実例：自社ブランドで検証、AIに引用されない状態からChatGPTに引用されるまで
執筆：TriloAI 編集チーム公開：更新：
これは私たち自身のブランドであり、クライアント事例ではありません。あえて書くのは、現時点でビフォー・アフターの全過程を公開できる唯一の事例だからです。見栄えの悪い出発点の数字、実際に何をしたか、そしてまだ主張できないと判断した結論まで含めています。
まず利害関係を明記します。TriloAI は GEO by TriloAI を開発しているチームです。本記事の数字はすべて自社システムから取得したもので、皆さんが私たちのデータベースを直接確認することはできません。ただし、文中で触れるWebサイトの変更は、URLを開けばご自身で検証できます。
出発点：2026年8月17日
| プラットフォーム | 可視性 | 言及回数 | 推薦回数 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 5.2% | 2 | 1 |
| Gemini | 7.9% | 2 | 1 |
| Perplexity | 0% | 0 | 0 |
| AI による概要 | 0% | 0 | 0 |
| 4プラットフォーム加重 | 3.4% | 4 | 2 |
さらに重要なのは引用元です。このスキャンでは、AIに引用されたURLが合計39件収集されましたが、そのうちtriloai.orgは0回でした。
これは「名前は挙がるが、一度も引用されない」という状態を意味します。モデルの学習データにはこのブランドが含まれているため、ときどき言及はされます。しかし、リアルタイムで情報源を検索する際に、私たちのページが拾われることは一度もありませんでした。この2つはビジネス上の価値が大きく異なります。言及は文中に名前が出るだけですが、引用は AI がそのブランドを回答の根拠として扱ってもよいと判断したことを意味します。
レポートが示した4つの施策（原文のまま掲載）
- llms.txtを新設し、ブランド・製品・重要ページを一か所で定義する
- sitemap.xmlを新設し、サービスページ・FAQ・事例ページを漏れなく送信する
- 既存のFAQPageスキーマを強化し、Q&Aとサービスページの一貫性を高める
- すべてのサービスページについて、冒頭の一文でのポジショニングと想定利用シーンを点検・補強する
4つともすべて実行済みです。この部分は私たちを信じる必要はなく、直接開いて確認できます。triloai.org/llms.txt、triloai.org/sitemap.xml、triloai.org/robots.txt はいずれも公開ファイルで、トップページのFAQPage構造化データもブラウザでソースを表示すれば確認できます。
結果：ChatGPTが私たちのページを実際に取得した
2026年8月23日に再スキャンした際、ChatGPTは「フィットネススタジオや運動施設に特化したAI自動化コンサルタントのおすすめはありますか？」という質問への回答で、次のURLを引用しました。
https://triloai.org/services/n8n?utm_source=openai
URL末尾のutm_source=openaiは、ChatGPT自身が付加するパラメータです。つまり、学習時の記憶からブランド名を挙げたのではなく、このページの内容を実際に取得したということです。8月17日の自社ドメイン引用0件と比べると、これは状態としての変化です。
同じ期間に、Google AIモードとChatGPTの「台湾のAI自動化ベンダー」に関する推薦回答でも、私たちがリストに含まれました。
私たちがあえて主張しないこと
ここで「可視性がX%向上」という記述を期待されたかもしれません。そう書かないのは、自分たちで確認した結果、その比較は成り立たないとわかったからです。
- 再スキャン時のプラットフォーム構成が基準時と異なります。基準は4プラットフォームでしたが、再スキャン時には AI による概要が含まれていませんでした。加重の分母が違うため、総合スコアは直接比較できません。
- 計測に使ったエンジンのモデルのグレードが異なります。同じブランドでも、グレードの違うモデルで計測すればスコア自体が変動します。それはブランドの可視性の変化ではありません。
- AIの回答自体にばらつきがあります。同じ質問でも尋ねる時間によって結果が変わるため、1回の差ではトレンドとは言えません。
そのため、私たちが主張するのは上記の要因に左右されない部分だけです。ChatGPTがtriloai.orgを実際に取得したかどうかは、二者択一の事実です。8月17日は0回、8月23日には検証可能な引用が1回ありました。
自社でビフォー・アフターを比較するなら、こうすれば正確です
- 質問を固定する。前後2回とも完全に同じ質問文を使います。質問が変われば、スコアは比較できません。
- プラットフォームを固定する。1つでも減れば、加重の分母が変わります。
- モデルのグレードを固定する。計測に使うモデルのグレードが違えば、スコアもそれにつれて動きます。
- キャッシュを無効にするか、キャッシュの期限切れを確認する。そうしないと前回の古い回答を受け取ってしまい、「まったく変化がない」ように見えることがあります。
- スコアだけでなく引用元も記録する。スコアは変動しますが、「自社ドメインが引用されたかどうか」はごまかしが効きにくい指標です。
この5点は細かく見えますが、どれか1つでも欠けると、得られるビフォー・アフターの比較はただのノイズになります。私たち自身、最初の再スキャンでそのうち3つにつまずき、気づいた後に結論をすべて取り下げてやり直しました。本記事にパーセンテージがないのはそのためです。
この事例で証明できること・できないこと
証明できるのは、レポートが指摘した問題は実在しており、指摘どおりに修正した後、これまで私たちが登場しなかった場所に現れ始めたということです。
証明できないのは、この方法がどのブランドにも同じ効果をもたらすかどうか、また効果が出るまでにどれくらいかかるかです。これは単一ブランド、1回の観察にすぎません。4 つの施策は同じ時期にまとめて行ったため、どれが効いたのかも切り分けられません。また、llms.txt を引用や順位付けに使うと公表している主要な AI プラットフォームはありません。今後も記録を続け、データが増えたらこのページを更新します。
なぜクライアント事例として書かないのですか？
それは嘘になるからです。TriloAIはこの製品を開発しているチームそのものです。匿名のクライアント事例として書けば、少し調べれば同じメンバーだとすぐにわかり、かえって信頼性を損ないます。
この4つの施策を実行してから、どれくらいで変化が見えますか？
今回は 8 月 17 日の基準から 8 月 23 日の再スキャンまでの間に最初の ChatGPT の引用が見られましたが、1 ブランド・1 回の観察にすぎず、一般化はできません。どれくらいで変化が出るかは、各 AI がサイトを再取得する頻度や業界の競争密度に大きく左右されます。具体的な日数を保証するような話は疑ってかかるべきです。
llms.txtは本当に効果があるのですか？
正直に言うと、現時点でllms.txtを引用や順位付けの根拠として使うと公表している主要AIプラットフォームはありません。Google の「AI 機能とウェブサイト」も、AI 機能に表示されるための追加の要件はないとしています。私たちが施策に含めたのは、コストが極めて低く、自社コンテンツの構造を整理するのに役立つからです。本事例では他の3つの施策と同時に実行したため、効果をllms.txt単独に帰することはできません。
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