【レポート発表】SEO対策で生成AI対策はできるのか？生成AIの回答結果を1,176回比較分析。検索順位との一致率はわずか12％、SEOが“AI推薦”に直結しない構造が明らかに
Gemini・Claudeの3モデルを対象に、1,176回の回答内容を比較分析。生成AIの回答傾向と情報参照の特性を整理し、SEOとの相関を定量的に検証

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https://wacul.co.jp/lab/posts/llmo-ai-recommendation-report

データと知⾒を核に、戦略から実⾏までマーケティングDXを⼀気通貫で⽀援する株式会社WACUL（住所：東京都千代田区、読み：ワカル、代表取締役社長：大淵 亮平、以下当社）は、ChatGPT・Gemini・Claudeの3モデルを対象に1,176回の回答内容を比較分析し、生成AIの回答傾向と検索順位との関係を検証したレポートを公開しました。

■レポート全文
生成AIに「おすすめのパソコン教室を教えて」と質問。1,176回分の結果を比較検証
https://wacul.co.jp/lab/posts/llmo-ai-recommendation-report

・ChatGPT・Gemini・Claudeの回答結果はバラバラ
・同一LLM内であれば、日による回答結果のブレは小さい
・ChatGPTの参照メディアと検索上位メディアは約12％しか被らない

■調査の背景
生成AIの活用が急速に拡大し、情報探索や購買行動の起点が検索から生成AIツールへと移行するなか、「自社がAIに推薦されるかどうか」は新たな競争指標になりつつあります。
この変化を受け、マーケティング業界では「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という言葉が注目され、SEOの延長線上で語られるケースも増えています。
しかし、「検索上位に表示されること」がそのまま「生成AIに推薦されること」を意味するとは言い切れません。各生成AIがどのような情報を参照し、どのようなロジックで推薦を行っているのかは、いまだ不透明な部分が多く残されています。
そこで当社は、クライアント企業であるA社を対象に、ChatGPT・Gemini・Claudeの3モデルに対し、合計1,176回にわたり「おすすめのパソコン教室を教えて」と質問を行いました。
その結果をもとに、従来のSEO対策と生成AIの推薦構造の関係を定量データに基づき検証しています。

■調査結果
ChatGPT・Gemini・Claudeの3モデルに対し合計1,176回の質問を投げかけたところ、A社が推奨された回数は、ChatGPTで平均9回、Geminiで平均22回、Claudeでは0回となり、同一条件でもモデルごとに異なる推薦ロジックを持つことが明らかになった
Geminiでは日ごとの推奨回数の変動が平均値±4程度に収まり、同一モデル内では比較的安定した傾向が確認された
ChatGPTが回答を生成する際に参照したメディアと、検索10位以内に表示されるメディアの重複率は平均11.7％にとどまり、検索順位と生成AIの推薦結果に強い相関は見られなかった

■本調査の提言
SEOで上位を取っても、生成AIに推薦されるとは限らない。まずは、自社が各生成AIにどのように認識・推薦されているかを定期的に把握し、AI時代に即した情報発信へと転換する必要がある
生成AIはランダムに回答しているわけではなく、一定のロジックに基づいて情報を評価している。AIが「信頼できる」と判断する構造を理解し、専門性と一貫性のある発信を継続することで、中長期的な競争優位を築くことが重要である
生成AIの評価基準はブラックボックス化しており、短期的な攻略法は存在しない。安易な施策ではなく、信頼の積み上げを軸にした長期的な戦略が求められる

■レポート全文
生成AIに「おすすめのパソコン教室を教えて」と質問。1,176回分の結果を比較検証
https://wacul.co.jp/lab/posts/llmo-ai-recommendation-report

■調査概要
ChatGPT・Gemini・Claudeの3モデルを対象に、合計1,176回「おすすめのパソコン教室を教えて」と質問を投げかけ、その回答を分析。

各生成AIの回答傾向および参照メディアを比較し、SEO順位とAI推薦との関係性を定量的に検証しました。