MicrosoftはBing Webmaster Toolsにおいて、Microsoft CopilotなどのAI回答における自社サイトの引用状況を可視化する「AIパフォーマンス」機能のパブリックプレビューを開始しました。生成AIによる検索体験の変化(SGE/GEO)が加速する中、Webトラフィックやブランド認知の指標はどう変わるのか。日本企業が意識すべき「AIに選ばれるためのコンテンツ戦略」と測定のあり方について解説します。
「クリック」から「引用」へ:検索指標のパラダイムシフト
Webサイト運営者やマーケティング担当者にとって、長らくの主要KPIは「検索順位」と「クリックスルー率(CTR)」でした。しかし、生成AIを搭載した検索エンジン(Search Generative Experience)の普及により、ユーザーは検索結果画面上でAIが生成した回答を読むだけで目的を達成する「ゼロクリック検索」が増加しています。
今回、MicrosoftがBing Webmaster Toolsに追加した「AIパフォーマンス(AI Performance)」機能は、Microsoft CopilotなどのAIチャットボットが生成した回答の中に、自社サイトがどれだけ「引用(Cite)」されたかを可視化するものです。これは、Webサイトの価値が「ユーザーを流入させること」だけでなく、「AIに正しい知識ソースとして認識され、回答の根拠として提示されること」へと広がりつつある現状を象徴しています。
日本企業におけるMicrosoft Copilotの影響力
日本国内において、Google検索のシェアは依然として圧倒的ですが、ビジネス環境におけるMicrosoftのエコシステム、特にMicrosoft 365 Copilotの普及率は無視できません。多くの日本企業が業務PCとしてWindowsを採用し、Office製品を利用している背景から、B2B領域や社内検索においてはCopilotが情報の入り口になるケースが増えています。
例えば、企業の購買担当者が「〇〇(製品名)の導入メリットと国内事例」をCopilotに尋ねた際、AIが貴社のオウンドメディアや技術ブログをソースとして回答を生成するかどうかは、その後の商談機会に直結する可能性があります。今回の機能は、これまでブラックボックスだった「AIチャット経由のブランド露出」を定量化する第一歩となります。
GEO(生成エンジン最適化)とコンテンツ品質
この動きは、SEO(検索エンジン最適化)からGEO(Generative Engine Optimization:生成エンジン最適化)への移行を示唆しています。AIに引用されるためには、単なるキーワードの羅列ではなく、LLM(大規模言語モデル)が理解しやすい論理構造、正確な事実関係、そして信頼性(E-E-A-T)が不可欠です。
特に日本の商習慣においては、情報の正確性と信頼性が重視されます。AIが誤った情報を生成(ハルシネーション)するリスクがある中で、一次情報として正確なデータを提供している公式サイトは、AIにとっても「安全な引用元」として評価されやすくなります。構造化データの適切な実装や、Q&A形式の明確なコンテンツ記述が、これまで以上に技術的な差別化要因となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のBingの新機能を踏まえ、日本の企業・組織の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI戦略を進めるべきです。
1. KPIの再定義と多角化
「Webサイトへの流入数」だけを追う時代は終わりつつあります。流入が減っても、AI回答内での「引用数」や「露出」が増えていれば、ブランド認知や信頼性は維持されている可能性があります。経営層へのレポートには、従来のPV/UUに加え、こうした「AI・音声検索でのシェア(Share of Voice)」を含める検討を始める時期に来ています。
2. 「AIに読ませる」ためのドキュメント管理
社外向けのマーケティングだけでなく、社内向けのナレッジ管理(RAG:検索拡張生成)においても同様の視点が必要です。自社のAIが社内ドキュメントを正しく引用できない場合、それはドキュメントの構造や品質に問題がある可能性があります。AIが理解しやすい形式で情報を整備することは、対外的なSEO/GEO対策だけでなく、社内のDX推進にも寄与します。
3. リスク管理とガバナンス
AIに引用されることはメリットだけではありません。自社のコンテンツが意図しない文脈でAIに要約・引用されるリスクも考慮する必要があります。robots.txtなどを用いたクローリング制御の方針を明確にし、「AI学習・引用を許可する範囲」と「知的財産として保護すべき範囲」を組織として線引きしておくことが、ガバナンスの観点から急務となります。
