えで名前が挙がった 173 回のうち、自社サイトへのリンクが書かれていたのは 3 回でした
- アクセス解析の「AI からの流入」では、答えの中で候補に入っているかは分かりません
- 流入の計測と、回答内の見え方の計測は、答えられる問いが違います。目的に合わせて並べて見ます
「AI 流入の計測」と「回答内の見え方の計測」は、何が違うのですか？
どちらも「AI の計測」と呼ばれるため混同されがちですが、見ているものがまったく違います。LLMO という取り組み自体の説明は LLMO とは？AIO・GEO・SEO との違いを整理 にまとめました。
| AI 流入の計測（アクセス解析） | AI 回答内の可視性計測 | |
|---|---|---|
| 分かること | AI 経由で何人来たか、来た人が何をしたか | 回答に名前が挙がるか、何番目か、何を根拠にされたか |
| 分からないこと | なぜ来ないのか。競合がどう出ているか | 流入数そのもの |
| 競合との比較 | できない（自社の数字しか見えない） | できる |
| 打ち手の手がかり | 得にくい | AI が参照したサイトから得られる |
| 流入がゼロのとき | 何も分からない（データが存在しない） | なぜ出ていないかを調べられる |
なぜ、流入を見るだけでは足りないのですか？
名前が挙がっても、流入が生まれるとは限らないからです。当方の実測で、それがはっきり表れました。
| 観測 | 結果 |
|---|---|
| 対象サービスの名前が、推薦の対象として挙がった回 | 270 回中 173 回 |
| そのうち、対象サービスのサイトへのリンクが回答に書かれていた回 | 3 回 |
170 回は、名前は挙がったのに、クリックして自社サイトに来る導線そのものがありませんでした。Web 検索をしない AI は、根拠のリンクを示さないためです。見込み客はそこで名前を知り、あとで検索して来るかもしれません。その訪問は、アクセス解析では AI 経由として記録されません。
逆の場合も同じです。回答に名前が挙がっていなければ、そもそも流入は生まれません。そのときアクセス解析に残るのは「ゼロ」だけで、競合が何番目に推薦されているのか、自社の情報がどこで欠けているのかは何も分かりません。
AI 経由の流入がまだ少ない企業ほど、回答の中を直接見るしかないというのが実務上の結論です。
| 主張 | 根拠の強さ | 根拠 |
|---|---|---|
| AI の回答で名前が挙がっても、自社サイトへのリンクが示されるとは限らない | ◎ 実証 | 当方の実測（173 回中 3 回） |
| 流入がないことは、回答に出ていないことを意味しない | ◎ 実証 | 同上。名前が挙がってもリンクのない回答が大半 |
根拠の強さは、◎ 実証（当方の実測、または複数の独立した調査が同じ結論）／○ 有力／△ 仮説／✕ 否定されつつある、の 4 段階で示しています。
Google や Microsoft の無料のレポートでは、何が分かりますか？
2026 年 8 月 31 日から、Search Console で、Google の AI 概要・AI モードの中で自社サイトへのリンクが表示された回数を見られるようになりました（生成 AI のパフォーマンスレポート）。Microsoft も、Bing Webmaster Tools で、Copilot などに引用された数を見られる機能を公開プレビューとして提供しています（2026 年 2 月）。
| 無料で見られるもの | 分かること | 分からないこと |
|---|---|---|
| Search Console の生成 AI のレポート | AI 概要・AI モードでのリンクの表示回数（ページ・国・デバイス別） | どの質問で表示されたか。答えの中で勧められたか |
| Bing Webmaster Tools の AI Performance | Copilot などで引用された数、AI が情報を取りに行った語句 | 答えの中で勧められたか |
どちらも「根拠として見えたか」の数字です。候補として勧められたかは、答えの中身を見ないと分かりません。詳しくは Search Console の生成 AI レポートで分かること にまとめました。
2 つの計測は、どう使い分ければいいですか？
どちらが優れているという話ではなく、答えられる問いが違います。
| 知りたいこと | 使う計測 |
|---|---|
| AI 経由の訪問が、問い合わせや売上につながっているか | AI 流入の計測 |
| AI に聞かれたとき、自社は候補に入っているか | 回答内の可視性計測 |
| 競合は何番目に、何を理由に推薦されているか | 回答内の可視性計測 |
| どのサイトに載れば、回答が変わりうるか | 回答内の可視性計測（検索をする AI で） |
| 施策のあと、事業の数字が動いたか | 両方を並べて見る |
2 つを並べると、状況が 4 つに分けられます。
| 流入あり | 流入なし | |
|---|---|---|
| 回答に挙がる | 見え方も成果も出ている。維持と監視 | 名前は挙がるがリンクがない、または訪問に結びついていない。回答の中身と根拠を確認 |
| 回答に挙がらない | 指名検索や他の経路からの流入の可能性。回答内での不在は別の課題 | どこで負けているかを回答内の計測で特定する |
回答内の見え方は、どうやって測りますか？
想定顧客が実際に打ちそうな質問をつくり、同じ質問を同じ条件で複数回投げ、自社・競合の名前と順位、根拠のサイトを記録します。Web 検索をする AI と、しない AI の両方を入れると、根拠の分析までできます。
自分で測る手順は LLMO 計測の方法：AI 検索での見え方を無料で測る に、出てきた数字の定義は 出現率（SOV）とは：平均順位・1 位率との違い にまとめました。