第1章 ブランド発見の新境地：断片化したAI検索ランドスケープの航海
従来の検索エンジン、とりわけGoogleが支配してきたモノリシックな情報探索環境は、今、構造的な変革の時を迎えている。ユーザーはもはや、リンクのリストを精査するのではなく、AIが生成する直接的かつ統合された「答え」を受け取るようになっている 。このパラダイムシフトは、ブランドが顧客に発見されるプロセスそのものを根底から覆し、マーケターにとって新たな戦場を生み出している。この新たなエコシステムにおける最も重大な課題、そして同時に最大の機会を浮き彫りにするのが、デジタルマーケティング分析企業BrightEdgeが発表した画期的な調査結果である。
この調査が明らかにした核心は、GoogleのAIプラットフォーム（AI概要およびAIモード）とOpenAIのChatGPTが、ブランドの推奨に関して驚くほど一貫性を欠いているという事実だ。同一のプロンプトに対して、これらの主要AIプラットフォームが提示するブランド推奨は、実に約3分の2、正確には61.9%のケースで一致しなかった 。この数値は、単なる技術的な差異や初期段階の不安定さを示すものではない。これは、AI主導の情報検索時代における、戦略的な地殻変動の兆候なのである。
このブランド露出の断片化は、さらに深刻な様相を呈している。調査対象となったクエリのうち、3つのプラットフォームすべてで同じブランドが提示されたのは、わずか17%に過ぎなかった 。この事実は、あるAIプラットフォームでのブランドの可視性が、他のプラットフォームでの可視性を全く保証しないことを明確に示している。マーケターは今、自社のブランドがAIによってどのように認識され、推奨されているのかが一元的に把握できないという、前例のない不確実性に直面している。
この61.9%という不一致率は、AI技術が成熟する過程でいずれ収束するであろう一時的な現象と見なすべきではない。むしろ、これはGoogleとOpenAIという二つの巨大企業の、根本的に異なる企業哲学と技術アーキテクチャに起因する、永続的な特徴であると理解することが不可欠である。Googleのビジネスモデルは、ウェブ全体の情報エコシステムと密接に結びついており、その信頼性を担保するために情報源の引用を重視する設計思想を持つ。一方、OpenAIの目的は汎用人工知能の構築であり、その「知識」は膨大な学習データから創発される特性を持つ。引用は機能の一つではあるが、そのアーキテクチャの核ではない。したがって、この不一致は、競争環境における必然的な帰結であり、マーケターが「いずれは統一されるだろう」と静観することは、機会損失に直結する。
この不安定で予測困難な状況は、マーケターに重大なジレンマを突きつける。従来のSEO戦略では通用しない、一貫性のないAIランドスケープにおいて、ブランドの可視性をいかにして確保し、成長に繋げるか 。本レポートは、この問いに答えるため、各AIプラットフォームの行動様式を徹底的に解剖し、その背後にあるアルゴリズムの哲学を解き明かし、最終的にこの断片化された世界で勝利するための新たな戦略的フレームワークを提示するものである。
第2章 三つのAIの物語：プラットフォーム別推奨行動の徹底解剖
AIによるブランド推奨の不一致というマクロな現象を理解するためには、まず、個々のプラットフォームがどのように振る舞うのかをミクロな視点で分析する必要がある。Google AI概要（AIO）、ChatGPT、そしてGoogle AIモードは、それぞれが独自の「個性」とアルゴリズム的行動を持つ、全く異なる存在として機能している。定量的なデータを基に、それぞれのプロファイルを構築することで、マーケターが取るべき戦略の輪郭が明らかになる。
Google AI概要（AIO）：広範なアグリゲーター
Google AI概要は、ブランドを積極的にユーザーに提示する、最も活動的なプラットフォームとしての地位を確立している。
- 圧倒的なブランド言及率: AIOは、クエリの36.8%で何らかのブランドを提示しており、これはChatGPTの3.9%を大きく凌駕する 。このデータは、AIOがブランド情報を検索結果の重要な構成要素と見なしていることを示唆している。
- 高いブランド密度: AIOは、1クエリあたり平均6.02件のブランドを提示する。これはChatGPTの平均2.37件の2.5倍以上であり、ユーザーに対して幅広い選択肢を提供することを意図したアルゴリズム設計が窺える。
- 低いサイレンス率（無言率）: AIOがブランドを一切言及しないクエリは、全体のわずか9.1%に留まる 。これは、ほとんどの商業的意図を持つクエリに対して、何らかのブランド情報を提供しようとするAIOの積極的な姿勢を裏付けている。
ChatGPT：信頼ベースのレコメンダー
対照的に、ChatGPTはより慎重で選択的なブランド推奨を行う傾向がある。
- 高いサイレン ス率: ChatGPTは、クエリの43.4%でブランドに一切言及しない 。これは、学習データに基づいて高い「確信度」を持てる場合にのみブランドを推奨するという、保守的なアプローチを示唆している。
- 中程度のブランド密度: ブランドを提示する場合でも、その数は1クエリあたり平均2.37件と、AIOに比べて抑制されている 。これは、網羅的なリストではなく、厳選された推奨情報を提供することに重点を置いている可能性を示している。
- 学習データへの依存: ChatGPTの推奨は、その広範な学習データ内のパターンに強く依存している。そのため、歴史的に知名度が高く、ウェブ上で頻繁に言及されてきた確立されたブランドが有利になる傾向がある 。これは、リアルタイムのウェブインデックスを主たる情報源とするGoogleのアプローチとは根本的に異なる。
Google AIモード：厳格なキュレーター
Googleのもう一つのAI機能であるAIモードは、3つのプラットフォームの中で最も厳格なブランド選定基準を持つように見える。
- 最高のサイレンス率: AIモードは、クエリの46.8%でブランドに言及せず、3者の中で最も「無口」である 。これは、ブランドを回答に含めるための閾値が非常に高いことを示している。
- 最低のブランド密度: 1クエリあたりの平均ブランド数はわずか1.59件であり、極めて限定的な情報提供を行う 。AIモードは、最も権威性が高く、クエリとの関連性が極めて強いと判断したブランドのみを提示する、高度なキュレーションツールとして機能していると考えられる。
これらの定量的な違いをまとめたのが、以下の比較表である。
注: 3.9%はChatGPTがGoogleの両プラットフォームを上回ったクエリの割合であり、絶対的な言及率ではないが、その相対的な影響力の小ささを示す指標として記載。
この分析から導き出される結論は明確である。これら3つのプラットフォームは、ブランドにとってそれぞれ異なる戦略的機会を提示している。画一的なコンテンツ戦略は、必然的に失敗する運命にある。AIOで成功を収めるには「量と広さ」の戦略が求められる。つまり、幅広い議論の中で引用される存在になる必要がある。ChatGPTで勝つためには、長期的な「権威と信頼」の構築が不可欠である。そして、AIモードで選ばれるには、特定のニッチ分野における「質と精度」で他を圧倒する必要がある。これらはそれぞれ異なるマーケティング目標であり、異なる戦術とリソース配分を要求する。マーケターは、自社のブランド特性と目標に応じて、どのプラットフォームに重点を置き、どのようなアプローチを取るかを戦略的に決定しなければならない。
第3章 引用のパラドックス：信頼と透明性をめぐるアルゴリズム哲学の解明
各AIプラットフォームの行動様式の違いを最も鋭く、そして本質的に描き出すのが「引用のパラドックス」と呼ばれる現象である。これは、ブランドの「言及数」と情報源の「引用数」の関係性が、GoogleのプラットフォームとChatGPTとで正反対になっているという事実を指す。このパラドックスは、単なる技術仕様の違いではなく、両社がAIによる情報提供において準拠する、根本的な哲学的・構造的差異を解き明かす鍵となる。
パラドックスの定量的定義
この現象は、具体的な数値によって明確に示される。
- ChatGPT: ブランドを平均2.37件言及するのに対し、情報源を平均0.73件しか引用しない。つまり、引用数に対して言及数が3.2倍も多い。
- Google AI概要 (AIO): ブランドを平均6.02件言及するのに対し、情報源を平均14.30件引用する。こちらは言及数に対して引用数が2.4倍多い。
- Google AIモード: ブランドを平均1.59件言及するのに対し、情報源を平均9.49件引用する。その差はさらに広がり、言及数に対して引用数が約6倍にも達する。
ChatGPTの行動解釈：内包された信頼
ChatGPTの「言及 > 引用」というモデルは、あたかも人間の専門家が自らの蓄積された知識に基づいて情報を語る様に似ている。このモデルにおいて、「信頼」は外部の引用元ではなく、AIモデルそのものに内在している。ChatGPTは、特定の情報源を明示することなくブランド名を挙げることで、そのブランドが自身の広範な知識体系の中で十分に確立された存在であることを暗に示している 。このメカニズムは、学習データ内に頻繁かつ重要な文脈で登場する、歴史的に確立されたブランドに有利に働く。BrightEdgeが指摘するように、これにより既存の有力ブランドは、新たな引用を獲得しなくとも言及を得られる「権威の配当（authority dividend）」を享受することができる 。ChatGPTは、最小限の情報源提示でブランドを推奨する「ブランドレコメンダー」として機能しているのである。
Googleの行動解釈：透明性による信頼
一方、Googleの「引用 > 言及」というモデルは、透明性と検証可能性を最優先する明確な意思の表れである 。Googleは、AI自身が「真実の源」であると主張するのではなく、ウェブ上に存在する広範な情報への信頼できるキュレーターとしての立場を取る。多数の引用を提示することで、ユーザーに対して「この情報はこれらのソースに基づいている」という「オリジナル情報への可視的な軌跡」を提供する 。このアプローチでは、AIの回答に含まれることで可視性を得るためには、まず引用される情報源ネットワークの一部となる必要がある。これは「引用ネットワーク効果」とも呼べる現象であり、ブランドの可視性が引用の質と量によって獲得されることを意味する。
この引用のパラドックスは、「権威」の定義が二つのエコシステムで根本的に異なることを明らかにしている。ChatGPTにとっての権威とは、学習を通じてモデルのパラメータに焼き付けられた、暗黙的かつ歴史的なものである。ブランドが権威を持つのは、モデルがその膨大な知識の中から「そうである」と認識しているからに他ならない。これに対し、Googleにとっての権威とは、検証可能な引用ネットワークによって証明される、明示的かつリアルタイムのものである。ブランドが権威を持つのは、今この瞬間に、複数の信頼できる外部ソースによって支持されているからだ。この違いを理解することは、マーケターがプラットフォームごとに最適化戦略を立てる上で極めて重要となる。ChatGPTに影響を与えるには、データコーパスにおける「著名な存在」となるための長期的なブランド構築が求められ、Googleに影響を与えるには、関連性の高いオンライン上の議論において、引用価値の高い情報源となるための、より即時的な戦略が必要とされる。
さらに、Googleの引用重視戦略は、AIが生成する誤情報、いわゆる「ハルシネーション」のリスクを軽減し、自社の中核事業である検索ビジネスを保護するための防御的な戦略でもある。AIの回答をライブなウェブインデックスに強く結びつけることで、Googleは「真実」を語る責任を引用元のウェブサイトに委ねることができる。これは、巨大なブランド価値を持つ企業にとって、法的・評判上のリスクを管理する上で極めて有効な手法である。同時に、情報源へのリンクを維持することは、ウェブコンテンツの制作者にトラフィックを還元し、Googleが依存するウェブエコシステム全体の健全性を保つ上でも不可欠である。これらの理由から、Googleの引用第一主義は単なる設計思想ではなく、事業戦略上の必然であり、今後も継続される可能性が非常に高い。
第4章 コンテキストこそが王様：クエリの意図と業界がAIの推奨をどう変えるか
AIによるブランド推奨のランドスケープは、一枚岩ではない。プラットフォーム間の大きな不一致という全体像に加え、その不一致の度合いがユーザーの検索意図や業界というコンテキストによって劇的に変動するという、より詳細な分析が不可欠である。このセクションでは、どのような状況でAIたちの意見が一致しやすく、どのような状況で乖離するのかを掘り下げる。
意図の力：クエリタイプによる合意形成の変動
ユーザーが入力するクエリの構造、すなわちその背後にある「意図」は、ブランド推奨の一致率を左右する最も強力な要因の一つである。
- 高い一致率: 「比較」を意図するクエリ（例：「XとYを比較」）では、驚くべきことに80%という高い確率で、各プラットフォームが同じブランドを提示した。
- 中程度の一致率: 「購入」に関連するクエリ（例：「Xを購入」）では、一致率は62%であった。
- 低い一致率: 「場所」を問うクエリ（例：「Xはどこで」）では38%、そして特に「最良」を求めるクエリ（例：「最高のX」）では、一致率はわずか23%にまで低下した。
このデータは、クエリの客観性とプラットフォーム間の一致率に、直接的な因果関係があることを示唆している。「XとYを比較」のような客観的なクエリは、AIが参照すべき事実（スペック、価格、機能など）の範囲を限定する。これらの事実は、引用ベースのエンジン（Google）と学習データベースのエンジン（ChatGPT）の双方にとってアクセス可能であり、結果として高いレベルでの合意が形成される。
一方で、「最高のX」のような主観的なクエリは、唯一の正解が存在しない。このような曖昧な問いに対して、各AIはその根底にある哲学的バイアスを最大限に発揮する。Google AIOは、最新のレビューサイトや専門家の記事など、現在のウェブ上のコンセンサスを統合して「最良」を判断しようとする。対照的に、ChatGPTは、その学習データに刻み込まれた歴史的なウェブ上のコンセンサスと、確立されたブランドの権威に基づいて「最良」を導き出す。この根本的なアプローチの違いが、23%という極めて低い一致率となって現れるのである。これはマーケターにとって重要な示唆を与える。主観的で、ファネルの最上流に位置するクエリをターゲットにするブランドは、最も困難な競争環境に直面し、プラットフォームごとに特化した、より洗練された戦略を必要とする。
業界別の変動性：セクターによる断片化の度合い
ブランド推奨の断片化は、業界によってもその深刻さが異なる。一部のセクターは、他よりもはるかに不安定な環境に置かれている。
- 最も不一致率が高い業界: ヘルスケア分野では、不一致率が68.5%に達し、最も断片化が進んでいる。
- 不一致率が高い業界: 教育（62.1%）やB2Bテクノロジー（61.7%）もまた、高いレベルの不一致を示している。
- 最も不一致率が低い業界: Eコマースは、不一致率が57.1%と最も低いが、それでもなお過半数を超えるクエリで推奨が一致していない。
ヘルスケアのような、情報の正確性や信頼性が極めて重要視され、かつ専門的な意見が多様に存在する分野では、各AIが異なる情報源や権威のシグナルを優先するため、推奨の乖離が大きくなる傾向があると考えられる。一方で、Eコマースのように、製品のスペックやレビューといった比較的標準化された情報が多い分野では、不一致の度合いが若干低くなる。この業界別のデータは、マーケティングリーダーが自社の置かれた競争環境の厳しさを客観的に評価し、それに応じた戦略的なリソース配分を行うための重要なベンチマークとなる。例えば、ヘルスケア分野のCMOは、Eコマース分野のCMOよりも、はるかに積極的で実験的なマルチプラットフォーム戦略に予算を投じる正当な理由を持つことになる。
第5章 画一的SEOの終焉：マルチプラットフォームAI時代における戦略的必須事項
本レポートで提示された証拠は、単一のアルゴリズムを対象とした従来の画一的なSEO戦略が、もはや有効性を失いつつあるという結論を導き出す。ブランドの可視性は、もはや検索順位によってではなく、「それぞれ異なる個性と好みを持つAI推奨アルゴリズム」によって決定される時代に突入した 。この新しい現実に対応するためには、マーケターは戦略的な思考法そのものを根本から変革し、新たな成功指標（KPI）を導入し、コンテンツ戦略を再調整する必要がある。
混乱の中に潜む機会
62%というブランド推奨の不一致率は、一見するとマーケターにとっての脅威に思えるかもしれない。しかし、視点を変えれば、これは「未開拓の巨大な可視性の機会」でもある 。この断片化は、従来の検索エンジンにおける勝者総取りの構造を破壊し、新たな競争の余地を生み出す。検索順位1位を目指すことだけに固執する競合他社を尻目に、機敏なブランドは、各AIプラットフォームの特性を理解し、最適化することで、新たな市場を切り開くことができる 。AI検索の登場は既存のシステムを破壊しているのではなく、新しいシステムを創造しているのであり、賢明なブランドはすでにその活用法を学び始めている。
KPIの再定義：トラフィックから影響力へ
AIがユーザーの質問に直接答えるようになるにつれ、ウェブサイトへのオーガニックトラフィックやキーワードランキングといった従来のKPIは、その重要性を相対的に低下させる。AI時代の成功を測定するためには、以下のような新しい指標群が必要となる。
- メンション・シェア (Share of Mention): 主要なクエリに対するAIの回答において、自社ブランドが競合他社と比較してどの程度の頻度で言及されているか。
- 引用の質と頻度: 自社のウェブプロパティが、GoogleのAIによってどの程度、質の高い情報源として引用されているか。
- プラットフォーム別可視性スコア: AIO、ChatGPT、その他の主要AIプラットフォームにおけるブランドの存在感を追跡するための加重スコア。
- センチメント分析: AIの回答内で、自社ブランドが肯定的、中立的、否定的な文脈のいずれで言及されているか。
これらの新しいKPIは、マーケティング活動の焦点を、単なるトラフィックの獲得から、AIという新しい情報仲介者に対する「影響力の構築」へとシフトさせる。
コンテンツ戦略の再調整
コンテンツ戦略もまた、キーワード中心のアプローチから脱却し、より広範な概念へと進化する必要がある。
- トピカル・オーソリティ（主題の権威性）: 特定のニッチな分野において、包括的な専門知識を持つ権威としての地位を確立する。
- エンティティSEO: 自社ブランドが、AIによって明確に定義され、正しく理解される「エンティティ（実体）」となることを目指す。
- 質問への最適化: ユーザーがAIアシスタントと対話する際に行うような、自然な会話形式の質問に直接答える形でコンテンツを構成する。
この戦略転換の背後には、SEOの経済モデルそのものの変化がある。AIが情報提供型クエリの多くを吸収するようになると、ファネル最上流からの大量のトラフィックをウェブサイトに誘導するという従来のモデルは成り立ちにくくなる 。その代わり、ブランドの価値は、AIの回答内で引用される権威ある情報源、あるいは推奨される解決策として登場することにシフトする。これは、ウェブサイトへのクリック数が減少することを意味するかもしれない。しかし、AIの回答から引用リンクをクリックするユーザーは、AIが提供した情報の裏付けを求めたり、より深い情報を探したりする、極めて意欲の高いユーザーである。結果として、トラフィックの量は減少するものの、その質は向上し、より高いコンバージョン率が期待できる 。SEOの役割は、トラフィック獲得モデルから、権威構築とコンバージョン促進モデルへと変貌を遂げるのである。マーケターは、ファネル上部でのトラフィック減少を受け入れ、その代わりにAIとの対話から生まれる質の高いトラフィックを獲得できる、信頼された引用元となるためのコンテンツ戦略を再設計することが急務となる。
第6章 AI可視性プレイブック：未開拓の機会を獲得するためのフレームワーク
これまでの分析を踏まえ、本セクションでは、マーケターが断片化したAIランドスケープで成功を収めるための、具体的かつ実行可能な戦術的フレームワークを提示する。この「AI可視性プレイブック」は、GoogleのエコシステムとChatGPTという、性質の異なる二つの領域を攻略するための、二正面作戦を概説するものである。
全プラットフォーム共通の基礎戦術
特定のプラットフォームに特化した戦術を展開する前に、すべてのAIモデルに対して有効な、普遍的な基盤を構築することが不可欠である。
- E-E-A-Tの優先: 経験（Experience）、専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）は、Googleだけでなく、他のAIモデルも信頼できるコンテンツを評価する上で重視する普遍的な原則であり続ける。
- スキャン可能なコンテンツ構造: AIモデルが情報を容易に解析・消化できるよう、明確な見出し、短い文章、FAQセクション、そして構造化データ（スキーママークアップ）を積極的に活用する。
- 会話型クエリへの最適化: ユーザーがAIアシスタントに話しかけるような、より長く、質問形式のクエリをターゲットにする。これは、従来のキーワードベースの最適化からの重要な転換点である。
Googleエコシステム戦略：引用ネットワークの制覇
- 目標: Google AI概要（AIO）およびAIモードにとって、主要な引用元となること。
- 戦術:
- 引用パスのリバースエンジニアリング: ターゲットとするクエリに対してAIOがどのような回答を生成し、どのウェブサイトを引用しているかを徹底的に分析する。Googleが信頼を置く情報源を特定し、それらのサイトで言及されることを目指したり、それらの情報源よりも優れた、あるいは補完的なコンテンツを開発したりする戦略が有効となる。
- コンテンツハブの構築: 特定のトピックを網羅的かつ深く掘り下げる包括的なコンテンツ群（コンテンツハブ）を作成し、自社サイトをその分野における決定的な情報源として位置づける。
- 品質と鮮度の重視: GoogleのAIはリアルタイムのウェブインデックスに依存しているため、新鮮で質の高い、十分に調査されたコンテンツは、迅速に引用される機会を持つ。常に最新の情報を提供し続けることが、引用ネットワーク内で優位性を保つ鍵となる。
ChatGPT権威戦略：権威の配当の獲得
- 目標: AIの基礎知識の中に、自社ブランドを信頼できる権威あるエンティティとして深く刻み込むこと。
- 戦術:
- 長期的なブランド構築: これは短期的なSEO戦術ではない。メディア掲載、業界特化型のレビューサイト（G2やCapterraなど）、専門的なフォーラム（Redditなど）、その他、将来の学習データのソースとなりうるあらゆる信頼されたドメインにおいて、広範かつ一貫したブランドの存在感を構築する、長期的な取り組みである。
- 頻度と卓越性の追求: 目標は、関連する文脈において、自社ブランドが言及される「頻度（frequency）」と、その言及が持つ「卓越性（prominence、中心性）」を高めることである。これにより、将来のAIモデルの学習データに好影響を与えることができる 。
- 引用されやすいコンテンツの作成: LLMがAIの回答の中に容易に取り込み、利用できるような、簡潔で専門的な声明、定義、データポイントを作成する。「引用されること」を意識したコンテンツ作りが、モデル内での権威構築に繋がる。
これら二つのプレイブックは、互いに排他的なものではなく、むしろ相互に補完し合い、戦略的な好循環（フライホイール）を生み出す関係にある。Googleエコシステム戦略、すなわち広く引用される情報源となるための活動は、ウェブ上におけるブランドのデジタルフットプリントを直接的に拡大させる。メディアでの特集、レビューサイトでの高評価、権威あるガイドの公開といった活動は、すべてウェブ上に記録として残る。そして、ChatGPTのような次世代LLMの学習データは、この広大なウェブから収集される。
したがって、今日、Googleの引用ベースのシステムで勝利するために取る行動（高品質なコンテンツマーケティングやデジタルPR）が、明日、ChatGPTの権威ベースのモデルにおけるブランドの地位を強化するためのデータ基盤を直接的に構築することになる。このメカニズムは、企業が単なるバックリンク獲得目的のSEOを超え、AI時代に長期的な「権威の配当」を生み出す、永続的な権威の記録をウェブ上に築くための、強力なインセンティブとなる。
第7章 未来を築く：AI主導のブランド発見の進化を予測する
本レポートの分析を締めくくるにあたり、AI検索の将来的な軌道について考察し、マーケターが持つべき未来志向の視点を提示する。AIによるブランド発見のランドスケープは、今後も流動的で予測不可能な状態が続くと予想される。このような環境で成功を収めるためには、継続的な適応と実験の精神が不可欠である。
2025年の転換点
専門家の間では、2025年末までには、AIが生成する回答が検索結果の主要な部分を占めるようになり、ブランドの可視性は単一の検索エンジンではなく、複数のプラットフォームに分散するという見方が強まっている 。これは遠い未来の話ではなく、企業が今すぐに対応を始めるべき、目前に迫った戦略的地平である。
収束か、さらなる分岐か？
今後、これらのプラットフォームは共通のモデルへと収束していくのか、それともその哲学的な違いからさらに分岐していくのか。本レポートの分析は、少なくとも中短期的には、さらなる分岐が進む可能性が高いことを示唆している。Googleは自社の強みである広範なインデックスと引用ネットワークを、OpenAIは先進的なモデルアーキテクチャを、それぞれが競争優位の源泉としてさらに強化していくと考えられるからである。
単一の真実の終焉
消費者にとって、これは、購入決定を下す前に、複数のAIツールを参照して包括的な視点を得る必要が生じることを意味する 。マーケターにとっては、単一のプラットフォームに依存することのリスクを再認識し、オムニプラットフォームでの存在感を確保する必要性を裏付けるものである。
最終的な行動喚起
本レポートの結論として、マーケティングリーダーたちに以下の行動を強く推奨する。第一に、従来のSEOの枠組みから脱却し、AI可視性追跡ツールのような新しいテクノロジーへの投資を惜しまないこと 。第二に、各AIプラットフォームの異なる「個性」を分析し、迅速に対応できる機敏なチームを組織すること。そして最後に、62%という不一致のギャップを、既存システムの崩壊ではなく、新しいシステムの創造と捉えることである。
AI時代における究極的な競争優位性は、もはや予算の規模や過去のブランド資産だけでは決まらない。それは、マルチプラットフォームエコシステムの絶え間ない変化を監視し、その戦略的意味合いを解釈し、コンテンツ戦略を迅速に適応させる「組織的な機敏性（organizational agility）」によってもたらされる。変化を検出し（監視）、その意味を理解し（分析）、新たな戦術を展開する（実行）というサイクルの速さが、次の10年の勝者を決定づける最も重要な要因となるだろう。
参考サイト
Search Engine Land「Google AI, ChatGPT rarely agree on brand recommendations: Data」
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
