TL;DR:ハーバード・ビジネス・レビューの画期的な記事は、私たちマーキュリー・テクノロジー・ソリューションズが執拗に追跡してきた傾向を裏付けています。消費者は、製品の発見や推奨のために、従来の検索エンジンからChatGPTやGeminiのようなAIプラットフォームへと急速にシフトしています。このため、「シェア・オブ・モデル」（SOM）、つまりAIによって自社ブランドがどれだけ好意的に頻繁に引用されているかに焦点を当てた新たな戦略が必要となる。解決とオーソリティのために最適化する早い段階から行動する企業は、この新しい状況において強力で永続的な優位性を築くだろう。
私は自分の役割として、企業が顧客とどのようにつながるかを再定義する基本的なシフトを分析することを優先している。最近、ハーバード・ビジネス・レビューに掲載された必読の記事"検索について知っていることを忘れる。LLMのためにブランドを最適化する消費者の旅は、もはやグーグルの検索バーから始まるのではなく、AIとの対話から始まるのだ。
記事に引用されている調査によると、12,000人の消費者を対象とした2025年の調査では、58％が商品推奨のためにAIツールを利用しており、2023年のわずか25％から劇的に増加していることが明らかになった。また、別の調査では、2024年のホリデーシーズンに米国の小売サイトへのAI検索紹介が1,300％急増するという驚異的な数字が強調されている。これらは単なる統計ではなく、新しい現実への道標なのだ。
ブランド認知の新たな戦場：シェア・オブ・モデル」（SOM）を理解する
HBRの記事は、この時代の重要な新しい指標を紹介している：シェア・オブ・モデル（SOM）である。これは、消費者からのクエリに対して、あるブランドが大規模言語モデル（LLM）によって、どれくらいの頻度で、どれくらいの頻度で、どれくらいの頻度で、どれくらいの好意を持って表示されるかを示す指標である。これは、以下のものとは根本的に異なります：
- 検索シェア（SOS）：検索クエリ量を通じて人間の意図を反映する。
- シェア・オブ・ボイス（SOV）：ブランドに関する利用可能なコンテンツの量を測定する。
SOMは、AIのブランドに対する認識と推奨を独自に捉えます。マーキュリーのマーキュリーLLM-SEO（GAIO）サービスは、お客様のブランドのSOMを測定、分析し、戦略的に改善するために設計されています。
この論文で示された分析から、2つの重大な現実が明らかになった。第一に、ブランドのSOMは、異なるLLMの間で劇的に変化する可能性がある（例えば、洗濯用洗剤ブランドは、Llamaでは24％のSOMを持つが、Geminiでは1％未満である）。第二に、さらに憂慮すべきことに、あるブランドはモデルの検討対象から完全に除外されることがある。著者が正しく述べているように、"ChatGPTでは、Googleとは異なり、「2ページ目」は存在しない"。
あなたのブランドの立ち位置は？人間とAIの認識マトリックス
AIの「マインド」におけるブランドの認知度は、現実の市場シェアとは大きく異なる可能性がある。HBRの記事では、ブランドを4つのカテゴリーに分類する「人間とAIの認知度マトリックス」を提案している：
- サイボーグ：人間とLLM（テスラなど）の間で高い認知度。
- AIのパイオニア：一般的な認知度は低いが、LLM内での知名度は高い（例：Rivian）。
- ハイストリート・ヒーローズ：知名度の高い老舗ブランドでありながら、LLMにはあまり知られていない（リンカーンなど）。
- エマージェンシー：人間とAIの両方における意識の低さに悩むブランド（例：ポールスター）。
このマトリックスは、今日のビジネスリーダーにとって強力な診断ツールである。私たちはどこに立っているのか、そして上へ、右へと進むための戦略は何か。
あなたのビジネスがジェネレーティブAI最適化に今取り組まなければならない理由
HBRの記事からの洞察は、戦略的緊急性を強調している。これは監視すべき将来のトレンドではなく、行動すべき現在の現実なのだ。今始めることが重要な理由はここにある：
- 先行者利益を確保する：AIのレコメンデーションは新しい領域です。今日、LLMのための信頼され、権威ある情報源としての地位を確立することに成功したブランドは、競合他社が克服することがますます難しくなる複合的な優位性を築くことになる。これは貴重な「地上階」の機会である。
- 価値の高い層を取り込む：この記事では、LLMをディスカバリーに利用している消費者は、平均してより若く、裕福で、高学歴であることが強調されています。AIの最適化戦略を遅らせることでこの地位を譲ることは、非常に価値があり、先見性のある顧客層を進んで無視することを意味する。
- 「粘着性」権威とAI学習：LLMは時間をかけて学習し、理解を深めていく。一度、あなたのブランドが特定のトピックについて信頼できる情報源として確立されると、その関連性は "粘着性 "を持つようになります。行動を遅らせることで、競合他社が先にAIシステムで基礎的な信頼を築くことができ、後から参入することが難しくなります。
- プロアクティブなレピュテーション・マネジメント：AIがあなたのブランドをどのように認識するかを積極的に形成する必要があります。明確で、構造化された、権威のある情報を提供しなければ、AIモデルは、ウェブ上で見つけることができる不完全で、時代遅れで、潜在的にネガティブなデータに基づいて理解を形成します。包括的オンライン・レピュテーション・モニタリング＆強化」を含むGAIOサービスは、このような事態に積極的に対処するよう設計されています。
勝利の戦略注目だけでなく、解決のための最適化
では、どうすればシェア・オブ・モデルを増やすことができるのでしょうか？HBR誌の調査結果は、マーキュリーが提唱する原則と完全に一致しています。LLMは注意のために最適化しているのではなく、解決のために最適化しているのです。彼らは、ユーザーの問題を解決したり、質問に正確かつ権威をもって答えたりするコンテンツを優先します。
これはコンテンツ戦略の転換を意味する：
- コンテキストとユースケースに焦点を当てる：単に「私たちは素晴らしいランニングシューズを販売しています」と宣言するのではなく、「私たちのカーボンプレイテッドミッドソールデザインは、長距離ランナーのパフォーマンスを向上させます」というアプローチが勝利につながる。
- 専門性の証明（E-E-A-T）を提供する：皮膚科医の裏付けがある研究を参照しているスキンケアブランドは、そうでない競合他社よりも優れています。私たちのマーキュリーLLM-SEO（GAIO）サービスは、これらの信頼シグナルを示す「E-A-T Amplification」を中心に構築されています。
- 構造化されたコンテンツを受け入れる： The Ordinaryのようなブランドは、成分やその背景にある科学について詳しく説明した高度に構造化された製品ページを持ち、AI分析で非常に優れた結果を出しています。当社のマーキュリーコンテンツ管理システム（CMS）は、このような構造化されたAIに適したコンテンツの作成と管理を容易にするように設計されています。
- 痛点を「絞り込む」：オーディエンスが抱えている具体的なニーズ、質問、タスクに対処する。これは、広範で向上心のあるマーケティングメッセージよりも効果的です。私たちのMercury Muses AIは、このようなニッチな質問を特定し、それらに対処するためのターゲットコンテンツを起草するのに役立ちます。
マルチLMの世界をナビゲートする
HBRの分析によると、LLMはそれぞれ独自の アルゴリズムを採用している。旅行ブランドのAirbnbの場合、Llamaはオファーの独自性に、ChatGPTはローカルオプションに、Perplexityは柔軟性に焦点を当てた。
これは、現代のデジタル戦略の複雑さを浮き彫りにしている。画一的なアプローチでは不十分です。マーキュリーでは、マーキュリーSEVO（Search Everywhere Optimization）サービスがこのマルチプラットフォームの現実を体現し、ブランドが一貫したコアメッセージを維持しながら、支配的なモデルのニュアンスに合わせてコンテンツを調整できるよう支援します。
マーケティングの未来がここにある
キーワードの最適化から「問題シェア」の最適化へのシフトは、消費者行動とマーケティング戦略の根本的な変化である。そのためには、説得から正確さへ、市場シェアを追うことから問題を権威的に解決することへと移行する必要がある。
マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズでは、すでにお客様がこの新たな局面を切り開くお手伝いをしています。包括的なGAIO戦略を実施することで、消費者の意思決定を形成しつつあるアルゴリズムによる会話に不可欠で信頼される参加者として、お客様を確立します。AI主導の未来に向けてブランドを最適化する時は今です。
