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購買者の質問へのAIの回答は5つのブランドを挙げた。Perplexity は3つだった

リストの長さで、エンジンがカテゴリのどこまで下を見るかが決まります。その長さはエンジンによって異なり、1つのリストは、より大きな候補の中から引いた小さな抽選にすぎません。

回答26,607件に出てくる名前を数えた

購買者があるカテゴリで最良のツールをエンジンに尋ねると、短いリストが返ってきます。そのリストの短さで、そもそも何社が検討の対象になるかが決まります。

サンプルは、2026年10月4日から11月1日までに ChatGPT、Claude、Perplexity、Google AI Overviews から収集した、追跡対象のブランド名を含まない購買者の質問に対するすべての回答です。116アカウント、187ブランドの質問3,470件に対する回答26,607件です。同じ内容が繰り返された回答は除きました。

ここでの名前とは、Proofsource が抽出した、回答が言及しているすべての会社または製品のことです。抽出した132,032件の名前はすべて、その回答の中にそのままの形で出てきます。

3つのエンジンは5つ、Perplexity は3つの名前を挙げた

「X vs Y」の質問への回答3,222件を分け、残りの23,385件、つまり選択肢を尋ねる質問を見ました。回答あたりの名前の数の中央値は次のとおりです。

  • ChatGPT:5(平均6.4)。3つ以下の回答は17.5%(95%区間は16.6%〜18.5%)。
  • Claude:5(平均5.6)。3つ以下は12.6%(11.8%〜13.5%)。
  • Google AI Overviews:5(平均5.6)。3つ以下は15.8%(14.9%〜16.8%)。
  • Perplexity:3(平均3.6)。3つ以下は41.0%(39.7%〜42.3%)。

Perplexity が名前を1つだけ挙げた頻度は ChatGPT の4倍だった

Perplexity は、これらの回答の8.8%でちょうど1社だけを挙げました。ChatGPT では2.2%でした。反対に、10を超える名前を挙げた回答は、ChatGPT で9.2%、Perplexity で1.5%でした。

つまり、カテゴリでいつも4番目か5番目に名前が挙がるブランドは、3つのエンジンでは回答に入り、Perplexity ではほとんど外れます。MaxAEO が2026年6月に B2B ソフトウェアの質問への ChatGPT の回答300件を調べた監査では、中央値は4でした。私たちの ChatGPT の中央値は5で、ソフトウェアから住宅の屋根の太陽光発電まで、より幅広いカテゴリにまたがっています。

比較の質問では、どのエンジンも2つの名前を挙げた

「X vs Y」の質問への回答3,222件では、4つのエンジンすべてで名前の数の中央値が2で、78.0%が3つ以下でした。エンジンは尋ねられた質問に答えているだけです。こうした回答に入れるのは、購買者があなたの名前を競合の名前と並べて入力したときだけなので、候補リストとして読まないでください。

また、選択肢を尋ねる質問の9.9%では、名前が1つも挙がりませんでした。Perplexity は14.3%、Claude は11.4%、ChatGPT は7.8%、AI Overviews は6.3%です。その多くは何を見て選べばよいかを尋ねる質問で、返ってきたのは選び方の基準でした。

1つの回答に出る名前は5つ。1つの質問で使われた名前は18

質問とエンジンの組み合わせ356組が、この1か月で8回以上尋ねられており、回数の中央値は11回でした。それらの回答全体で、中央値の質問は18の異なる名前を集めました。ChatGPT は14、Perplexity は13、Claude は20、AI Overviews は25です。

そのうち約4つは、回答の半分以上に登場しました。7つは1回しか登場しませんでした。つまり購買者が目にするリストは、少数の中核と、周縁から引かれたいくつかの名前でできており、その周縁は尋ねるたびに変わります。

私たちならどうするか

  • 購買者の質問をそれぞれ各エンジンに何度か尋ね、出てきた名前をすべて、それぞれが何回登場したかとともに書き留めましょう。
  • 回答の半分以上に入っていれば、あなたは中核にいます。10回尋ねて1回しか出てこなければ、周縁にいます。エンジンが中核の名前を挙げるときに引用しているページを読みましょう。あなたが載るべきなのはそのページです。
  • Perplexity は別に評価しましょう。名前が3つなら、そこでの4位はほとんど「入っていない」のと同じです。
  • 「X vs Y」の回答は候補リストの数値から外しましょう。それが教えてくれるのは比べたときにどう見えるかであって、選ばれるかどうかではありません。

Proofsource での扱い方

Proofsource は、購買者の質問を定期的にすべてのエンジンに尋ね、各回答が挙げたすべての会社と製品を、あなたが登録した競合と並べて記録します。そのため、1つの質問についての候補全体と、それぞれの名前がどのくらいの頻度でリストに入ったかを確認できます。

この分析が誤っている可能性がある点

言及が必ずしも推奨とは限りません。ある会社を除外するために名前を挙げた回答もここでは数えており、1つのブランドの製品ラインが2つか3つの名前として数えられることもあります。

対象はユーザーが追跡対象に選んだブランドで、その多くは若く、カテゴリはソフトウェアから地域のサービスまでさまざまです。実際の提供企業が3社しかないカテゴリでは、どのエンジンでもリストは短くなります。質問はほとんどが英語です。

候補の数値は質問とエンジンの組み合わせ356組だけが対象で、尋ねる回数が増えるたびに大きくなるため、18は約11回尋ねた場合の値です。エンジンは変わるもので、モデルの更新によってリストが一晩で長くも短くもなりえます。

外部の数値の出どころ

  1. How Many Brands Does ChatGPT Recommend? Data From 1,200 AI Answers · MaxAEO
  2. AI の引用を追跡:AI エンジンが挙げる情報源 · Proofsource
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質問

ChatGPT は1つの回答でいくつのブランドを勧めますか?

選択肢を尋ねる購買者の質問を集めた2026年10月の私たちのサンプルでは、ChatGPT が1つの回答で挙げた会社や製品の数の中央値は5で、9.2%の回答では10を超えていました。Claude と Google AI Overviews も5、Perplexity は3でした。

Perplexity は ChatGPT より挙げるブランドが少ないですか?

私たちのサンプルではそうです。Perplexity の中央値は3で、ChatGPT は5でした。Perplexity の回答の41.0%は3つ以下で、ちょうど1つだけだった回答は8.8%と、ChatGPT の2.2%を上回りました。

1つのAIの回答に入っていなければ、候補から外れたということですか?

必ずしもそうではありません。1か月に約11回尋ねた質問では、中央値で18の異なる名前が集まり、そのうち約4つが回答の半分以上に登場しました。何度か尋ねて、自社が登場する頻度を数えましょう。

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