GeminiはWebサイト、ChatGPTはReddit依存──ローカルAI引用調査

GeminiはWebサイト、ChatGPTはReddit依存──ローカルAI引用調査

要点: ローカルSEOエージェンシーSteady Demandが1,487件のローカル検索クエリ・14,472件のAI引用を分析した「AI Citation Ledger」調査で、Geminiはビジネス自社サイトを約60%引用する一方、ChatGPTはReddit中心のソーシャル/コミュニティフォーラムを41.7%引用するという対照的な傾向が判明した。 同一クエリを繰り返しても引用ドメインの重複は40〜46%程度、検索語自体の一致率は約5%にとどまり、通常のGoogleローカル検索結果の再現性(約90%)と比べAI引用は著しく不安定であることも明らかになった。 MarTechが2026年8月20日、Danny Goodwin氏(Search Engine Land/SMX編集責任者)の寄稿で紹介した。

最終更新日: 2026年8月21日

何が起きたのか

ローカルSEOエージェンシーのSteady Demand(Google Business Profile運用、ローカルサービス広告、ローカルSEOを専門とする)が、2026年8月6日に自社サイトで「AI Citation Ledger(AI引用台帳)」と題する大規模調査結果を公開した。この調査を、Search Engine LandおよびSMXの編集責任者を務めるDanny Goodwin氏がMarTechに寄稿する形で、2026年8月20日に紹介記事「Business websites dominate Gemini's local AI citations」として公開した。

調査の規模と手法

Steady Demandは、米国の主要都市圏50カ所をカバーする形で、合計1,487件のローカル検索クエリを実行した。対象業種は弁護士、歯科医、自動車修理、住宅関連職人(home services)など10のローカルサービス業種に及ぶ。これらのクエリをGeminiとChatGPTの両方に同一の内容で投げかけ、両エンジンが回答中でどのようなソースを引用するかを収集・分析した。分析対象となったAI引用の総数は14,472件にのぼる。

調査のもう一つの柱は「再現性(consistency)」の検証である。同一クエリを複数回、時間を空けて繰り返し実行し、引用されるドメインやビジネスがどの程度一致するかを測定した。単発のスナップショットではなく、時系列での安定性を検証した点が今回の調査の特徴といえる。

Geminiの引用ソース構成:自社サイトが約60%

Geminiがローカル検索クエリへの回答で引用したソースの内訳は、次のとおりだった。

• ビジネス自社サイト: 約60%
• Reddit: 13.7%
• ローカル・サービスディレクトリ(Angi、Thumbtack、HomeAdvisorなど): 10.4%
• その他: 16.9%

自社サイトの引用比率が、ディレクトリ・レビューサイト・フォーラムの合計を上回っている点が特徴的である。また、単体のソースとしてはRedditが13.7%と、業界全体としてのローカル・サービスディレクトリ(10.4%)を上回っている点も注目される。Geminiは「事業者自身が発信する一次情報」を重視する傾向が強いことが、この数字から読み取れる。

ChatGPTの引用ソース構成:Reddit中心のフォーラムが41.7%

一方、同じクエリセットに対するChatGPTの引用ソース内訳は、Geminiとは大きく異なる結果となった。

• ビジネス自社サイト: 15.9%
• ソーシャル/コミュニティフォーラム(Reddit中心): 41.7%
• 一般ビジネスディレクトリ: 34.6%
• その他: 7.8%

ChatGPTでは自社サイトの引用比率がGeminiの約4分の1程度にとどまる一方、Reddit中心のソーシャル/コミュニティフォーラムが全体の4割を超える最大の引用源となっている。一般ビジネスディレクトリも34.6%と高く、自社サイト以外の「第三者が言及・掲載する情報」への依存度がGeminiより著しく高いことがわかる。

Gemini=自社サイト中心、ChatGPT=Reddit・ディレクトリ中心という、両エンジンの引用ロジックの違いが数値として明確に浮かび上がった格好だ。

Grounding Drift:引用の再現性の低さ

今回の調査でもう一つの重要な発見が、AI引用の「再現性(consistency)」の低さである。Steady Demandはこの現象を指す言葉として「Grounding Drift」という表現を用いている。

• 同一クエリを繰り返し実行しても、引用されるドメインの重複率は約40〜46%程度
• 検索語(クエリ)自体の一致率は約5%程度しかない
• Geminiが同一クエリに対して同じ「1位のビジネス」を再度推奨する確率は約7%程度
• 表現を変えた同義のクエリ同士でも、引用ドメインの一致率は約40%程度にとどまる

比較対象として、Googleの通常のローカル検索結果(いわゆるローカルパック)は、同一クエリでの再現性が**約90%**と非常に高い。この対比により、AI引用の不安定さがいかに際立っているかが浮き彫りになる。従来のSEOにおける検索順位が「一度上位を獲得すればある程度安定して表示され続ける」性質を持つのに対し、AI検索の引用は同じクエリであっても再現性に乏しく、施策の効果測定や継続的な評価が構造的に難しいことを示すデータといえる。

プラットフォーム間の重複率も低い

GeminiとChatGPTという異なるAIエンジン間の比較でも、興味深い結果が出ている。同一クエリに対して両エンジンが引用する「ドメイン」の重複率は平均8%程度にとどまり、両者が同じ「1位のビジネス」を推薦する確率はわずか**4.2%**だった。これは、Gemini向けの最適化とChatGPT向けの最適化がほぼ別物であることを裏付ける数字であり、単一の施策で両エンジンをカバーすることの難しさを示している。

業種別のばらつき

業種によっても引用パターンには大きな差が見られた。

• パーソナルインジュリー(人身傷害)弁護士: 最も乖離が大きい業種の一つ。弁護士全般は法律専門ディレクトリと自社サイトが中心で、ソーシャルメディアへの依存度は低い。
• 歯科医: Zocdoc、Healthgrades、DeltaDentalなど、ヘルスケア特化型のマーケットプレイスが主要な引用ソースとなっている。
• 自動車修理: 相対的に最もエンジン間の一致率が高い業種で、約14.9%を記録した。同時に、最もReddit依存度が高い業種でもある。
• 住宅関連職人(home services): 自社サイト・一般ディレクトリ・ソーシャルメディアに引用が分散する傾向が見られた。

レビュー評価(星数)は決定要因ではない

もう一つの示唆に富む結果として、AIが推薦するビジネスの平均星評価は4.75星、通常のGoogle検索結果の平均は4.84星となり、AI側がむしろ僅かに低いという逆転現象が確認された。これは、AIが単純に「星の数が高いビジネス」だけを機械的に選んでいるわけではないことを示唆するデータである。

Steady Demand側の担当者Fisher氏(MarTech記事内の表記に準拠)は、「単発のAI検索結果はスナップショットであり、信頼できる継続的な指標として扱うべきではない」という趣旨のコメントを寄せている。

調査の位置づけと今後の見通し

Steady Demandは元々Google Business Profile運用・ローカルサービス広告・ローカルSEOを専門とするエージェンシーであり、AI引用の計測を専業とするツールベンダーではない。それにもかかわらず、1,487件という大規模なクエリセットを50都市圏・10業種にわたって設計し、単発ではなく繰り返し実行による再現性検証まで踏み込んだ点は、業界内での実務者発の調査としては規模・設計ともに踏み込んだ内容といえる。

MarTechへの寄稿者であるDanny Goodwin氏はSearch Engine LandおよびSMXの編集責任者を務めており、AI検索・LLMO領域の報道を継続的に手がけている。今回の記事でも、GeminiとChatGPTの引用ロジックの違いという単発の事実だけでなく、Grounding Driftという再現性の低さに関するデータを併せて紹介した点が特徴的である。この記事の公開時点(2026年8月20日)では、Steady Demand以外の主要なAI可視性計測ベンダー(Profound、Peec AI、Otterlyなど)による同種の追試・検証結果は確認されていない。今後、他のベンダーが同様の手法でローカル業種を対象とした再現性検証を行った場合、今回のGrounding Driftの数値がどの程度再現されるかが、この現象が構造的なものか一時的なものかを見極める材料になるとみられる。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

今回の調査結果は、特にローカルビジネスやそれを支援する代理店・コンサルタントにとって、複数の重要な実務的示唆を含んでいる。

「AI検索対策」が一枚岩ではないことの再確認

これまで「AI検索対策」「LLMO」と一括りに語られがちだった施策が、実際にはエンジンごとに異なる戦略を要求することが、今回のデータで数値的に裏付けられた。Geminiでは自社サイトの強化が最も効くのに対し、ChatGPTではReddit等のコミュニティでの存在感やディレクトリ掲載が効くという構図は、当メディアがこれまで取り上げてきた「Geminiに引用されない原因」や「Gemini検索の引用獲得戦略」の議論とも整合する。片方のエンジン向けの施策だけを行い、もう片方を放置すると、機会損失が生じるリスクが高い。

ローカルビジネス・代理店運用者への影響

ローカルサービス業(弁護士、歯科医、自動車修理、住宅関連職人など)を支援する代理店にとって、今回の調査は「業種ごとに最適なチャネルが異なる」という、これまで経験則的に語られてきたことを定量的に裏付けるものとなった。特にパーソナルインジュリー弁護士のような競争が激しく法律専門ディレクトリへの依存度が高い業種と、自動車修理のようにReddit依存度が高い業種とでは、投資すべきチャネルがまったく異なる。画一的な「Angi+BBBに登録すればよい」といったプレイブックでは対応しきれないことが、データとして示された点は実務上のインパクトが大きい。

KPI設計・効果測定への影響

Grounding Driftの発見は、AI引用を継続的なKPIとして扱うこと自体の難しさを突きつけている。同一クエリの再現性が40〜46%程度、検索語自体の一致率が約5%という数字は、単発のAI検索結果チェックツールで「順位」を追う従来型のモニタリングが、AI検索領域ではそもそも成立しにくいことを意味する。通常のGoogleローカル検索結果の再現性(約90%)と比較すると、その差は歴然としており、AI引用を評価する際には「1回のスナップショットで一喜一憂しない」という前提でKPI設計を見直す必要がある。

レビュー戦略偏重への警鐘

「AIに引用されるためにはレビュー数・星評価を上げればよい」という単純化された理解が、代理店・事業者の間で広がりがちだが、今回のデータ(AI推薦ビジネスの平均星評価4.75星 vs 通常検索結果4.84星)は、その理解が必ずしも正しくないことを示している。星評価だけに偏った施策では、AI引用の獲得には直結しない可能性がある。

今すぐできる対応策

Steady Demandの調査に基づく推奨アクションを、実装レベルまで掘り下げて整理する。

1. 自社サイトの基本強化を最優先する

Geminiにおける引用の6割が自社サイト由来であるという事実は、最も基本的だが最も効果が大きい施策が「自社サイトの充実」であることを示している。具体的なチェックリストは以下のとおり。

• サービスページの明確化: 提供サービスごとに独立したページを用意し、対応エリア・料金目安・施工/対応事例・よくある質問を具体的に記載する。「何でも屋」的な曖昧なページ構成は避ける。
• 実質的なコンテンツの充実: 単なるサービス一覧ではなく、専門知識に基づく解説記事、症例・施工事例、スタッフの専門性を示すプロフィールなど、AIが「信頼できる一次情報」と判断しやすい実質的なコンテンツを増やす。
• クロール可能な構造: JavaScriptによる非同期レンダリングに依存せず、サーバーサイドでHTMLとして情報が出力される構造にする。当メディアが以前取り上げた「JavaScriptナビゲーションはAI検索から見えない」でも指摘したとおり、AIクローラーがJS実行を行わない、または制限的にしか行わないケースがあるため、静的HTMLでの情報提供が重要になる。
• 構造化データの実装: LocalBusiness、Service、FAQPageなどのSchema.orgマークアップを実装し、事業種別・所在地・営業時間・サービス内容をAIが機械的に読み取れる形で明示する。以下は歯科医院を例にした最小限のLocalBusiness構造化データの実装イメージである。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Dentist",
  "name": "○○歯科医院",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "○○1-2-3",
    "addressLocality": "○○市",
    "addressRegion": "○○県",
    "postalCode": "000-0000"
  },
  "telephone": "+81-00-0000-0000",
  "openingHours": "Mo-Fr 09:00-18:00",
  "areaServed": "○○市および近隣エリア",
  "medicalSpecialty": "一般歯科, 予防歯科"
}

2. レビュー数・星数だけに偏らない施策設計へ転換する

AIが推薦するビジネスの平均星評価が通常検索結果よりわずかに低いという事実を踏まえ、レビュー獲得施策と並行して、前項のような一次情報の充実、後述するコミュニティでの存在感構築にリソースを再配分する。レビュー施策自体を止める必要はないが、「レビューさえ集めればAI引用も獲得できる」という誤解を社内・クライアントに対して解いておくことが重要である。

3. Reddit等の本物のコミュニティ議論での存在感を構築する

ChatGPTの引用の4割超がソーシャル/コミュニティフォーラム(Reddit中心)であることを踏まえ、以下のような具体的なアクションが考えられる。

• 自社の業種に関連するsubreddit(例: r/legaladvice、自動車修理関連コミュニティ、地域名を冠したローカルコミュニティなど)を特定し、既存のスレッドでの言及状況をモニタリングする
• 宣伝目的の投稿ではなく、実務的な質問への丁寧な回答や、専門知識に基づく有益な情報提供を通じて、コミュニティ内での信頼を積み重ねる(過度な自社宣伝はコミュニティのガイドライン違反やユーザーの反感を招くリスクがあるため避ける)
• 満足した顧客が自発的にRedditやその他フォーラムでポジティブな体験を共有しやすいよう、サービス提供後のフォローアップを工夫する
• Reddit以外にも、業種特化型のフォーラムやQ&Aサイトでの存在感構築を並行して進め、単一プラットフォームへの依存リスクを分散する

4. 業種ごとに実際に使われるディレクトリを個別調査する

「Angi+BBBに登録すればよい」といった一律のプレイブックではなく、自社の業種で実際にAIが引用しているディレクトリを個別に調査する。具体的には、自社の業種・エリアに関する典型的なクエリをGeminiとChatGPTの両方に投げかけ、実際に引用されているディレクトリ名を記録し、そのディレクトリへの掲載・情報の最新化を優先する。歯科医であればZocdoc・Healthgrades・DeltaDentalのようなヘルスケア特化型マーケットプレイス、弁護士であれば法律専門ディレクトリなど、業種に応じた「正解」が異なることを前提に調査を設計する。

5. 単発のAI検索結果テストで満足せず、複数回・複数表現でテストする

Grounding Driftへの対応として、以下のような継続的なモニタリング運用を構築する。

• 同一クエリを最低でも週1回程度、複数週にわたって繰り返し実行し、引用ドメイン・推薦ビジネスの変化を記録する
• 同じ意図を表す複数の表現(例:「○○市 歯科医院 おすすめ」「○○市 歯医者 評判がいい」)でクエリを用意し、表現の揺れによる結果の違いも把握する
• 単発の好結果(自社が引用された、上位に出た)を過度に評価せず、複数回の試行における出現頻度で評価する
• 変化のトレンドを可視化し、施策実施前後での比較を行えるようにする

6. Gemini向けとChatGPT向けの施策を別物として管理する

GeminiとChatGPTの引用ソース構成が大きく異なり、プラットフォーム間のドメイン重複率がわずか8%程度、1位ビジネスの一致率が4.2%にとどまるという事実を踏まえ、社内・代理店の施策管理においても両者を別軸のタスクとして扱うことを推奨する。具体的には、Gemini向けには自社サイト強化(コンテンツ・構造化データ・クロール性)、ChatGPT向けにはディレクトリ掲載・Reddit等コミュニティ露出強化という形で、担当者・KPI・進捗管理を分けて運用することが望ましい。

よくある質問

Q1. Steady Demandの「AI Citation Ledger」調査とはどのような調査か

米国50都市圏の1,487件のローカル検索クエリを対象に、GeminiとChatGPTの引用14,472件を分析した調査。

ローカルSEOエージェンシーのSteady Demandが実施し、2026年8月6日に自社サイトで公開した。弁護士、歯科医、自動車修理、住宅関連職人など10のローカルサービス業種を対象とし、同一クエリを繰り返し実行して再現性も測定している点が特徴。

Q2. GeminiとChatGPTでは引用ソースの傾向がどう違うのか

Geminiは自社サイトが約60%と中心、ChatGPTはReddit等のソーシャル/コミュニティフォーラムが41.7%と中心という対照的な傾向がある。

ChatGPTでは自社サイトの引用比率が15.9%にとどまる一方、一般ビジネスディレクトリも34.6%と高い。GeminiとChatGPTでは求められる最適化施策がほぼ別物であることを示すデータといえる。

Q3. 「Grounding Drift」とは何か

同一のAI検索クエリを繰り返し実行しても、引用されるソースが大きく変動する現象を指す言葉。

Steady Demandの調査では、同一クエリでの引用ドメインの重複率が約40〜46%程度、検索語自体の一致率は約5%程度、Geminiが同じ1位ビジネスを再度推薦する確率は約7%程度にとどまった。通常のGoogleローカル検索結果の再現性(約90%)と比べ著しく低い。

Q4. なぜAI引用の再現性はこれほど低いのか

調査ではAI引用が不安定な理由そのものは明らかにされていないが、通常のGoogle検索結果と比較して著しく低い再現性が確認されている。

Steady Demand側は、単発のAI検索結果を継続的な指標として扱うべきではないと述べるにとどめており、原因についての断定は行っていない。企業側としては、原因究明よりも継続的なモニタリングによる変化の把握を優先すべきという実務的な結論が導かれる。

Q5. GeminiとChatGPTの引用は互いにどの程度重複しているのか

同一クエリに対する引用ドメインの重複率は平均8%程度、両者が同じ1位ビジネスを推薦する確率はわずか4.2%にとどまる。

この低い重複率は、Gemini向けの最適化とChatGPT向けの最適化がほぼ別物であることを裏付けている。単一の施策だけで両方のエンジンをカバーすることは困難であると考えられる。

Q6. レビューの星評価を上げればAI引用は増えるのか

必ずしもそうとは言えない。AIが推薦するビジネスの平均星評価は4.75星で、通常のGoogle検索結果の平均4.84星よりむしろ低かった。

このデータは、AIが単純に星評価の高さだけでビジネスを選んでいるわけではないことを示唆している。レビュー施策と並行して、自社サイトの一次情報充実やコミュニティでの存在感構築など、複数のチャネルへの投資が推奨される。

Q7. 業種によって対策すべきチャネルは変わるのか

はい、業種ごとに大きく異なる。パーソナルインジュリー弁護士は法律専門ディレクトリと自社サイト中心、自動車修理はReddit依存度が高く、歯科医はZocdoc等のヘルスケア特化マーケットプレイスが中心となる。

住宅関連職人は自社サイト・一般ディレクトリ・ソーシャルメディアに分散する傾向がある。画一的なプレイブックではなく、自社の業種で実際に引用されているソースを個別に調査することが推奨される。

Q8. 日本国内のローカルビジネスにもこの調査は関係あるか

調査自体は米国市場が対象だが、GeminiとChatGPTの引用ロジックの構造的な違いや、AI引用の再現性の低さという傾向は、日本国内のローカルビジネスにも同様に当てはまりうる。

国内では業種別のディレクトリ・コミュニティの構成が異なるため、米国の数値をそのまま当てはめることはできないが、自社サイト強化とコミュニティでの存在感構築を並行して進めるという対応方針の骨子は参考にできる。関連して、当メディアでは「ローカル×AI検索の引用戦略」でも国内向けの実務対応を解説している。

Q9. Steady Demandの調査結果はどこで確認できるか

Steady Demand公式サイトの「AI Citation Ledger」ページ(steadydemand.com/ai-citation-ledger)で、調査結果および手法解説が公開されている。

MarTechが2026年8月20日にDanny Goodwin氏の寄稿として、調査結果を紹介する記事を公開している。詳細な業種別データや手法の詳細は、Steady Demandの手法解説ページ(ai-citation-ledger-methodology)でも確認できる。

Q10. 今回の調査結果を踏まえ、最初に着手すべき施策は何か

自社サイトのサービスページ強化と構造化データの実装が、最も基本的かつ効果が見込める施策として推奨される。

Geminiの引用の約6割が自社サイト由来であることから、まずは明確なサービスページの整備、実質的なコンテンツの充実、クロール可能な構造への改善に着手し、並行してReddit等コミュニティでの存在感構築や業種別ディレクトリの個別調査を進める段階的なアプローチが現実的である。

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