リコールの続報が引用されず不利益を被るメーカーの例

　同社では食品・自動車メーカーを対象にした調査も行った。測定対象のブランドが登場した割合（Presence）は50.5％、語られ方（Sentiment）の好意度スコアは89.8と高く、約9割のAI回答でそのブランドはポジティブかつ肯定的に評価されていた。

　ところが、肝心のCitationの観点で見ると、AIが回答の根拠として企業の公式情報（WebサイトやSNS、プレスリリースなど）を使用していた割合は、わずか7.5％（約13回に1回）にとどまる結果となった。

　スマートフォン、食品、自動車という様々なジャンルにおいて、AI回答でブランドは登場し、好意的に語られるが、公式情報はほとんど引用されていない。このことは、AI時代のマーケティングにおける共通の課題であると言えよう。

　AI回答のCitationが低い、つまり公式情報が引用されないと、企業はどのような不利益を被るのか。森澤氏は、リコールの続報が引用されず、消費者にネガティブな印象を与え続けたあるメーカーの例を挙げる。

　そのメーカーが製品の回収・改修を行い、公式サイトで対応完了や安全性を報告していたとしても、ユーザーがAIに質問した際に「不具合発生当時」の記事のみを回答する可能性がある。「その後どうなりましたか？」と質問したユーザーに公式の最新対応情報が引用されない場合、安全性について誤解を与えることになるのだ。

「AIの回答は、たとえ同じプロンプトでも今日と明日で出力内容が異なります。そのため（AEOの対策は）SEOのように一度対応して終わるものではありません。運用サイクルを恒常的に回していく必要があるのです」（森澤氏）

AEOを実現する「Scrunch」2つのコア機能

　AI時代におけるブランド最適化（AEO）を実現するためにサイトコアが展開しているのが、統合型ソリューション「Scrunch（スクランチ）」である。

　Scrunchの主軸は「Monitor（モニター）」と「AXP（Agent Experience Platform）」の2つの機能だ。

Monitorで、主要LLMにおける自社ブランドの可視性を把握

　Scrunch MonitorはChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews、Meta AI、Claude、Grok、Copilot、SearchGPTなど、主要9種類のLLMにおける自社ブランドの可視性を追跡・把握する機能だ。

　AI検索は検索する日やAIの種類によって回答が変動するため、あらかじめターゲットとするプロンプト（想定質問）を登録し、毎日自動でトレースを行う。これにより、自社ブランドがどのように表示されているか、競合と比較してどの位置にあるか、なぜそのように表示されるのかという生成理由まで明らかにすることができる。