最近のマーケティングチームのミーティングでは、GEOの話が必ず話題に上るようです。ChatGPTやPerplexityで自社ブランドが引用されるようにすべきだということは理解できたのですが、いざ「それで成果が出ているのかどうかわかるの？」と聞かれると、すぐには答えにくいですね。
検索データを見ると、この悩みは私たちだけのものではないことが分かります。「GEO」というキーワードの国内月間検索数は、2024年1月の5,570件から2026年1月には16,110件へと約189%増加しました（出典：リスニングマインド）。 「GEOマーケティング」は2025年6月に初めて検索数が記録され始め、わずか半年で月間910件まで成長しました。多くのマーケターが今、同じような疑問を抱えて検索窓を叩いているということです。
もし、GEOの学習を始めたばかりなら、以下の記事をご参照ください！
GEO最適化の基礎ガイド：B2Bマーケティングのために必ず知っておくべきSEO/GEO用語集
そこで、Elephantチームは今年の初めから、AIにおいて言及や引用される可視性を定量的に測定できるツールの本格的な検討を開始しました。AIでの検索や直接の問い合わせ、ベータ版の試用なども行いながら進めてきました。この記事は、その過程で私たちのチームが学び、実感したことを率直に共有したいと思い、執筆したものです。
あらかじめお断りしておきますが、この記事が絶対的な正解というわけではありません。GEO測定市場自体はまだ変動が激しく、私たちもまだ学び続けている最中なのです。同じような悩みを抱えているマーケターの方々の役に少しでも立てればと思い、まとめてみました。
GEOの成果を分析するには、データを3つのカテゴリーに分けて見る必要があります
ツールの調査を始めるにあたり、まず整理すべきだったのは、「GEOの成果を測定する」とは、具体的に何を把握しようとしているのかを明確にすることでした。調べてみると、現在市場に出回っているツールは、実はそれぞれ異なる指標や基準を採用していることが分かりました。
従来のSEOが「キーワードの検索ボリューム（需要）→検索結果への表示→クリック（流入）」というファネルを分析するために様々なツールを活用してきたように、GEO（生成AI最適化）も同様の方向へと発展しているようです。
現在のツール市場は、「プロンプトの需要→AIによる回答の表示→サイトへの流入」という新たなファネルを先取りするため、各社が自社のデータとノウハウをもとにこれを予測しながら進化を続けています。
GEOの成果を分析するデータは、この3つのレイヤーで見てみましょう。
ステップ1. プロンプトの需要：人々はAIに何を尋ねているのか
SEOにおいてキーワード検索ボリュームのデータがコンテンツ戦略の出発点となるのと同様に、GEOにおいては、人々がAIに実際にどのような質問をしているかが、戦略の第一の基盤となります。
ところが、AIプロンプトは従来のキーワードとは構造そのものが異なります。「GEOマーケティングツール」のような短いキーワードよりも、「B2B SaaSのマーケティング担当者ですが、GEOの導入効果をどのように測定すればよいでしょうか？」のような長い自然言語の質問が多く、同じ意図であっても表現の仕方がはるかに多様に分岐するからです。これが、従来の検索ボリュームデータがAIプロンプトと1対1で対応しない理由です。
この段階を正しく把握しなければ、第2段階で測定するプロンプトを推測で設定することになってしまいます。実際のユーザーが尋ねない質問におけるSOVをいくら熱心に測定しても意味がないため、どのプロンプトで自社ブランドが言及されるべきかをまず定義するこの段階が、GEO戦略の土台となります。 現在、この段階をデータで測定できるツールは、グローバル市場でも登場し始めたばかりであり、韓国語の国内データをカバーするツールはまだ存在しない状況です。
ステップ2. 露出シェア：AIの回答でどれほど引用されているか
この段階は、現在ほとんどのGEOツールが測定している領域です。特定のプロンプトをAIに繰り返し実行して回答を収集し、そこから自社ブランドがどれだけ言及されているかを集計する方式です。
ここで重要な区別があります。SOVは、AIが回答を生成する際に、私たちのサイトがどれほど言及されているかを示す供給側の指標です。実際のユーザーがその回答を見たか、リンクをクリックしたかは、この数値だけでは分かりません。「AIが私たちを引用した」ということと、「人がその回答を通じて私たちのサイトにアクセスした」ということは、別問題なのです。
そのため、単純な言及回数だけでなく、回答内での登場順序、肯定的・否定的な文脈、競合他社との比較といったSOVの質的な側面も併せて検討することで、現状をより多角的に把握することができます。
ステップ3. 流入トラフィック：実際にウェブサイトを訪問したのか
この段階はユーザーの行動に基づくものです。AIが私たちを紹介した際、実際に人がリンクをクリックしてサイトにアクセスしたかどうかを確認するものです。
測定方法は大きく分けて2つあります。1つは競合他社を含めて比較できる推定データによる方法であり、競合状況を把握するのに役立ちますが、実際の数値ではなく推定値であるため、絶対値よりも競合他社との相対的な傾向を把握する目的で活用するのが適しています。
もう一つは、自社サイトに直接導入した分析ツールで測定する方法で、推定値ではなく実際の流入数を確認することができます。ただし、自社データしか確認できないという制限があります。ElephantチームがGA4を使ってAIからの流入を測定する具体的な方法については、こちらの記事でご確認いただけます。
この3つの指標が常に同じ方向を指すとは限りません。SOVが高いのにAIトラフィックが低い場合、AIが当社を引用してはいるものの、リンクがないか、回答内での順位が低いため、クリックにつながらないということです。逆に、AIトラフィックはあるのにSOVの測定値が低い場合は、ロングテールクエリでひっそりと引用されている可能性があります。そのギャップそのものが、戦略的な洞察となります。
GEOサービスの導入、グローバル市場ではすでに基準が確立されています
国内のサービスを調査する前に、海外ではどのような基準でGEOツールを評価しているのかをまず確認しました。前述の通り、3つの段階のうち、現在市場で最も多くのツールが競合している領域は、第2段階のAI露出（SOV）測定です。グローバルリサーチで繰り返し登場する6つの評価基準も、主にこの段階のサービスを導入する際に、どのような基準で比較すべきかに関する内容です。
- LLMモデルの対象範囲：ChatGPT、Gemini、Perplexityなど、いくつのモデルを追跡しているか
- 主要な可視性指標：シェア・オブ・ボイス、言及数、引用頻度、感情分析――これらの中で何を測定するのか
- 競合分析：競合ブランドのAIに関する言及状況を比較することは可能か
- データ処理と分析の深さ：単なる収集か、それとも洞察をもたらすか
- アクション・オリエンテーション：測定で終わるのか、それともコンテンツの改善へとつながるのか
- 使いやすさと対象ユーザー：誰のためのツールなのか
しかし、国内企業であれば、一つ気になる点があります。グローバルサービスを提供するツールには、国内のデータが不足しているという点です。海外市場で認知度を高めているツールは、現在韓国が対応地域に含まれていないか、あるいはそのほとんどが英語ベースのプロンプトでデータを収集しています。
韓国国内では、韓国語のプロンプトに対するAIの回答データが重要ですが、グローバルツールの多くは英語ベースでデータを収集しているため、韓国ブランドのAIにおける実際の可視性を正確に把握することが困難です。さらに、グローバルなターゲットとは異なる韓国ユーザーの検索パターンを反映させるためには、韓国市場に特化した測定ツールが必要だと判断しました。
国内企業向けのGEOサービス、どうやって探せばいいでしょうか？
エレファントカンパニーでは、2026年1月から本格的にGEOツールの調査を開始し、リストアップしたサービスは10件を超えました。サービスごとに特徴がかなり異なり、「GEO成果測定」というカテゴリーそのものの定義もまだまちまちであることを、調査を通じて痛感しました。
現在、私たちのチームが注力しているのは、3つの段階のうちの第2段階、つまりAIインプレッション測定ツールです。第3段階のAI流入についてはGA4で直接確認しており、第1段階のプロンプト需要については、まだ国内データを適切にカバーできるツールが存在しない状況です。そのため、現在最も多くのツールが競合しており、国内データの整合性の差が最も顕著な第2段階のサービスを、まず検討している段階です。
各ツールが3つの段階のうちどの段階をカバーしているかという観点から見ると、その特徴がはるかに明確になります。
GEOの成果測定ツール、Elephantチームが有料化を決定した2つの基準
第一に、プロンプトへの回答のRawデータを直接確認できるか
GEO測定市場はまだ初期段階にあります。どのサービスも「この方式が業界標準です」と断言できる段階には至っていません。つまり、ツールが示す数値を鵜呑みにするのではなく、その数値の背景を自ら読み解き、判断できる能力が求められるということです。
そのため、エレファントカンパニーのチームが注目したのは、データ集計の結果ではなく、その背後にある生データでした。実際にAIがどのようなプロンプトに対してどのように回答したか、どのURLを引用したかを直接確認できてこそ、私たちの基準で解釈が可能になるからです。「当社のブランドのSOVは35%」という数字よりも、その数字がどのプロンプトから導き出されたものなのか、実際の回答テキストがどのようなものだったのかを確認できるサービスを優先しました。
第二に、取引先との信頼関係を透明性を持って開示しているか
GEOは、成果がすぐには目に見えない分野です。そのため、実際の顧客企業の名前とともに、どのような成果があったのかを公開しているかどうかが重要だと考えました。下の表をご覧いただければお分かりのように、国内のサービスの中で、企業名が公開された実際の事例をウェブサイトやブログで確認できるサービスは一部に限られていました。
この2つの基準を同時に満たした国内サービスは「OnTheAI」と「BlueDot」であり、グローバルなベンチマークとしては、すでに利用していた「Ahrefs」も比較対象に加えました。
[国内外のGEOサービスの比較表]
| サービス | ドメイン | 測定段階 | 主要指標 | プラン |
|---|---|---|---|---|
| Ahrefs | ahrefs.com | ステップ2：AI露出（SOV） | ブランド言及、被リンク、AIトラフィック | Lite 月額129ドル～ |
| Semrush | semrush.com | ステップ2 + ステップ3：AIによる露出 + AIによる流入 | SOV、メンション、引用率、AIトラフィック | Pro 月額139.95ドル～ |
| 深遠な | tryprofound.com | フェーズ1 + フェーズ2：プロンプトの需要 + AIの露出 | プロンプトボリューム、AI SOV、言及頻度 | スタータープラン：月額99ドル～ |
| オン・ザ・AI | onthe.ai | 第1・第2・第3段階全体 | SOV、引用シェア、クエリの拡散、AIトラフィック | Pro 50万ウォン/月～ |
| ブルードット・インテリジェンス | bi.bluedot.so | ステップ2：AI露出（SOV）の精密測定 | BII、引用率、頻度・位置・感情の可視性 | スターター 49万ウォン/月～ |
| チェーンシフト | trychainshift.ai | 第1・第2段階：プロンプトの需要 + AIの露出（SOV） | AIの可視性、引用率、検索ボリューム、検索クエリの拡散度、ブランドリスクスコア、ウェブサイトのGEOスコア | スタータープラン 月額89ドル～ |
| OPT GEO | optigeo.kr | ステップ2：AI露出（SOV） | GEOスコア（被引用数＋ブランド） | 問い合わせベース |
| エーネクト | ainnect.co.kr | ステップ2：AI露出（SOV） | SoA、被引用率、AVI | 問い合わせベース |
| プロンプトアーキテクト | promptarchitect.app | ステップ1：プロンプトの需要 | クエリ数、モデル別のクエリ数 | 問い合わせベース |
| GPTO | gpto.kr | ステップ2：AI露出（SOV） | ブランド別おすすめランキング、モデル別の露出状況 | 問い合わせベース |
調べてみると、いくつかの傾向が浮かび上がってきました。
第一に、国内のツールのほとんどは、2段階目のAI露出（SOV）測定に重点を置いています。GEO市場自体がまだ初期段階にあるため、最も直感的に「AIでどれだけ引用されているか」を示すSOVから製品化されたものと思われます。
第二に、これら3つの段階をすべてカバーする国内ツールとしては、「OnTheAI」が際立っていました。第1段階の需要把握（Query Fan-out）から、第2段階の露出、第3段階の流入トラフィックまで、1つのツール内で連携する構造となっている点が、他の国内サービスとの差別化ポイントとなっています。
第三に、グローバルサービスはカバー範囲が広いものの、国内データがありません。Semrushは第2・第3段階を、Profoundは第1段階をカバーしていますが、どちらも韓国語のプロンプトに基づくデータには対応していません。これが、国内ブランドがグローバルツールをそのまま利用するのが難しい理由です。
もう一つ注目したのは、Semrushの3段階測定方式です。Semrushはクリックストリーム・パネルデータに基づき、競合他社を含むAI流入トラフィックを推定してくれます。自社のデータしか確認できないGA4とは異なり、競合他社との相対的な位置付けを把握できるという点で意義があります。ただし、実測値ではなく推定値であるため、絶対的な数値というよりは、トレンドや傾向を読み取る用途として活用するのが適しています。 エレファントチームは、2026 DMSカンファレンスのセッションでこの内容を初めて知り、現在学習中です。今後のモニタリング結果については、別途共有させていただきます！
Ahrefs、OnTheAI、BlueDot：3ヶ月間実際に試してみたレビュー
① Ahrefs Brand Radar：SEOの成果に加え、業界全体におけるAIに関する言及の傾向を把握できます
私たちのチームは以前からAhrefsをSEO分析ツールとして活用していました。Brand Radar機能が追加されたことで、AIによる言及の追跡も可能になり、ChatGPTやPerplexityで当社のクライアントブランドがどれほど言及されているかを確認できるようになりました。
測定段階という観点から見ると、Ahrefs Brand Radarは第2段階のAI露出（SOV）に重点を置いています。Ahrefsは主に英語ベースのプロンプトデータを扱っているため、韓国語の検索クエリ環境における言及状況を正確に把握するには限界があることが分かりました。モニタリング用途としては十分に活用できますが、韓国市場での成果を詳細に測定するには、補助的な指標として活用するのが適切だと判断しました。
Ahrefs Brand Radar ダッシュボード
どのようなチームに適しているでしょうか？すでにAhrefsを利用しており、AIによる可視性モニタリング機能を追加したいと考えているチームです。グローバル市場を視野に入れた成長段階にある企業におすすめです。
- 測定段階：第2段階 AI露出（SOV）
- LLMプラットフォームの対応状況：ChatGPT、Google AI Overview、Gemini、Perplexity、Claude
② OnTheAI：AIがなぜ当社のウェブサイトを引用しなかったのか教えてください
OnTheAIを初めて見たとき、目を引いたのはAIコンテンツのギャップ分析機能でした。
一般的なGEOツールが「このプロンプトで自社ブランドが何回言及されたか」を教えてくれるのに対し、OnTheAIはさらに一歩先を行きます。クロールは完了したものの、実際のAIの回答には言及されていないページを「機会」として指摘し、どのように修正すれば引用されるようになるか、その方向性まで提案してくれます。
3つの段階という観点から見ると、OnTheAIの特筆すべき点は、第1段階の「プロンプト需要」→第2段階の「AI露出」→第3段階の「AI流入」という3つの段階を、1つのツール内で結びつけていることです。「引用はされているのにクリックされない」や「需要のあるクエリで自社が取り残されている」といった、段階間のギャップ分析を、国内のツールの中では最も具体的に行うことができました。
OnThe AI ダッシュボード
どのようなチームに適しているでしょうか？現状把握にとどまらず、コンテンツ改善の方向性まで一目で把握したいチーム。GEO戦略を迅速に実行したいなら、OnTheAIをおすすめします。
- 測定段階：第1・第2・第3段階のすべて
- LLMプラットフォームの対応状況：ChatGPT、Gemini、Perplexity
③ ブルードット：AIが自社ブランドについて言及する際のトーンまで把握できます
BlueDotのアプローチは一味違います。RAG（検索強化生成）技術に基づくBM25とセマンティック類似度アルゴリズムを活用して、コンテンツがAI検索で引用される確率を予測し、BII（BlueDot Intelligence Index）という独自の指標を用いて、ブランドの地位を毎日モニタリングしています。
測定段階の観点から見ると、第2段階のAI露出（SOV）を最も詳細に分析できるツールです。単なる言及回数だけでなく、露出頻度、露出位置、肯定的／否定的な評価指標に細分化して表示するのが特徴です。どのプロンプトにおいて競合他社が上位に表示されているのに自社がいないのか、回答内で自社ブランドが肯定的な文脈で言及されているのかまで確認することができます。
「SOV 35%」という数字の背景にある意味を最も正確に読み解くことができるツールであるという点で、ブランドポジショニングを重視するチームに最適です。
ブルー・ドット・インテリジェンス・サービスを提供しているブルー・ドットAI
どのようなチームに適していますか？ブランドのAI可視性の現状を指標を用いて詳細に把握したいチームです。データの深さが重要であれば、BlueDot Intelligenceをおすすめします。
- 測定段階：第2段階 AI露出（SOV）の精密測定
- LLMプラットフォームの対応状況：ChatGPT、Google AI Overview、Gemini、Perplexity
指標を見つける前に、マーケターの視点が最も求められる段階は、顧客のプロンプトです！
比較してみると、GEOサービス同士が競合関係にあるわけではないことが分かりました。視点そのものが違っていたのです。ところで、ここでさらに重要なことに気づきました。
戦略において最も重要なのは、指標の分析よりもプロンプトの設計です。このプロンプトは、キーワードと同様にGEOの成果測定の出発点となるため、どのような質問を設定するかによって、指標の意味が全く異なってきます。
「GEOの業者を推薦して」といった、ブランド側がコンバージョンを期待するようなプロンプトを設計するだけでなく、「GEOやAEOとは何か、国内での導入成功事例にはどのようなものがあるか」といった、顧客が知りたい、実際に気になっている質問から検討していく必要があるのです。
エレファントカンパニーは、「成果を生み出すプロンプト設計」を実現するため、単にキーワードを羅列するのではなく、インテントに基づく キーワードやCEP（カスタマーエクスペリエンスパス）など、顧客が実際にたどる探索の流れを反映してプロンプトを構築し、これを基に継続的に実験を行っています。今後、この実験から得られた知見や成果についても引き続き共有していく予定ですので、ぜひご期待ください。
GEOデータの測定、今すぐ始めるべき理由
AI検索によるトラフィックは急激に増加しています。測定ツールがまだ未熟であっても、今からデータを蓄積し始めること自体が競争力になります。完璧なツールを待っていると、開始が先延ばしになってしまうからです。
3つの段階のうち、どれか一つでも今から測定を開始しておけば、6ヶ月後には比較可能な基準値が得られます。第1段階でどのプロンプトが重要か、第2段階で競合他社との差がどれくらいか、第3段階で実際のクリック数が増加しているか――これら3つの問いに対する答えを今から蓄積していくチームが、先を行くことになるでしょう。
エレファントカンパニーは、クライアント企業と共にGEOの成果指標を定義し、実際に測定可能な仕組みを構築しています。実行から成果測定までどうすればよいかお悩みの方は、ぜひエレファントチームにご相談ください。
