生成AI時代の検索行動分析 - 商品推薦クエリの傾向と特徴

AIによる商品の推薦が普及する中、最近の調査で生成AIが使用する検索クエリの傾向が明らかになりました。株式会社Wallabeeは、同社の生成AIプラットフォーム「Optyino.ai」に蓄積されたAI回答のログを基に、特に商品推薦に関連するデータを分析しました。この調査では、2025年9月6日から2026年3月14日までに収集された、推薦系プロンプトに対するAIの応答を5,707件分析しました。

調査の目的と背景

企業のマーケティング戦略は、Googleなどの従来の検索エンジンから生成AIへの移行が進んでおり、その中でも特に「おすすめ品」に関する検索クエリがどのように変化しているのか把握することが重要とされています。商品推薦においては、AIが外部の情報をどのような検索クエリを用いて収集しているかを理解することが、ブランドのGEO（生成AIにおける企業の露出最適化）対策に欠かせないポイントです。

分析結果の概要

この調査結果から、複数のAIモデル（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）の平均検索クエリ語数や検索傾向の違いが見えてきました。

1. ChatGPT5.2の特徴

分析において最も多くの情報を提供してくれたのはChatGPT5.2で、平均クエリ語数は8.16語と、具体的かつ詳細な質問をする傾向が見られました。1回あたりの検索回数は1.12回と少なめですが、質の高い情報収集が実施されていることが分かります。

2. Gemini 2.5 Flashの傾向

一方、Gemini 2.5 Flashは非常に短い平均クエリ語数2.71語で、全体で3,892件の多くの検索クエリを生成していることが特徴です。この傾向は、広い範囲の情報にアクセスすることを目的としていると思われます。

3. ChatGPT-miniの多様な検索回数

ChatGPT-miniは、平均検索回数が最も多く2.97回で、特定のカテゴリにおいて複数回の検索が行われていることが確認されました。異なる商品カテゴリにおいて、検索数のばらつきも見られました。

4. Claude Sonnet 4.5の現状

Claude Sonnet 4.5は検索回数が平均0.82回と少なくなりがちであり、このモデルは特定の条件で必要な場合に短いクエリで検索を行う傾向が強いことが示されました。

今後のGEO対策に向けた提言

これらの分析結果を受けて、企業はGEO対策を採る際にAIモデルごとの検索クエリの傾向を理解し、それに応じたコンテンツ設計やマーケティング戦略を立てることが重要です。特に、長いクエリを用いるAIに対しては、詳細かつ専門的な情報を提供することが効果的である一方で、短いクエリを使用するモデルには、広範で網羅的な情報の提供が求められます。