AIシェア・オブ・ボイス（AI Share of Voice）とは、ChatGPT、Perplexity、Geminiなどの生成AIが提供する回答において、自社ブランドがどれだけ言及・推薦されているかを示す指標です。

従来のシェア・オブ・ボイス（Share of Voice）は、広告出稿量やメディア露出、ソーシャルメディアでの言及数など、市場全体における自社ブランドの占有率を測る指標として使われてきました。

AI-SOVは、この概念を生成AI時代に適応させた新しい指標です。検索エンジンからAI回答エンジンへと情報探索の主戦場が移行する中で、AIによる回答の中で自社ブランドがどれだけ言及されているかが、ブランドの可視性と信頼性を測る重要な指標となっています。

なぜ今AIシェア・オブ・ボイスが重要なのか

情報探索行動は大きな転換期を迎えています。ユーザーは従来の検索エンジンではなく、生成AIに直接質問し、その回答を信頼して意思決定を行うようになってきました。この変化により、検索結果の上位表示を目指す従来のSEOだけでは不十分になりつつあります。

従来のSOVが測定していたのは、広告費やメディア露出といった「投資した結果としての露出量」でした。しかしAI-SOVが測定するのは、AIがブランドをどれだけ「推薦に値する」と判断しているかという「信頼性の証明」です。

現状AI経由のトラフィックは量こそ少ないものの、質の高さが注目されています。AIから推薦を受けてサイトに訪れるユーザーは、既に一定の信頼を持って訪問しているため、コンバージョンにつながりやすい傾向があります。つまりAI-SOVの向上は、単なる露出増加ではなく、質の高い見込み客の獲得につながるのです。

また、AI-SOVは競合との相対的なポジションを可視化します。自社ブランドが業界の質問に対してどれだけAIに言及されているかを把握することで、市場における立ち位置と改善の機会を明確にできます。

AIシェア・オブ・ボイスと従来のシェア・オブ・ボイスの違い

従来のシェア・オブ・ボイスとAIシェア・オブ・ボイスには、測定対象と意味合いにおいて明確な違いがあります。

従来のシェア・オブ・ボイスは、広告出稿量、メディア露出、ソーシャルメディアでの言及数といった、ブランドが「どれだけ露出しているか」を測る指標でした。高いシェア・オブ・ボイスは、市場における認知獲得の成功を示します。多くの場合、広告費の投下によって直接的にコントロール可能な指標でもあります。

一方、AIシェア・オブ・ボイスが測定するのは、生成AIの回答における言及率・推薦率です。これはAIがブランドを「信頼できる」「推薦に値する」と判断した結果であり、広告費だけでは獲得できません。高品質なコンテンツ、外部からの評価、専門性の蓄積といった、長期的なブランド資産構築の成果が反映されます。

マーケティング戦略における位置づけも異なります。従来のシェア・オブ・ボイスは認知獲得を目的とした短期的な施策の成果指標でしたが、AIシェア・オブ・ボイスは信頼性と権威性の証明として、長期的なブランド価値を示す指標となります。

AIシェア・オブ・ボイスとLLMO/AEOの関係

AIシェア・オブ・ボイスは、LLMO（Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化）やAEO（Answer Engine Optimization）施策の最も重要な成果指標です。

LLMOとは、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルに対してブランドやコンテンツを最適化する取り組みです。AEOは、従来の検索エンジンではなく、AI回答エンジンに最適化することを指します。これらの施策が成功しているかどうかを測る具体的な指標が、まさにAIシェア・オブ・ボイスなのです。

従来のSEOにおける「検索順位」と同様に、AIシェア・オブ・ボイスは「AI時代の検索順位」と言えます。検索結果の1位表示がクリック率を左右したように、AIの回答における言及率が、ブランドへの流入と信頼性を決定づけます。

さらに、AIシェア・オブ・ボイスはSOM（Share of Market / 市場シェア）との相関関係も示唆されています。従来のシェア・オブ・ボイス研究では、シェア・オブ・ボイスがSOMを上回る状態（ESOV：Extra Share of Voice）を維持すれば、長期的に市場シェアが成長することが実証されてきました。AI時代においても、高いAIシェア・オブ・ボイスを維持することが、将来的な市場シェア拡大につながると考えられます。

bonが考えるAIシェア・オブ・ボイス最適化の本質

AIシェア・オブ・ボイスは「信頼の可視化」である

bonは、AI-SOVを単なる露出指標ではなく、「AIからの信頼度を可視化する指標」として捉えています。

生成AIは、学習データとして取り込んだ膨大な情報の中から、信頼性が高く、ユーザーの質問に適切に答えられる情報源を選択して回答します。つまり、AIの回答に言及されるということは、そのブランドが「推薦価値がある」とAIに判断されている証なのです。

この信頼は、一朝一夕では構築できません。質の高いコンテンツを継続的に発信し、それが外部メディアやソーシャルメディアで評価され、結果としてAIの学習データに組み込まれることで、初めてAIシェア・オブ・ボイスは向上します。AIシェア・オブ・ボイスは、長期的なブランド資産構築の成果を映し出す鏡なのです。

測定と可視化がマーケティングを変える

従来、AI上でのブランドの扱われ方は、マーケターにとってブラックボックスでした。しかしAIシェア・オブ・ボイスの測定により、「自社ブランドがAIにどう評価されているか」「競合と比較してどの位置にいるか」が初めて可視化されます。

定期的なモニタリングにより、施策の効果をリアルタイムで把握し、データドリブンな意思決定が可能になります。AIシェア・オブ・ボイスの変動から、どのコンテンツがAIに評価されているのか、どの競合が台頭しているのかを読み取り、次の戦略を立てることができるのです。

詳細な測定方法についてはこちらの記事をご覧ください。

短期施策ではなく長期的なブランド資産構築

AIシェア・オブ・ボイスを高めるために最も重要なのは、編集品質とオリジナリティです。

Web上には、実際に製品を使用せずに書かれた比較記事や、他サイトの情報を寄せ集めただけの「こたつ記事」が溢れています。しかし、こうした低品質なコンテンツでは、AIの信頼を獲得することはできません。

bonが重視するのは、編集者が関与した高品質なコンテンツの制作です。実際のデータやオリジナルの視点、専門性に裏打ちされた情報——こうしたコンテンツこそが、AIに評価され、長期的なブランド資産となります。

また、Earned Media（獲得メディア）とShared Media（ソーシャルメディア）の影響も見逃せません。外部メディアで取り上げられた記事や、ソーシャルメディアで広くシェアされたコンテンツは、AIの学習データに含まれる可能性が高く、結果としてAIシェア・オブ・ボイスの向上につながります。オーガニックな外部評価を積み重ねることが、AI時代のブランド構築の鍵なのです。

まとめ：AI-SOVをマーケティングKPIに組み込む

AIシェア・オブ・ボイスは、AI時代のマーケティングにおいて欠かせないKPIとなると考えています。

検索エンジンからAI回答エンジンへと情報探索の主戦場が移行する中で、従来のオーガニックトラフィックは減少傾向にあります。一方で、AI経由のトラフィックは質が高く、コンバージョン率も圧倒的です。この流れは今後さらに加速すると予想されます。

だからこそ、今からAIシェア・オブ・ボイスの測定を始めることが重要です。現在の立ち位置を把握し、長期的な視点でブランド資産を構築していく、そのスタート地点として、AI-SOVの測定と分析は不可欠です。

bonは、AIシェア・オブ・ボイスの測定・可視化から、具体的な改善施策まで、AEOソリューションを包括的に提供しています。

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