AI経由の直接リファラルはわずか1.1%、だが言及されると来訪+20pt――Scrunch調査

AI経由の直接リファラルはわずか1.1%、だが言及されると来訪+20pt――Scrunch調査

要点: 2026年8月13日、Search Engine Land(著者Danny Goodwin)が、AI Customer ExperienceプラットフォームScrunch(2026年6月にSitecoreが買収)の新調査を報じた。AIアシスタントとの会話の後にニュース出版社サイトを訪問したケースのうち、リファラーが「AI経由」と記録されるのはわずか1.1%にとどまる一方、AIの回答内で出版社名が言及されると、その出版社への訪問は翌日で10.6ポイント、1週間で約20ポイント増加するという「遅延効果」が確認された。 直接的な参照リンクのクリックだけでAI検索の効果を測ろうとすると、この遅延効果・間接効果を丸ごと見落としてしまう危険性を示すデータであり、LLMO担当者のアトリビューション設計に一石を投じる内容だ。

最終更新日: 2026年8月14日

何が起きたのか

Search Engine Landが報じたScrunchの新調査

2026年8月13日、Search Engine LandのEditorial DirectorであるDanny Goodwin氏が、「Only 1.1% of news publisher visits come directly from AI: Study」と題する記事を公開した。出典は以下の通りである。

https://searchengineland.com/news-publisher-visits-from-ai-study-484851

同日、SEO・デジタルマーケティング系ニュースサイトのOptimixedも同内容を要約した記事を掲載している。

https://www.optimixed.com/only-1-1-of-news-publisher-visits-come-directly-from-ai-study/

この調査を実施したのは、AI検索における可視性の把握・最適化を専門とするプラットフォーム企業のScrunchだ。Scrunchは2026年6月3日、コンテンツマネジメント大手のSitecoreに買収されており、現在はSitecoreグループの一員として「AI Customer Experience Platform」を展開している。買収に関するプレスリリースは以下で確認できる。

https://www.prnewswire.com/news-releases/sitecore-acquires-scrunch-to-help-brands-influence-discovery-and-buying-decisions-in-the-ai-search-era-302790214.html

調査の方法論――「プライバシーセーフなオプトインパネル」による会話とアクセス行動の紐付け

今回の調査の最大の特徴は、その方法論にある。Scrunchは、プライバシーに配慮した形でユーザーの同意を得た「オプトインパネル」を用いて、実際のユーザーがAIアシスタントと交わした会話データと、同じユーザーの匿名化されたウェブ上の行動データ(従来型のGoogle検索、ブランドサイト訪問、小売業者の商品ページ閲覧など)を紐付けて分析している。対象期間は2026年2月から6月にかけての数ヶ月間で、数百万件規模の検索イベント・AI会話・出版社訪問データが分析対象となった。

この方法論が重要なのは、通常のアクセス解析ツール(GA4など)が依拠する「リファラー(参照元)」の情報だけでは捉えきれない、AI会話とその後のユーザー行動の因果関係に迫ろうとしている点だ。従来のアクセス解析は「どこから来たか」という直近のクリック経路しか記録できないため、「AIとの会話がきっかけで、後日改めて検索して訪問した」というようなケースを、AI起因の訪問として捕捉することができない。Scrunchの調査は、同一ユーザーの会話履歴とアクセス履歴を突き合わせることで、この「見えない経路」を可視化しようとする試みだと言える。

中心的な発見1: AIリファラーを持つ訪問はわずか1.1%

調査の中心的な数値は、「AIアシスタントとの会話の後に発生したニュース出版社サイトへの訪問のうち、AIリファラーを持つものはわずか1.1%だった」というものだ。原文では次のように記述されている。

"AI referrals accounted for just 1.1% of visits to news publishers after conversations with AI assistants"

この1.1%という数値に対して、会話後の出版社訪問全体のうち、約75%が直接アクセス(URLを直接入力する、ブックマークから開くなど、参照元が記録されないアクセス)であり、約9%が従来型の検索エンジン経由であったことも報告されている。つまり、AIとの会話の後に出版社サイトを訪れたユーザーの大多数は、AIが提示したリンクを直接クリックしたのではなく、いったんAIとの会話を終えた後、URLを直接入力したり、改めて検索エンジンで調べ直したりする形でサイトに到達している、ということになる。

この数値だけを見れば、「AI経由の参照トラフィックは無視できるほど小さい」という、これまでも繰り返し報じられてきた結論の延長線上にあるように見える。実際、aiseo-llmo.comでもこれまで、AI経由の参照トラフィックが全体の1%前後にとどまるという趣旨のデータを複数回取り上げてきた。しかし、この調査の本当の価値は、次に紹介する「遅延効果」のデータにある。

中心的な発見2: ニュース関連のAI会話は、翌週の出版社訪問確率を20.5ポイント押し上げる

Scrunchの調査によれば、ニュースに関連する話題についてAIアシスタントと会話したユーザーは、そうでない会話(ニュースに関連しない一般的な会話)をしたユーザーと比較して、その後1週間以内に何らかのニュース出版社サイトを訪問する確率が20.5ポイント高かったという。原文は次の通りだ。

"Readers were 20.5 percentage points more likely to visit a news publisher during the week after a news-related AI conversation than after a non-news conversation"

この数値が示しているのは、AIとの会話それ自体が、その場での直接クリックという形では表れなくとも、その後1週間というスパンで見たユーザーの情報収集行動に明確な影響を与えている、という事実だ。会話の直後にはクリックしなかったとしても、その話題が頭に残り、後日改めて検索したり、関連する話題に触れた際にニュースサイトを訪れたりする、という間接的な行動喚起が起きていると解釈できる。

中心的な発見3: AI Overviewsを含む検索は、含まない検索よりも出版社クリック率が低い

調査ではさらに、Google検索においてAI Overviewsが表示される検索と、表示されない検索とで、出版社サイトへのクリック率を比較したデータも示されている。AI Overviewsを含む検索での出版社クリック率は約20%であったのに対し、AI Overviewsを含まない検索でのクリック率は約30%だった。同一クエリでの比較においては、その差は約2ポイントに縮小するとされている。また、ニュース関連の検索全体のうち、AI Overviewsが表示される割合は約4分の1(約25%)だったという。

この「同一クエリでは差が縮小する」という補足は重要だ。単純にAI Overviewsの有無だけを比較すると20%対30%という大きな差に見えるが、これはAI Overviewsが表示されやすいクエリの性質(より情報収集目的が強く、単一の答えで満足しやすいクエリなど)自体が、そもそもクリック率が低い傾向にあることも影響している可能性がある。同一クエリで比較した場合の差が約2ポイントに縮小するというデータは、AI Overviews自体の直接的な影響と、クエリの性質による影響を切り分けて考える必要があることを示唆している。

中心的な発見4: AIに言及された出版社は、翌日+10.6ポイント、週間+約20ポイントの訪問増加

調査のもう一つの柱が、AIの回答内で出版社名が言及された場合の効果測定だ。Scrunchの分析によれば、AIの回答内で名前が言及された出版社は、言及の翌日に10.6ポイント、1週間の累計では約20ポイント、訪問が増加する傾向が確認されたという。これは、前述の「1.1%」という直接クリックの数値とは対照的に、AIによる言及自体が、たとえ直接のクリックを伴わなくとも、ブランド認知・検討行動を通じて後日の訪問につながる効果を持つことを示すデータだ。

中心的な発見5: 大手出版社への集中――名前言及の82%、訪問の97%

もう一点、公平性の観点から見逃せないデータが、AIの回答における出版社名の言及と、その後の訪問がどの程度、大手出版社に集中しているかという分析だ。調査によれば、大手出版社(規模の大きいメディア)は、AIの回答内で言及される出版社名全体のうち82%を占める一方、実際に発生した訪問のうち97%を獲得しているという。つまり、AIの回答内での言及機会そのものがすでに大手出版社に偏っている(82%)上に、訪問への転換においてはさらにその偏りが増幅されている(97%)ことになる。中小規模のパブリッシャーやニッチな専門メディアにとっては、AIの回答内で言及される機会自体が限られているだけでなく、仮に言及されたとしても、実際の訪問につながる割合が大手と比較して低い可能性がある、という厳しい現実を示唆するデータだ。

Danny Goodwin氏の指摘――「最後のクリックしか見ていない計測」の限界

Search Engine LandのDanny Goodwin氏は、この調査結果を紹介する中で、従来のリファラルデータの構造的な限界について指摘している。記事内では、次のような趣旨の指摘がなされている。

"referral data captures only the last click before a visit. It can't reconstruct the full path across AI conversations, searches, and later website visits"

日本語に訳せば、「リファラルデータは、訪問直前の最後のクリックしか捕捉できない。AIとの会話、検索、そしてその後のウェブサイト訪問という一連の経路全体を再構築することはできない」という趣旨だ。この指摘は、GA4をはじめとする一般的なアクセス解析ツールが依拠する「ラストクリックアトリビューション」という計測モデルそのものの限界を、AI検索時代という文脈で改めて浮き彫りにするものと言える。

Goodwin氏はまた、AI経由のリファラルのみを見て効果を判断すると、その後の直接訪問や検索につながる間接的なインタラクションを見落とすリスクがあると警鐘を鳴らしている。今回のデータで言えば、「AIリファラーは1.1%しかない」という数字だけを見て「AI検索対策には効果がない」と結論づけてしまうと、実際には存在する20.5ポイント・10.6ポイント・約20ポイントといった遅延効果・間接効果を丸ごと無視することになる、という指摘だ。

調査自体の限界――因果関係の証明ではなく相関の観測

一方で、この調査結果を扱う際には、いくつかの留意点も意識しておく必要がある。まず、Scrunchの調査自体が明記しているように、リファラルデータの構造的な限界(最後のクリックしか捕捉できない)は、Scrunchの分析手法をもってしても完全に解消されているわけではない。オプトインパネルによる会話とアクセス行動の紐付けは、あくまで同一ユーザーの複数の行動データを統計的に関連付けたものであり、個々のユーザーについて「このAI会話が、この訪問の直接の原因である」という個別の因果関係を厳密に証明するものではない。20.5ポイントや10.6ポイントといった数値は、あくまで集団レベルでの相関・傾向を示すものとして理解する必要がある。

また、この調査の対象はあくまで「ニュース出版社」に限定されている点にも注意が必要だ。ニュース記事は速報性・話題性が高く、AIとの会話をきっかけに関連するニュースサイトを後から検索し直すという行動が起きやすいジャンルである可能性がある。一般的な商品レビューサイトやBtoBサービスの比較サイトなど、他のジャンルのコンテンツにおいても同様の遅延効果が観測されるかどうかは、この調査だけからは判断できない。

さらに、Scrunchという調査実施企業自体が、AI検索における可視性の計測・最適化ツールを提供するベンダーであるという点も踏まえておく必要がある。自社サービスの価値を裏付けるデータとして「AIの言及には見えない価値がある」という結論を導きやすい立場にある、という構造は、調査結果を評価する際の一般的な留意点として認識しておくべきだろう。ただし、これは調査結果自体の信憑性を否定するものではなく、あくまでデータを解釈する際の文脈として付記するものである。

既存の関連データとの整合性

今回のScrunchの調査結果は、aiseo-llmo.comがこれまで報じてきた複数のデータと整合する部分が多い。例えば、2026年8月7日付の記事AIプラットフォーム経由リードのアトリビューション計測の課題では、AIプラットフォーム経由のリードの80〜90%がGA4上で「オーガニック/ダイレクト」に誤分類されるという、Search Engine Journal(David Khim氏)の指摘を取り上げている。今回の「約75%が直接アクセス」というScrunchのデータは、この誤分類問題の実態を別の角度から裏付けるものと言える。

また、2026年8月8日付の記事AI検索時代のデマンドジェネレーション、6つの視点では、SparkToroが示したゼロクリック率68.01%というデータを紹介した。今回のAIリファラー1.1%というデータも、この広範なゼロクリック傾向の一部として位置づけることができる。

一方で、今回の調査が新たに提示した価値は、「クリックされないから価値がない」という単純な結論を否定し、遅延効果・間接効果という形で定量的な裏付けを与えた点にある。この点は、これまでのゼロクリック関連の報道にはあまり見られなかった角度であり、LLMO担当者にとって重要な示唆を持つ。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

「AIリファラーが少ない」ことをもって施策を過小評価するリスク

今回のデータが示す最大の実務的示唆は、AI検索経由の直接的な参照トラフィック(リファラー)の数字だけを見てLLMO施策の効果を判断することの危険性だ。GA4などのアクセス解析ツールでAI経由のセッション数を確認し、それが全体のごく一部にとどまっていることをもって「AI検索対策は投資対効果が低い」と判断してしまうと、実際には存在している遅延的なブランド想起効果・検討行動の喚起効果を見落とすことになりかねない。

特に、経営層や上司にLLMO施策の予算・工数を説明する立場にある担当者にとって、このデータは重要な武器になり得る。「AI経由の直接流入は小さいが、AIに言及されることで翌日以降の間接的な来訪・検討行動が有意に増加する」という定量的な裏付けは、短期的なクリック数だけでは説明しきれない施策の価値を、社内で説明する際の材料として活用できる。

KPI設計を「クリック数」から「言及とその後の行動」へ拡張する必要性

これまでの多くの企業のLLMO・GEO施策のKPIは、GA4上で計測できる「AI経由セッション数」「AI経由コンバージョン数」といった、直接的なクリックに基づく指標に偏りがちだった。しかし今回のデータは、AIの回答内で自社ブランド・自社メディアが言及されること自体(直接クリックを伴わない場合も含む)が、独立した価値を持つ可能性を示している。

これは、これまでaiseo-llmo.comが繰り返し指摘してきた「Visibility(可視性・言及の獲得)」と「Traffic(実際のクリック・訪問)」を区別して評価する必要性を、改めて定量データで裏付けるものだ。KPI設計においては、直接的なAI経由セッション数に加えて、「自社ブランド名・サービス名に関連するプロンプトでの言及有無・頻度」といった、Visibility側の指標を並行して計測・追跡する体制の重要性が、今回のデータによってさらに高まったと言える。

業種別の実務インパクト

メディア・パブリッシャー

今回の調査はニュース出版社を直接の対象としているため、メディア事業者にとって最も直接的な示唆を持つ。AI経由の直接リファラルの少なさに一喜一憂するのではなく、「自社メディア名がAIの回答内でどれだけ言及されているか」を定期的にモニタリングし、言及機会の獲得(ブランド認知・専門性の確立)を主要な戦略目標に据える必要がある。同時に、大手出版社に言及機会・訪問がともに偏っている(82%対97%)という現実を踏まえ、特定の専門領域における独自性・権威性を高めることで、この偏りに対抗する差別化戦略が求められる。

EC・小売

商品レビューサイトや比較サイトについても、同様の遅延効果が働いている可能性は十分に考えられる。AIとの会話で商品情報を得たユーザーが、その場でリンクをクリックせずとも、後日改めて検索してECサイトを訪れたり、店舗で購入したりするケースは実務上も想定されるパターンだ。ラストクリックだけに依存したコンバージョン計測では、こうしたAI起因の間接効果が正しく評価されない可能性があるため、アシストコンバージョンやマルチタッチアトリビューションの枠組みでAI関連の接点を捕捉する工夫が求められる。

BtoB

比較検討期間が長いBtoB商材においては、もともとリードが発生するまでの経路が複雑で、単一のラストクリックでは実態を捉えきれないことが多い。今回のデータは、AIとの会話が検討プロセスの初期段階における「気づき」を与え、その後の指名検索・資料請求・問い合わせといった行動に時間差でつながっている可能性を、改めて示唆するものだ。営業・マーケティング部門が既に運用しているCRM上のリード獲得経路データと、AI関連の接点の記録を突き合わせる分析が有効になる。

地域・ローカルビジネス

来店・予約という具体的な成果に直結するローカルビジネスにおいても、AIとの会話をきっかけに店舗名を記憶し、後日改めて検索して来店予約に至るというパターンは十分にあり得る。Googleビジネスプロフィールの検索インプレッション数や、指名検索数の推移を、AI経由のリファラル数と合わせて定点観測することで、間接効果の一端を推測できる可能性がある。

今すぐできる対応策

ステップ1: 直接リファラルとブランド言及の両方を計測する体制を整える

1. GA4上で、chatgpt.com・chat.openai.com・perplexity.ai・gemini.google.comなど、主要なAIアシスタントのドメインからの参照セッションを、デフォルトチャネルグループまたはカスタムチャネルグループで抽出できるように設定する(既存のGA4設定がある場合は、この機会に正しく機能しているか再確認する)
2. これと並行して、自社のブランド名・主要サービス名・商品名に関する指名検索(ブランデッドサーチ)の検索ボリューム・クリック数の推移を、Google Search Consoleなどで定期的に確認する。AI会話をきっかけとした指名検索の増加は、GA4上のAIリファラーには表れない間接効果を捉える代理指標として機能しうる

ステップ2: 主要AIプラットフォームでの自社言及状況を定期的に確認する

1. 自社の商品名・サービス名・ブランド名、および想定される購買検討クエリを、ChatGPT・Perplexity・Gemini・Google AI Overviewsなど複数のプラットフォームに実際に入力し、自社が言及されるかどうかを月次または週次で確認する
2. 言及される場合、それが単なる名前の羅列なのか、具体的な特徴・強み・数値とともに紹介されているのかも合わせて記録する。言及の「質」も、その後の間接効果の大きさに影響する可能性がある
3. 同業他社・競合ブランドの言及状況も併せて確認し、自社が言及機会全体の中でどの程度のシェアを占めているかを相対的に把握する

ステップ3: 「言及の翌週」の指名検索・直接訪問の変化を追跡する

1. Search Console上で、自社ブランド名を含む指名検索クエリのインプレッション数・クリック数を週次で記録し、AI関連の大きな露出(プレスリリース掲載、AI回答内での言及確認など)があった週の前後で変化がないかを確認する
2. GA4上の直接アクセス(Direct)チャネルのセッション数についても、同様に週次で推移を記録する。今回の調査が示すように、AI会話後の訪問の多くは直接アクセスとして記録されるため、このチャネルの増減がAI関連の間接効果を反映している可能性がある

ステップ4: KPIレポートに「Visibility指標」を正式に組み込む

1. 社内向けのLLMO・GEO施策の効果測定レポートにおいて、「AI経由セッション数」のようなTraffic指標だけでなく、「主要プロンプトでの言及率」「競合との言及シェア」といったVisibility指標を並記する運用ルールを定める
2. 短期的なクリック数の増減だけで施策の是非を判断せず、Visibility指標とTraffic指標の両方を四半期単位程度の中期的なスパンで観察し、遅延効果を含めた総合的な評価を行う

ステップ5: コンテンツ設計を「言及されやすさ」の観点から見直す

1. AIの回答内で正確かつ好意的に言及されるためには、自社の強み・専門性・具体的な数値情報を、明確かつ引用しやすい形でコンテンツ内に記述することが重要になる。曖昧な表現や誇張的な表現を避け、事実に基づいた具体的な記述を徹底する
2. 大手ブランド・大手メディアへの言及の偏り(名前言及82%・訪問97%)を踏まえ、自社が大手でない場合は、特定のニッチ領域・専門分野における独自性を明確に打ち出すコンテンツ戦略により、限られた言及機会の中での存在感を高める工夫が必要になる

よくある質問

Q1. 「AIリファラーは1.1%しかない」というのは、AI検索対策に意味がないということですか?

いいえ、そうではありません。今回のScrunchの調査が示しているのは、直接的なクリック(リファラー)としては1.1%しか記録されない一方で、AIの回答内で言及されること自体が、翌日+10.6ポイント、1週間で約20ポイントという訪問増加につながる遅延効果を持つという点です。

直接クリックの少なさだけを見てAI検索対策の効果を判断すると、この遅延効果を見落とすことになります。

Q2. Scrunchとはどのような企業ですか?

AI検索における可視性の計測・最適化を専門とするプラットフォーム企業です。2026年6月3日、コンテンツマネジメント大手のSitecoreに買収され、現在はSitecoreグループの一員として「AI Customer Experience Platform」を展開しています。

Q3. 「20.5ポイント」とは具体的に何を比較した数値ですか?

ニュースに関連する話題についてAIアシスタントと会話したユーザーが、その後1週間以内にニュース出版社サイトを訪問する確率と、ニュースに関連しない一般的な会話をしたユーザーが同様に訪問する確率を比較した際の差です。前者が後者より20.5ポイント高かったことが報告されています。

Q4. AI Overviewsが表示される検索とされない検索で、クリック率にどれくらい差がありますか?

単純比較では、AI Overviewsを含む検索での出版社クリック率が約20%、含まない検索が約30%と、約10ポイントの差が報告されています。ただし同一クエリで比較した場合、その差は約2ポイントに縮小するとされており、クエリの性質自体による影響も考慮する必要があります。

Q5. なぜ大手出版社に言及・訪問が偏るのですか?

今回の調査では、大手出版社がAIの回答内での言及機会全体の82%を占め、実際の訪問の97%を獲得していることが報告されていますが、その具体的な要因(ブランド認知度、コンテンツの網羅性、AIの学習データにおける露出量など)についての詳細な分析は、この調査からは明らかになっていません。一般的には、知名度・専門性・コンテンツ量の多さが、AIの回答生成時に参照されやすさに影響していると考えられています。

Q6. この調査結果は、日本国内のメディア・企業サイトにも当てはまりますか?

今回のScrunchの調査は、英語圏(主に米国)のニュース出版社を対象としたものであり、日本国内における同様の調査データは2026年8月14日時点で確認されていません。ただし、AI会話とその後のユーザー行動の関係性という構造自体は、言語・地域を問わず一定程度共通する可能性が高く、日本国内の企業・メディアにとっても参考になる知見だと考えられます。

Q7. GA4だけでは、今回のような遅延効果を計測できないのですか?

一般的なGA4の標準的な計測モデルでは、この種の遅延効果・間接効果を正確に捕捉することは困難です。GA4はセッションごとの参照元(リファラー)を記録しますが、AIとの会話とその後の別セッションでの訪問を、同一ユーザーの一連の行動として自動的に紐付ける機能は標準では備えていません。今回のScrunchの調査のように、オプトインパネルなど特別な方法論を用いない限り、この種の因果関係に近いデータを得ることは難しいのが実情です。GA4でのAI流入計測の基本的な設定方法については、AI参照流入をGA4で計測する設定方法で解説しています。

Q8. 「ラストクリックアトリビューション」とは何ですか?

コンバージョンや訪問が発生した直前の、最後の接点(クリック)にのみ、その成果の功績をすべて割り当てるアトリビューションモデルのことです。GA4を含む多くのアクセス解析ツールの標準的な計測方法もこのモデルに近い考え方を採用しています。今回のDanny Goodwin氏の指摘は、このラストクリックアトリビューションでは、AI会話・検索・後日の訪問という複数の接点にまたがる一連のカスタマージャーニーを正確に再構築できないという、構造的な限界を指摘したものです。

Q9. 今回の調査結果を、自社の施策の効果測定にどう活かせばよいですか?

直接的なAI経由セッション数(Traffic指標)だけでなく、主要プロンプトでの自社言及率(Visibility指標)を並行して計測し、両方の指標を四半期単位程度の中期的なスパンで観察することが推奨されます。また、AI関連の露出があった時期の前後で、指名検索数や直接アクセス数に変化がないかを確認することで、間接効果の一端を推測できる可能性があります。

Q10. Scrunchの調査には、どのような限界がありますか?

調査自体が明記しているように、リファラルデータの構造的な限界(最後のクリックしか捕捉できない)は完全には解消されていません。また、対象がニュース出版社に限定されている点、調査実施企業自体がAI検索の可視性計測ツールを提供するベンダーである点も踏まえ、集団レベルの相関・傾向を示すデータとして理解し、個別の因果関係を断定するものではない点に留意する必要があります。

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