AIシェア・オブ・ボイス|LLMO用語集

AI share of voice

AIシェア・オブ・ボイスとは、特定の業界やカテゴリにおいて、生成AIによる回答全体のうち、自社ブランドや商品が言及された割合を指します。

これは、競合他社と比較した際の「AI上の市場占有率」を意味する指標です。

従来、シェア・オブ・ボイス(SOV)は、テレビCMなどの広告出稿量や、SNSでのユーザーの言及数などを基準に計算されていました。

近年の生成AIの普及に伴い、AIの出力結果における情報の出現頻度を測る新しい概念として定義されるようになりました。

LLMOの施策に取り組む際、この数値は現状の立ち位置を把握したり、施策の効果を測定したりするための定量的な基準として利用されます。

目次

AIシェア・オブ・ボイスについてよくある質問

AIシェア・オブ・ボイスについて、初心者にも分かりやすく教えてください。

現在、わからないことを調べるときに、AIに質問して回答を得る人が増えています。

このとき、AIが提案する回答の中に、自分たちの商品やサービスがしっかり含まれているかを確認するための考え方です。

例えば、「部活で使う人気のラケット」をAIで調べたとします。

AIがいくつかのメーカーを答えた際、そこに自社の名前が含まれていなければ、購入の候補に入ることはありません。

AIを使って情報を集める人が増加する中で、AIからユーザーに向けて自社の情報を提示してもらえる状態を作れているかを判断する目的で使われます。

AIシェア・オブ・ボイスはどのような方法で測定・算出するのですか?

測定にあたっては、自社のビジネスに関連する複数の質問文を用意し、対象となる生成AIに実際に入力して結果を集計します。

例えば、自社の業界に関連する代表的な質問を100パターン用意し、それらをAIに入力します。

出力されたすべての回答データを分析し、自社ブランドが言及された回数を数えます。

そして、その回数を「競合他社を含む全ブランドが言及された合計回数」で割ることで算出します。

手作業で集計することも可能ですが、継続的な観測を行うために、専用の測定ツールを用いてデータ収集と分析を自動化する企業も存在します。

AIシェア・オブ・ボイスの数値を高めるためには、どのような取り組みが必要ですか?

AIの学習元となるデータソースにおいて、自社の情報が正確かつ豊富に掲載される状態を作ることが求められます。

AIはインターネット上にある情報を学習し、その中から関連性や信頼性が高いと判断したものを抽出して回答を生成します。

まずは自社の公式サイトで製品やサービスに関する詳細な一次情報を発信することが基本となります。

それに加えて、プレスリリースを継続的に配信したり、外部のニュースメディアや専門サイトでの掲載を獲得したりする活動が必要です。

外部の信頼できるサイトで自社が言及される機会を増やす広報活動が、最終的にAIの回答に自社が選ばれる確率を高めることにつながります。

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

Wikipedia, Share of voice, https://en.wikipedia.org/wiki/Share_of_voice, (アクセス日:2025.3.19)

総務省, 令和6年版 情報通信白書, https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/, (アクセス日:2025.3.19)

Pranjal Aggarwalほか, GEO: Generative Engine Optimization, 2024, Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 5-16

HubSpot, AI Share of Voice Tool, https://www.hubspot.com/aeo-grader/share-of-voice, (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。