AI検索に引用されるページとは？自社調査でわかった傾向と効果の測り方

「ブログのアクセスが下がり続けている」

「AIの効果をどう測ればよいか分からない」

BtoB企業のマーケティング担当者から、こうした相談を受けることが増えました。検索した人がAIの回答を読んで比較検討を進めるようになり、サイトのアクセス数だけでは成果を捉えにくくなっています。

AI検索に引用されるページとは、AIが質問に答えるときにWebを検索して読み、回答の出典として示すページです。引用されるかどうかは、Googleの検索順位だけでは決まりません。質問の種類によって、引用されやすいページの形式が変わります。

この記事では、AIがページを読みに来る仕組み、AIが選ぶページの傾向、AI経由の効果の測り方と直す順番を解説します。自社で行った調査と実験の結果にもとづく内容で、BtoB企業のマーケティング・広報・Web担当者の方に向けたものです。

詳細の資料は、フォームへの入力なしでダウンロードできます。何から直すかを確認するチェックリストも収録しています。ぜひご覧ください。

AI経由の問い合わせは、すでに増えてきている

SEデザインでは2026年4月から、問い合わせフォームに「当社を知ったきっかけ」という項目を入れています。選択肢は「検索エンジン」「生成AI（ChatGPT／Gemini／Perplexity／Copilot など）」「紹介」「広告・外部メディア」などです。

集計すると、約4割の方が「生成AI」と答えていました。「検索エンジン」とほぼ同じ割合です。商談に進んだ案件に絞っても、同じ傾向でした。

※2026年4月から11月までの自社への問い合わせの集計です。

AIはどうやってページを読みに来るのか

AIの学習や回答のために、Webページを自動で読みに来るプログラムを「AIクローラー」と呼びます。AIクローラーによるアクセスは、目的によって3種類に分かれます。来るタイミングと、アクセスの意味が異なります。

出典：OpenAI「Overview of OpenAI Crawlers」、Anthropicのヘルプ記事、Perplexity「Perplexity Crawlers」（2026年11月時点の内容）

AIの回答に引用される前提は、クローラーにページが読まれていることです。サイト側は、robots.txtという設定ファイルで、クローラーごとに「読んでよい・だめ」を伝えられます。まず、robots.txtでAIクローラーを拒否していないかを確認しましょう。クローラーの仕様は変わるため、設定を変える前に各社の公式ページで最新の内容を確認してください。

Googleで上位でなくても、AIに引用されている

AIが回答に引用するページは、Google検索の上位に出るページとは限りません。SEデザインが2026年10月に20問で調べたところ、AIが回答に引用したページの84%は、Google検索の上位10件に入っていないページでした。

SEデザインのブログ記事でも、同じことが起きています。2026年11月の調査から、6つのキーワードの例を紹介します。

上位10件に入っていない記事がAIに引用されている一方で、2位や4位の記事が引用されていない例もあります。Googleで上位かどうかだけでは、AIに引用されるかどうかは分かりません。

※表の順位は、各キーワードをGoogleで検索した結果です。引用は、同じテーマの質問をAIに1回尋ねた結果で、聞くたびに入れ替わることがあります。

AIはどんなページを選ぶのか

SEデザインは2026年8月から10月にかけて、「どんな質問で、どんなページが引用されるのか」を調べました。Codexに日本語の質問を延べ497回尋ね、回答のたびに、引用したページと、検索結果に出たものの使わなかったページを書き出させています。ChatGPTの画面で同じ結果になるかは確かめていません。質問文は調査者が作ったもので、実際の聞き方では結果が変わる可能性があります。

質問の種類によって、主に引用されるページが決まっている

質問の種類と、主に引用されたページの対応は次のとおりです。この対応は、サービス分野をまたいで成り立っていました。

狙う質問の種類を決めて、それに合う形式のページを用意することが出発点になります。

質問の型が変わると、AIが参照するページも変わる

書いた内容がAIの回答にどう使われるのかも、自社サイトで確かめました。SEデザインは2026年7月、コーポレートサイトとサービスページの計18ページを改修し、ChatGPT・Gemini・Perplexityの回答7件と照合しています。改修前後のページの差分と、AIの回答の記述を突き合わせる方法です。

まず分かったのは、質問の型によって、AIが参照するページが変わることです。

• 会社の評価を聞く質問（「SEデザインはどんな会社に勧められるか」）：回答の言葉づかいから見て、会社情報ページを中心とするコーポレートページの内容と整合していました
• おすすめの会社を聞く質問（「IT業界でマーケティングに強い支援会社は」など）：4回答すべてで、会社を並べた自社ブログのまとめ記事が参照URLに示されました

まとめ記事の中では、冒頭の比較表の言い回しが、AIの推薦文に近い表現で使われていました。

狙う質問の型ごとに、引用させるページを用意する必要があります。

回答に反映されたのは、具体的な事実と課題の定義

同じ実験で、改修した内容のうち何がAIの回答に反映されたかを整理しました。

会社情報ページに書いた「誰の・どんな課題を解決する会社か」という文は、AIが「この会社を勧められる相手」を説明するときの言葉として、ほぼそのまま使われました。ブランドメッセージの刷新より先に、会社情報の事実と課題の定義を整えることをおすすめします。

※「反映を確認できなかった」項目は、今回の7件の回答に出てこなかったというだけで、効果がないと証明されたわけではありません。結果は1回分の回答から傾向をつかんだもので、1社・1サイトの事例です。

効果をどう測り、何から直すか

現時点では、どんな人がどのようなAIの回答を読んでページにたどり着いたのか、行動の全体をはっきり見ることはできません。アクセス解析ツールでAIサービスからの流入は一部見えますが、すべてではありません。AIの回答で知ってから社名で検索した人は、検索からの流入として数えられるため、実態より少なく出る傾向にあります。

AIクローラーのアクセスも、クローラーがJavaScriptを実行しないため、GA4などの計測タグには記録されません。見るには、サーバーやCDNのアクセスログが必要です。

途中の経路は見えづらいため、まずは両端で測ります。AIの回答に引用・推奨されたかという「入口」と、問い合わせ・商談のきっかけという「出口」です。

入口で測る：AIの回答に出ているかを定点観測する

狙う質問（プロンプト）を決めて、AIの回答と引用URLを定期的に記録します。手順は次の3つです。

1. 狙う質問を決める：顧客が聞きそうな質問を選びます
2. 回答と引用URLを記録する：同じ質問を、同じ条件で定期的に聞きます
3. ツールで自動化する：HubSpotのAEO（回答エンジン最適化）機能では、登録した質問ごとに、自社が回答に表示された割合を確認できます（2026年11月時点でベータ版）

計測ツールを使うと、同じ質問・同じ条件での記録を自動で続けられます。

1回の結果で判断せず、「何回中何回」で見る

定点観測で大切なのは、1回の結果で判断しないことです。延べ497回の調査のうち121問では、同じ質問を数分以内に続けて3回聞きました。それだけで、引用されるページの約半分が入れ替わっています。

• 1回でも引用されたページのうち、52%は3回中1回しか引用されなかった
• 1回の結果が、3回の多数決と食い違った割合は平均21%だった

入れ替わるのは個々のページです。「費用の質問には、費用相場の解説記事」のような、引用されるページの種類はほぼ毎回同じでした。特定のページについては、「引用された／されなかった」ではなく、「何回中何回引用されたか」で見ることをおすすめします。

出口で測る：「当社を知ったきっかけ」を聞く

問い合わせや商談の時点で、何をきっかけに自社を知ったかを確認します。方法は2つあります。

• 問い合わせフォームに項目を追加する：「当社を知ったきっかけ」の選択肢に「生成AI」を入れます。SEデザインが約4割という数字を得たのは、この方法です
• 初回の商談で営業担当者が聞いて記録する：フォームを変更できなくても、すぐに始められます。顧客管理システムの項目として記録します。商談に進まなかった問い合わせは数えられません

自己申告には曖昧さがあります。「検索エンジン」と答えた人が、検索結果に表示されたAIの回答を読んでいた、という場合もあるためです。商談の場で、どのようにAIで調べて自社にたどり着いたのかをお客様に直接聞くと、改善のヒントが得られます。

何から直すか：優先順位は3つ

調査と実験の結果から、直す順番を次のように考えています。1と2は今回の観測で確認できたこと、3は観測から導いた仮説を含みます。

1. 会社情報の事実を最新にする：従業員数、事業内容、沿革などを見直します。数値や表記は、サイト、ブログ、外部の掲載先でそろえます
2. 課題とターゲットの定義を書く：「誰のどんな課題を解決する会社か」を、会社情報ページに文章で書きます
3. 狙う質問の型に合うページを用意する：選び方や費用の質問には解説記事、事例の質問には導入事例ページ、まとめて依頼したい質問にはサービスページが対応します

その前提として、robots.txtでAIクローラーを拒否していないことを確認してください。

まとめ

アクセス数が減っている中で、何を測り、何を直すか。この記事の内容を5つのポイントで振り返ります。

• アクセス数だけを見ていると、AI経由の成果を見落とします。SEデザインでは、問い合わせの約4割が「生成AIで知った」という回答でした
• AIに引用される前提は、AIクローラーがページを読めることです。robots.txtで拒否していないかを最初に確認します
• Googleで上位かどうかだけでは、AIに引用されるかどうかは分かりません。質問の種類によって、主に引用されるページの傾向が変わります
• ブランドメッセージより先に、会社情報の事実と課題の定義を整えます。AIは、評価や推薦の根拠になる具体的な事実を回答に使う傾向にあります
• 途中の経路は見えづらいので、入口と出口の両端で測ります。引用は1回の結果で判断せず、「何回中何回」で見ます

調査と実験の内容を資料でまとめて確認する

この記事の内容は、資料「AIは自社サイトをどう読み、どう答えているのか」にまとめています。質問の種類と引用されるページの対応表、入口と出口の測り方、何から直すかを確認する10項目のチェックリストを収録しています。フォームへの入力なしでダウンロードできます。

こんな方におすすめです。

• ブログのアクセスが減っていて、AIの影響をどう捉えればよいか整理したい
• AI経由の効果を、社内にどう説明すればよいか悩んでいる
• AIに引用されるために、どのページから手を付けるかを決めたい

自社サイトがAIにどう説明されているかを確認したい方へ

SEデザインは、1985年の創業以来、外資系IT企業のブランドローカライズをはじめ、日系・外資を問わず多くのテクノロジー企業のマーケティングを支援してきました。複数のAIの回答と引用URLを分析して優先課題を整理するところから、コンテンツ制作・サイト改修までをご支援しています。

自社やサービスがAIにどのように認識・引用されているかを詳しく確認したい場合は、「LLMO診断・伴走支援サービス」もご用意しています。