AI検索のおすすめはどう決まる？

AIがおすすめを決める方法は僕たち人間と同じです。僕たち人間がするのと同じように、AIは実際の人々の評判を情報源にしておすすめの候補を決定します。AIがしていることは、実際の人間による評価を借用し、整理し、出力することです。AIは実際の人間が残した大量の痕跡をもとに回答を出力しているのです。

ラーメン店選びに見るAI推薦の仕組み

僕たちが新しいラーメン店を開拓するときを考えてみましょう。AIを使わずに開拓するなら僕たちは実際に食べた人の感想を調べてラーメン店を選びます。その一方で、ラーメン店自身による主観的なアピールはそれほど参考にはしません。僕たちはGoogleマップや食べログのクチコミ、InstagramやXなどのSNS投稿、ブログ記事などを参考にします。

AIがしていることも同じです。実際の人々の評判を調べ、整理し、推薦候補を決定します。僕たちと同じようにAIもまた、Googleマップのクチコミ、食べログのランキング、実際に訪れた人のブログやSNSへの投稿などを調べ、信頼できる情報源を重視しながら評判情報を統合し、AI利用者の好みや位置を加味して推薦する候補を決定していくのです。

AIは人々の評判を元に推薦する

AIが見ているのは、ウェブ上に残っている人々の選択や体験、感想や意見の痕跡です。AIはウェブ上の情報を収集し、一般の利用者によるクチコミや、信頼できる専門家や愛好家によるレビューや比較などを幅広く調べます。そしてそれらを情報源として「あなたと似たニーズや希望を持った人が選び満足しているもの」を推薦します。

AIが特定の候補を推薦する仕組みは、AmazonなどのECサイトで見られる「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というレコメンデーションエンジンの仕組みとよく似ています。AIが利用することのできるデータと、AIの利用者のニーズとを突き合わせて、利用者のニーズ合う可能性の高いものを推測するのです。

AIに推薦されるためには好意的な材料が必要

自社の製品やサービス、または店舗などをAIの回答で推薦させるためには、実際の利用者からの好意的なクチコミや、専門家や愛好家による好意的なレビューや比較情報といった材料が必要です。こうした好意的な材料がウェブ上に増えていけば、AIはあなたの製品やサービスや店舗をおすすめ候補として推薦するようになります。

実際の人々に推薦されることなしに、AIにだけ推薦されることはできません。知名度と評判を高め、それがウェブに反映されることで、AIからのおすすめが得られるのです。全国的な知名度や評判を得ることが難しい中小企業であれば市場とする地域または分野を絞り、その中での知名度と評判を高めることが、AIに推薦されるための有効策です。

自社のページやサイトの最適化だけでは推薦されない

自社のサイトは推薦の材料にはなりません。サイトの構造を工夫したり、ページの内容や構成や文章やマークアップを最適化しても、それらだけを根拠にAIが推薦することはありません。それらは当事者による自画自賛や技術的な最適化にすぎず、実際の人々の感想や意見を反映したものではないからです。

自分自身での情報発信なしに推薦される例

以下の画像で示した検索結果をご覧ください。ここで推薦されている高尾山、御嶽山、筑波山、大山、陣馬山は、どれも公式サイトがありません。つまり、最適化された説明文も、構造化データマークアップも、Q&Aセクションも持っておらず、一次情報も発信していません。しかし十分な知名度と評判があるためAIに推薦されます。

次の画像は「関東地方で観測できるおすすめの夏の星座は？」という質問に対するAIによる概要の回答です。回答では「夏の大三角」や「さそり座」や「いて座」が推薦されています。しかしこれらの星座はいずれも公式サイトを持っておらず、星座自身による情報発信はまったくしていません。第三者からの言及や評価によって推薦されてるのです。

次の画像は「関東地方で初心者が狩るおすすめのキノコは？」という質問に対するAIによる概要の回答です。「アミタケ・ハナイグチ」や「タマゴタケ」や「ハツタケ」が推薦されています。これらは公式サイトを持っておらず、キノコ自身での情報発信は一切していません。それでもキノコ以外の第三者からの評判を根拠に推薦されます。

もうひとつ例を挙げましょう。以下の画像は「東京湾の冬の船釣りで中級者におすすめの魚種は？」という質問に対するAIによる概要の回答です。「タチウオ」「アジ」「スミイカ」「シーバス」「カワハギ」が推薦されています。もはや言うまでもないことですが、魚自身は情報発信をしません。それでも推薦されるのです。

公式サイトなしに推薦される企業

近くの理美容店や飲食店のおすすめを尋ねる質問をしても、公式サイトを持たない店が推薦されることがあります。Googleマップやホットペッパー・ビューティーや食べログなどのクチコミサイトや、個人のブログや専門メディアなどで、外部の独立した第三者によって高く評価されていることが、AIの回答に反映された結果です。

AIの回答での推薦の獲得と、自社サイトや自社コンテンツの最適化の間には、直接の関係はありません。独立した第三者が管理するウェブページ上で好意的に言及されることが、AIに推薦されるための要件です。AIに推薦されることを狙うAIOでは、クチコミとパブリシティの獲得に注力していきましょう。広報とデジタルPRが有効な手段です。

第三者サイト上でのより効果的な掲載のされ方

ただ単に好意的な言及を獲得するだけでも効果的ですが、AIの推薦を獲得するためにより効果的なのは「競合と同時に言及されること」です。競合他社や競合製品、競合サービスと同時に言及されることで、それらが同カテゴリの主要なものであることがAIに伝わるのです。これを専門用語で「コ・サイテーション」といいます。

たとえばあなたの会社がランニングシューズを製作しているとしましょう。もし第三者が管理するウェブページ上で、ニューバランスやナイキやミズノやアシックスなどの一流メーカーの製品と並んであなたの会社のランニングシューズが紹介されていたら、AIはあなたの製品もまたそれらと並ぶ一流製品であると理解するのです。

こうした掲載方法をするページの中には、比較やランキングの形式で多数の製品やサービスを掲載しているページもあります。自社やその製品やサービスの競合を同時に掲載しているページを探し出し、ページの作者に自分から働きかけて掲載をお願いするアウトリーチも有効な手段になり得るかもしれません。