WEBサイトChatGPTの引用18,012件の調査が示したのは、引用された位置と言葉づかいの違いまで。書き換えの前と後は比べておらず、Googleの公式は別の問いに答える ── 調査の数字を自社の文章に当てはめる前に確かめる13項目（2026年11月時点）
ChatGPTの引用18,012件の調査が示したのは、引用された位置と言葉づかいの違いまで。書き換えの前と後は比べておらず、Googleの公式は別の問いに答える ── 調査の数字を自社の文章に当てはめる前に確かめる13項目（2026年11月時点）
目次
- 01 何が書かれているか — 元の調査が数えたのは、ChatGPTの引用18,012件の「位置」と、11,022件の「言葉づかい」
- 02 なぜ・背景 — 引用された文と、されなかった文を並べると、違いが見える。ただし並べただけである
- 03 用語 — 調査の文章に出てくる言葉を、先に分けておく
- 04 型別 — 適用範囲、言っていないこと、手順
- 05 明日、担当サイトで確認できること
- 06 代替・他の選択肢 — Googleの公式が書く「やること」と、調査の数字を並べて読む
- 07 当サイトで確かめたこと — この記事の時点では、確かめていない
- 08 このテーマの、これまで — AIに引用される文章と、公式が書くことの整理
- 09 この記事のまとめ
01 何が書かれているか — 元の調査が数えたのは、ChatGPTの引用18,012件の「位置」と、11,022件の「言葉づかい」
引用について
この記事は、2026年11月13日に開いて読んだページの内容を書いている。Google検索セントラルのAI機能のページ、生成AI検索の最適化の手引き、検索セントラルのブログの2025年5月21日の記事、調査の筆者が書くニュースレターGrowth Memoの2026年2月16日の回、同じ題でSearch Engine Journalに載った記事、そして調査を日本語で紹介した鈴木謙一さんのブログである。英語の文は、Googleのページの本文を取り直して照らしたものだけを引き、訳を添える。調査の筆者の文は、本文を取り直して1文字ずつ照らすことができなかったので、引用の形にせず、日本語で言い換える。読めなかったことは、読めなかったと書く。
調査の出どころ
元になった調査は、Kevin Indig氏が書くニュースレター「Growth Memo」の2026年2月16日の回、「The science of how AI pays attention」（訳: AIはどう注意を払うかの科学）である。この回は有料で、取得できたのは冒頭だけだった。副題には、120万件の検索結果を調べたと書かれ、結論は「忙しい編集者であって、辛抱強い生徒ではない」という趣旨の1文だった。なお、副題の120万件は出発点の数で、18,012件と11,022件とは、数えた段階が違う。
2026年2月17日には、同じ題の記事がSearch Engine Journalにも載った。この記事の本文は、データの出どころをAI検索の計測サービスGaugeと書き、ChatGPTの回答約300万件と、引用約3,000万件を提供したとする。筆者は、120万件の検索結果とAIの回答から出発し、位置の分析に18,012件、言葉づかいの分析に11,022件の「確かめ済みの引用」を取り出した、と書いている。別の箇所では、データはすべてGaugeの提供で、ChatGPTの回答約300万件・引用約3,000万件だったと書いている。この120万件と300万件がどういう関係かは、記事には書かれていない（Search Engine Journalの記事の方法の節を開いて確かめた）。日本語の紹介記事の題にある「120万件の検索結果と1万8千件の引用」は、この2つの数字を指していると読める。
数えられた数字を並べる
Search Engine Journalの記事から読み取れた数字を表にまとめる。同じ数字が、別の解説記事（Conversionの2026年2月25日の記事）にも出ていることを確かめた。
| 何を数えたか | 数字 | 読むときの注意 |
|---|---|---|
| 引用が元のページのどこから来たか（18,012件） | 最初の30%が44.2%、真ん中が31.1%、最後が24.7% | ページを3つに分けたときの、引用の位置の割合である |
| 段落の中のどの文か（1,000ページ） | 真ん中の文が53%、最初の文が24.5%、最後の文が22.5% | 引用が多いページを選んでいて、無作為の標本ではない |
| 断定する言い方（11,022件） | 引用された文は36.2%、引用されなかった文は20.2% | 2つの文の集まりを比べた差である |
| 疑問符を含む文 | 引用された文は18%、引用されなかった文は8.9% | 疑問符を含む引用のうち、見出しにあったものが78.4% |
| 固有名詞など、はっきり指せる名前の密度 | よく引用された文は20.6% | 比べた相手は、引用されなかった文ではなく、一般の英文の5〜8%と筆者が書く範囲 |
| 主観の度合い（0〜1） | 引用された文の平均は0.47 | 比べる相手の数字は、読んだ範囲に無かった |
| 読みやすさの学年の目安 | 引用された側が16、引用されなかった側が19.1 | この目安は、数が小さいほうが易しい |
数が合わない所と、読めなかった所
読んだ範囲で、確かめきれなかった点が2つある。1つ目は、疑問符を含む引用の78.4%の意味で、解説記事ごとに言い方が違い、本文全体を読まないと確定しない。2つ目は、調査の元になった問いの数、調べた期間、使った質問の種類で、読んだ範囲には書かれていなかった。
日本語で調査を紹介した、Web担当者Forumの連載のページは、取得が断られて読めなかった。鈴木謙一さんのブログのページには、題と元の記事へのリンクがあるだけで、調査の中身は書かれていなかった。そのため、この記事は、日本語の紹介の内容については何も書かない。
02 なぜ・背景 — 引用された文と、されなかった文を並べると、違いが見える。ただし並べただけである
調査の作りは「引用された文」と「されなかった文」の比較
この調査は、ChatGPTの回答に付いた引用を、元のページの文と結び付けて数えた。引用と元の文の近さは、文を数のベクトルにする方法で測り、近さが0.55に届かない結び付きは、弱い一致として外した、と読めた。そのうえで、引用された文と、引用されなかった文で、位置や言葉づかいの数字を比べている。
この作りから言えるのは、引用された文には、こういう特徴が多かった、までである。その特徴を足せば引用が増える、という実験ではない。同じページの同じ文を、書き換える前と後でChatGPTに聞き直す形の調べ方は、読んだ範囲に書かれていなかった。
位置の偏りの理由は、筆者が「可能な説明」として出している
筆者は、引用が最初の30%に偏る理由を、訓練と効率の2つで説明する。1つ目は、AIが、新聞記事や学術論文のように、結論を先に書く形の文章で訓練されていること。2つ目は、長い文章を最後まで読むより、前の方から拾うほうが、処理の手間が少ないことである。
ただし、この2つは、筆者が「可能な説明」として挙げたもので、確かめた原因ではない。Search Engine Journalの記事には、これらが相関であって因果ではない、と書いた文は見つからなかった。
注意
「引用された文には断定する言い方が多い」と、「断定する言い方に書き換えると引用が増える」は、別の主張である。前者は調査が数えたこと、後者は調査が数えていないことである。社内の資料で、この2つが1文に混ざっていたら、元の調査まで戻って分ける。
日本語の紹介では「クセ」と呼ばれた
日本語の紹介記事の題には、「AIの“クセ”」という言葉がある。これは、紹介の題の言葉で、調査の筆者の結論の言葉ではない。筆者の副題が選んだ言葉は、「忙しい編集者」だった。言葉の選び方で、読む人が受け取る強さが変わるので、数字を使うときは、元の言葉まで戻って読む。
Googleの2ページには、この調査も位置の割合も書かれていなかった
Googleの生成AI検索の手引き（最終更新日は2026年7月10日）とAI機能のページ（最終更新日は2025年12月10日）には、この調査も、引用の位置の割合も書かれていなかった。手引きは、第三者のツールについて、こう書く。"Be wary of third-party tools that promise ranking success or claim to use "internal" Google metrics. No third-party tool has access to our internal ranking or AI systems."（訳: ランキングの成功を約束したり、Googleの「内部」の指標を使うと言うサードパーティのツールには注意する。どのサードパーティのツールも、Googleの内部のランキングやAIのシステムには触れられない。）
03 用語 — 調査の文章に出てくる言葉を、先に分けておく
6つの言葉を整理する
調査の紹介には、似た言葉が混ざって出てくる。表は、読んだページの説明から、筆者が整理したものである。
| 言葉 | この記事での意味 | 読むときの注意 |
|---|---|---|
| 引用（citation） | ChatGPTの回答に付く、元のページへのリンク | Googleの検索結果に出るリンクとは別の仕組み |
| 位置の分析 | 引用された文が、元のページの前・真ん中・後ろのどこにあるかを数えること | ページの長さや作りで、結果は変わりうる |
| 言葉づかいの分析 | 引用された文と、されなかった文の、言い方の違いを数えること | 筆者の呼び名があるが、数え方の細かい決まりは読めなかった |
| 断定する言い方 | 「〜は〜である」のように、言い切る文の割合 | 日本語でどう数えるかは、調査の対象外 |
| 固有名詞の密度 | 文の中で、製品名や人名など、はっきり指せる名前が占める割合 | 数え方は、調査の書き方から読み取った説明 |
| 相関と因果 | 相関は、一緒に出やすいこと。因果は、片方を変えるともう片方が変わること | 引用された文の特徴は、相関である |
「引用される」と「Googleのリンクに出る」は別
Googleは、AI OverviewsやAI Modeにリンクとして出る条件を、こう書く。"To be eligible to be shown as a supporting link in AI Overviews or AI Mode, a page must be indexed and eligible to be shown in Google Search with a snippet"（訳: AI OverviewsやAI Modeで補助のリンクとして出る資格を得るには、ページが登録されていて、スニペット付きでGoogle検索に出せる状態であること）。続けて、"There are no additional technical requirements."（訳: 追加の技術要件は無い。）とも書く。
この条件は、Googleのリンクの話である。調査が数えたのは、ChatGPTの回答の引用で、仕組みも、運営する会社も違う。2つを同じ「AIに引用される」という言葉で呼ぶと、調査の数字を、Googleの仕組みにも当てはまると読んでしまう。
「数が多い」と「効く」は別
引用された文に、ある特徴が多かったことは、その特徴が引用の理由だったことの証明にならない。たとえば、よく引用されるページが、そもそも、結論を前に書く専門の記事に偏っていたなら、位置の偏りは、ページの種類の違いが見えているだけかもしれない。調査の読める範囲では、この可能性を分けた記述は見つからなかった。
04 型別 — 適用範囲、言っていないこと、手順
適用範囲 — この記事の話が当てはまる人
この記事は、社内や顧客から、「AIに引用されやすい文章の書き方」を示す調査の数字を渡され、それを担当サイトの文章に当てはめるか決める、WEBディレクターや担当者に向けて書いている。調査の数字は、2026年初めの、ChatGPTの引用についての1つの調べである。Googleの検索や、ほかのAIには、そのまま当てはめられない。
言っていないこと — この調査が確かめていないこと
読んだ範囲で、調査が書いていなかったことを、箇条書きにする。
- 書き換えの前と後を比べた結果。調査は、引用された文と、されなかった文を並べた比較で、書き換えの前後は比べていない。記事には「最初に質問を置いて答える」などの書き方の助言と「Winner Style」という例が載るが、読んだ範囲では、測った結果ではなく、例として示されていた。
- Googleの検索やAI Overviewsでも同じになること。数えたのはChatGPTの引用だけである。
- 日本語のページでも同じになること。調査の言葉づかいの数字は、英語の文についての数え方である。
- 引用された後に、訪問や成果が増えること。引用の数は数えたが、訪問は数えていない。
- 引用が多い人と少ない人の差が、中身の質ではなく、書き方の差であること。この分け方は読めなかった。
実務のヒント
数字を社内で使うときは、「ChatGPTの引用約18,000件を数えた調査では、引用の44.2%が最初の30%から来ていた」と、数えた対象まで一緒に書く。対象が抜けると、「AIはページの最初を読む」という一般論に化ける。
手順 — 5つの段で、数字を自社の話に落とす
調査の数字を、担当サイトの文章に当てはめる前に、次の5つの段で確かめる。
- 元のページを開き、公開日と、読めた範囲を書く。
- 数字が、割合か、2つの比べた差かを書き分ける。
- 調査が数えた対象（どのAI・何件・どの言語）を、自社の話と並べる。
- Googleの公式の文と並べて、同じ問いに答えているかを分ける。
- 自社のページで、変えるか、試すか、何もしないかを、1ページ分だけ決める。
各段で、何を見るか
1の段では、Growth Memoのページが有料であることも、そのまま台帳に書く。読めた範囲が冒頭だけなら、本文を読んでいないと書く。2の段では、44.2%のように割合を表す数字と、36.2%対20.2%のように2つの集まりの差を表す数字を分ける。
3の段では、調査が数えたAIと、自社が気にしているAIが同じかを見る。4の段で、Googleの公式の文と並べるときの注意は、06章に書いた。5の段で1ページに絞るのは、複数のページを同時に書き換えると、どの変更が効いたかを分けられなくなるためである。
05 明日、担当サイトで確認できること
このリストの使い方
このリストは、元の調査のページと、Googleの手引きのページと、担当サイトのページ3本を開いた状態で、上から順に進める。チェックの状態は、お使いのブラウザに保存され、サーバーには送られない。画面の名前は、表示の言語や時期で違うことがあるので、近い名前の項目で読み替える。
13項目
- Growth Memoの2026年2月16日の回と、Search Engine Journalの同じ題の記事を開き、公開日と、無料で読めた範囲を、台帳に書く
- 社内の資料・提案書・記事から、AIに引用されやすい文章の書き方を述べた箇所を3つまで探し、元の調査の名前と数字を書き出す
- 2で見つけた数字が、44.2%や36.2%のような、この調査の数字なら、元のページに戻って、数字が一致するかを、一致・不一致で書く
- 調査が数えた対象を、ChatGPT・Googleの検索・その他のどれかで、台帳に書く
- 調査の数字を1つずつ、割合を表す数字か、2つの集まりの差を表す数字かに、書き分ける
- 「最初の30%」の数字を使った提案を探し、その数字が引用の位置の割合であって、書き換えの前と後を比べた結果ではないことを、提案の横に1行で書く
- 担当サイトの主なページを3本開き、最初の画面に、結論か答えが書かれているかを、ある・ないで台帳に書く
- 同じ3本の見出しを数え、疑問の形の見出しの数を書く（0本なら0と書く）
- 3本のうち1本で、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを開き、そのページの表示の数を書く（出ないときは、出ないと書く）
- Google検索セントラルの手引きを開き、チャンク分け・ページの長さ・AI向けの書き換えについての3つの文を書き写し、最終更新日も書く
- 調査の数字を理由にページを書き換える案があるなら、書き換える前に、そのページの今の表示の数と日付を、台帳に書く
- AIの引用を数える外部のツールを使っているなら、数える対象（どのAI・どの質問・何件）を、3行で台帳に書く
- この調査の続きの記事や、同じ問いの別の調査を探す日を、月に1回で決め、日付を台帳に書く
06 代替・他の選択肢 — Googleの公式が書く「やること」と、調査の数字を並べて読む
調査の数字と、Googleの公式の文を、問いごとに並べる
Googleの手引きは、AI向けに特別な書き方は要らないと書き、チャンク分けも、ページの長さの決まりも、要らないと書く。一方、調査は、引用の位置と言葉づかいに偏りがあると数えた。表は、この2つが同じ問いに答えているかを、並べて見るためのものである。
| 見るもの | 調査の数字 | Googleの公式の文 | 並べて読むときの注意 |
|---|---|---|---|
| 文章の順番 | 引用の44.2%が最初の30%から来た | "There's no requirement to break your content into tiny pieces for AI to better understand it."（訳: AIがよく理解できるように、内容を細かい断片に分ける必要は無い。） | 数えた対象が違う。Googleは分ける必要は無いと書くだけで、順番の偏りには触れていない |
| ページの長さ | この調査では、長さごとの引用の割合は読めなかった | "There's no ideal page length, and in the end, make pages for your audience, not just for generative AI search."（訳: 理想のページの長さは無い。最後は、生成AI検索のためだけでなく、読者のためにページを作る。） | 長さの話は、調査の数字からは出てこない |
| 言い方 | 断定する言い方は、引用された文に36.2%、されなかった文に20.2% | "You don't need to write in a specific way just for generative AI search."（訳: 生成AI検索のためだけに、特定の書き方をする必要は無い。） | Googleの文は、Googleの検索についてである。ChatGPTの数字とは、対象が別 |
| 中身 | 中身の独自性は、数えていない | "Focus on developing unique, expert-led content that provides value beyond common knowledge."（訳: 一般に知られていることを超える価値を出す、独自で専門家が書く内容を作ることに集中する。） | 書き方より先に、中身が問われる、とGoogleは書く |
| 測り方 | ChatGPTの回答の引用を、外部のサービスで集めた | "Use the Generative AI performance report to see how your content is performing in generative AI features on Google Search."（訳: Google検索の生成AI機能で、内容がどう表示されているかを見るために、生成AIパフォーマンスレポートを使う。） | Googleの側の数字は、Search Consoleで見られる |
数字を読んだ後の4つの選択
調査の数字を読んだ後に、担当者が取れる動きは、4つに分けられる。
| 選択 | やること | 向く場面 | 気をつけること |
|---|---|---|---|
| 何も変えない | 数字を台帳に残すだけにする | 自社の読者が、ChatGPTから来ているか分からないとき | 見直す日を決めておく |
| 読みやすさだけ確かめる | 最初の画面に、結論か答えがあるかを見る | 調査の数字とは別に、読者のために直せる点があるとき | 理由は、読者のためと書く。調査の数字を理由にしない |
| 1ページで試す | 1ページだけ書き換え、前後の表示を比べる | 自社で確かめたいとき | 1ページでの結果は、仮説であって、証明ではない |
| 提案を見送る | 理由を1行で書いて、提案者に返す | 提案が、調査の数字の対象を超えているとき | 見送りの理由に、数えた対象の違いを書く |
他の調査と並べるとき
AIの引用についての調査は、ほかにもある。数え方（どのAI・何件・どの質問）が違う数字を、同じ表に並べて、大小を比べると、読み間違える。当サイトのブログでは、他人が測った数字を自社に当てはめる前の確かめ方を、「+28%」と「+9%」は、同じ調査の、同じプラットフォームの数字だったに書いている。
「AIのために書き換える」提案を受けたとき
実務のヒント
提案を受けたときは、提案者に、元の調査の名前と、数えた対象を聞く。答えが返らないときは、元の調査を探す手間が、提案を受ける側に移る。05章の2〜6番目は、この確かめを5分で終える形にしてある。
07 当サイトで確かめたこと — この記事の時点では、確かめていない
2026年11月13日の時点で確かめていないこと
この記事は、調査の数字と、Googleの公式の文を読んで、整理したものである。当サイトの文章で、最初の画面に結論があるか、疑問の形の見出しがいくつあるか、ChatGPTから訪問があるかは、この記事の時点では、確かめていない。
これから確かめること
当サイトの主なページ3本で、05章の7〜9番目を行い、結果を、日付をつけて、この章の末尾に追記する。数字が出なかった項目は、「出なかった」と書く。
08 このテーマの、これまで — AIに引用される文章と、公式が書くことの整理
これまでの記録
当サイトでは、AIに引用される文章を、解説記事で何度か扱ってきた。AIに引用される記事の書き方は、Googleが別のランキングは無いと書いたことと、効くこと・効かないことを整理した記事である。グーグル公式「生成AI最適化」ガイドが明言していないことは、同じ手引きが書かないことを分けた記事である。
AI検索で引用される要因は「専門家の評価」であって「測定」ではないと「Googleランキング要因調査2026」のトップ3は、専門家の投票結果だったは、数字の出どころが、測ったものか、評価かを分けて読む記事である。この記事は、それらの考え方を、ChatGPTの引用を数えた1つの調査に当てはめたものにあたる。
同じ「公式が書くことと書かないこと」の形で、構造化データを扱った記事は、構造化データについてGoogleの公式が書くのは、特別な書き方は要らない、見える文と一致させる、リッチリザルトのために使い続けてよい、まで。AI機能への効果は書かれていないである。Googleの側の数字を見る方法は、生成AIパフォーマンスレポートが全世界に届いた。それでも「空」の理由は2つ残っているが扱う。
当サイトのブログとの対応
統計は武器になるは、AIの引用率が上がるという研究を、WEBディレクターがどう使うかを書いた記事で、この記事とは別の数字を扱う。Googleが「やるな」と言ったGEO施策は、チャンク分けなどが非推奨になった公式の情報を整理した記事である。
1サイトで測った結果は仮説、2サイトの一致は事実は、1つの調べを一般論にしない書き方を扱う。「測定中」と書いてあると、誰も測らなくなるとGoogleが見せたのは表示回数までだったは、測る道具が見せる範囲の話で、05章の9番目につながる。
この記事の位置
この記事は、調査が数えたことと、数えていないことを分けて、担当サイトで確かめるための記事である。文章を書き換えるべきかどうかの結論は、書いていない。結論は、自社の読者がどのAIから来ているか、書き換えの手間はどれほどか、で担当サイトごとに決まる。
2026年11月13日 — この記事の確認日
Googleのページの引用は、2026年11月13日に、本文を取り直して照らした。最終更新日は、AI機能のページが2025年12月10日、生成AI検索の手引きが2026年7月10日だった。調査の数字は、Search Engine Journalの記事から読み取り、Growth Memoの本文は、有料のため読めなかった。次に確かめる日は、2026年12月13日を目安にする。
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