第3章
計測ソースとAIブラックボックス：成果測定のデータ基盤
各ステップの数値は誰が提供し、AIブラックボックスはどう計測するのか？
計測ソースとAIブラックボックス：成果測定のデータ基盤
この章が答える問い各ステップの数値は誰が提供し、AIブラックボックスはどう計測するのか？
この章がここにある理由ソース、範囲、単位を先に区別して、初めて成果が読めます。
図 3-1 IDAEO計測サービス・ブループリント
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上から下へ、ウェブサイトから人まで見て、各層の成果と計測中の範囲を対照します。
サービス・ブループリント：当サイト → クローラー → AIプラットフォーム → 人（2026/3/3–10/8） 横方向は本書のステップ、縦方向はサービス・ブループリントです。グレーの帯＝AIプラットフォームのブラックボックス。数字はそれぞれ当サイトの記録と検索プラットフォームのデータに基づきます。 実線＋数字＝実測記録 破線・灰字＝プラットフォーム内部 グレーの帯＝ブラックボックス 青地＝当サイトの記録 相互作用線 可視線 内部相互作用線 ▲ 実測記録 ▼ 基盤内部 人（生活者） 質問→回答を見る→自然流入 実測データ参照可 AI基盤の表舞台 AIの回答、検索結果 実測データ参照可 AI基盤の舞台裏 学習・登録・順位付け 基盤内部 当サイトに来るクローラー 機能別リクエスト：当サイトの記録 実測記録 当サイト 全サイトのリクエスト 実測記録 クローラーが自ら来訪してコンテンツを取得 AIに質問 即時取得を誘発 AIに依頼 自動ブラウジング 検索して結果を見る Google／Bing AIの回答を見る 当方を引用 自然流入 30.98 万 回 来訪 質問を受ける 即時取得を決定 タスクを受ける AIエージェントを派遣 検索結果表示 約 822 万 回・概数 Google＋Bing AI回答 31,711 回・Copilot その他 計測中 インデックス 登録されたか？ 基盤内部 インデックス・登録 65.7 万頁 Google 28.2 万 Bing 37.5 万 順位付け 何位か？ 基盤内部 モデル学習に使用 モデル活用は計測中 回答を作り引用を選ぶ どの部分を使ったか？ 基盤内部 クロール 1.234 億 リクエスト 自動閲覧を含む AI受け手四種合計 学習用取り込み 5,220 万 リクエスト Anthropic 2,448 万 AIインデックス 399 万件 検索インデックス 4,126 万件 Apple 2,462 万 即時取得 65.1 万 リクエスト OpenAI 63.5 万 人の用事を代行 1,809 万 リクエスト AIエージェント 自動閲覧を含む 自然流入 30.98 万 回 サイトに戻る S1 準備 1.967 億 当サイト合計 196,702,526 回（2026/2/12–10/8）／四つのAIオーディエンス 105,487,618 回＋別掲の自動ブラウジング 17,948,162 回。 その他のトラフィック 73,266,746 回／最新記録に基づく分類：Apple は検索インデックス作成、Meta は学習用の取り込み。 1. 期間 2026/3/3–10/8／AIエージェント（自動ブラウジング）2026/8/26–10/8。各マスはリクエスト、ページ、表示回数または自然流入で、単位が異なります。 2. グレーの帯はブラックボックス：学習、インデックス作成、引用箇所の選定はプラットフォーム内部です。インデックス登録ページ数は 2026 年 9 月の Bing 37.5 万＋Google 28.2 万です。 3. 検索結果表示は約 822 万回（Google＋Bing）／AI回答での引用は 31,711 回（Copilot、2026/7/22–10/8）です。 4. 自然流入は 309,826 回／Google 267,734、Microsoft 20,053、Yahoo Japan 10,278、Meta 9,388。 5. 検索インデックス作成とAIによる概要作成は同じ一群の検索エンジンクローラーです（41,261,941 回）／AI回答のための読み取りは 46,052,576 回です。 S1 （リクエスト） S2 （リクエスト） S3 （リクエスト） S4 （リクエスト／ページ） S5 （リクエスト） S6 （回） S7 （回） S8 （リクエスト） S9 （クリック） S10 （計測） S10 再訪 計測中 登録 モデル活用（計測中） その場で読んだ内容 ID EO 準備 クロール 学習用の取り込み インデックス AIに質問 AI言及 AI回答 顧客の用事を代行 来訪 再訪
読み方上から下へ、ウェブサイトから人まで見て、各層の成果と計測中の範囲を対照します。
図 3-2 コンテンツ・ジャーニーマップとAIブラックボックス
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横方向にジャーニーのフェーズを見て、数値の枠とブラックボックス内の実測課題を対照します。
AI時代のコンテンツジャーニーマップ：S1 から S10（2026/3/3–10/8） 四つのフェーズと十のステップ／グレーの破線枠はAIプラットフォーム内部を示します。全サイト 196,702,526 リクエスト。 店舗レディネス 第一フェーズ · S1 第二フェーズ AIによる情報取得 S2–S4 第三フェーズ AIによる意思決定・行動支援 S5–S8 第四フェーズ 顧客転換と再訪 S9–S10 S1 準備 （リクエスト） S2 クロール （リクエスト） S3 学習 （リクエスト） S4 インデックス （リクエスト） S5 質問 （リクエスト） S6 言及 （表示回数） S7 回答 （引用回数） S8 代行 （リクエスト） S9 来訪 （自然流入） S10 再訪 （計測中） 誰が行うか 対象 実測記録 の数字 ブラックボックス 基盤内部 全サイトに占める リクエスト比率 量の曲線 平方根比率 店舗 ウェブサイト 検索エンジン AIクローラー AIクローラー 検索エンジン AI基盤 AIクローラー 検索エンジン AI基盤 AIエージェント 人（生活者） 人（生活者） AI基盤 196,702,526 リクエスト 2/12–10/8 105,487,618 リクエスト AIと検索エンジン 52,203,119 リクエスト 学習用の収集 45,253,224 リクエスト 両索引合計 650,528 リクエスト 即時取得 約 822 万 回 検索結果表示 31,711 回 Copilot 引用 7/22–10/8 17,948,162 リクエスト 8/26–10/8 309,826 回 独立の自然流入 計測中 計測中 発見したAI ID情報は計測中 読み取り後にどう登録し順位付けするか プラットフォーム内部は計測中 AIの言及・回答後にどう選ぶか 外部記録で継続計測 顧客がその後再び尋ねるか 計測中 全サイト基準 53.63% 26.54% 23.01% 0.33% 異なる単位 異なる単位 9.12% 独立した記録 継続計測 S3、S4 は各社の主用途で分類（本表で重複なし）。S6、S7、S9 はリクエストと単位が異なります。 196,702,526 第 1 フェーズ 105,487,618 第 2 フェーズ 17,948,162 第 3 フェーズ 309,826 第 4 フェーズ 出典：クローラーのリクエストは確定リストに基づきます。全サイト、用途分類、自然流入、引用回数、検索表示は確定値に基づきます。 S4 合計＝AIインデックス作成 3,991,283＋検索インデックス作成／AIによる概要作成 41,261,941、二種類は本表でそれぞれ一回ずつ数えます。 曲線は四つのフェーズの量の規模のみを示します：S1 全サイト、S2 AIリクエスト、S8 自動ブラウジング、S9 自然流入／各単位はそれぞれの規模を示します。 ID EO
読み方横方向にジャーニーのフェーズを見て、数値の枠とブラックボックス内の実測課題を対照します。
図 3-3 AIプラットフォームのジャーニー成果マトリクス
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一行に一社、横方向は S1 から S10 です。ノードは掲載済みの成果を示し、残りは計測中として読みます。図の S6 に示すのは検索表示（AI言及ではありません）、つまり検索側があなたを掲載した回数です。AI回答の言及率は後日公開します。
AIプラットフォームのジャーニー成果マトリクス 各社がどのステップまで進んだか（S1→S10） S1 準備 196,702,526 リクエスト S2 クロール 105,487,618 リクエスト S3 学習用の取り込み 52,203,119 リクエスト S4 インデックス 45,253,224 リクエスト S5 AIに質問 650,528 リクエスト S6 AI言及 約 822 万回 S7 AI回答 31,711 回 S8 顧客の用事を代行 18,091,884 リクエスト S9 来訪 309,826 クリック S10 再訪 計測中 店舗レディネス AIによる情報取得 AIによる意思決定・行動支援 顧客転換と再訪 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 AIプラットフォーム／分類 左の柱の合計は 105,487,618 リクエスト／自動ブラウジングは別途集計します。 Apple 24,615,429 24,615,429 Anthropic 24,492,504 24,479,305 10,705 2,494 Microsoft 12,050,061 12,050,061 375,000 ページ 910,622 31,711 20,053 OpenAI 11,998,898 10,602,782 760,806 635,310 Meta 11,583,411 11,583,411 9,388 Amazon 5,454,011 5,454,011 Google 3,413,957 3,413,483 282,000 ページ 474 7,410,298 267,734 自社AI検索 2,815,693 2,815,693 Yandex 511,159 511,159 ByteDance 255,863 255,863 Sogou 253,223 253,223 Perplexity 228,656 218,062 10,594 TollBit 126,292 126,292 Parallel 125,562 125,562 Huawei 114,316 114,316 Linkup 60,455 60,455 Common Crawl 19,054 19,054 DuckDuckGo 14,008 12,384 1,624 1,049 DeepSeek 用途別に統合して計測中 mcpbeat 7,925 7,925 その他 115,218 64,556 36,023 32 14,607 11,602 AIエージェント（自動閲覧） 17,948,162 17,948,162 AIのツール 7,079,310 計測中 152,613 ノードの高さは対数スケールです。グレーの柱はページ、回またはクリックを表します。分類の行は左側の総トラフィックに振り分け済みです。 全サイトのリクエストは 2/12 から／クローラーのリクエストは 3/3 からです。検索表示の全体概要は確定概数を採用し、各社の内訳は実データに基づきます。 ID EO
読み方一行に一社、横方向は S1 から S10 です。ノードは掲載済みの成果を示し、残りは計測中として読みます。図の S6 に示すのは検索表示（AI言及ではありません）、つまり検索側があなたを掲載した回数です。AI回答の言及率は後日公開します。
OpenAI：同じプラットフォームの三つの読み取り用途
2026/3/3–10/8 に、OpenAI の識別済みクローラー三種が合計 11,998,898 回アクセスしました。学習用途が 10,602,782 回、インデックス作成用途が 760,806 回、リアルタイム取得が 635,310 回です。リアルタイム取得は各プラットフォームで最多です。これらはサイト側で記録されたリクエストです。これだけでは、コンテンツがモデルに取り込まれた、インデックスされた、回答で言及・引用されたとは判断できません。OpenAI の後段の成果は計測中です。完全な図は、本章末「各プラットフォームのプロファイル」の図 3-7 にあります。
図 3-4 Google：検索表示 7,410,298 回｜全行程の数字が最も揃っているプラットフォーム
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左から右へ各ステップを見て、まずソース、期間、単位を読み、次に同じ基準の数値を比較します。
Google：検索表示 7,410,298 回に到達 発見：インデックス登録、検索表示から顧客の来訪まで、Google は経路全体の数字が最も揃っているプラットフォームです。 Google の経路：S1 準備から S10 再訪まで 2026/3/3–10/8 · 全サイトは 2/12 起算 S1 準備 S2 クロール S3 学習用の取り込み S4 インデックス S5 AIに質問 S6 AI言及 S7 AI回答 S8 顧客の用事を代行 S9 来訪 S10 再訪 S1 準備 当サイト 196,702,526 リクエスト · 2/12–10/8 S2 クロール Google の全クローラー 3,556,335 3/3–10/8 · リクエスト S3 学習 Google の経路 計測中 S4 インデックス Google 検索クローラー 3,413,483 リクエスト 約 28.2 万ページ登録 S5 質問 ユーザー起点の取得 474 リクエスト · 二種の合計 S6 言及 Google 検索表示 7,410,298 回 · 検索エンジン記録 S9 来訪 Google 自然流入 267,734 回 · 独立した訪問記録 ステップごとの数字は異なる記録に由来します。リクエスト、ページ、表示回数、自然流入はそれぞれの単位で読みます。 Google リクエスト内訳 検索クローラー 3,413,483 計測中 142,378 リアルタイム取得 474 合計 3,556,335 検索エンジン提供 インデックス登録 約 28.2 万 ページ 検索結果表示 7,410,298 回 検索クリック 179,618 回 検索クリック率 2.42% 自然流入は別途記録 Google 経由 267,734 回 全流入元 309,826 回 自然流入と検索クリック それぞれの単位で読む ブラックボックス：AI基盤内部 AI回答 S7 AI回答での引用：計測中、後日公開 顧客の用事を代行 S8 代行：計測中 S10 再訪 計測中 三種の記録が各区間をカバー ウェブサイトのリクエスト クローラーリクエストの日次記録 検索エンジン 登録・表示・クリックが見える 自然流入 人の流入元が見える 週次検索クリック率（Google 検索プラットフォーム · 検索クリック ÷ 検索表示） 2026/3/3–10/8 · 毎週月曜起算 · 旧サイトと新サイトのドメインプロパティ 0% 2% 4% 6% 8% 3/2 3/30 4/27 5/25 6/22 7/20 8/17 9/14 10/5 7.03% 1.25% 2.63% 同一期間 検索クリック 179,618 回 検索表示 7,410,298 回 全体クリック率 2.42% 出典：クローラーリクエストは確定リスト、全サイトと自然流入は確定値によります。インデックス登録ページ数は九月時点の検索プラットフォームのスナップショットです。 Google の検索表示、クリック、週次曲線：検索プラットフォームの二つのドメインプロパティから、3/3–10/8 のウェブ検索記録を用いています。 検索結果表示と自然流入はそれぞれ独自の集計基準を持ちます。Google のAI回答での引用、代行、再訪は計測中です。 ID EO
| 項目 | 数値 | 単位 |
|---|---|---|
| 検索クローラー | 3,413,483 | リクエスト |
| 計測中 | 142,378 | リクエスト |
| リアルタイム取得 | 474 | リクエスト |
読み方左から右へ各ステップを見て、まずソース、期間、単位を読み、次に同じ基準の数値を比較します。
図 3-5 Microsoft：検索クローラーの読み取り 12,050,061 回｜現在AI回答の引用数を提供しているプラットフォーム
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図 3-4〈Google〉と対照し、Microsoft のAI回答の引用数とその集計期間に注意します。
Microsoft：検索クローラーの読み取り 12,050,061 回 発見：現在AI回答の引用数を提供しているプラットフォームで、Copilot の引用は 31,711 回です。 Microsoft（Bing、Copilot）の行程：S1 から S10 まで 2026/3/3–10/8 · 全サイトは 2/12 起算 S1 準備 S2 クロール S3 学習用の取り込み S4 インデックス S5 AIに質問 S6 AI言及 S7 AI回答 S8 顧客の用事を代行 S9 来訪 S10 再訪 S1 準備 当サイト 196,702,526 リクエスト · 2/12–10/8 S2 クロール Bing 検索クローラー 12,050,061 3/3–10/8 · リクエスト S3 学習 学習用途 計測中 S4 インデックス Bing 検索クローラー 12,050,061 リクエスト 約 37.5 万ページ登録 S5 質問 リアルタイム取得 計測中 S6 言及 Bing 検索表示 910,622 回 · 検索エンジン記録 S9 来訪 Microsoft 自然流入 20,053 回 · 独立した訪問記録 ステップごとの数字は異なる記録に由来します。リクエスト、ページ、表示、引用、自然流入はそれぞれの単位で解釈します。 ID EO Microsoft の内訳 検索クローラー 12,050,061 検索インデックス作成 AIによる概要にも使用 同じ一群のリクエスト 一回のみ計上 合計 12,050,061 検索エンジン提供 インデックス登録 約 37.5 万 ページ 検索結果表示 910,622 回 検索クリック 32,052 回 クリック率 3.52% 自然流入は別途記録 Microsoft 経由 20,053 回 全流入元 309,826 回 自然流入と検索クリック それぞれの単位で読む 回答は可視／代行と再訪は計測中 S7 Copilot 回答での引用 31,711 回 S8 代行 計測中 S10 再訪 計測中 三種の記録が各区間をカバー ウェブサイトのリクエスト クローラーリクエストの日次記録 検索エンジン 登録・表示・クリックが見える 回答モニタリング 引用回数が見える 週次検索クリック率（検索クリック ÷ 検索表示） Bing 検索プラットフォーム · 7/21–10/6 の利用可能データ · 毎週月曜起算 高め 低め 7/20 8/3 8/17 8/31 9/14 9/28 10/5 同一期間 検索クリック 32,052 回 検索表示 910,622 回 全体クリック率 3.52% 出典：クローラーリクエストは確定リスト、全サイト、インデックス登録、自然流入、回答での引用は確定値によります。 検索表示、クリック、週次曲線は検索プラットフォームで利用可能な日次データを用い、最終日は 10/6 です。回答での引用の期間は 7/22–10/8 です。 Bing のインデックス登録は九月時点のスナップショットです。回答での引用と検索クリックは別々に数え、プラットフォームの代行と再訪は計測中です。
読み方図 3-4〈Google〉と対照し、Microsoft のAI回答の引用数とその集計期間に注意します。
図 3-6 AIに引用されたとどう分かるか？ブラックボックスの両端を計測する
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左側はファーストパーティ記録です：AIリアルタイム取得 65.1 万。右側はプラットフォームデータと直接の質問です。Google の生成AIインプレッションは、本サイトの数値が取得待ちです。IDAEO プラットフォームの Copilot 回答での引用は 31,711 回です。林毅祥（TK Lin）の個人 IDA がAI検索のソース一覧に出た比率は 84% です（五つのモデルのうち四つが同じ検索インターフェース経由。質問文に著者本人の名前を含む。単一事例）。下段では、読み取り、インプレッション、引用を検証可能な経路につなぎます。リクエスト、インプレッション、引用、質問の比率は単位が異なり、合算できません。これは方法を示す図で、クロス検証はまだ完了していません。
ID EO AIに引用されたとどう分かるか？ ブラックボックスの両端から利用の成果を突合 利用が見える 表示・引用・回答が見える サイト／エッジのファーストパーティ記録 プラットフォームデータ／AIに直接質問 AIブラックボックス 学習・順位付け 言及・回答・代行 S6 言及 S7 回答 1 VPS アクセスログ 到達リクエスト・パス 2 Cloudflare AIクローラーのリクエスト AIからの送客 VPS と照合 同じ読み取りを識別 ファーストパーティ集計 65.1 万 AIリアルタイム取得 3 Google GSC 生成AIでの表示 表示されたURL 本サイトの数値は取得待ち 4 Bing Webmaster Tools Copilot 回答での引用 31,711 回 2026/7/22–10/8 5 複数AIへの質問 100 問・五つのモデル 84% 回答が IDA を情報源に 同一URL・同一期間 両端の証跡を一本の検証可能な経路につなぐ 読み取り 露出 引用／回答 リクエスト、表示、引用、質問の比率：単位が異なるため合算できません。 Bing の被引用URLと実測の回答で引用を直接確認し、フロント側の記録が読み取りと表示を補います。 個別事例の前後比較 林毅祥（TK Lin）の個人 IDA 実測 9/20 0 10/3 84% 100 問・五つのAIモデル。回答の 84% がこの IDA を情報源にしました。 IDAEO はブラックボックスの両端を計測し、さらにプラットフォームデータと定期的な実測で利用の成果を測ります。 オリジナルフレームワーク © 2026
読み方左側はファーストパーティ記録です：AIリアルタイム取得 65.1 万。右側はプラットフォームデータと直接の質問です。Google の生成AIインプレッションは、本サイトの数値が取得待ちです。IDAEO プラットフォームの Copilot 回答での引用は 31,711 回です。林毅祥（TK Lin）の個人 IDA がAI検索のソース一覧に出た比率は 84% です（五つのモデルのうち四つが同じ検索インターフェース経由。質問文に著者本人の名前を含む。単一事例）。下段では、読み取り、インプレッション、引用を検証可能な経路につなぎます。リクエスト、インプレッション、引用、質問の比率は単位が異なり、合算できません。これは方法を示す図で、クロス検証はまだ完了していません。
各プラットフォームのプロファイル：OpenAI、Anthropic、Apple、Meta
この四社には、現在、読み取りの記録があります。プラットフォーム側の表示、引用、自然流入の内訳は計測中のため、章末に置いています。データが揃ったら、同じ原則で本文に戻します。条件は、読み取り、プラットフォーム側の表示または引用、自然流入の内訳がそろっていることです。
図 3-7 OpenAI：学習用途の読み取り 10,602,782 回｜九割近くが学習用途のリクエストで、リアルタイム取得も最多のプラットフォーム
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図 3-4〈Google〉と対照し、まずリアルタイム取得と顧客の来訪を見て、次に中段の計測中の範囲を見ます。
OpenAI：三種類のクローラーのうち学習用途が最多、10,602,782 回 発見：読み取りの九割近くが学習用途で、リアルタイム取得も最多のプラットフォームです。 OpenAI の行程：クローラーの到来、プラットフォーム内のブラックボックス、顧客の来訪 2026/3/3–10/8 · 三種類のクローラー合計 11,998,898 リクエスト／OpenAI の自然流入の内訳は計測中 識別済みの三種類のクローラーのリクエスト数 緑の帯の幅は 11,998,898 リクエストに応じて配分／各用途はそれぞれ一回ずつ数えます。 S3 学習 10,602,782 リクエスト S4 インデックス 760,806 リクエスト S5 質問 635,310 リクエスト プラットフォーム内部のブラックボックス AIの言及、回答、代行の流れ OpenAI 固有のリクエストは計測中 S1 準備 当サイト S2 クロール OpenAI の三種類のクローラー S3–S5 サイト訪問 サイトのリクエスト記録 S6–S8 プラットフォーム内部 ブラックボックス S9 来訪 自然流入 全サイト 196,702,526 リクエスト·2/12–10/8 OpenAI 11,998,898 リクエスト S3 学習 学習クローラー 10,602,782 リクエスト コンテンツを持ち帰り学習に使用 S4 インデックス 検索クローラー 760,806 S5 質問 リアルタイム取得クローラー 635,310 学習リクエストは可視 AI基盤内部、実測で観察 インデックス作成リクエストは可視 AI基盤内部、実測で観察 リアルタイム取得は可視 AI基盤内部、実測で観察 学習の後 AI基盤内部、実測で観察 S6 言及 AI基盤内部、実測で観察 S7 回答 AI基盤内部、実測で観察 S9 来訪 自然流入 計測中 全サイト合計 309,826 回 S8 代行 計測中 S10 再訪 計測中 この行程で当方が直接数えられるのは、クローラーのサイト訪問リクエストです。 学習、インデックス作成、質問の三つのリクエスト分岐は互いに重複せず、その合計は 11,998,898 です。 プラットフォームの言及、回答、代行はそれぞれの単位で解釈します。 S9 の 309,826 は全流入元の自然流入です。OpenAI の内訳は計測中です。 出典：確定済みの全サイトと自然流入／三種類のクローラーリクエストは 2026/3/3–10/8 の確定リストを合算。 緑の帯の幅は三種類のクローラーそれぞれのリクエスト数に応じて配分／破線の枠は OpenAI のプラットフォーム内部を表し、実測で観察します。 ID EO
読み方図 3-4〈Google〉と対照し、まずリアルタイム取得と顧客の来訪を見て、次に中段の計測中の範囲を見ます。
図 3-8 Anthropic：学習用途のリクエスト 24,479,305 回｜学習用途のリクエストは各社の首位
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図 3-7〈OpenAI〉と対照し、サイト訪問リクエストとプラットフォーム内部の実測課題をそれぞれ読みます。
Anthropic：学習用途のリクエスト 24,479,305 回 発見：ほぼすべての読み取りが学習用途で、学習用途のリクエストは各社の首位です。 Anthropic（Claude）の行程：クローラーからプラットフォームへ、そして顧客へ 2026/3/3–10/8 · 五種類のクローラー合計 24,492,552 リクエスト S1 準備 S2 クロール S3 学習用の取り込み S4 インデックス S5 AIに質問 S6 AI言及 S7 AI回答 S8 顧客の用事を代行 S9 来訪 S10 再訪 四種類の用途別サイト訪問リクエスト数 学習、インデックス作成、リアルタイム取得のほか、用途計測中が 48 リクエスト／各内訳は一回のみ計上します。 S3 学習 24,479,305 リクエスト S4 インデックス 10,705 リクエスト S5 質問 2,494 リクエスト ブラックボックス：AI基盤内部 S6–S8 言及、回答、代行 計測中 S1 準備 当サイト S2 クロール Anthropic の五種類のクローラー S3–S5 サイト訪問の用途 サイトのリクエスト記録 S6–S8 プラットフォーム内部 ブラックボックス S9 来訪 自然流入 全サイト 196,702,526 リクエスト·2/12–10/8 Anthropic 24,492,552 リクエスト S3 学習 学習クローラー 24,479,305 リクエスト コンテンツを持ち帰り学習に使用 S4 インデックス 検索クローラー 10,705 S5 質問 リアルタイム取得クローラー 2,494 サイト訪問リクエストは可視 AI基盤内部、実測で観察 インデックス作成リクエストは可視 AI基盤内部、実測で観察 リアルタイム取得は可視 AI基盤内部、実測で観察 学習の後 AI基盤内部、実測で観察 S6 言及 AI基盤内部、実測で観察 S7 回答 AI基盤内部、実測で観察 S9 来訪 固有の自然流入 計測中 全サイト合計 309,826 回 S8 代行 計測中 S10 再訪 計測中 この行程で直接数えられるのは、クローラーのサイト訪問リクエストです。 S3 24,479,305 ＋ S4 10,705 ＋ S5 2,494 ＋ 用途計測中 48 ＝ 24,492,552。 クローラーリクエストと、プラットフォームの言及、回答、代行は、それぞれの単位で解釈します。 S6–S8 のプラットフォーム内部処理と S9 の自然流入の内訳は計測中です。 出典：全サイトと自然流入は確定値、各社のクローラーリクエストは 2026/3/3–10/8 の確定リストによります。 緑の帯はサイト訪問リクエストの用途を示します。破線の枠はプラットフォーム内部または固有の数字が計測中であることを表します。 ID EO
読み方図 3-7〈OpenAI〉と対照し、サイト訪問リクエストとプラットフォーム内部の実測課題をそれぞれ読みます。
図 3-9 Apple：インデックスリクエスト 24,615,429 回｜インデックス量は各社の首位
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まずクロール数を見て、次にジャーニーに沿ってその後の利用の計測範囲を見ます。
Apple：インデックス作成リクエスト 24,615,429 回に到達 発見：読み取りはすべて検索インデックス作成用（Siri、Spotlight などの検索機能）で、インデックス作成量は各社の首位です。 Apple の行程：クローラーからプラットフォームへ、そして顧客へ 2026/3/3–10/8 · 一種類のクローラー合計 24,615,429 リクエスト S1 準備 S2 クロール S3 学習用の取り込み S4 インデックス S5 AIに質問 S6 AI言及 S7 AI回答 S8 顧客の用事を代行 S9 来訪 S10 再訪 インデックス作成用途のサイト訪問リクエスト数 用途が分類済みのリクエストはすべて S4 インデックス作成にあります。この一群は一回のみ計上します。 S3 学習 計測中 S4 インデックス 24,615,429 リクエスト S5 質問 計測中 ブラックボックス：AI基盤内部 S6–S8 言及、回答、代行 計測中 S1 準備 当サイト S2 クロール Apple の一種類のクローラー S3–S5 サイト訪問の用途 サイトのリクエスト記録 S6–S8 プラットフォーム内部 ブラックボックス S9 来訪 自然流入 全サイト 196,702,526 リクエスト·2/12–10/8 Apple 24,615,429 リクエスト S3 学習 固有のリクエスト 計測中 コンテンツを持ち帰り学習に使用 S4 インデックス 検索クローラー 24,615,429 S5 質問 固有のリクエスト 計測中 計測中 AI基盤内部、実測で観察 インデックス作成リクエストは可視 AI基盤内部、実測で観察 計測中 AI基盤内部、実測で観察 学習の後 AI基盤内部、実測で観察 S6 言及 AI基盤内部、実測で観察 S7 回答 AI基盤内部、実測で観察 S9 来訪 固有の自然流入 計測中 全サイト合計 309,826 回 S8 代行 計測中 S10 再訪 計測中 この行程で直接数えられるのは、クローラーのサイト訪問リクエストです。 S4 の 24,615,429 リクエストは Apple のクローラー合計と一致します。 クローラーリクエストと、プラットフォームの言及、回答、代行は、それぞれの単位で解釈します。 Apple の S3、S5–S10 の固有の数字は継続して計測中です。 出典：全サイトと自然流入は確定値、各社のクローラーリクエストは 2026/3/3–10/8 の確定リストによります。 緑の帯はサイト訪問リクエストの用途を示します。破線の枠はプラットフォーム内部または固有の数字が計測中であることを表します。 ID EO
読み方まずクロール数を見て、次にジャーニーに沿ってその後の利用の計測範囲を見ます。
図 3-10 Meta：学習用途のリクエスト 11,583,411 回｜読み取りはすべて学習用途
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AIクロールと顧客の来訪をそれぞれ見て、各自の単位で成果を読みます。
Meta：学習用途のリクエスト 11,583,411 回 発見：読み取りはすべて学習用途です。同期間に自然流入が別に 9,388 回ありました。 Meta の行程：クローラーからプラットフォームへ、そして顧客へ 2026/3/3–10/8 · 一種類のクローラー合計 11,583,411 リクエスト S1 準備 S2 クロール S3 学習用の取り込み S4 インデックス S5 AIに質問 S6 AI言及 S7 AI回答 S8 顧客の用事を代行 S9 来訪 S10 再訪 学習用途のサイト訪問リクエスト数 用途が分類済みのリクエストはすべて S3 学習にあります。この一群は一回のみ計上します。 S3 学習 11,583,411 リクエスト S4 インデックス 計測中 S5 質問 計測中 ブラックボックス：AI基盤内部 S6–S8 言及、回答、代行 計測中 S1 準備 当サイト S2 クロール Meta の一種類のクローラー S3–S5 サイト訪問の用途 サイトのリクエスト記録 S6–S8 プラットフォーム内部 ブラックボックス S9 来訪 自然流入 全サイト 196,702,526 リクエスト·2/12–10/8 Meta 11,583,411 リクエスト S3 学習 学習クローラー 11,583,411 リクエスト コンテンツを持ち帰り学習に使用 S4 インデックス 固有のリクエスト 計測中 S5 質問 固有のリクエスト 計測中 サイト訪問リクエストは可視 AI基盤内部、実測で観察 計測中 AI基盤内部、実測で観察 計測中 AI基盤内部、実測で観察 学習の後 AI基盤内部、実測で観察 S6 言及 AI基盤内部、実測で観察 S7 回答 AI基盤内部、実測で観察 S9 来訪 自然流入 9,388 回 全サイト合計 309,826 回 S8 代行 計測中 S10 再訪 計測中 この行程で直接数えられるのは、クローラーのサイト訪問リクエストです。 S3 の 11,583,411 リクエストは Meta のクローラー合計と一致します。 クローラーリクエストと、プラットフォームの言及、回答、代行は、それぞれの単位で解釈します。 S9 の自然流入は別に 9,388 回／リクエストと人（生活者）の来訪回数はそれぞれの単位で解釈します。 出典：全サイトと自然流入は確定値、各社のクローラーリクエストは 2026/3/3–10/8 の確定リストによります。 緑の帯はサイト訪問リクエストの用途を示します。破線の枠はプラットフォーム内部または固有の数字が計測中であることを表します。 ID EO
読み方AIクロールと顧客の来訪をそれぞれ見て、各自の単位で成果を読みます。
この章の要点
| 主張 | なぜ |
|---|---|
| AIブラックボックスとは、AIプラットフォーム内部で起こる学習、順位付け、言及、回答、代行です。 | S6–S8 の言及、回答、代行は、プラットフォーム内部で行われます。S3–S4 のクロール後に学習するか、インデックスに登録するか、どう順位付けするかも、ブラックボックスの中です。クロールされたことは、コンテンツが学習に使われた、またはインデックスに登録されたことを意味しません。ウェブサイトはクロールとサイト訪問を直接記録します。S5 のリアルタイム取得にも、ファーストパーティの計測数値があります。図の S6 の数値は検索表示です（AIの言及ではありません）。AI回答の言及率は後日公開します。 |
| IDAEO はブラックボックスの両端を計測し、さらにプラットフォームデータと定期的な実測で利用の成果を測ります。 | 入る前のクロールと、出た後のサイト訪問は、どちらもファーストパーティ計測です。図の S6 の行に示すのは検索表示です（AIの言及ではありません）。これはプラットフォームデータによるものです。IDAEO プラットフォームの Copilot 引用 3.17 万回も、プラットフォームデータによるものです。AI回答の言及率は後日公開します。複数のAIに定期的に直接質問すれば、言及の有無と回答の正誤を確認できます。各ソースが示す証拠は異なり、それでもプラットフォーム内部の処理は見えません。 |
| 林毅祥（TK Lin）の個人 IDA の定期的な実測は、AI検索のソース一覧に出ているかどうかを記録します。 | 林毅祥（TK Lin）の個人 IDA の実測：9月20日の公開当日はAI引用が 0。10月3日の実測では 100 問・五つのAIモデルでした。この IDA はAI検索のソース一覧に出た比率が 84% でした（五つのモデルのうち四つが同じ検索インターフェース経由。質問文に著者本人の名前を含む。単一事例）。全ソースの中で、出現回数は第一位でした。9月20日の 0 は引用回数、10月3日の 84% はソース一覧への出現比率で、単位が異なり、直接比較できません。これは単一事例であり、店舗には当てはめられません。AI言及率とAI回答正確率の全プラットフォーム数値は、後日公開します。 |
| 各ソースの成果は単位ごとに分けて読みます。 | リクエスト、ページ数、クリックは異なるイベントを表し、同じ基準で比較して初めてマーケティング上の意味があります。 |
| 本書で公開済みのプラットフォームAI引用数は Copilot によるものです：IDAEO プラットフォームは 7月22日以降、3.17 万回引用されました。 | これは Copilot が提供する引用の成果で、他のプラットフォームは計測を継続しており、後日公開します。ソースと期間を明記して、初めて同じ基準で比較できます。 |
用語
- ブラックボックス
- S6–S8 の言及、回答、代行は、AIプラットフォーム内部で行われます。S3–S4 のクロール後に学習するか、インデックスに登録するか、どう順位付けするかも、ブラックボックスの中です。クロールされたことは、コンテンツが学習に使われた、またはインデックスに登録されたことを意味しません。IDAEO は両端の計測と定期的な実測で成果を観察します。図の S6 の数値は検索表示です（AIの言及ではありません）。AI回答の言及率は後日公開します。
- プラットフォームデータ
- Google、Bing などのプラットフォームは、インデックス登録、検索表示、クリックを提供します。図の S6 は検索表示です（AIの言及ではありません）。本書のプラットフォームAI引用データは Copilot によるものです。AI回答の言及率は後日公開します。
- インデックス登録
- 検索プラットフォームがページをインデックスに取り込んだ成果で、ページ単位で数えます。
- 検索結果表示
- ページが検索結果に表示された回数です。図の S6 の行に示すのは検索表示です（AIの言及ではありません）。AI回答の言及率は後日公開します。
よくある質問
Q AIに引用されたとどう分かるか？
A 三つの方向から合わせて見ます。第一に、プラットフォームが公表する引用数。本書で公表済みなのは、IDAEO プラットフォームが Copilot に引用された記録です。7/22 以降で、合計 3.17 万回です。第二に、複数のAIに定期的に質問し、言及と回答の正確さを確認します。第三に、個別事例のソース一覧の記録。TK Lin の個人 IDA は 9/20 の公開当日、AI引用が 0 でした。10/3 に 100 問、五つのAIモデルで実測しました。この IDA がAI検索のソース一覧に現れた割合は 84% です。0 は引用回数、84% はソース一覧への出現割合で、単位が違うため直接は比べられません。これは単一の事例で、店舗には一般化できません。もう一つのシグナルがあります。AIリアルタイム取得が 65.1 万回で、ファーストパーティの記録で確認できます。これは読み取りを表し、引用とは限りません。引用はAIプラットフォームの内部で起きるため、これらの記録は別の証拠を与えます。一枚の図にまとめたものが図 3-6〈AIに引用されたかどうか、どうやって知るか？〉です。図 3-2〈コンテンツジャーニーマップとAIブラックボックス〉と図 3-5〈Microsoft〉も参照してください。
Q Google と OpenAI の数値はそれぞれどこから来るのか？
A Google のインデックス登録、検索表示、クリックは、検索プラットフォームから来ます。図の S6 は検索表示です（AIの言及ではありません）。AI回答の言及率は後日公開します。OpenAI のリアルタイム取得と顧客の来訪は、ファーストパーティ計測から来ます。データ範囲が異なるため、並べるときはまずソースとステップを見ます。
Q IDAEO はAIブラックボックスを開けるのか？
A 開けません。ただし、両端は測れます。言及、回答、代行、およびクロール後の学習と順位付けは、AIプラットフォーム内部で起こります。両端からクロールとサイト訪問を計測し、検索表示、Copilot の引用、定期的な質問を組み合わせます。図の S6 の行に示すのは検索表示です（AIの言及ではありません）。これらのデータは、引用、言及、回答の正確性の証拠になります。林毅祥（TK Lin）の個人 IDA の実測：9月20日の公開当日はAI引用が 0。10月3日の実測では 100 問・五つのAIモデルでした。この IDA はAI検索のソース一覧に出た比率が 84% でした。全ソースの中で、出現回数は第一位でした。0 は引用回数、84% はソース一覧への出現比率で、単位が異なり、直接比較できません。これは単一事例であり、店舗には当てはめられません。これらの証拠でも、プラットフォーム内部の処理は見えません。AI言及率とAI回答正確率の全プラットフォーム数値は、後日公開します。
Q 本章の数値の集計対象は誰か？
A プラットフォームの成果は、ソースと集計対象ごとに分けて示します。Copilot の引用数の集計対象は IDAEO プラットフォームです。林毅祥（TK Lin）の個人 IDA は単一コンテンツの実測で、比率はAI検索のソース一覧に出た割合を指します。対象と計測方法が異なるため、それぞれが公開する範囲に沿って読みます。
Q Bing のインデックス数 37.5 万、Google のインデックス数 28.2 万は、どう比較しますか？
A 両社は分けて見ます。それぞれがそのプラットフォームのインデックス成果を表します。同じページは両社にインデックスされるため、合計すると重複します。
この章の三つの要点
- AIプラットフォーム内部の言及、回答、順位付けはブラックボックスで、見えません。
- 測れるのは両端です。入る前のクロール、出た後のサイト訪問、そしてAIへの定期的な質問です。
- クロール、検索表示、引用は別の出来事です。合算できません。
今週できる三つのこと
- 自社サイトのクロールとサイト訪問の記録を整理し、ソースと期間を明記しましょう。
- 検索プラットフォームが提供するインデックス登録、検索表示、引用の記録を確認し、分けて記録しましょう。
- AIに自社の情報を質問し、回答内容と挙げられたソースを照合しましょう。
次の章次の章では、店舗情報がどの三つのソースで検証されるかを学びます。
セルフチェックS6–S8 および S3–S4 のクロール以降のブラックボックスの範囲を示してください。ファーストパーティの両端計測、プラットフォームデータ、定期的な実測が、それぞれどのような証拠を提供するかを説明してください。そのうえで、林毅祥（TK Lin）の個人 IDA を使って、個別事例のソース一覧の記録とプラットフォーム指標を区別してください。図の S6 を読み解くときは、数字が検索表示であること（AIの言及ではないこと）を明確に述べてください。AI回答の言及率は後日公開します。