ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？　データが明かすAIの裏側

生成AIによる情報収集が普及する中、従来のSEOの前提が崩れつつある。LLM特有のクローラー挙動を理解しなければ、自社の情報が引用されなくなるリスクが生じる。データからその勘所を解き明かす。

公開 2026年10月09日 05時00分

[TechTargetジャパン]

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　エンドユーザーが「ChatGPT」「Gemini」などの対話型AIサービスに質問を投げ掛けたとき、その裏側では、AIモデルが1つの質問を複数の検索クエリに分解し、ひそかに大量の検索を実行している。

　AIサービスが情報収集に使うクローラーの挙動は、人間の閲覧パターンとは異なる。これまで企業は、「1つのキーワードに対して1つのWebページを最適化する」というSEO（検索エンジン最適化）を前提にしていた。しかしAIサービス自身が自律的に複数の検索クエリを生成し、独自のアルゴリズムでWebサイトを回遊する現代において、その前提は崩れつつある。自社の重要な情報がAIモデルに取得・引用されず、見過ごされてしまうリスクが潜んでいる。

　本資料は、対話型AIサービスにおけるアクセスログや膨大なプロンプトデータを定量的に分析し、生成AIによる検索の実態を明らかにする。これからのIT部門やマーケティング担当者が取り組むべき、Webインフラ設計と情報構造の新たな基準を提示する。