Ahrefs Brand RadarのAI可視性データ収集・モデル化手法
原題: Ahrefs Brand Radar Methodology: How we collect and model AI visibility data
背景
Ahrefsは自社ツールBrand RadarがAI可視性データをどのように収集・モデル化しているか、その裏側の手法を公開した。測定ツールの利用方法だけでなく、測定そのものの設計思想を明かしている点が、自前で計測する際の参考になる。
結論
- Ahrefsのキーワードデータベース110億語のうち、検索ボリュームがプラスのものは28.7億語であるとしている。
- 月間クエリ数の概算として、ChatGPT1,450万・Perplexity1,460万・Gemini1,460万・Copilot1,330万・AI Overviews2億8,200万・AI Mode2,400万・Grok1,300万という数値を挙げている。
- 90日間の報告ウィンドウでデータを収集し、単発のプロンプト結果ではなく同じ条件での継続比較を重視する測定設計を採用しているとしている。
- 実際の検索行動に近い自然なクエリと、意味的な網羅性（幅広いパターンを含めること）を両立させる考え方を示している。
メッセージ
AI Overviewsだけで月間2億8,200万クエリという規模は、AI検索がすでにニッチな現象ではないことを示している。AI検索での商品露出を自分で確認する際、毎回違う言葉で検索して結論を出してしまうと測定結果がぶれる。同じ条件のプロンプトを90日単位で繰り返し使って継続比較するという設計思想は、社内で簡易的にAI可視性を確認する場合にも応用できる。