シェア・オブ・モデル(SoM)|LLMO用語集

シェアオブモデルとは

シェア・オブ・モデル(SoM)とは、市場におけるブランド認知度を示すShareofVoice(SoV)のAI版です。

特定のカテゴリやトピックに関する質問に対して、AIが生成する回答内で自社ブランドがどの程度言及されたかを示す指標を指します。

近年、ユーザーが情報収集を行う際に、従来の検索エンジンに加えて対話型のAIを活用する機会が増加しています。

それに伴い、AIの回答内に自社ブランドを露出させるLLMOというマーケティング施策が重要視されています。

シェア・オブ・モデルは、このLLMOの取り組みにおける効果や認知度を測定する基準として機能します。

この指標が高い状態は、AIが特定の分野において自社を代表的な存在として学習し、認識していることを意味します。

これにより、AI経由で情報を探すユーザーに対して、自社の商品やサービスを知ってもらう接点を安定して獲得できます。

目次

シェア・オブ・モデル(SoM)についてよくある質問

シェア・オブ・モデル(SoM)とは何ですか?初心者にもわかりやすく教えてください。

友達に「おすすめの靴のブランドは何」と聞いたとき、特定のブランドの名前を挙げる人が何人いるかという割合の話に似ています。

これを対話型のAIに当てはめたものがシェア・オブ・モデルです。

例えば、AIに対して「おすすめのスマートフォンを教えて」と質問したとします。

そのAIが作成した文章の中に、特定の会社のスマートフォンの名前がどれくらいの頻度で登場するかを計算した数値のことです。

この数字が大きいほど、AIから頻繁に名前を挙げられている状態になります。

AIから推奨されやすい状態を作ることができれば、製品を知らない人にも自然な形で自社を知ってもらうことができます。

シェア・オブ・モデル(SoM)はどのように測定するのですか?

測定には、ターゲットとなるキーワードやユーザーが入力しそうな質問文を複数用意する必要があります。

それらを実際のAIモデルに入力し、出力された回答データを集める作業を行います。

特定のカテゴリに関する質問リストを作成し、複数の代表的なAIに回答を出力させます。

得られた回答テキストを分析し、自社ブランド名や製品名が登場した回数を集計します。

そして、競合他社を含む全体のブランド言及数に対する、自社の言及数の割合を算出します。

この作業を実施することで、AI内での自社の認知度を数値化して把握します。

シェア・オブ・モデル(SoM)を高めるためにはどのような対策が必要ですか?

AIはインターネット上の公開データを学習しているため、Web上での自社に関する言及量を増やすことが基本となります。

自社が発信する情報だけでなく、第三者からの客観的な言及を増やす必要があります。

具体的には、信頼性の高いニュースサイトや業界の専門メディアでの掲載を増やす取り組みが挙げられます。

また、公式サイトなどで製品に関する正確な一次情報を継続的に公開することも重要です。

外部のプラットフォームでの客観的なレビューを増やす施策も、AIの学習データに影響を与え、言及率の向上に繋がります。

LLMO関連用語一覧

概念・戦略

AIが情報を集約して回答する時代の、新しいマーケティングの考え方です。

プラットフォーム

現在、LLMOの対象となる主要なサービス群です。

主要プラットフォーム

新興・特化型

Google関連

仕組み・基盤技術

AIが情報を理解し、回答を生成する仕組みと基盤となる技術です。

技術的な設定

AIクローラーに対する指示や情報の渡し方に関する項目です。

測定指標・効果の可視化

参考文献

Abu Rayhan, The Great Decoupling: Transitioning from Search Engine Optimization (SEO) to Generative Engine Optimization (GEO), 2025, ResearchGate (Preprint)

Uri Samet, A GEO-First Framework: Integrating Search Visibility, Sentiment, and Digital Authority for Organic Growth in the AI Era, 2026, World Journal of Advanced Research and Reviews巻数29, 2031-2040

Jellyfish, AI is influencing consumer behavior, so the way LLMs ‘think’ about your brand is more important than ever, https://www.jellyfish.com/en-gb/news/jellyfish-launches-the-share-of-model-platform/, (アクセス日:2025.3.19)

Yotpo, LLM Optimization: How to Get AI to Talk About Your Brand, https://www.yotpo.com/blog/llm-optimization/, (アクセス日:2025.3.19)

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この記事を書いた人

渡邉志明のアバター 渡邉志明 代表取締役

【経歴・実績】
2019年早稲田大学卒。映像・広告スタートアップや大型求人ポータルサイト運営会社のSEO責任者を経て、これまで200社以上のSEO支援に加え、最新のLLMO(大規模言語モデル最適化)支援においても20社以上の実績を保有。自社独自のLLMOツール開発も手掛ける。

【専門領域】
BtoBサイト、ローカルSEO、メディア型・データベース型サイトのグロースを専門とし、成果創出を軸とした本質的な支援と圧倒的な行動量でのコミットを信条とする。AI時代の検索体験において、技術とコンテンツの両面から最適解を導き出すエキスパート。