AI 検索経由の流入を測る：問い合わせが月数件の会社の GEO 計測

ChatGPT や Perplexity、Google の AI による概要など、AI が回答を作る検索が広がり、「GEO（生成 AI に向けた最適化）」に取り組む会社が増えています。取り組みを始めると、すぐに次の問いが出てきます。「効果はどうやって測るのか」です。

GEO の効果測定を解説する記事は増えてきました。ただ、その多くは月間のセッション数が数百から数千ある会社を想定しています。問い合わせが月に数件の BtoB 企業では、同じ測り方をしても、数字が動いたのかどうかを判断できません。この記事では、まず一般的な測り方を確認したうえで、件数が少ない会社がどこに気をつければよいかを整理します。

GEO の効果測定でよく挙がる 5 つの指標

GEO 対策のKPIを解説している記事（jinrai のブログ）は、追うべき指標を次の 5 つに整理しています。

指標	内容	主な測定手段
AI 検索引用数	AI の回答に自社が引用された回数	手動、または専用ツール
引用キーワードカバー率	狙ったキーワードのうち、引用された割合	スプレッドシート集計
AI 経由トラフィック	AI 検索から流入した数	GA4
AI 引用の正確性	引用された内容が正しいか	手動確認
競合引用シェア	同じ質問で、競合と比べた引用の占有率	手動、または専用ツール

GEO を扱う Ahrefs の解説（日本語版）も、従来の検索順位だけでは状況をつかめないため、AI の回答でのブランドの言及と、コンテンツが情報源として参照される引用を分けて追う、という考え方を示しています。

つまり、測るものは大きく 2 層に分かれます。1 つは「AI の回答の中で何が起きているか」（引用や言及）で、もう 1 つは「自社サイトに何が返ってくるか」（流入や問い合わせ）です。

GA4 で AI 検索経由の流入を見る方法

後者のうち流入は、GA4 で確認できます。jinrai の記事では、「レポート」の「集客」にある「トラフィック獲得」でセッションソースを見る方法が示されています。AI 検索からの流入は、参照元/メディアとして「perplexity.ai / referral」「chatgpt.com / referral」のように表示されるとしています。「探索レポート」で、セッションソースに perplexity.ai、chatgpt.com、copilot.microsoft.com などを条件に指定して絞り込む方法もあります。

注意したいのは Google の AI による概要です。同記事は、AI による概要からのクリックは通常の Google 検索と区別しにくい場合があり、Search Console の検索パフォーマンスのレポートで別途確認することを勧めています。あわせて、AI による概要に関するデータの提供範囲は随時変わるため、最新の仕様を確認するよう注意しています。

ここから分かるのは、GA4 だけで AI 検索経由の流入をすべて拾えるわけではない、ということです。拾えた分は「少なくとも、これだけはあった」という下限として見るのが安全です（これは筆者の見方です）。

売上換算の例が、小さな会社に当てはまりにくい理由

jinrai の記事には売上換算の例があります。月額 30 万円の GEO 対策費用、AI 検索経由の月間セッション 500、CVR（転換率）2%、顧客単価 10 万円を前提に、500 × 0.02 × 100,000 で月間の期待収益を 100 万円とし、ROI を約 233% と計算しています。

計算式の考え方自体は参考になります。ただ、この例は月間セッション 500 を前提にしています。問い合わせが月に数件の会社が同じ計算をするとき、次のような壁があります（以下は筆者の考えです）。

• 母数が小さい：AI 検索経由のセッションが月に数十件なら、CVR 2% を掛けると期待値は 1 件を下回ります。実際の結果は 0 件か 1 件かで、割合として意味を持ちません
• 1 か月の増減が偶然の範囲に入る：先月 2 件、今月 4 件になっても、それを施策の効果と読むのは早すぎます
• BtoB は検討期間が長い：AI の回答で知った人が、すぐに問い合わせるとは限りません。後日、社名で検索して来る場合もあります

こうした会社が売上換算を無理に使うと、「効果が出ていない」あるいは「効果が出た」という結論を、偶然の揺れで出してしまいかねません。

件数が少ない会社の計測の考え方

そこで、次のように考え方を切り替えることを勧めます。いずれも筆者の整理であり、これで成果が保証されるわけではありません。

1. 月ごとの比較をやめて、四半期単位で見る

月次の増減ではなく、3 か月分をまとめて前の 3 か月と比べます。件数が少ないほど、期間を長くして母数を増やすほうが、判断のぶれが小さくなります。

2. 問い合わせの手前にある中間指標を置く

問い合わせは件数が少なくても、その手前の行動はもう少し数が出ます。たとえば次のようなものです。

• サービスページや料金ページの閲覧
• 資料のダウンロードや、事例ページの閲覧
• 社名やサービス名での検索（Search Console で確認）

AI 検索経由のセッションが、これらにどれだけ進んだかを見れば、「問い合わせまで届かないが、関心は持たれている」という状態を把握できます。

3. 問い合わせの「聞き取り」を記録に加える

件数が少ない会社には、一件ずつ確認できるという強みがあります。問い合わせのフォームや初回の連絡で、「どこで当社を知ったか」を自由記述で聞き、「AI に聞いた」「ChatGPT で調べた」といった回答を記録します。GA4 では拾えない流入（Google の AI による概要の経由や、AI で社名を知ってから直接検索した場合など）を、少ない件数でも補えます。

4. 経路ごとに記録する

BtoB では、紹介、検索、直接の連絡といった経路が混ざります。1 件ごとに次の項目を表計算ソフトなどに残しておくと、後から傾向を読めます。

項目	記録する内容の例
受付日	問い合わせを受けた日
経路	紹介、検索、AI 検索、直接、その他
本人の言葉	「どこで知ったか」の回答をそのまま
GA4 の流入元	分かる場合のみ
結果	商談化したか、受注したか

「本人の言葉」と「GA4 の流入元」が食い違う場合も、そのまま残します。食い違い自体が、計測できていない部分の大きさを示します。

5. 引用の確認は、決まった質問で定期的に行う

引用の有無は、専用ツールがなくても手作業で確認できます。自社が選ばれたい質問を 5 〜 10 個決め、同じ質問を月に 1 回、AI に投げて、自社が出てくるか、書かれている内容が正しいかを記録します。jinrai の記事が挙げる「引用の正確性」は、数が少ない会社でも確認しやすい指標です。質問を固定する理由は、回答が毎回変わる AI の出力を、同じ条件で見比べるためです。ただし、AI の回答は同じ質問でも変わることがあるため、1 回の結果で良し悪しを決めないでください。

判断の目安を先に決めておく

計測を始める前に、「何が起きたら続けるか、見直すか」を決めておくことを勧めます。たとえば次のような形です（数字は例で、会社ごとに決めるものです）。

• 半年続けて、AI 検索経由のサービスページ閲覧がまったく増えない場合は、取り組む内容を見直す
• 問い合わせの聞き取りで「AI で知った」という回答が複数出れば、引用される内容を整えることを続ける

件数が少ない会社では、後から数字を見て意味づけをすると、都合のよい解釈になりがちです。先に基準を置くことが、その歯止めになります。

測れないことを前提に、投資の大きさを決める

ここまでの内容を前提にすると、GEO への投資の大きさも変わります。効果が精密に測れない以上、月額数十万円といった外部への継続的な費用をいきなりかけるより、自社サイトの情報を整える、事例やよくある質問を公開する、といった費用の小さい施策から始めるほうが、判断の失敗が小さく済みます（これも筆者の考えです）。

Ahrefs の解説は、GEO を「AI が生成する回答の中で、自社のブランドを認知させ、かつ正確に表現してもらうための取り組み」と説明しています。クリックの数だけで測れない取り組みだからこそ、問い合わせの手前の行動と、本人の言葉の記録を組み合わせて見る必要があります。

まとめ

• GEO の指標は、AI の回答の中（引用、言及）と、自社サイトに返ってくるもの（流入、問い合わせ）に分けて考える
• GA4 で拾える AI 検索経由の流入は、すべてではなく下限として扱う
• 問い合わせが月数件の会社は、四半期単位で見る、中間指標を置く、聞き取りを記録する
• 判断の基準は、計測を始める前に決めておく

Urchin&Company では、自社サービスやサイトの計測を含めた、業務アプリ・SaaS の公開後の改善まで一貫して支援しています。計測の設計を見直したいときは、「SaaS・業務アプリ開発」のページもご覧ください。