AI検索時代に勝つのは「一次情報」ではない — 「比較できるファクト」を設計する

「一次情報を出せば評価される」は誤り

AI検索対策の現場でよく聞く「自社の一次情報を増やしましょう」という助言には、重要な落とし穴があります。

LANY社の分析によれば、AIが参照するのは「後付けで作れる一次情報」ではなく、「比較できるファクト」です。

AIにとって「存在しない情報」とは同じ

「AIにとって、デジタル空間上で公開されておらず、テキストとして取得できず、構造を持っていない情報は、存在していないのと同じです」（LANY）

具体例:

• PDF内だけに記載された料金表 → AIは読めないことが多い
• 画像内のテキストだけのスペック表 → 抽出困難
• OTAにしか載っていないチェックイン時間 → 公式サイトと不一致なら信頼度低下
• 「高品質なサービスを提供しています」→ 比較不可能な抽象表現

評価されるファクトの条件

AIは「説明しやすい価値」——条件・数値・期間・制約が明確なもの——を好みます。

公式サイトより第三者を重視するケース

学術論文（arxiv等）の分析でも、AIは状況によって公式サイトより第三者メディアを重視する傾向が報告されています。

美容医療カテゴリの調査（LANY）では、あるクリニックの公式サイトがAI Overviews引用元の50%以上を占めても、「おすすめ」として言及された率は1.3%でした。

示唆: 引用（リンク）は自社サイト改善で狙えるが、推薦・言及は第三者の合意形成が必要。

LLMO = 情報配置の設計

「LLMOとは、どの価値を、どの場所に、どの粒度で置くかを設計する仕事です」（LANY）

実務チェックリスト:

1. **どの価値** — 自社の強みを数値・条件付きファクトに変換
2. **どの場所** — 公式サイト・GBP・OTA・メディア・口コミのどこに置くか
3. **どの粒度** — 1文1ファクト、FAQ単位、Schema単位で構造化

BtoB企業への適用

参考文献

• [AI検索時代、勝つのは「一次情報」ではない — LANY](https://www.lany.co.jp/blog/llmo-fact-strategy)

本記事はAEO総研編集部が公開情報をもとに執筆しました。