あなたのブランドを推奨しない理由をChatGPTに聞いてみよう

過去 20 年間、マーケティング担当者は Google に自分のブランドを気に入ってもらう方法を学んでいます。 2025 年には、まったく快適ではない新たな疑問が生じています。

コンテンツと SEO にこれほど多額の投資をしているのに、ChatGPT、クロード、または Perplexity はなぜあなたのブランドを好まないのでしょうか?

最近まで、私たちは推測することしかできませんでした。今日は新しいものがあります: 言語モデルは、限られた範囲で自身の内部状態を観察し、その内部で何が起こっているかを報告することができます。 Anthropic のいわゆる内観に関する研究では、Claude Opus 4 と 4.1 の最上位モデルは、人工的に注入された「思考」を約 20% の確率で検出して名前を付けることができ、制御テストでは一度も誤ったことがないことが示されました。

これは完全な自己認識ではありませんが、マーケティング担当者にとって意味することが 1 つあります。

今では、AI になぜあなたのブランドを見落としているのかを尋ねることができ、時には聞こえの良い作話からではなく、本当に「頭の中」から得られる答えが得られることもあります。

Anthropic が明らかにしたものとそこから得られるもの

一言で言えば、Anthropic チームは大規模な言語モデルが可能かどうかを調査しました。 自身の神経活動の変化に気づき、それを説明します。 人為的に改変されている場合。

どのように行われたか:

1.コンセプト注入

研究者らはまず、「裏切り」や「正義」などの特定の概念を表す「ベクトル」を確立した。次に、数学タスクを解くなど、まったく別のタスク中にこの活性化パターンを注入しました。

2.モデルの質問、それは何を感じますか

タスク中、モデルは多かれ少なかれ次のように尋ねられました。「自分の内部状態に何か異常があることに気づきましたか? もしそうなら、それを説明してみてください。」

3. 誰もが驚いた結果

• Claude Opus 4 と 4.1 は、試行の約 20% でそのような注入された概念を検出し、正しく名前を付けることができました。
• 何も注入されなかった対照シリーズでは、モデルに混乱は見られませんでした。

重要な点は、 モデルには、入力テキストから何が注入されたかを「推測」する方法がありません。 自身の内部状態にのみ基づいて応答します。これは、モデルが自分の「腸」内で何が起こっているかを限られた範囲で報告できることを示す、最初の強力な因果関係の証拠であり、ただ単にきれいに正当化するだけではありません。

同時に、Anthropic は次のことを非常に明確に強調しています。

• イントロスペクションは不安定で失敗することが多い
• モデルはまだ会話できる
• 企業は、モデルがそれ自体について与えるすべての説明を「盲目的に」信頼すべきではありません

あなたにとって、もう一つ重要なことがあります。 場合によっては、モデルが実際にその内部の仕組みを明らかにすることがあります。。そしてこれは、彼があなたのブランドをどのように見ているかに直接変換されます。

なぜわざわざ悩む必要があるのでしょうか？

研究者にとっての科学的ブレークスルーは、あなたにとっては新しいツールです。

並行して、別のことが起こっています。

• AI Overviews および類似の Google モジュールはすでにクエリの数パーセントに出現しており、月ごとに増加しています
• 会話型検索エンジン (ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini) は、顧客があなたのカテゴリとブランドについて最初に聞く場所になり始めています
• レポートによると、AI 引用からのトラフィックは従来の SEO よりもコンバージョン率が何倍も優れています。これは、ユーザーがすでに「ウォームアップ」しており、決定に近づいているためです。

モデルの内省は追加のツールを提供するため、モデルがあなたのことを話しているかどうかを測定するだけでなく、なぜモデルがあなたのことをありのままではなく、ありのままに話しているのかをモデルに尋ねることもできます。 なぜ彼はあなたのことをまったく考えていないのか。

モデルは何をイントロスペクトでき、何がイントロスペクトできないのでしょうか?

概念注入に関する研究では、興味深いパターンが示されています。

最もよく検出されたものは次のとおりです。

• 抽象的な概念
  「正義」「平和」「反逆」「高い」「安い」「安全」など
• 上位位置決め軸
  たとえば、「企業」対「中小企業」、「革新的」対「時代遅れ」

次の場合はさらに悪化します。

• 具体的な固有名詞
• 個々の製品の特徴
• 実装の詳細

つまり、 このモデルは、「機能や価格は何か」というよりも、「このブランドの役割は何か」というレベルでよりよく内省されています。

これはブランディングの観点とよく一致します。まさにこれらの抽象的な軸がポジショニングに重要です。

• プレミアムと予算
• 高セキュリティ vs 「通常の SaaS」
• 特定セグメントに特化したツールと汎用ツール

AI があなたのブランドを「安価な代替品」または「古いテクノロジー」として念頭に置いている場合、少なくとも場合によっては、正確に伝えることができます。

ChatGPT があなたのブランドを推奨しない理由を実際に尋ねるにはどうすればよいでしょうか?

ステップ 1 客観的にあなたを推薦するシナリオを構築する

顧客の購入状況を再現する現実的なプロンプトをいくつか作成します。次に例を示します。

このようなシナリオは、さまざまなモデル ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini を通じて実行します。結果を書き留めます。

ステップ 2 相手があなたを置き去りにした瞬間をマークします

あなたは 3 つのケースに興味があります:

1. モデルは競合他社を推奨するだけで、あなたのブランドはまったくありません
2. モデルはあなたについて言及していますが、説明が不完全か不利です
3. モデルは、はるかに弱い代替案よりも低い値を推奨します

これらは、内省が意味をなす場所です。

ステップ 3 内省的な質問をする

古典的な「なぜ?」の代わりに、モデルの内部状態を直接参照する形式を使用します。

または、ブランドが言及されているものの不十分な場合:

毎回奇跡を期待しないでください。簡単に言えば:

• 場合によっては、表面的または一般的に見える答えが得られることもあります - おそらく作話ですが、
• 時々、的を射た答えが得られるでしょう
  例: 「貴社のセキュリティ機能について十分な信頼できる情報がありません」または「このブランドは主に小規模店舗のサポートを連想します。そのため、エンタープライズ シナリオでは他のソリューションを好みます。」

成功率が 20% であり、制御条件下では偽陽性がないため、このような応答は、たとえまれにしか発生しないとしても、十分な価値があります。

ステップ 4 - 確認してください。私たちの言葉を鵜呑みにしないでください

内省から得た洞察は、明らかにされた真実ではなく、仮説として扱います。

• 複数のプロンプトでモデルの動作を確認して確認してください。
• 異なるモデル間の結果を比較する
• コンテンツギャップ分析、リンク、メディアでの言及に表示されるものと一致するかどうかを確認します

AI の可視性を制限する 3 つの欠落要素

実際には、内省からの反応は通常、3 つのセグメントに分類されます。

1. ビジネスコンテキストの欠如

モデルは「知りません」。

• 一体何を売っているのですか
• 何で勝っているのか
• あなたは誰にとって最高ですか

これは次のような文に現れます。

• 「私はブランドの対象顧客について強い表明を持っていません。」
• 「この種のソリューションを提供しているようですが、どのような場合に使用されるかについてはほとんど情報がありません。」

これは、コンテンツが明確で抽象的なブランド アイデンティティを構築していないことを示しています。

2. チャネルコンテキストがない

このモデルは、特定のチャネルやユースケースで業界がどのように運営されているかを理解していません。

例:

• AI エコシステムにおける自分の役割を説明するコンテンツが不足している
• 代替案との比較が不十分
• AI が特定の質問に対して引用したい形式の資料が不足している (比較、ガイド、FAQ)

3. 顧客視点の欠如

モデルはサイトを認識しますが、顧客は認識しません。

• 実際のケーススタディはありません
• 本当の異論には答えられない
• レビューやコミュニティに現れる顧客の問題についての言葉の欠如

内省すると次のようになります。

• 「このブランドの顧客の典型的な問題を明確に表現したものはありません」と彼は言います
• 「導入によるレビューや証拠はほとんど見当たりません。」

AI における E-E-A-T または AI はブランドに対する信頼を何に基づいて構築しますか?

AI モデルは主に、Google でおなじみのバイアス (傾向、モデルの認知バイアス) とシグナルを「継承」します。古典的な E-E-A-T (経験、専門知識、権威性、信頼性) も、AI 応答における可視性の基礎になりつつあります。

これが実際に何を意味するか:

• 経験
  実際の実装、具体的な結果、ケーススタディ、顧客の声に基づいたコンテンツ。

• 専門知識
  専門知識を備えた著者、トピックが重要な深い技術資料、研究および業界標準への参照。

• 権威性
  信頼できるメディアでの引用、評判の高いドメインからのリンク、カンファレンスへの出演、パートナーとの統合。
• 信頼性
  明確な会社情報、明確な連絡先情報、ポリシー、最新のコンテンツ、正しいデータ、クリックベイトなし。

SEO 市場の調査と分析では、強力な E-E-A-T シグナルが、アルゴリズムの更新による可視性の向上と安定性に相関していることが示されています。すべての兆候は、同じことが AI システムにも当てはまり、応答を生成するときに「専門家で十分に文書化された」ソースを好むことを示しています。

GEO、AEO、および AI の技術的な「燃料」としての構造化データ

クラシック SEO は、SERP のランキング下で最適化します。 GEO (生成エンジンの最適化) と AEO (応答エンジンの最適化) は、コンテンツが Google の ChatGPT、Claude、Perplexity、AI Overviews などのモデルによって容易に引用されるという事実に基づいて最適化します。

主要な要素

1. 構造化データとスキーマのマークアップ
記事, FAQ, ハウツー, 製品, ローカルビジネス, レビュー

• モデルがページの種類をすぐに理解できるようにする
• LLM が簡単に要約できる形式で応答を整理する
• あなたのフラグメントが回答に「貼り付けられる」可能性が高くなります。

2.「先に答えてください」形式
短くて正確な回答がページの上部に表示され、その後に展開されます。

これはまさに、最高の AEO および AI 検索最適化ガイドがコンテンツを構造化する方法です。

3. AIボットのアクセス制御

• 正しい robots.txt
• コンテンツのクロールをより正確に制御したい場合は、llms.txt のようなファイルを検討してください。
• 重要なコンテンツがペイウォールの背後に隠されていないため、オープンバージョンが存在しません。

データが構造化されておらず、サイトの速度が遅くクロールが困難な場合、 AI はブランドをしっかりと表現するものではありません。 内容がどんなに良くても。

AI でブランドの認知度を測定する方法

もはや「感情」だけでは十分ではありません。一連の指標が必要です。

Semly、Semrush、Searchable、およびその他の AI 可視化ツール プロバイダーからのレポートに基づいて、次のインジケーターのセットを構築できます。

1. AI ブランド可視性スコア
ブランドが表示されるカテゴリ内の AI 応答の割合。

2. 引用率
出典として引用またはリンクされる頻度。

たとえば、ChatGPT、Perplexity、AI Overviews などです。

3. AI のシェア・オブ・ボイス
特定のカテゴリにおける競合他社と比較した引用のシェア。

4.AIセンチメントスコア
AI がブランドをどのように認識しているかを示すシンプルな指標。

5. 迅速な対応
主要な購入シナリオがどれだけ表示されますか。

これを定期的に監視できるツールが増えています。たとえば、AI Search Optimization クラス ソリューション - Semly.ai や Profound などです。

90日間の計画を立てる

AI の内省とマーケティング実践を組み合わせる方法:

1 日目から 14 日目: 「AI が私たちについてどのように考えているか」を監査する

• 主要な購入プロンプトのリストを作成する
• 上位 3 つの推奨事項の回答に誰が含まれているかを確認してください
• そうでない場合は、モデルに内省してもらいます。「競合他社に対して私をどのように認識していますか?」、「このブランドを勧めることを妨げている表現は何ですか?」

繰り返されるテーマに注意してください。

15 ～ 30 日目: 表現のギャップをコンテンツのギャップにマッピングする

• AI が最も頻繁に推奨するブランドに対してコンテンツ ギャップ分析を行う
• AI が好んで引用するフォーマットをチェックしてください: チュートリアル、比較、FAQ、ケーススタディ
• 「強力な安全保障に関する表明がない」または「展開による証拠がほとんどない」などの内省的なシグナルでこれを衝突させます。

31 ～ 60 日目: 「内省的にフレンドリーな」コンテンツを構築する

• 抽象的なプレミアム ブランドのポジショニング、エンタープライズ、セキュリティ、シンプルさ、業界の専門性を明確にエンコードしたコンテンツを準備する
• E-E-A-T: 著者、出典、ケーススタディ、引用に注意してください
• 構造化データを追加し、「回答が上、下が展開」形式に対応します。

61 ～ 90 日目: 検証と反復

同じプロンプトから AI テストを繰り返します。

次のことを確認してください。

• あなたはもっと頻繁に現れます
• あなたが推奨されるコンテキストが変化しました
• モデルを内省すると、さまざまな答えが得られます。

これに基づいて、コンテンツ、ポジショニング、サイト構造を繰り返します。

用語集

AEO (応答エンジンの最適化)
AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Bing Copilot、音声アシスタントなどの AI および応答エンジン モジュールによって生成された応答に合わせてコンテンツを最適化します。

AI ブランドの認知度
重要な意思決定の瞬間に、AI システムによってブランドがどの程度可視化され、引用され、推奨されるか。

コンセプト注入
研究者が概念を表す特定の活性化パターンをモデルに注入し、その内部状態で何か「不自然な」ことが起こったことをモデルが検出できるかどうかを確認する研究手法。

E-E-A-T
経験、専門知識、権威、信頼。 Google のコンテンツ品質を評価するためのフレームワーク。AI 検索でも重要性が増しています。

GEO (生成エンジンの最適化)
生成型検索エンジン向けにコンテンツを最適化する戦略。従来の検索結果での順位だけでなく、AI 応答における引用の頻度と質に焦点を当てました。

AI の内観
モデル自体の内部状態の選択された側面を検出し、記述するモデルの機能。人間の研究では、人工的に注入された「思考」に反応し、モデルがそれに気づき、名前を付けることができるかどうかを評価することによって測定されます。

LLM (大規模言語モデル)
大規模な言語モデルである AI システムは、膨大な量のテキスト データでトレーニングされ、自然言語を生成して理解することができます。

スキーマのマークアップ
JSON-LD またはマイクロデータ形式の一連の構造化データ。検索エンジンと AI モデルがコンテンツ タイプと構造を理解できるようにページに追加されます。

コンテンツギャップ分析
これは、顧客のニーズをより適切に満たし、業界のトップ ブランドと競争し、検索エンジンと AI 応答での可視性を向上させるために、サイトまたはコンテンツ エコシステムにどのコンテンツが欠けているかを判断できるようにする方法です。

バイアス
これは、特定のソース、トレーニング データから派生した確立されたパターン、ユーザーの意図からではなくモデルが以前に見たものから来る反復的な「バイアス」を好むモデルの傾向を表す AI の世界の用語です。

FAQ

効果的な内省が 20% あれば、気にするほどではないでしょうか?
内省を「神託」として扱うなら、それは大したことではありません。実際には、それは別のことについてです。

• 制御テストでは、モデルは一度も問題を報告しませんでしたが、実際には何も異常は起こっていませんでした。
• つまり、モデルが「自分の中にこれこれの概念が見えます」と報告するとき、これはその内部表現に実際にそのようなものが存在することを示す強い信号です。

マーケターにとってこれは、常に答えが得られるわけではないが、答えが得られ、それが一貫しているように聞こえる場合は、真剣に受け止め、他の方法で検証する価値があることを意味します。

AI におけるブランドの認知度を測定するのに役立つツールは何ですか?
市場は急速に成長しています。ますます多くの SEO およびコンテンツ プラットフォームが、AI での引用を監視するモジュールを追加しています。

次のようなツールに注意してください。

• 彼らはあなたのブランドがどのプロンプトに表示されるかを追跡します
• 競合他社と比較した発言権のシェアを表示する
• 反応センチメントを測定する
• AI検索のコンテンツギャップ分析をサポート

GEO は従来の SEO と実質的にどのように異なりますか?
SEO は検索位置とクリックに重点を置いています。 GEO は、AI 応答における引用数とコンテキストの質に焦点を当てています。

AI 向けに最適化しているので、SEO への投資をやめてもいいですか?
いいえ。主要な分析はすべて、AI がドメイン オーソリティやリンクなど、従来の検索エコシステムでおなじみのシグナルを強力に利用していることを示しています。賢明なアプローチは、「どこでも検索の最適化」です。SEO の基盤を構築し、その上に GEO レイヤーと AEO レイヤーを追加します。

AI での可視性をどのくらいの頻度でテストする必要がありますか?
少なくとも週に 1 回、できれば 1 日に 1 回。モデルは更新されるため、現在表示されているからといって、3 か月後も存在しているとは限りません。

概要

Anthropic の言語モデルの内省に関する研究は、哲学的な好奇心からのものではありません。ブランドにとって、これらは次のことを意味します。

• 初めて、できるようになります モデルになぜあなたを無視するのか直接尋ねてください そして時々、彼らの実際の内部表現から得られる答えを得ることがあります。
• これらの回答を使用して、コンテンツ、ポジショニング、構造化データをより適切に設計できます。
• 単なるブラックボックスではなく、独自の調査と最適化の方法論を使用して、AI モデルを新しい媒体として扱い始めることができます。

2025 年にブランドは AI を魔法の箱としてではなく、 私たちのオファーについて正しい方法で考えるように教えられる必要がある受信者、数年後には、簡単には追いつけないほどのアドバンテージを得るでしょう。

AI の内省はまだ不完全です。しかし、1 つの重要な事実を理解するには、これで十分です。

情報源

1. 人間的、」大規模言語モデルにおける創発的内省的認識".
2. マークテックポスト、「Anthropic の新しい研究は、クロードが注入された概念を検出できるが、制御されたレイヤー内でのみ検出できることを示しています", 2025.
3. 検索エンジンランド」AI 検索のブランド認知度を測定し、その影響を証明する方法", 2025.
4. セムラッシュ」2025 年の AI 検索結果を最適化する方法", 2025.
5. サーファーSEO、」AI 検索の最適化: AI 結果でランク付けするための 8 つのステップ", 2025.
6. CXLさん、」アンサー エンジンの最適化 (AEO): 2025 年に向けた包括的なガイド", 2025.
7. Google Search 中央、「役立つ、信頼できる、人間第一のコンテンツを作成する"
8. セムラッシュ」Google E-E-A-T: それが何であるか、SEOにどのように影響するか"、2024 年と更新 2025 年。

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