2026年10月に公開された複数のデータセットは、AIアシスタントがサイトに送るトラフィックの割合が、Googleが送るものと比べて非常に少ないことを示している。また、これらのデータセットのいずれも、AIがダイレクトトラフィックやブランド検索に及ぼすかもしれない隠れた影響を分離することはできない。コラムニストは、これがAIにおける可視性をまやかしにするものではないが、測定方法の大半は基本的な品質管理を通過しないだろうと指摘している。
この議論は2026年10月22日、Rand FishkinがSparkToroのブログで「Is AI Visibility a Marketing Boondoggle?」（AIの可視性はマーケティングの無駄遣いか？）と題した短い動画を公開したことで始まった。翌日、SparkToroのチーフ・エバンジェリストであるAmanda Natividadは、ニュースレター『Audience Research』で「もしAIの可視性がまやかしだったら？」と問いかけた。両著者は共著書Zero Click Marketingの共著者である。
これらの疑問を裏付けるデータは他の情報源に由来する。Growth MemoのKevin Indigは、オーディエンス測定ツールであるGoogle Analytics 4（GA4）の12のプロパティを分析した。Marie Haynesは、100サイトで12ヶ月間にわたり1億4500万セッション以上を調査した。彼女によると、ChatGPTが送ったトラフィックはGoogleオーガニックの0.62%で、大規模言語モデル（LLM）全体では0.73%だった。SEO Worksによる2025年9月から2026年8月までの95のGA4プロパティを対象とした調査では、自然検索がAIアシスタントの39倍のトラフィックを送ったと報告している。
低いトラフィック、対照的なコンバージョン
Haynesは、ChatGPTからの訪問者のコンバージョン率が13.8%であるのに対し、Googleオーガニックは3.02%で、4.5倍以上優れていることを確認している。ただし、Googleは依然として彼女のサンプルにおける総コンバージョンの96.5%を生み出しており、自然検索はLLM全体の27倍のコンバージョンを生み出した。また、ChatGPTセッションの急成長は2025年8月、GPT-5のリリース前後で止まったことも指摘している。
SEO Worksの調査では、差はより小さい：AIトラフィックのコンバージョン率は7.18%、オーガニックは6.08%で、比率は1.18。十分なボリュームを持つ63サイトのうち23サイトでは、AIトラフィックのコンバージョン率はより低い。B2B製品企業では、AIのコンバージョン率はオーガニックの0.62倍に留まる。同じレポートでは、自然検索が5%増加するとサイト月あたり10.3の追加コンバージョンが生まれたのに対し、AIからのトラフィックが倍増しても6.6の追加コンバージョンしか生まれなかった。
まだ見えない隠れた影響力
一般的な主張は、クリックが本質ではないというものだ：ユーザーがChatGPTの回答でブランドを見てクリックせず、後で検索する。Indigはこの痕跡を探した。彼の12プロパティのうち8つが8月から9月にかけてダイレクトトラフィックの増加を示したが、エンゲージメントのあるセッションをフィルタリングした後、1月から9月の総ダイレクトトラフィックは140.9%増加した一方で、エンゲージメントのあるダイレクトトラフィックは1.0%減少した。あるサイトでは、GA4が409,000のダイレクトセッションを記録していたが、そのうちエンゲージメントがあったのはわずか198セッションだった。
Indigは次に、4つのブランドで632のテストを実施し、AIにおける週次の可視性をダイレクトトラフィックおよびブランド検索と比較した（ラグは0週から6週）。意図的に誤った日付（コントロールとして使用）を用いると、実際の相関関係と同程度の強さの誤った相関関係が複数見つかった。彼の結論は「An effect could still exist. I just couldn’t isolate it.」（効果はまだ存在する可能性がある。ただ、私にはそれを分離できなかっただけだ）。Natividadは、2025年5月26日に公開されたAhrefsによる75,000ブランドを対象とした調査を引き合いに出し、ブランド検索ボリュームとAI Overviewsにおける可視性の相関は0.392であるのに対し、ウェブ上のブランド言及との相関は0.664であると指摘している。
検索エンジンというより、ブランドチャネル
FishkinもNatividadもAIの役割を否定しているわけではない。Fishkinは、AIは「おそらく特定のセクターの特定の購入者にかなりの影響力を持っている」と考え、Mike Kingの表現を引用し、AIはむしろ「ブランドチャネル、デジタル看板のようなものだ」と述べている。Natividadは要約する：「親しみやすさそのものがマーケティングの成果である」。彼女は付け加える：「それを証明できないなら、単に正しそうに見えるからという理由でアトリビューションを信用すべきではない」。
測定業界は既にこれらの懸念を表明している。2026年5月20日、AMECはダブリンでの世界サミットでGEO Principlesを発表し、その後、Converseonの創設者兼CEOであるRob Keyを主著者とする「AMEC Data Quality Principles」と題した白書を公開した。この文書は、データを使用する前に問うべき4つの質問（出所、正確性、現実との一致、信頼性）を提案している。3つ目の「現実との一致」については、指標が「内部的には一貫しているが、外部的には誤っている」可能性があると警告している。ただし、コラムニストは、この分野でソリューションを販売するConverseonが資金提供したベンチマークに由来する、センチメントモデルの精度60%から65%といった白書内の一部の数字について言及している。
Fishkinは、AIの可視性がマーケティングの無駄遣いかと問うた。コラムニストによれば、数字が顧客の実際の行動と照らし合わせられることなく報告された瞬間、それは無駄遣いになる。
