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本記事は、メルボルン、シドニー、ロンドン、アトランタにオフィスを構えるSEOとAI検索の専門会社StudioHawkのLawrence Hitches氏により執筆されたSearch Engine Landの記事「What 4 AI search experiments reveal about attribution and buying decisions」を翻訳したものです。
AI検索の影響がアナリティクスに現れることは稀ですが、それは顧客の信頼、候補リストへの選定、そして成約スピードを形作っています。これら一連の実験により、従来の計測手法がいかに通用しなくなっているかが明らかになりました。
AI検索の影響は、私たちのSEOレポートやAIプロンプトの追跡ツールには現れませんでした。それは商談の場で明らかになったのです。
「実は、Grokで見つけたんです」と、ある新規の見込み客が言いました。
その一言に、私たちは言葉を失いました。私たちはGrokで上位を狙おうとしたことも、追跡したこともなかったからです。しかし、AIは買い手が私たちを見つけ、評価するプロセスに確実に影響を与えていました。
この「データの断絶」は、クライアントとの会話でも度々発生していました。誰もがAI検索に興味を持っていましたが、誰もそのデータを信じていなかったのです。
マーケティングチームはChatGPTなどのAIツールでの露出を望みながらも、同時に同じ質問を投げかけてきました。「アトリビューション（貢献度）が明確に出ないチャネルに、なぜ投資しなければならないのか？」
この問いに答えるため、私たちは完全にコントロール可能な資産（代理店サイト、個人サイト、ECブランド、そしてテスト用に構築したドメイン）を用いて、統制された実験を行いました。
目的は「AIでの順位」に勝つことではなく、AIが意思決定プロセスに入り込んだ際に何が重要になるのかを理解することでした。
目次
AI検索に関する議論の多くは、ブランドの言及や引用、あるいは追跡ツールのスクリーンショットといった「視認性（ビジビリティ）のシグナル」に固執しています。
しかし、検索の役割は常に一つです。それは、人々が意思決定をするのを助けることです。
私たちは、AI検索が同じ役割を果たし、実際に商業的な成果を変えているのかを知りたかったのです。
AIシステムは現在、買い手が選択肢を比較し、候補を絞り込み、リスクを軽減しようとする段階で機能しています。
もしAIが重要なのであれば、それは「意思決定」の瞬間に現れるはずです。
計測の限界について：
昨年、あるシンプルな手法が流行しました。
地元の代理店がこのような手法をとっているのを目の当たりにし、私はそれに対して複雑な思いを抱いていました。
これはスパムではありません。しかし、LLM（大規模言語モデル）が「第三者による独立したランキング」と「自作自演のランキング」を区別するのが苦手であるという盲点を突いたものでした。
同時期に、Ahrefsが発表した大規模な調査もこの仕組みを裏付けていました。グレン・オールソップ（Glen Allsopp）氏は、数百もの「最高の〇〇（best X）」といった形式のプロンプトに対するChatGPTの回答を分析し、「最高の〜」というリスト形式の投稿が最も一般的に引用されるページタイプであることを突き止めました。
この調査で際立っていたのは、以下の2点です：
私はこれらの観察結果をStudioHawkのサイトでテストすることもできましたが、リスクを管理するために、代わりに自分の個人ブランドのウェブサイトで実施することにしました。
私はAIがいわば『仕掛けた餌』に乗ってくるかどうかを試すために、自分の個人サイトで「シドニーのベストSEO代理店」というリストを公開し、自分を掲載してテストしました。
すると2週間足らずで、『シドニーのベストSEO代理店』といったキーワードでの検索において、LawrenceHitches.comがさまざまなAIツールの回答に表示されるようになりました。
従来のSEOでは考えられないスピードです。
これほど簡単に露出が得られるなら、露出単体にはそれほど価値はないのかもしれないと考え、次の実験に進みました。
最初の実験結果は、単にStudioHawkという既存ブランドの知名度や権威に乗っかっていただけという可能性もありました。そこで、あえて架空のウェブサイトを使って自己宣伝の検証を行うことにしました。
SEOとAIの実験用として構築した簡素な造園業のサイトを用意し、前回と同様に『最高の〇〇（best X）』形式のリスト記事を公開しました。
今回のテーマは「メルボルンのベスト造園業者」です。
結果は前回とほぼ同じで、2週間以内にAIの回答に表示されました。
実績のない真新しいテストサイトがこれほど短期間でAIの回答に浮上できるのであれば、『AIに表示された』ということ自体、それ単体では大した意味を持たないということになります。
これら2つの実験から、一つのことが浮き彫りになりました。それは、LLM（大規模言語モデル）の表面的な挙動に影響を与えることは、依然として容易であるということです。
私は2025年8月にこれらのテストを行いましたが、そのパターンは現在も変わりません。
2026年1月に「シドニーのベストSEO代理店（best SEO agency Sydney）」というキーワードで検索を実行しても、依然として同様の「リスト形式」の情報に基づいた回答が返ってきます。
この事実は、ブランドにとって深刻な矛盾を生じさせます。
一方で、データという観点からは「有効」であると言えます。Ahrefsの調査が示している通り、「最高の〇〇（Best X）」形式のページは引用を獲得しやすいからです。実際に、ShopifyやSlack、HubSpotといった大手ブランドも、自社を1位に据えたリストを公開していますが、それによって検索順位やAIでの視認性が明らかに損なわれている形跡はありません。
しかし、その対極にあるのが「買い手からの信頼」です。
ウィル・レイノルズ氏が指摘するように、自分のサイトで自分を1位に並べたところで、買い手の信頼を得られるわけではありません。そこにジレンマが生じます。
ChatGPTに表示されるための「秘策」を尋ねてくる強気な経営者たちに対し、私は率直に答えています。著者を1位に据えたリスト形式の「最高の〇〇」ページを作ることは、一部のAIの回答に素早く表示させるための手っ取り早い手段となってきました。
ただし、この手法はあらゆる場所で通用するわけではありませんし、長期的にも有効であり続けるとは考えにくいものです。
（さらに詳しく：Googleは自己宣伝的な「最高の〜」リスト記事への取り締まりを強化している可能性があります）
実績のない造園業のサイトでさえこれほど迅速にAI回答に浮上できるのであれば、「AIに表示された」という事実自体、それ単体ではほとんど意味をなさないのです。
現在、AIプロンプトの追跡ツールには多額の資金が流れ込んでいます。クライアントからは絶えず導入を求められますし、私たちも実際に利用していますが、そこには明確な警告を添えています。
私は、ブランドがChatGPTのどこに表示されたかを示すスクリーンショットやRedditのスレッドに基づいて、重大な意思決定を下すことはありません。
Surfer SEOが追跡用APIと実際のユーザー体験（スクレイピングによるもの）を比較した最近の調査によると、APIの出力結果と実際のユーザーセッションにおけるブランドの一致率は、わずか24%という低さでした。
これは、4回中3回は、APIが「こうなっている」と報告した内容が、実際のユーザーが見ているものとは異なっていたということを意味します。
もしブランドがスクリーンショットには現れても、実際のユーザーセッションでは表示されないのであれば、「表示されていること」自体を指標と見なすことはできません。
私たちは、単に「自分たちが表示されたかどうか」を問うのをやめました。
その代わりに、「これによって買い手の行動はどう変わったのか？」と問い始めたのです。
こうしたシグナルは、これまでのデータよりも収集するのが困難なものでした。
（さらに詳しく：AIの可視性とGEOパフォーマンスの計測に関する7つの厳しい真実）
私たちが投資している、旅行用カバンを扱うeコマースブランドの「Kadi」は、AIの検索結果が買い手の行動に実際に影響を与えているのかという私たちの問いに対し、重要な洞察を与えてくれました。
Kadiでのテストは、2つの理由から目を見張るような経験となりました。
スピードを優先するため、私たちはまずデジタルPRを主導しました。
KadiのSEOの基礎はしっかりしていましたが、完璧ではありませんでした。私たちは、重い技術的作業や洗練されたサイト構造を整える前に、サイト外での言及（オフサイト・メンション）だけでSEOやAIの可視性をどこまで押し上げられるかを確認したかったのです。
私たちは、以下のような数多くのクリエイティブなデータキャンペーンや製品紹介を実施しました。
結果として、この試みは成功しました。
しかし、そこには注意点がありました。デジタルPRだけでは、競合他社との差を埋めるには不十分だったのです。検索結果で素早く注目を集めることはできましたが、根本的な課題を解決するには至りませんでした。
結局、ローンチ後はSEOの基礎を固める作業が最優先事項となりました。
その後、ブラックフライデーの際に現実が浮き彫りになりました。ある顧客が「キッズ用キャリーケース（kids carry-on）」というクエリをChatGPTに投げ、そこからKadiを見つけたのです。
私たちはそのクエリが行われた当日にその動きを捉え、以下の購入経路を確認しました。
この注文は、ブラックフライデー期間中で最大規模の注文となりました。
書類上、AIは何もしていないことになっています。しかし現実には、AIが意思決定を形作る一端を担っていたのです。
デジタルPRは可視性を一時的に急上昇させることはできますが、ビジネスの全体像を解決するものではありません。
AIからのトラフィックは確かに成約に結びつきますが、そのアトリビューションは極めて不透明で一貫性がないのです。
2024年から2025年にかけて、StudioHawkはウェブサイトの全面的なリブランドを行い、WordPressからHubSpotへの移行を実施しました。
私たちの自社サイトは何年もの間、優先順位の最後に置かれていました。それは常に「後で取り掛かるプロジェクト」だったのです。
ついに、私たちは他の優先事項を一時停止し、サイト全体をゼロから再構築しました。
この作業は、GEOという言葉すら存在しなかった2023年に始まりました。私たちは、サービスページ、社会的証明、そしてエンドツーエンドのユーザー体験を再構築することだけに集中していました。
公開後、検索順位は改善し、現在も成長を続けています。
2025年には、SEOは代理店にとって効率面で最強のチャネルとなりました。インバウンドリードの65％、新規収益の60％近くをSEOが占めるようになったのです。
当初、これらは社内で「お、すごいな、AIからリードが来たぞ」と話題になる程度の出来事でした。
しかし、商談では、初期段階の教育プロセスが省略され始めました。新しいリードは、自社のサービスとの適合性や期待値がすでに整った状態で届くようになったのです。
時間の経過とともに、以下のことが明らかになりました。
この10日間の差は極めて重要でした。
それは、顧客への教育に費やす時間の削減、業務範囲への異議の減少、価格感度の低下、そしてプロセスのより早い段階での高い信頼獲得を意味します。
最初の1年間だけで、AIの影響を受けた商談は、20件以上のリードから10万ドルを超える成約収益に貢献しました。これにはChatGPT、Perplexity、Grokといったツールから直接アトリビューションが確認できた案件も含まれます。
依然として盲点となっているのは、Instagram、直接流入、あるいはオーガニック検索として記録されているものの、実際には（Kadiの例のように）AIが意思決定に影響を与えつつもレポートには現れていない経路です。
直接的なAIアトリビューションが存在する場合、買い手はより準備が整った状態で現れました。その「準備の良さ」が営業サイクルを短縮し、収益を押し上げたのです。
私たちは、人々が次にどこで検索を行うようになるのかを問うことから始めました。
私たちが得た主要な知見は何だったでしょうか？ それは、AI検索は「情報の発見」を置き換えるのではなく、「検討段階」を圧縮するということです。
検討段階とは、買い手がリスクを軽減し、ベンダーを候補リストに絞り込み、トレードオフを比較し、「誰を信頼すべきか？」と自問する、あの「混沌とした中間プロセス」を指します。
AIは、買い手がリンクをクリックするよりも前に、これらの問いに対する答えを出してしまいます。
これは、もはや自社のWebサイトだけでその役割のすべてを担う必要はなくなった、ということを意味します。AIによる要約や第三者による言及が、あなたの代わりに「事前のセールス」を行ってくれるのです。
これこそが、私たちが現在「新しい検討の時代」と呼んでいる転換です。
図が示すように、私たちは直線的なファネルから、合意形成が鍵となる、AIに影響された複雑な経路へと移行しました。
こうしたプロセスが自社サイトの外（オフサイト）で発生するため、ラストクリックによるアトリビューション分析は機能しなくなっています。
買い手はChatGPTを使って候補リストを作成するかもしれませんが、実際の購入に至るのは、後日、直接検索を通じて行われる可能性があるからです。
強力なSEO指標はすべての実験において核心的な役割を果たしましたが、私たちはそれらを価値の主要な原動力とは見なさなくなりました。
従来のSEOは、最終目標というよりも、基盤が健全であることを示す「補助的なシグナル」となりました。
さまざまなAI検索実験を経て、ブランドが注力すべきだと私が考えるポイントは以下の通りです。
引用や言及といったプロンプトへの登場に固執するのはやめましょう。これらは目を引きますが、あまりに変動しやすいものです。
代わりに、以下の項目を測定してください：
AIは曖昧さを嫌います。自社が「何をしているのか」「誰のためのものなのか」を明確に示すページを作成しましょう。
比較、リスク、価格に関する疑問に答えるコンテンツに注意を払ってください。
比較、リスク、価格に関する問いに答えるコンテンツに焦点を当てます。これは、一般的なカテゴリーの説明よりも大きな違いを生みます。
一貫性の欠如は、人々に疑念を抱かせます。逆に、一貫性は信頼を高めます。
あなたのWebサイト、レビュー、デジタルPRのすべてが、自社ブランドについて同じように語っているかを確認してください。
結局のところ、すべての実験において結果は同じでした。私たちのセールスパイプラインから得られた結果は、典型的なものでした：
AI検索は基本的なSEOに取って代わるものではありません。むしろ、ポジショニングの弱さを従来の検索よりも素早く露呈させるのです。
それはどういう意味でしょうか？
簡単に言えば、AIはすでに形成されつつあった意思決定を加速させるのです。
（さらに詳しく：検索から委任へ：AIファーストの検索行動への適応）
SEO Japan編集部より：
昨今様々なSEOツールでAIビジビリティを計測する機能がリリースされていますし、アイオイクスで携わらせていただいている案件でも、AIでの露出をどのツールで、どのように計測していくかといった議論をする機会が多くなっています。
ただ、先日のSparktoroによるAIのブランド推奨の一貫性に関する調査もあったように、AI回答で引用されるブランドは一貫性がないことに加え、そもそもAI回答は表示される／されないといった部分も日々変動している状況です。
そんな中、今回の記事では4つの実験に基づき、AI推奨の性質と、CVへの貢献をどのように評価すべきかが分析されています。
ユーザー行動が様々なチャネルを行ったり来たりして検討を進めるように変化してきていることもあり、単純に計測ツールで引用数等を追跡するだけでなく、事業全体や収益に対してどのような影響があるのかという観点でそれぞれの施策やチャネルの貢献を評価することが重要です。
2002年設立から、20年以上に渡りSEOサービスを展開。支援会社は延べ2,000社を超える。SEO/CRO（コンバージョン最適化）を強みとするWebコンサルティング会社。日本初のSEO情報サイトであるSEO Japanを通じて、日本におけるSEOの普及に大きく貢献。
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