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AI エンジンは誰を引用するかで一致するのか。3件の学術監査は「ほぼ一致しない」と答えます。

同じ質問を2つのアシスタントに投げると、返ってくる情報源は大きく異なります。同じ会社が同じインデックスの上に作った2つのサーフェスでも同じです。この1つの事実が、AI 可視性をどう測りどう報告すべきかを決めます。

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短い答え

AI エンジンはどの情報源を引用するかでほとんど一致しません。ですから、あるエンジンでの引用は、他のどのエンジンについても弱い証拠にしかなりません。最も際立った測定は、1社が1つのインデックスの上に作った3つのサーフェスから出ています。SIGIR 2026 で発表された11,500件のクエリの研究は、Google のオーガニック結果、AI Overviews、Gemini のあいだで URL レベルの平均 Jaccard 類似度が0.2未満だと報告しています。1

重要ポイント
  • Jaccard は積集合を和集合で割ったものであり、引用された URL の占有率ではありません。0.18 なら、どちらかのサーフェスが返した情報源のうち、両方が返したのは18%だけです。
  • 食い違いはコンテンツの品質が判定される前から始まります。エンジンごとにクロールに使うトークンが違い、質問を展開したサブクエリも違い、引用する情報源の数と種類も違います。
  • 混合された AI 可視性スコア1つは、行動につながる唯一の情報を隠します。エンジンごと、サーフェスごとに1行で、日付とロケールを添えて報告し、行をまたいだ計算は一切しないでください。
いくつかの測定

2つの AI エンジンは実際どれだけ重なるのか

2つの AI エンジンの重なりは、多くの人が思うよりはるかに小さいものです。1社が1つのインデックスの上に作った2つのサーフェスでも URL レベルの Jaccard は0.11から0.18にとどまり、無関係な2つのアシスタントは、それを測った唯一の監査でドメインの26%しか共有していませんでした。

4件の独立した学術測定です。手法も分母も収集期間もそれぞれ異なります。数字より先に、最後の2列を読んでください。

研究サンプルと収集期間結果何を測っているか
Grossman ほか、SIGIR 202611,500件のクエリURL Jaccard 0.11–0.18Google のオーガニック結果、AI Overviews、Gemini のあいだの集合の重なり
Kirsten ほか、Findings of ACL 20264,706件のクエリ、2025年9月収集53%がオーガニック上位10件に不在、27%が上位100件に不在AI Overviews が参照するドメイン単位で、同じクエリのオーガニック結果と照合
Xu、Iqbal、Montgomery、2026年プレプリント55,393件のクエリ、2026年3月13日から4月21日に収集29.8%がオーガニックの1ページ目に不在AI Overview が参照先として挙げるドメイン単位で、同じクエリの1ページ目と照合
Li、Sinnamon、2024672件の回答、355の固有ドメイン26%が両方で引用2つのアシスタント間のドメインの重なり

2026年の批判的サーベイは、そのまま引用する価値のある一文で結論を書いています。これらの結果は“グローバルな GEO ランキングという考えを否定する。可視性はエンジンとサーフェスごとに索引づけられる”。4 あなたの AI 検索順位という対象は存在しません。存在するのは5つか6つの順位で、互いに緩やかにしか相関していません。無関係な2つのアシスタントのあいだでは差はさらに大きく、2024年の Bing Chat と Perplexity の監査は、観測されたドメインの74%がどちらか一方だけに引用されていたと報告しています。3

数字の読み方

Jaccard 0.15 は実際には何を意味するのか

Jaccard 類似度は、積集合の大きさを和集合の大きさで割ったものです。引用された URL の占有率ではありませんが、そうであるかのように繰り返し語られています。あるクエリで AI Overviews が10件の URL を引用し、Gemini も10件を引用したとき、重なり0.15はおよそ3件の URL が両方のリストに現れ、2つを合わせておよそ17件の異なる URL が存在することを意味します。Grossman ほかは、最も重なる組について自分たちの言葉でこう書いています。“平均して、AIO または従来型 SERP のいずれかが返した情報源のうち、両方の検索エンジンにリトリーバルされるのは18%にすぎない”。1

3つの組は同じ程度に悪いわけではありませんが、アブストラクトはそれを教えてくれません。アブストラクトが示すのは“平均 Jaccard 類似度 <0.2”だけで、組ごとの値は表2にあります。AI Overviews 対オーガニック結果が0.18、オーガニック結果対 Gemini が0.16、AI Overviews 対 Gemini が0.11です。1 多くの人が互換だと見なす組、つまり2つの生成サーフェスこそ、最も一致しない組です。

繰り返し測っても救いにはなりません。批判的サーベイは Schulte ほかを次のように要約しています。4つのエンジンを45日間観察した日次の出典レベルの Jaccard はおよそ0.34から0.42で、24時間以内の繰り返しでも同程度でした。サーベイはこのばらつきを根拠に、プロンプトごとに7回から8回の繰り返しを主張しています。11 数字と一緒に注意書きも読んでください。サーベイは、これが小規模なスイスのクエリ集合に由来すると述べています。それでも、公表された中で最も近い比較でさえ、2分の1に届きません。

メカニズム

同じウェブを読むエンジンが、なぜこれほど食い違うのか

エンジンが食い違うのは、コンテンツの品質が検討される前に4つのことが違っているからです。どうクロールするか、質問をどう展開するか、いくつの情報源を引用するか、どの種類を好むかです。

この4つの違いは積み重なり、どれもすべてのエンジンに対して一度に直すことはできません。

01

同じウェブを読んでいない

各エンジンは自分のトークンでクロールし、それぞれのベンダーが個別に文書化しています。OpenAI は GPTBot と OAI-SearchBot を分け、Anthropic は ClaudeBot と Claude-SearchBot を分け、Google は Google-Extended と Googlebot を分けています。5 1つをブロックする robots.txt の記述は他には効かないので、ランキングが始まる前に候補プールがすでに違っています。

02

質問の展開の仕方が違う

Google は、AI Overviews と AI Mode がクエリのファンアウト技術を使い、サブトピックとデータソースをまたいで複数の関連検索を発行して回答を組み立てる場合があると文書化しています。6 サブクエリはエンジンごとに生成されるため、どちらかがランキングを始める前に、2つのエンジンは違う質問に対してリトリーバルしています。

03

引用の予算が違う

602件の統制されたプロンプトで、回答あたりの平均引用数は ChatGPT が6.88、Google の AI サーフェスが12.06、Perplexity が16.35でした。7 16件を引用するエンジンは、7件のエンジンより候補リストの下まで届くので、境界にある情報源は構造上どうしても違ってきます。

04

好む情報源の種類が違う

同じデータセットで、論文が公式と分類した情報源は ChatGPT の引用の34.22%、Google の46.35%を占め、ニュースは ChatGPT が31.17%、Google が18.99%でした。7 あるエンジンにとって正しい種類のページは、別のエンジンにとっては間違った種類です。

この4つの違いは平均されて消えるのではなく掛け合わさります。観測される重なりがこれほど低いのはそのためです。多くのチームが謎として受け取るパターンも、これで説明がつきます。あるエンジンには絶えず引用されるのに別のエンジンには一度も現れないページがあり、しかもそのページには何の問題もない、というパターンです。コンテンツを疑う前に、あなたを無視するエンジンがそもそもあなたをフェッチできるのかを確かめてください。それはテクニカルGEOの主題であり、より良い答えを書くこととは別の調査です。

分母の問題

Google での順位は、いまも引用を予測するのか

順位はいまも引用されることの最も強い単独の予測因子であり、それだけでは十分ではなくなりました。これを1つの重複率で言い表すことはできません。公表されている数字が2つの異なる質問に答えているからです。“AI の回答のうち、順位も持つページを少なくとも1つ含むのはどれくらいか”と“個々の引用のうち、順位も持つページから来ているのはどれくらいか”は、同じデータでまったく違う答えになります。2025年10月に米国の362,000件のクエリを対象とした商用研究は、その両方を報告しました。AI Overviews の94%がオーガニック上位20件の URL を少なくとも1つ含み、個々の引用の56%が上位20件から来ていました。8 同じデータ、2つの数字、どちらも正しく、38ポイント離れています。

学術的な数字も、分母を読めば同じ位置に収まります。そして2つを合わせると、点ではなく2つの日付を持つ範囲になります。Kirsten ほかの4,706件のクエリ監査は2025年9月に米国とドイツで収集され、参照するドメイン単位で数えています。“平均して、AIO が参照するドメインの53%(27%)はオーガニック検索結果の上位10件(上位100件)に含まれない”。2 Xu、Iqbal、Montgomery は2026年3月13日から4月21日に55,393件のトレンドクエリを収集し、AI Overview が参照先として挙げるドメインの29.8%が対応する1ページ目のどこにも現れないと報告しています。10 これはおよそ30%から53%という範囲として、2つの収集期間を明記して引用してください。動詞も分けたままにしてください。Kirsten が測っているのはシステムが参照するドメインであり、引用するドメインと同一ではありません。そしてどちらも、AI Overview が順位を持つページを通常含むかどうかは述べていません。通常は含みます。

数字は速く動きます。あるプロバイダは、引用単位の重複率を2025年9月について54.5%、2026年2月について約17%と公表しました。同じツール、同じ9業種で、この差の説明はありません。9 約6か月より古い重複率の数字は期限切れとして扱い、日付のない数字は作り話として扱ってください。

この記事の正直な限界

ここに挙げた重複率はどれも、動いているシステムのスナップショットです。そして、創業者が気にするすべてのエンジンを覆う学術研究はありません。SIGIR の研究は Google の3つのサーフェスを比べ、ACL の監査は Google のみで、2つのアシスタントの監査が測ったのは2024年時点の Bing Chat と Perplexity です。ChatGPT、Perplexity、Google、Copilot、Claude を1つの手法で1つの期間に測った人はまだいません。ですから、エンジンどうしが大きく食い違うという一般的な主張はよく支持されている一方で、個別の組の数字はあなたのプロンプト集合には移せません。これらを持ち込むのではなく、自分の集合を測ってください。

報告の仕方

混合された AI 可視性スコア1つが無意味なのはなぜか

エンジンをまたいで平均すると、判断に必要な情報がちょうど壊れます。緩やかにしか相関しない2つの系列の平均は、どちらの要約にもならないからです。あるエンジンでは実行の40%で引用され、別のエンジンでは0%というブランドは、両方で20%のブランドと同じ混合スコアになりますが、2つの状況が求める仕事は正反対です。前者は片方のエンジンでのアクセスの問題であり、後者はどこでも弱く広いという位置です。

重み付けは事態を良くするどころか悪くします。引用はエンジンをまたいで同じ1単位ではないからです。602件のプロンプトのデータセットでは、引用されたページあたりの平均影響度は ChatGPT が0.2713、Google が0.0584、Perplexity が0.0646で、1つの引用が回答をどれだけ形づくるかはおよそ4倍違います。7 ChatGPT の引用に Perplexity の引用を足すことは、2つの異なる単位を足すことであり、単一のスカラーでは直りません。

混合された数字には狭い用途が1つだけあります。全体像が動いているかどうかだけを見る、四半期ごとの粗いトレンドラインです。優先順位づけにも、競合比較にも、ある変更が効いたかどうかの判定にも使えません。多くの人がそれを求めて手に取るのは、まさにこの3つです。

方法

では AI 可視性をどう報告すべきか

エンジンごと、サーフェスごとに1行。行をまたいだ計算はしません。表計算ソフトで回ります。

エンジンとサーフェスをすべての数字に含める

“AI 可視性18%”ではなく、“Google AI Mode、en-US、2026年8月、40回の実行のうち7回で引用”と書きます。AI Overviews と AI Mode は別のサーフェスなので、行を分ける必要があります。1社が自ら作ったサーフェスどうしでさえ、重なりは Jaccard 0.11–0.18だからです。

自社の露出だけでなく、引用された URL を追う

各エンジンが引用し続ける情報源の集合は、そこであなたが競っている相手の地図であり、エンジンごとに異なります。ほとんどの商業的な質問では、そのリストの大半は他社のものです。

修正はむらのある形で効くと見込み、先に言っておく

あるエンジンで引用率を上げた変更が、別のエンジンでは何か月も、あるいは永久に何も起こさないことがあります。出す前にエンジンごとの目標を決めておけば、それが失敗として読まれずに済みます。

買い手が使う1つか2つのエンジンを選ぶ

食い違いがあるということは、5つのエンジンを等しく覆うと、同じ確からしさのために5倍のコストがかかるということです。2つをきちんと標本抽出するほうが、5つを雑に標本抽出するより優れています。どれを選ぶかは、すでにトラフィックがどこから来ているかに従うべきです。

上の報告の規律がそのまま方法のすべてで、ソフトウェアは要りません。AI検索の仕組みのステージは、この食い違いを説明するパイプラインのステージを与えます。AI可視性の測定のステージは、エンジンごとの行を完全な測定計画に変えます。姉妹記事のAIの答えが変わる理由は、各行の内側にある実行ごとのばらつきを扱います。

製品が役に立つ場面と、立たない場面

上のエンジン別の表は手作業でも回せます。固定したプロンプト、エンジンごとに1つのタブ、実行回数と引用された URL の集計、平均はしない。それだけです。Bavior はこの雑務を自動化します。決まったプロンプト群を5つのエンジンに定期実行し、各回答がどの情報源を引用したかを、混合せずエンジンごとに記録します。単一の可視性スコアは出しませんし、2つのエンジンがあなたについてなぜ食い違うのかも答えられませんし、買い手がどのエンジンを使うかにも影響しません。無料 AI 可視性チェッカー無料 GEO 診断は有料プランなしで使えます。有料のトラッキングは月払いで月額 $99 から、年払いなら月額 $79.17 です(2026年8月29日時点)。

出典、すべて2026年8月30日に確認
  1. Grossman ほか、“How Generative AI Disrupts Search”、SIGIR 2026、11,500件のクエリ。アブストラクトは“平均 Jaccard 類似度 <0.2”、表2に組ごとの0.18、0.16、0.11:arxiv.org/abs/2604.27790
  2. Kirsten ほか、Findings of ACL 2026、Google AI Overviews の4,706件のクエリ監査、データは2025年9月に米国とドイツで収集。“on average 53% (27%) of domains that AIO consults are not contained in top-10 (top-100) Organic search results”:aclanthology.org/2026.findings-acl.526
  3. Li、Sinnamon、“Generative AI Search Engines as Arbiters of Public Knowledge”、Proceedings of ASIST 61(1)、2024。Bing Chat と Perplexity にわたる672件の回答、355の固有ドメイン、26%が両方で引用:arxiv.org/abs/2405.14034
  4. “Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023–2026)”、2026年7月15日、arXiv:2607.14035(サーベイのプレプリント):arxiv.org/abs/2607.14035
  5. 学習用トークンと検索用トークンの分割に関する一次情報のクローラードキュメント:OpenAI developers.openai.com/api/docs/bots、Anthropic support.claude.com/en/articles/8896518、Perplexity docs.perplexity.ai/guides/bots
  6. Google Search Central、“AI features and your website”(クエリのファンアウト、一次情報、最終更新2025年12月10日):developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
  7. Zhang、He、Yao、“From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for GEO Across AI Search Platforms”、2026年4月28日、arXiv:2604.25707(プレプリント、602件のプロンプトの公開データセット):arxiv.org/abs/2604.25707
  8. 2025年10月、米国デスクトップの362,000件のクエリを対象とした研究。AI Overviews の94%がオーガニック上位20件の URL を含むことと、個々の引用の56%が上位20件から来ていることの両方を報告。ベンダー公表。本カリキュラムの出典規則に従い、説明のみでリンクはしません。
  9. 引用単位のオーガニックとの重複率、54.5%(2025年9月)と約17%(2026年2月)。1つのプロバイダの同じツール、同じ9業種で、両者は調整されていません。ベンダー公表。本カリキュラムの出典規則に従い、説明のみでリンクはしません。
  10. Xu、Iqbal、Montgomery、2026、2026年3月13日から4月21日に収集した55,393件のトレンドクエリ。“29.8% of AIO reference domains do not appear anywhere on the corresponding first page”(プレプリント):arxiv.org/abs/2605.14021
  11. Schulte ほか、2026、4つのエンジンを45日間観察した日次の出典レベルの Jaccard はおよそ0.34から0.42、小規模なスイスのクエリ集合。注4の批判的サーベイでの要約として引用。
よくある質問

よく聞かれることを、まとめました。

ChatGPT に引用されたら、Perplexity も引用してくれますか。

入手できる証拠では、たいてい引用されません。Bing Chat と Perplexity にわたる672件の回答の監査は、355の固有の被引用ドメインを見つけ、そのうち両方に現れたのは26%だけでした。1社が1つのインデックスの上に作った2つのサーフェスでさえ、SIGIR 2026 で発表された11,500件のクエリの研究によれば URL レベルの Jaccard は0.11から0.18です。あるエンジンでの引用は、そのエンジンについての証拠としてだけ扱い、他が追随すると仮定せず個別に確認してください。

AI の引用とオーガニック上位10件の実際の重複率はどれくらいですか。

唯一の正しい数字はありません。公表されている数字が2つの異なる質問に答えているからです。AI の回答単位で測る、つまりこの回答は順位も持つページを少なくとも1つ含むかを問う場合、362,000件のクエリの商用研究では AI Overviews の94%が上位20件の URL を含んでいました。引用単位で測る、つまり引用されたページのうち順位も持つものの割合を問う場合、同じサンプルでは上位20件から来ていたのは56%であり、4,706件のクエリの学術監査では、2025年9月のデータで AI Overviews が参照するドメインの53%がオーガニック上位10件に不在でした。2026年3月と4月に収集された55,393件のクエリのプレプリントは、比較可能な1ページ目の基準で29.8%を測っています。ですから点ではなく範囲として引用してください。数字を繰り返す前に、必ずどの分母とどの収集期間を使っているかを尋ねてください。

1つの AI エンジンに最適化すべきですか、それとも全部ですか。

買い手が実際に使う1つか2つを選んでください。食い違いがあるため、広く覆うことは徹底ではなく高コストになります。5つのエンジンを同じ確からしさまで覆うにはおよそ5倍の標本が必要で、片方のサーフェスで効いた修正がもう片方では何も起こさないこともよくあります。1社が自ら持つオーガニック、AI Overviews、Gemini のサーフェスどうしの重なりでさえ Jaccard 0.11から0.18です。例外は技術的な取得可能性で、これはすべてのエンジンに同時に効く唯一の層です。インデックスされること、速いこと、サーバーサイドでレンダリングされていることは、どこでも役に立つからです。

混合された AI 可視性スコア1つが役に立つことはありますか。

四半期ごとの粗いトレンドラインとしてだけで、判断には決して使えません。あるエンジンでは実行の40%で引用され、別のエンジンでは0%というブランドは、両方で20%のブランドと同じ混合スコアになりますが、2つの状況が必要とする仕事は正反対です。重み付けでも救えません。602件のプロンプトの学術データセットでは、引用されたページあたりの平均影響度は ChatGPT が0.2713、Google が0.0584、Perplexity が0.0646でした。つまり、異なるエンジンの引用は同じ単位ではありません。

なぜエンジンは Google では引用するのに、ChatGPT では一度も引用しないのですか。

最も多い理由は、ランキングの前に2つのエンジンが同じバージョンのウェブを読んでいないことです。各ベンダーは個別のクローラートークンを文書化しており、OpenAI は GPTBot と OAI-SearchBot、Anthropic は ClaudeBot と Claude-SearchBot、Google は Google-Extended と Googlebot を分けています。ですから robots.txt の記述、WAF の設定、レンダリングの要件によって、片方のエンジンの候補プールからあなたが消え、もう片方はそのままということが起こります。ページを書き直す前に、エンジンごとにフェッチできるかを確認してください。

Bavior 編集部

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