【LLM比較】AI検索でカテゴリー別のブランド可視性を高める方法

ChatGPT、Perplexity、GoogleのAI検索など、生成AIサービスごとに回答の特徴やブランドの表示傾向は異なります。そのため、生成エンジン最適化（GEO：Generative Engine Optimization）では、すべてのLLMへ同じ対策をするのではなく、自社カテゴリーで影響力の大きいLLMとトピックを見極めることが重要です。

特に確認したいのは、ブランド全体の露出だけではありません。「旅行」のような広いテーマでは表示されていても、「バケーションレンタル」のように購入意向が明確なテーマでは候補から外れることがあります。

本記事では、LLMの種類と特徴、LLMを比較する理由、SimilarwebのAIブランド可視性を使ってカテゴリー別・トピック別のブランド可視性を分析する方法を解説します。

LLMとは

大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とは、大量のテキストデータを学習し、人間の言葉を処理・生成する仕組みです。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI検索は、質問への回答に加えて、旅行の計画、商品やサービスの比較、購入先の検討にも使われています。

企業にとって重要なのはモデルの仕組みだけではなく、どのAI回答に自社ブランドが登場し、競合と比べてどの程度推奨・引用されているかです。AIの回答内でブランドが言及されれば、サイトへのクリックが発生しなくても、認知や比較検討に影響を与えます。

こうしたAI回答内の露出を改善する取り組みがGEOです。施策の全体像を確認したい場合は、GEOの基本と取り組み方を参考にしてください。

LLMを活用した生成AI検索の主な3タイプ

本記事では、LLMを活用したサービスを、主な利用場面から3タイプに整理します。一つのサービスが会話と検索の両方に対応することもあり、互いに排他的な分類ではありません。

会話型LLM

会話型LLMでは、ユーザーが考えを整理しながら質問を深めます。たとえば「家族旅行の行き先を考えたい」「初心者向けのマーケティングツールを比較したい」といった広い相談です。

回答は説明や提案の形になりやすく、ブランドはおすすめ、比較対象、具体例として登場します。直接流入だけでなく、認知や検討候補への入り口として評価する必要があります。

検索型LLM

検索型LLMは、検索結果と生成AIの要約を組み合わせ、短時間で答えを得たい場面で使われます。ユーザーがまだ選択肢を探している段階で利用されやすく、ブランド名の言及に加えて、自社サイトが情報源として引用されるかも重要です。

特定分野に組み込まれたAI

旅行予約、地図、ショッピングなどに組み込まれたAIは、利用目的が限定されています。質問の意図が具体的で、予約や購入に近いため、ここでのブランド露出はコンバージョンへの距離が短い可能性があります。

市場全体のブランド認知率を直接測定した結果とは区別します。LLMをカテゴリー別に比較すべき理由

すべてのLLMを同じ重要度で扱うと、限られた予算と制作リソースを分散させてしまいます。LLMごとに利用者数、使われる場面、回答の作り方が異なり、自社カテゴリーへの影響も同じではありません。

LLM比較では、次の点を確認します。

• 自社カテゴリーで、どのLLMがブランドを多く表示しているか
• 同じプロンプトで、自社と競合のどちらが言及されているか
• 広いテーマと具体的なテーマで、ブランド可視性がどう変わるか
• ブランド名は言及されても、自社ドメインが引用されていない回答はないか
• 可視性だけでなく、各LLMの利用規模や自社サイトへの流入も見合っているか

ブランド可視性が高くても、利用者の少ないLLMであれば事業への影響は限られる場合があります。一方、可視性がやや低くても利用規模が大きいLLMでは、改善による機会が大きい可能性があります。

SimilarwebでLLMごとのブランド可視性を比較する方法

SimilarwebのAIブランド可視性のLLM比較（LLMs Comparison）では、LLMごとのブランド可視性を比較できます。分析は、全トピックの概要から始め、事業に近いカテゴリー、具体的なトピックへ段階的に絞り込みます。

1. 全トピックでブランドの基準値を確認する

最初に、広いテーマで自社と競合の可視性を比較します。Similarwebによる旅行カテゴリーの分析例では、全トピックで見ると上位ブランドと順位構成は比較的安定していました。

この例では、広い質問への回答にカテゴリー全体で知名度の高いブランドが登場しました。この段階で分かるのは、対象としたAI回答での露出の傾向です。市場全体のブランド認知率を直接測定した結果とは区別します。

※英語原文の分析例であり、日本市場の実測結果ではありません

2. 購買意向の明確なトピックへ絞り込む

次に、「旅行」から「バケーションレンタルプラットフォーム」のように、より具体的なトピックへ絞ります。この分析では、トピックを限定するとブランドメンションが少数の上位企業へ集中しました。

この結果は、ユーザーの意図が具体的になると、その用途との結びつきが強いブランドへ候補が絞られる可能性を示しています。上位ブランド同士の差が小さくても、それ以外のブランドとの可視性の差は大きくなる可能性があります。

※英語原文の分析例であり、日本市場の実測結果ではありません

3. LLM間で共通する傾向と違いを確認する

LLMごとに可視性の水準は異なりますが、トピックを具体化すると候補が絞られる傾向は複数のLLMで確認されました。特定モデルだけの動きと判断せず、各LLMで同じプロンプト群を比較することが大切です。

比較結果は、次のように施策へつなげます。

表は原因を断定するものではなく、追加調査と施策の候補です。競合だけが引用される回答を見つけたら、AI引用ギャップ分析の手順を使い、対象トピックと引用元の違いを整理できます。

4. 「どこで勝つか」を決める

集計値だけを見ると、ブランド全体の可視性が高いため安心してしまうことがあります。しかし、コンバージョンに近いトピックで表示されなければ、比較候補に入れない可能性があります。

LLM比較の目的は、すべての会話へブランドを登場させることではありません。自社にとって価値の高いトピックを定め、次の優先順位を決めることです。

1. 事業成果に近いカテゴリーとトピックを選ぶ
2. そのトピックで影響力のあるLLMを特定する
3. 自社が表示されないプロンプトを抽出する
4. 競合が言及・引用される理由を確認する
5. 対応コンテンツを作成し、可視性の変化を継続測定する

日本市場向けにLLM比較を行う際の注意点

日本語の質問と国内の利用条件で分析する

英語の旅行カテゴリーで得られた結果を、日本のブランド順位として読み替えることはできません。日本向けの分析では、実際の顧客が使う日本語と、地域・人数・利用目的などの条件を反映します。

たとえば旅行分野では、次のように広い質問から具体的な用途へ絞れます。これは分析を設計するための例であり、国内で実測したプロンプトではありません。

ツールで分析できる国・言語・モデルの範囲も確認し、英語の広い質問と日本語の具体的な質問を、同じ条件の結果として比較しないようにしましょう。

比較条件と回答内容をそろえて確認する

LLM間の比較では、期間、対象トピック、プロンプト群をできるだけそろえます。モデルや質問の変更でも数値が変わるため、変更履歴を残し、短期的な上下だけで施策の成否を決めないことが大切です。

同じ質問への回答を継続観測する方法がプロンプトトラッキングです。追跡する質問や対象サービスの選び方は、プロンプトトラッキングの設計・運用方法で確認できます。

言及の有無に加えて、サービス内容や利用条件が正確に説明されているかも確認します。可視性の上昇と、好ましいブランド評価は同じではありません。

可視性だけで投資先を決めない

自社が強いトピックを持つ小規模ブランドにも機会はありますが、表示回数を増やすことだけを目標にしないようにします。各サービスの利用規模、対象顧客との関連性、AI流入、コンバージョンを組み合わせ、事業に近い領域から優先します。

自社に重要なLLMとトピックからGEOを始めよう

LLMごとに、得意な質問とブランドを表示する傾向は異なります。さらに、広いカテゴリーでの可視性と、具体的な用途での可視性も一致しません。

SimilarwebのAI検索インテリジェンスでは、LLM別・トピック別に自社と競合のブランド露出を比較できます。まずは事業に近いトピックを選び、自社がどの質問で表示され、どこで候補から外れているのかを確認しましょう。

よくある質問

LLM比較とは何ですか？

ChatGPT、Perplexity、GoogleのAI検索などを、利用目的、ブランドメンション、引用、トピック別の可視性といった観点で比べることです。GEOでは、自社カテゴリーに影響するLLMを特定するために行います。

AI回答にブランドが表示されるとはどういう意味ですか？

ユーザーが関連する質問をしたときに、AIが回答内でブランド名を言及、比較、推奨することです。リンクがクリックされなくても、認知や比較検討へ影響する可能性があります。

すべてのLLMへ同じ対策をすべきですか？

いいえ。LLMによって利用者、回答形式、得意なトピックが異なります。自社カテゴリーで利用規模と可視性の機会が大きいLLMから優先する必要があります。

ブランド全体の可視性が高ければ、個別トピックでも強いですか？

必ずしもそうではありません。広いテーマでは知名度の高いブランドが表示されても、具体的なテーマでは用途との関連性が強いブランドに候補が絞られます。

小規模ブランドでもLLM上の可視性を高められますか？

可能です。特定の課題や用途に関する専門的なコンテンツ、独自データ、明確な商品情報を整備し、狭いトピックで強い関連性を確立することが有効です。

Similarwebでは何を比較できますか？

LLM別・トピック別のブランド可視性、競合とのブランド露出の差、ブランドが表示されるプロンプトなどを確認できます。AI流入や引用状況も組み合わせると、可視性をより立体的に評価できます。