この記事の要点
- ChatGPT に自社を確実に勧めさせる方法はありません。広告を出しても、回答の中の推薦には影響しないと OpenAI は明言しています
- 勧められる条件は、①ChatGPT の検索から自社サイトが読める ②AI が読む外部のページに自社が載っている ③そこで何に強いかが具体的に書かれている、の 3 つです
- 「AI に学習させる」「llms.txt を置く」といった説明は、根拠が弱いか、否定されつつあります
ChatGPT が企業を勧めるとき、何が起きているのですか?
ChatGPT は、最新の情報が役立つ質問ではウェブを検索し、見つけたページをもとに答えを書きます。検索しないときは、学習済みの知識から答えます(ChatGPT 検索とは)。どちらの場合も、AI が読んだ材料の中で、推薦に値する形で書かれている企業が候補に挙がります。
当方の実測(検索をする AI)では、答えの材料と推薦がはっきり連動していました。
| 回 | 対象社サイトの引用 | 対象社の扱い |
|---|---|---|
| 1 回目 | 0 件(根拠 10 件のうち 8 件が第三者の比較記事) | 圏外 |
| 2 回目 | あり | 1 位 |
| 3 回目 | あり(複数か所) | 1 位 |
ChatGPT そのものでの計測ではありませんが、検索をしてから答える AI に共通する構造だと考えています。
勧められる確率を上げるには、何を確かめればいいですか?
| 順 | 確かめること | 理由 |
|---|---|---|
| 0 | 自社サイトが、ChatGPT の検索用のクローラ(OAI-SearchBot)を拒否していないか | OpenAI は、拒否しているサイトは ChatGPT の検索回答に表示されないと説明している(AI クローラと robots.txt) |
| 1 | 見込み客の聞き方で ChatGPT に質問し、根拠として示されたページを書き出す | AI が実際に何を読んでいるかが分かる |
| 2 | 根拠になっている比較記事のうち、競合は載っていて自社は載っていないものを特定する | 載っていなければ、材料に入らない |
| 3 | すでに載っている場所で、何に強いか・対象の顧客・具体的な数字が書かれているか | 載っていても、推薦されないことがある(AI に引用はされるのに、推薦されない) |
| 4 | 自社サイトに、価格・対象・特徴を 1 ページで分かる形で書く | 材料になったときに、推薦の根拠を読み取れる |
比較サイトに広告として掲載してもらう場合は、広告であることが読者に分かる表示が必要です。広告であることを隠した掲載は、ステルスマーケティング規制(景品表示法・2023 年 10 月〜)の対象となりえ、措置命令の対象です。
よく聞く方法は、効くのですか?
| よく聞く方法 | 根拠の強さ | 実際のところ |
|---|---|---|
| ChatGPT に広告を出す | ✕ 否定されつつある(推薦への効果) | OpenAI は、広告は回答と分けて表示し、回答に影響しないと明言(2026 年 8 月)。ChatGPT の広告と、回答の中のおすすめは別物 |
| AI に自社を学習させる | ✕ 否定されつつある | 個々の企業が学習データに情報を加えさせる手段はない(「AI に学習させる SEO」が成立しない理由) |
| llms.txt を置く | ✕ 否定されつつある | 大規模調査で読まれていないことが報告されている(llms.txt に効果はあるのか) |
| ChatGPT との会話で自社を何度も褒める | △ 仮説(効果を示すデータはない) | ログインした利用者のメモリは、その利用者の検索には影響しうるが、他の利用者の答えを変える仕組みは公表されていない |
| AI が読む外部のページに、正しく具体的に載る | ○ 有力 | 当方の実測で、材料と推薦が連動していた。掲載の前後を比べたデータはまだない |
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。
効果は、どう確かめればいいですか?
同じ質問を、同じ条件で 3 回以上投げ、名前が挙がった割合(出現率)を数えます。施策の前に一度測っておかないと、あとで変化があったかどうかが分かりません。
| 記録すること | 理由 |
|---|---|
| 質問の文面・回数・実施日時 | 条件をそろえて比べるため |
| 検索したかどうか(引用の有無) | 検索する回としない回で、材料が違う |
| ログイン状態 | ログインしていると、メモリなどで答えが変わりうる |
| 名前が挙がったか・何番目か・根拠のページ | 変化の理由をたどるため |
変化があっても、施策が原因だと断定はできません。AI 側のモデルの交代などでも答えは動くためです(LLMO の効果検証)。
※ 外部の調査・公式ドキュメントの内容は、記載した発表時点のものであり、当方が独自に検証したものではありません。