📈 今日のグロース研究
30問のうち21問で、名前がゼロ。AIは自社サイトではなく「他人の棚」を読んでいた
きょうの結論
AIに名前を出してもらうAI可視性の戦場は、自分のブログではなくAIがすでに信じている第三者のページだった。だから最初の一手は記事を書くことではなく、そこに自分の欄を作りに行くことです。
TOPIC 1
30問投げて、21問で一度も名前が出なかった
自社サイトを磨いても、AIはそこを読んでいない。読まれているのは比較サイトのプロフィール欄だった。
21/30問自社名が一度も出なかった質問数
16/30問レビューサイトの欄が引用された数
3つ同じ質問を投げたAIの数
AEO（アンサーエンジン最適化） = 検索結果の順位ではなく、AIの答えの中に自分が出てくるようにすること。
TOPIC 2
決定打は歯医者だった。公式サイトは読まれていない
AIは一軒ずつのサイトではなく「まとめ役」を読む。自分の業界のまとめ役が誰かを先に知る必要がある。
この発見を受けて、開発者は自分のツールを4層に作り直しました。どの質問で負けたか（分析）、代わりに何が出ていたか（理由）、自動で下書きできる施策と自分でしかできない施策（方法）、実行して再テスト（アクション）。
もっとも効いた設計は3番目の分離でした。robots.txt の整備は自動で下書きできますが、比較サイトに自分の欄を作る作業はどのツールにも自動化できません。ここを画面上で分けたことで「レポートではなく共同作業者になった」と評価されています。
TOPIC 3
249ドルの手前に、無料で「落ちる」診断を置いた
診断ツール1つが、見込み客あつめ・検索語しらべ・記事テーマ選びを同時にやる装置になっている。
本人の言葉は「いきなり249ドルを払えと言われても、信じる理由がどこにも無い」。信頼を積むかわりに、不安を可視化する順序を選んだわけです。
TOPIC 4
4日で7媒体。被リンクは手に入り、ユーザーは来なかった
ローンチ媒体の総なめは「被リンクづくり」としては価値がある。ユーザー獲得のKPIとは分けて数える。
彼女がもらった助言がそのまま使えます。「あなたが解く課題について、ユーザーがすでに話している場所を5つ特定して、まず純粋に質問に答えに行きなさい」。そして横に広げる前に、元ネタの1店舗で紹介から報酬支払いまでを縦に1本通す。
TOPIC 5
3つの事例に共通していたのは「順番の入れ替え」だけ
どれも「やることを増やす」話ではない。順番を変えるのはたいていコストがかからない。
質問の作り方には型があります。「〜をしていますか？」ではなく「〜が起きたとき、あなたのシステムは何をしますか？」と聞くこと。前者はYesで流せますが、後者は答えられないと不安になります。
TOPIC 6
今日いちばん安く始められるのは、フォームの30分
「何を保存しないか」を書くのは、国内のUIでほとんど見かけない。1週間後に数字を比べられる。
AI可視性の実測は、今日始めれば日本語圏ではかなり早い部類に入ります。必要なのは30問のスプレッドシート1枚だけ。結果がどうであれ、一次データを持っている人はこれから数か月かなり強い立場に立てます。