独占深掘り：Ahrefs「ブランドレーダー2.0」がGoogle「AIモード」に正式対応——検索と生成AIが交差する“新しい露出戦争”の真実

2025年09月15日

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生成AIが回答を返し、検索がその根拠を束ね、ユーザーは一度の問いかけで意思決定の直前まで進む時代が現実になりました。2025年9月9日、Googleが「AIモード」の日本語提供を開始した直後、Ahrefsはブランド可視化プラットフォーム「ブランドレーダー」を「2.0」へと大幅アップデートし、AIモードへの正式対応をアナウンスしました。これは単なる機能追加ではありません。従来の順位中心のSEO指標から、AIがどのブランドをどの文脈で“答えとして採用するか”を可視化・最適化するGEO（Generative Engine Optimization）時代への実務的シフトを意味します。本稿では、一次情報と業界各紙の報道を精査しながら、アップデートの要点、Google「AIモード」の仕組みと到達点、Ahrefs「ブランドレーダー2.0」で具体的に何が見えるようになるのか、競合ツールとの違い、そして今すぐ現場で実行できる運用シナリオまでを、ビジネス視点で徹底的に解説します。ニュースに反応するだけではこの波は乗りこなせません。ブランドが“AIに選ばれる”条件を、今日から戦略に組み込みましょう。

速報要点：何が起きたのかを30秒で把握

2025年7月末

Ahrefs「ブランドレーダー」初報。AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilotの主要5プラットフォームでの言及可視化が実務投入段階へ。

2025年9月9日

Google「AIモード」日本語提供が開始。Gemini 2.5カスタムモデルと「クエリ・ファンアウト」技術により、長文・複雑質問へ包括回答を実装。

同日〜

Ahrefs「ブランドレーダー2.0」発表。AIモードの正式対応、UI刷新、API提供、レポート強化でGEO運用の司令塔へ。

要点は明快です。ユーザーの探索行動は、青いリンクを行き来する段階から「AIの包括回答を起点に深掘りする体験」へと移行しつつあります。その“答えの本体”に自社ブランドを載せられるかどうか——ここが可視化され、日々の運用で改善できる土台が整いました。

Google「AIモード」の正体：なぜ長文の複雑質問に強いのか

ユーザーの長文質問

→

クエリ・ファンアウト（質問をサブトピックに分解）

→

並列検索（多ソースへ同時照会）

→

Gemini 2.5カスタムで統合要約

回答カード（AIの包括回答）

＋

根拠リンク（深掘り用ウェブページ）

＋

フォローアップ質問（対話で追撃）

AIモードは、ユーザーの一度の問いを内部で複数のサブトピックに分割し、それぞれに対して並列に検索を走らせ、Gemini 2.5のカスタムモデルで再構成します。結果として、旅行計画のような多条件・多段タスクでも、起点から「使える案」が提示されるのが特徴です。信頼度が十分でないと判断される場合にはAI回答ではなく通常の結果一覧にフォールバックする制御も併用されており、利便性と信頼性のバランスに配慮した設計が取られています。音声や画像によるマルチモーダル入力にも対応しているため、現場の利用シーンは検索の外側へと広がります。

「ブランドレーダー2.0」で何が見えるのか：GEOのダッシュボード化

領域	可視化されるもの	意思決定への効用
AI可視性	AIモード、AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilotでのブランド言及・引用・出現文脈	自社が“答え”に入っているか、どんな問いに強いか、競合差分は何かを即時把握
検索需要	ブランド名・関連クエリのボリューム推移と意図カテゴリ	AI露出とブランド需要の連動や波及効果をトレース
ウェブ可視性	ニュース、レビュー、フォーラムなど外部サイトでのメンション	AIが参照しやすい“根拠の生態系”の強化ポイントを特定
運用性	UI刷新、API提供、レポート強化（セットアップ不要の即時利用ベース）	社内ダッシュボード連携と定例レビューに適合

最も大きい変化は「AIモード」が正式に観測対象へ加わったことです。従来の“順位”の成績表では掬いきれなかった、AIの回答に採用されるか否かという領域が、定量的な比較と時系列の改善対象になりました。GEOのPDCAが、本格的に回せます。

データ規模のリアリティ：主要AIプラットフォームのプロンプト・インデックス

AI Overviews（約1億0552万）

Perplexity（約1291万）

Copilot（約1175万）

ChatGPT（約874万）

Gemini（約372万）

AI Overviewsの規模が突出して大きいことは、生成AIと伝統的検索の橋渡しとしての重要度を物語ります。一方で、ChatGPTやPerplexity、Copilot、Geminiといった各AIプラットフォームの“回答面”にもブランドのチャンスは生まれています。分母の違いを理解した上で、どの場面で勝ちに行くかを設計するのが合理的です。

実務での使い方：GEO運用の「1テーマ・4ステップ」

テーマ選定：商材の稼ぎ頭や新規獲得の起点になり得る「質問」を1つ選びます。例として「中小企業の経費精算ソフトの比較」。
可視化：ブランドレーダー2.0でAIモード、AI Overviews、主要LLMにおける出現状況と競合構図、回答に引用される根拠ページを洗い出します。
打ち手：回答本文に引用されやすい断片（要点Q&A、比較表、価格・導入条件、更新頻度の高い数値、検証結果）を明示した“引用されやすい構造”に改稿します。スキーマやFAQの構造化もここで付与します。
再観測：2〜4週間の時系列でAI中の露出推移を追い、引用URLの増減とともに外部エコシステム（レビュー、比較記事、フォーラム）の強化点を見直します。

重要なのは「スニペットになりやすい“根拠の塊”を用意する」ことです。抽象的な主張ではなく、比較の軸と数値、判断基準、前提条件を短い断片として明示する。AIはそこを拾い、回答の構造材にします。結果として露出の質と収益性が揃って改善していきます。

競合ツール比較：何を併用すると情報の死角が消えるか

ツール	強み	相性のよい用途
Ahrefs ブランドレーダー2.0	AIモードを含む6エンジン横断のAI可視性を一元化。セットアップ不要の即時可視化、API連携。	GEOの司令塔。キャンペーン横断でのブランド露出の時系列監視と競合比較。
Semrush（AI SEO Toolkit / AI Modeトラッキング）	AI Overviews・AIモードの出現監視、AI可視性研究、ポジショントラッキングとの統合。	キーワード順位・SERP変化とAI露出の相関を一面で見る運用。
Similarweb（AI Chatbot Traffic / GenAI Toolkit）	ChatGPTやPerplexityなど“AI経由の実トラフィック”とプロンプト例の可視化。	AI露出がどのページの訪問に転化しているかの検証。
ミエルカSEO（AIOレポート）	登録キーワードにおけるAI Overviews表示率とブランド言及の有無を日本市場向けに追跡。	日本語キーワードのAIO露出監視とコンテンツ改修の起点づくり。

「AIでの露出の量と質（誰のどの問いに、どの断片が採用されたか）」はブランドレーダーで、「AI経由の実訪問とプロンプトの実態」はSimilarwebで、「順位やSERPの変化とAI出現の並走」はSemrushで——と役割を切り分けると、現場の判断はむしろシンプルになります。

“AIに選ばれるコンテンツ”とは何か：構造と更新こそが武器になる

要点の断片化

FAQ、比較表、決定条件、価格・仕様、注意点など“引用可能な塊”をページ内に明示。

根拠の多層化

一次データ、検証結果、事例、外部レビューの生態系を整え、AIが辿れるリンク網を構築。

構造化データ

FAQ、製品、レビュー、HowToのスキーマで機械可読性を高め、誤要約の余地を縮小。

更新の即時性

バージョン、価格、日付、サポート範囲など変動情報を最短で更新。AIの再学習・再引用を促進。

AIは“良い答えの部品”を探しています。装飾よりも骨格、主張よりも根拠、数量よりも要点。露出は運ではなく設計できます。今回のアップデートは、その設計の良し悪しが可視化される土台を提供しました。

ケースで理解する：BtoB比較テーマを90日で押し切る運用例

0〜2週

ブランドレーダーでAIモード・AIO・LLM横断の“空席”を発見。引用元URLと競合の強みを棚卸し。

3〜6週

比較表の刷新、FAQの追加、検証記事の公開。レビュー獲得と外部比較記事への情報提供を並走。

7〜10週

SimilarwebでAI経由訪問の着地ページとプロンプト例を確認。離脱の理由をUI・要点で補修。

11〜13週

SemrushでSERPとAI出現の並走監視。AIモード採用の断片が増えたかをレポートで提示。

この流れをひとつのテーマに集中させると、GEOの成果が視認化され、社内の合意形成も加速します。重要なのは、露出“量”だけでなく“どの問いで勝っているか”の精度です。勝つ問いが明確になれば、営業資料やLPの構成も一段で洗練されます。

注意点と落とし穴：数値の解釈を誤らないために

AI中の“言及数”はブランド認知の全体を意味しません。回答に採用されないがゆえに見えない蓄積もあります。
アルゴリズムとインデックスの更新で短期変動は必ず起きます。週次ではなく月次トレンドで評価しましょう。
回答の信頼度が低い場合はAI表示自体が抑制されるため、露出の母集団が変動します。根拠側（出典と構造）を鍛えることが先決です。
国内と海外でAIモードの普及フェーズが異なります。地域別の戦い方を分け、デマンドと露出の相関をローカルで見る視点が必要です。

数値を“指標”ではなく“現象の記録”として扱い、現実に起きている意思決定の前段（どんな問いに誰が納得するか）を動かすことに注力しましょう。可視化は地図であって、目的地そのものではありません。

なぜ今動くべきか：検索が「答えになる場所」に変わるから

行動の距離が短い

AI回答は意図の整理と候補の提示を同時に行います。比較検討の終盤に一気に到達します。

推薦の権威性

AIに採用された断片は“第三者の推薦”として機能し、遷移した訪問の質が高くなります。

露出の作り込み

構造と根拠を設計できる企業ほど、AIに選ばれる頻度が逓増します。運用で差がつきます。

検索は「答えの入口」から「答えそのもの」へと変わりつつあります。だからこそ、答えの素材を持つ者が強い。今回のアップデートは、誰が素材を持ち、誰が持っていないのかをあぶり出します。ニュースの熱が冷める前に、答えに入る準備を始めてください。

まとめ：露出戦争の勝ち筋は“構造×根拠×継続観測”にある

構造

引用されやすい断片を用意し、ページ内の意味構造を明示する。

根拠

一次情報と第三者の証言を多層化し、AIが辿れるエコシステムを整える。

継続観測

ブランドレーダー2.0を軸に、SimilarwebやSemrushで死角を埋める。

AIが誰を“答え”として採用するかは、もう運任せではありません。Ahrefs「ブランドレーダー2.0」によってAIモードを含む生成AI全体の露出が日次運用の対象に入りました。設計して、測って、直す。この地道な繰り返しこそが、AI時代のブランドを静かに、しかし確実に強くします。

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