BtoB企業の製品ページや料金ページを、ChatGPTやGoogleのAI Overviewsなどに尋ねたとき、実際の内容と異なる回答が返ってくることがあります。マーケティングやDX推進の担当者にとって、AI検索上の誤情報は商談前の比較検討段階で見込み顧客の判断材料になりうるため、放置せずに原因を切り分け、優先順位をつけて修正していく姿勢が重要です。この記事では、AI検索で自社の製品・料金・会社情報が誤って表示される原因の切り分け方、公式情報の整備の進め方、修正の優先順位の考え方、そして継続的な監視の進め方を解説します。
AI検索で自社の製品・料金・会社情報が誤って表示される仕組み
ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewsなどのアシスタントは、自社サイトだけでなく、比較サイトやニュース記事、口コミサイトなど複数の情報源を組み合わせて回答を生成します。そのため、自社サイトの情報が最新であっても、参照された外部の情報が古い、または誤っていれば、AIの回答にそのまま反映されてしまうことがあります。また、自社サイト内に複数のページで料金や仕様の表記がわずかに異なっている場合、AIがどちらを採用するかは一定ではなく、結果として誤った内容が表示されることもあります。
原因の切り分け方
誤情報への対応を始める前に、まず「どこに原因があるのか」を切り分けることが欠かせません。原因を特定しないまま場当たり的に修正すると、同じ誤情報が繰り返し表示され続けることになります。主な切り分けの観点は次のとおりです。
- 自社サイト内の情報が古い、または複数ページで表記が矛盾していないか
- 比較記事やニュース、口コミサイトなど社外の情報源に誤りや古い情報が残っていないか
- AIが複数の情報を要約・統合する過程で、意味を取り違えたり混同したりしていないか
- AIクローラーが該当ページに正しくアクセスできているか、必要な情報がテキストとして取得できる状態になっているか
社外の第三者言及が誤情報の原因になっているケースも少なくないため、比較記事や業界媒体でどのように取り上げられているかを確認する観点は、AI検索 ブランド言及の確認ポイントと優先順位｜社外の第三者言及・比較記事・業界媒体の整え方で詳しく整理しています。また、AIクローラーが正しくアクセスできているかどうかは、robots.txtや構造化データの設定が影響することもあるため、AIクローラー対策とは？BtoBサイトで許可・拒否を判断する基準とrobots.txt・構造化データの整備手順もあわせて確認しておくと切り分けがしやすくなります。
公式情報の整備で優先すべきポイント
原因を切り分けたら、自社が直接コントロールできる公式情報の整備から着手します。製品ページ、料金ページ、会社概要ページなど、問い合わせや商談に直結するページほど、表記の一貫性を優先的に確認することが重要です。同じ製品やサービスについて、ページごとに名称や料金の表記が異なっていないか、更新履歴のない古い情報が残っていないかを点検し、必要に応じて一つの正しい情報に統一します。
AI検索に引用されやすいページには、一定の条件があります。どのようなページ構成や情報の書き方が引用されやすいかは、AI検索で引用されるコンテンツとは？BtoBサイトで押さえるページの条件と既存コンテンツの見直し手順・優先順位で解説しているため、公式情報を整備する際の参考になります。
修正の優先順位の付け方
誤情報をすべて同時に直すことは難しいため、商談やブランドイメージへの影響度に応じて優先順位をつけます。
- 料金や契約条件など、誤って伝わると商談や契約に直接影響する情報
- 製品名やサービス内容など、見込み顧客が比較検討の際に参照する情報
- 会社概要や所在地、問い合わせ先など、信頼性に関わる基本情報
- その他、影響範囲が限定的な表記の揺れや軽微な古い情報
優先順位の高い情報から公式サイト側の表記を修正し、必要であれば誤情報の掲載元となっている外部サイトへ訂正を依頼します。社外の情報源にまで対応範囲を広げる場合は、社内だけで完結しないこともあるため、外部の支援先に依頼する範囲や役割分担をあらかじめ整理しておくと進めやすくなります。GEO対策を外部に依頼する際の依頼範囲や費用の内訳については、GEO対策の外注ガイド｜依頼範囲・費用の内訳・支援会社の選び方と社内の役割分担にまとめています。
継続的な監視の進め方
AI検索の回答は、モデルの更新や参照する情報源の変化によって、修正後も再び誤った内容に戻ることがあります。そのため、一度修正して終わりにせず、定期的に主要な質問文でAI検索の回答を確認する運用を続けることが重要です。確認する質問文は、製品名や料金、会社名など、見込み顧客が実際に検索しそうな表現で統一し、同じ条件で定点観測できるようにしておきます。
どの指標をもとに定点観測を設計し、商談への貢献をどう評価していくかについては、AI検索の効果測定とは｜BtoBサイトの指標設計・定点観測・商談貢献の評価方法で解説しています。監視の体制と修正のサイクルをあわせて整えることで、誤情報が再発した際にも早期に気づき、対応できるようになります。
よくある質問
AI検索の誤情報はどのくらいの頻度で確認すればよいですか？
決まった頻度はありませんが、製品名・料金・会社名など商談に影響しやすい質問文については、定期的に同じ条件で確認し、変化があれば都度対応する運用が望ましいです。
自社サイトを修正すればAIの回答もすぐに変わりますか？
自社サイトの修正はAIの回答を正しい方向に近づける土台になりますが、AI検索が情報を再取得・反映するタイミングはサービスによって異なるため、修正後も一定期間は回答を確認し続ける必要があります。
第三者サイトの誤った情報はどう対応すればよいですか？
誤りが明確な場合は、掲載元のサイトへ訂正を依頼することが基本です。あわせて自社の公式情報を整備し、正しい情報を参照しやすい状態にしておくことも有効です。
社内に専任担当者がいない場合はどうすればよいですか？
まずは商談への影響が大きい情報から優先順位をつけて対応し、継続的な監視まで含めて社内で対応しきれない場合は、外部の支援先に相談することも選択肢になります。
まとめ
AI検索における誤情報対策は、原因を自社サイト・社外の情報源・AIの解釈・クローラーのアクセス状況のいずれかに切り分けることから始まります。そのうえで公式情報を整備し、商談への影響度に応じて修正の優先順位をつけ、修正後も定点観測を続けることで、誤情報の再発にも対応できる体制をつくることができます。
ハイ・ヴァーチュ・ラボは、AI駆動開発・システムインテグレーション・マーケティングを一気通貫で提供するテクノロジーパートナーです。自社の状況に合わせてAI検索の誤情報対策を含むマーケティング全体の課題を整理したい場合は、無料マーケティング診断をご利用ください。