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調査背景の重要性

株式会社トドオナダが提供するPR効果測定サービス「Qlipper」と、LLM（大規模言語モデル）ブランド認知測定ツール「ディギディギ」の運営による新たな調査が発表されました。この調査では、LLMO（大規模言語モデル最適化）とAI検索対策に関する日本語圏および英語圏で流通する213本の記事を詳細に分析し、6,883件の施策を抽出・分類しました。その結果をもとに、各施策の有効性をさまざまな文献と照らし合わせて評価しました。

調査のサマリー

調査によると、日本語圏と英語圏の施策の大枠においては一致が見られましたが、詳細な部分では違いが浮き彫りになりました。両言語圏とも、施策の約6割が「配信面×コンテンツ/PR」に集中しており、残りの施策も以前からの研究に基づいて有効性を支持するものでした。しかし、日本語圏66本中、64%の施策では効果を支持する文献が確認できないなどの問題も指摘されています。

施策内容の比較

日本語圏において、多くの記事が「llms.txt」に言及し、その設置が推奨されていますが、英語圏ではその言及は極めて少なく、全体の7.2%にとどまります。また、「専門家の監修コメント明記」については日本語圏で38.8%の記事が採用し、英語圏には対応する施策が見当たりませんでした。その一方で、英語圏では「実際に聞かれている質問を軸にした設計」の推奨が39.2%に達し、日本語圏ではこの施策が存在していないなど、各言語圏の施策には明確な非対称性があったことが明らかになりました。

効果を支持する文献の不足

特に注目すべきは、調査対象となった282セルのうち、64%では効果を支持する文献が確認できなかったことです。施策の中でも、「構造化データの実装」は78.4%が推奨されましたが、そのサポート文献がないという矛盾が生じています。また、対SEO施策としては有効性が示されているものの、対AI検索や事前学習においては危険性が指摘される施策も存在します。

効果測定手段の不足も深刻

調査の中で、日本語圏記事の21.6%が「AIに選ばれる度合いを直接測定する手段が整っていない」と指摘しています。日英合わせて1,556件の測定手段の中で、検索機能を無効化してモデルの知識を確認する手段はゼロ件。これにより、実際の施策がどのように効果を及ぼすのかを評価するための手段が欠如していることが浮き彫りになりました。

今後の展望

調査を通じて、日本語だけで情報を収集する読者が英語圏の施策にアクセスできない状況が浮き彫りになりました。また、英語圏でも根拠のない施策が数多く存在しているため、言語圏を越えて「その施策は何に効くのか、根拠は何か」を確認できるツールの必要性が高まっています。

LLMOチェックシートの無償公開

調査結果をもとに、施策の判定や根拠に関する詳細を「LLMOチェックシート」として公開しています。このシートには、日本語圏で流通する79の施策と英語圏のみで流通する15の施策が含まれており、各施策にはSEO、RAG・AI検索、事前学習に関する判定と根拠が示されています。さらに、実施した研究を常に更新していくために、反証を受け付ける体制を整えています。入手方法は以下のリンクからご覧いただけます。

LLMOチェックシートのダウンロード

ディギディギについて

「ディギディギ」は、検索機能を伴わずにブランドがどのように想起されるかを測定するツールです。このツールでは、これまで指摘されてきた測定手段には含まれていなかった「学習された知識の直接確認」を提供します。詳しくはこちらからお知らせください。

お問い合わせ先

株式会社トドオナダの代表取締役松本泰行が率いる本社は、東京都台東区上野7-11-13 弥彦ビル302に位置しています。資料請求やご質問がある方は、TEL 03-6453-6886（営業担当：白石達也）までご連絡ください。

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