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Share of Model

Share of Model（SoM）とは、同じカテゴリにおけるブランド言及の総数に対して、1つ以上の大規模言語モデル（LLM）から企業が得るブランド言及の割合のことです。ユーザーがカテゴリに関連する質問をしたとき、AIプラットフォームがそのブランドをどれだけ頻繁に、かつ好意的に推奨するかを定量化します。

Share of Model（SoM）とは、同じカテゴリにおけるブランド言及の総数に対して、1つ以上の大規模言語モデル（LLM）から企業が得るブランド言及の割合のことです。ユーザーがカテゴリに関連する質問をしたとき、AIプラットフォームがそのブランドをどれだけ頻繁に、かつ好意的に推奨するかを定量化します。

なぜ重要なのか

2026年時点で、ChatGPTだけで月間アクティブユーザー数は8億1,500万人に達し、AI検索市場の60.7%を占めています。AIの回答は通常、10本の青いリンクを表示するのではなく、1～3つのブランドしか言及しません。もしあなたのブランドがその中に含まれていなければ、急速に拡大するオーディエンスにとって見えない存在となります。業界のベンチマークによると、カテゴリのリーダーがリストの先頭の位置を維持するには、主要なプロンプトで35～40%のSoMが必要だとされています。

Share of Model vs Share of Voice

指標Share of Voice（SoV）Share of SearchShare of Model（SoM）
測定対象広告とメディアへの露出ブランド関連の検索クエリ量AI回答内のブランド言及
中心となる問い「我々のブランドはどれだけ目立っているか？」「人々はどれだけ我々を検索するか？」「AIはどれだけ我々を推奨するか？」
データソース広告プラットフォーム、メディアモニタリングGoogle Trends、Search ConsoleLLM回答の収集と分析

測定方法

  1. クエリを設計する: カテゴリを代表する、意図の強い質問を20～50件選びます。
  2. 複数のモデルでテストする: 同一のクエリをChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityに投げます。一貫性のためにtemperatureを0に設定します。
  3. 言及を集計する: 各回答にどのブランドが登場するかを記録し、頻度、位置、感情を控えます。
  4. シェアを計算する: (自社ブランドの言及数 ÷ カテゴリ全体の言及数) × 100。
  5. 四半期ごとに追跡する: LLMの学習データとアルゴリズムは頻繁に変わります。少なくとも四半期に1回は測定します。

自動追跡のためのツールには、Profound、Conductor、Semrush、HubSpotのAEO Graderなどがあります。

モデル間のばらつき

ブランドの可視性は、LLMによって大きく異なることがあります。Arielは、MetaのLlamaでは言及の24%近くを占めましたが、GoogleのGeminiでは1%未満でした。一方、ChanteclairはPerplexityで19%を占めましたが、Llamaからは完全に姿を消しました。単一モデルでの測定では不十分です。常に複数のプラットフォームをまたいで追跡しましょう。

Share of Modelを改善する

  • 権威あるコンテンツを公開する: 深く、E-E-A-Tが豊富なコンテンツは、LLMの学習データの中であなたのブランドをカテゴリの権威として位置づけます。
  • 引用に向けて最適化する: 統計、研究結果、専門家の引用を含めることで、AIシステムがあなたのコンテンツを情報源として参照するようにします。
  • 信頼されるプラットフォームでの存在感を広げる: Wikipedia、学術論文、業界レポートは、LLMの学習において高い重みを持ちます。
  • llms.txtを提供する: 構造化されたllms.txtファイルで、AIクローラーがサイトのコンテンツを効率的に解析できるよう支援します。

Sources: