追跡中の153ブランドを、Wikipedia の記事の有無で分けた
サンプルは、2026年10月4日から29日までに Proofsource が ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overviews で、ブランド名を含まない英語の購買者の質問について収集したすべての回答です。110アカウント、153ブランド分の回答23,046件です。
各ブランドを英語版 Wikipedia で調べ、記事に記載された公式サイトがブランドのドメインと一致する場合、またはタイトルが完全に一致するページがその企業についてのものだった場合に、記事ありと数えました。記事があったのは22ブランド、なかったのは131ブランドです。
記事のあるブランドは回答の52.5%で言及され、それ以外は4.6%だった
22ブランドは回答2,712件中1,423件、52.5%で言及されました（95%区間は50.6%〜54.3%）。131ブランドは20,334件中927件、4.6%でした（4.3%〜4.9%）。記事のあるブランドの中央値は回答の55%で言及され、記事のないブランドの中央値は1.2%でした。
この差はどのエンジンでも変わりませんでした。ChatGPT は記事のあるブランドに回答の56.9%で言及し、それ以外には6.1%でした。Claude は50.7%と4.4%です。
言及した回答1,423件のうち、自社の記事が引用されたのは27件
記事が効いているなら、エンジンはそれを読んでいるはずです。実際には、ほとんど読んでいませんでした。22ブランドのいずれかに言及した回答で、そのブランド自身の Wikipedia ページが引用元に含まれていたのは27回（1.9%）でした：
- Claude：332件中20件。
- Google AI Overviews：353件中6件。
- ChatGPT：427件中1件。
- Perplexity：311件中0件。
Wikipedia を頻繁に引用したのは Claude だけで、これらのブランドへの言及が多いわけではなかった
引用247,363件全体のうち、Wikipedia は1,638件でした。そのうち1,517件が Claude によるもので、Claude の引用の2.0%にあたります。Claude は回答5,685件中966件のどこかで Wikipedia を引用していました。ChatGPT は引用46,413件中45回、AI Overviews は40回、Perplexity は36回でした。
ChatGPT は Wikipedia をほとんど開かなかったのに、4つのエンジンの中で記事のあるブランドに最も多く言及しました。これらはモデルが既に知っている企業です。記事はそのしるしの1つであって、原因ではありません。
Wikipedia は、既に十分な報道があるブランドしか受け入れない
Wikipedia の企業に関するガイドラインは、組織が特筆性を持つと推定されるのは、その組織から独立した信頼できる複数の二次情報源で詳しく取り上げられている場合に限られ、当然に特筆性を持つ企業はないとしています。利益相反に関するガイドラインは自社の記事を編集することを強く勧めておらず、有償の編集は開示しなければなりません。
つまりブランドは、モデルも学習に使う独立した詳しい報道をまず獲得しなければ、記事を持てません。Wikipedia が学習で特別な重みを持つのは確かです。OpenAI の GPT-3 の論文では学習データ構成の3%を占め、3.4回繰り返して学習されました。フィルタ済みの Common Crawl は0.44回です。現在の各社は構成を公開していません。
Wikipedia について私たちならどうするか
- 記事がないなら、Wikipedia が求めるような独立した報道に力を注ぎましょう。レビュー、アナリストのレポート、自社を詳しく取り上げる業界誌です。エンジンはそれらを直接読みます。
- 条件を満たすなら、自社との関係を開示したうえで、ノートページで記事の作成や編集を提案しましょう。自分で書いてはいけません。
- 既に記事があるなら、Claude になったつもりで読みましょう。最も引用しやすいエンジンなので、記事に古い情報があれば、それが回答に入り込みます。
Proofsource での扱い方
Proofsource は、各回答で各エンジンが引用したすべてのページを、言及されたブランドと並べて記録します。購買者が尋ねる質問で、自社や競合の Wikipedia の記事をいずれかのエンジンが読んだかどうかを確認できます。
この分析が誤っている可能性がある点
これはブランドの比較であって、実験ではありません。記事のあるブランドの多くは大手の有名企業で、差の大部分は記事ではなくそのことで説明できる可能性が高いです。22ブランドのうち3ブランドは言及されたのが回答の30%未満で、記事のない131ブランドのうち5ブランドは30%を超えていました。
記事は名前とウェブサイトで照合したため、記事のある一部のブランドが誤ったグループに入っている可能性があります。1つのブランドは2つのアカウントで追跡されており、二重に数えています。
学習データは外からは見えません。記事は一度も引用されないまま、モデルがブランドを覚える助けになっているかもしれません。私たちが測ったのはリアルタイムの引用だけです。Claude の回答はウェブ検索付きの API から取得しており、アプリでは引用の仕方が異なるかもしれません。
サンプルは26日間、米国から尋ねた英語の質問、そしてユーザーが追跡対象に選んだカテゴリです。Shopify のレビュー用テストストア4つは除外しました。
