「AI検索って、結局どの口コミを見てるの？」と感じている方に向けて、Perplexity・ChatGPT・Geminiが参照する口コミの特徴と、LLMO時代に必要な“口コミ戦略”をまとめました。
AI検索が参照する口コミ 概要
- Perplexityは実際の引用元（Google口コミ・外部サイト）を回答に反映しやすい。
- ChatGPTはサイト構造・実績・説明文などの公式要素を重視し、口コミは間接的に評価される。
- Geminiは要点の抽出が得意で、事例・体験談の記述を根拠として扱う傾向がある。
AI検索は「口コミ」をどう扱っているのか？
AI検索は、Googleのように検索順位を決めるわけではなく、「どの情報を回答の根拠にするか」を自動的に判断します。
そのため、AIは公式サイトだけでなく、
- Googleビジネスプロフィールの口コミ
- 質問に対するそれぞれのポータルサイト（エキテン・ホットペッパーなど）の評価
- 専門メディアの記事
- SNSやブログの投稿
など、広い範囲の情報を参照します。ただし、AIごとの“参照の仕方”に特徴があります。
Perplexityが参照する口コミ：引用元が明確
Perplexityはもっとも「口コミ参照」がわかりやすいAIです。回答の中に引用リンクが表示されるため、
- Google口コミ
- 食べログやエキテンなどの業種別ポータル
- 第三者の記事・レビューサイト
が明確に回答に反映されることが多いです。
特徴としては、
- 口コミ数が多いほど取り上げられやすい
- 低評価が多いと、AIがおすすめしづらくなる
- 評価の「一貫性」が重視される（急に評価が下がるとマイナス）
つまり、“リアルな口コミがダイレクトにAI回答へ反映される”仕組みと言えます。
ChatGPTが参照する口コミ：直接よりも「情報構造」を重視
ChatGPTはPerplexityのように引用元を明確には出しません。そのため、口コミを「直接参照している」ようには見えません。
しかし、実際には、
- 事例ページの記述
- お客さまの声（テキスト）
- 代表プロフィールの記述
- サービスの実績紹介
といった“公式サイト内の口コミ要素”を読み取っています。
特徴としては、
- 口コミの多さより「説明の一貫性」が重視される
- 事例・FAQなどの構造化データをよく引用する
- ネガティブな口コミは反映されにくい
と言ったことが挙げられます。
ChatGPTでは、「口コミを外部で増やすより、サイト内部に“声”としてしっかり載せるほうが効果がある」と考えられます。
Geminiが参照する口コミ：事例・結果の記述に強く反応
Geminiは「要約と整理」が得意なAIで、口コミの中でも、
- 顧客の成功事例
- 解決した課題（Before → After）
- プロセスの説明
といった“ストーリー性のある情報”を重視する傾向があります。
そのため、公式サイトの事例ページが弱いと、Geminiでは強みが伝わりづらくなります。
つまり、Geminiに強い口コミ要素は、
- 課題（Before）
- 対応内容
- 結果（After）
この3点がセットになった事例の書き方と考えられます。
AI検索が参照しやすい口コミの特徴（共通点）
AIの種類にかかわらず、引用されやすい口コミには共通した特徴があります。
- 対象者（誰の口コミか）が明確
- 状況・課題・結果などが具体的
- 同じような声が複数ある（再現性がある）
- 公式サイトにも掲載されている（AIが読み取れる）
逆に、1～2行だけの簡素な口コミでは、AIが評価しづらく、回答の材料に使われにくい傾向があります。
BtoBは口コミが少ない…どう対策する？
BtoBではGoogle口コミがほとんど集まらないケースが一般的です。
しかし、AI検索では不利になるとは限りません。
以下のような代替手段を整えることで、AIに十分アピールできます。
- 顧客インタビュー（許可を得たテキスト掲載）
- 導入事例（Before → Afterの流れ）
- 専門家からの推薦コメント
- 第三者メディアでの紹介記事の掲載
特に、導入事例はよく引用されていて、“事例ページ”はAI検索に非常に強いと考えられるため、BtoBでは最優先で整えたい要素です。
口コミをAIに拾ってもらうための3ステップ
ステップ1：口コミ（外部）と事例（内部）を最低5件ずつは整える
外部の口コミが集まらない場合でも、事例ページを充実させればAI検索に強くなれます。
ステップ2：FAQに“口コミから得られた質問”を入れる
FAQはAIがよく参照するため、実際の顧客の声を反映させるとさらに強化されます。
ステップ3：内部リンクで口コミ・事例ページを束ねる
テーマ別にまとめることで、AIに「この分野の専門家」と認識されやすくなります。
まとめ：AI検索で強くなる口コミは“構造化された実績”
AI検索に強い口コミとは、単に「数が多い」「高評価が多い」というだけではありません。
- 状況・課題・結果が具体的
- 事例・FAQに再構成されている
- サイト内で構造化されている（AIが読みやすい）
Perplexityは外部口コミ、ChatGPTはサイト構造、Geminiは事例のストーリー構造を重視します。
いずれにせよ、LLMO時代の口コミ戦略は、“実績をわかりやすい形に整理し、サイトに載せること”が最重要と言えます。
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FAQ
Google口コミがゼロでもAI検索で評価されますか？
可能です。事例ページ・FAQ・公式サイト情報がしっかりしていれば、ChatGPTやGeminiでは十分評価されます。Perplexityは口コミがゼロだとやや不利ですが、内部情報でしっかり補強していき、ゆくゆくは口コミを集められるように仕組み化しましょう。
悪い口コミが多いとAI検索に不利になりますか？
Perplexityでは多少反映される可能性がありますが、ChatGPT・Geminiでは公式サイトの情報が優先されやすいです。とはいえ、改善に取り組む姿勢はユーザーにもAIにも良い影響を与えます。
口コミをAIに読み取ってもらうために特別な設定は必要ですか？
特別な設定は不要です。ただし、事例ページやFAQなどサイト内に“声”を構造化して（構造化データも）掲載することが効果的です。
口コミが少ない業種でもAI検索に強くなれますか？
BtoBや守秘義務の強い士業のように口コミが集まりづらい業種でも、事例・FAQ・推薦コメントで十分に補うことが可能です。
どの口コミから整えればいいですか？
まずは公式サイトに「事例（Before → After）」「お客さまの声」を5件程度載せるのが最優先です。それから余裕があればGoogle口コミへの依頼や外部口コミの仕組み化を始めると良いでしょう。
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