実際のAIプロンプト利用実態とGEOへの示唆

概要

AIの利用方法に関する一般的な認識とは異なり、多くのユーザーのプロンプトは従来の検索クエリと類似しており、比較的短い傾向にあることがStella Risingによる2つの調査で明らかになりました。

しかし同時に、予算、場所、職業、年齢、健康上の懸念、好みといったパーソナルコンテキストを追加するユーザーが増加しています。

これらの詳細情報は、従来の検索クエリでは得られなかったような情報量をAIシステムに提供し、レコメンデーションやブランドの可視性に影響を与える新しいパーソナライゼーション層を生み出しています。この調査結果は、GEO戦略が従来のキーワードクエリと、パーソナルコンテキストが豊富なプロンプトの両方に対応する必要があることを示唆しています。

2026年1月の調査では、回答者の3分の2が15ワード以下のプロンプトを使用し、AIインフルエンサーが提唱するような「本格的な」プロンプトはわずか12%でした。これは、ChatGPTの検索モードにおける平均プロンプト長が4.2～8.7ワードで、Googleクエリとほぼ同じであるというSemrushのデータとも一致しています。これにより、AEOやGEOでは、非常に複雑なプロンプトの最適化は現実的ではないことが示されています。

2025年8月の調査では、プロンプトの約50%が「SEOキーワード型」と分類されましたが、2026年1月にはその割合が30%近くに減少しました。残りの70%はより長く、より文脈化されたものになっていました。

注目すべき点として、全プロンプトの24.5%に「ベスト」という言葉が含まれており、28%が価格や予算の制約を言及し、16%が明示的に位置情報に基づいています。そして最も重要なのは、32%のプロンプトが個人の属性（サイズ、職業、健康状態、ライフステージなど）を含んでいる点です。

この32%という数字は、ユーザーエンベディングレイヤーの働きを示しています。ユーザーがChatGPTやGeminiと繰り返しやり取りすることで、モデルはそのユーザーのプロファイルを構築し、それが記憶として持続します。これにより、AIはユーザーを理解していることを前提としたリクエストに応答するようになります。

ブランドの可視性に関する示唆として、購買決定を促すプロンプトは必ずしもSERPやキーワードツールに表示されるものではないこと、そして文脈が豊富なプロンプト内でブランドが引用されることの価値が大幅に高まることが挙げられます。

シンセティックプロンプト（合成プロンプト）は、ブランドが可視化されるべきペルソナをマッピングするために有効ですが、実際のプロンプトの複雑さや履歴の影響は捉えきれません。そのため、顧客インタビューやGoogle Search Consoleのデータなど、リアルプロンプトデータと組み合わせて使用することが推奨されています。

AI可視性のトラッキングについては、現在、多くの監視対象プロンプトの90%以上でウェブ検索がトリガーされるため、SEOキーワードを追跡することは依然として重要です。ただし、純粋なヘッドタームや単一ブランドのクエリは、モデルの重みや定型的な回答で処理される可能性が高いため、トラッキング対象から除外するフィルタリングが必要です。

実用的な設定として、ユーザーエンベディングレイヤーを訓練するためのシンセティックペルソナプロンプトセット、GSCや顧客パネルから得られる質問形式のクエリをソースとするリアルプロンプトセット、そしてコンテンツが実際のユーザーの質問に答えているかを確認するための定性的なライブラリを組み合わせることが推奨されています。

調査の追加結果として、ユーザーの最大68%がGoogleよりもChatGPTのレコメンデーションを信頼しており、その主な理由として詳細さ、広告の不在、パーソナライゼーションが挙げられています。また、AI検索は日常的な習慣になりつつあり、アクティブユーザーの半数が毎日または1日数回利用しています。引用元からのトラフィックも大幅に増加しており、コンバージョン率も高いことが示されています。さらに、34%のユーザーが音声チャットを毎日利用しており、音声検索が本格化している可能性も指摘されています。

ただし、AI Overviewの表示はトップページのクリック率（CTR）を58%低下させるというAhrefsの調査結果もあり、AI検索によって得られるトラフィックは質が高いものの、総量が減少する可能性も示唆されています。

結論として、SEOリーダー、コンテンツリーダー、戦略リーダーは、プロンプト追跡設定の監査、コンテンツのユーザーエンベディングレイヤーへのマッピング、そしてSEOキーワード作業の継続という3つの行動が求められます。多くのユーザーは、自分についてより多くのことを知っているインターフェースでGoogleスタイルの検索を行っているに過ぎず、この現状に合わせて最適化を行う必要があります。

解説

この記事は、AI検索時代におけるSEO、特にGEO（Generative Engine Optimization）の戦略を考える上で非常に重要な洞察を提供しています。

従来のSEOはキーワードを中心に展開されてきましたが、AIの普及により、ユーザーの検索行動が複雑化していることが浮き彫りになります。特に、ユーザーがAIに提供する「パーソナルコンテキスト」の重要性は見過ごせません。

ユーザーは、AIが自分の状況や好みを理解していると信頼し、より詳細で個人的なクエリを投げかけています。これは、AIがユーザーごとに「エンベディングレイヤー」を構築し、記憶として学習しているためです。ブランドは、このパーソナライゼーションの傾向を理解し、単なるキーワードマッチングだけでなく、ターゲットとするペルソナが抱える具体的なニーズや疑問、さらには潜在的な不安にまで踏み込んだコンテンツを作成する必要があります。

例えば、「おすすめの靴」というキーワードだけでなく、「外反母趾で足が幅広の、私のようなジェネレーションX世代の女性が、仕事で長時間立っても快適で、若い人に馬鹿にされないスタイリッシュな120ドル以下の靴」といった具体的なコンテキストに対応できるコンテンツこそが、AIによるレコメンデーションの対象となる可能性が高まります。

また、記事が指摘するように、多くのプロンプトが依然として従来の検索クエリに似ているため、基本的なSEOキーワード対策や質問形式のコンテンツ最適化は引き続き重要です。しかし、ウェブサイトへのクリック率（CTR）がAI Overviewの存在によって低下する可能性も示されており、目標は「検索結果でクリックされること」から「AIの回答に引用され、質の高いレコメンデーションを得ること」へとシフトしつつあります。

実践的には、Google Search Consoleのクエリデータ、顧客からの問い合わせ、顧客インタビューなどを活用してリアルなプロンプトデータを収集し、それを分析してコンテンツ戦略に落とし込むことが不可欠です。同時に、シンセティックプロンプトを用いて異なるペルソナに対するAIの応答をテストすることで、競合との差別化ポイントや自社のブランドがどのような文脈で推奨されているかを把握できます。

結局のところ、ユーザーは賢い検索インターフェースを通じて情報を求めているだけであり、AI検索の進化は、よりユーザーの意図に深く寄り添ったコンテンツ提供と、その可視性を高めるための新たなトラッキングと最適化の必要性を示唆していると言えるでしょう。