AI検索の“回答テスト”のやり方｜ChatGPT・Perplexity・Gemini比較

AI検索の“回答テスト”とは何か？

回答テストとは、ChatGPT・Perplexity・GeminiなどのAIに、

• 自社名（屋号・事務所名）
• サービス分野（例：税理士・行政書士・動画制作・補助金支援など）
• エリア（例：大阪　税理士、東京　行政書士）

といった質問を投げて、AIがどんな情報を返してくるかをチェックする作業です。

従来のSEOでは「Google検索やYahoo!検索での順位」を見ていましたが、LLMOでは、
【AIが回答にどの情報を使っているか】
を知る必要があります。

LLMOとは？
口コミの参照元

AI検索はどう回答をつくっている？

多くのAIでは、その回答は以下のような流れで生成されます。

• ①ネット上の情報を読み込む（公式サイト・口コミ・外部記事など）
• ②質問文の意図を理解する（誰が何を知りたいのか）
• ③「回答として最適」と判断した情報を組み合わせて文章化する

このとき、
・サイト構造　・専門性（E-E-A-T）　・口コミ　・事例　・FAQ
などが、AIからの回答の材料として使われます。

つまりAI回答テストは、AIが“何を根拠におすすめしているか”を覗く作業でもあります。

ChatGPT・Perplexity・Geminiの違いを比較

AI検索の特徴を理解しておくと、回答テストの精度も上がります。ここでは代表的な3つの生成AIの特徴を挙げてみます。

▼ ChatGPT：説明のわかりやすさが強み

• 回答が自然で、人間が理解しやすい文章。
• 公式サイト内容をもとに説明されることが多い。
• 引用元は出ないが、情報の要点をまとめる力が高い。
• 外部評価よりも「文章の一貫性」が評価に影響。
• （妙に褒めてくる…笑）

▼ Perplexity：引用元表示と検索型AIの精度が高い

• 回答に引用元（URL・記事タイトル）が明記される。
• 口コミや外部記事を重視、そのまま引用される場合も。
• AI検索の中では最も“検索エンジンに近い”動き。
• （すごく機械的…）

▼ Gemini：要約・分析・比較が得意

• シンプルで読みやすい回答を作る。
• ページ全体の流れ・要点をまとめる力が高い。
• 複雑な質問に対しての理解が深い。
• FAQや事例を参照した説明が返ってくる。

回答テストのやり方：まずは3つの質問を投げる

以下の質問を、ChatGPT・Perplexity・Geminiの3つに同じように入力します。

※ ひとつのチャット内ではAIが学習してまっさらな結果が得られないので、テスト時には必ず毎回「新しいチャット」で行いましょう。また、新しいチャットでも過去の会話内容を参照して回答を最適化してしまうので、完全に白紙状態からの回答を得たい場合は、ブラウザのシークレットモードを利用するか、新規アカウントでログインしましょう。

質問1：自社名（屋号・事務所名）

例：「〇〇税理士事務所について教えてください」

→ ブランド認知・外部評価・公式サイトの整備状況がわかる

質問2：サービス分野＋地域名

例：「大阪市で補助金に強い行政書士を教えてください」

→ 専門性の明確さ・口コミ・事例の有無が回答に反映される

質問3：典型的な相談文

例：「年商3000万円くらいの法人の顧問料の相場を知りたいのですが？」

→ FAQ・記事・サービスページの品質が回答に影響する

FAQの作り方
キーワード選定

回答テストで見るべき5つのポイント

AIからの返答を受け取ったら、次の視点でチェックします。

• ① 自社が名前入りで紹介されているか
• ② 自社の強みやサービス内容が正しく紹介されているか
• ③ 実態と異なる説明が書かれていないか
• ④ 外部サイト・口コミの情報が使われているか
• ⑤ ライバルがどう紹介（引用）されているか

これらを見ることで、AIにとって「理解しやすいサイトかどうか」が一目でわかります。

AI検索の回答を改善するための4ステップ

AI検索は、あなたのサイトに書かれている情報をもとに回答を作ります。
もし「思ったように取り上げてもらえない」「強みが反映されていない」と感じる場合は、次の4つのステップで改善していきましょう。

ステップ1：足りない情報を洗い出す

まず、ChatGPT・Perplexity・Geminiに質問してみて、回答をよく読みましょう。
次のようなポイントが抜けていれば、それはサイト側に情報が足りていないサインです。

• あなたの強み（専門性・特徴）が書かれていない
• サービス内容が具体的に説明されていない
• 地域名・対象者が曖昧で特定されていない

AIが引用するためには、サイト側に材料が必要です。
足りない材料＝改善ポイント と考えるとわかりやすいです。

ステップ2：プロフィール・事例・FAQを整える

AIが最も引用しやすいのは、次のような「具体的な一次情報」です。

• プロフィール： 経歴・強み・専門分野が明確
• 事例： Before → After の流れで書かれている
• FAQ： ユーザーの相談文に近い質問（状況＋疑問＋目的）

たとえば「◯◯市 税理士」や「整体 肩こり」など、明確なテーマで聞いたときにあなたのサイトが出てこないなら、そのテーマに関する情報量がまだ不足している可能性が高いです。

ステップ3：内部リンクでテーマを束ねる

AIは「サイト全体の流れ（構造）」も理解しています。
そのため、関連ページを内部リンクでつなぐことで、

• このサイトは〇〇のテーマに詳しい
• 一貫して同じ領域を扱っている

という評価が得られます。

例：

• サービスページ → 事例 → FAQ の流れで互いにリンクする
• 同じテーマの記事同士をクラスターとしてつなぐ

こうした構造化ができると、AIが「回答に使えるページ」を見つけやすくなります。

ステップ4：外部要因を強化する

内部改善が進んだら、次はサイト外の情報（外部要因）を整えます。
AIはあなたのサイトだけでなく、ネット上のさまざまな情報を総合して判断するため、外部要因も重要です。

外部要因には次のようなものがあります。

• Googleビジネスプロフィールの口コミ（業種によっては特に重要）
• ポータルサイト・専門メディアでの紹介
• SNSやブログでの言及
• 外部の評価・レビュー記事

AIは「実際の評価」や「第三者からの紹介」を読み取り、その情報を回答の裏付けとして使うことがあります。

特に小規模事業者にとっては、

• 少数でもよいので良質な口コミを蓄積する
• 事例やお客様の声を外部にも載せる
• 専門性が伝わる外部記事を作る

といった小さな積み重ねが、AI検索の評価にも大きく影響します。

LLMO時代のサイト改善
口コミの参照元

まとめ：回答テストはLLMO時代の必須チェック

AI検索の回答テストを行うことで、次の3つが明確になります。

• AIがあなたをどう理解しているか
• どの情報を引用しているか
• どこを改善すればAIに推薦してもらえるか

回答テストは特別なツールを必要とせず、今日からすぐに始められるLLMO対策です。

また、テストだけで終わらず、改善点を見出し、口コミ・FAQ・事例の整備などの改善ポイントを一つずつ解消していきましょう。

口コミ参照の仕組み
FAQ作成
サイト改善チェックリスト