【導入事例】アジャイルウェア様｜「AIに選ばれる理由」をAI回答・情報源から解明。DolphinX AIOで、AI検索対策を効果検証できる状態に

オーガニック検索は、私たちの集客を支えてきた中心的なチャネルです。プロジェクト管理ツールを探している方に向けて、比較記事や機能紹介のコンテンツを継続的に作ってきました。

ただ、生成AIが広がってから、SEO経由の流入や指名検索が、以前ほど伸びなくなってきたと感じていました。

ツール選定には、比較検討が欠かせません。いまは、おすすめのプロジェクト管理ツールをChatGPTに聞いて、候補を絞る方も多いはずです。検索結果のページを見る前に、AIの回答の中で比較検討が進んでいるのではないか。そこに危機感がありました。

自分たちでChatGPTに聞いてみると、あまり名前が挙がらない印象がありました。ただ、それが本当なのか、なぜそうなるのかは分かりません。手作業で何回か試すだけでは、たまたまなのか傾向なのかも判断できませんでした。

AI別・プロンプト別に、日次でデータが蓄積されることです。AI検索は回答が毎回変わりますし、生成AIによっても答えが違います。何回か手で試すだけでは、施策が効いたのかどうかを判断できません。

複数の生成AIと複数のプロンプトを掛け合わせて、日次でデータを取り続ける。そこまでやって初めて、効果検証ができると考えていました。

推薦されているかどうかだけでなく、AIがどのサイトのどのページを根拠にしているのか、引用元まで遡れることです。弱い理由が分からなければ、打ち手も決められません。結果と理由を同じ画面で追えるのが、決め手になりました。

ChatGPT・Gemini・Google AIモード・Microsoft Copilotの4つで、重要プロンプトを毎日自動で計測し、蓄積したデータを週次でモニタリングしています。プロンプトは、自社の強みや、狙いたい顧客像に合わせて設計しました。

少数から始めて、分析しながら段階的に増やしました。汎用的な問いだけでなく、業界別・機能別・乗り換え検討など、実際の検討シーンに近い問いを足しています。

ChatGPTやCopilotでは、やはり推薦されにくいことがデータで確認できました。一方で、GeminiやGoogle AIモードでは、推薦される割合が高かったんです。ChatGPTの印象だけで「AI検索では弱い」と判断していたら、見誤っていたと思います。

Geminiでは、回答の根拠として当社のページが引用される割合が、登録した競合の中で一番高い結果でした。生成AIごとに強いところと弱いところがはっきり分かれていて、打ち手も分けて考える必要があると分かりました。

引用ソース分析です。生成AIが回答の根拠として、どのサイトのどのページを参照しているかを比べました。すると、ChatGPTとGeminiでは、参照している情報源の種類がまったく違っていたんです。

ChatGPTでは、海外大手・国内大手ツールの公式サイトや製品ページが、繰り返し引用されていました。各社が自社の製品ページで、どんな課題に向くツールかをはっきり打ち出していることが、ChatGPTで強い要因のひとつだと考えています。

逆にGeminiでは、当社ブログの比較記事が最も多く引用されていました。これまでSEOで積み上げてきた比較コンテンツが、Geminiでの推薦につながっていたんです。

強みが伝わる比較コンテンツがあれば、AIはそれを根拠に推薦してくれる。AIに選ばれる理由がどこにあるのかが、はっきりしました。

Copilotはまた別の傾向で、同業の1社が出している比較記事に、引用の半分以上が集中していました。同じAI検索でも、生成AIごとに見ている情報源が違う。打ち手もAI別に考える必要があると実感しました。

当社の強みと重なる問いでは、高い割合で推薦されていました。一方で、汎用的な問いや、当社の強みとは別の切り口の問いでは、ほとんど推薦されていません。

どの領域を守り、どこを取りにいくのか。施策の優先順位をつける材料になりました。

データをトラッキングし続けられるようになったことです。生成AIの回答は日によって変わりますし、同じ質問でもAIによって結果が違います。複数のAI×複数のプロンプトで日次のデータが蓄積されているので、施策の前後を比べて、効果を検証できるようになりました。

ひとつは、画面の分かりやすさです。生成AI別・プロンプト別の言及率や引用ソースが直感的に見られるので、LLMOに詳しくない社内のメンバーにも、画面を見せればすぐ伝わります。AI検索対策はマーケティングだけで完結しないので、共有しやすさは大事です。

もうひとつはMCP連携です。ClaudeなどのAIからDolphinX AIOのデータを直接取得して、そのまま分析できます。「ChatGPTで競合が引用されているページを洗い出して」と頼めば、画面を何度も行き来せずに深掘りできるのがありがたいですね。

これまでは、現状を正しく把握するフェーズでした。ここからは分析結果をもとに、施策を実行していきます。ChatGPTで引用されやすい情報源に、Lychee Redmineの強みが正しく伝わる状態をつくることがひとつ目です。GeminiやGoogle AIモードでの強みは維持しながら、汎用的な問いや、取りこぼしているテーマでの推薦も増やしていきたいです。

日次計測で蓄積した言及率と引用ソースの変化を、週次で追って検証します。施策を打ったプロンプトで言及率が動いたか、引用されるページが変わったかを追っていく予定です。計測の土台ができたので、ようやく「やってみて、確かめる」が回せるようになりました。

ChatGPTで自社が出てこない気がするけれど、理由が分からない方です。印象だけで判断せず、まず生成AIごとの現状と引用ソースを、データで見ることをおすすめします。弱い理由が分かれば、打ち手も決められます。