なぜ、AI検索での成果を測るのは難しいのか
マーケターがSEOに取り組む際、従来の検索エンジンは「どのようなキーワードで検索されたか」「自社のURLが何位に表示されたか」「何件のクリックがあったのか」を確認できます。検索クエリという形でユーザーの意図が言語化され、アクセスした記録も残るためです。
一方、AI検索では「ユーザーがAIにどんな条件を伝え、どんな回答を受け取り、何度やり取りを重ねたのか」という一連の過程を、サイト運営側から確認する手段がありません。加えて、AIの回答だけで検索行動が完結する「ゼロクリック検索」によって、アクセスが減っているサイトも多く見られており、ユーザーの行動を把握することが非常に難しくなっています。
2026年7月にナイルが実施した「BtoBサービス・外注先選定における生成AIの活用実態調査」では、BtoBサービスや外注先を比較検討する際の情報収集手段について329名に尋ねたところ、64.1％が「AI検索・AIチャット」と回答しました。
さらに、AI検索・AIチャットを何のために使ったのかという設問では、「各社のサービス内容・強みを比較する」が80.1％と最も高く、「候補企業を探す（50.7％）」「費用感・相場感を調べる（46.4％）」が続く結果となりました。
これはBtoBサービスに限った調査ではありますが、AIを使ってサービスを比較検討するユーザーは、既にかなり多くなっていることがわかります。
