フェアテックは10月22日、AI検索対策における効果測定の精度を分析したホワイトペーパーを公開しました。
ChatGPTなど5つの生成AIで、30ブランドと642問を対象に102,510件の回答を計測しました。
90％信頼区間で誤差を±5ポイント以内に抑えるための、質問数や計測頻度の目安を示しています。
記事の概要
フェアテックは、ホワイトペーパー「AI検索対策（AIO/LLMO）における『精度』とは」を無料公開しました。
調査では、2026年9月1日から10月2日まで、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Google AI Overviewsを計測しました。
対象は30ブランドと642問のプロンプトで、AIの回答に各ブランド名が出たかどうかを記録しました。
施策効果を月単位で測る場合は、AI2つ以上、50問以上、週1回の計測を目安としています。
施策効果を週単位で測る場合は、AI2つ以上、30問以上、毎日の計測を目安としています。
同じAIに同じ質問を翌日聞いた場合、ブランド名が出るかどうかの結果は86～91％一致しました。
一方で、同じ日に3回計測しても情報量は1.3～1.4倍にとどまり、日や質問、AIを変える方が効果的としています。
調査結果は、AI検索対策ツール「SourcePick AIO」の計測データに基づいています。
記事のポイント
- 計測量の目安を提示： 月単位の効果測定では、AI2つ以上・50問以上・週1回の計測を推奨しています。
- AIの変動を分析： 同じ質問への回答は変動しますが、翌日の結果は86～91％一致し、無秩序ではないと分析しています。
- 質問の見極めも可能： AIを5つ使う場合、最初の4回で言及がない質問の94％は、次の4回も言及率10％以下でした。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： AI検索対策の予算や運用頻度を決める際、目的ごとに必要な質問数・AI数・計測間隔を設計しやすくなります。月次や週次の変化を、単純な増減だけで判断しない運用も求められそうです。
- 広告代理店： クライアントへの報告では、計測値の変化と誤差やAI側の変動を切り分ける説明が必要になります。質問やAIを広げた継続測定を、提案の標準工程に組み込む可能性があります。
- 計測ツール提供者： 計測回数の多さだけでなく、質問・AI・日付をどう組み合わせ、施策判断に使える精度を示すかが比較軸になりそうです。変動の理由や限界を説明する機能も重視されると考えられます。
このニュースの背景
ChatGPTなどの生成AIでは、同じ質問でも回答に含まれるブランド名が変わるため、AI検索対策の効果をどの程度のデータで判断するかが課題になっています。
フェアテックは5つの生成AIによる102,510件の回答を、30ブランドと642問を対象に計測しました。
調査では、翌日の結果の一致率や、同じ日に複数回計測した場合の情報量の増え方も分析しています。
その結果をもとに、施策の効果確認や対策対象の特定など、目的別の計測量を整理しました。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
フェアテック株式会社のプレスリリース（2026年10月22日 09時00分）【日本初】AI検索の効果測定に「何問・いくつ…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000151041.html