AI検索でのブランド露出を測るツールは、この1年で一気に増えた。だが多くのツールがやっていたのは、AIの回答文に自社名の文字列が含まれているかを数えることだった。
8月25日、Ahrefsがこの前提を変えるアップデートを発表した。同社のプレスリリースによれば、ブランド可視化ツール「Brand Radar」のAI回答解析モデルが、名称を単なる文字列ではなく「会社」「製品」といった意味を持つ実体（エンティティ）として識別するようになった。
日本語で運用しているマーケターにとって、これは他の市場より切実な変更だ。
「Apple」問題は、日本語でずっと深刻になる
Ahrefsが挙げる例はシンプルだ。「Apple」が果物として登場している回答と、企業として登場している回答を、文字列一致は区別できない。「Notion」も、製品名と一般的な概念の両方で使われる。
日本語ではこの衝突が桁違いに起きる。一般名詞そのもの、あるいは一般名詞に近い語をブランド名にする慣行が強いからだ。「食べログ」「クックパッド」あたりはまだ判別しやすいが、二字熟語やひらがな中心のサービス名になると、AIの回答文中で自社を指しているのか一般語として使われているのかを機械的に切り分けるのは難しい。さらに日本語には単語間のスペースがないため、部分一致による誤検出も英語より起きやすい。
つまり、日本語圏のGEO計測レポートは、英語圏より高い割合でノイズを含んでいた可能性がある。「AI回答での言及数が先月比で増えた」というレポートの何割が実体を指していたのか、これまで検証手段がなかった。
今回のアップデートで追加されたのは4点だ。計測対象を「テキスト」「会社」「製品」から選べるようになったこと。認識したエンティティをレポートのフィルタとして使えること。概要画面に「上位エンティティ」一覧が表示され、回答から抽出された企業・製品が並ぶこと。そして一般名詞の誤マッチを除外することによる精度向上。
3つ目が実務的には効く。自社が把握していない競合が、AIの回答の中で自社と並べられているかどうかが見える。検索順位表には現れない競合の発見手段になる。
ただし「3,000万プロンプト」という数字は読み方に注意がいる
リリースは「約3,000万件のプロンプトを対象に」と記している。だがAhrefsの英語版Brand Radarページは、月間472M（4.7億）以上のプロンプトを掲げ、内訳をAI Overviews 約3.1億、AI Mode 約3,676万、ChatGPT 約3,120万、Copilot 約3,080万、Gemini 約3,131万、Perplexity 約3,135万と公開している。
「3,000万」は全体の母数ではなく、ChatGPTやGeminiといった個別インデックス1つ分の規模に一致する。日本語リリースの表現をそのまま「Brand Radarは3,000万プロンプトを分析している」と受け取ると、実際の1/16程度に見誤ることになる。
もう一点。このエンティティ認識アップデートについて、Ahrefsの英語ブログやチェンジログには対応する告知が見当たらない。日本市場向けのPRとして先に出た可能性がある。グローバルな製品刷新として語る前に、自社アカウントで実際に「会社」「製品」の選択肢が出ているかを確認したほうがいい。
同じ週に、EC側でもAI流入の計測が始まっている
計測の話は上流だけで起きているわけではない。GMOペパボは8月24日、ECサイト構築サービス「カラーミーショップ」向けに「カラーミーAI集客アナリティクス」の提供を開始した。Web担当者Forumも同アプリを取り上げている。
注目すべきは、セッション数だけでなく購入数と購入率まで計測する点だ。AI経由・検索・SNS・広告をチャネルとして並べ、直近7日／30日／90日で推移を見られる。利用は無料（レギュラープラン以上）。同社によれば、AI経由と判定できる流入は約6倍に増えている（2025年と2026年の各2〜3月のセッション数比較）。
ただしこちらにも明確な限界がある。判定対象はChatGPTとGeminiのみで、Perplexity・Copilot・Claudeからのアクセスは現時点で対象外。加えて、アプリ内ブラウザやURLコピーによる遷移はリファラーが取れないため、公式に「実際より少なく計測される場合があります」と開示されている。
2つの発表を重ねると見えること
上流（AI回答内での言及）と下流（AI経由の流入と購入）の計測ツールが、同じ週に日本市場へ出てきた。GEOが「対策の話」から「計測の話」へ移行しつつある兆候だと言っていい。
だが両方に共通するのは、対象プラットフォームが限定的で、その限定を各社が自ら開示していることだ。Ahrefsは6インデックス、カラーミーは2サービス。これは誠実な設計だが、裏を返せば「AI流入は前月比◯%増でした」というレポートは、常に部分観測の上に立っている。
実務で今やること
- 使っているAI可視化ツールが文字列一致かエンティティ認識かを確認する。日本語のブランド名で運用しているなら、過去のレポートの言及数に一般名詞の誤検出が混ざっていないか、生の回答文を数十件サンプリングして目視する価値がある。
- レポートに「観測対象プラットフォーム」を明記する。ChatGPTとGeminiだけを見た数字を「AI流入」と呼ぶと、半年後に対象が拡大したときに前年比が壊れる。今のうちに分母を書いておく。
- 「上位エンティティ」型の機能で競合を棚卸しする。検索順位では見えなかった競合がAIの回答内で自社と並置されているなら、それは新しい競合定義そのものだ。
AI検索の可視化は、まだ「何を数えているか」を疑う段階にある。ツールが増えたことと、数字が信頼できるようになったことは、別の話だ。