この記事は四半期ごとに最新情報に更新します。最終更新: 2026年3月
結論から述べる。LLMOの効果は測定できる。ただし、従来のSEOとは異なる指標体系と計測手法が必要である。
従来のSEOでは「検索順位」「クリック率」「オーガニックセッション数」という確立された指標があった。Google Search Consoleを開けば、どのキーワードで何位に表示され、何回クリックされたかが一目でわかる。しかしAI検索の世界では、そもそも「順位」という概念が存在しない。ChatGPTやPerplexityの回答は毎回生成されるため、固定的なランキングがないのである。
ここで重要なのは、AI引用は月40-60%の変動幅を持つという事実である（Maximus Labs）。あるクエリに対して今月は自社が引用されていても、来月には引用されないことが頻繁に起こる。単発の確認では「たまたま引用された」のか「安定的に引用されている」のかを判別できない。この変動性こそが、統計的に厳密な計測アプローチを必須にしている理由である。
さらに、プラットフォーム間の差異も大きい。Perplexityは1回答あたりChatGPTの2.8倍のソースを引用し、両者間のドメイン重複はわずか11%にとどまる（Maximus Labs）。つまり、一つのAIエンジンだけを監視していては全体像が見えない。
では、何をどう測ればよいのか。以下、LLMOの効果を数値で証明するための5つのコア指標、GA4での計測設定、ツール選定、そしてROI計算のフレームワークを順に解説する。LLMOの基本概念についてはLLMOとは何かを参照されたい。
LLMO効果測定の指標は大きく「露出系」と「成果系」に分かれる。露出系はAI検索上での可視性を、成果系はビジネスへの実際の貢献を測る。以下の5指標を組み合わせることで、LLMOの投資対効果を多角的に評価できる。
AI引用率とは、対象クエリに対してAIが自社コンテンツを引用する割合である。例えば、自社にとって重要な20のクエリを設定し、各クエリを10回ずつAIに投げた場合、200回中何回自社が引用されたかを百分率で示す。
計測方法は、ターゲットクエリリストを作成し、定期的にAIエンジンへ投入して引用有無を記録するというものである。手動でも可能だが、後述する専用ツールを使えば自動化できる。
ベンチマーク値は業種やクエリの競合度によって大きく異なるが、まずは主要クエリの引用率を0%から10%に引き上げることを初期目標とするのが現実的である。前述の通り月40-60%の変動があるため、単月ではなく3ヶ月移動平均で傾向を把握すべきである。
AI Share of Voiceは、特定のトピックやクエリ群におけるAI回答内での自社言及率を、競合と比較して測定する指標である。SEOにおけるShare of Voiceのai検索版と考えればわかりやすい。
統計的に信頼できる数値を得るには、最低30サンプリングラン/クエリ/プラットフォームを実施し、95%信頼区間で計測する必要がある（Maximus Labs）。10回程度のサンプリングでは変動幅が大きすぎて、施策の効果を正確に評価できない。
例えば、「BtoB マーケティング ツール」というクエリに対して30回サンプリングを行い、自社が18回言及されていれば、AI Share of Voiceは60%（95%信頼区間: 42-76%）となる。この信頼区間が狭いほど計測の精度が高い。
ビジネスインパクトを直接示す指標として、AI経由トラフィックのコンバージョンは最も説得力がある。そして、ここには注目すべきベンチマークデータがある。
AI経由訪問者の転換率は、従来の検索経由と比較して4.4倍に達する（Semrush、2025年7月）。さらに、AI経由訪問者の73%が初回セッションで転換するのに対し、Google自然検索では23%にとどまる（Conductor、2025年11月）。AI経由リファラルは8ヶ月で155%成長しており、従来チャネルの3倍の転換率を記録している（Microsoft Clarity）。
この高い転換率の背景には、AIが事前にユーザーの意図を理解し、適切なコンテンツを推薦するという特性がある。Copilot経由のユーザージャーニーは33%短縮され、高意図の転換率は76%向上するというデータもある（Microsoft Clarity）。
GA4でのAI経由トラフィック計測方法は次セクションで詳述する。
AI検索に自社が言及されていても、その内容が誤っていれば逆効果である。ブランド言及の正確性とは、AI回答中のブランド名出現頻度に加えて、言及内容が事実と合致しているかを評価する指標である。
計測方法は、自社ブランドが言及された回答を収集し、以下の観点でスコアリングする。
ブランド言及率が高くても正確性が低ければ、訂正コンテンツの公開や構造化データの整備といった対策が優先事項となる。
コンテンツ抽出率（Content Extraction Rate）は、自社コンテンツがAI回答に実際に取り込まれる割合を示す指標である。引用率が「引用されたかどうか」の二値判定であるのに対し、CERは「どの程度の内容が取り込まれたか」を測る。
例えば、自社の記事から3段落分の情報がAI回答に反映されている場合と、1文だけが使われている場合では、CERに差が出る。CERが高いほど、自社コンテンツがAIの回答品質に大きく貢献していることを意味し、引用の持続性も高まる傾向にある。
CERの向上には、AI検索に引用されるコンテンツの書き方で解説している構造化手法が直接的に効く。回答カプセルの配置、テーブルの活用、見出し階層の整備といった技術的な最適化が、CERを引き上げる具体策となる。
まずは自社のAI検索露出度をチェック
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5つのコア指標のうち、AI経由コンバージョンの計測にはGA4の設定が必要である。以下、ステップごとに手順を示す。
GA4の管理画面から以下の手順でカスタムチャネルを作成する。
chatgpt\.com|perplexity\.ai|claude\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com
この正規表現は、主要なAI検索エンジンからのリファラルを一括で捕捉する。新しいAIエンジンが普及した場合はパターンを追加すればよい。
ここが最も見落としやすいポイントである。GA4はチャネルグループのルールを上から順に評価する。そのため、作成した「AI / Organic AI」チャネルをReferralチャネルより上にドラッグして配置しなければならない。
この順序設定を怠ると、AI経由トラフィックがすべて「Referral」に分類されてしまい、AIからの流入を識別できなくなる。設定後は、リアルタイムレポートで正しく分類されているか確認するべきである。
ChatGPTは2025年6月からutm_source=chatgpt.comを付与し始めたが、その一貫性は保証されていない。すべてのリンクにUTMが付与されるわけではないため、Source条件での正規表現マッチとUTMパラメータの両方を条件に含めておくのが安全策である。
ここで一つ重要な注意点がある。GA4で可視的に計測できるAIリファラルは、実際のAI経由訪問の30-40%に過ぎない（Analytics Mania）。残りの60-70%は、ユーザーがAI回答の内容を参考にして直接URLを入力したり、ブランド名で検索したりするケースである。
この「暗数」を補完するためには、以下の手法を組み合わせる必要がある。
GA4の数値だけを「AI経由の全体像」と捉えてしまうと、LLMOの効果を過小評価することになる。計測可能なデータと推定データを組み合わせた統合的な評価が求められる。
GA4での計測は無料で始められるが、AI引用率やShare of Voiceを本格的に計測するには専用ツールが必要になる。2026年3月時点で主要な5ツールを比較する。
| ツール | 月額 | 対応エンジン数 | 主な特徴 |
|---|---|---|---|
| Profound | $400+/月 | 10+ | G2リーダー、収益アトリビューション、SOC 2準拠 |
| Peec AI | EUR205-675/月 | 6+ | 日次計測、引用インテリジェンス |
| Semrush AI Visibility | $99/月（アドオン） | -- | 既存SEOスイートとの統合、ブランドパフォーマンス |
| Otterly AI | $29-989/月 | -- | 無料枠あり、GEO監査、SWOT分析 |
| Scrunch AI | $300+/月 | 7+ | ペルソナフィルタリング機能 |
ツール選定は予算と目的のバランスで決まる。以下に3つのパターンを示す。
月5万円以下（エントリー）: Otterly AI（無料枠または$29プラン）+ GA4のカスタムチャネル設定が最小構成となる。Otterly AIの無料枠でも基本的なAI引用モニタリングは可能であり、GEO監査機能で改善ポイントも把握できる。まずはこの構成で計測を始め、データが蓄積されてから上位ツールへの移行を検討するのが合理的である。
月10-30万円（ミッドマーケット）: Semrush AI Visibility（$99/月）を既存のSEOスイートに追加し、Peec AIまたはScrunch AIを併用する構成が有効である。Semrushは既存のSEOデータとAI可視性を統合的に分析できるため、SEOとLLMOの相関を把握しやすい。エージェンシーやサービス提供者の場合、中小企業向けで月$1,500-3,500程度の運用コストが目安となる（ツール費用含む）。
月30万円以上（プロフェッショナル）: ProfoundまたはPeec AIをメインに据え、GA4、Semrush、CRMを連携させたフルスタック構成を推奨する。Profoundは10以上のAIエンジンに対応し、収益アトリビューションまで追跡できるため、ROI証明に最も適している。エンタープライズ規模では月$500-1,000+のツール費用に加え、運用サービス費として月$5,000-25,000+を見込む必要がある。
最低限必要なのは2つである。第一に、GA4でのカスタムチャネル「AI / Organic AI」の設定。これは無料で即日完了する。第二に、自社の重要クエリ10-20個を選定し、週次でAIエンジンに投入して引用有無を記録するスプレッドシート。手動でも30分程度で完了する作業であり、まずはこの2つでベースラインデータを取得すべきである。専用ツールの導入はデータが蓄積されてからでも遅くはない。
まず、チャネルグループの優先順位を確認する。「AI / Organic AI」がReferralチャネルより上に配置されていなければ、すべてReferralに分類されてしまう。次に、GA4で可視的に捕捉できるのは実際のAI経由訪問の30-40%に過ぎないことを理解する（Analytics Mania）。残りはブランド検索やDirect訪問として計上されるため、ブランド検索ボリュームの推移やコンバージョン時のアンケート結果と組み合わせた総合評価が必要である。
基本式はROI = (追加収益 - 投資額) / 投資額 x 100 である。Superlinesの調査によると、2025年の平均ROIは約-28%（投資・学習期）であったが、2026年には約+144%（最適化成熟期）に転じている。コンテンツ最適化単体でのROIは137%と報告されている（Superlines）。AI活用キャンペーンは従来比で転換32%増、獲得コスト29%減という成果も出ている。初年度はマイナスROIを許容しつつ、6-12ヶ月で損益分岐を目指す計画が現実的である。
測定なき最適化は改善なき投資である。LLMOの効果測定は、AI引用率、Share of Voice、AI経由コンバージョン、ブランド言及正確性、コンテンツ抽出率の5指標を軸に構築する。GA4のカスタムチャネル設定は無料で今日から始められる。
ただし、AI引用の月40-60%という変動幅、プラットフォーム間のドメイン重複わずか11%という現実、可視的リファラルが実際の30-40%に過ぎないという制約を理解した上で、統計的に厳密なアプローチを取る必要がある。単発の計測ではなく、継続的なモニタリングと3ヶ月単位での傾向分析が、LLMOの真の効果を可視化する。
効果測定の第一歩は、現状を知ることである。自社がAI検索でどの程度露出しているかを把握することから始めていただきたい。
Author
永井 賢人
代表取締役 — AIシーズ株式会社
コンテンツ運用・営業プロセス・カスタマーサポートを中心に、企業の事業運用をまるごと引き受ける事業運用パートナー。LLMO（AI検索最適化）を専門とする。
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