II-C12 引用選択の癖を比較する

同じ質問を複数のAI検索エンジンに投げると、引用されるサイトの顔ぶれがまったく違うことに気づきます。エンジンごとの引用選択の癖を具体的なデータで比較していくと、自社のコンテンツタイプに合わせてどのエンジンを重点的に狙うべきかが見えてきます。前のレッスン(編II-C11)で見た「インデックス源の違い」が、ここでの癖の違いにもつながっています。

引用元ドメインはエンジンごとにまったく違う

Profound社が2024年8月〜2025年6月の6.8億件の引用を分析した調査では、ChatGPTはWikipediaが7.8%・Redditが1.8%、Google AI OverviewsはRedditが最多で2.2%、PerplexityはRedditが最多で6.6%という結果が出ています。さらに各社の「上位10ドメイン」内でのシェアを見ると、ChatGPTのWikipediaが47.9%、Perplexityのコミュニティ系ドメインが46.7%を占め、特定ドメインへの集中度が高いことも分かっています（出典: Profound, 2026年7月確認）。

別のALM Corp社による3,000万ソース分析では、Google AI OverviewsはYouTubeが最多(23.3%)、Claudeはブログ記事が最多(43.8%)と報告されており、動画系に強いエンジンと長文ブログに強いエンジンがはっきり分かれることが分かります（出典: ALM Corp, 2026年7月確認）。2つの調査は母集団・期間が異なるため、数字をそのまま足し合わせたり単純比較したりしないよう注意が必要です。

中国語圏・韓国語圏はさらに独自の癖を持つ

編II-C10で見た通り、非英語圏のエンジンはさらに独自の引用の癖を持ちます。百度(ERNIE Bot)は百度百科・百家号・知乎など中国語ソースへの偏重が強く、欧米ソースのカバレッジは弱いとされます（出典: GEO Compass, 2026年7月確認）。豆包(Doubao)は鮮度・話題性の高いコンテンツを優遇し、ByteDance系列(抖音・今日頭条)とのコンテンツ一貫性が引用優先度に影響します（出典: OranGEO, 2026年7月確認）。Naverは引用元の約7割が自社ブログ・カフェで、外部のオープンウェブは3割にとどまるという、極めて自社プロパティ優遇の強い構造を持っています（出典: Arfadia, 2026年7月確認）。

何が「引用されやすさ」を底上げするのか

エンジンごとの癖はあっても、共通して効く要因も研究で示されています。Aggarwalらの研究「GEO: Generative Engine Optimization」(Princeton大学・Georgia Tech・Allen Institute for AI・IIT Delhi、KDD 2024バルセロナ発表)では、1万クエリを対象に9種類のコンテンツ改変戦略を定量測定した結果、統計・引用・専門的裏付けの追加によって可視性が最大40%程度向上した(手法によって15〜41%の幅がある)と報告されています(出典: arXiv:2311.09735, KDD 2024)。エンジン別の偏りに合わせて出し分けを工夫しつつ、この土台となる要因は共通して押さえておく価値があります。

エンジン別の癖を整理する

実践ステップ

1. 1
   自社のコンテンツタイプ(記事・動画・データ)がどのエンジンの癖と相性が良いか、上表で確認する
2. 2
   動画コンテンツがあればYouTubeへの掲載を優先し、Google AI Overviews経由の露出を狙う
3. 3
   長文の一次情報記事はブログ形式で整備し、Claude経由の引用を意識する
4. 4
   自社独自の統計・データを見出し直下に明示し、専門的な裏付けを添える
5. 5
   非英語圏に関係する事業者は、百度百科やNaverブログなど各エンジンが優先するプラットフォームへの掲載を検討する
6. 6
   複数調査の数字を比較する際は、母集団・期間が異なる点を必ず確認してから使う

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。