Perplexity・Geminiに表示される企業の共通点

試してみてください。Perplexityを開いて、自社の業種で検索してみる。「東京 SEO対策 おすすめ」「大阪 業務効率化 会社」。何でもいい。

出てきましたか？

私たちがクライアント50社で検証した結果、**AI検索で自社名が出てきた企業は全体の12%**でした。88%の企業は、AIに聞いても存在しないのと同じ状態です。

これは深刻な問題です。なぜなら、検索行動がGoogle一択ではなくなっているから。2026年現在、情報収集にAI検索を使う人の割合は急増しています。Perplexityの月間アクティブユーザーは1億人を超え、GoogleのAI Overviewは検索結果の40%以上に表示されている。

AI検索に表示されない企業は、見込み客の目に触れる機会を確実に失っています。

では、表示される企業とされない企業の違いは何か。私たちが検証した結果を共有します。

私たちは2026年1月、支援中のクライアント50社について以下の検証を行いました。

• Perplexity（Pro版）で業種＋地域のキーワード検索
• Gemini（Advanced）で同じキーワードを検索
• ChatGPT（GPT-4o）で同じ質問を投げる

各社について「社名が出るか」「サービス内容が正しく紹介されるか」「競合と比較して推薦されるか」の3点を評価しました。

結果はこうです。

Perplexityが最も表示率が高い。これはPerplexityがリアルタイムでWebを検索し、最新の情報を参照するからです。一方、ChatGPTは学習データに依存するため、Web上の存在感が薄い企業はそもそも知識に含まれていない。

50社のデータを分析して、AI検索に表示される企業に共通するパターンが見えてきました。

表示された14社のうち13社（93%）が、JSON-LDで構造化データを実装していました。特に Organization、LocalBusiness、FAQPage のスキーマが重要です。

AIはWebページのテキストだけでなく、構造化データを「信頼できる情報源」として参照します。会社名、住所、サービス内容、FAQ——これらが機械可読な形で整理されていると、AIが自社を「紹介する価値のある企業」として認識しやすくなる。

自社サイトだけで完結している企業は表示されにくい。表示された企業は、平均して7.2件の外部サイトからの言及がありました。具体的には以下のようなものです。

• 業界メディアへの寄稿記事
• 比較サイトやまとめ記事での紹介
• Googleビジネスプロフィールの口コミ
• プレスリリース配信サービスでの掲載

AIは複数のソースから同じ情報を確認できると、その情報の信頼度を高く評価します。自社サイトだけで「うちはすごい」と言っても、AIには響きません。

AI検索は「質問に答える」形式です。だから、FAQ形式のコンテンツを持つ企業はAIに引用されやすい。

表示された企業の85%が、サービスページやブログにFAQセクションを設けていました。「〇〇の費用はいくらですか」「〇〇と△△の違いは何ですか」といった具体的な質問と明確な回答のペアがあると、AIはそのまま引用できる。

「なんでもやります」という企業より、「この分野の専門家です」と明確に打ち出している企業のほうがAIに紹介されやすい。

これはE-E-A-Tの考え方と同じです。AIは情報を提示する際に「この情報源は信頼できるか」を判断しています。特定分野の記事が10本以上あり、実績や事例が具体的に書かれている企業は、AIにとって「この分野について語る資格がある」と判断される。

最後の投稿が2年前という企業は、AI検索にほぼ出てきません。

特にPerplexityは最新の情報を重視します。月に2本以上の記事を継続的に公開している企業は、そうでない企業と比べてAI検索での表示率が4.3倍でした。

Perplexity、Gemini、ChatGPTはそれぞれ情報の取得方法が異なります。全部に対応しようとするのは大変なので、まずは自社にとって重要なプラットフォームから対策してください。

Perplexity — リアルタイムWeb検索型。最新のコンテンツが反映されやすい。ブログの定期更新とプレスリリースが効く。BtoB企業はここから対策するのがおすすめ。

Gemini — Googleのエコシステムと連携。Googleビジネスプロフィール、YouTube、Google検索での上位表示がそのまま反映されやすい。ローカルビジネスはGemini対策が効果的。

ChatGPT — 学習データ＋Web検索のハイブリッド。Wikipediaや大手メディアでの言及が重要。知名度がある程度ないと出にくいが、llms.txtの設置で改善できるケースがある。

理論はここまでにして、具体的に何をするべきか整理します。

1つ目。構造化データを実装する。JSON-LDで Organization と FAQPage を最低限マークアップしてください。技術的に難しければ、WordPressならYoast SEOやRank Mathで自動生成できます。

2つ目。FAQページを作る。自社のサービスについて、見込み客がよく聞く質問を10個以上書き出す。そしてそれに対して、具体的な数字を含めた回答を書く。「費用はケースバイケースです」ではなく「月額1,990円からで、平均的な導入費用は5万円です」のように。

3つ目。第三者メディアに露出する。業界ブログへの寄稿、比較サイトへの情報提供、プレスリリースの配信。自社以外のサイトで社名が言及される機会を増やす。

4つ目。Googleビジネスプロフィールを最新にする。特にGemini対策として有効。サービス情報、写真、投稿を定期的に更新する。口コミへの返信も忘れずに。

5つ目。月2本以上のブログ記事を継続する。AI検索での表示率に最も影響が大きかったのは「コンテンツの鮮度と量」でした。書き続けること。これに尽きます。

最後に1つ、重要なことを。

AI検索対策は、SEO対策の延長線上にあるものではありません。まったく新しい顧客接点です。

Google検索では「10個のリンクの中から選ぶ」という行動でしたが、AI検索では「AIが推薦する1〜3社を信頼する」という行動に変わる。つまり、AIに推薦されるかどうかで、見込み客があなたの会社を知る確率が大きく変わる。

今のうちに対策を始めれば、競合がまだ気づいていないチャネルで先行できます。特に中小企業にとって、大手と同じ土俵で戦わなくていいこの機会は貴重です。