【独自調査】LLMは何を引用するのか｜5,366問で表示の28,803ドメインを分析

日本のChatGPT・Perplexityの応答5,366問・引用約11.7万URL・28,803ドメインを解析したデータから見えた、「LLMは何を引用するのか」の法則をプロが徹底解説します。 また、引用元Top10のシェアはわずか9.5%という「分散構造」や、ChatGPTとPerplexityで引用構造が根本的に異なることなど、これからのLLMO／SEO戦略に欠かせない発見を凝縮しました。 ▽▼目次▼▽ 00:00 はじめに・前回の振り返り 02:00 今回の調査の概要 04:51 発見1：日本市場のLLM引用源は分散構造 11:40 発見2：LLM別にみると引用構造は根本的に異なる 16:23 発見3：業種ごとに引用源の支配構造は異なるが、UGC基盤は共通する 21:47 LLMO実務への示唆 プリンシプルでは、毎月デジタルマーケティング（GA4 / データポータル（旧LookerStudio）/ SEO / Web広告 / Tableau）のアップデート情報を更新しています。 ぜひチャンネル登録をして、最新情報のキャッチアップにご活用ください♪ ▽▼今回の動画：4つの重要ポイント▼▽ ①日本市場のLLM引用源は「分散構造」：ChatGPT・Perplexityの応答5,366問・28,803ドメインを分析した結果、引用元Top10のシェアはわずか9.5%。特定の巨大サイトに偏るのではなく、非常に多くのドメインへ引用が分散していることがわかりました。上位を独占すれば安泰、という構造ではありません。 ②LLM別に引用構造は根本的に異なる：ChatGPTとPerplexityでは、引用されるドメインの傾向が「別物」でした。どのLLMに評価されたいかによって狙うべき露出先が変わるため、LLMをひとまとめに対策するのではなく、LLMごとの引用傾向を踏まえた設計が必要です。 ③業種で支配ドメインは異なるが、UGC基盤は共通：引用源の支配構造は業種ごとに大きく異なる一方、口コミ・レビューなどのUGC（ユーザー生成コンテンツ）系ドメインは、業種を問わず共通して引用される基盤になっていました。自社発信だけでなく、第三者媒体・UGCへの露出設計が重要になります。 ④LLMO実務への示唆：これらの発見から、これからのLLMOは「特定サイトの上位表示」ではなく、分散した引用ネットワークとUGC基盤の両方を押さえる戦略が有効と考えられます。LLMごとの違いも踏まえた露出先ポートフォリオの設計がカギになります。 ▽▼参考記事・イベント情報▼▽ 本動画で解説した独自調査の詳細記事はこちら↓ https://www.principle-c.com/column/ai... ▽▼関連動画▼▽ 【独自調査】AIの推奨は業界で偏る？1,440回の回答で見えたLLMOの傾向をプロが徹底解説！    • 【独自調査】AIの推奨は業界で偏る？1,440回の回答で見えたLLMOの傾向をプロが...   AIに選ばれるブランドの共通点とは？8業界200ブランドで見えたLLMOの法則をプロが徹底解説！    • AIに選ばれるブランドの共通点とは？8業界200ブランドで見えたLLMOの法則をプロ...   ▽▼株式会社プリンシプル▼▽ HP： https://www.principle-c.com/ Twitter： https://x.com/principle_mk #LLMO #SEO対策 #AI検索 #独自調査 #WEBマーケティング