事実4：ChatGPTとGoogle AI Modeでは回答構造が異なる
ChatGPTとGoogle AI Modeで、AI回答の切り口数の分布を比較すると、構造的な違いが見えてきました。
Google AI Modeは平均4.58軸で、1軸のみで答える応答は3.0％にとどまります。短い単語クエリに対しても、複数の小見出しや比較表を使いながら多軸で答える傾向があります。
一方、ChatGPTは平均3.83軸で、1軸のみで答える応答が8.0％あります。1〜2軸の焦点型から、10軸程度の網羅型まで、質問の具体性に応じて回答構造が変わりやすいのが特徴です。
切り口の好みにも差があります。
Google AI Modeでは「機能特化」が42.1％で突出しており、ChatGPTの29.6％と比べて約12ポイント高い結果でした。一方、ChatGPTでは「価格・コスパ」が4位に入り、出現率は24.5％でした。
両プラットフォームを同時に狙うコンテンツ設計では、2つのプラットフォームへの対応を1つの記事内で両立させることが重要です。
Google AI Modeは平均4.58軸で、1軸のみで答える応答は3.0％にとどまります。短い単語クエリに対しても、複数の小見出しや比較表を使いながら多軸で答える傾向があります。
一方、ChatGPTは平均3.83軸で、1軸のみで答える応答が8.0％あります。1〜2軸の焦点型から、10軸程度の網羅型まで、質問の具体性に応じて回答構造が変わりやすいのが特徴です。
切り口の好みにも差があります。
Google AI Modeでは「機能特化」が42.1％で突出しており、ChatGPTの29.6％と比べて約12ポイント高い結果でした。一方、ChatGPTでは「価格・コスパ」が4位に入り、出現率は24.5％でした。
両プラットフォームを同時に狙うコンテンツ設計では、2つのプラットフォームへの対応を1つの記事内で両立させることが重要です。
つまり、記事の冒頭では明確な結論を示し、本文ではカテゴリ別・用途別・利用者属性別に情報を展開する構成が有効です。
ChatGPTとGoogle AI Modeの構造差
事実5：「大手だから安心」より「○○な人には」型が多い
調査開始時には、「初心者なら」「大手なら」「コスパなら」「効果が高いなら」という4軸が切り口となるという仮説を持って分析に入りました。
検証結果は次のとおりです。
・「初心者・迷ったら」軸：22.9％
・「価格・コスパ」軸：22.7％
・「機能特化」軸：34.8％
・「大手・知名度・歴史」軸：7.1％
「初心者・迷ったら」「価格・コスパ」は仮説どおり強く出ていました。
一方、「効果がある」という表現は、AI回答ではそのまま使われるというより、「○○に強い」「○○に特化」といった機能名にひも付くかたちで表現される傾向がありました。これを「機能特化」軸として捉えると、出現率は34.8％で全体トップ2に入ります。
一方で、「大手・知名度・歴史」軸は7.1％にとどまりました。
これは「大手であること」や「ブランド信頼性」が無意味という話ではありません。AIが候補選定や引用元判断の段階で、ブランド信頼性を参照している可能性はあります。
ただし、AI回答の表面上の推薦軸としては、「大手だから安心」よりも、より具体的な条件表現のほうが多く観察されました。
特に目立ったのが、当初仮説にはなかった 「○○な人には」型（利用者属性別）です。出現率は23.8％で、全体では4位に入りました。
たとえば、次のような表現です。
・敏感肌の方には
・軟毛の方に
・30代におすすめ
・子育て世帯向け
・初めて利用する方に
・法人利用を考えている方には
特にコスメ、ヘアケア、ファッションなど、身体的特性や嗜好性が選択基準になりやすいジャンルで強く現れる傾向が見られました。
検証結果は次のとおりです。
・「初心者・迷ったら」軸：22.9％
・「価格・コスパ」軸：22.7％
・「機能特化」軸：34.8％
・「大手・知名度・歴史」軸：7.1％
「初心者・迷ったら」「価格・コスパ」は仮説どおり強く出ていました。
一方、「効果がある」という表現は、AI回答ではそのまま使われるというより、「○○に強い」「○○に特化」といった機能名にひも付くかたちで表現される傾向がありました。これを「機能特化」軸として捉えると、出現率は34.8％で全体トップ2に入ります。
一方で、「大手・知名度・歴史」軸は7.1％にとどまりました。
これは「大手であること」や「ブランド信頼性」が無意味という話ではありません。AIが候補選定や引用元判断の段階で、ブランド信頼性を参照している可能性はあります。
ただし、AI回答の表面上の推薦軸としては、「大手だから安心」よりも、より具体的な条件表現のほうが多く観察されました。
特に目立ったのが、当初仮説にはなかった 「○○な人には」型（利用者属性別）です。出現率は23.8％で、全体では4位に入りました。
たとえば、次のような表現です。
・敏感肌の方には
・軟毛の方に
・30代におすすめ
・子育て世帯向け
・初めて利用する方に
・法人利用を考えている方には
特にコスメ、ヘアケア、ファッションなど、身体的特性や嗜好性が選択基準になりやすいジャンルで強く現れる傾向が見られました。
「大手だから安心」より「○○な人には」
明日から押さえたいLLMO実務の4原則
ここまでの5つの事実を自社サイトやコンテンツの実務に落とし込むと、ジャンルを問わず押さえておきたい、LLMO（AIサービスが使用する大規模言語モデルに自社ブランドを正しく認識・推薦してもらうための最適化）の共通原則が4つあります。
明日から押さえたいLLMO実務の4原則
原則1：主軸「用途特化 × 機能特化」を優先的に押さえる
まずは、製品ページ、LP、解説記事に「用途」と「機能の強み」を明示します。
具体的には、次のような表現です。
・○○用途には本製品が向いています
・本製品は○○機能に強みがあります
・○○を重視する方には、このプランが向いています
・○○業務で使う場合は、この機能が役立ちます
抽象的な「高品質」「使いやすい」「多機能」だけではなく、どの用途に向いているのか、どの機能に強いのかを具体名で書くことがポイントです。
具体的には、次のような表現です。
・○○用途には本製品が向いています
・本製品は○○機能に強みがあります
・○○を重視する方には、このプランが向いています
・○○業務で使う場合は、この機能が役立ちます
抽象的な「高品質」「使いやすい」「多機能」だけではなく、どの用途に向いているのか、どの機能に強いのかを具体名で書くことがポイントです。
原則2：「○○な人には」型の利用者属性軸を1つ加える
次に、利用者属性別の小見出しを1ページ内に加えます。
たとえば、次のような切り分けです。
・初心者の方
・中級者の方
・本格的に使いたい方
・価格を重視する方
・サポートを重視する方
・法人利用を検討している方
・敏感肌の方
・子育て世帯の方
「誰に向いているか」を明示すると、AI回答で多く観察される「○○な人には」型の推薦構造と整合しやすくなります。
たとえば、次のような切り分けです。
・初心者の方
・中級者の方
・本格的に使いたい方
・価格を重視する方
・サポートを重視する方
・法人利用を検討している方
・敏感肌の方
・子育て世帯の方
「誰に向いているか」を明示すると、AI回答で多く観察される「○○な人には」型の推薦構造と整合しやすくなります。
原則3：知名度だけに依存せず「迷ったら○○」「定番」の文脈と組み合わせる
「老舗」「大手」「業界トップシェア」といった表現は、信頼性を伝えるうえで重要です。
ただし、AI回答の推薦軸としては、「大手だから安心」型の出現頻度は限定的でした。
そのため、知名度や実績を打ち出す場合も、次のような文脈と組み合わせるのが有効です。
・初めて選ぶなら
・迷ったらまず検討したい
・定番として比較対象に入れたい
・長く使いたい方に
・サポート重視の方に
大手であることそのものよりも、「どのような不安を持つ人にとって安全な選択肢なのか」を言語化することが重要です。
ただし、AI回答の推薦軸としては、「大手だから安心」型の出現頻度は限定的でした。
そのため、知名度や実績を打ち出す場合も、次のような文脈と組み合わせるのが有効です。
・初めて選ぶなら
・迷ったらまず検討したい
・定番として比較対象に入れたい
・長く使いたい方に
・サポート重視の方に
大手であることそのものよりも、「どのような不安を持つ人にとって安全な選択肢なのか」を言語化することが重要です。
原則4：自社のリスクや弱点を能動的に開示する
評判・口コミ系の質問では、「安定・安心（サポート体制を含む）」が42.3％、「リスク・トラブル」が29.8％で出現しました。
AIは評判を聞かれると、ポジティブな評価だけでなく、想定されるリスクや注意点も並べて答える傾向があります。
そのため、「自社の良いところだけを書く」コンテンツは、評判系AI回答の参照構造と整合しにくくなる可能性があります。
反対に、次のような情報を適切に整理しておくと、評判系・メリデメ系のAI回答で観察される評価構造と整合しやすくなります。
・向いている人／向いていない人
・注意すべき利用条件
・他社サービスを検討したほうがよいケース
・料金面で注意すべき点
・サポート対象外となるケース
・よくある不満とその対処法
もちろん、医療、金融、健康食品、美容医療など、広告規制や業界ガイドラインとの接触面が大きい領域では、表現には注意が必要です。
AIは評判を聞かれると、ポジティブな評価だけでなく、想定されるリスクや注意点も並べて答える傾向があります。
そのため、「自社の良いところだけを書く」コンテンツは、評判系AI回答の参照構造と整合しにくくなる可能性があります。
反対に、次のような情報を適切に整理しておくと、評判系・メリデメ系のAI回答で観察される評価構造と整合しやすくなります。
・向いている人／向いていない人
・注意すべき利用条件
・他社サービスを検討したほうがよいケース
・料金面で注意すべき点
・サポート対象外となるケース
・よくある不満とその対処法
もちろん、医療、金融、健康食品、美容医療など、広告規制や業界ガイドラインとの接触面が大きい領域では、表現には注意が必要です。
AI推薦の“文法”をつかむことが、ブランド可視性の新しい第一歩
この記事では、日本のAI検索4万1264件の分析から見えてきた、AIがブランドを推薦する構造を解説しました。
自社サイトやコンテンツ実務で使える要点は次の3つです。
・AIは1回答あたり平均4.15軸で並列推薦している。「最強の1つ」よりも、「複数の条件分岐のうちの1行」を狙う視点が重要
・推薦の主軸は「用途特化 × 機能特化」。さらに「○○な人には」型の利用者属性軸が想定以上に強く、「大手だから安心」型は限定的
・質問タイプとプラットフォームによってAIの応答構造は変わる。1つのコンテンツでChatGPTとGoogle AI Modeの両方を狙うなら、結論型 × 網羅型の両立構成が有効
AI検索におけるブランド可視性は、検索順位という従来の指標とは別の評価軸を持ち始めています。
自社プロダクトがどの切り口に乗っているかを把握し、抜け漏れがある部分から整備していくことが、LLMO実務の第一歩になります。
自社サイトやコンテンツ実務で使える要点は次の3つです。
・AIは1回答あたり平均4.15軸で並列推薦している。「最強の1つ」よりも、「複数の条件分岐のうちの1行」を狙う視点が重要
・推薦の主軸は「用途特化 × 機能特化」。さらに「○○な人には」型の利用者属性軸が想定以上に強く、「大手だから安心」型は限定的
・質問タイプとプラットフォームによってAIの応答構造は変わる。1つのコンテンツでChatGPTとGoogle AI Modeの両方を狙うなら、結論型 × 網羅型の両立構成が有効
AI検索におけるブランド可視性は、検索順位という従来の指標とは別の評価軸を持ち始めています。
自社プロダクトがどの切り口に乗っているかを把握し、抜け漏れがある部分から整備していくことが、LLMO実務の第一歩になります。
35ジャンル別の詳細、実務マトリクスを無料でダウンロード
本稿では、調査結果を踏まえた分析を「5つの事実と4つの実務原則」にまとめたダイジェストとして紹介しました。さらに詳しい解説は、無料でダウンロードできるホワイトペーパー『AI検索でブランドはどう推薦されるのか 日本のAI検索 約4万件分析でわかった “推薦の文法”』でご覧いただけます。
「金融」「コスメ」「SaaS」「家電」など、主要35ジャンル別の特徴的な切り口、ジャンル別の訴求コピー例、実務チェックリスト、短期・中期・長期のアクションプランまで、社内資料としてそのまま使える構成でまとめています。特に、医療・健康食品・金融といった領域については、実務上の留意点、広告規制や業界ガイドライン確認の必要性についても補足しています。
AI検索時代のブランド戦略を、データに基づいて設計し直したい方は、ぜひご活用ください。
◆ホワイトペーパーダウンロードページ（無料）（GMO TECHサイトへ）
ホワイトペーパー本編には、以下の内容が含まれます。
〇35ジャンル別の特徴的な切り口とLift（特異度）データ：
通信サービス「データ量」軸のLift 11.76倍、飲食店「地域別」13.50倍など、ジャンル固有の購入文脈を可視化
〇6代表ジャンルの深掘り：
金融サービス、コスメ・スキンケア、PC・スマートフォン、食品・レシピ、通信サービス、SaaSビジネスツールについて、訴求コピー例を含めて解説
〇15ジャンル別の“訴求すべき切り口トップ3”マトリクス：
自社ジャンルに該当する行を見て、製品ページの構成軸に組み込める実務マップ
〇ChatGPT × Google AI Modeの書き分け実例：
結論型と網羅型の使い分け
〇LLMO実装のための3層フレーム：
自社サイト内の情報設計、第三者説明資産、AI回答モニタリングの設計
〇短期・中期・長期の実務アクションプラン：
1〜2か月、3〜6か月、6〜12か月で取り組むべき具体的アクション
〇付録：
切り口34コード定義、35ジャンル定義、データ処理とAI併用の詳細、用語集
なお、LLMO実装のための3層フレームは、AI回答テキスト分析に加え、業界知見・実務観測を踏まえた実装整理です。本調査データから直接導かれた因果関係としてではなく、実務上の整理としてお読みください。
また本調査は、AI回答内に出現した推薦軸を分類した「観測分析」です。本記事およびホワイトペーパー本編で紹介した実務示唆は、観測データに基づく「設計仮説」としてお読みください。
AI回答は、取得時期、質問文、プラットフォーム仕様、モデルのアップデートによって変動する可能性があります。本調査は2026年5月時点のスナップショットに基づくものであり、今後も同じ傾向が維持されることを保証するものではありません。
「金融」「コスメ」「SaaS」「家電」など、主要35ジャンル別の特徴的な切り口、ジャンル別の訴求コピー例、実務チェックリスト、短期・中期・長期のアクションプランまで、社内資料としてそのまま使える構成でまとめています。特に、医療・健康食品・金融といった領域については、実務上の留意点、広告規制や業界ガイドライン確認の必要性についても補足しています。
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〇ChatGPT × Google AI Modeの書き分け実例：
結論型と網羅型の使い分け
〇LLMO実装のための3層フレーム：
自社サイト内の情報設計、第三者説明資産、AI回答モニタリングの設計
〇短期・中期・長期の実務アクションプラン：
1〜2か月、3〜6か月、6〜12か月で取り組むべき具体的アクション
〇付録：
切り口34コード定義、35ジャンル定義、データ処理とAI併用の詳細、用語集
なお、LLMO実装のための3層フレームは、AI回答テキスト分析に加え、業界知見・実務観測を踏まえた実装整理です。本調査データから直接導かれた因果関係としてではなく、実務上の整理としてお読みください。
また本調査は、AI回答内に出現した推薦軸を分類した「観測分析」です。本記事およびホワイトペーパー本編で紹介した実務示唆は、観測データに基づく「設計仮説」としてお読みください。
AI回答は、取得時期、質問文、プラットフォーム仕様、モデルのアップデートによって変動する可能性があります。本調査は2026年5月時点のスナップショットに基づくものであり、今後も同じ傾向が維持されることを保証するものではありません。
GMO TECH 中原 卓馬
Ahrefs日本公式アンバサダー。17年の実務経験と200社以上の支援実績を持つSEO・マーケティング戦略家。
現在はGMO TECH株式会社アルゴリズム研究室長を務めるほか、Ahrefs Pte. Ltd.が提供するマーケティングプラットフォーム「Ahrefs」の日本公式アンバサダーとして活動。現場から経営まで一気通貫したSEO・GEO・LLMO戦略を統括しています。
検索データの分析に留まらず、その先にいるユーザーのインテントと行動を読み解き、事業成長につなげることを信条としています。
YouTube：WEB集客ラボ byGMO SEO・AIO講座 ／ X：@dokkaburi
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