AI推薦の評価属性を改善優先度に変える方法｜影響度・実現性・競合差で施策化

監修: 菊地 将（リブランディング株式会社）

ChatGPTやGeminiなどのAI回答を分析すると、「実績が弱い」「価格の説明が薄い」「第三者評価が不足している」といった、自社が推薦されにくい理由が見えてきます。しかし、理由を一覧化しただけでは改善は進みません。

改善優先度を決める前提となる「表示・引用・流入・成果」の測定全体像は、[AIOの効果測定とKPI設計](https://rebranding.co.jp/media/aio-measurement/)で整理しています。

次に必要なのは、評価属性ごとに「推薦への影響が大きいか」「競合との差があるか」「実際に改善できるか」を評価し、具体的な施策へ変換することです。

結論からいえば、AI推薦の改善では、単にスコアが低い属性から直すのではなく、影響度・競合差・実現性の3軸で優先順位を決めるのが実務的です。本記事では、評価属性の分析結果を、担当者・期限・検証方法まで設定した施策バックログへ変える方法を解説します。

AI推薦の評価属性は「低いもの」ではなく「勝敗を変えられるもの」から改善する

AI推薦の分析後に最初に決めるべきことは、「どの評価属性を改善すれば、推薦結果が変わる可能性が高いか」です。

ここで注意したいのは、ChatGPTやGeminiなどのAIサービスが、ブランド推薦に使う評価項目や重みを公式なランキング要因として公開しているわけではないことです。

したがって、「導入実績を増やせば推薦率が必ず上がる」「構造化データを入れれば推薦順位が上がる」といった断定はできません。

一方で、AI回答を継続的に観測すると、特定の質問に対して「価格」「導入実績」「対象企業」「専門性」「第三者評価」など、推薦理由として繰り返し使われる属性を確認できます。

実務では、このAI回答上で観測した評価属性を起点に改善対象を決めます。

たとえば、AIが競合Aを次のように推薦していたとします。

• 中小企業でも導入しやすい
• 導入実績が豊富
• サポート体制が明確
• 第三者メディアでの評価が多い

一方、自社については「機能が豊富」としか説明されていない場合、改善候補は複数あります。

しかし、すべてを同時に改善する必要はありません。

重要なのは、「推薦結果への影響が大きく、競合との差があり、かつ現実的に改善できる属性」を先に選ぶことです。

改善優先順位は「影響度・競合差・実現性」の3軸で判断する

評価属性を施策に変える際は、最低でも次の3軸を確認します。

AI推薦の改善では、単に評価が低い項目ではなく、影響度・競合差・実現性がそろって高い属性から優先します。

この3軸は、AIサービス内部のランキング式ではありません。

観測した推薦理由を、マーケティング施策の優先順位へ変換するための実務上の判断基準です。

影響度は「何回出てきたか」だけで判断しない

影響度を見るときは、評価属性の出現回数だけでなく、どの質問で使われているかを確認します。

たとえば「価格の安さ」が10回出ていても、情報収集段階の質問だけで出現しているなら、商談への影響は限定的かもしれません。

一方で、「導入実績」が5回しか出ていなくても、

• おすすめ企業を教えて
• A社とB社ならどちらがよいか
• 大企業でも導入できるか

といった比較・検討段階の質問で推薦理由として使われているなら、優先度は高くなります。

評価属性ごとに、

1. 出現した質問数
2. 推薦理由として使われた回数
3. 購買・問い合わせに近い質問で使われたか

を確認すると、影響度を判断しやすくなります。

競合差は「情報量」ではなく「推薦に使える根拠の差」で見る

競合差を見るときに、単純なページ数や記事数だけを比較してはいけません。

見るべきなのは、AIが推薦理由として利用できる具体的な根拠が存在するかです。

たとえば「サポートが充実」という属性で比較するとします。

自社：

「充実したサポートをご提供します」

競合：

「導入時に専任担当者が付き、初期設定・データ移行・操作研修まで支援」

この場合、文字数は大きく変わらなくても、競合のほうが推薦理由として使える情報が具体的です。

LANYが2026年8月に公開したLLMO解説でも、AI回答から選定基準を抽出し、自社と競合の差を比較したうえで、その根拠をWeb上へ配置する考え方が紹介されています。

実現性は「コンテンツを書けば済むか」を区別する

評価属性には、すぐ改善できるものと、事業そのものを変えなければ改善できないものがあります。

たとえば、

• 導入対象業種がサイトに書かれていない
• 料金体系の説明が曖昧
• 実績数が公開されていない

といった問題は、すでに社内に情報があれば比較的短期間で改善できます。

一方、

• 導入社数そのものが競合より少ない
• 商品機能が不足している
• 第三者評価がほとんど存在しない

といった問題は、コンテンツ修正だけでは解決できません。

そのため、改善対象を「情報表現の問題」と「実態の問題」に分ける必要があります。

Googleも生成AI検索向けの公式ガイドで、独自性があり、利用者に役立つコンテンツを重視するとともに、既存SEOの基本、クロール可能性、構造化データと表示内容の整合などを推奨しています。Google AI OverviewsやAI Modeのためだけの特殊な追加要件が存在するわけではありません。

3軸を点数化して改善候補を並べる

実務では、影響度・競合差・実現性を各1〜5点で評価すると判断しやすくなります。

たとえばBtoBサービスで、次の4属性が見つかったとします。

3軸を比較すると、最も改善しやすい項目ではなく、推薦への影響と競合差も大きい項目が最優先になります。

この場合、最も低評価だった属性ではなく、「導入対象企業の明確さ」を最初に改善します。

理由は、AI回答で重視されているうえに競合との差があり、自社側で短期間に改善できるからです。

ただし、単純に合計点だけで決めると判断を誤ることがあります。

たとえば影響度が2点しかない項目が、実現性だけ高くても最優先にはしません。

そのため、実務では、

影響度3点未満は原則として優先対象外

といった足切り条件を置く方法も有効です。

評価属性を「具体的な施策」に変換する

優先属性が決まったら、次に「改善する」という抽象表現を具体的な作業へ分解します。

たとえば「導入対象企業の明確さ」が弱い場合、

「対象企業を明確にする」

だけでは担当者は動けません。

次の粒度まで落とします。

この状態まで整理して初めて、「分析結果」が「改善施策」になります。

施策は「属性→根拠→掲載場所」の順に設計する

AI推薦対策では、コンテンツ施策・PR施策・SEO施策を別々に考えるより、まず改善したい評価属性を固定したほうが整理しやすくなります。

基本形は、

評価属性 → その属性を証明する根拠 → 根拠を掲載する場所

です。

評価属性から直接コンテンツ制作へ進まず、その属性を証明できる根拠と掲載場所を先に決めると施策が具体化します。

たとえば、「信頼性」という評価属性を改善するとします。

評価属性：
信頼性

↓

必要な根拠：
導入社数、継続率、専門資格、第三者調査、受賞歴

↓

掲載場所：
公式サイト、導入事例、会社情報、第三者メディア、業界媒体

という流れです。

LLM Monitorは2026年5月の記事で、ブランド推薦に関して、第三者情報源への言及、情報源の多様性、ブランド属性の意味的一貫性、第三者比較記事内での位置などに観測上の関連があると報告しています。ただし同社自身も、公開された正式なランキング要因ではなく、回答データから確認されたパターンとして説明しています。

自社サイトだけを増やすのではなく、「どの属性について、どの根拠が不足しているか」から情報源を設計することが重要です。

「改善しやすい施策」だけを優先すると失敗する

実現性を評価すると、すぐ直せる施策ばかり選びたくなります。

しかし、

• titleを書き換える
• FAQを増やす
• 構造化データを追加する
• 記事を1本追加する

といった作業が簡単だからといって、AI推薦への影響が大きいとは限りません。

反対に、第三者評価や顧客実績の獲得は時間がかかりますが、競合との差が非常に大きい場合には中長期の重点施策になります。

そのため、改善施策を「短期」と「中長期」に分けます。

AI推薦改善には、既存情報を整える短期施策だけでなく、根拠や事業実態を強くする中長期施策も必要です。

短期施策だけで結果が動かなくても、「AIOは効かない」と判断するのは早すぎます。

属性によって必要な改善方法と反映までの時間が異なるためです。

改善後は同じ質問・条件で再測定する

改善施策を実行した後は、必ず同じ条件で再測定します。

2026年のIEEE Conference on Artificial Intelligenceで発表されたAarabiらの研究では、ブランドの公開コンテンツを管理し、基準値を測定したうえで特定のコンテンツ変更を行い、推薦結果の変化を比較する反復型の検証フレームが提案されています。

実務でも考え方は同じです。

改善前と改善後で、

• 使用したAI
• 質問文
• ペルソナ条件
• 計測回数
• 評価属性
• 推薦ブランド
• 推薦順位
• 推薦理由
• 引用元

をできるだけそろえて比較します。

特に重要なのは、推薦率だけで評価しないことです。

推薦率だけでなく、「特徴として説明されたか」「推薦理由として使われたか」という途中の変化も追うことで、改善の兆候を確認できます。

改善した属性が、

「説明されなかった」
→
「自社の特徴として説明された」
→
「推薦理由として使われた」
→
「推薦ブランドとして上位に入った」

と変化していれば、途中段階でも改善の兆候を確認できます。

1つのAIだけで優先順位を決めない

AI推薦はモデルによって結果が変わります。

2026年に公開された50ブランド・5業界・3モデル・3,750回答を対象とした探索的研究では、3モデル間で「最も推薦されたブランド」が一致した割合は41.6％でした。研究対象や方法には限界がありますが、1モデルの観測結果だけで市場全体を判断することの危険性を示す材料になります。

したがって、優先属性は、

• 複数AIで共通して弱い
• 複数質問で繰り返し現れる
• 重要な購買文脈で使われる

ものを上位にします。

逆に、1つのAI・1つの質問だけで一度現れた評価属性は、すぐ大規模施策へつなげず、再現性を確認したほうが安全です。

改善バックログは「担当者・期限・再測定日」まで決める

最終的には、分析結果を次のような改善バックログへまとめます。

最低限、

何を直すか
なぜ直すか
誰が直すか
いつまでに直すか
何を再測定するか

の5点を決めてください。

AI推薦分析の価値は、分析レポートを作ることではありません。

推薦理由を具体的な仕事へ変え、改善前後を比較できる状態を作ることにあります。

まとめ

AI推薦の評価属性を改善施策へ変えるときは、低い属性を順番に直すのではなく、影響度・競合差・実現性で優先順位を決めます。

特に重要なのは、AI回答で観測された「選ばれる理由」と、自社・競合がWeb上に持っている根拠の差をつなげることです。

実務では、

1. AI回答から評価属性を抽出する
2. 影響度を確認する
3. 自社と競合の根拠差を確認する
4. 実現性を判断する
5. 優先属性を決める
6. 属性→根拠→掲載場所へ変換する
7. 担当者・期限を設定する
8. 同条件で再測定する

という順番で進めます。

AI推薦の仕組みそのものを完全に把握することはできません。しかし、回答を継続的に観測し、競合との差を特定し、改善と再測定を繰り返すことはできます。

評価属性の分析を「分かった」で終わらせず、次に実行する施策と検証条件まで決めることが、AI推薦改善を継続的なマーケティング業務に変えるポイントです。

参考文献・データ元

‹ 親記事: AIOの効果測定は何から始める？表示・引用・流入・成果、4段階で分かる全体像