従来のSEOでは、サイトの技術的な健全性や構造化データ、ページ速度、被リンクなどが重要な要素でした。こうした施策が不要になったわけではありませんが、AI検索が普及して以降、情報にアクセスされるまでの流れは大きく変わっています。
現在は、ChatGPTやPerplexity、Google AI Overviewsなどで質問し、複数の情報源をもとに生成された回答から情報を得るユーザーも増えました。AIはWeb記事だけでなく、Redditの投稿やレビュー、LinkedIn、クリエイターの発信、コミュニティでの議論なども参照します。
その中で、ユーザー生成コンテンツ（UGC）はブランドの可視性を左右する情報源の一つです。AIはさまざまな場所で交わされる会話から、ブランドの評判や権威性、センチメント、関連性を捉えています。自社で管理できない場所での会話がブランドの見え方に影響する今、分散した情報をモニタリングし、AI検索への影響まで追跡する仕組みが求められます。
AI検索時代になぜUGCが重要なのか
AI検索に影響するUGCとは？
なぜUGCがAI検索でのブランド可視性を左右するのか
UGC時代にブランドが直面するAI可視性の課題
AI検索を意識したUGC戦略の5つのポイント
MeltwaterでUGCとAI検索でのブランド可視性を分析する
UGCとAI検索に関するよくある質問
まとめ｜UGCをAI検索時代の市場インテリジェンスとして活用する
AI検索時代になぜUGCが重要なのか
AI検索では、検索結果の順位だけでなく、AIがどの情報をもとに回答を生成するかもブランドの可視性に関係します。中でも、レビューやSNS、フォーラムなどに投稿されたUGCは、AIがブランドを理解するための情報源になっています。
検索結果だけでなくAI回答の中でブランドが比較・推薦される機会が増えている
これまでの検索では、検索結果の上位に自社サイトを表示させることが、ブランドをアピールする施策の基本でした。しかしAI検索では、ユーザーが検索結果を上から順番に開いて情報を集めるとは限りません。AIが複数の情報をまとめた回答から、必要な内容を把握する場面も増えています。
Google AI Overviewsは複数の情報源を集約して回答を生成し、Perplexityは参照したWebページを示しながら情報を提示します。ChatGPTもWeb検索と大規模言語モデルを組み合わせ、質問に応じた要約や推奨情報を生成するサービスです。
そのため、ブランドがAI検索で存在感を出すには、検索順位を追うだけでは十分とはいえません。AIの回答で競合と並べて紹介されたり、特定の条件に合う選択肢として取り上げられたりする場面も、ブランドを知ってもらう接点になります。
▶︎関連記事：AIビジビリティとは？AI検索でのブランドの測定指標・ポイントを解説
レビュー・SNS・フォーラムなど第三者の声がAIによるブランド理解に影響する
AIがブランドについて情報を集めるとき、企業の公式サイトだけを参照するわけではありません。レビューを書いたユーザーの声やSNSでの投稿、Redditのスレッド、フォーラムでのやり取り、クリエイターによる発信なども、回答を生成する際の材料になります。
Meltwaterが主要なAIモデルによる950万件の引用を調べたところ、UGCを扱うプラットフォームは、AIの回答に影響を与える情報源の一つとして繰り返し確認されました。
例えば、RedditであるSaaSについて「導入が難しい」という意見が何度も投稿されていれば、その傾向がAIによる製品説明に表れる可能性があります。反対に、G2でカスタマーサポートの充実度が評価される投稿が多ければ、製品を比較・推薦する際に、その点が取り上げられるケースも考えられます。
ブランドについて外部でどのような話が出ているのかを把握することは、ブランドがAI にどのように理解されているのかを見極める上でも無視できません。
参考：How LinkedIn Content Wins in AI Search Report (英語)
AI検索に影響するUGCとは？
UGCには、商品への評価だけでなく、ユーザー同士の会話やクリエイターによる体験談も含まれます。オンライン上で公開されている情報が増えたことで、ブランドについて語られる場所も広がっています。
Google・ITreview・BOXILなどのレビュー・口コミ
商品やサービスを選ぶとき、企業の説明だけでなく、実際に使った人の口コミを参考にするユーザーは多くいます。GoogleやITreview、BOXILなどに投稿されるレビューには、使いやすさやサポートへの評価など、利用後に感じたことが書かれています。
企業が製品の機能を詳しく紹介していても、ユーザーが同じ点を評価するとは限りません。「できることは多いが、操作が複雑」といった反応が寄せられることもあります。
一つのレビューだけでは、その製品に対する全体的な評価までは分かりません。似た内容の口コミが重なっていれば、ユーザーが共通して感じていることが見えてきます。AI検索においても、こうした第三者の評価はブランドを知るための材料になり得ます。
Reddit・LinkedIn・Quoraなどでの公開ディスカッション
RedditやLinkedIn、Quoraでは、商品やサービスについて質問したり、ほかのユーザーの意見を聞いたりできます。業界ニュースへの反応や製品の比較など、企業が発信する情報とは別の話題も日々交わされています。
ここで語られるのは、必ずしも製品の評価だけではありません。料金について疑問を投げかけたり、導入時に困ったことを共有したり、実際に使った感想について意見を求めたりする投稿もあります。
一つの投稿で終わらず、ほかのユーザーから回答や反対意見が寄せられることもあります。そのやり取りを通じて、商品やサービスについての見方がさらに広がるのも、公開ディスカッションの特徴です。
YouTube・TikTok・Instagramなどのクリエイターコンテンツ
YouTubeやTikTok、Instagramでは、クリエイターが商品を使った感想やサービスのレビューを発信しています。実際の使用場面を映したり、使い方を紹介したりする投稿もあり、文字だけでは伝わりにくい情報を届けることができます。
企業が製品ページで機能を説明するのに対して、クリエイターは自分で使った経験をもとに内容を作るため、「実際に使うとどう感じるのか」という視点から商品を見るきっかけになります。
こうしたコンテンツも、ブランドについてオンライン上で語られている情報の一部です。AIが複数の公開情報をもとに回答する場合、レビューやSNS投稿と併せて参照される可能性があります。
コメント欄や公開コミュニティでのユーザー同士の会話
UGCは、独立したレビューや投稿だけで成り立っているわけではありません。記事や動画のコメント欄、検索エンジンからアクセスできる公開コミュニティでも、ユーザー同士の会話が続いています。
コメント欄では、「自分も同じ経験をした」という共感が寄せられることもあれば、別の使い方や解決策を紹介するユーザーが現れることもあります。最初の投稿をきっかけに、別の体験や意見が加わるわけです。
その結果、ブランドや商品についての情報が一つの投稿から広がっていくことがあります。AI検索でブランドの情報を捉える場合も、こうした公開されたユーザー同士の会話まで含めて考える必要があります。
なぜUGCがAI検索でのブランド可視性を左右するのか
AI検索でのブランド可視性を考えるには、UGCの量だけでなく、そこでどのような評価や話題が繰り返されているのかに目を向ける必要があります。ここでは、第三者の評価やAI回答への反映、検索行動の変化、継続的な会話がブランドに与える影響を整理します。
複数の第三者による評価や実体験がブランドへの信頼を形成する
企業は自社サイトを通じて、製品の特徴やサービスの強みを自由に発信できます。一方、レビューやSNSなどで語られるユーザーの体験は、企業側で内容を決めることができません。
AIは、こうした企業とは独立した情報も含めてブランドに関する情報を扱います。企業が自社のカスタマーサポートを高く評価して発信していても、もしも複数の顧客がこれに反する体験を投稿していれば、AIがそれらを含めてブランドを捉える可能性があります。
MeltwaterによるAI引用の分析では、企業による発信よりも、独立した専門家や個人による発信が多く引用される傾向が確認されています。LinkedInの引用コンテンツについても、75％が企業ページではなく個人のメンバープロフィールからのものでした。第三者から発信される情報が、AI検索で無視できない存在になっていることが分かります。
UGCで繰り返される評価や意見がAIによる要約・比較・推薦に反映される
ユーザーがAIに商品やサービスを比較してもらったり、おすすめを尋ねたりした場合、回答にはレビューサイトやReddit、クリエイターの発信などに含まれる情報が使われることがあります。
例えば、プロジェクト管理ソフトウェアを比較する場合、各サービスの公式情報だけでなく、実際の利用者による評価や商品を比較した投稿などから得られた情報が回答に含まれる可能性があります。同じ傾向は、企業の評判の確認やレストラン選び、旅行先の検討でもみられました。
中でもRedditでは、商品やサービスを実際に利用した経験や、複数の商品を比較した詳しい議論が投稿されています。こうした率直な意見が複数の場所で繰り返し語られていれば、AIが回答を生成する際の材料として扱われることもあります。
ゼロクリック検索の増加で検索順位だけではブランド露出を捉えきれなくなる
検索では、Webサイトを訪問せずに情報収集を終えるゼロクリック検索が増えています。AI検索では生成された回答そのものが情報収集の場になるので、検索結果の順位だけではブランドがどの程度露出しているかを判断しにくくなっています。
詳しい情報を探したり、購入や契約を検討したりする段階では、検索結果で上位に表示されることが引き続き意味を持ちます。ただ、情報収集の初期段階では、AIがまとめた回答だけを見て検索を終えるユーザーも少なくありません。回答の中にブランドが登場しなければ、検索結果で上位に表示されていても、認知につながらない可能性があります。
MeltwaterとLinkedIn共同制作レポート「なぜLinkedInはAI検索に強いのか？」の分析では、4週間の調査期間中、対象となったAIモデル全体でLinkedInが占めるAI引用の割合が26％増加しました。AIに情報を見つけられる仕組みが変化する中では、従来の検索順位だけでブランドの露出を捉えることは難しくなっています。
新しい体験や継続的な会話がブランドの現在の評価を伝える
AI検索では、過去に公開された情報だけでなく、現在も新しい投稿や会話が続いているかどうかもブランドを理解する材料になります。レビューやSNSでユーザーの体験が継続的に語られていれば、ブランドについて新しい情報が蓄積されていきます。
最新のレビューが継続的に投稿されているブランドは、数カ月に一度だけ更新される製品ページとは異なり、現在の利用者がどのように評価しているのかを示す情報が増えていくのが特徴です。新しい議論や一貫した評価、具体的な顧客コメントなどが重なることで、ブランドに対する現在の認識が形成されていきます。
UGCには、こうした新鮮さや継続性を示す情報が自然に蓄積されます。企業が発信内容を更新するだけでなく、ユーザーの間でどのような体験や意見が語られ続けているかも、AI検索でのブランドの見え方に関わる要素です。
UGC時代にブランドが直面するAI可視性の課題
AI検索でブランド可視性を維持するには、情報が広がることで生じる新たな課題と向き合う必要があります。会話の分散や誤情報、従来のSEO・PR・SNSだけでは捉えにくい評価など、3つの課題を解説します。
ブランドに関する会話が複数のプラットフォームに分散する
ブランドをめぐる会話は、RedditやTikTok、LinkedIn、YouTube、レビューサイトなどで同時に発生しています。最初は一つのプラットフォームで始まった話題が、数時間のうちに別のプラットフォームへ広がることも少なくありません。
Redditで投稿された製品への不満がSNSで取り上げられたり、そこで広がった話題をクリエイターが動画で紹介したりするケースです。プラットフォームが変われば、ユーザーの反応や話題の切り口も変わるでしょう。
一つの投稿だけを追っていては、最初に生まれた話題がどこまで広がり、どのような評価につながっているのかを捉えにくくなります。ブランドをめぐる会話の流れを追うには、個々のプラットフォームだけでなく、会話が別の場所へ移っていく動きにも目を向ける必要があります。
誤情報やネガティブな認識が広がりAI回答にも影響する可能性がある
AIは、オンライン上に公開されているさまざまな情報をもとに回答を生成するため、誤った情報が広まっている場合や、否定的な反応が繰り返し投稿されている場合、その内容がAIの回答に反映されることもあります。
問題になるのは、事実に明らかな誤りがあるケースだけではありません。個々の情報は正しくても、否定的な反応が一方向に広がれば、ブランドの実態とは異なる印象が形成されることもあります。こうした出来事には短期間に反応が集中しやすいので、新商品の発売、価格の変更、サービス障害などが起きた場合は、とくに注意が必要です。
SEO・PR・SNSを分けて見るだけではブランド全体の評価を捉えにくくなる
SEOでは検索順位、PRではメディア掲載、SNSでは投稿や反応というように、担当領域ごとに情報を追っているだけではブランドをめぐる会話全体を把握しにくくなります。
メディアで目立った動きがなくても、Redditでユーザーの議論が広がっているかもしれません。その一方で、AI検索では企業ページではなく、第三者のレビューが回答の情報源として引用されることもあります。チャネルごとの動きを別々に確認するだけではなく、それぞれの会話がどうつながっているのかまで捉えることが求められます。
AI検索を意識したUGC戦略の5つのポイント
AI検索を意識したUGC戦略では、何を追い、どこに働きかけるかを整理することが不可欠です。具体的な5つのポイントを紹介します。
1. 自社ブランドに関するUGCとAI回答の現状を確認する
最初に、自社ブランドについてどのような会話が交わされているのかを洗い出します。Reddit、レビューサイト、LinkedIn、YouTubeなどの投稿に加えて、AI検索の回答も対象にしましょう。
企業が発信する情報だけでなく、第三者によるレビューやユーザーの意見がAI回答に使われることもあります。現在のAI回答にどのような情報が取り入れられているのかを確認すると、自社が発信している内容とユーザー側で語られている内容との違いも見えてきます。
▶︎関連記事：AI検索のブランドメンションとは？ツールを活用した測定・改善方法
2. キーワードや単発の言及ではなく、ブランド・センチメント・繰り返されるテーマを追跡する
UGCを見るときは、一つひとつの投稿を個別に追うだけでは不十分です。ブランドや製品に対する評価がポジティブなのかネガティブなのか、同じテーマが複数の場所で語られていないかまで把握しましょう。
例として、特定の業種に特有の要件への対応状況や、実際の運用シーンでの使い勝手について、似た意見が繰り返し投稿されている場合があります。こうした評価の傾向や話題は、新しい投稿が増えるにつれて変化することもあるので、継続的に追跡する必要があります。
3. 自社カテゴリーで影響力のあるコミュニティやクリエイターを特定する
自社カテゴリーについて、実際にどこで会話が交わされているのかを特定しましょう。認識形成に影響するコミュニティや、購買に関する話題を生み出しているクリエイターを洗い出すこともポイントです。
サイバーセキュリティ企業の場合、Redditでは導入の難しさ、LinkedInでは価格について語られるケースがあります。プラットフォームによって話題が変わるので、チャネルごとの違いを捉えることで、ユーザーの判断に影響する情報の流れを追うことができるでしょう。
複数のチャネルをまたいで会話を追うには、メディアインテリジェンスや、Meltwaterのようなソーシャルリスニングプラットフォームも活用できます。どこで会話が生まれ、どのような表現が繰り返されているのかを追うことで、AIによるブランド理解に影響するテーマも把握できます。
4. 顧客が具体的な体験を自然に共有できる環境をつくる
UGCは、企業が意図した内容を発信するだけでは生まれません。顧客が実際の体験を自然に共有できる環境を整え、利用後の感想や具体的な成果、使い勝手などが語られる状態を作ることが大切です。
レビューを意図的に作成したり、クリエイターに決められた表現を使わせたりする方法では、ユーザー目線のUGCにはなりません。実体験に基づく具体的な情報は、作り込まれたキャンペーンメッセージとは異なる形で、ユーザーがブランドを判断する材料になります。
5. AI回答を定期的に確認し、ブランドや競合の語られ方の変化を追う
AI回答を定期的に確認し、ブランドがどのように説明されているのかを追いましょう。「サポート対応が丁寧な会計ソフトはどこ?」のように、ユーザーが実際に検索しそうな質問を使うと、AIによるブランドの扱われ方を確認できます。
また、AI回答を確認するときは、どのようなコンテンツが引用されているのかにも注目しましょう。Meltwaterの分析では、AIによる引用が多かったLinkedIn記事に、次のような特徴が見られました。
- 100％が箇条書きまたは番号付きリストを使用
- 92％が明確な見出しを使用
- 67％が具体的な数値や測定可能なデータを掲載
AI回答で繰り返し引用される情報だけでなく、その元となるコンテンツの構成も考えることで、AI検索を意識した情報発信の方向性を検討する際の参考になります。
MeltwaterでUGCとAI検索でのブランド可視性を分析する
Meltwaterでは、ソーシャルプラットフォーム、フォーラム、レビュー、ニュース、ポッドキャスト、クリエイターコミュニティなど、さまざまな場所で交わされる会話を追跡できます。ブランドに関する語られ方がどのように生まれ、広がっているのかを継続的に把握できます。
SNS・フォーラム・レビュー・ニュース・クリエイターなどの会話を横断してモニタリングする
ブランドの可視性が、さまざまな場所で交わされる公開の会話に左右されるようになる中、複数のチャネルを横断して情報を捉えることが重要になっています。
顧客からの不満は、まずサポートコミュニティに投稿されることがあります。その数日後にはレビューの評価が下がり、さらにクリエイターがLinkedInやYouTubeでその問題を取り上げるかもしれません。
Meltwaterを活用すれば、こうした会話をチャネルごとに個別に追うのではなく、相互につなげて目を通すことができます。ブランドに関する語られ方が、どこで生まれ、どのように広がっているのかを捉えることが可能です。
センチメントや繰り返されるテーマを分析し、AI上のブランド認識の変化を把握する
AIによる検索体験が広がる中、ブランドには、オンライン上の会話がAIの生成回答にどのような影響を与えているのかを把握することが求められます。
MeltwaterのAI可視性トラッキング機能を活用すれば、AIによるブランドの解釈に影響を与える、繰り返し現れるテーマや感情の傾向を特定できます。ブランドについて繰り返し語られている話題や評価を追うことで、ユーザーの認識に影響するテーマが見えてきます。
また、価格変更などで最初は軽い不満が生じただけでも、インフルエンサーが批判を取り上げたり、競合他社が会話に加わったりすることで、反応が一気に広がることがあります。プラットフォームをまたいだ感情の変化を追跡すれば、コミュニケーションチームはこうした兆候に早い段階で対応可能です。
ブランドに関する語られ方が、AIによる要約に影響するほど広がってしまうと、その印象を変えることは格段に難しくなります。そのため、会話の変化を継続的に追い、ブランドに関する認識がどのように変化しているのかを捉えることが重要です。
UGCとAI検索に関するよくある質問
UGCとは何ですか？
ユーザー生成コンテンツ（UGC）とは、ブランドではなく、顧客やコミュニティのメンバーが発信するレビュー、フォーラムでの議論、ソーシャルメディアへの投稿、クリエイターによる動画、コメントなどを指します。
現在重要なのは、複数のプラットフォームで似たテーマがどの程度繰り返し語られているかです。価格、導入のしやすさ、サポートの品質、信頼性などに関する会話は、AIが生成する要約や推奨情報に影響する傾向があります。
なぜUGCがSEOやAI検索で重要になっているのですか？
従来の検索順位も引き続き重要ですが、AI検索はレビュー、Redditでの議論、クリエイターによる発信、ソーシャルメディア上の会話などから情報を集め、回答に反映するようになっています。
ユーザーがブランドのWebサイトを訪れなかったとしても、UGCが生まれるさまざまなチャネルで形成されたブランドの評判が、AI上での可視性に影響すると考えられます。
AIはUGCをどのように活用していますか？
AIは公開されている大量のコンテンツを集約・分析し、繰り返し現れるパターンやテーマを特定します。
例えば、数百人のユーザーが一貫して「そのプラットフォームは連携が難しい」と評価していれば、その傾向がAIによる推奨や要約に現れることがあり得ます。AIはキーワードだけに依存するのではなく、繰り返される会話同士の関連性やエンゲージメントの傾向、感情の変化なども捉えています。
ブランドはUGCにどのように影響を与えられますか？
ブランドがユーザーの意見や感想を完全にコントロールすることはできません。ただし、そうした会話が生まれる環境に影響を与えることはできます。
良質な顧客体験を提供できれば、より多くのレビューや推奨につながりやすくなります。関連するコミュニティに積極的に参加すれば、誤情報がさらに広がる前に訂正することも可能です。クリエイターと提携して認知を広げる方法もありますが、台本どおりの宣伝はユーザーに見抜かれて逆効果になることがあるので注意が必要です。
MeltwaterではUGCとAI可視性をどのように分析できますか？
Meltwaterでは、ソーシャルメディア、フォーラム、レビュー、ニュース、クリエイターコミュニティなどで交わされる会話をモニタリングできます。これにより、チームは公開されている会話がブランドへの認識にどのような影響を与えているのかを把握できます。
まとめ｜UGCをAI検索時代の市場インテリジェンスとして活用する
AI検索が広がる中、ブランドに関する情報は企業が発信するコンテンツだけではありません。レビューやSNS、フォーラム、クリエイターの発信など、ユーザー同士の会話から形成される評価も、AIによる回答や要約に影響する可能性があります。
UGCを追う際は、単発の言及にとどまらず、繰り返し語られるテーマやセンチメントの変化を捉えることがポイントです。そのうえで、浮かび上がったテーマをコンテンツ企画や広報方針、カスタマーサポートの改善などに反映していくことで、UGCの追跡は「観察」で終わらず、実際の施策につながっていきます。
UGCには、ユーザーの評価や不満だけでなく、市場で何が話題になっているのかを知る手がかりも含まれています。UGCを市場インテリジェンスとして活用し、そこで得た情報をPRやコンテンツ戦略などに反映すると、変化するユーザーの認識にも対応できます。
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
