出現率（SOV）とは：平均順位・1 位率との違い

この記事の要点

出現率（SOV）とは何ですか？

計算式は単純です。

出現率（SOV）＝自社の名前が挙がった回数 ÷ 質問を投げた回数

SOV はシェア・オブ・ボイスの略です。広告の分野では「全体の露出のうち自社が占める割合」を指す言葉ですが、AI 検索の計測では、上の出現率と同じ意味で使われる例が多く見られます。当方も両方を併記しています。

注意したいのは、「名前が挙がった」の数え方で、同じデータでも値が変わることです。

「挙がった」の数え方	全質問（270 回）	社名を含まない質問（225 回）
回答のどこかで言及された（否定的な言及を含む）	65.6%	66.2%
推薦の対象として挙げられた	64.1%	64.4%

差は 1〜2 ポイントですが、定義が書かれていない出現率は、他の数字と比べられません。当方は「推薦の対象として挙げられた」を主な定義にしています。

出現率は「候補に入る確率」を表します。候補に入ったときにどれだけ強く推されているかは、別の指標で見ます。

2 つの実測で、これらが別々に動くことを確認しています。

計測	比べた 2 者	出現率（SOV）	出たときの平均順位	1 位率
士業（上の計測）	対象社	67%（3 回中 2 回）	1.0	67%
士業（上の計測）	競合 A	100%（3 回中 3 回）	1.67	33%
オンライン英会話	対象サービス	64.4%	2.38	11.6%
オンライン英会話	競合 2	63.6%	1.94	24.4%

士業の計測では、出現率で負けている対象社のほうが、出たときには強く推されていました。オンライン英会話では、出現率がほぼ同じなのに、1 位率は 2 倍以上違いました。出現率だけを見ていれば、どちらの差にも気づけません。

オンライン英会話の順位と 1 位は、回答本文を採点用の AI（Gemini 2.5 Flash）が読み、推薦の優先度を判定した順です。士業の順位は、回答の中で挙げられた順番です。

出現率と 1 位率を並べると、状態を 4 つに分けられます。

	1 位率が高い	1 位率が低い
出現率が高い	候補に入り、最初に勧められている	候補には入るが、最初には挙げられない。何が 1 番手との差かを回答の中身で確認
出現率が低い	出れば強いが、出ない回が多い。揺らぎの原因（引用元など）を確認	候補に入っていない。参照される場所に載っているかから確認

これに安定性（毎回出るか、揺らぐか）を加えると、「たまたま」と「実力」を分けて読めます。

同じデータから違う数字が出ないように、次の 5 点を先に決めて、報告にも書いておきます。

決めること	当方の扱い	決めないと起きること
母数	社名を含まない質問だけで主指標を出す	社名を含む質問が混ざり、値が実態と関係なく動く
「挙がった」の定義	推薦の対象として挙げられた回	定義の違う数字同士を比べてしまう
順位の決め方	回答の中の登場順、または推薦の優先度の判定。どちらかを明記	順位の意味が計測ごとに変わる
同点の扱い	同じ優先度なら同順位	1 位率が数え方で変わる
反復回数（n）	1 問につき 3 回以上	揺らぎと実力を区別できない

主張	根拠の強さ	根拠
「挙がった」の定義を変えると、同じデータでも出現率が変わる	◎ 実証	当方の実測（65.6% と 64.1%）
出現率が同じでも、1 位率は大きく違いうる	◎ 実証	当方の実測（11.6% と 24.4%）
出現率が低くても、出たときの順位が高いことがある	◎ 実証	当方の実測（出現率 67%・平均順位 1.0）

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。

集計の段階で逆の結論が出る落とし穴は、LLMO 効果測定の 5 つの落とし穴：出現率だけでは失敗するにまとめました。