AIに名前が出ても「第一推薦」はわずか29%、引用数を増やしても選ばれない理由

AIの回答に自社ブランドが登場していても、第一の推薦先として選ばれるのは29%に過ぎず、引用数が多いブランドほど選ばれやすいわけでもないことが、新たな調査で明らかになった。調査を実施したのはAI可視性と評判のアドバイザリーを手がけるLEOPRDで、同社が発表した「Reputation to Revenue 2026」の結果をPRovoke Mediaが2026年9月29日に報じた。

調査は、オーストラリアと英国の2市場を対象に27ブランド・7カテゴリー・8つのAIプラットフォームにわたり、21万4,000件以上のモニターデータから3万1,200件のAI回答を抽出して分析したものだ。

ブランド名なしの検索で何が起きているか

ブランド名を含まない一般的な推薦リクエストに対し、監視対象ブランドは回答全体の36%でAIの回答に全く登場しなかった。35%では言及されるものの競合他社が推薦先として選ばれ、第一推薦となったのは29%にとどまった。つまり、AIに名前が出たとしても、そのうち半数以上のケースで競合に負けていることになる。

驚くべきは引用数と推薦の関係だ。AIに「言及されたが選ばれなかった」ブランドの平均引用数は9.2件だったのに対し、「第一推薦として選ばれた」ブランドの平均引用数は8.4件だった。引用数が多いほど選ばれやすいという前提は成立しない。LEOPRDによれば、決め手は証拠の量ではなく、その証拠がブランドを推薦する明確な根拠を与えているかどうかだという。

引用元の86%はブランド自身のサイト以外

LEOPRDが別途420,903件の匿名の実際のユーザープロンプトを分析したところ、購入前の調査・比較・検証が全体の27%を占めた一方、購入後のサポートはわずか1.3%だった。購入前と購入後では、AIの利用頻度に約20倍の差がある。これは、AIがブランドについて何を語るかが、消費者がそのブランドのウェブサイトにたどり着く前の判断を左右していることを意味する。

AI回答の引用元の86%は、ブランド自身のウェブサイト以外のソースだった。商業・比較サイト、報道記事、レビュー、コミュニティなど、外部の情報が圧倒的な割合を占める。一方、ブランド自身のドメインが引用される割合は、AIの回答にブランド名が登場しない場合で0.5%、言及された場合で4%、第一推薦となった場合で7.9%と、推薦の強さに応じて上昇することも示された。

LEOPRDの創業者セリア・ハーディング氏は「AIはどの部門がその問題を担当しているかを気にしない。カスタマーサービスの問題は、誰かがAIにその会社を選ぶ価値があるか尋ねた瞬間に、評判の問題になる」と述べている。

業界・プラットフォームで異なる引用パターン

業種別に見ると、可視性と選好のギャップは特に旅行・交通とフィンテックで顕著だ。旅行・交通分野では、監視ブランドが関連する回答の90%に登場しながら、登場した際の第一推薦率は28.1%に過ぎなかった。フィンテックでは登場率92.3%に対し、第一推薦率は32.1%だった。高い登場率が、実際の選好の弱さを覆い隠していることになる。

AIプラットフォームごとの傾向も異なる。ChatGPTは報道記事などの編集系コンテンツの引用割合が25.3%で最も高く、Copilotは商業系コンテンツが35.8%と最多、Perplexityはレビュー系が26.6%、Geminiはブランド自身の公式サイトなどのオウンドソースが19.1%と他のプラットフォームより高かった。LEOPRDは、どれかひとつのソース戦略がすべてのプラットフォームで同じ効果をもたらすわけではないと指摘している。

同じ質問を繰り返しテストしたグループのうち、一貫して同じ推薦結果が出たのは40%にとどまった。ハーディング氏は「ChatGPTに自社名を入力してスクリーンショットを撮ることは、評判のモニタリングではない。1つの回答はひとつの観察に過ぎない」と述べている。

ユーザーが「このサービスで何かリスクはあるか」と問うリスク確認型の質問では、引用元の構成も大きく変わる。買い物目的のプロンプトではレビューが引用の11%だったのに対し、リスクを問う質問では33%まで跳ね上がった。ブランド自身のドメインも2%から9%へ増加した。

Pinterest APACのコミュニケーション責任者アンバー・モリス氏は同報告書の中で「従来の指標はあなたがどれだけ声が大きいかを示すものだが、新しい指標はあなたが選ばれているかどうかを示す。自分が行ったことの関連性と影響を教えてくれる」と語っている。