ChatGPTやGoogleのAI Overviewsといった生成AIの普及にともない、LLMO（大規模言語モデル最適化）への注目が高まっている。一方で、多くのマーケティング担当者が「LLMOの重要性は理解していても、自社の現状やその効果をどう判断すればよいかわからない」という課題に直面しているのではないか。従来のSEOは検索順位や流入数といった明確な指標があったが、AI検索ではユーザー行動が可視化されにくく、成果の捉え方が不透明になりつつある。今求められているのは、この新しい検索環境において何を基準に成果を判断するかという視点だ。本記事では、AI検索時代における「効果測定」の考え方について、ナイルが実践する4つの指標軸をもとに、ナイルのSEO相談室編集長・金子が解説する。
AI検索における「効果測定」はどのように考えるべきか
ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなどの生成AIの登場により、ユーザーの検索行動は大きく変化しています。これまでは、ユーザー自身が「検索→情報収集→比較検討→購入・契約」という一連のプロセスを進めていました。
しかし現在は、まずユーザーがAIに要望を伝え、AIが代わりに情報収集や比較検討を行い、その結果をユーザーに提案。ユーザーはその提案をもとに意思決定する流れへと変化しています。
この変化により、「検索順位」や「流入数」といった従来の指標だけでは捉えきれない、AI検索特有の動きが生まれています。
たとえば、「AIの回答で初めてサービスを知り、気になって指名検索をしてサイトを訪れる」ケース。この場合、この行動の起点が「AIだった」という事実は、GA4では確認できず、単なる「オーガニックサーチ」として計測されてしまいます。
こうした数値を見逃すと、実際にはAI検索によって自社の事業に好影響があるにも関わらず、その効果を過小評価してしまう恐れも。AI検索の影響力は今後さらに拡大するため、こうした「見えない効果」を含めた正しい測定を行うことが重要です。
AI検索時代に見ておきたい、4つの指標
ナイルでは、AI検索時代における自社の状況やLLMOの施策の効果をなるべく正確に把握するために、次の4つの指標を見るようにしています。
（1）推薦指標
生成AIの回答内で、自社の商品やサービスがどれだけ推薦されているかを測る指標。
（2）引用指標
生成AIの回答内で、自サイトのリンクがどれだけ引用されているかを測る指標。
（3）トラフィック・コンバージョン指標
生成AIの引用リンクから、どれだけトラフィック・コンバージョンが発生しているか見る指標。
（4）間接成果指標
生成AIを起点とした成果がどれだけ発生しているのかを測る指標。
これら4指標を見ることで、AIが自社をどのように扱い、その結果としてどれだけビジネスに貢献しているのかを、一貫して把握できるようになります。
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金子 光（カネコ ヒカル）
ナイル株式会社 ナイルのSEO相談室 編集長
新卒で楽天グループ株式会社に入社。営業管理として40人規模のチームをマネジメント。その後社員3人のベンチャー企業に入社し新規事業立ち上げを経験。現在はナイルのSEO相談室編集長として、Webマーケティングに従事している。
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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