「ChatGPTに聞いたら、御社の名前が出てきました」
商品やサービスを知ったきっかけとして、このようにAIで聞いたというケースが少しずつ増えているようです。
Google検索の結果ではなく、ChatGPTやPerplexityといった生成AIの回答の中に、自社ブランドが「信頼できる情報源」として引用される——これは偶然ではありません。戦略的なPR活動の結果として、AIに"選ばれる"ブランドが生まれ始めているのです。
本記事では、SEOツール大手Ahrefsが2025年9月に公開した調査レポートをもとに、AI検索時代におけるPR戦略の変化と、特に「調査PR」が再評価されている理由を解説します。
調査PRの定義・費用・進め方の基礎と、生成AIに引用される調査リリースの書き方は、調査PRとは？費用・進め方・成功事例で解説しています。本記事はその応用編です。
LLM検索とは何か
まず基本的な概念を整理しておきましょう。
LLM検索 とは、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewなど、大規模言語モデル（Large Language Model）が情報を取得し、ユーザーに回答を提供する仕組みを指します。
従来のGoogle検索が「関連性の高いWebページのリストを提示する」のに対し、LLM検索は「質問に対する回答を自然言語で直接生成する」という点で根本的に異なります。
| 項目 | 従来の検索 | LLM検索 |
|---|---|---|
| 提供するもの | Webページのリスト | 自然言語による回答 |
| ユーザー行動 | リンクをクリックして情報を得る | 回答を読んで完結することも多い |
| 情報源 | 常時更新されるWebインデックス | 学習データ＋リアルタイム検索 |
| マーケターの目標 | 検索結果で上位表示される | AIの回答の中で引用・言及される |
この変化は、PR・広報の役割にも大きな影響を与えています。
従来、メディア掲載の効果は「記事へのトラフィック」「被リンクによるSEO効果」「認知拡大」といった指標で測られてきました。しかしLLM検索の時代には、新たな価値が加わります。
「AIの学習データに組み込まれ、関連する質問への回答で継続的に言及される」 という効果です。
75,000ブランドの調査が示した事実
Ahrefsは75,000ブランドを対象に、Google AI Overview（Googleの生成AI検索機能）での言及状況を調査しました。
その結果、 AI Overviewでのブランド言及と最も強い相関を示したのは「Web上でのブランド言及数」 でした（相関係数0.664）。
続いて相関が高かったのは以下の要素です：
-
ブランド名を含むアンカーテキスト（相関係数 0.527）
-
参照ドメイン数（ 相関係数 0.465）
-
オーガニックトラフィック（ 相関係数 0.397）
興味深いのは、 単純なページ数や技術的なSEO指標よりも、「他者からの言及」が圧倒的に重要 だという点です。
さらに、Ahrefsのプロダクトアドバイザー Patrick Stox氏の追加調査によれば、 高権威サイトや高トラフィックページでの言及 がAI可視性に与える影響は特に大きいことがわかりました。
つまり、量より質。100件の無名サイトでの言及よりも、Newsweekでの1件の掲載の方が、AI検索における可視性に貢献する可能性が高いのです。
Checkr社の事例：調査PRがAI引用を生んだ
Checkrとは
Checkr, Inc.は米国のバックグラウンドチェック（身元調査）企業です。Uber、Lyft、Instacartなどのギグエコノミー企業を主要顧客に持ち、企業価値50億ドル以上と評価されるユニコーン企業として知られています。
本業は採用時の身元調査サービスですが、同社は自社の保有データを活用した調査レポートの発信をPR戦略の柱としています。
実施した施策
2025年7月、Checkr社は 「2025年版 アメリカで最も雇用環境の良い都市ランキング」 という調査レポートを発表しました。
2025’s Best US Cities for Jobs and Earning Potential
調査の概要は以下の通りです：
-
対象：米国の大都市圏100エリア
-
評価指標：失業率、労働力成長率、実質一人当たり所得、10年間の所得成長率、高所得世帯比率、求人比率など7指標
-
データソース：米国国勢調査局、労働統計局、経済分析局
-
手法：雇用機会スコア（50%）と収入ポテンシャルスコア（50%）で総合評価
結果として、ノースカロライナ州ローリーが1位、テネシー州ナッシュビルが2位、テキサス州オースティンが3位にランクされました。
メディア掲載の実態
注目すべきは、この調査が 大量のメディア露出を獲得したわけではない という点です。
掲載されたのは主に以下のメディアでした：
-
Newsweek：「Map Shows Cities With the Best Job Markets」として詳細記事化
-
CNBC：雇用市場関連の記事で参照
-
CBS News、地方ニュースサイト：二次利用
掲載数だけを見れば「少数」です。しかし、NewsweekとCNBCという 権威性の高いメディアへの掲載 が決定的な意味を持ちました。
AIへの影響
Ahrefs記事の著者Louise Linehan氏は、この事例を以下のように検証しています：
「その月のうちに、Checkrは関連するAIの会話で一貫して言及されるようになった。パーソナライズによる差を考慮して異なるChatGPTプロファイルで確かめたところ、Checkrは毎回言及された」（Louise Linehan氏／Ahrefs・当社訳）
つまり、たった数件の権威メディア掲載が、 ChatGPTの「記憶」にCheckrを刻み込んだ のです。
この事例は、コンテンツ配信プラットフォームStacker社のCEO Noah Greenberg氏がLinkedInで「PRとコンテンツチームがChatGPT結果に影響を与えた証拠」として紹介し、マーケティング業界で大きな話題となりました。
How PR & Content Teams Can Boost ChatGPT Results（Noah Greenberg, LinkedIn）
なぜ調査PRがAI時代に有効なのか
Checkr社の事例から、調査PRがAI検索時代に特に有効である理由を整理します。
AIの「考慮集合」に入るという前提の考え方は、マシンリレーションズとは｜LLMO対策の先にあるAI広報論で体系的に解説しています。
理由1：AI露出と最も相関が高い「権威サイトでの言及」を獲得できる
Ahrefsが75,000ブランドを調査した結果、AIの回答にブランドが登場するかどうかは、「Web上でのブランド言及数（特に権威あるサイト）」と最も強い相関（0.664）がありました。
調査リリースは、米国ではNewsweekやCNBC、TechCrunch、日本ではヤフーニュースといった権威あるメディアに取り上げられる最良の手段です。単なる広告ではなく「ニュース」として扱われるため、AIが学習・参照する「信頼できるソース」に自社名が刻まれます。
理由2：AIは「事実」と「独自データ（一次情報）」を好む
Checkr社が「雇用市場」に関する調査を発表し、メディアに取り上げられた結果、ChatGPTなどが「雇用市場」について回答する際に、Checkr社を情報源として引用するようになりました。
LLMは「もっともらしい答え」を作るために、裏付けとなる事実（ファクト）を探しています。ネット上の情報の焼き直しではなく、自社だけが持つ「一次情報（独自調査データ）」を提供することで、AIにとっての「引用したくなる原典」になることができます。
理由3：特定のトピックと自社ブランドをAIに「関連付け」できる
ブランド言及が増えることは、AIにとってのトレーニングデータが増えることを意味します。AIはブランドとトピック（例：「リモートワーク」と「自社」）の結びつきを学習します。
「〇〇に関する調査」を出し続けることで、AIの脳内で「このトピックといえばこの会社」という強い関連付け（アソシエーション）が形成されるといいます。結果として、そのジャンルの質問がされた時に、自社が回答の候補に挙がりやすくなるわけです。
理由4：「情報の鮮度」がAI検索（RAG）の引き金になる
AIアシスタントは新しい情報を好み、検索結果よりも25.7%鮮度の高い情報を引用する傾向があるそうです。特にRAG（外部情報の検索）は、モデルが知らない最新情報をユーザーが求めた時に発動します。
調査データは常に「最新のトレンド」を映し出すものです。古いWikipediaの情報ではなく「2025年の最新動向」をAIが探そうとした時、直近で発表された調査PRの記事は、AIにピックアップされる可能性が極めて高くなります。
理由5：プラットフォームを問わず「全方位」で効く
Google、ChatGPT、Perplexityでは引用するソースの傾向が異なりますが、大手ニュースメディアや専門メディアはChatGPT（ニュース好き）やPerplexity（多様なソース好き）の両方で好まれる傾向にあります。
特定の検索エンジンハック（SEO）だけではGoogle以外のAIに対応できませんが、調査PRを通じて「ニュースメディア」や「業界メディア」に露出することは、どのAIプラットフォームからも参照されやすい「普遍的な資産」になります。
従来のファネルとAI時代のファネル
この変化を、マーケティングファネルの観点から整理してみましょう。
従来のPRファネル
プレスリリース配信
↓
メディア掲載
記事へのトラフィック
↓
ブランド認知・被リンク獲得
AI時代のPRファネル
独自調査の実施・発表
↓
権威メディアへの掲載
AIの学習データに組み込まれる
関連質問で継続的にブランド言及
↓
「新しいTop of Funnel」として機能
Stacker社のNoah Greenberg氏は、この変化を 「The New Top of Funnel（新しいファネルの入口）」 と表現しています。
従来のTop of Funnel コンテンツ（「〜とは」「〜の方法」といった一般的な解説記事）は、AI Overviewの登場により、トラフィックを大きく失いつつあります。HubSpotのような業界リーダーでさえ、オーガニックトラフィックが80%減少したと報告されています。
一方で、 独自のデータや洞察に基づくコンテンツ は、AIが「引用したい」情報源として価値を持ち続けます。これが、調査PRが再評価されている背景です。
実務への示唆：AI時代に勝つための調査PR戦略
最後に、これらの環境変化を踏まえ、これからの調査PRに求められる実務上のアクションをまとめます。
①AIの「エサ」となる一次情報の開発
AIは常に学習・参照するための新しい「事実」を探しています。社内に眠っているデータ資産の棚卸しはもちろん、新たに企画するアンケート調査においても、 「AIが答えを持っていない（Web上にまだ正解がない）問いは何か？」 という視点が重要です。
他社情報のまとめ（コタツ記事）ではなく、自社だけが提供できる「一次情報（Raw Data）」こそが、AI時代における最強のコンテンツ資産となります。Checkr社の事例のように、必ずしも直接的な製品データでなくとも、業界に関連するトレンドデータであれば十分に機能します。
②「掲載数」から「ドメインパワー」へのKPI転換
従来のPRでは「掲載記事数」や「広告換算額」が重視されがちでしたが、AI露出（LLMO/GEO）の観点からは 「どのドメインに掲載されたか」 が決定的に重要です。
Ahrefsのデータが示す通り、AIは権威あるサイト（大手ニュースメディア、政府機関、業界のトップメディア）の情報を優先的に学習・引用します。無名なブログ100件に転載されるよりも、AIが信頼する「Source of Truth（真実のソース）」となる数媒体への掲載獲得にリソースを集中すべき時期に来ています。
③「トピック×ブランド」の記憶定着（Share of Memory）
単発の調査で終わらせず、特定のトピックについて継続的にデータを出し続けることで、AIに対して 「このトピックといえば、この会社」 という関連付け（アソシエーション）を学習させる必要があります。
「リモートワークの課題なら〇〇社」「Z世代の消費動向なら△△社」といった具合に、自社が支配したいトピック（Topic Ownership）を明確に定め、その文脈での「共同言及（Co-mention）」を積み重ねるよう調査テーマを設計してください。
④評価指標のアップデート：AI引用の可視化
掲載クリッピング報告に加え、AIプラットフォーム上での可視性をモニタリングする体制を整えましょう。
指名検索の確認： ChatGPTやPerplexityで自社ブランドや調査テーマについて尋ねた際、自社のデータが引用されているか。
競合比較： 競合他社と比較して、AI上での「Share of Voice（発話シェア）」はどうなっているか。
現在は手動での確認や、Ahrefs Brand Radarのような新興ツールの活用が主になりますが、SEO順位と同様に「AIからの引用状況」を定点観測することが、今後のマーケティング活動の羅針盤となります。
まとめ
Ahrefs記事の結論は明快です：
「SEOを支えてきた要素——権威性、関連性、鮮度、アクセシビリティ——は、AI検索においても同様に重要である。実績あるSEOとブランド構築の実践を強化すれば、AIでの可視性も得られる」
言い換えれば、 良質なPR活動の価値は、AI時代においても変わらない ということです。むしろ、「量より質」「独自性の重視」「権威ある第三者からの評価」といったPRの本質的な価値が、AI検索という新しい文脈で再評価されているといえるでしょう。
調査PRは、その中でも特に有効なアプローチです。独自データに基づく発信は、メディアに取り上げられやすく、AIに引用されやすく、競合との差別化にもつながります。
AI検索の進化は始まったばかりです。今後もこの領域の動向を注視し、PRの新しい可能性を探っていきたいと思います。
参考資料
-
Ahrefs「What We Actually Know About Optimizing for LLM Search」（2025年9月）
-
Checkr「2025's Best US Cities for Jobs and Earning Potential」
本記事は2025年12月時点の情報に基づいています。AI検索の仕様は頻繁に更新されるため、最新情報は各プラットフォームの公式発表をご確認ください。
