II-A8 AI検索の種類を分類する

このレッスンでは、ひとくくりに「AI検索」と呼ばれているものを、いくつかの軸で分類します。同じ「AI検索対策」といっても、相手にしているエンジンの性質が違えば打ち手も変わるため、まず自社が向き合うべき相手を整理しておくことが優先順位づけの土台になります。用語（AIO・GEO・AEO・LLMOなど）の細かい違いは編Iで扱ったため、ここでは検索エンジンそのものの型に焦点を当てます。

統合型か、独立型か

1つ目の軸は「既存の検索エンジンに統合されているか、独立したチャット型サービスか」です。Google AI OverviewsやAI Modeは、従来のGoogle検索の中に組み込まれた統合型にあたります。一方、ChatGPT検索やPerplexity、Claudeなどは、検索専用ではなく会話型サービスの中に検索機能を備えた独立型です。どちらも裏側の仕組みはRAG（検索して生成する仕組み、II-A2・II-A3参照）が共通のベースになっていますが、ユーザーがそこにたどり着く経路がまったく違うという点は分けて考える必要があります。

リアルタイム取得型か、学習データ型か

2つ目の軸は「回答の根拠を主にどこから取ってくるか」です。NetRanksの分析によれば、ChatGPTやClaudeは学習データに由来する意味的な深さ・トピックの権威性を評価する傾向がある一方、PerplexityやGeminiはリアルタイムでの取得を重視するため、事実の合致度や情報の新しさ、文章構造のモジュール化を評価する傾向があるとされています（出典: NetRanks, 2026年7月確認）。「鮮度」で勝負すべきか「専門性の蓄積」で勝負すべきかは、相手にするエンジンによって変わるということです。

シングルターン型か、マルチステップ型か

3つ目の軸は、1回の質問にどう応答するかです。Google AI Modeは、1つの複雑な質問を複数のサブクエリへ自動で分解し、並行して検索・統合する「クエリファンアウト」という技術を採用しています（出典: Evertune, 2026年7月確認）。これは単発の質問にそのまま答えるシングルターン型のチャット検索とは異なる振る舞いであり、コンテンツ側が「1つのページで1つの疑問に答える」だけでなく、関連する派生質問群までカバーできているかが問われる場面が増えていきます。

クローラーも別々に動いている

エンジンが違えば、情報を集めてくるクローラー（bot）も別々です。GPTBot・OAI-SearchBot（OpenAI）、ClaudeBot（Anthropic）、PerplexityBot（Perplexity）はそれぞれ独立して自社サイトを巡回し、Google-Extendedは既存のGooglebotのクロール結果に対して学習利用の可否だけを指定するトークンです（出典: Presenc AI, 2026年確認）。1つのエンジンに許可を出しても、他のエンジンには何も伝わっていないことも多く、robots.txtでの制御は編III-Aで個別に扱います。

実践ステップ

1. 1
   自社が優先すべき相手を、統合型（Google）と独立型（ChatGPT・Perplexity等）のどちらから考えるか仮決めする
2. 2
   ChatGPT・Claudeでは専門性や権威性を感じさせる情報の厚みがあるかを見直す
3. 3
   Perplexity・Geminiでは情報の鮮度や更新日時が明確かを見直す
4. 4
   自社の主要ページが「1つの疑問への答え」だけでなく関連する派生質問もカバーできているか棚卸しする
5. 5
   主要なAIクローラーの名称（GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBot・Google-Extended）を一覧にしておく

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。