人気記事とベスト記事が ChatGPT の引用に与える影響：26,283URL の分析結果

本調査の方法論

本調査では、750 件のファネル上部プロンプトに対する Chat­G­PT の回答を、ソフトウェア、製品、エージェンシー推薦（例：「ロンドンで最高の Web デザインエージェンシー」）の 3 カテゴリにわたって分析しました。

750 件は少なく感じるかもしれませんが、回答の正確な分類には数十時間の手作業を要しています。

調査の着眼点：「ベスト○○」リストが引用元としてどれくらい頻繁に登場するか

ソフトウェアカテゴリでは、「best crm soft­ware for enterprise」（エンタープライズ向け最高の CRM ソフトウェア）や「best project man­age­ment software」（最高のプロジェクト管理ソフトウェア）といったプロンプトを対象としました。

製品カテゴリでは、「best entry-lev­el DSLR」（最高のエントリーレベル一眼レフ）や「best home treadmill」（最高の家庭用トレッドミル）などのクエリを分析しました。

エージェンシーカテゴリでは、SEO、ソーシャルメディア、広告、ブランディング、総合マーケティング、Web デザインのサービスを提供するエージェンシー関連のキーワードを調べました。

従来の SEO では、これらのキーワードの検索ボリューム調査によると、月間数十万回の検索があると推定されています。

ただし、Google に入力されるキーワードが、チャットプラットフォームに入力される内容を完全に代表しているとは限りません。残念ながら、AI プラットフォームはそのデータを直接提供していません。

本調査ではシンプルなプロンプトと詳細なプロンプトの両方をテストしましたが、同じプロンプトを追跡した場合と比較して、追加の「ドリフト」（結果のブレ）はほとんど見られませんでした。この点については以下の補足ドキュメントで詳しくカバーしており、近い将来さらなる調査結果を共有する予定です。

また、推薦の多くは単一のプロンプトではなく、複数回のやりとりを含む会話の結果として生成されている可能性が高いと考えられます。

このため、最も推薦されたブランドや最も多く引用されたドメインの全体像ではなく、それらのサイトからソースとして引用されたコンテンツの種類に焦点を当てました。

本調査のもう一つの目的は、現時点の全体像をベンチマークとして設定し、今後比較・改善の基準として活用することです。

全ソースリンクの 43.8% を「ベスト○○」ブログリストが占有

以下の表は、3 カテゴリすべてで最も多く見られたページタイプを示しています。

ここには、推薦されたブランドや製品の自社サイトが引用される「ファーストパーティ言及」と、サードパーティによる言及の両方が含まれています。

分析したページタイプの大半は名称から推測できますが、特に目立ったものについて補足説明します。

• ブログリスト：ブログ記事形式のおすすめリスト。例えば、Ahrefs のライアン・ローが執筆した「The 8 Best AI Detec­tors, Test­ed and Compared」のような形式です
• 非ブログリスト：G2 （ソフトウェア）や Clutch （エージェンシー）のように、おすすめをランキング形式で掲載するものの、ブログ記事形式ではないプラットフォームです
• ランディングページ：エージェンシーが提供する特定のサービスページや、SaaS 企業が特定市場向けに用意したソリューションページなどの一般的なページ。例として、Web デザインサービスを紹介した Siege Media のこのページが挙げられます
• ソーシャルメディア：Reddit、Facebook、Instagram、LinkedIn などのサイトが該当します

リンクは推薦テキスト内にインラインで表示される場合と、調査に使用されたソースリンクとして表示される場合があります。後者は、表示するには追加のクリックが必要です。

ファーストパーティ言及はすべて手動で分類しました。

サードパーティ言及については合計 10,000 件以上の個別 URL があり、半自動化したアプローチを採用しました。

精度向上のために数十のフィルターを手動で設定しています。例えば、learn.g2.com サブドメインは通常の G2 カテゴリページとは大きく異なるコンテンツを掲載しています。

残りの URL については、OpenAI の GPT‑5 モデルにカスタム指示を与えて分類しました。

最後に、各 URL グループを再確認し、必要に応じてタグ付けを改善しましたが、当初の結果の 95% はそのまま問題ありませんでした。

カテゴリによっては、どのページタイプが目立つかに明確な違いがあります。ランディングページはソフトウェアやエージェンシーの推薦では頻繁に引用されますが、製品リサーチではほとんど登場しません。

製品 Web サイトの一般的なブログ記事は、ソフトウェアやエージェンシー推薦の分野よりもはるかに良いパフォーマンスを示しました。

複数の比較リストで上位に掲載されると ChatGPT で推薦される可能性が高まる

各カテゴリについて、ChatGPT の回答から「ベスト○○」ブログリストを 250 件ずつ（合計 750 件）抽出し、特定のブランドがソースとして引用されたリスト内のどの位置に掲載されていたかを調べました。

この作業はすべて手動で行いました。自動化では十分な精度が得られないためです。例えば、多くのリストはタイトルやヘッドラインに記載した件数と実際の掲載数が異なり、単にタイトルを更新していないだけのケースが多々あります。

リスト内でブランドがどこに掲載されているかを自動判定するのはさらに複雑です。番号付きの見出しで整然と並んでいるとは限りません。

以下の例では、Asana が自社の「best project man­age­ment software」リストで 1 位に掲載されています。

Zapi­er の Web サイトにある類似検索テーマの記事では、Asana は 2 番目の推薦として表示されています。

どちらのページも Chat­G­PT の回答でソースとして使用されていました。

750 件のリストすべてを集計した結果、言及された製品・ブランド・サービスプロバイダーが、関連する「ベスト○○」リスト内のどの位置に掲載されていたかの分布は以下のとおりです。

上位に掲載されるほど推薦されやすいという明確な傾向が見られますが、ここにはバイアスも存在します。

すべてのリストに 10 件以上のアイテムがあるわけではないため、上位の掲載位置に推薦が集中するのは当然とも言えます。

これを補正するために、リストのサイズに関係なく、推薦がリストの上位 3 分の 1、中位 3 分の 1、下位 3 分の 1 のどこに分布するかを分析しました。

全体の分布を見ると、関連リストで上位にランクインしている企業や製品ほど引用されやすいという強い傾向が依然として確認できます。

さらに精度を高めるため、10 件以上のアイテムを含むリストに限定したチャートも作成しました。結果は若干控えめですが、同じ方向のトレンドが見られます。

前述の補足ドキュメントで触れているとおり、他の要因が影響している可能性もあります。

すぐに飛びつきがちな結論の一つは、LLM が入力データの前半部分を優先的に取得するため、リスト上位の推薦を「優遇」しているのではないか、という仮説です。

この分野で広範な調査を行っている DEJAN SEO のダン・ペトロヴィッチさんに話を聞いたところ、それは必ずしも正しくない可能性があるとのことでした。ダンさんの分析によると、ソースとなるドメインやページに応じて、抽出されるコンテンツの量は増減することがわかっています。

この点はまだ調査中のため、断定的な結論を出すのは時期尚早です。しかし、AI が存在しなかったとしても、自社の業界のおすすめソフトウェア・製品・サービスプロバイダーのリストで上位に掲載されることは、論理的に望ましいことと言えるでしょう。

引用されたブログリスト 1,100 件のうち 79.1% が 2025 年に更新済み

3 カテゴリからブログリストを均等にサンプリングし、公開日または最終更新日を確認しました。明確な公開日・更新日が確認できないものを除外した結果、分析可能なクリーンな 1,100 件の URL が残りました。

そのうち 79.1% が 2025 年中に最終更新されており、26% は直近 2 カ月以内に更新されていました。

これは、該当期間内に初めて公開された記事と、公開後に修正された記事の両方を含みます。

興味深いことに、公開後に更新された記事（57.1%）のほうが、公開後そのまま放置された記事よりも多いという結果でした。

記事を最新の状態に保つことは従来の検索でのパフォーマンス向上に役立つ可能性がありますが、本調査のデータは、AI アシスタントがさらに新しいコンテンツを好む傾向にあることを示しています。

引用されたベストリストの 35% が低権威性ドメインから公開——中には非常に疑わしいサイトも

Chat­G­PT が使用するソースを実際に確認すると、必ずしも正当性の高い Web サイトばかりではないことがわかります。

人間の存在感がまったく感じられず、リンク構築や AI 引用の獲得を目的として作られたようにしか見えないサイトも多数含まれています。

Google や Bing を参照ソースとして使用している場合、品質の基準はもっと高くあるべきですが、Ahrefs のルイーズ・リネハンの調査では、ChatGPT が最も頻繁に引用するページの 28% がオーガニックでの露出がゼロであることがわかっています。

筆者自身の調査でも、疑わしいサイトの多くが Bing ではよいパフォーマンスを示す一方、Google ではそうではないことが判明しています。

Ahrefs のドメインレーティング（DR）はサイト品質の完璧な指標ではありませんが、各カテゴリから引用されたベストリスト 1,000 件ずつ（合計 3,000 件）を対象に分析力を発揮して調べたところ、かなりの割合が低権威性のドメインで公開されていました。

簡単に言えば、それらのサイトには高品質なサイトからの被リンクが少ないということです。

グレン・ゲイブさんが優れた記事で指摘しているように、Google 独自の AI 回答では正当なサイトを優遇する仕組みが比較的整っていますが、他の AI 検索プラットフォームは今後、より強固な信頼性・品質スコアリングの仕組みを開発する必要があるでしょう。

このチャートの左側（低 DR ゾーン）は、時間の経過とともに縮小していくと予想されます。

同じクエリにおいて「ベスト○○」リストは主要な AI プラットフォームすべてで顕著に引用されている

本調査の大半は Chat­G­PT に焦点を当てていますが、比較記事（ランキング記事）の顕著さは Ope­nAI のプラットフォームに限った話ではありません。

実際、Google の AI Overview ではさらに高い割合を示しています。

しかも、こうしたリストが登場するのはファネル上部のクエリだけではありません。

Ahrefs ブランドレーダーを使って各プラットフォームで最も多く引用された上位 1,000 ページを調べると、すべてのプラットフォームに比較リスト記事（番人気を選ぶ厳選リスト）が含まれていました。これは合計 1 億 5,000 万件以上のプロンプトにわたる結果です。

ChatGPT がブランドを推薦する際、そのブランドサイト内の別ページが参照されやすいという傾向

Chat­G­PT がエージェンシーや製品を推薦する方法は、ソフトウェアを推薦する方法とは異なります。

エージェンシーを探している場合、そのエージェンシー名を直接クリックしてサイドバーを表示し、詳細を確認できることがよくあります。

しかし、カテゴリ別の分析という観点では、この挙動が常に一貫しているわけではありません。

以下のスクリーンショットのように、_Charle_ のサイドバーにはウェブサイトへの直接リンクがありませんでしたが、名前の下のテキスト内にはウェブサイトへのリンクが含まれていました。

この不一致を踏まえ、エージェンシー関連のプロンプトについては、サイドバーに表示されるリンクではなく、ブランドに関連付けられたリンクに焦点を当てることにしました。

この方針は、ブログリストや非ブログリストなどの統計には影響しませんが、分析においてファーストパーティのホームページをより多く検出できた可能性はあります。

ブログリストはすべてのソースにおいて高い存在感を示していましたが、ブランド自身のウェブサイトが最初の推薦として表示された場合、ホームページやベストブログリストよりも内部ランディングページが表示される可能性が高いことがわかりました。

以下の表は、ファーストパーティメンションがページタイプ別に出現したプロンプトの割合を示しています。

ソフトウェアおよびエージェンシーカテゴリにおいて、ランディングページがブログリストを上回った理由はシンプルです。企業は、自社のサービスや機能を紹介するランディングページを作成している割合がはるかに高く、自社をランキング上位に掲載するブログリストを公開しているケースは少ないためです。

最も多いファーストパーティページタイプではなかったものの、ソフトウェアカテゴリでは、パブリッシャー自身が推薦された Chat­G­PT レスポンスの 3 分の 1 以上で、自社プロモーション型のブログリストが確認されました。

Google の検索結果（SERP）では、さらに顕著な傾向が見られました。

「best X software」スタイルの SERP 250 件を調査したところ、169 件（67.6%）で、記事の執筆企業が自社を 1 位にランク付けしたリストが掲載されていました。

Google で「best [SEO / web design / brand­ing] agency」のような検索を行えば、自社プロモーション型リストが上位に表示される可能性が高いことがわかります。

製品カテゴリでは、企業自身のブログリストが表示されることはまれでした。これは、多くの製品企業がそうしたリストを公開していないためです。

Nike.com に Reebok を推薦するページは存在しませんが、「The Best Win­ter Sneak­ers」のような記事を公開し、その中で Nike 自身の製品を全面的にプロモーションしています。

自社がサービスを提供する市場や機能をカバーするページを作成すること自体は目新しいことではありませんが、そうしたページが有益かつ最新の状態であることを確認する価値はあります。

「ベスト○○」リストを作成して自社を 1 位にランク付けすべきか

すべてのデータが明確な答えを示しています。エージェンシーや SaaS 企業は、自社プロモーション型の「ベスト○○」リストを公開すべきです。

Shopify、Slack、Salesforce、HubSpot、Superside など、多くの人気ブランドがすでにこうしたリストを作成しており、従来のランキングや AI 引用の観点でデメリットは見られません。

自社の製品やサービスに自信を持ち、競争の激しい市場でユーザーが適切な選択をできるよう手助けするという意義もあります。

ただし、データはあくまで判断材料の一部にすぎません。

今回の調査を行う中で、見つけたリストの多くに不満を感じる場面がありました。過度に自社プロモーション的であったり、推薦している他の選択肢へのリンクすら掲載していなかったりするケースが多く見られました。

マーク・ウィリアムズ＝クックさんは、自社プロモーション型ブログリストを直接批判したわけではなく、ユーザー体験全般の低下について言及したものですが、LinkedIn で的確な指摘をしています。ユーザーシグナルの悪化は、いずれ検索パフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があるという内容です。

Siege Media 創業者のロス・ハジェンズさんも、こうしたシグナルの重要性には同意していますが、自社ブランドを 1 位に配置しながらも価値のあるコンテンツを提供することは可能だと主張しています。

以前から尊敬しているエージェンシーオーナーのウィル・レイノルズさんは、別の見解を示しました。

まともなマーケターなら、自社サイトに掲載したリストで自社を 1 位にしても、買い手の信頼は得られないとわかっているはずだ。

頻繁に見られるケースではありませんが、自社をリストの下位に配置している企業の例も確認できました。

Door­Loop は、賃貸管理ソフトウェアのリストで自社を 7 位に配置しています

第三者としては好感が持てるアプローチですが、結果的に競合他社のマーケティングを支援しているだけではないかという見方もあります。

どのアプローチが自社のビジネスに適しているかは各企業が判断すべきですが、Ahrefs の現在の考え方を共有します。

Ahrefs のスタンスはシンプルです。 新機能のリリースや新市場への参入に伴い、比較記事の公開を増やす可能性はありますが、ブログコンテンツ全体に占める割合は引き続き 0.5% 未満に留めます。

すべてのツールやユースケースに対して比較記事を作成するつもりはありません。

自社を常にトップに配置するわけでもありません。これはすでに実践していることです。

また、推薦しているのが Ahrefs 自身であることを明確にし続けます。

（自社をプロモーションするほぼすべての企業は、あたかも自社について書いていることをさりげなく隠そうとするかのように、第三者視点で記述しています。）

そして、代替ソリューションへの直接リンクを掲載し、読者が自分自身で調査できるようにする方針も変わりません。

今回の調査を受けて Ahrefs が変更する点が 1 つあります。それは、自社の成果をもっと積極的に発信することです。

以下の Monday.com の例のように、ブランドがポジティブな企業アップデートとともに言及されるケースが多く確認されました。

別のケースでは、ジム管理ソフトウェアの _Kilo_ が言及された際、Capterra からの受賞発表とともに紹介されていました。

Ahrefs にはこうした発信を改善する余地が大いにあり、LLM がメンション時に引用したくなるような魅力的なコメンタリーを提供するという付加価値も期待できます。

Ahrefs が今後も最優先するのは、これまで自然に他社のランキング記事で言及されてきた要因です。具体的には、新機能による継続的なプロダクトの改善、オリジナルデータや調査の公開、そしてターゲットオーディエンスが集まる場所での積極的な発信です。

Zapi­er のようなブランドからのメンションはいつでも嬉しいものです

40 万ドルをかけたイベント開催、100 万ドル以上のクリエイタースポンサーシップ、新規ブログ記事のビジネスポテンシャルの評価方法の公開など、これまで行ってきたように、AI 検索における可視性向上への取り組みについても引き続き情報を共有していきます。

現在取り組んでいる舞台裏のアップデートも、近日中に公開予定です。

本調査の次回改善点や、深掘りしてほしいテーマがあれば、ぜひ LinkedIn または X でお知らせください。