日本のAI検索で引用されるドメインは、信頼性と権威性など複合的に分析される時代へと進化しています。
今だけ、RAG技術によってAIがサイトを引用する際の判断基準要素チェックリストを無料配布中です。
最近の各AI検索プラットフォームは、異なる情報源を引用するため、効果的な戦略には複数プラットフォームでの展開が不可欠です。
最近は、いろんなAIで検索できるので、どんなドメインから引用される場合が多いのか気になります。
これは、日本のトップマーケターも気になっている部分だと思います。
世界中で60万人以上が利用する強力なSEO分析ツールAhrefs（エイチレフス）のBrand Radarデータベースから見えてきたLLMOの新常識を今回は、LLMO研究所が公開します。
今回、主要な 2 つの AI 検索エンジンが日本国内においてどんなドメイン（ウェブサイト）を情報源として引用しているかを分析してみました。
LLMO研究所では、正解が確立されていないLLMO（Large Language Model Optimization）の領域において、二次情報のまとめではなく、自らの手による「検証データ」と「一次情報」を発信しています。
LLMO研究所は、東証プライム上場のCACグループとして、自社でAI開発を行うシステム会社の為、大規模言語モデルに関する技術情報や、ソースコード、アルゴリズムレベルでの深い理解がある為、AI(LLMO)に関する専門的な情報発信が可能です。
また、これまでに豊富なマーケティングコンサル実績があり、単なるツールの使い方の説明（点）ではなく、事業成長を見据えた全体戦略（面）からの本質的な支援体制が可能です。
AIは、ドメインを引用しているのか？
そもそも、AI検索でAIは、既存で学習したことだけを回答しているだけでしょうか。
生成 AI 検索エンジンは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の技術を利用しているのでAIが回答を生成する前にリアルタイムで外部データベースやウェブを検索し、その情報を参照して回答を作ります。
もちろん既存で学習してあるインデックスしたデータベースからも情報を利用します。
RAG技術の実用例を見ると、例えば「2024年の日本のGDP予測は？」という質問に対し、AIは事前学習データだけでなく、最新の経済レポートや統計データを参照して回答を生成します。
このとき参照元として引用されるのが、信頼性の高いドメインとなります。
日本語コンテンツにおけるRAGの特徴として、英語と比較して情報量が少ないため、権威性の高い限られたドメインが集中的に引用される傾向があります。
今だけ、RAG技術によってAIがサイトを引用する際の判断基準要素チェックリストを無料配布中です。
各AIで主要引用元が異なる事実
米国でのチャットGPT 引用ドメイン
AhrefsのBrand Radarツールのデータベースでは、960 万件の ChatGPT クエリ 応答で最も頻繁に表示されるドメインを特定されており米国での引用元になっているドメイン トップ10は、下記になっております。
チャットGPTにおけるクエリ応答 引用元ドメインランキング TOP10
ランキング順位/引用元ドメイン/引用数
上記のことからチャットGPTは、権威のあるサイト、よく知られている出版物、Forbes、Business Insider、The Spruce、NY Post を好む傾向にあるのがわかります。
日本でのチャットGPT 引用ドメイン
チャットGPTにおける日本版 引用元ドメインランキング TOP10
日本版からもわかるのは、権威のあるサイト(Reddit やWikipedia )、よく知られている企業公式情報(PR TIMES )、個人の体験談系ブログ系(Ameblo、note)、を好む傾向にあるのがわかります。
そもそも、権威性のある情報だけでなく顧客しかわからない体験系も引用されているのが意外ですね。
チャットGPTの傾向として専門的な知見だけでなく個人のユーザーが実際に体験した経験・知見・価値なども情報として重要視している傾向が見えますね。
日本でのAI Mode 引用ドメイン
AI Modeにおける日本版 引用元ドメインランキング TOP10
AI modeでは、youtubeの情報を非常に重要視しているのとSNS情報も同様に重要視していることがわかります。
もちろんgoogleの情報もしっかり引用していることから同様にSEO対策も並行して考えていく必要があります。
対策するとしたらどうしたら・・・？
動画解説系やレビュー系、ビジュアル情報を強めたSNSトレンド系をうまく発信することで最適化できる可能性がありそうですね。
各 AI 検索エンジンは、情報源の信頼性・正確性・鮮度を独自の基準で評価し、引用優先度を決めています。
そのため、使用するAIによってドメインごとの引用頻度が異なります。
簡単に各プラットフォームで引用されるドメインの特徴を下記表にまとめました。
複数のAIプラットフォームで引用されるには具体的にどうすればいいですか？
各プラットフォームの特性に合わせたコンテンツを展開しながら、共通して重視される構造化と信頼性を高めることが効果的です。
RAG技術の進化により、AIが参照する情報源は今後も変化していくと考えられます。
また、SEOと同様AIシステムが検索結果や回答生成で情報源を選択する際、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）が最重要評価基準なのは、今後も続きます。
日本語コンテンツにおいて下記にまとめた特徴を持つサイトは、特に引用されやすくなっていくと考えられるので計画的に自社で施策できるLLMO施策を進めるべきです。
更新頻度も重要な要素で、定期的に新しい情報を提供するサイトはAIからより高く評価されます。
LLMO時代の情報発信戦略
AI検索エンジンの登場により、情報発信の在り方は根本から変化しています。
従来のSEOからLLMO（Large Language Model Optimization）へと進化する中で、複数プラットフォームでの戦略的な情報発信が成功の鍵となります。
各AIは異なる情報源を優先的に引用するため、単一プラットフォームへの集中ではなく、複数チャネルでの統合的な展開が必要です。
これにより、あらゆるAI検索エンジンからの引用可能性を最大化できます。
例えば、YouTube動画制作に注力すればAI ModeやPerplexityでの引用が増加し、Redditでの情報発信はChatGPTでの引用を促進します。
また、プレスリリースをPR TIMESで配信すれば、ChatGPTやPerplexityなど複数のAIで引用される可能性が高まります。
プラットフォームごとに専門性を分けるべきですか？それとも同じ内容を展開すべきですか？
各プラットフォームの特性に合わせた最適化が重要です。同じ情報でもプラットフォームごとに表現方法を変えましょう。
最も効果的な戦略は、コア情報を自社サイトに集約しつつ、各プラットフォームの特性に合わせたコンテンツでユーザーを引きつけ、最終的に自社サイトへ誘導することです。
これによりAI引用の可能性を最大化しながら、自社ドメインの権威性も高めることができます。
LLMO研究所のメルマガを活用した最新情報のキャッチアップ
LLMO対策は日々進化しており、最新の動向を把握することが不可欠です。
LLMO研究所が運営している無料メルマガは、最新のAI技術動向やLLMO対策の実践事例を定期的に配信しています。
やっぱり時間がないしLLMO対策は難しそうですが、どうすればいいですか？
まずはLLMO研究所のメルマガに登録して短時間で最新情報をキャッチアップすることをお勧めします。
メルマガでは、AIアルゴリズムの変更点や最新の事例研究、成功事例などが詳細に解説されています。
これらの情報を活用することで、自社のLLMO戦略を常に最適な状態に保つことができます。
また、メルマガ限定の実践ワークショップや分析ツールの情報も提供されており、具体的な施策立案に役立てることができます。
生成AI時代のマーケティングでは、「選ばれるブランド」であることが最も重要です。
LLMO対策を通じて、ユーザーからもAIからも第一に想起される存在を目指しましょう。
そのためには、単発的な施策ではなく、長期的な視点での総合的なブランド構築が必要です。
よくある質問
日本のai引用ドメインにおける信頼性の基準とは？
AIの回答において引用されるドメインは、単なる検索順位ではなく信頼性と専門性が重視されています。
日本のWebサイトがAIに引用されるためには、コンテンツの質だけでなく、情報の構造化や権威性の証明が不可欠です。
AI検索エンジンごとの引用傾向の違いはありますか？
各AI検索エンジンには明確な引用傾向の違いがあります。
ChatGPTはRedditやWikipedia英語版からの情報を重視し、Google AI ModeはYouTubeなどの動画コンテンツを優先します。
Microsoft CopilotはWikipedia日本語版やBing.comを頻繁に引用し、PerplexityはYahoo!知恵袋のQ&A情報を最も重視します。
このような傾向の違いから、複数プラットフォームでの情報発信戦略が効果的といえます。
RAG技術はどのようにAI引用に影響していますか？
RAG（検索拡張生成）技術はAI引用の中核メカニズムです。
AIはユーザーの質問に関連する情報をウェブから検索し、学習データと統合して回答を生成します。
このプロセスでは、情報の鮮度、構造化、権威性、言語の一致、専門性などが評価されます。
日本語コンテンツの場合、英語と比較して情報量が少ないため、権威性の高い限られたドメインが集中的に引用される傾向があります。
E-E-A-Tとはどのような概念ですか？
E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）は、経験、専門性、権威性、信頼性の略で、AIが情報源を評価する際の重要な基準です。
高いE-E-A-Tを持つウェブサイトは、AI検索結果で引用される可能性が高くなります。
これには専門家による執筆、出典の明記、定期的な更新、明確な著者情報の提示などが含まれます。
