Aleyda Solis氏調査：AI検索は「第三者引用問題」、15ブランド分析

Aleyda Solis氏調査：AI検索は「第三者引用問題」、15ブランド分析

要点: 国際SEOコンサルタントのAleyda Solis氏が2026年8月2日、SaaS・Eコマース・金融の3業種15ブランドを対象に、Google AI Mode・Gemini・ChatGPTの引用元ドメインをSemrush Enterpriseデータで分析した調査レポートを公開しました。 上位150引用元スロットのうち自社ドメイン（Owned）はわずか約10〜11%にとどまり、残りの約80〜90%は第三者ドメイン——ソーシャル/コミュニティ/クリエイター、ニュース/レビュー/比較サイト、競合サイトなど——が占めるという結果が示されています。 Solis氏は「AI検索は本質的に第三者引用問題であり、オンページの裏付け基盤の上に成り立つ」と結論づけ、SEO・デジタルPR・ソーシャルメディアを統合運用する10ステップのワークフローを提言しています。

最終更新日: 2026年8月4日

何が起きたのか

Aleyda Solis氏によるAI検索引用元の業種横断分析

2026年8月2日、国際的に著名なSEOコンサルタント・スピーカーであるAleyda Solis氏が、自身のサイトで「AI Search Is a 3rd-Party Citation Problem With an On-Page Corroboration Base（AI検索は第三者引用問題であり、オンページの裏付け基盤の上に成り立つ）」と題する調査レポートを公開した。Solis氏はOrainti社の創業者として、Googleの検索アルゴリズム変遷やSEO国際化の分野で長年にわたり業界を牽引してきた人物であり、今回のレポートはAI検索（Google AI Mode・Gemini・ChatGPT）における引用元構造を、業種横断・複数プラットフォーム横断で定量的に分析したものだ。

調査の手法は次の通りである。Semrush Enterprise のデータを用い、SaaS/プロジェクト協働ツール、Eコマース、金融の3業種・合計15ブランドを対象に、各ブランドがGoogle AI Mode・Gemini・ChatGPTの3プラットフォームでどのドメインから引用されているかを分析した。対象ブランドの内訳は次の通りだ。

• CRM/Sales領域（SaaS）: Salesforce, Zoho CRM, Calendly, HubSpot
• Project & Work Collaboration（SaaS）: Atlassian, Notion, Slack, Dropbox, Figma
• Accounting/Finance（金融）: Intuit, Zoho Finance, Xero, Wave, Ramp

各ブランドについて上位10件の引用元ドメインを抽出し、ブランドあたり最大150引用元スロット（3プラットフォーム×上位10ドメイン×複数クエリの積み上げ）を分析対象としている。抽出された引用元ドメインは、Owned（自社ドメイン）、Social・community・creator（Shared＝ソーシャル/コミュニティ/クリエイター系）、News・review・comparison（Earned＝報道/レビュー/比較サイト）、Competitor（Earned＝競合サイト）、Other third-party（Earned＝その他第三者）という5つのカテゴリに分類され、さらにこれらはマーケティング業界で広く使われるPESOモデル（Paid・Earned・Shared・Owned）の枠組みに沿ってOwned/Earned/Sharedの3区分に集約されている。なお調査上の限界として、Paid（広告）はドメインレベルでは観測不可能であるとSolis氏は明記している。

業種別に見る「Owned対External」の比率

レポートの中核となるのが、業種別に見た自社ドメイン（Owned）と第三者ドメイン（External＝Earned＋Shared合計）の比率だ。分析結果は次の表の通りとなっている。

いずれの業種でも、自社ドメインの比率は最大でも30.4%（Ecommerce）にとどまり、残り約7割前後は第三者ドメイン経由の引用であることが分かる。特にSaaSでは自社ドメインがわずか17.7%しかなく、引用元の8割以上（82.3%）が外部ドメインという結果になっている。

さらにSolis氏は、業種別の内訳だけでなく、15ブランド・150引用元スロット全体を通じた集計値として「自社ドメインは上位150引用元スロットのうち約10〜11%しか占めない」という、より厳しい水準の数字も報告している。業種別平均（17.7〜30.4%）よりもこの全体集計値が低くなっているのは、AI検索の引用元エコシステム全体で見ると、自社サイトが上位引用元の「常連」として繰り返し登場するケースが相対的に少なく、多種多様な第三者ドメインへ引用が分散していることを示唆している。

プラットフォーム別に見る引用ソースの傾向差

Solis氏の分析でもう一つ重要なのが、業種ごとに「どのAIプラットフォームが、どの種類のソースを最も多く引用する傾向にあるか」を突き合わせたクロス分析だ。業種別・プラットフォーム別のトップソースタイプは次の通り報告されている。

この表から読み取れる傾向をSolis氏は次のように整理している。

• Google AI Modeは一貫して最もソーシャル主導：3業種すべてでソーシャル・コミュニティ・クリエイター系ソースが最大の引用元カテゴリとなっており、特にSaaSでは74.6%という突出した比率を示している。
• ChatGPTは評価・レビュー系の書かれたコンテンツを重視：金融業種ではNews/reviewが34.2%でトップとなっており、EC・金融ではCompetitor（競合サイト経由の比較記事等）も高い比率を占める。
• Geminiは引用ソースが混在型：SaaSではSocialが最多だが、EC・金融ではCompetitorが最多となっており、業種によってソース傾向が入れ替わる。

同じ業種であっても、利用するAIプラットフォームによって「どのタイプの第三者コンテンツが引用されやすいか」が大きく異なるという点は、単一プラットフォームだけを見て施策を組み立てることのリスクを示している。

PESOモデルで整理したOwned/Earned/Sharedの構図

上記の分類をPESOモデル（Paid・Earned・Shared・Owned）の枠組みで再集計すると、業種別の構図は次のようになる。

SaaSはShared（ソーシャル/コミュニティ）が45.7%と最も高く、コミュニティでの言及や実務者同士のディスカッションが引用元として重視される構図が見える。一方、金融はEarned（報道・レビュー・比較サイト・競合サイト）が49.6%と最も高く、専門性・信頼性が問われる金融領域では、報道機関や比較サイトなど編集の手が入った第三者コンテンツがより重視されている傾向がうかがえる。Ecommerceは3区分の中では相対的にバランスが取れているが、それでもOwnedは30.4%にとどまる。

Solis氏はレポート内で、Paid（広告）についてはドメインレベルの分析では観測できないという調査手法上の限界を明記しており、実際のPESO構成にはこの分析に現れない広告経由の影響も存在しうる点には注意が必要だ。

実務者アンケート：デジタルPRとソーシャルメディアの予算配分実態

Solis氏はこの分析結果を裏付ける形で、LinkedIn上で実施した実務者向けアンケート（223票）の結果も紹介している。「デジタルPRとソーシャルメディアにどのように予算を配分しているか」という問いに対する回答は次の通りだった。

• 53%: デジタルPRとソーシャルメディアの両方に予算配分している
• 21%: デジタルPRのみに予算配分している
• 8%: ソーシャルメディアのみに予算配分している
• 16%: どちらにも予算配分していない

過半数（53%）の実務者がすでに両チャネルへ予算を配分している一方、16%は依然としてどちらにも予算を割いていないと回答しており、AI検索の引用構造データが示す「第三者ドメインの重要性」と、現場の予算配分の実態との間にはまだギャップが存在することが分かる。

Solis氏の戦略提言：業種別アプローチと10ステップワークフロー

Solis氏はこれらのデータを踏まえ、業種別の戦略優先事項を次のように提言している。

• SaaS: 動画デモ、コミュニティ、実務者同士のディスカッションを優先する
• Ecommerce: リテーラー・マーケットプレイス・比較サイトという環境を監査する
• Finance: 専門パブリッシャー、比較サイト、透明性の高い一次情報コンテンツに投資する

さらに、業種を横断して適用できる10ステップのワークフローも提示されている。

1. 商用プロンプト・カスタマージャーニーを定義する
2. プラットフォーム別の引用元エコシステムを把握する
3. エビデンス（引用元コンテンツ）の役割を分類する
4. 代表性ギャップ（自社が本来出るべき場所に出ていない箇所）を特定する
5. 事業優先度に応じて対応領域に優先順位をつける
6. 自社エビデンスの核（オンページの裏付けコンテンツ）を強化する
7. Earned・Sharedそれぞれの個別施策を実行する
8. 引用と次のアクション（問い合わせ・比較検討など）を接続する
9. レイヤー別（Owned/Earned/Shared）に計測する
10. 継続的に検証を繰り返す

レポートの結論としてSolis氏は「AI検索は本質的に第三者引用問題であり、オンページの裏付け基盤の上に成り立つ」と述べ、SEO・デジタルPR・ソーシャルメディアを単独チャネルとして個別に運用するのではなく、統合的に運用すべきだと強調している。この結論は、用語集: GEO（生成エンジン最適化）や用語集: AIOで整理してきた「AI検索最適化は従来のSEO単体の枠組みを超える」という考え方とも整合的だ。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

なぜAI検索で第三者引用が優勢になるのか——背景の整理

今回のSolis氏のデータが示す「自社ドメインは上位150引用元スロットのうち約10〜11%程度」という数字は、単発の異常値ではなく、これまで本サイトで紹介してきた複数の調査結果とも方向性が一致する。背景にある構造的な理由を整理すると、次のようなポイントが挙げられる。

第一に、生成AIの回答生成ロジックは、単一の情報源（特に発信者自身が発信する一次情報）よりも、複数の独立した情報源が同じ内容を裏付けている状態を「事実として確からしい」と評価しやすい傾向があると考えられている。自社サイトが「弊社の製品は優れている」と主張しても、それは利害関係者による一次情報にすぎない。一方、第三者のレビューサイト・比較サイト・コミュニティで同様の評価が複数得られていれば、AIにとってはより信頼度の高い「裏付けのある事実」として扱われやすい。これは用語集: ブランドメンションで整理した「言及の信頼性」の考え方とも重なる。

第二に、AI検索の回答生成は、検索結果ページ全体の情報構造を反映する傾向がある。ユーザーの検索クエリに対して上位表示されるコンテンツの中には、もともと比較サイト・レビューサイト・ニュースメディア・コミュニティ投稿が多く含まれており、AIがそこから引用元を選ぶ際にも、自然とこうした第三者コンテンツの比率が高くなりやすい。

第三に、業種特性による違いも大きい。SaaS領域では、購買検討時に実務者同士のディスカッションや動画デモを参考にする文化が強く、これがShared（ソーシャル・コミュニティ）比率45.7%という数字に反映されていると考えられる。金融領域では、専門性・信頼性が特に重視されるため、報道機関や専門パブリッシャーによる裏付けが求められやすく、これがEarned比率49.6%という高さにつながっている可能性がある。

既存記事との違い——業種別×プラットフォーム別のクロス分析という新しい切り口

本サイトでは以前、ブランド言及の85%は第三者ドメイン発、AI検索エコシステム戦略の要点という記事で、AhrefsのBrand Radar等の分析を基に「ブランド言及の約85%は第三者ドメイン発」という傾向を紹介した。今回のSolis氏の調査は、これとは独立した2026年8月2日公開の新しい調査であり、次の点で切り口が異なる。

第一に、対象範囲が明確に定義されている点だ。SaaS・Eコマース・金融という3業種・15ブランドという具体的な母集団をSemrush Enterpriseデータで分析しており、業種ごとの比較が可能な設計になっている。第二に、Google AI Mode・Gemini・ChatGPTという3つのAIプラットフォームを横断し、業種×プラットフォームのクロス集計を行っている点だ。これにより「同じ業種でもプラットフォームによって引用傾向がどう変わるか」という、これまで定量的に示されにくかった構造が可視化されている。第三に、PESOモデルという既存のマーケティングフレームワークに引用元データをマッピングし、デジタルPR・ソーシャルメディアの予算配分という実務者アンケートまで組み合わせている点も特徴的だ。

両調査を突き合わせることで、「AI検索の引用は第三者ドメインが主戦場である」という大きな傾向が、業種・調査手法・調査時期の異なる複数のデータソースから独立して裏付けられていることが分かる。これは一過性のノイズではなく、AI検索の構造的な特性として捉えるべき現象だと言える。

業種別の実務インパクト

SaaS/BtoBツール事業者にとって：自社ドメインの引用比率が17.7%と3業種中最も低く、Shared（ソーシャル・コミュニティ）が45.7%を占めるという結果は、従来の「自社ブログ・製品ページの充実」だけでは引用構造の8割以上に手が届かないことを意味する。特にGoogle AI Modeでのソーシャル比率が74.6%という突出した数字は、コミュニティやSNS上での言及獲得が、少なくともこのプラットフォームにおいては最優先事項になりうることを示している。

Eコマース事業者にとって：Owned比率が30.4%と3業種中最も高いものの、それでも約7割は第三者ドメイン経由であり、特にCompetitor（競合サイト）が36.6%と高い比率を占めている点が特徴的だ。GeminiとChatGPTの両方でCompetitorがトップソースタイプになっているという結果は、比較サイト・マーケットプレイス・リテーラーサイトでの掲載状況が競合との相対評価に直結しやすいことを示唆する。

金融事業者にとって：Earned（報道・レビュー・比較サイト・競合サイト）が49.6%と最も高く、News/reviewの比率も19.4%と3業種中最高である。ChatGPTでNews/reviewが34.2%でトップソースタイプになっているという結果も踏まえると、金融サービス業界では専門メディアや比較サイトでの取り上げられ方が、AI検索での可視性を大きく左右する可能性が高い。日本の金融業界においても、金融庁の規制環境や業界特有の信頼性要件を踏まえると、透明性の高い一次情報の発信と、専門パブリッシャーからの評価獲得の両輪が重要になると考えられる。

今すぐできる対応策

Solis氏が提示した10ステップワークフローを踏まえ、日本のBtoB SaaS・EC・金融事業者が具体的に着手できるアクションを整理する。

ステップ1〜4: 現状把握とギャップ特定

• 自社カテゴリの主要な商用プロンプト（「〇〇 おすすめ」「〇〇 比較」「〇〇とは」など）を10〜20問洗い出し、Google AI Mode・Gemini・ChatGPTのそれぞれで引用元ドメインを記録する
• 記録した引用元ドメインを、Owned（自社）/Social（ソーシャル・コミュニティ）/News・review（報道・レビュー・比較）/Competitor（競合）/Other third-party（その他第三者）の5カテゴリに分類し、自社の業種別平均（SaaS 17.7%・EC 30.4%・金融 20.6%）とベンチマーク比較する
• 自社が「本来引用されるべきなのに引用されていない」代表性ギャップを、クエリ単位で洗い出す
• プラットフォームごとの傾向差（例：Google AI Modeはソーシャル重視、ChatGPTは金融でNews/review重視）を踏まえ、自社が特に弱いプラットフォーム×ソースタイプの組み合わせを優先対応領域として特定する

ステップ5〜7: 業種別の個別施策実行

デジタルPR施策の具体例：業界専門メディアへの寄稿・取材対応の優先順位を、掲載実績の量ではなく「実際にAI回答へ採用された実績」で決める。プレスリリースの一斉配信のような同一文面が多数サイトに転載される形式は、AIから見て「単一の発信源」とみなされやすいため、編集者の手が入った報道記事や特集記事の獲得を優先する。金融業界であれば、専門パブリッシャーへの寄稿・監修対応、透明性の高いデータ開示（手数料体系・実績数値など）を伴う一次情報コンテンツの発信が有効と考えられる。

Redditやコミュニティでの言及獲得：SaaS領域でShared比率が45.7%と高いことを踏まえると、実務者コミュニティでの自然な言及獲得は優先度が高い施策になる。ただしコミュニティでの言及は企業側から直接コントロールしにくい性質があるため、製品を実際に使うユーザー・カスタマーサクセス担当者・技術者コミュニティとの関係構築を地道に積み重ねることが土台になる。Reddit AI引用戦略：日本語圏での対策ガイドで解説している海外コミュニティへのローカライズ戦略も、グローバル展開するSaaS事業者にとっては参考になる。

比較サイト・レビューサイトへのアプローチ：EC・金融でCompetitor・News/reviewの比率が高いことを踏まえると、比較サイト・レビューサイトへの正確な製品情報の提供、掲載内容の定期的な確認・更新依頼が重要になる。特にECでは、リテーラー・マーケットプレイス上の商品情報（価格・在庫・スペック）が古い・不正確なままだと、AIがそれを引用した際に誤った情報がユーザーに伝わるリスクがある。

日本市場特有の事情：Solis氏の調査は米国を中心とした15ブランドが対象であり、引用元ドメインの顔ぶれも米国市場を反映したものになっている。日本市場でLLMO対策を行う場合は、同じ「比較サイト・コミュニティ・レビューサイト」というカテゴリの中でも、国内特有のプラットフォームの位置づけを踏まえる必要がある。例えば、価格.com・@cosme・Yahoo!知恵袋といった国内の比較・レビュー・Q&Aプラットフォームは、日本語クエリに対するAI検索の引用元として重要な役割を果たすと考えられる。価格.comはEC・家電領域での比較検討クエリ、@cosmeは美容・化粧品領域でのレビュー系クエリ、Yahoo!知恵袋はQ&A形式の実ユーザーの声として、それぞれ米国におけるレビューサイト・コミュニティに相当する機能を担っている。日本市場向けの施策を検討する際は、Solis氏が示した「Social/News-review/Competitor」という分類の骨格を踏まえつつ、実際のドメインは国内プラットフォームへ読み替えて分析することが実務上重要になる。

ステップ8〜10: 接続・計測・継続検証

• 引用元として獲得したコンテンツから、実際の問い合わせ・比較検討・指名検索へどうつながっているかを追跡する導線を設計する
• Owned/Earned/Sharedのレイヤー別に、引用回数・引用元スロット比率を月次で計測し、業種別ベンチマーク（Owned:SaaS 17.7%・EC 30.4%・金融 20.6%）との差分を継続的に確認する
• デジタルPRとソーシャルメディアの両方に予算配分する体制を検討する（LinkedIn調査では53%が両方に予算配分済み、16%がどちらも未配分という結果が出ており、自社がどちらの側にいるかを把握する）
• 自社サイト側のオンページコンテンツ（Owned）についても、第三者からの言及・引用と矛盾しないよう定期的に整合性を確認する。Solis氏のレポートタイトルにもある通り、第三者引用は「オンページの裏付け基盤」の上に成り立つものであり、自社サイトの基盤コンテンツが古い・不正確なままでは、外部での良い言及も効果が減殺されかねない

よくある質問

Q1. Aleyda Solis氏とはどのような人物ですか？

国際的に著名なSEOコンサルタント・スピーカーで、Orainti社の創業者です。国際SEO・検索アルゴリズムの分野で長年業界をリードしてきました。

今回のレポートでは、Semrush Enterpriseのデータを用いてSaaS・Eコマース・金融の3業種15ブランドのAI検索引用元を分析し、2026年8月2日に公開しています。SEO業界での豊富な実績を背景に、AI検索時代における引用構造の変化を定量的に示した点が注目されています。

Q2. 自社ドメインの引用比率はどのくらいですか？

業種別平均でSaaS 17.7%、Eコマース 30.4%、金融 20.6%です。さらに15ブランド・150引用元スロット全体で見ると約10〜11%まで下がります。

いずれの業種でも自社ドメインは引用元全体の3割に満たず、残りの約7〜9割は第三者ドメイン（ソーシャル・コミュニティ・ニュース・レビュー・比較サイト・競合サイトなど）が占めるという結果になっています。

Q3. なぜAI検索では第三者ドメインからの引用が優勢なのですか？

生成AIが複数の独立した情報源による裏付けを、単独の一次情報より信頼度の高い情報として扱いやすい傾向があるためと考えられます。

自社が自社について語る情報は利害関係者による一次情報であるのに対し、第三者のレビューサイト・比較サイト・コミュニティでの評価は独立した裏付けとして扱われやすい構造があります。検索結果ページの構成自体にも比較・レビュー・コミュニティ系コンテンツが多く含まれる傾向があり、これがAIの引用元選択にも反映されやすいと考えられます。

Q4. プラットフォームによって引用元の傾向は違いますか？

はい。Google AI Modeは一貫してソーシャル・コミュニティ系ソースが最多、ChatGPTは評価・レビュー系コンテンツを重視、Geminiは業種によって引用ソースが混在する傾向があります。

具体的には、SaaSではGoogle AI Modeのソーシャル比率が74.6%と突出しています。金融ではChatGPTのNews/review比率が34.2%でトップです。Ecommerce・金融ではGeminiとChatGPTともにCompetitor（競合サイト）が最多カテゴリになるなど、業種とプラットフォームの組み合わせによって傾向が入れ替わります。

Q5. PESOモデルとは何ですか？今回の調査とどう関係しますか？

Paid・Earned・Shared・Ownedの頭文字を取ったマーケティングの分類フレームワークです。今回の調査では引用元ドメインをこの枠組みでも集計しています。

SaaSはShared（ソーシャル・コミュニティ）が45.7%で最大、金融はEarned（報道・レビュー・比較・競合）が49.6%で最大という結果が出ています。ただしPaid（広告）はドメインレベルの分析では観測できないという調査上の限界がある点にSolis氏自身が言及しています。

Q6. この調査結果は、以前紹介された「ブランド言及の85%は第三者ドメイン発」という記事と同じ調査ですか？

いいえ、別の独立した調査です。本記事で紹介しているのはAleyda Solis氏が2026年8月2日に公開した新しい調査で、既存記事のAhrefs Brand Radar等を基にした分析とは異なります。

両者は調査主体・調査手法・対象データが異なりますが、「AI検索の引用は自社ドメインより第三者ドメインが優勢である」という大きな傾向については、独立した複数の調査から同じ方向性の結果が得られている点で一致しています。詳しくはブランド言及の85%は第三者ドメイン発、AI検索エコシステム戦略の要点を参照してください。

Q7. 日本企業がこのデータを活用する際の注意点はありますか？

調査対象が米国中心の15ブランドであるため、引用元ドメインの具体的な顔ぶれは日本市場と異なります。分類の骨格を踏まえつつ、国内プラットフォームへ読み替えて分析することが重要です。

例えば米国におけるレビューサイト・比較サイトの位置づけは、日本では価格.com・@cosme・Yahoo!知恵袋のような国内プラットフォームが担うことが多いと考えられます。業種別のOwned/Earned/Shared比率という枠組み自体は参考にしつつ、実際の対象ドメインは自社の業種・市場に即して独自に分析する必要があります。

Q8. 具体的にどこから対応を始めればよいですか？

Solis氏の10ステップワークフローに沿って、まず自社の商用プロンプトを定義し、プラットフォーム別の引用元エコシステムを把握するところから始めるのが実務的です。

具体的には、自社カテゴリの主要クエリを10〜20問洗い出し、Google AI Mode・Gemini・ChatGPTでの引用元ドメインを記録・分類し、業種別ベンチマークと比較するのが最初のステップです。詳細な手順は本記事の「今すぐできる対応策」セクションを参照してください。

Q9. LinkedInアンケートの223票という結果は何を意味しますか？

実務者の53%がデジタルPRとソーシャルメディアの両方に予算配分し、16%はどちらにも予算配分していないという回答結果です。

この数字は、AI検索の引用構造データが第三者ドメインの重要性を示している一方で、現場の予算配分がまだそれに完全には追いついていない実態を示唆しています。特に「どちらにも予算配分していない」16%の企業にとっては、今回のデータが予算配分の見直しを検討するきっかけになりうると考えられます。

Q10. 自社サイトのコンテンツ整備は不要になったということですか？

いいえ、不要にはなりません。Solis氏のレポートタイトル自体が「オンページの裏付け基盤（on-page corroboration base）」という言葉を含んでおり、自社サイトは第三者引用を支える土台として引き続き重要です。

第三者ドメインでの言及・引用が増えても、その情報の裏付けとなる自社サイトの内容が古い・不正確・矛盾していれば、AIが情報の信頼性を判断する際にマイナスに働く可能性があります。自社サイトは「引用の量を直接稼ぐ場」から「外部で語られる情報の一貫性を担保する基盤」へと役割の重心が移っていると理解するのが妥当です。

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