競合比較で分かる AI 検索上の自社の可視性と改善ポイント

このガイドでは、AI 検索での競合分析の進め方を紹介します。これにより、次のようなことが把握できます。

• 業界内で現在 AI 検索を支配しているブランド 
• 競合他社が可視性を獲得しているのに、自社が取りこぼしている領域
• 競合の優位性を生み出しているトピック、ページ、ソース
• 可視性のギャップをすばやく埋めるために優先すべき施策

これは、四半期ごと、あるいは新しい競合の出現、モデルのアップデート、社内の優先順位の変更（新製品の発売時など）があった際に繰り返し実行できるステップバイステップのプロセスです。

AI の可視性をめぐって競合する相手には、主に次の 3 つのタイプがあります。 

• AI が自社と並べてメンションする競合
• AI が自社ではなく引用元として取り上げる競合
• オーディエンスが AI 検索を使う際に比較対象をして想定する競合 

これら 3 つすべてを Ahrefs のブランドレーダーで見つけることができます。たとえば、自社のブランドを入力すると、AI サジェスト機能を使用して、類似した他のブランドをリストアップできます。

これらは通常、把握している既存の競合で、AI の回答におけるブランド言及をめぐって競い合っている相手でしょう。 

検索クエリレポートを確認すると、オーディエンスが頻繁に比較対象としている競合を特定できます。自社名と、「vs」のような比較を意図したキーワードが含まれるクエリでフィルタリングすると、その傾向を把握できます。

たとえば、Honda は検索者が頻繁に比較する Toy­ota の強力な競合です。 

Toy­ota とよく比較されるその他のブランドには、Nissan、Mazda、Ford、Lexus、Suzuki、Subaru などがあります。 

ソースとして引用されている競合を見つけるには、引用元ドメインレポートを確認してください。

多くの場合、Wikipedia、Reddit、各種ソーシャルメディアなどの一般的なサイトが上位に表示されます。こうしたサイトは規模も権威性も非常に大きく、通常の競合分析の対象として比較するには適していません。

しかしその中には、業界内で自社ブランドよりも頻繁に引用されているサイトも見つかるはずです。それらは業界メディアであることもあれば、以下の例のように Ford、Nissan、Honda などの直接的な競合であることもあります。 

自社の分析目的に最も適したもの、あるいはステークホルダーが特に関心を持つものを選び出すようにしましょう。

競合分析で比較するブランドやウェブサイトのリストが確定したら、続いてデータ取得の対象となるエンティティを定義します。エンティティとは、検索エンジンが固有に識別し、自社のビジネスに関連付けられる人物、ブランド、製品、トピックを指します。

各ブランドを入力するときに、検索バーでバリエーションを追加するオプションをクリックすることで設定できます。

単純な分析の場合は、メインのブランドとそのドメインを追加します。

これを自社ブランドと各競合他社に対して行います。 

より包括的な分析を行う場合は、製品、サブブランド、自社が所有するその他のウェブサイトもこれらの項目に追加できます。こうすることで、各ブランドの可視性をより詳細なレベルで把握できるようになります。

たとえば Hon­da の場合、Honda CR‑V、Honda Accord、Honda Civic のように、単独で検索される製品名を追加できます。また、honda.com、global.honda、honda.com.au といったドメインを含めることも可能です。 

これはあくまで、自社や競合に対してどんな項目を追加できるかのイメージを示すための簡易的な例です。各ブランドをより深く分析したい場合は、時間をかけて項目を一通り入力しておくことをおすすめします。

入力が完了したらレポートを保存します。プリセットとして保存され、AI の可視性の変化をいつでも比較できるようになります。 

保存したレポートは、ほかの保存済みレポートと同様にブランドレーダーのメイン画面に表示され、いつでも参照できるようになります。

これでセットアップは完了です。ここからデータのベンチマークと分析に進むことができます。

ベンチマークを開始するには、ブランドレーダーの概要レポートを確認します。さまざまな AI 検索プラットフォームにおいて、ブランドのメンション数、引用数、インプレッション、シェア・オブ・ボイスなどの指標がどのように変化するかに注目してください。

• メンション数：AI の回答でブランドがメンションされた回数。
• 引用数：AI の回答でブランドのウェブサイトがソースとして引用された回数。
• インプレッション：ブランドを含む回答が検索結果に表示される頻度に基づく推定露出量。
• AI シェア・オブ・ボイス：競合他社と比較して、ブランドが AI の回答で言及される頻度。 

各 AI 検索プラットフォームごとに、自社ブランドを競合他社と直接比較することもできます。

各指標についても同様です。 

これらのベンチマーク指標をすべて記録しておき、将来的に相互比較できるようにしておきましょう。

基本的な可視性指標のベンチマークが終わったら、さらに深く掘り下げて AI 検索における競合分析を行ってみましょう。従来の SEO 指標とは異なり、AI 可視性は「表示されているかどうか」だけではなく、「どのように取り上げられているか」も同じくらい重要です。

ブランドレーダーのAI の応答レポートを開くと、分析対象の各ブランドが AI 生成回答でどのように言及されているかを確認できます。 

まず、ブランドの 1 つにカーソルを合わせ、「ブランドのみ」のオプションを選択します。

行いたい分析の種類に応じて、他のオプションを選択することもできます。

• ブランドのみ：選択したブランドだけがメンションされているクエリと AI 回答を表示します。特定ブランドに固有のクエリや回答を評価するのに適しています。
• 他社と比較：比較対象として設定したすべてのブランドが含まれるクエリや回答を表示します。競合と並んで取り上げられやすいトピックを評価するのに最適です。
• 他社のみ：比較対象の中で、自社以外のブランドのみがメンションされているクエリを表示します。競合はメンションされているのに自社は取り上げられていないトピックを発見するのに役立ちます。

各ブランドに共通する言語パターンや、AI がブランド同士をどのように区別しているかに注目してください。 

たとえば Toy­ota と Hon­da を比較する場合、いくつかの傾向が見えてくるかもしれません。Honda はしばしば最初にメンションされ、手頃さやコンパクトカーといった属性が多く取り上げられる。一方で、Toyota は二番目に登場し、信頼性や SUV という文脈で語られる、といった具合です。

こうした違いは、単なる上位レベルの可視性を超えた深い理解を与えてくれます。AI の回答の中で、各ブランドがどのように位置付けられ、どんな権威性を持って認識されているかを、自社やステークホルダーに示すことができるようになります。

これらの回答を確認する際は、次のような要素に注意してください。

• メンションの量：オーディエンスが検索するトピック全体で、自社は競合よりも多く、または少なくメンションされているか。
• 回答内での配置：AI の回答内で、自社は競合より前に登場しているか、それとも後か。どのブランドが回答内で最大の可視性を得ており、検索者の注意をつかんでいるか。
• 網羅性の深さ：自社は一行でまとめられているだけか、それとも特徴、利用シーン、メリットなどの詳細な文脈とともに説明されているか。
• ポジショニングとフレーミング：AI は自社をどのように位置付けているのか（リーダーなのか、代替として扱われているのか、単なる選択肢の一つなのか）。
• センチメント：自社に関する言語はポジティブ、中立、ネガティブのどれか。
• 信頼性：回答には、自社または競合への信頼性を示す表現（業界をリードする、受賞歴のある、など）が含まれているか。

この分析によって、数字の背後にある質的な視点を得られます。AI モデルが各ブランドをどのように描き、何を優先し、どのように説明しているかが見えてきます。

各ブランドのトピックの所有状況を比較することで、分析をさらに深く掘り下げることができます。

まず、自社がリーダーとして認知されたいトピックや製品カテゴリをリストアップしましょう。リストができたら、それらをブランドレーダーの市場またはニッチ検索ボックスに入力します。

これらのトピックは、1 つずつ個別に検索する方が分かりやすくなります。 

各トピックについて、概要 > AI シェア・オブ・ボイスの指標を確認してください。

リーダーとして認知されたい各トピックについて、 AI シェア・オブ・ボイスをベンチマークし、AI 検索で自社が他ブランドとどのような位置関係にあるのかを把握しておくことは有益です。 

また、時間の経過に伴う変化を追跡することもできます。

トピックレポートを確認すると、共通するテーマやサブトピックについて、各ブランドを横並びで比較することもできます。

たとえば、次のようなインサイトを発見できるかもしれません。

• 除外すべき無関係なトピック： たとえば、ガレージドアに関するクエリは SUV というテーマと関連づけられることはあるものの、自動車ブランドがそこで意味のあるメンションを得る可能性は低いため、フィルターで除外する対象になります。
• トピックに関連する他の競合： たとえば SUV というテーマでは、検索者は Honda、Lexus、Ford、Tesla といったブランドを頻繁に関連付けます。こうしたブランドも追加で注視すべき競合になる可能性があります。
• 可視化向上を狙えるノンブランド系トピック： たとえば「best SUVs」では Toy­ota がより多く言及され、「compact SUVs」では Hon­da の方が多く取り上げられるなど、ブランド名を伴わない検索テーマでの可視性に差が生まれます。
• トピックに関連する特定の属性： たとえば、Honda は「MPG SUV（燃費の良い SUV）」や「SUV for towing（牽引向け SUV）」といったクエリでの可視性を高めるために、関連製品の最適化を検討できます。

各ブランドが AI 検索で最も多く引用されているページを特定するには、引用されたページレポートを確認し、ページ一覧の上にあるドメインフィルターを適用してください。

まず自社のドメインを追加します。その後、競合を 1 社ずつ確認すると、各ブランドの最も強いページが把握しやすくなります。

詳細な分析を行う場合は、このプロセスのステップ 2 で洗い出した競合サイトをすべて追加し、各サイトでどのページが引用されているかを確認してください。

また、フィルター設定を調整することで、最も関連性の高いページに絞り込んだり、範囲を広げて見落としがないか確認したりできます。

たとえば筆者は、ドメインスコープ設定を使うのを好みます。この設定により、入力したドメインとそのサブドメインが自動的に含まれます。さらに、「AND/または」 の切り替えを「または」にすることで、分析結果の範囲を広げることができます。

どれだけ深く掘り下げたいかに応じて、上部のフィルターを調整することもできます。たとえば、Honda がノンブランドクエリで最も多く引用されているページを確認したい場合は、次のようなフィルターを適用できます。

必要なフィルターをすべて適用すると、各ブランドが AI の回答内で最も多く引用されているページのリストが得られます。 

可視性を高めたい各 AI 検索プラットフォーム（AI Overviews や Chat­G­PT など）について、このリストをそれぞれ取得しておきましょう。

その後、他の競合他社についても同様に繰り返します。

これらのリストを分析する際は、自社サイトで追加したり強化できるコンテンツのテーマや、埋めるべきギャップを探してみてください。たとえば、自社コンテンツには次のような課題があるかもしれません。

• 可視性ギャップ：AI の引用で、自社が競合よりも登場頻度が低い。
• トピックギャップ：競合が扱っているテーマを自社はカバーしていない。新しいページを作成してギャップを埋める必要がある。
• フォーマットギャップ：AI が特定の形式のコンテンツ（例：ガイド、動画、レビュー）を頻繁に引用しているのに、自社にはその形式がない。
• 鮮度ギャップ：競合がより最近そのトピックについて執筆しており、その結果、可視性で優位に立っている。

これらのギャップを解消するには、新しいコンテンツを作成するか、既存のコンテンツを更新する必要があるでしょう。Ahrefs の AI コンテンツヘルパーは、この作業を効果的に支援します。コンテンツ作成中にリアルタイムで分析し、必要なポイントが抜けていないかをしっかり確認することができます。

最後に行うべきチェックは、競合がウェブ上や AI 検索でどのように言及・メンションされているかを分析することです。サードパーティのコンテンツでのブランド言及は、AI の回答における可視性に強く影響を与える重要な要素です。

多くの場合、自社のブランドに関するクエリであっても、AI は自社ではなく他社のコンテンツを引用します。 

そのため、自社や競合に関する情報がどの情報源によって形成されているのかを確認しておくことが重要です。ブランドレーダーのウェブページレポートでは、特定のブランドがオンライン上でメンションされているページを確認することができます。

ウェブ上のメンションギャップを探す際は、メインの検索バーで競合を一社ずつ検索する方法が有効です。

次に、ウェブページレポートのフィルターを使って、各競合のサイト上のメンションを除外し、そのうえで結果をエクスポートします。

たとえば、「-site:yourcompetitor.com」を使うと、競合他社のウェブサイト上の競合ブランドのメンションを除外できます。

不要な結果を取り除いたら、リストをエクスポートして、スプレッドシートで自社ブランドや他の競合他社と比較できるようにします。このシンプルなテンプレートを使うと便利です。エクスポートしたデータを B 列から H 列に追加し、正しく整列されていることを確認します。次に、A 列にブランド名を手動で入力します。

各ブランドのエクスポートをリストの末尾に追加していきます。 

いくつかのブランドのデータを追加すると、比較ビューは次のようになります。

空白のセルは、見落としている機会を示しています。まずは、複数の競合が取り上げられているにもかかわらず、自社が含まれていない投稿や回答を探してみてください。こうした領域は、最も早く成果を得られる可能性が高いポイントです。

次に、競合が最も大きなインパクトを持つメンションを獲得した理由を分析します。

• コンテンツの種類：メンションはブログ記事、調査レポート、ケーススタディなどに含まれているのか。こうした形式は、自社でも再現したり、アウトリーチの対象として検討する価値があるかもしれません。
• 掲載媒体とソース：同じ著者やウェブサイトが継続的に競合を取り上げているか。 もしそうであれば、その媒体は自社業界で信頼されている可能性が高く、アウトリーチやコラボレーションの候補になります。
• キャンペーンのきっかけ：そのメンションは、製品のリリース、広くシェアされた投稿、独自のフレームワークの公開などに関連しているのか。 何が注目を集めたのかを特定することで、自社の戦略づくりに役立ちます。
• 流通戦略：ゲスト記事、共同コンテンツ、パートナーキャンペーンなどが、競合の露出を押し上げている場合があります。

競合にとって何がうまくいっているのかをリバースエンジニアリングすることで、可視性ギャップを埋め、自社カテゴリーで実際に成果につながる戦略が何かを把握し、自社向けに最適化することができます。

ここまで進めると、競合分析から各ブランドが AI 検索全体でどのようにパフォーマンスをしているか、どこが可視性を支配し、だれが追い上げているのか、自社が伸びしろを持つ領域はどこなのかが見えてきます。最後のステップは、これらの知見をチームが行動に移せるようなストーリーにまとめることです。

まずは、得られた洞察を明確で実行可能な優先事項に落とし込みます。

• 修正：競合との間にある可視性や認知のギャップを埋める。これは、不正確な記述、ブランドデータの不足、パフォーマンスの低いトピックなどが原因で、AI の回答におけるブランドの権威性が損なわれているケースに該当する。
• 構築：競合がリードしている領域で、コンテンツやトピックの網羅性を強化する。AI が評価しやすい形式や属性に合わせて、新規ページの作成や既存ページの更新を行う。
• 影響：自社のカテゴリで AI の回答に頻繁に引用され、競合を多く取り上げている媒体、クリエイター、データソースとの関係を強化する。

次に、これらの結果をステークホルダー向けのレポートにまとめます。まだテンプレートを入手していない場合は、AI 検索競合分析レポートのテンプレートをダウンロードしてください。

ピンク色の部分をすべて自社用に置き換え、主要な発見をスコアカードと重要ポイントのスナップショットにまとめましょう。

また、競合のトラッキングは継続的なワークフローとして組み込んでおく価値があります。

同じ分析を月次または四半期ごとに実施し、AI モデルや市場ごとにシェア・オブ・ボイスやブランドの扱われ方がどのように変化しているかを測定します。

AI 検索は急速に変化しているため、定期的なベンチマークを行うことで、単発の分析が継続的な戦略的メリットへと変わります。

まとめ

AI 検索の競合分析は、どのブランドが可視性で勝っているかを測るだけでなく、なぜ勝っているのかを明らかにする点に価値があります。

定量的データ（メンション数、引用数、インプレッション、シェア・オブ・ボイス）と定性的な文脈（フレーミング、センチメント、信頼性）を組み合わせることで、AI が自社と競合をどう捉えているのかに影響を与える要因を正確に特定できます。 

これらのインサイトは、時間とともに、自社のポジショニングやコンテンツ戦略、デジタル PR を洗練させる助けになります。それは Google に限らず、ブランドを解釈するあらゆる AI システムに対しても有効です。