三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者

マーケティングデータ活用のgens, Inc代表｜LLM Insight ｜支援実績：HubSpot Japan株式会社 / freee株式会社 / シェアフル株式会社 …etc

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

2026年7月分のAI検索 引用ドメインランキング、調査リリースしました！

ChatGPTが加わった新たな調査結果ですが、
・1位：YouTube 🥇
・2位：ITトレンド 🥈
・3位：ASPIC 🥉

6月号で1位だったITトレンドさんは2位ですが、集計仕様の見直しによるものです。
比較・レビュー型メディア優位は2か月連続です。

さらに今月から「AIが回答前に追加で検索したテーマ」であるクエリファンアウトも掲載開始。
約4割が「製品・サービス探し」と「比較・選び方」で、AI自身が比較記事のような問いを立てて調べています。

日本専用データならではの調査として、ぜひご参考ください！

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

これいいですね！
これは書籍とかもやる感じですねたぶん

[深津 貴之 / THE GUILD, note @fladdict]

映画業界の皆様にみてもらいたいのだけど、noteで映画リリース時にこういう連携ができるようになってきてます。チケットや試写会やトレーラーも合流できるように頑張りたい。

https://t.co/MZgsNNstq9

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

ちょうど買い換えようと悩んでいたところなので助かる...！
M5 ProとM6だと結構パフォーマンスに差が出そう、とかすぐ分かって良い

[宮澤聖二｜三階ラボ @onthehead]

次回の Mac 買い替え用に作ってた Apple Silicon の比較表。いままで画像だったけど管理が大変になってきたので HTML 化しました。

M1 から M6 まで、コア構成・メモリ・帯域などを並べ、選んだ構成同士で比較もできます。

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

MaxからProにダウングレードしようとしていたところ...
命拾いしたようだな...

[Claude @claudeai]

We’re introducing Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1.

They're the world’s most advanced models for coding and knowledge work.

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

わかる...
試しにMAXで試したら、一瞬で時間レートに達しました...

[まつにぃ @yugen_matuni]

え、なんかFable5.1のレート消費ヤバくありません？？
ちょっとした1プロンプトで5%くらい消えたんですけど。

effortはhighです。

うーんこれは能力以前に厳しいか。

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

似たサービスでアドマンさんがあるけど、社会貢献要素があると、世間の反応もさらによくなるんだなと。
ただ広告としての注目性を考えると、継続性は課題になりそう。全国行脚とかやるのかな

[カイシャイン Ⅰ 著書「革命的に稼げるインスタ運用法」4万部突破!!! @snshighschool]

これは社会貢献に見せた広告モデルとして賢すぎる。

街中を「ゴミ箱を背負って歩く」というだけのショート動画だけど、

日本は、海外の大都市と比べても街中でゴミを捨てられる場所が少ないので、コメント欄でも「これは助かる」「普通にありがたい」と好意的な反応が集まってる。

ここまでは社会貢献として分かる。

面白いのはその先で、背負っているゴミ箱にはQRコードと「広告主募集」の文字。

つまり、

街の不便を解決する
↓
その行為自体が動画コンテンツになる
↓
SNSで認知が広がる
↓
注目が広告枠として価値を持つ
↓
スポンサー収益に変えられる

という流れまで最初から作られてる。

広告を載せているのに嫌われるどころか、
元のアイデア自体に公共性があるから、
マネタイズしていることまで肯定的に受け取られているのが強い。

「良いことをして、その様子を発信して、そこで生まれた注目を収益化する」

これからのSNSは、再生数を取ってから稼ぎ方を考えるより、

最初から“役に立つ仕組み”と“収益になる仕組み”を一緒に作れる人が強い。

移動式ゴミ箱というアイデア以上に、善意・コンテンツ・広告を1本の導線にしている設計が上手い。

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

https://t.co/tbniOeUZf6

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

花王さんのLLMO事例
・AI経由のECサイト流入は2025年に前年比約12倍
・2026年上期も前年同期比2割超増
・AI経由の購入率はSNS経由の9倍

花王は商品の特長・効果・根拠データを整理。森永製菓は画像やPDFに埋もれた情報をテキスト化

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

フランチャイズってもっと個人が沢山いるイメージだったけど、1人あたり20店舗ってすごい。
もしくは中央値だともっと個人寄りなのかな

[平川 凌 @g7z5e]

日本マクドナルドは全国約3000店舗のうち、75%超がフランチャイズ

・国内に約200人のFCオーナー
・1人あたり平均10店舗を運営し、平均年商は約20億円
・新規出店ではなく、原則としてマクドナルドや既存FCが運営する店舗を買い取って参入
・加盟金は500万円、契約期間は20年間
・ロイヤルティー売上の3%＋広告宣伝費4.5%＋インフラサービスフィー0.7%＝計8.2%（これに加えて、売上連動または固定のレントロイヤルティーを支払う）

約200人のオーナーがそれぞれ年商20億円規模の地域企業を経営しているイメージ
https://t.co/DG2mhOZF4m

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

X広告にリード獲得広告が登場。

現状はリード獲得となると、Google,Meta広告が最初の選択肢だが、食い込むことができるか...？
ROM専含めてX使っているビジネスマンは多いので可能性はあるのかも

[Business @XBusiness]

Tap. Lead. Done.

Introducing Lead Gen Ads — instant, frictionless leads right where conversations happen. Reach out to your X Sales Rep for exclusive access today.

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

詳しくはこちら
https://t.co/sYERBvSpP1

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

海外ではChatGPTのReddit引用が急落

PromptWatchの計測では、ChatGPT SearchにおけるRedditの引用シェアは、
・7月18日〜8月7日の平均3.83%
・8月14日〜17日には0.52%へ低下
→相対で86.4%の減少です。

背景にあるのは、ChatGPT側の検索方法の変化。
・site:演算子を使う検索が0.37%から16.8%へ増加
・1回答あたりの検索回数も1.08回から1.83回へ増加
・Google AI OverviewsやAI Modeでは、同じ急落は見られない

つまり、Redditが一律に評価を失ったというより、ChatGPTが「どのサイトに直接聞くか」を変えた可能性が高い。
LLMOでは、Reddit対策だけでなく、自社サイトがAI検索から直接参照される状態かを見直す必要があります。

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

詳しくはこちら
https://t.co/42wIae53xo

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

GoogleのAI検索を読み解く「クエリ・ファンアウト」10分類
GoogleのAI ModeやAI Overviews、Web Guideは、1つのプロンプトを裏側で複数の検索クエリに分解しています。

その展開パターンを10種類に整理すると
・意味：類義語や近い表現
・エンティティ：ブランドや商品
・関連質問：次に聞きそうなこと
・属性：性能や特徴
・先回り：次に必要になるもの
・事実確認：寿命や交換頻度
・チュートリアル：使い方や改善方法
・視点：専門家や利用者の評価
・比較：製品や技術の違い
・購買：販売場所やセール情報

つまり、AI検索での可視性を測る際は、単一の質問だけを追っても不十分。
ユーザーの主質問から派生する検索意図を分類し、各クエリに対応するコンテンツとブランド接点を設計することが、LLMO・GEOの実務につながる。

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

DrainSimで見たやつ！と思ってしまった

[淺井 圭介 @Bakusin]

一夜明けて家の周囲を確認。
冠水の主原因とは言えないけれど、街の排水機能を著しく落としているのはコレ。
#千葉市

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

これは同感でLovableは厳しい感じがする。
私も初期はデザインが良かったので使ってましたが、Claude Designが出来てから、Lovable画面の使用頻度がすごく減った。

Lovable自体、GitHubと連携できるので移管もそこまで難易度高くないので、ここから巻き返すのはキツイはず...

[kazuki🄽Notion @kzkhykw]

LovableがSeries Cで$400M調達。評価額は$13.3B、2兆円くらい。8ヶ月でARR約3倍、作られたアプリは月9億visit。数字はすごいけど、この評価額はかなりバブルっぽく見えるなぁ

バイブコーディングもAIデザインも、参入障壁が低くてもはやレッドオーシャンで、ClaudeやCodexが圧倒的。V0はそもそもVercel持ってるからまあ大丈夫だけど、Lovableにはそれがない。
Claude Designも出してきたし、Figmaですら苦戦してて、株価も下がってる。Lovableがバイブコーディングプラットフォームだけで勝ち続ける絵は見えないねー

月9億visitも、Lovable自体の継続率や粗利、企業の本番利用とは別。作られたアプリがどれだけ経済効果生むか？つまり、それにユーザーはどれだけお金払うか？が誤魔化されてる。

Canvaも今年の売り上げ予想を20%下げたけど、これも同じで結局B2Cユーザーや個人、特に学生や若い世代の利用が多数で、Freeティアのユーザーがトークンを燃やし続けるビジネスモデルになってしまってる。なってしまうってのは、かといってFree tierからAI機能を取り上げるわけにもいかないというジレンマ。

この評価額は流石にAIバブルが弾ける感はかなりあるなぁ

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

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https://t.co/6gKJW7Fa86

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

SaaSのAI検索対策は「自社サイトのSEO」だけでは不十分

・ChatGPT／Google AI Modeの引用比重の84〜93%は第三者サイト
・ChatGPTは比較記事・レビュー・調査データを重視
・AI Modeは動画23%、SNS9%と分散型
・引用ページと流入先は一致せず、最大67.3%が非引用URLへ流入

つまり、GEOでは引用数と流入を分けて計測し、外部評価の獲得からデモ・登録・アプリ利用まで設計する必要がある

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

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https://t.co/8XahrcnROI

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

検索は「1クエリ」ではなく「連続するループ」へ

Google検索の68%はクリックなしで終了。
別の検索へ進む割合は7.2ポイント増加傾向。

現在の検索行動は、
・AI回答が候補を絞る
・広告が絞り込まれた需要を獲得する
・オーガニック検索が意思決定を補強する
・追加検索で比較・検証する
という循環型

AI Overviewに引用されたブランドは、
・未引用ブランドよりオーガニッククリックが35%
・広告クリックが91%多い
という調査結果もある。
（ただし因果関係は未証明）

つまり、SEO・PPC・AI検索を別々に評価する設計では、検索ジャーニー全体を捉えられない。
クエリ単位の順位やCPAだけでなく、検索経路ごとのAI引用、広告掲載、自然検索順位、合算クリックシェアを横断管理する必要があるという結果に。

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

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https://t.co/5VigWw3FU0

[三宅 晋太郎＠gens代表／LLM Insight開発者 @gen362]

AI検索パフォーマンス計測のための5層フレームワーク

AI検索の成果は直接流入だけではなく、SEOやDirectにも現れます。計測すべきは購買ジャーニーに沿った5層
① AIボットのクロール状況
② ブランドの言及率／引用率
③ AI経由の参照トラフィック
④ 指名検索など後続需要の変化
⑤ 商談、受注、売上への貢献

AI OverviewsやAI Modeの流入はGA4で明確に分離できず、AIで認知した人が後日、指名検索やDirectで訪れるケースも。
つまり、完璧なアトリビューションを追うのではなく、「アクセス→可視性→需要→売上」の連続したシグナルでLLMO・GEOの成果を評価する必要がある