AI検索の参照元とは？情報源として認識されるサイトの条件と特徴

「ChatGPTやGoogle AI Overviewで自社サイトが引用されない」 「AI検索の参照元になる方法がわからない」といった悩みを抱えていませんか。

2025年現在、生成AIを使った検索行動が急速に広がっています。株式会社PLAN-Bマーケティングパートナーズの調査によると、約6割のユーザーがAI検索で表示された引用元サイトを実際に訪問しているという結果が出ました。AI検索で参照元として選ばれることが、新たな集客チャネルになりつつあるのです。

本記事では、AI検索の参照元の仕組みから、各AIエンジンが重視する情報源の違い、そして自社サイトを参照元として選ばれるための具体的な対策まで詳しく解説します。

AI検索における「参照元」とは

AI検索における参照元とは、ChatGPTやGoogle AI Overview、Perplexityといった生成AIが回答を生成する際に、情報源として引用・参照するWebサイトやコンテンツのことを指します。

従来のGoogle検索では、検索結果として10個程度のWebページが一覧表示され、ユーザーが気になるサイトをクリックして情報を得るという流れでした。しかしAI検索では、AIが複数の情報源から情報を収集・統合し、ユーザーの質問に対する回答を直接生成します。その際に「どのサイトの情報を参考にしたか」を示すのが参照元です。

RAG技術による情報参照の仕組み

現代の生成AI検索エンジンは、RAG (Retrieval-Augmented Generation: 検索拡張生成)という技術を採用しています。RAGとは、AIが回答を生成する前にリアルタイムでWebを検索し、取得した情報を参照しながら回答を作成する技術です。

ユーザーが質問を入力すると、AIは質問の意図を解析し、関連する情報をWebから検索・取得します。取得した情報を基に回答文を生成し、参照した情報源を引用元として表示するという流れになっています。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、引用優先度を決定しています。

参照元に選ばれることのビジネス価値

株式会社PLAN-Bマーケティングパートナーズが394名を対象に実施した調査では、約6割のユーザーが生成AI検索で表示された引用元サイトを実際にクリックして確認しており、さらに約4割が「生成AI経由で引用元への信頼度が高まった」と回答しています。

引用をきっかけに訪問したサイトで「商品やサービスを購入した」人が24.9%、「問い合わせをした」人が21.4%という結果も出ており、AI検索の参照元になることが直接的なコンバージョンにつながる可能性を示しています。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. Al-Awareness (Al認知): AI検索で店舗名が表示される
2. Al-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「Al-Awareness」と「Al-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

> AIMA5の詳細はこちら

主要AI検索エンジン別の参照元傾向

Ahrefs(エイチレフス)が2025年5月~9月にかけて実施した調査により、日本国内における主要AI検索エンジン4社の参照元傾向に明確な違いがあることが判明しました。

ChatGPT: 海外コミュニティ重視

ChatGPTは日本国内においても、英語圏の掲示板サービス「Reddit」を最も多く引用しています。Ahrefsの調査によると、Redditからの引用回数は228,388回で圧倒的な1位を記録しました。2位以下には、はてなブログ、Wikipedia英語版、note、Amazon.co.jpが続いています。

日本語コンテンツの中では、はてなブログやnoteといった個人の体験談や専門知識が集まるプラットフォームが上位に入っている点が特徴的です。ChatGPTで引用されるためには、ブログやnoteでの情報発信も効果的といえるでしょう。

Google AI Mode: YouTube・SNS重視

Googleが提供するAI Modeは、YouTubeを最も重視する傾向にあります。SNS (Instagram、X、Facebook)の引用がAI Overviewsの2.4~3.6倍に達しており、クックパッドや食べログといった実体験ベースのロコミサイトも重視しています。AI Modeは多様な情報を提示してユーザーに選択を委ねる「コンシェルジュ」的な役割を担っています。

Microsoft Copilot: Wikipedia・辞書系優先

Microsoft Copilotは、Wikipedia日本語版を最も多く引用 (125,842回)しています。百科事典的な情報と自社検索エンジンBingとの連携を重視しており、客観性・信頼性を志向する立ち位置といえます。

Perplexity: Yahoo!知恵袋依存

Perplexityは、日本市場においてYahoo!知恵袋を突出して多く引用しています。Q&Aサイト、動画プラットフォーム、百科事典を総合的に参照する傾向があり、ユーザーの具体的な疑問に答えるために実体験に基づく情報を重視しているものと考えられます。

AI検索エンジン	最重視する情報源	特徴
ChatGPT	Reddit、はてなブログ	海外コミュニティ・UGC重視
AI Mode	YouTube、SNS	動画・ソーシャルメディア重視
Copilot	Wikipedia、Bing	百科事典・客観性重視
Perplexity	Yahoo!知恵袋	Q&A・実体験重視

AI Overviewの参照元になるための条件

Google検索結果の最上部に表示されるAI Overviewは、多くのユーザーの目に最初に触れる情報です。Ahrefsの調査により、AI Overviewで引用されるページには一定の傾向があることが明らかになっています。

検索上位との相関関係

Ahrefsが100万件のAI Overviewと190万件の引用情報を分析した結果、AI Overviewで引用されたページの76.10%は、従来のGoogle検索結果でトップ10にランクインしていることが判明しました。

AI Overviewで引用される上位3つのURLは、従来の検索結果での順位の中央値が3位でした。ただし、検索1位にランクインしているページでさえ、AI Overviewのトップ3引用リンクに表示されるのは約50%に過ぎません。順位以外の要因も作用していることがわかります。

AI検索で特に重視される要素

AI検索で引用されるためには、従来のSEOで重視されるE-E-A-T(経験、専門性、権威性、信頼性)に加えて、AIが理解しやすい明確な文章構造、引用しやすい簡潔な定義文や統計データ、情報の鮮度と更新頻度、ユーザーの質問意図に直接答える内容が求められます。

単に上位表示されるだけでなく、AIが「引用したくなる」コンテンツ設計が重要なのです。

LLMO対策の具体的な手法

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewといった生成AIにおいて、自社のコンテンツが引用・参照されやすくなるよう最適化する手法です。

コンテンツの構造化

AIが情報を理解しやすいように、コンテンツを論理的に構造化することが基本となります。見出しの階層構造(H1 H2 H3)を正しく設定し、1つの見出しにつき1つのトピックに絞ること、結論を先に述べてから詳細を説明する構成にすることが効果的です。

特に重要なのは、AIが「引用しやすい」形式で情報を提供することです。「○○とは、〜である」という明確な定義文、具体的な数値データや統計情報、表形式での情報整理が有効とされています。

E-E-A-Tの強化

E-E-A-T(経験、専門性、権威性、信頼性)は、AI検索でも極めて重要な評価基準です。著者情報を明記し専門家が執筆していることを示すこと、一次情報や独自の調査データを提供すること、外部の権威あるサイトからの被リンクを獲得すること、情報の正確性を担保し出典を明記することが求められます。

地道な信頼性の積み重ねがAIに選ばれる近道となります。

多チャネルでの情報発信

Ahrefsの調査から明らかになったように、各AI検索エンジンは自社サイトだけでなく、SNS、UGC、動画など、あらゆる場所の情報を引用しています。

ChatGPT対策としてはnoteやはてなブログでの情報発信、Google AI Mode対策としてはYouTubeやSNSでの発信とGoogleビジネスプロフィールの最適化、Perplexity対策としてはFAQコンテンツの充実が効果的です。

ローカルビジネスにおける対策

SE Rankingの調査によると、AI Modeで引用されるGoogleリンクのうち97.9%がGoogle Mapsのビジネスプロフィールを指していることがわかっています。地域ビジネスにとって、Googleビジネスプロフィールの最適化はAI検索対策としても不可欠です。

NAP情報(Name、Address、Phone)の正確性、営業時間や写真の充実、投稿機能の活用、そしてロコミの獲得といった基本的なMEO対策が、AI検索時代においてもその重要性を増しています。マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、ロコミ管理ツール「Survey prime」を提供しており、QRコードでロコミ依頼を簡単に行える仕組みを活用できます。

AI検索の参照状況を確認する方法

LLMO対策を効果的に進めるためには、自社コンテンツがAIにどのように認識・引用されているかを把握することが出発点となります。

直接テストによる確認

最もシンプルな方法は、各AI検索エンジンに直接質問を投げかけることです。「○○(業種)のおすすめは?」 「○○(地域)で○○(サービス)を探している」といった質問をChatGPT、Gemini、 Perplexityなどで試し、自社が引用されているか確認しましょう。競合サイトがなぜ引用されているのかを分析することも有効です。

分析ツールの活用

Ahrefsの「ブランドレーダー」機能では、ブランド名やキーワードがどのようなプロンプトでLLMから引用されているかを可視化できます。Google Analytics 4でも、探索レポートを活用し「chatgpt.com」「gemini.google.com」 「perplexity.ai」などからのセッションを抽出することで、AI検索からの流入状況を把握できます。

なお、AI検索での情報収集をきっかけに後から指名検索で訪問するケースも多いため、指名検索の増加もAI検索での露出効果を示す重要な指標となります。

AI検索対策の注意点

SEO対策は引き続き重要

AI検索が普及しても、従来のSEO対策が不要になるわけではありません。AI Overviewで引用されるページの76%が検索上位10位以内にランクインしているというデータが示すように、SEOとLLMOは密接に関連しています。両者を別物として捉えるのではなく、両輪で成果を上げる戦略が求められます。

即効性は期待しない

LLMO対策は即効性のある施策ではありません。AIのアルゴリズムやクローリング頻度は各サービスによって異なり、対策を講じてから効果が表れるまでにはある程度の時間がかかります。短期的な成果を求めすぎず、中長期的な視点で取り組むことが重要です。

優先度の見極め

現時点では、AI検索からのトラフィックは全体のごく一部に過ぎません。Ahrefsの調査によると、全Webサイトのサイト閲覧数のうちAI経由は平均0.12%程度です。とはいえ、AI検索の利用は確実に拡大しており、早期に取り組むことで先行者優位を確立できる可能性があります。自社のターゲット顧客の検索行動を把握し、必要性と優先度を見極めた上で対策を進めましょう。

AI検索の参照元対策は株式会社トリニアスにご相談ください

AI検索の参照元になるための対策は、従来のSEO対策の延長線上にありながら、新たな視点やアプローチが求められる領域です。特に地域ビジネスにおいては、WebサイトのLLMO対策に加えて、Googleビジネスプロフィールの最適化や口コミ対策が重要な意味を持ちます。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスの集客を支援してきました。上位表示達成率96.2%の実績を持つMEOの専門ノウハウは、AI検索時代においても大きな価値を発揮します。

AI検索への対応は、単発の施策ではなく継続的な取り組みが必要です。自社だけで対応することに不安を感じる方は、ぜひマケスクにご相談ください。貴社のビジネスに最適な集客戦略を、専任のコンサルタントがご提案いたします。