Queue、Geminiで35領域のAI検索可視性データを公開

Queueは、Google Geminiを使った35領域のAI検索可視性データを公開しました。
特定の社名やサービス名を含まない質問を各領域で約100件ずつ実行し、回答に登場した名称や引用元を集計しました。
合計3,500件規模の質問から、企業名の言及とWebサイトの引用が一致しないケースなどを示しています。

記事の概要

調査時期は2026年10月で、対象AIはGoogle Geminiです。
35領域に対して、特定の社名やサービス名を含まない質問を各100件規模で実行しました。
EC構築・決済・カートSaaSではShopifyが82回答に登場し、言及回数1位でした。
転職エージェントではリクルートエージェントが75回答に登場し、言及回数1位でした。
Web制作会社ではPRONIアイミツの言及回数が10回でしたが、引用最多ドメインはweb-kanji.comの27回でした。
Web検索の実行率は、M&A仲介・事業承継支援で97%、Web制作会社で80%、サイバーセキュリティで41%でした。
調査結果は市場シェアやサービス品質、推薦率を示すものではなく、調査時点のスナップショットです。

記事のポイント

1. 35領域を横断調査： 各領域で約100件の非指名質問をGeminiに入力し、企業名やサービス名の登場状況を集計しています。
2. 言及と引用を分離： 回答に登場する企業名と、根拠として引用されるWebサイトは異なる指標として分析しています。
3. 検索実行率に差： 検索実行率が0%の領域でも名称の言及を確認し、引用URLだけでは露出を把握できないとしています。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： AI検索対策の評価では、引用URLの増加だけを成果とせず、顧客の条件別質問で自社名が登場するか、問い合わせなどの事業成果につながるかまで分けて確認する必要がありそうです。
• 広報・マーケ担当： 従来の検索順位や流入分析に加え、質問への回答本文に自社がどう登場するかを継続的に点検する業務が求められそうです。検索実行率だけでは露出を判断しにくいためです。
• LLMO支援事業者： 企業名の言及、情報源の引用、条件に合う選択肢としての推薦を別指標で扱う設計が必要になりそうです。回答本文を含む計測手法がサービスの差別化要因になる可能性があります。

このニュースの背景

顧客がAIを通じて情報収集や比較検討を行う場面を想定し、企業やサービスが回答にどう登場するかを把握する必要性が示されています。
今回の調査では、回答本文に登場する企業名と、根拠として引用されるWebサイトを別々に集計しています。
さらに、Web検索の実行率には領域ごとの差があり、検索や引用URLの有無だけでは回答内の企業露出を把握しきれないという見方が示されています。

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