自社がAIにどう説明されているか調べる方法

30 MINUTE CHECKブランド名を一度質問して終わらせず、「何をしている会社か」「条件に合う候補か」「競合と何が違うか」の3種類を確認し、回答本文・引用URL・事実誤認を保存します。最初の目的はスコア化ではなく、改善すべき事実を見つけることです。

最初の確認で知りたい4つのこと

存在：自社名を含めない一般的な質問でも、候補や情報源として登場するか。
理解：事業内容、対象顧客、強み、条件が公式情報と同じ意味で説明されるか。
根拠：どのページ・第三者情報が回答の根拠として示されるか。
差分：競合は登場するのに自社が出ない質問、または誤解される論点は何か。

この4点を分けると、「表示されなかったから記事を増やす」といった短絡的な判断を避けられます。問題がクロールなのか、情報不足なのか、第三者評価なのか、そもそも質問と自社が合っていないのかを考えられます。

開始前に準備するもの

確認したいAI回答面を1〜2種類。最初から全サービスを追わない。
自社の公式な説明、対象顧客、料金・条件、強みが分かるページ。
競合または比較対象を2〜3社。市場の全企業を網羅する必要はない。
質問と回答を記録する表。スプレッドシートで十分。
実行日時、言語、地域、ログイン状態を残す欄。

AI回答は同じ質問でも変わるため、「今日見えた結果」を普遍的な評価にしません。最初は再確認できる小さな質問セットを作ることが重要です。

質問はブランド指名・非指名・比較の3群で作る

1. ブランド指名：基本情報の正確性を見る

例：「○○社は何をしている会社ですか」「○○サービスはどのような企業向けですか」。公式ページで確認できる事実が、古くなったり誇張されたりしていないかを見ます。

2. 非指名：候補に入る条件を見る

例：「従業員50人のシフト制企業に向く勤怠管理は」「初期設定の支援がある○○ツールは」。自社名を質問に含めず、顧客の状況と選定条件を含めます。

3. 比較：判断軸と差の説明を見る

例：「○○と△△の違いは」「○○を選ぶ際の注意点は」。勝ち負けだけでなく、AIがどの情報を比較軸として使い、出典がどこにあるかを確認します。

QUESTION QUALITY悪い質問を、観測できる質問に変える

避けたい例	改善例	理由
おすすめのCRMは？	営業10人、初導入、運用支援が必要な企業向けCRMは？	対象と条件が明確になる。
○○は最高？	○○が向く企業と、向かない企業は？	肯定を誘導せず、条件を確認できる。
○○のSEO評価は？	○○は△△の課題をどう解決し、根拠はどこにある？	曖昧な評価ではなく事実を見られる。

30分で行う手順

0–5分

質問を6つ選ぶ

指名2、非指名2、比較2。重要な顧客層とサービスに絞ります。

5–20分

同じ回答面で実行して保存

質問を改変せず、回答全文、引用URL、実行条件を記録します。

20–25分

公式情報と照合

事業内容、対象者、料金、提供範囲、実績など重要事実を確認します。

25–30分

優先課題を3つに絞る

誤り、情報不足、競合だけが持つ根拠から、次に直す項目を決めます。

最低限、8項目を記録する

項目	保存する内容	目的
質問ID・分類	Q01、指名／非指名／比較など	同じ質問を追跡する。
質問全文	句読点を含む完全な文面	言い換えによる差を避ける。
実行条件	日時、回答面、言語、地域、ログイン状態	再現条件を残す。
回答全文	要約せず、表示された内容を保存	後から判定を見直せる。
引用元	表示URL、ページ名、引用との関係	参照理由を調べる。
ブランド言及	あり／なし、回答内での役割	単なる文字列以上の意味を見る。
事実判定	正確／不足／誤り／判定不能	改善と訂正の優先度を決める。
次の対応	対象ページ、担当、期限	観測を施策につなげる。

結果は4パターンで判定する

言及あり・正確

基本情報は届いています。どのページ・第三者情報が根拠かを確認し、同じ質問で持続するかを追います。

言及あり・誤り

まず公式ページに正しい情報が明記されているか確認します。外部の古い情報が参照されている場合は、訂正可能な接点を探します。

言及なし・競合あり

競合が選ばれた理由を、対象者、比較基準、一次情報、第三者の裏付けに分解します。記事本数だけを比べません。

回答が不安定

結論を急がず、日時を変えて反復します。回答が出ない、検索しない場合も欠測として残します。

CAUTION
自社名を含む質問で正しく説明されたことは、「非指名の比較質問でも推奨される」ことを意味しません。質問群ごとに成果を分けてください。

観測結果を改善へつなげる

記録後は、課題を次の順序で整理します。

重大な誤り：料金、対象、提供可否など顧客判断に影響する誤情報を優先。
公式情報の不足：AI以前に、読者も確認できない事実をページへ追加。
取得・重複の問題：クロール、canonical、内部リンク、重複ページを点検。
参照理由の不足：一次データ、比較条件、実例、更新可能な情報を設計。
外部の不一致：公式プロフィール、報道、業界ディレクトリなどの事実を確認。

改善後は同じ質問・同じ条件で再観測します。質問を変えた場合は、改善前との単純比較を避けます。

30分の確認を、4週間の継続観測へ広げる

初回確認で重要な問題が見つかったら、質問を増やす前に同じ6問を4週間追います。週1回だけでも、単発の回答と繰り返し現れる傾向を分けられます。曜日・時間を完全に固定できない場合は、実行日時を残して差を解釈できるようにします。

週	作業	判断
1週目	基準となる回答を保存し、重大な誤りを洗い出す。	公式情報の不足か、外部情報の不一致か。
2週目	同じ質問を再実行し、回答と引用元の差分を記録。	単発表示か、繰り返す傾向か。
3週目	優先ページを改善。変更日と内容を記録する。	何を変えたか説明できるか。
4週目	再度実行。ただし短期変化を施策効果と断定しない。	次月も追う質問と、終了する質問を選ぶ。

記録表には「引用されたか」以外のメモを残す

たとえば自社が候補に入らなくても、AIが挙げた比較軸が営業現場で実際に使われているなら、コンテンツ企画の手掛かりになります。逆に自社が言及されても、対象外の顧客に推奨されているなら、露出の増加を良い成果とは評価できません。

観測担当と製品担当で月1回、誤り・不足・新しい比較軸を確認すると、AEOの記録をサイト改善だけでなく、FAQ、営業資料、オンボーディングの改善にも再利用できます。

DECISION RULE対応を急ぐ順序

購入判断や安全性に影響する重大な誤情報
自社の公式ページにも存在しない重要情報
複数回続く競合との差・引用元の偏り
一度だけ現れた軽微な表現差

なお、手作業の確認には、実行者による判定差と観測できる件数の限界があります。質問が増えたら、正確・不足・誤り・判定不能の定義を文書化し、重要な判定は別の担当者が見直します。自動取得を導入する場合も、各サービスの利用条件を確認し、回答保存の成否や欠測を記録してください。自動化そのものがデータの正しさを保証するわけではありません。

参考資料

Google Search Central：AI features and your websiteAI機能における表示、リンク、Search Consoleでの計測に関する公式説明。
OpenAI：Publishers and Developers FAQChatGPT検索での発見と参照トラフィックに関する説明。