【2026年】LLMが最も引用するドメインは？ChatGPT・Google AIモードの上位サイトランキング
Maayan Zohar Basteker3 Min.
Jul 29, 2026
Similarwebの新レポート「2026 AI Brand Visibility Index（2026年版 生成AIブランド可視性インデックス）」を読んでいて、どうしても頭から離れない数字があります。米国消費者の35%が、商品を最初に見つける手段としてAIツールを使っているというデータです。一方、検索エンジンから始める人は13.6%にとどまります。
つまり、購買プロセスを始める消費者の約3人に1人が、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの対話型AIからスタートしていることになります。Googleなどの検索エンジンから始める人は、その半数以下です。
この数字を見ると、もう何度目かはわかりませんが「SEOは終わった…」とSNSに投稿したくなります。これは、確かにAIをSEOへの脅威として捉えたくなるデータです。しかし、その見方だけでは狭すぎます。
「AIは購買プロセスを消滅させたのではなく、構造を変えた」と捉えるべきです。
ファネルは今も存在します。消費者はこれまで通り、発見し、調べ、比較し、評価し、購入します。変化したのは、どのツールがどの段階で主導権を握っているか、それがブランドの可視性にどのような意味を持つか、です。また個人的に興味深いのは、AI回答と検索エンジンにおける露出の強さは必ずしも比例しないのはなぜか、という点です。
この記事では、購買プロセスの5つのステージごとにデータを整理し、特に変化が大きい業界、AIで露出するブランドとしないブランドの違い、そしてSimilarwebのデータに基づく4ステップの実践フレームワークを解説します。
AI支援型の購買プロセスとは
AI支援型の購買プロセスとは、消費者が対話型AIを使って商品を発見し、選択肢を比較し、評価し、購入判断に至るプロセスです。多くの場合、ブランドサイトや検索エンジンに接触する前からAIが関与します。これは人間の意図を置き換えるものではありません。意図が表現され、解決されるための経路を再構築するものです。
この違いを押さえていないことが、現在の戦略上の混乱につながっています。マーケティングチームが「AIがファネルを支配する」と聞くと、SEOへの不安に傾くか、単なる流行として片づけるかのどちらかになりがちです。しかし本当に問うべきなのは、AIがどのステージで、誰からシェアを奪っているのか、そしてそれがコンテンツ設計にどう影響するのかです。
検索順位だけではブランド可視性を測れない時代へ
この20年間、ブランド可視性は検索順位で語られてきました。SEOに強いブランドは、関連キーワードで検索結果の上位に表示されます。消費者はその検索広告を見てクリックし、ブランドは消費者との接点を得る。これが従来の構造でした。
AIはこの構造を2つの点で変えています。
1つ目は、AIが選択肢の一覧ではなく、統合された1つの回答を提示することです。 例えば「200ドル以下でおすすめのノイズキャンセリングヘッドホンは？」と聞くと、AIは10本の青いリンクではなく、具体的なおすすめを返します。
2つ目は、AIプラットフォームへの訪問が増えても、外部サイトへの送客が増えていないことです。 2025年6月から2026年1月にかけて、米国のAIプラットフォーム訪問数（棒グラフ）は28.6%増加しました。一方で、同期間のAIプラットフォームから外部サイトへのリファラルトラフィック（折れ線グラフ）は横ばいでした。
Kevin Indig氏は、この変化が示す意味を明確に指摘しています。AIの影響力は、流入数ではなく、ブランドメンションで測るべき段階に入っています。
「トラフィックから影響力へ」「クリックからブランドメンションへ」という視点の転換は、何を測り、何を最適化し、何を成功とみなすかを大きく変えます。
購買プロセスの各ステージにおけるAIと検索の役割
Similarwebのレポートが特に有用なのは、消費者に「何をしようとしているのか」を質問するのではなく、購買プロセスの各ステージで実際に何をしているかを調査している点です。各ステージでどのツールが役立つと感じているかを米国消費者に調査したところ、明確な傾向が見られました。
このデータで特に重要なポイントは3つあります。
AIは「購入」以外のすべてのステージで優位に立っている
最初の情報収集から納得感の醸成まで、AIは検索に対して一貫して2倍以上の優位性を示しています。重要なのは、これが単なる上位のファネルの話ではないことです。消費者はAIを使って候補リストを絞り込み、判断への確信を高め、特定ブランドの比較まで行っています。
従来のマーケティングモデルでは、こうした役割は広告、商品ページ、レビュー、ブランドサイトが担っていました。つまり、ブランドが影響力を確立すべき場所が大きく変わっているのです。
ファネルは1回のAI会話に置き換わるわけではない
どのステージでもAIと検索の両方が使われています。「AIが検索を完全に置き換える」というより、同じステージ内で別々の認知タスクを担っていると見る方が正確です。
AIは情報を統合し、方向性を示します。一方、検索はサイトへ移動し、情報を確認するために使われます。両者は競合というより、順番に使われる補完関係にあります。
検索は最終段階を担うが、その候補リストはAIが作っている
購入ステージでは、AIと検索の差は2.2ポイントまで縮まります。消費者は購入直前になると、具体的なサイトを探し、実際の価格や在庫を確認するために検索に戻ります。
ただし、ここで見落としてはいけないのは、検索は依然としてコンバージョンへとつながりますが、それはAIがすでに絞り込んだ候補リストに基づいている点です。発見段階で候補に入らなければ、検索バーが開かれる前に検討対象から外れている可能性があります。
ラストクリック計測ではAIの貢献が見えない
多くのチームがまだ十分に備えられていないのが、このデータ計測上の問題です。
従来のアトリビューションモデルでは、購入直前の最後の接点にコンバージョン貢献が割り当てられます。このモデルでは、AIはほとんど見えません。消費者がChatGPTでブランドを知り、回答内でそのブランドについて読み、購入前にブランド名で検索してコンバージョンした場合、分析上は検索クリックが100%の貢献として記録されます。その消費者を連れてきたAI上のブランドメンションは記録されません。
このギャップにより、多くのブランドは購買プロセスにおけるAIの役割を過小評価しています。Similarwebのデータでは、ChatGPTなどのAIエンジンから購入サイトへ流入したユーザーは、多くの従来チャネルより高いコンバージョン率を示しています。流入量は少ない一方で、購買意欲は高いのです。そして、多くの分析環境では、まだこの影響を正しく捉えることはできません。
AI回答に表示されないブランドがある理由
Similarwebのレポートで重要なのは、どのブランドが各業界で首位かだけではありません。検索順位ではなくAI引用で競ったとき、専門性の高い小規模ブランドが有名ブランドを上回るケースが一貫して見られる点です。この傾向は、金融、旅行、家電、美容、ファッション、ニュースのすべての分析業界に共通しています。
データからは3つのパターンが見えてきます。
可視性は一部のブランドに大きく集中する
各カテゴリでは、少数のブランドがAI回答内のブランドメンションを支配し、AIにおけるデフォルトの参照先になっています。家電カテゴリでは、AppleのAIブランド可視性スコアが100であるのに対し、Samsungは24、10位のAnkerは6です。首位と10位の差は94ポイントにも及びます。AI上でデフォルトのブランドになると、その優位性はさらに強まりやすくなります。
勢いはブランドによって大きく異なる
AIによるブランドの可視性を急速に伸ばしているブランドもあれば、認知度や検索需要が高いにもかかわらず、横ばいまたは低下しているブランドもあります。金融カテゴリでは、2025年4月から2026年1月にかけてNerdWalletのAIブランド可視性が大きく伸びました。一方、はるかに高い認知度を持つPayPalは同期間に低下しています。
ここからわかるのは、AIブランド可視性は有名ブランドであれば自然に得られるものではなく、能動的に取り組むべき領域だということです。検索で築いた認知は、AI上の存在感に自動的には転換されません。
規模よりも権威性が勝つ
すべての業界で、専門特化型または教育コンテンツに強いブランドは、ブランド検索需要から予測される以上に、高いAIブランド可視性を獲得しています。金融カテゴリでは、比較サイトやリファレンス型プラットフォームが均衡線（本来のブランド規模から想定される水準）を上回って表示される傾向があります。ブランド規模だけでは、AI回答への掲載は保証されません。
この傾向が示しているのは、AIにとっての権威性の性質です。検索需要に対してAI可視性が高いブランドには、明確で、構造化され、具体性のあるコンテンツモデルが共通しています。多くの場合、ユーザーが前提知識を持っていることを前提とせず、質問に完全に答え、AI回答エンジンが個別の主張を抽出・検証しやすい形で情報を整理しています。一般的な認知獲得型コンテンツでは、量が多くても同じ成果は出しにくいのです。
美容業界でセラヴィ（CeraVe）が強いのは、ロレアルやエスティ ローダーより広告費が多いからではありません。特定の肌悩みに対して、特定の成分説明で答えるコンテンツを、AIが解析・抽出・引用しやすい形式で提供しているからです。この構図は、金融のBankrate、旅行のTravelmath、ニュース領域のScienceDirectにも当てはまります。共通点はカテゴリでも予算でもなく、コンテンツ構造です。
robots.txtでAIクローラーをブロックしているブランドは、AIはアクセスしやすいがコンテンツ量で劣るサイトを運営するブランドに比べて、AI上での可視性が低くなる傾向があります。言い換えれば、コンテンツ量が少なくても情報を公開しているサイトのほうが、ペイウォール（有料会員向けの閲覧制限）やアクセス制限の背後にある大規模サイトより優位に立つ場合があります。こうした「コンテンツ保護」と「AIからの可視性」のバランスについては、まだ十分に検討できていない企業も少なくありません。
エージェント型コマースの台頭：AIが推薦から購入まで行う時代
エージェント型コマースとは、AIエージェントが消費者に代わって商品を探し、比較し、購入を完了することを指します。消費者がブランドサイトを直接訪れないまま取引が進むため、ブランドにとっては戦略上きわめて大きな変化です。
Gartner氏は、2026年には購入の5件に1件がAIエージェントによって完了すると予測しています。Contentsquareが2025年11月に米国消費者1,300人を対象に実施した調査では、30%がAIエージェントに購入を任せることに前向きだと回答しました。さらに、2026年3月に公開された別の米国ショッパー調査では、22%がすでにAIツール内で直接購入を完了した経験があると回答しています。
ここで重要なのは、どのカテゴリを優先的に対策すべきかを見極めることです。家電製品、金融商品、ソフトウェアのサブスクリプション、旅行予約といった、慎重な情報収集や比較検討を伴う購買行動は、衝動買いの商品に比べて、AIエージェントによる購買完結の影響を受けやすい傾向があります。
なぜなら、こうしたカテゴリでは、仕様や条件を整理し、多数の選択肢を比較したうえで最適な候補を絞り込むAIの能力が特に有効だからです。また、従来であれば消費者が比較検討に最も多くの時間を費やしていた「購買ファネルの中間段階」において、AIがその役割を代替し始めています。
こうしたカテゴリのブランドにとって、その影響は極めて直接的です。AIアシスタントが消費者に代わって商品選定から注文まで完了するようになれば、消費者は商品詳細ページを訪れることも、ブランドストーリーを読むことも、広告に接触することもなくなります（ChatGPTで広告が本格導入されれば状況は変わる可能性がありますが）。つまり、これまでブランドが顧客との関係を築いてきた接点の多くが、AIによって省略される可能性があるのです。
Bill Hunt氏（Back Azimuth Consulting代表）は、2026年には「呼び出せる（callable）」状態、すなわちAPIや構造化された商品フィードを通じてAIから利用・実行可能な状態であることが、2010年当時に検索エンジンからクロール可能であることと同じくらい重要になると指摘しています。この考え方は、プラットフォームをまたいだシームレスなエージェント主導型取引の実現を目指すUniversal Commerce Protocol（UCP）のような標準規格にも反映され始めています。
2010年以降、多くのブランドがクロール対応の重要性を理解するまでに時間がかかったことを考えると、AI時代への対応には、まだ一定の準備期間が残されていると言えます。
現在AI上での可視性向上に取り組んでいるブランドは、将来AIエージェントが商品やサービスを選定する際の優位性を築いています。今日のAI可視性への投資が、明日のAIエージェントによる推奨・選定の結果を左右することになるでしょう。AIショッピングでの発見性を高める具体的な方法については、「ChatGPT向けECサイト最適化ガイド」で詳しく解説しています。
購買プロセスでAIブランド可視性を高める4ステップ
ここまでのデータは、「AI検索の世界で何が起きているのか」を示しています。次に考えるべきなのは、「その変化にどう対応するか」です。
Similarweb Brand Visibility Indexの各業界を見ると、AI上で高い可視性を獲得しているブランドには4つの共通点があります。
彼らが実践していることは、優れたSEOコンテンツ戦略と本質的に異なるものではありません。ただし、その施策をより具体的かつ体系的に実行し、さらに従来とは異なる指標で成果を測定している点が特徴です。
ステップ1：現在のAI上での露出状況を把握する
最適化を始める前に、まずは現状を正しく把握する必要があります。
実際には、AI上での露出状況は検索順位ほど定量化しやすくないため、このステップは後回しにされがちです。しかし、これは最も重要な出発点でもあります。現状を把握しないままでは、実際の課題ではなく推測に基づいて施策を進めることになってしまうからです。
ブランドメンションシェアの把握とは、自社カテゴリに関連するAI回答のうち、ChatGPT、Gemini、AIモード、Perplexityなどで自社ブランドがどの程度言及されているかを測定することを意味します。
重要なのは、AIプラットフォームからのリファラルトラフィックだけを見るのではなく、AIの回答そのものの中で、自社ブランドがどれだけ登場しているかを把握することです。
SimilarwebのAIブランド可視性では、このデータをブランド単位・カテゴリ単位で追跡し、自社のブランドメンションシェアを競合と比較しながら時系列で分析できます。
この監査の目的は、どのようなクエリで自社ブランドがAIに取り上げられているのか、自社ブランドが表示されない場合にどの競合が代わりに言及されているのか、そして自社サイトのどのコンテンツがAIによって引用されているのかを明らかにすることです。
ステップ2：個別ページではなく、トピッククラスターで専門性を築く
重要になるのが、AEO (回答エンジン最適化) におけるトピカルオーソリティです。AIは、単一のページやキーワードだけでブランドを評価するわけではありません。定義、比較、事例、導入検討段階のクエリなど、トピッククラスター全体にわたる一貫した関連性をもとに、そのブランドへの信頼度を高めていきます。つまり実務上は、1つのキーワードで上位表示されるだけでなく、購買者が投げかける幅広い質問に対して、継続的に自社ブランドが登場する状態を作る必要があります。
こうした質問の構造には、明確なパターンがあります。
図のように、主要クエリ（ヘッドクエリ）は「Xに最適なツールは？」のように幅広く競争が激しい一方、ミドルクエリやロングテールクエリになるほど「Yを備えたXに最適なツール」「複数の条件に合うX」のように、より具体的で購買意図の強い質問になります。トピカルオーソリティは、検索ボリュームの大きい主要クエリだけでなく、この全体をカバーすることで構築されます。
Aleyda Solis氏は、AEOを実務に落とし込もうとするチームにとって有用な視点として、この計測上の課題を整理しています。
実務では、自社カテゴリの購買プロセスをマッピングすることが重要です。具体的には、発見段階の質問、比較段階の質問、不安や反論を解消する質問、そして「どこで買うか」に関する質問を洗い出します。各段階ではそれぞれ異なるタイプの質問が生まれるため、それぞれに対して、前後の文脈を読まなくてもAIが抽出・引用しやすいコンテンツを用意する必要があります。
ステップ3：自社サイトの検索順位だけでなく、外部からの信頼を獲得する
Graphite CEOのEthan Smith氏は、主要クエリにおけるSEOと回答エンジン最適化（AEO：Answer Engine Optimization）の大きな違いを明確に整理しています。これは、GEOチームとSEOチームが一緒に考えるべき重要な論点です。
AI回答エンジンは、独立した複数の情報源で繰り返し一貫して言及されていることを、権威性のシグナルとして捉えます。レビューサイト、メディア記事、フォーラム、データプラットフォームで好意的に言及されるブランドは、自社コンテンツだけに依存するブランドよりも、AI検索上での存在感を高めやすくなります。
これはGoogleが被リンクを評価する仕組みに似ていますが、AIは最近のユーザーの評価や世論の変化をGoogleよりもはるかに速く反映できる可能性があります。そのため、PR施策とコンテンツ施策を別々に進めるのではなく、同じ「権威性シグナル」の獲得を目指して連携させることが重要です。
ステップ4：リファラルトラフィックではなく、ブランドメンションシェアを測定する
最後のステップは、成果の測定方法を見直すことです。そして、ここが多くの企業やチームにとって最も難しいポイントでもあります。その理由は、新しい考え方に反対しているからではありません。評価指標が変わることで、レポート内容や成果の見せ方が変わり、結果としてステークホルダーへの説明方法も変わるからです。
Kevin Indig氏が指摘するように、AIプラットフォームから発生するリファラルトラフィックは、オーガニック検索経由のトラフィックの1％未満に過ぎないと指摘しています。つまり、ラストクリック分析だけでAI検索の成果を評価している企業は、本来測定すべきものを見落としている可能性があります。
なぜなら、AIは必ずしもクリックを発生させるわけではなく、ユーザーが情報収集や比較検討を行う段階で購買意思決定に影響を与えているからです。
詳しくは、GEO KPI：SEO担当者が知っておくべきGEO指標をご覧ください。
AI検索における実際の影響力を測るうえで重要なのが、「ブランドメンションシェア」です。これは、AIが自社の業界やカテゴリについて回答する際に、自社ブランドがどれくらいの頻度で言及されているかを示す指標です。
AmsiveでSEO戦略・AI検索＆リサーチ担当バイスプレジデントを務めるLily Ray氏は、次のような重要な見解を示しています。
SEOとGEOは対立する施策ではなく、相互に補完し合う関係です。検索で上位表示されるコンテンツは、AIに引用されるコンテンツでもあるケースが多く見られます。なぜなら、両者とも専門性、明確さ、そして権威性を示すシグナルを評価しているからです。
違いは実装方法にあります。AIは、独立して理解できる情報のまとまり（コンテンツチャンク）、明確な定義、出典と日付を伴うデータに基づいた主張、そしてクローラーがアクセス可能な公開コンテンツを好む傾向があります。
しかし、これらは良質なコンテンツ制作の基本原則をAI時代向けに最適化したものであり、本質的なアプローチが変わるわけではありません。
2026年のマーケティング戦略はどう変わるのか
消費者の購買行動そのものがなくなったわけではありません。「認知する」「情報収集する」「候補を絞り込む」「比較・評価する」「購入する」という基本的なプロセスは、今も変わらず存在しています。
変わったのは、そのプロセスがどこから始まるのか、そして検索エンジンを使う前の段階で、誰が候補ブランドの選定に影響を与えるのかという点です。
SimilarwebのプロダクトマーケティングディレクターであるAdelle Kehoe氏は、この変化を次のように表現しています。
「AIブランド可視性は、すべてのマーケティングチームの計測フレームワークに組み込まれるべきものです。継続的に計測し、競合と比較し、積極的に改善し、経営層に報告する必要があります。ブランドの可視性は一時的な指標ではなく、オンライン上におけるブランドの影響力を示す本質的な指標なのです。」
金融、旅行、家電、美容、ファッション、ニュースといった業界でAI上の存在感を急速に高めているブランドは、必ずしも市場最大手とは限りませんが、AIシステムにとって理解しやすく、評価しやすい情報を提供しているブランドです。
現在では、検索窓にキーワードが入力される前の段階で、AIが消費者の候補リスト形成に影響を与えています。その観点から見ると、本調査データが示す最も重要な示唆は次の一点に集約されます。AI上での可視性は、もはやブランド戦略の補助的な施策ではありません。むしろ、ブランド戦略そのものの出発点になりつつあるのです。
今や問うべきことは、「顧客が購買プロセスの中でAIを利用しているかどうか」ではありません。データを見る限り、その答えはすでに明らかです。本当に重要なのは、ユーザーがAIに質問したとき、自社ブランドが回答候補として挙がるだけの、構造化された情報、引用可能な情報、そして第三者によって裏付けられた情報が十分に存在しているかどうかです。
自社ブランドが業界・カテゴリに関するAI回答の中でどのように言及されているかについては、SimilarwebのAI検索インテリジェンスで把握できます。また、6つの業界を対象とした最新調査レポート「Similarweb 生成AIブランド可視性インデックス」では、AI時代におけるブランド可視性の動向を詳しく確認できます。
よくある質問
Q. 購買プロセスのどの段階でAIの影響が最も大きいですか？
A. AIの影響が最も大きいのは、商品やブランドを知る「認知・発見段階」です。SimilarwebのMarket Research Panel（米国・2026年1月）によると、商品やサービスを探し始める際にAIツールを利用する消費者は35％に達しており、検索エンジンを利用する消費者（13.6％）を大きく上回っています。認知・発見段階においてAIは検索の約2.6倍の利用率を誇り、検索が行われる前の段階で、消費者の比較検討候補を形成しています。この優位性は比較・評価段階（AI 32.9％、検索 15.0％）まで続き、最終的な購入段階ではAI 24.3％、検索 22.1％と差が縮まります。
Q. AIは購買プロセスにおいて検索エンジンから置き換わるものですか？
A. いいえ。AIと検索エンジンは競合するものではなく、それぞれ異なる役割を担う補完的な存在です。AIは、商品やブランドの発見、情報収集、比較検討、評価といった購買ファネルの上流から中流で強みを発揮します。一方、検索エンジンは「どこで購入できるか」「最安値はいくらか」といった購入直前の意思決定を支える役割を担います。言い換えれば、現代の購買行動はAIとの対話から始まり、検索エンジンで最終確認を行って完結するケースが増えています。そのため、企業はAIと検索の両方で存在感を確立する必要があります。
Q. AIの回答でブランド名が言及された後、消費者はどのような行動を取りますか？
A. AIがブランド名を紹介した後、多くの消費者は追加の情報収集や比較検討を行います。具体的には、40％がGoogleでブランド名を検索する、36％がGoogleで競合ブランドとの比較を行う、34％がAIに追加の質問をする、28％がブランドの公式サイトへ直接アクセスするという行動を取っています。一方で、そのブランドを完全に無視する消費者はわずか8％にとどまります。つまり、AIによるブランド言及は単なる1回のクリックを生むものではなく、検索やサイト訪問を含む複数チャネルでの検証行動の起点になっているのです。
Q. ブランドメンションシェアとは何ですか？なぜ重要なのでしょうか？
A. ブランドメンションシェアとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが特定カテゴリについて回答する際、自社ブランド名がどれくらいの割合で言及されるかを示す指標です。Similarwebでは、この指標を「AIブランド可視性」としてブランド単位・業界単位で測定しています。この指標が重要な理由は、AIから発生するリファラルトラフィックがオーガニック検索流入の1％未満に過ぎないためです。つまり、AIがブランド認知や比較検討に与える影響は、従来のラストクリック分析ではほとんど可視化できません。ブランドメンションシェアは、AIが購買プロセスに与える実際の影響力を把握するための重要な指標といえます。
Q. AIブランド可視性が高いブランドにはどのような特徴がありますか？
A. Similarwebの「Generative AI Brand Visibility Index 2026」で分析した6つの業界では、検索需要に対してAI上での存在感が高いブランドに共通する次の3つの特徴が見られました。AIが理解・抽出しやすい構造化された専門性の高いコンテンツを公開している。メディアサイト、レビューサイト、コミュニティサイトなど第三者メディアでの言及や引用が豊富である。AIクローラーをブロックせず、コンテンツへのアクセスを開放している。特に、特定分野に強みを持つ専門ブランドや、教育・解説コンテンツに力を入れているブランドは、大手ブランドを上回るAIブランド可視性を獲得する傾向が見られます。
Senior SEO Specialist
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