AI検索用語集

ジャンプ：この分野 · 測定するもの · アシスタントの答え方 · クローラーとファイル

この分野

AI可視性

自社の製品が答えになる質問をされたとき、AIアシスタントがどのくらいの頻度で、どれだけ好意的に自社に触れるか。通常は、固定された購入者の質問のセット全体で、自社の名前を挙げた回答の割合として測ります。

ジェネレーティブエンジン最適化（GEO）

AIが生成する回答の中で、ブランドが名前を挙げられ、引用される可能性を高める取り組み。この用語は、同名の2023年の研究論文に由来します。GEOとは？をご覧ください。

アンサーエンジン最適化（AEO）

コンテンツを、質問への直接の答えにするための最適化を指す、より古い用語。当初はフィーチャードスニペットや音声アシスタント向けで、いまはGEOとほぼ同じように使われます。

LLM最適化（LLMO）

GEOの別名で、特に大規模言語モデルに焦点を当てるときに使われます。3つの用語は、重なり合う取り組みを指します。

AI Overviews

一部の検索結果の上部に表示される、GoogleのAI生成の要約。Googleは、検索と同じ制御に従うとしています。robots.txtのGooglebotと、noindexおよびnosnippetです。

AI Mode

Googleの会話型の検索モードで、質問に生成された回答とリンクで答えます。Search Consoleでは、ほかの検索トラフィックと合わせて集計されます。

ゼロクリック検索

答えが結果ページやAIの回答自体にあったため、どのウェブサイトへのクリックもなく終わる検索。おすすめは、訪問を一度も生まなくても購入に影響することがあります。

測定するもの

言及（メンション）

自社のブランド名を挙げるAIの回答。Mentionedは、名前が単語の境界に位置するときだけ言及と数えるので、「Done」は「abandoned」の中では見つかりません。

引用（シテーション）

ページをソースとしてリンクするAIの回答。回答中にウェブを検索するアシスタント（PerplexityやChatGPTの検索機能など）だけが引用を生みます。ブランドは、引用されなくても言及されることがあり、おすすめされなくても引用されることがあります。

可視性（指標）

Mentionedでは、自社のブランドを挙げた回答の割合。10件の回答のうち7件で挙がれば70%です。

シェア・オブ・ボイス

一連の回答の中で、ブランドへの言及全体に占める自社の割合。回答がブランドを40回挙げ、そのうち10回が自社なら、シェアオブボイスは25%です。

平均順位

回答が順位付きのリストを示すときの、自社が現れる位置。低いほど良い数値です。名前が文章の中でしか挙がらなかった場合、Mentionedはゼロではなく空欄にします。

センチメント

自社を挙げる文が、肯定的、中立、否定的のどれか。Mentionedは、回答全体を採点するのではなく、その文の中の手がかりとなる語を読み取り、それを表示します。

購入者の質問

購入者が、自社の名前を知る前に入力する質問。たとえば「従業員20人の営業チームに一番いいCRMは？」。自社のブランドを含まないので、記憶の確認ではなく、おすすめを測ります。購入者の質問をご覧ください。

プロンプト（追跡プロンプト）

AI可視性ツールが、スケジュールに沿って尋ねる1つの質問。ツールによって数え方が異なるので、ラベルではなく月あたりの質問数で比べてください。

固定された質問

一度だけ書かれ、実行のたびに一字一句そのまま尋ねられる質問。そのため、推移の変化は質問ではなく回答の変化です。Mentionedは、各追跡キーワードの5つの質問を、作成時に固定します。

ブラインドスポット

自社の名前が一度も挙がらないモデルや質問。MentionedのActionsでは、モデルのブラインドスポットは、ほかのアシスタントは挙げるのに自社を一度も挙げないアシスタントで、プロンプトのブラインドスポットは、ほかの質問では挙がるのに一度も自社が挙がらない質問です。

AIからの参照トラフィック

chatgpt.comやperplexity.aiなど、AIアシスタントから来る訪問。リファラーなしで届き、Directと表示されるものもあります。GA4での追跡方法をご覧ください。

アシスタントの答え方

大規模言語モデル（LLM）

GPT、Claude、Geminiなど、アシスタントの裏にあるモデル。学習で身に付けたパターンから、ときには回答中に取得したページからも、回答を書きます。

学習データ

モデルが学んだテキスト。検索せずにあなたのカテゴリについて語る内容はここから来るため、最新のローンチに数か月遅れることがあります。

ナレッジカットオフ

モデルが学習データを持たない、その日付より後。それより新しいものは、モデルがウェブを検索したときにしか届きません。

グラウンディング

検索結果や取得したページなど、新しく具体的なソースを、モデルが回答する瞬間に与えること。Googleは、Google検索に基づくGeminiの回答に、この用語を使います。

検索拡張生成（RAG）

グラウンディングの裏にある一般的な手法。関連する文書を取得し、それをもとにモデルに回答させます。ウェブを検索するアシスタントは、その一種を行っています。

ハルシネーション

誤った価格や、自社にない機能など、自信ありげに述べられた事実でないこと。アシスタントは、あまり知らないブランドについて最もハルシネーションを起こします。

エンティティ

検索エンジンやモデルが、名前、ウェブサイト、他所のプロフィールを持つ、自社のような1つの個別の対象として扱うもの。ウェブ全体で名称が一貫していると、言及を正しいエンティティに結び付けやすくなります。

クローラーとファイル

AI検索クローラー

アシスタントが回答中にページを見つけられるよう、ページをインデックスするボット。ChatGPTにはOAI-SearchBot、ClaudeにはClaude-SearchBot、PerplexityにはPerplexityBot。1つをブロックすると、そのアシスタントの検索結果から消えます。

AI学習用クローラー

将来のモデルの学習に使われる可能性のあるページを収集するボット。GPTBot、ClaudeBot、CCBotなど。1つをブロックしても、ライブの検索回答から消えることはありません。どのクローラーを許可するかをご覧ください。

ユーザー起点の取得ツール

会話の中で人が尋ねたためにページを開くボット。ChatGPT-UserやPerplexity-Userなど。運営元によっては、robots.txtに従わない場合があるとしています。

Google-Extended

クローラーではなくrobots.txtのトークンで、Googlebotが取得したページを、Geminiが学習したり回答の根拠にしたりしてよいかを制御します。Googleは、検索には影響しないとしています。

robots.txt

サイトのルートに置くテキストファイルで、クローラーにどのパスを取得してよいかを伝えます。RFC 9309に従って読み取られます。依頼であって、鍵ではありません。AIクローラーチェッカーで確認してください。

llms.txt

言語モデル向けに書かれた、概要と主要ページへのリンクを載せた、サイトのルートに置くマークダウンファイル。2024年にllmstxt.orgで提案されました。できることとできないことをご覧ください。

llms-full.txt

llms.txtの仕様の一部ではない補助ファイルで、サイトの主要ページの全文を1つのファイルにまとめたもの。

構造化データ（スキーママークアップ）

ページ内の機械可読な事実。たいていはschema.orgの語彙を使ったJSON-LDで、組織名やロゴ、製品の価格など。構造化データチェッカーでページを確認してください。

サーバーサイドレンダリング

ブラウザ内でJavaScriptで組み立てるのではなく、ページの内容をHTML自体に含めて送ること。主要なAIクローラーはJavaScriptファイルを取得しても実行しないため、重要です。

用語を実際に見てみる

可視性、シェアオブボイス、ブラインドスポットは、自社のブランドで見るほうが理解しやすくなります。無料チェックでは、Claude、ChatGPT、Geminiにあなたのカテゴリの購入者の質問5つを投げ、どの回答があなたを挙げたか、その正確な文、代わりに誰が挙がったかを示します。

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