生成AI回答の3件に1件でSNSを引用 ― YouTube・noteが8割、AIモデルで参照率に12倍差

生成AI回答の3件に1件でSNSを引用 ― YouTube・noteが8割、AIモデルで参照率に12倍差

Optyino.ai（オプティーノエーアイ）は、AI検索時代のブランド露出を可視化・最適化するGEO/AIO/LLMOプラットフォームであり、そこに蓄積されたAI回答ログをもとに、生成AIの回答がSNS投稿をどの程度引用しているかを分析しました。

本調査では、商品・ブランド選びから旅行計画、トラブル対応まで幅広いジャンルにわたる80件のプロンプトを対象に、2026年4月21日から2026年7月9日までに取得されたAI回答66,095件を分析しました。

分析の結果、回答の34.62%でSNS投稿が引用元として使われていることが分かりました。

調査サマリー

分析対象となった生成AI回答66,095件のうち、22,881件（34.62%）でSNS投稿が引用元として使われていました。

回答全体に占める、SNSを1件以上引用した回答の割合を示す「SNS回答率」で見ると、生成AIは約3回答に1回答の頻度でSNS投稿を参照していることになります。

一方、引用URL全体（585,675件、同一回答内の重複を除いた件数）のうちSNS由来のURLが占める割合を示す「SNS URL率」は7.16%（41,944件）にとどまります。

これは、SNSを引用する回答自体は多いものの、1つの回答が引用する複数のURLの中ではSNSは少数派で、SNS以外のWebサイトと併用される形で引用されていることを示唆しています。

SNSの内訳ではYouTubeが52.10%、noteが27.85%を占め、この2媒体だけでSNS引用全体の79.95%に達しています。またAIモデル別に見ると、SNS回答率は最も低いモデルで6.77%、最も高いモデルで85.92%と、約12.7倍の開きがありました。

AIモデルによってSNSへの依存度が大きく異なることが、今回の調査で明らかになった特徴的な傾向です。

調査の背景

生成AIによる検索・回答（AIO/GEO/LLMO）が普及するなかで、ブランドや商品の情報が自社サイトだけでなく、YouTubeの解説動画やnoteのレビュー記事、SNS上の口コミといった第三者コンテンツを介してAIに参照されるケースが増えていると考えられます。

しかし、生成AIの回答において実際にSNSがどの程度の頻度で引用されているのか、またAIモデルや質問内容によってその傾向がどう変わるのかは、十分に可視化されていませんでした。

Optyino.aiでは、GEO/LLMO対策を検討する企業が自社サイトのSEOだけでなくSNS上の露出にどの程度リソースを割くべきか判断する材料として、本調査を実施しました。

主な調査結果

生成AIの回答の34.62%でSNSが引用 ― 3件に1件が参照される計算に

分析対象の回答66,095件のうち、SNSを1件以上引用した回答は22,881件、SNS回答率にして34.62%でした。

単純計算では、生成AIの回答の3件に1件がSNS投稿を参照していることになります。

一方で、引用URL全体（585,675件）に占めるSNS由来URLの割合であるSNS URL率は7.16%にとどまります。SNS回答率とSNS URL率にこれだけの差が生じているのは、1回答あたり平均で複数のURLが引用される中で、SNSが「メインの引用元」というより「複数ある引用元の1つ」として組み込まれるケースが多いためと考えられます。

裏を返せば、SNSに強いコンテンツを持つことは、生成AIの回答に引用される機会そのものを増やすうえで一定の効果が見込める施策だと言えそうです。

SNS引用の79.95%がYouTubeとnoteに集中

SNSとして分類した8媒体の中で、YouTubeが52.10%、noteが27.85%を占め、合計で79.95%に達しました。

Instagram（6.87%）を含む残り6媒体は、いずれも1媒体あたり1桁%台にとどまっています。表を見ると、YouTubeとnoteの2媒体が引用の大半を占め、それ以外の6媒体は補助的な位置づけであることがわかります。

YouTubeは製品レビューや使い方解説といった動画コンテンツ、noteは体験談・比較記事といった長文コンテンツが多いプラットフォームであるため、生成AIが「わかりやすくまとまった一次情報・体験情報」を優先的に参照している可能性があります。GEO/LLMO対策としては、SNS全般に広く手を広げるよりも、まずYouTubeとnoteでの情報発信を優先する方が費用対効果が高いと考えられます。

AIモデルでSNS参照率に最大12.7倍の差 ― Bing Copilot 85.9% vs ChatGPT 6.8%

AIモデル別にSNS回答率を見ると、最も低いモデルで6.77%、最も高いモデルで85.92%と、約12.7倍の差がありました。

Google AIモード（55.89%）やGoogle AI Overview（51.06%）も高水準である一方、Claude（9.86%）は低水準にとどまっています。Bing Copilot、Google AIモード、Google AI Overviewの3モデルはいずれもSNS回答率が50%を超えており、生成AIの検索連携機能（Web検索を伴う回答生成）を持つモデルほどSNSを引用しやすい傾向がうかがえます。

一方でClaudeとChatGPTはSNS回答率が10%未満と低く、モデルの設計や検索の重み付けによって、参照する情報源の傾向が大きく異なると考えられます。自社ブランドの露出を狙う生成AIの候補が絞られている場合は、そのモデルのSNS依存度を踏まえて、SNS施策とオウンドサイト施策の配分を調整する余地があります。

AIモデル別の推奨SNS：YouTube・noteの分岐とChatGPTのReddit集中

AIモデルごとにSNS引用の内訳を見ると、大きく2つの傾向に分かれます。

ClaudeとGeminiは引用したSNSのうちnoteの割合がそれぞれ75.15%、60.72%と高く、noteを主な参照先としています。一方、Bing Copilot、Google AI Overview、Google AIモード、Grok、Perplexityの5モデルはYouTubeの割合が最も高く、Google AI Overviewでは72.60%に達しています。

そのなかでChatGPTは唯一、YouTubeでもnoteでもなくRedditが71.01%と突出しており、他のモデルとは異なる参照傾向を示しました。ただしChatGPTはSNS回答率自体が6.77%と低いため、この傾向はSNSを引用する一部の回答に限られた特徴である点には留意が必要です。

この結果から、単に「SNS対策をする」だけでは不十分で、狙うAIモデルによって効果的なコンテンツ形式が異なることが読み取れます。動画で製品を解説するYouTubeコンテンツは、検索連携型のBing CopilotやGoogleのAI回答機能、Grok、Perplexityへの露出に寄与しやすく、長文の体験談・比較記事に強いnoteはClaudeやGeminiへの露出に寄与しやすいと考えられます。

ChatGPTについては参照するSNSの絶対量自体が少ないため、SNS経由の露出よりも自社サイトや一次情報の充実を優先する方が効果的である可能性があります。

学習・講座系の質問はSNS回答率56.8%、全体平均の1.6倍

質問の内容分類ごとにSNS回答率を集計すると、学習・講座・AI活用に関する質問が56.80%と最も高く、全体平均（34.62%）の約1.6倍に達しました。

次いで教育・受験（52.23%）も高水準で、金融・SaaS比較（37.15%）、推薦・比較・評判（37.06%）が続きます。一方、商品・ブランド・購入検討（33.06%）、IT・修理・通信（32.96%）、B2B・専門サービス（32.62%）、住宅・不動産（32.51%）、旅行・留学・地域体験（29.99%）は、いずれも全体平均に近いか、やや下回る水準にとどまりました。

個別のプロンプト単位で見ると、SNS回答率が74.24%に達するものもありました。特定のサービスや講座、商品について「どう？」「評判は？」と評価・比較を尋ねるタイプの質問で、SNS回答率が全体平均を大きく上回る傾向が見られます。

これは、こうした質問には公式サイトの情報だけでは答えづらく、実際の受講者・購入者の体験談や口コミが重要な判断材料になるため、生成AIがnoteの体験記事やYouTubeのレビュー動画を積極的に参照していると考えられます。学習・講座系やサービス比較系の商材を扱う企業にとっては、SNS上の口コミ・体験談コンテンツの充実が、GEO/LLMO対策として特に優先度の高い施策になり得ます。

調査からわかる考察

今回の調査からまず押さえておくべきは、SNSは生成AIの回答において「引用元として頻出する存在」ではないものの、「回答に一定の確率で登場する存在」であるという点です。

SNSを1件以上引用する回答の割合(SNS回答率)は34.62%に達しており、生成AIはおよそ3回に1回の頻度でSNSを引用して回答していることになります。

そのうえで、媒体面ではYouTubeとnoteの2媒体だけでSNS引用の約8割を占めるため、この2つのコンテンツ形式への投資が費用対効果に優れると考えられます。

モデル面では、Bing CopilotやGoogleのAI回答機能はYouTube経由、ClaudeやGeminiはnote経由の露出との親和性が高く、ChatGPTはSNS依存度自体が低くRedditに偏るなど、狙うAIモデルによって有効な施策は異なります。

また、学習・講座系や教育・受験系、サービスの評判・比較を尋ねる質問ではSNS回答率が全体平均を大きく上回っており、こうしたジャンルの商材・サービスを扱う企業ほどSNS経由のGEO/LLMO対策の優先度は高いといえます。

ただし本調査は特定期間・特定プロンプト群での結果であり、AIモデルのアップデートによって傾向が変化しうるため、継続的な観測を通じた検証が望ましいと考えられます。

調査概要

• 調査主体: 株式会社Wallabee（Optyino.ai）
• 分析対象: Optyino.ai上のAI回答ログ（処理が完了した回答のみ）
• 調査期間: 2026年4月21日〜2026年7月9日
• 分析対象回答数: 66,095件
• 集計対象引用URL数: 585,675件（同一回答内の重複を除いた件数）
• 対象SNS: X/Twitter、Instagram、YouTube、Facebook、LinkedIn、Reddit、note、Yahoo!知恵袋の8種
• 対象プロンプト: 80件。商品・ブランド・購入検討（34件）、学習・講座・AI活用（10件）、旅行・留学・地域体験（8件）、B2B・専門サービス（7件）、住宅・不動産（7件）を中心に、金融・SaaS比較、推薦・比較・評判、IT・修理・通信、教育・受験など9つの内容分類、26種類のトピックにわたる
• 対象AIモデル: ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Bing Copilot、Google AIモード、Google AI Overviewの8モデル

注記

※引用URLの件数は、生成AIの回答から抽出したURLを単純合計した件数（611,913件）ではなく、同一回答内の重複を除いた件数（585,675件）を基準に集計しています。

※生成AIの回答データには、回答本文中に生成AIが直接示す引用リンクと、回答システムが別途出力する参照候補リンクの2種類が含まれます。今回集計したSNS引用は、そのほぼすべてが前者から検出されたものであり、後者から検出されたSNSリンクはごくわずかでした（SNS URL数41,944件のうち7件のみ）。SNSの引用傾向を見る際は、この検出経路の偏りを踏まえて数値を解釈することが望ましいと考えられます。

※内容分類は、プロンプトの文意をもとに本調査で分類したカテゴリです。

※本文中の「ChatGPT」「Claude」「Gemini」「Grok」「Perplexity」「Bing Copilot」「Google AIモード」「Google AI Overview」は、分析上ではそれぞれ「gpt-5.2」「claude-sonnet-4-5」「gemini-2.5-flash」「grok-4」「sonar-pro」「bing-copilot」「google-ai-mode」「google-ai-overview」というモデルのデータに対応します。

※本記事の内容は情報収集・分析を実施した時点のものであり、公開時点では状況が変化している、または情報が古くなっている可能性があります。

※本調査は生成AIのAPI等を通じて取得した回答データを分析したものであり、実際のユーザー体験・検索結果とは異なる場合があります。

※数値は調査時点のものであり、AIモデルのアップデート等により変動する可能性があります。

Optyino.aiとは

AI時代のブランドを可視化する、生成AIエンジン対策（GEO/LLMO/AIO）ツール。ChatGPTやPerplexity、Geminiなどの生成AIにおいて、自社ブランドがどのように言及・引用されているかを分析し、AI検索時代における新しいマーケティング指標を提供します。表示スコアや引用分析、ブランドシェアなどのデータを通じて、企業が「AIに選ばれるブランド」になるための改善アクションを支援します。

• サービスURL: https://optyino.ai/

会社概要

• 会社名: 株式会社Wallabee
• 所在地: 東京都渋谷区桜丘町18番4号 二宮ビル1F-92
• 事業内容: GEO・LLMO領域の研究・プロダクト開発、AI検索対策支援、Webマーケティング支援
• サービス: https://optyino.ai/
• URL: https://wallabee.co.jp/