「AI対策（LLMO/GEO）を始めたけれど、Googleアナリティクスを見ても流入が増えていない」 「上司に成果を報告しようにも、数字が出せない」
もしそう悩んでいるなら、あなたは「古いものさし」で「新しい世界」を測ろうとしているかもしれません。
AI検索（ChatGPT、Perplexity、Geminiなど）では、ユーザーはWebサイトに訪問せずに、AIとの対話だけで自己完結するケースが増えています（ゼロクリック検索）。
この記事では、PVやクリック率に代わる、AI時代の新しい成果指標（KPI）と、その測定方法について解説します。
なぜ、従来のアクセス解析では測れないのか？
これまでのSEOは「検索結果に表示 → クリック → サイト流入」という流れが基本でした。しかし、AI検索では以下の現象が起きます。
- リファラ（参照元）が取れない: アプリ版ChatGPTなどからの流入は「Direct（直接流入）」扱いになることが多く、AI経由か判別できません。
- 「回答」で完結する: AIが完璧な要約を提供するため、ユーザーはリンクをクリックする必要がなくなります。
- パーソナライズの影響: あなたのPCでChatGPTが出した回答と、顧客のPCで出す回答は異なる場合があります。
つまり、「サイトへのアクセス数」だけを追っていると、AI上でのブランドプレゼンスを見誤ることになります。
新しい指標「Share of Model (SoM)」とは？
そこで登場したのが、Share of Model（SoM：シェア・オブ・モデル）という概念です。 マーケティング用語の「Share of Voice（広告のシェア）」のAI版と考えてください。
Share of Model (SoM) の定義 特定のトピックや質問に対して、AIが生成する回答の中で**「自社ブランドが言及される割合」**のこと。
例えば、「おすすめの会計ソフトは？」と100回聞いた時に、30回自社名が登場すれば、SoMは30%です。この数値を上げていくことが、LLMOの第一のゴールとなります。
追うべき3つの重要KPI
SoMを分解し、実務で追うべき具体的なKPIは以下の3つです。
1. メンション率（言及頻度）
競合他社と比較して、自社がどれくらいの頻度で候補として挙げられるか。「トップ3つを教えて」と聞いた時に、そのリストに入り込めているかが重要です。
2. センチメント（感情分析）
ただ名前が出るだけでは不十分です。「高い」「使いにくい」といったネガティブな文脈か、「サポートが良い」「コスパ最強」といったポジティブな文脈か。AIが自社を「どう評価して紹介しているか」を定性的にチェックする必要があります。
3. 指名検索数の増加（ブランドリフト）
AIで「この商品が良いですよ」と勧められたユーザーは、次に何をするでしょうか？ 多くの場合、Google検索に戻り、「商品名」や「ブランド名」で指名検索を行います。 AIからの直接流入が見えなくても、指名検索数（Brand Search Volume）の増加は、LLMO成功の強力な代理指標（プロキシ）となります。
手動計測の限界とリスク
「じゃあ、毎日ChatGPTに自社のことを質問して確認すればいいの？」 そう思うかもしれませんが、手動での計測には大きな落とし穴があります。
- パーソナライズの壁: あなたの検索履歴を学習しているAIは、あなたに都合の良い回答をしがちです。
- 再現性のなさ: AIは確率的に言葉を紡ぐため、毎回回答が変わります。1回や2回のテストでは傾向がつかめません。
- 膨大な手間: ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude…主要なAIすべてで、様々な質問パターンを毎日チェックするのは現実的ではありません。
正確な「AIからの評価」を可視化するために
自分たちでは見えにくい「AI内での自社の立ち位置」を正確に把握するためには、客観的なデータ分析が必要です。
株式会社TufeCompanyの「AI Search Pack」では、LLMOの効果測定に特化した分析機能を提供しています。
AI Search Pack の分析機能
- AIレピュテーション分析: 主要なAIモデルにおける貴社の「推奨率」や「評価内容」を可視化します。
- 競合比較: ライバル企業と比べて、AIがどちらを優先的に推奨しているか、その差分要因を分析します。
- キーワード網羅性: どのような質問（プロンプト）の時に自社が表示されやすいか、逆に表示されない領域はどこかを特定します。
「見えない効果」に投資するのは不安です。まずは、現状の数値（SoM）を可視化し、データに基づいたAI対策を始めませんか？