Queue株式会社、3万1588件のAI検索で企業露出を調査

Queue株式会社は、AI検索最適化サービス「umoren.ai」で作成した現状分析レポートを横断集計しました。
企業名やブランド名を指定しない非指名検索を対象に、AIの検索クエリ展開と企業・サービスの露出状況を調べました。
316測定・31,588回答の分析から、顧客層による追加検索語や名称言及率の違いが明らかになりました。

記事の概要

調査では、回答に1本以上の検索クエリが記録された検索発火率を分析しました。
検索発火率はBtoBで87.8％、BtoCで86.3％となりました。
検索クエリが2本以上ある回答率は、BtoBで86.2％、BtoCで82.7％でした。
発火した回答の平均クエリ数は、BtoBで3.74本、BtoCで3.67本でした。
比較・おすすめ・ランキング・口コミ・評判に関する語の追加率は、BtoCで26.9％、BtoBで10.8％でした。
導入・事例・実績に関する語の追加率は、BtoBで9.2％、BtoCで0.9％でした。
名称言及率の中央値はBtoBで9％、BtoCで26％となりました。
登録ドメインが引用された回答の26.0％では、対象企業・サービス名の言及が判定されませんでした。

記事のポイント

1. 検索発火率を比較： BtoBの検索発火率は87.8％、BtoCは86.3％で、発火した回答の平均クエリ数は3本を超えました。
2. 顧客層で語句が変化： 比較や評判に関する語はBtoCで、導入や実績に関する語はBtoBで追加される割合が高くなりました。
3. 引用と名称を分離： 登録ドメインが引用されても企業名が登場しない回答があり、引用と名称言及を分けた評価が必要です。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AI検索対策の評価では、検索発火だけで判断せず、顧客層ごとの検討語や引用後の名称言及まで分けて、情報発信の改善点を確認する必要がありそうです。
• 同業のサービス提供者： 企業サイトが引用されても名称が出ないケースがあるため、情報源として使われる支援に加え、回答内で適切に紹介される文脈まで測定できる設計が求められそうです。
• 広報・マーケ担当者： BtoBとBtoCではAIが補う検索語の方向が異なるため、同じキーワード施策を横展開せず、対象顧客と検討用途ごとに発信内容を見直すことになりそうです。

このニュースの背景

AIは入力された質問だけでなく、関連する複数の検索クエリへ展開して外部情報を集めるため、企業側には派生する情報需要を把握する必要が生じています。
調査では、BtoCで比較や評判、BtoBで導入や実績に関する語が追加される傾向が示され、顧客層によってAIが参照する情報の軸が異なることが分かります。
また、登録ドメインの引用と企業名の言及が一致しない回答も確認されており、AI検索での露出を単一の指標で評価しにくい状況です。

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