生成AI時代の情報戦略、露出量より「注力テーマとブランド」の一貫した紐づけが鍵となる

分析・見解

なぜ「発信量」から「テーマとブランドの紐づけ」に重心が移ったのか

生成AIが答えを作るとき、ネット上の文章を丸ごと記憶しているわけではない。学習データや検索結果の中で、ある言葉とある言葉が「どれだけ近い文脈で繰り返し出てきたか」を手がかりに関連性を判断している。たとえば「子育て支援」という言葉とある企業名が、プレスリリースでも、ニュース記事でも、SNSでも、何度も隣り合って登場すれば、AIはその組み合わせを「強い結びつき」として覚えやすくなる。逆に発信量だけを増やしても、話題がバラバラでブランド名との結びつきが薄ければ、AIの記憶には残りにくい。今回の調査結果は、この仕組みを裏付けるものだと言える。

メディア露出数と生成AI言及数の相関が意味すること

調査では、メディアに取り上げられた回数と、生成AIがそのブランドに言及した回数のあいだに強い正の相関が見られたという。これは単純に「露出が多いほど有利」という当たり前の話に聞こえるかもしれない。しかし注目すべきは、相関が強く出たのは「同じテーマで繰り返し取り上げられたブランド」であり、話題がバラバラなブランドでは相関が弱かった点だ。言い換えると、AIにとっての「露出」は回数ではなく、文脈の重なりの回数として数えられている。これまでの広報活動が目標にしてきた「掲載件数」というものさしだけでは、AI時代の評価軸を測りきれなくなってきている。

ブランド名の表記ゆれが引き起こす「見えない機会損失」

もう一つ見落とされがちなのが、ブランド名の表記ゆれの問題だ。正式名称、略称、英語表記、カタカナ表記などが混在していると、人間なら同一のブランドだと判断できても、AIの仕組みの上では別の存在として扱われてしまうことがある。プレスリリースでは正式名称、SNSでは略称、社内資料では英語表記、といった使い分けをしている企業は少なくないが、これはAIから見ると「同じ話題について発信している複数の無関係な存在」に分散して見えてしまうリスクをはらむ。表記の統一は地味な作業に見えるが、AI時代には情報基盤そのものの強度を左右する要素になっている。

公式サイトと外部メディアを「二重構造」にしない設計

公式サイトでの発信と、外部メディアでの露出は、これまで別々のKPIで管理されてきた企業が多い。しかし調査が示すのは、この二つを分断せず、同じテーマ・同じ言葉遣いで連動させることの重要性だ。外部メディアで取り上げられた切り口を自社サイトでも深掘りし、自社サイトで発信した言葉を外部への情報提供でもそのまま使う。この往復運動を繰り返すことで、ネット上に同じテーマとブランド名の組み合わせが何度も現れることになり、結果としてAIに参照されやすい情報基盤が育っていく。