弊社は SEO や LLMO の知見を駆使し、生成 AI 時代においてブランドが顧客と AI の両方から選ばれ続けるための戦略と成果創出に伴走するマーケティングパートナーです。
「自社ブランドが顧客にどう認識されているか」。これまで幾度となく、消費者調査や NPS を通じてこの問いと向き合ってこられたことでしょう。しかし、その調査対象に「生成 AI 」を含めたことはありますか？
AI 技術の進歩が目覚ましい現代において、消費者の購買行動は構造的な転換期を迎えつつあります。今はまだ一部の消費者に限られるものの、例えば、従来のように検索窓に疑問を入力するだけでなく、AI との対話を通じて答えを得ようとする動きも徐々に広まってきています。このとき、AI があなたのブランドを「頻繁に、目立つかたちで、肯定的に」推奨しなければ、あなたは顧客との最初の接点すら失うことになります。
また、この AI によるブランド認識が、これまでブラックボックスだったことも大きな問題点の 1 つです。多くの経営者やマーケターが、コントロール不能なこの領域に漠然とした不安を抱えながらも、具体的な打ち手を講じられずにいました。 本稿は、そのブラックボックスに光を当てるためのものです。Ahrefs の AI 検索可視化ツール「ブランドレーダー」という機能を用いることで、「 AI によるブランド認識」がいかに定量的に可視化できるか。そして、そのデータが何を意味し、いかなる戦略的示唆を導き出すのかを解説します。これは単なる SEO の派生技術の話ではありません。未来の市場における自社の持続的成長や競争力向上に有効な新たなマーケティングアジェンダの提示です。
Google の検索エンジンは依然として大きなシェアを有しており、企業の Web 戦略において SEO（検索エンジン最適化）は重要です。事実、Ahrefs が行った日本の Google 検索の検索数調査では、2024 年 1 月〜 7 月では「 438.9 億回」、翌年の 2025 年 1 月〜 7 月では「 461.6 億回（前年同期比 105% ）」と検索市場は引き続き拡大傾向にあります。これは、現在も SEO が有効的な施策であることを示しています。
※出典：株式会社 PLAN‑B『検索が変わるAI時代にどう挑む？Brand Summit Autumn 2025 登壇レポート』
しかし、2022 年 11 月の ChatGPT 登場以降、消費者は AI を活用することで情報を得ることも可能となり、従来の「検索エンジンで疑問を解消する」という行動に加えて、新たな選択肢が生まれました。
つまり、トラフィックには直結しないものの、消費者との接点が取れる”新たな露出機会”が生じているのです。これは、自社サイトへのトラフィック獲得を目指す従来の思考だけでなく、より広範な顧客にリーチするための新たな対策の必要性を示唆しています。
我々 PLAN‑B は、この生成 AI 時代の新たなカスタマージャーニーを「PRCA（プルカ）」モデル」 として提唱しています。
- Prompt（疑問提示）: ユーザーはまず生成 AI に曖昧で潜在的な疑問を投げかける。
- Review（情報の正確性確認）: 「 AI は嘘をつく」という認識のもと、ユーザーはその回答を Google などの検索エンジンで検証・裏取りする。
- Compare（比較検討）: 検証済みの情報を元に、複数の選択肢を構造的に整理し、比較検討する。
- Act（行動・再検索）: 納得解を得た上で、購入や問い合わせといった実際の行動に移る。
このフレームワークが示す重要な事実は、ジャーニーの起点が AI であり、その後の検証・比較プロセスで企業のデジタル上の情報すべてが評価対象になるということです。
ハーバード・ビジネス・レビューでも論じられているように、AI 時代には新たなブランド指標が求められます。それが「SOM（Share of Model）」です。
これは、LLM（大規模言語モデル）によって、自社ブランドがどれほど「頻繁に、目立つ形で、肯定的に」提示されるかを示す指標です。従来の検索のシェア（SOS）や声のシェア（SOV）の AI 版と捉えればよいでしょう。
重要なのは、この SOM は、市場シェアや人間の認知度とは必ずしも一致しないという点です。AI の“思考“には独自のバイアスが存在し、それを理解しないままでは、意図せぬブランド毀損を招きかねません。では、この SOM をどうやって測定するのでしょうか。
※参考：Harvard Business Review『Forget What You Know About Search. Optimize Your Brand for LLMs.』
これまで定性的にしか語れなかった「 AI によるブランド認識」は、Ahrefs の「ブランドレーダー」のような機能によって、定量的に測定可能になりました。我々が注目すべきは、主に以下の 3 つの観点です。
① 言及数（Mentions）：AIの認知における「量」
「言及数（Mentions）」とは、特定のトピックにおいて、各生成 AI（AI Overviews, ChatGPT, Perplexity 等）が自社および競合のブランドを何回言及したかを示す、最も基本的な指標です。
例えば、上図は「SEO」というトピックにおける弊社のデータですが、AI Overviews において競合他社を上回る言及数を獲得していることが見て取れます。これは、AI が「SEO について語るなら、PLAN‑B に触れないわけにはいかない」と認識していることの証左です。このような AI の認知における「量」を把握することが、全ての分析の第一歩となります。
② センチメント分析：AI の認識における「論調」
次に重要なのが「センチメント分析」です。Ahrefs のブランドレーダー機能では、「AI の応答」をエクスポートすることができます。そのデータをもとに、AI による言及がどのような論調（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）で行われているかを把握します。さらに一歩踏み込み、レーダーチャートなどを用いて、AI が自社と競合の強み・弱みをどのような「属性」で認識しているかを分析します。
例えば、ブランドレーダー機能から取得した「AI の応答」のデータから、弊社に対する AI の認識を以下のように分析することが可能です。
この図からは、AI が「サービス網羅性」「情報発信力」では評価している一方で、「専門性」では競合に劣ると認識していると考えることができます。この分析により、ブランドメッセージのどこを強化し、どのような情報を発信すべきかの解像度が一気に高まります。
③ 引用元メディアの分析：AI の認識を形成する「文脈」
最も戦略的な示唆を与えてくれるのが、「引用メディアの分析」です。AI はゼロから回答を生成しているわけではなく、Web 上に存在する膨大なコンテンツを学習・参照しています。AI がどのサイトの情報を“信頼“し、引用しているのかを分析することで、その認識がどのような文脈で形成されているのかが明らかになります。
弊社の事例で言えば、AI による言及の引用元は、自社のオウンドメディア（plan‑b.co.jp）だけでなく、多数の外部メディアにも及んでいます。これは、我々が単に自社サイトを強化するだけでなく、戦略的な情報発信（戦略 PR や専門メディアへの寄稿など）を通じて、Web 全体（PESO）にわたって一貫性のあるブランド情報を張り巡らせてきた結果です。AI は、この Web 全体に広がる情報の網を学習し、「PLAN‑B は信頼できる情報源だ」と認識するのです。
これらの定量的データから導き出される結論は明快です。
生成 AI 時代のブランディングとは、「自社の“選ばれる理由（POD）”を定義し、PESO メディア全体で一貫性のあるメッセージを発信し続けることで、AI にブランドを正しく学習させる活動」と言えます。
各部署がバラバラのメッセージを発信すれば、AI は混乱し、最悪の場合、誤った情報（ウソ）を生成・拡散してしまいます。マーケティング、広報、事業部がサイロ化している企業ほど、このリスクは高いと言えるでしょう。
オウンドメディアの SEO、ペイドメディアの広告、アーンドメディアの PR、シェアードメディアの SNS 運用を「点」の施策として個別最適化する時代は終わりました。これらを統合し、AI とユーザーの両方に対してブランド価値を最大化する「面」の戦略が重要になってきているのです。
結論
生成 AI は、もはや一部の技術マニアのためのツールではありません。それは顧客の意思決定を左右し、自社ブランドの成長や競争力に影響を与えかねない、巨大なインフラです。そして、そのインフラ上で自社がどう認識されているかを定量的に把握することは、現代のマーケターにとって責務と言えるでしょう。
まずは、Ahrefs のブランドレーダー機能を使い、自社のブランドが AI にどれだけ言及されているか、競合と比較してどうなのか、その第一歩を踏み出してみてください。そこには、これまであなたが見過ごしてきた、あるいは知ることができなかった真実が浮かび上がるかもしれません。
そして、その数値の裏にある文脈を読み解き、事業戦略と接続し、具体的なアクションプランに落とし込むには、深い専門性と経験が求められます。必要に応じて、我々のような専門パートナーを活用いただくことも選択肢のひとつです。
本稿が、AI 時代に選ばれるブランドを築いていくうえで、皆さまの一助となれば幸いです。
