プレスリリースの成果を、転載されたサイトの数や被リンクで報告してきた広報担当者も多いのではないでしょうか。しかし最近は、ChatGPTやAI Overviews（AIによる概要）で情報を調べる人が増えつつあり、それらの指標だけでは影響力を正確に測れないこともあります。
では、生成AIの回答に、プレスリリース配信はどう関わるのでしょうか。プレスリリースそのものもAI検索に影響を及ぼしますが、AI回答に引用されやすいのは、配信をきっかけに記者や業界メディアが書いた記事です。
本記事では、Meltwaterの調査データをもとに、配信を見直す5つのポイントと、配信後にAI検索の成果を測る方法を解説します。
AI検索時代にプレスリリースの役割はどう変わる？
プレスリリース配信はAI検索の可視性にどう影響する？
AI検索を意識してプレスリリース配信を見直す5つのポイント
GenAI Lensでプレスリリース配信後の可視性を把握する
プレスリリースとAI検索に関するよくある質問
まとめ｜プレスリリースを配信して終わりではなくAI検索での可視性までつなげよう
AI検索時代にプレスリリースの役割はどう変わる？
AI検索の登場で、プレスリリース配信の成果を確かめる場所は、検索結果だけでなく生成AIの回答にまで広がっています。配信の目的も、被リンクを集めることから、公式情報をWeb上に広めることへと移ってきました。
検索順位や被リンクに加え、AIの回答に登場するかが重要になる
プレスリリース配信の成果は、検索順位や被リンクの数に加えて、生成AIの回答に自社ブランドが登場するかどうかでも問われるようになりました。Googleの検索結果では、上部に表示されるAI Overviews（AIによる概要）を読むだけで、下に並ぶリンクまでスクロールしない人もいます。つまり検索順位が高くても、AI回答に自社の名前がなければ、要約だけを読む人の目には留まらないのです。そこで、検索順位とは別に、AI回答に自社ブランドがどれだけ登場し、どう語られているかを表す「AIビジビリティ（AIの可視性）」も確かめておきたいところです。
検索順位を上げるための対策が不要になったわけではありません。Googleによると、AI Overviews（AIによる概要）やAIモードも、通常の検索と同じランキングシステムと品質評価にもとづいて動いています。従来のSEOの取り組みは、GoogleのAI検索でも引き続き通用するということです。検索で評価されるページを作りながら、AI回答に自社がどう登場しているかまで確かめると、配信の成果をより正確につかむことができます。
参照：Google検索セントラル「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」
プレスリリースはブランドの公式情報を広める起点になる
プレスリリースは被リンクを集める手段として使われることもありますが、企業が公式情報を発表し、Web上に広めていく起点にもなります。ただし被リンクを目的にした配信については、Googleが、他のサイトに配布されるプレスリリースにキーワードを仕込んだリンクを入れることを、リンクスパムの例に挙げています。検索エンジンが転載記事や質の低いリンクを見分けるようになったことから、被リンクを得る手段としてのプレスリリースには、もう価値がないと考える担当者も出てきました。
とはいえ、新商品の発売日や新任役員の名前、独自調査の数字については、公式の情報が出されない限り、記者も生成AIも推測で補うしかありません。プレスリリースを配信すると、日付と発表元がはっきりした公式の記録がWeb上に残り、記者や業界メディアが記事を書くときの根拠になります。
参照：Google検索セントラル「Google ウェブ検索のスパムに関するポリシー」
プレスリリース配信はAI検索の可視性にどう影響する？
プレスリリース配信は、AI検索での可視性を高めることにつながります。ただし、たいていはリリースを直接引用するというよりも、間接的に効いてくるものです。生成AIがどこから情報を集め、プレスリリースと第三者の記事のどちらを多く引用するのかを、順に見ていきましょう。配信によって、AIが自社の発表にたどり着くための経路がどう増えるかも解説します。
情報の集め方や引用元は、AI検索サービスごとに異なる
生成AIが回答の材料をどこから集め、どのサイトを引用するかは、AI検索サービスによって異なります。学習済みの知識だけで答えるものもあれば、質問を受けてからWebを検索し、見つけたページを出典として示すものもあります。GoogleのAI Overviews（AIによる概要）やAIモードが回答に使うのは、検索用に登録されているページから選ばれた、関連性の高い最新のページです。Perplexityは、Webを検索して信頼できる情報源を示し、最新の回答を返すと説明しており、ChatGPTもWeb検索を使った回答には出典へのリンクが付く場合があります。
引用されやすいサイトの傾向も、サービスによって分かれます。Meltwaterが主要な8つの生成AIの引用を分析した調査では、2026年8月、PerplexityはLinkedInを約6万9,000回引用していました。一方で、ChatGPTとGeminiによるLinkedInの引用は0回でした。すべてのAI検索サービスに共通する引用の決まりはないため、配信したプレスリリースや関連する記事の扱われ方も、サービスごとに変わってきます。
参照：Google検索セントラル「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」
参照：Perplexity「アンサーエンジンとは？Perplexityの仕組み」
参照：OpenAI「ChatGPT でウェブを検索する」
参照：Meltwater「AI Search Visibility Report: August 2026」
プレスリリース単体より、第三者のメディアに広がるかが重要になる
AI回答に引用される回数は、プレスリリースより、ニュースサイトや業界メディアなど第三者が書いた記事のほうがはるかに多くなっています。Meltwaterの調査では、2026年8月の引用全体のうち、ニュースサイトなどのアーンドメディアが29.4％を占めたのに対し、プレスリリースは0.2％でした。プレスリリースの割合は4月には0.4％だったものが5月には半減し、8月まで4か月続けて0.2％のままです。
第三者の記事にも同じ事実が載ると、生成AIは企業の発表を、裏づけのある情報として扱いやすくなります。プレスリリースが直接引用されなくても、アーンドメディアで同じメッセージがくり返されれば、企業が伝えたい内容に重みが加わる点は、Meltwaterも分析しています。配信して終わりにせず、記者や業界メディアに記事として取り上げてもらうまでを目標に置くと、AI回答に自社の名前が挙がる機会を増やせるでしょう。
参照：Meltwater「AI Search Visibility Report: August 2026」& 「AI Search Visibility Report - May 2026」
プレスリリースを配信すると、AIが公式情報にたどり着く経路を増やせる
プレスリリースを配信すると、公式情報が自社サイト以外にも載るため、生成AIが自社の発表にたどり着くための経路を増やせます。自社サイトのお知らせページのみへの掲載でも生成AIが見つけてくれる可能性はありますが、外部に同じ情報がなければ、回答の材料としては弱くなりがちです。
たとえばプレスリリースが、配信サービスを通じてニュースサイトに転載され、業界メディアの記事にもなったとします。自社サイトの製品ページにも関連する情報が詳しく載っていれば、生成AIが参照する入り口は、お知らせページ1つだけの場合よりずっと多くなります。
新商品の発売や経営者の交代、資金調達といった発表は、生成AIに質問されたときに、最新の情報で答えてほしい話題です。Googleは、ページを公開しても検索結果に載るとは限らないと説明しており、自社のページを更新しただけでは、検索結果に反映されるまで時間がかかる場合もあります。配信サービスを使って複数のサイトに同時に公開しておくと、生成AIが最新の発表を見つける機会を、早い段階から増やせます。
参照：Google検索セントラル「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」
AI検索を意識してプレスリリース配信を見直す5つのポイント
配信先の確認から配信後の効果測定まで、見直したいポイントとして以下の5つが挙げられます。
- 現在の配信先・掲載先の信頼性や検索上の状態を確認する
- 構造化データで企業名や製品名、日付を明確にする
- 検索意図に沿った見出しと、裏づけのある内容にする
- 被リンク数より、記事化につながるかで配信先を選ぶ
- 配信後は、AIの回答における言及や引用元を競合と比べる
それぞれ詳しく解説します。
1. 現在の配信先・掲載先の信頼性や検索上の状態を確認する
過去に配信したプレスリリースが、実際にどのサイトに載っているかを確かめましょう。掲載先のページを1件ずつ開き、タイトルや発表日が正しく表示されているか、Googleで検索したときに結果に出てくるかを見ていきます。
広告ばかりのまとめサイトや、自社の業界と関係のない記事が並ぶサイトに載っていないかも、あわせて確認しておきたいところです。転載先の数が多くても、読まれていないサイトや検索結果に出てこないページばかりでは、記者や生成AIの目にとまるきっかけにはなりにくいからです。掲載先の実態が分かれば、次に配信先を絞り込むときの判断材料になります。
2. 構造化データで企業名や製品名、日付を明確にする
自社サイトのニュースページに構造化データを加えておくと、発表日や企業名、製品名を、検索エンジンが取り違えずに読み取りやすくなります。構造化データとは、ページに書かれた内容が何を表しているかを、検索エンジンに伝えるための決まった形式のデータです。プレスリリースには、発表日や人名、企業名、製品名、所在地、イベント名など、取り違えられると困る情報が多く含まれています。設定にはページのHTMLの編集が必要なので、Webサイトの担当者と相談して進めましょう。
Googleは、生成AI検索に構造化データは必須ではないと説明しています。構造化データを入れたからといって、必ずAI回答に載るわけでもありません。ただ、構造化データがあると、Google検索やGoogleニュースの検索結果で、記事のタイトルや画像、日付が正しく表示されやすくなるため、SEOの取り組みの一部として続けることが勧められています。
参照：Google検索セントラル「記事（Article）の構造化データ」
参照：Google検索セントラル「Google 検索における生成 AI 機能への最適化のための Google ガイド」
3. 検索意図に沿った見出しと、裏づけのある内容にする
プレスリリースの見出しには、企業名に加え、何をしたか、どの分野の話か、利用者にとって何が変わるかを入れましょう。ユーザーが生成AIに入力するのは、「今年、広報向けのAI分析ツールを発表した企業は？」のような、文章の形をした質問です。プレスリリースの見出しを「A社、報道とSNSの反応を1画面で比べる広報向け分析ツールを提供開始」とすれば、ユーザーの質問と自社の発表内容がすぐに結びつきます。社内の承認を通すためだけではなく、社外の人が3秒で中身をつかむための見出しを目指しましょう。
本文には、何が起きたか、誰の役に立つか、なぜいま発表するのか、根拠は何かを具体的に書きます。「革新的な」「次世代の」といった言葉を並べても、事実が書かれていなければ、生成AIが回答に使う材料にはなりません。「業界初」「シェアNo.1」と書くなら、根拠となる調査の名前や比較条件を同じリリースに示し、製品ページや調査レポート、導入事例ページへのリンクも記載しておきましょう。
▶あわせて読みたい：プレスリリースとは？書き方や成功に導くポイントを解説
4. 被リンク数より、記事化につながるかで配信先を選ぶ
配信サービスや配信先は、転載や被リンクの数ではなく、記者や業界メディアの記事につながるかどうかで選びましょう。読まれていないサイトへの転載をいくら増やしても、生成AIが多く引用する、第三者の手による記事は生まれません。たとえば、自社業界の専門メディアや地域のメディアといった担当分野の記者に届き、取材や記事化のきっかけになる配信先ほど、AI検索での可視性も高まります。
配信サービスを比べるときは、掲載されるサイトの一覧や、掲載ページが構造化データに対応しているかを確かめましょう。過去の配信を振り返ると、記者からの問い合わせや業界メディアの記事がほとんど生まれなかったケースもあるでしょう。原因は発表の内容ではなく、配信サービスの選び方や配信先の絞り込み、リリースの書き方にあるかもしれません。
5. 配信後は、AIの回答における言及や引用元を競合と比べる
配信後は、発表に関係する質問をChatGPTやGemini、Perplexityなどに入力し、回答を記録しておきます。記録した回答は、以下の4つを中心に見ましょう。
- 自社が回答に登場しているか
- 同じ回答にどの競合が並んでいるか
- どのサイトが引用されているか
- 自社の説明が正しいか
たとえば10個の質問のうち3個の回答に自社名が出てきたら、言及率は30％になります。
同じ質問を定期的に入力して記録しておくと、配信の前後で言及率や引用元がどう変わったかを比べられます。競合の記事ばかりが引用されていれば、次に打ち出す内容や、情報の配信先を見直す材料になるでしょう。
GenAI Lensでプレスリリース配信後の可視性を把握する
質問の数や検証する生成AIツールが増えるほど、回答を手作業で記録し続けるのは難しくなります。配信後のAIでの可視性を計測するなら、生成AIの回答をモニタリングするMeltwaterのツール「GenAI Lens」がおすすめです。
GenAI Lensでは、AI回答における自社や競合の言及を確かめたうえで、引用元などの分析結果を次のPR施策に生かすことができます。
自社や競合がAI回答でどう語られているかを確認する
GenAI Lensを使うと、自社ブランドや製品、競合について生成AIがどう答えているかを、まとめて確認できます。対象は、ChatGPTやGemini、Claude、Perplexity、GoogleのAI Overviews（AIによる概要）やAIモードなどです。質問は、情報を集め始めた段階のものから製品を比べる段階のものまで、顧客が実際に入力しそうな内容に合わせて設定することが可能です。
回答の語られ方が好意的か否定的か、古い情報や誤りが混ざっていないかも分析の対象です。新製品を発表したあとなら、古い情報や終了した機能の説明が回答に残っていないかを確かめるとよいでしょう。誤った説明が見つかったときは、回答のもとになった情報源を特定し、問題が広がる前に対応を検討できます。
▶あわせて読みたい：AI検索におけるブランド競合分析とは？ツールを使った比較方法
AIシェア・オブ・ボイスや引用元を分析して次のPR施策に生かす
GenAI Lensでは、AIシェア・オブ・ボイスを競合と並べて比べ、時系列で追うことができます。AIシェア・オブ・ボイスとは、同じ質問への回答の中で、自社が競合と比べてどれだけ言及されているかを示す割合です。回答の引用元を分析すると、アーンドメディアの記事やプレスリリース、Wikipediaのページなど、どの種類の情報が回答に影響しているかが分かります。
よく引用されているメディアや情報源が分かれば、次のプレスリリースを届けたい相手が見えてきます。引用されたメディアをワンクリックでリストに追加し、サイトのリーチや読者の属性を分析することまで可能です。配信で公式情報を出し、記者や業界メディアに記事にしてもらい、GenAI Lensで生成AIの回答を確かめる流れをくり返すと、次のPR施策をデータに基づいて決められます。
プレスリリースとAI検索に関するよくある質問
配信の効果や測り方について、5つの質問に回答します。
プレスリリース配信はAI検索での可視性に影響しますか？
はい、影響します。ただし多くの場合、その効果は間接的です。配信した公式情報が記者や業界メディアの記事になり、信頼できる複数のサイトで同じ事実が語られると、生成AIが自社の情報を回答に使いやすくなります。
生成AIはプレスリリースの内容をどう見つけていますか？
見つけ方は、生成AIの種類によってさまざまです。学習済みのデータから答えるもの、質問を受けてからWebを検索するもの、検索エンジンに登録されたページから情報を取り出すものがあります。GoogleのAI Overviews（AIによる概要）やAIモードは、Google検索に登録されたページの中から関連性の高いものを選び、回答の根拠として示します。
プレスリリースを配信すると、AI検索での言及は増えますか？
はい、増える場合があります。配信をきっかけに業界メディアの記事やSNSでの話題が生まれると、同じ事実が複数のサイトに載ります。生成AIが発表の内容を複数の情報源で確かめやすくなり、回答の中でそれを取り上げる機会も増えていくでしょう。
AI検索の可視性を高めるには、どのような配信先を選べばよいですか？
信頼でき、ウェブ検索の結果に表示され、自社の業界に関係するメディアに届く配信先を選びましょう。多くのサイトに転載されるより、報道機関や業界の専門メディア、地域のメディアに届いて記事につながるほうが、AI検索での可視性を高めるには有効です。
AI検索への影響はどのように測定すればよいですか？
プレスリリースでの発表内容に関係する質問を決めて、ChatGPTやGemini、Perplexityなどに定期的に入力し、回答を記録するのがおすすめです。記録した回答から、自社名が出てきた割合や競合の名前が挙がった回数、引用されているサイトを数え、配信の前後で比べます。複数の生成AIの回答をまとめて計測する場合は、GenAI Lensのようなツールを活用するとよいでしょう。
まとめ｜プレスリリースを配信して終わりではなくAI検索での可視性までつなげよう
プレスリリース配信は、AI検索での可視性にも影響します。ただし、生成AIがより多く引用するのは、配信をきっかけに書かれた第三者の記事です。プレスリリースは公式情報を広める起点と考え、記者や業界メディアに取り上げてもらうところまでを目標にしましょう。
見直す際には、掲載先の信頼性を確かめ、構造化データと裏づけのある内容を用いた分かりやすい発表をつくり、記事につながる配信先を選ぶことが大切です。配信後はAI回答での言及や引用元を競合と比べ、次のリリースに生かしましょう。
複数の生成AIの回答をまとめて計測したい場合は、MeltwaterのGenAI Lensも検討してみてはいかがでしょうか。機能や無料デモの内容は、以下のページから確認できます。
この記事の監修者：
宮崎桃（Meltwater Japanエンタープライズソリューションディレクター）
国際基督教大学卒。2016年よりMeltwater Japan株式会社にて新規営業を担当。 2020年よりエンタープライズソリューションディレクターとして大手企業向けのソリューションを提供。 ソーシャルメディアデータ活用による企業の課題解決・ブランディング支援の実績多数。 趣味は映画鑑賞、激辛グルメ、ゲーム
