生成AIが商品レコメンドで引用する記事タイトルとは？Optyino.aiがAI回答18,218件を分析、比較検討系タイトルは85.1%

約11.6万件の記事タイトルを分析し、「おすすめ」「比較」「ランキング」を含む記事が引用の中心となる実態を調査



Optyino.ai（オプティーノエーアイ）は、AI検索時代のブランド露出を可視化・最適化するGEO/AIO/LLMOプラットフォームであり、そこに蓄積されたAI回答ログをもとに、生成AIが商品のおすすめを尋ねられた際に、どのようなタイトルを持つ記事を引用しやすいのかを分析しました。

本調査では、「おすすめの洗濯機をおしえて！」「ポータブル電源を購入しようと思っています。おすすめを教えて！」「クレジットカードのおすすめを教えてください」など、生活家電からガジェット、金融・節約サービスまで18種類以上の商品カテゴリにまたがるプロンプト群を対象に、2025年9月16日から2026年5月15日までに取得されたAI回答18,218件を分析しました。
調査サマリー
Optyino.aiが分析したAI回答18,218件からは、引用URLが延べ167,913件抽出されました。 同一回答内の重複を除くと156,957件となり、重複除去によって約6.5%が除外されました。

このうち、タイトルがドメイン名のみなど記事タイトルとして分析できないデータを除いた116,395件が、記事タイトルの傾向分析の対象になりました。 この116,395件は、12,389件のAI回答に含まれていた引用タイトルです。


分析の結果、タイトルに「おすすめ」「比較」「ランキング」「口コミ・評判」「最新・年号」「選び方」「価格・安さ」のいずれかを含む「比較検討系タイトル」は85.1%を占め、「公式」「概要」「製品」「プレスリリース」などを含む「公式・製品情報系タイトル」の10.7%を大きく上回りました。

個別のキーワードで見ると、最も該当率が高かったのは「おすすめ」で63.4%、次いで「最新・年号」53.0%、「ランキング」28.9%と続き、「口コミ・評判」はわずか1.7%にとどまりました。

AIモデル別の正確な割合は今回参照できたデータの範囲では確認できていないものの、Claude・Perplexity・Bing Copilotは比較検討系タイトルへの依存度が特に高く、ChatGPTは比較検討系タイトルと公式・製品情報系タイトルの両方に引用が分散する傾向が定性的に確認されています。
調査の背景
生成AIに商品の「おすすめ」を尋ねるユーザーは増えており、企業にとってAIの回答に自社の情報が引用されるかどうかは、GEO/AIO/LLMO対策における重要な指標になっています。

ただし、AIがどの記事を引用するかは、公式サイトの情報量だけで決まるわけではなく、記事のタイトルが持つ性質によっても差が生じている可能性があります。

記事タイトルが比較・ランキング形式であるか、それとも公式な製品情報であるかによって、AIに引用されやすさが変わるのではないかという仮説のもと、本調査を実施しました。

Optyino.aiでは、生成AIが商品のおすすめを回答する際に引用した記事のタイトルを収集し、あらかじめ定義したキーワード群への該当有無を分析することで、AIがどのようなタイトルの記事を引用しやすいのかを定量的に把握することを目的としました。
商品おすすめ系のAI回答で引用された記事タイトル、85.1%が比較検討系表現を含む
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/124655/30/124655-30-0ef0a67057d586eccb2445831108d755-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


タイトル分析対象116,395件のうち、比較検討系タイトルは85.1%を占め、公式・製品情報系タイトルの10.7%を大きく上回りました。

比較検討系タイトルとは、「おすすめ」「比較」「ランキング」「口コミ・評判」「最新・年号」「選び方」「価格・安さ」のいずれかをタイトルに含む記事を指します。

一方、公式・製品情報系タイトルは、「公式」「概要」「製品」「プレスリリース」などを含む記事です。

単純に差し引くと、残り4.2%はこのいずれのキーワードにも該当しないタイトルとなりますが、1件のタイトルが両方の分類に該当する場合もあるため、この4.2%という数値はあくまで目安です。

この結果は、AIが商品をおすすめする際に、企業自身が発信する公式情報よりも、第三者が複数の商品を比較・評価した記事を引用元として選びやすい傾向を示していると考えられます。

対象プロンプト自体に「おすすめ」という語を含むため、比較検討系タイトルが多く引用されるのはある程度自然な結果でもあります。

それでも、「公式」を含むタイトルの引用が10.7%にとどまっている点を踏まえると、企業が公式サイトの情報を整えるだけでは、商品おすすめ系の回答に引用されにくい可能性が示唆されます。
キーワード別では「おすすめ」が63.4%で最多、次いで「最新・年号」53.0%・「ランキング」28.9%
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/124655/30/124655-30-4a208f259e1b388611eff7d9f199ed59-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


個別キーワードの該当引用URL率は、「おすすめ」が63.4%で最も高く、「最新・年号」53.0%、「ランキング」28.9%が続きます。
[表: https://prtimes.jp/data/corp/124655/table/30_1_2aae777d5b5f69c8a7b9905aa834a1c8.jpg?v=202607151345 ]
「比較」「公式・製品情報」「価格・安さ」「口コミ・評判」を含む結果はこちらを参照：
https://optyino.ai/press/ai-citation-comparison-titles-study

表の該当引用URL率は、タイトル分析対象116,395件のうち各キーワードを含むタイトルの割合を示し、該当回答率は、そのキーワードを含むタイトルを1件以上引用した回答が全体に占める割合です。

「おすすめ」を含むタイトルは引用URL全体の63.4%を占め、該当回答率も88.2%に達しており、商品おすすめ系プロンプトへの回答では非常に高い頻度で「おすすめ」という語を含む記事が引用されていることがわかります。

次点の「最新・年号」も53.0%と高く、該当回答率は94.0%とキーワード別で最も高い水準でした。 これは、購入時期や型落ちの有無を気にするユーザーの意図に対応するため、AIが情報の鮮度を示すタイトルの記事を優先的に引用している可能性を示しています。
「口コミ・評判」を含むタイトルの引用はわずか1.7%、体験談より網羅性・比較軸が重視される
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/124655/30/124655-30-42c36439555571c74afd2a1a9c799cf4-1536x1024.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


最多の「おすすめ」63.4%に対し、「口コミ・評判」を含むタイトルの引用はわずか1.7%にとどまりました。

この2つのキーワードの間には61.7%の差があり、キーワード別で最も大きな差の一つです。 「口コミ・評判」というキーワードは、SNSの投稿や個人ブログのような一人称の体験談を想起させる語ですが、AIが商品をおすすめする際に引用する記事のタイトルには、こうした表現がほとんど含まれていないことになります。

これに対し、複数商品を並べて評価する「おすすめ」「ランキング」「比較」といったキーワードを含むタイトルは軒並み高い引用率を示しており、AIの商品推薦では特定の個人の感想よりも、選択肢を網羅的に整理した記事のほうが引用されやすい傾向がうかがえます。

ただし、この結果はタイトルに含まれるキーワードの分析であり、記事本文に口コミや評判の要素が含まれていないことを意味するわけではありません。

タイトルに「おすすめ」や「ランキング」といった語を立てつつ、本文中で実際の口コミやレビューを紹介する記事であれば、タイトル上は比較検討系に分類されながら、口コミの情報も間接的にAIの回答に反映されている可能性があります。

企業が口コミ・レビュー系のコンテンツを発信する場合、タイトルに「口コミ」という語をそのまま使うよりも、「おすすめ」や「ランキング」といった網羅性を示す語と組み合わせたタイトル設計のほうが、AIに引用されやすい可能性があります。
AIモデルによって引用の偏りに差、比較検討系タイトルへの依存度が特に高いモデルも
AIモデル別に見ると、比較検討系タイトルへの依存度には差があることが定性的に確認されています。

Claude・Perplexity・Bing Copilotは、比較検討系タイトルの記事を引用する割合が非常に高いモデル群である一方、ChatGPTは比較検討系タイトルと公式・製品情報系タイトルの両方に引用が分散する傾向が見られます。

なお、Gemini・Grokなど一部のAIモデルでは、引用元のタイトル情報が記事タイトルではなくドメイン名のみになっている場合があり、その場合はタイトル傾向分析の対象から除外されます。

そのため、モデルごとの正確な比較検討系タイトル引用率は、今回参照できたデータの範囲では算出できていません。 この点については、より詳細な数値データを用いた追加検証が必要だと考えられます。

それでも、モデルによって公式情報寄りか、比較検討情報寄りかの傾向差があること自体は確認できており、単一のAIモデルだけを見て対策を判断するのではなく、複数モデルでの引用傾向を横断的に確認することが望ましいと考えられます。
調査から分かる考察
今回の調査全体を通じて、生成AIが商品のおすすめを回答する際には、企業が発信する公式・製品情報よりも、複数の商品を並べて比較・評価した記事が優先的に引用される傾向が明らかになりました。

比較検討系タイトルは85.1%、公式・製品情報系タイトルは10.7%と、その差は歴然としています。 個別キーワードで見ても、「おすすめ」63.4%、「最新・年号」53.0%、「ランキング」28.9%が上位を占め、「口コミ・評判」1.7%は最下位にとどまりました。

この結果を踏まえると、企業がGEO対策としてコンテンツを設計する際は、公式サイトの製品ページを整えるだけでなく、複数商品を比較・整理した記事や、情報の鮮度をタイトルで示す記事を用意することが、AIに引用される機会を増やすうえで有効な打ち手になり得ると考えられます。

ただし、対象プロンプト自体に「おすすめ」という語が含まれているため、比較検討系タイトルが多く引用されるのはある程度自然な結果でもあり、この傾向が商品おすすめ系以外のプロンプトにもそのまま当てはまるとは限りません。

また、「口コミ・評判」の引用が1.7%と低い一方で該当回答率までは確認できていないため、口コミ要素が回答に与える影響を過小評価することも避けるべきです。

タイトルに口コミという語を単独で使うのではなく、「おすすめ」や「ランキング」といった網羅性を示す語と組み合わせる形でレビュー・比較コンテンツを設計することが、より現実的な打ち手だと考えられます。

さらに、AIモデルによって比較検討系タイトルへの依存度に定性的な差があること、そしてGemini・Grokなど一部のAIモデルではタイトル情報がドメイン名のみになる場合があることを踏まえると、特定のAIモデルの挙動だけを基準に施策を立てるのではなく、複数モデルでの引用傾向を継続的に確認しながらコンテンツ戦略を調整していくことが望ましいと考えられます。
調査概要
- 調査主体: Optyino.ai
- 調査テーマ: 商品おすすめ系プロンプトにおける、AIが引用する記事タイトルの傾向
- 調査期間: 2025年9月16日～2026年5月15日（約9か月間）
- 分析対象: 商品おすすめ系プロンプトに対するAI回答のうち、処理が完了したもの
- 分析対象回答数: 18,218件
- 抽出引用URL数（重複除去前）: 167,913件
- 集計対象引用URL数（重複除去後）: 156,957件
- タイトル傾向分析対象引用URL数: 116,395件（対象回答数12,389件）
- 対象プロンプトの商品カテゴリ: 洗濯機・冷蔵庫・掃除機・電子レンジ・エアコン・扇風機・サーキュレーターなどの生活家電、スーツケース・ポータブル電源・ヘッドホン・ノートパソコン・ゲーミングPC・モバイルバッテリーなどのガジェット、クレジットカード・ふるさと納税・ポイ活・クレンジング・浄水器などの金融・生活サービスを含む18種類以上
- 対象AIモデル: ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Bing Copilot、Google AIモード、Google AI Overview

注記
※分析対象は、商品おすすめ系プロンプトに対するAI回答のうち、処理が完了した18,218件です。

※比較検討系タイトルは「おすすめ」「比較」「ランキング」「口コミ・評判」「最新・年号」「選び方」「価格・安さ」のいずれかを、公式・製品情報系タイトルは「公式」「概要」「製品」「プレスリリース」などのキーワードを含むタイトルと定義しています。1件のタイトルが複数のキーワードに該当する場合があるため、キーワード別の該当率を単純合計しても100%にはなりません。

※「価格・安さ」「口コミ・評判」の該当引用URL数・該当回答率は、今回参照できたデータの範囲では確認できておらず、該当引用URL率のみを掲載しています。

※本調査は商品おすすめ系プロンプトを対象にした分析であり、AIに引用される記事タイトル全般に同じ傾向があると断定するものではありません。対象プロンプト自体に「おすすめ」という語が含まれるため、引用タイトルに「おすすめ」が多く含まれるのは自然な結果でもあります。記事タイトルだけでAIに引用されるかが決まるわけではなく、本文内容や比較軸の明確さ、情報の新しさ、ドメインの信頼性なども影響している可能性があります。

※Gemini・Grokなど一部のAIモデルは、引用元のタイトル情報が記事タイトルではなくドメイン名のみで記録される場合があり、その場合は本調査のタイトル傾向分析の対象から除外されます。

※本文中のAIモデル名は、分析上のモデルIDと次のように対応します。ChatGPTはgpt-5-mini及びgpt-5.2、Claudeはclaude-sonnet、Geminiはgemini-2.5-flash、Grokはgrok-4、Perplexityはsonar-pro、Bing Copilotはbing-copilot、Google AIモードはgoogle-ai-mode、Google AI Overviewはgoogle-ai-overviewのデータに対応します。

※本記事の内容は情報収集・分析を実施した時点のものであり、公開時点では状況が変化している、または情報が古くなっている可能性があります。

※本調査は生成AIのAPI等を通じて取得した回答データを分析したものであり、実際のユーザー体験・検索結果とは異なる場合があります。

※数値は調査時点のものであり、AIモデルのアップデート等により変動する可能性があります。
Optyino.aiとは
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/124655/30/124655-30-c2ac93051ed3508c3736ca5db56023ca-1536x1024.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


AI時代のブランドを可視化する、生成AIエンジン対策（GEO/LLMO/AIO）ツール。

ChatGPTやPerplexity、Geminiなどの生成AIにおいて、自社ブランドがどのように言及・引用されているかを分析し、AI検索時代における新しいマーケティング指標を提供します。

表示スコアや引用分析、ブランドシェアなどのデータを通じて、企業が「AIに選ばれるブランド」になるための改善アクションを支援します。

サービスURL: https://optyino.ai/
本調査データの引用について
本調査データを引用する際は、「株式会社Wallabee／Optyino.ai」および元記事URLの記載をお願いいたします。

元記事URL：https://optyino.ai/press/ai-citation-comparison-titles-study
会社概要
会社名: 株式会社Wallabee
所在地: 東京都渋谷区桜丘町18番4号 二宮ビル1F-92
事業内容: GEO・LLMO領域の研究・プロダクト開発、AI検索対策支援、Webマーケティング支援
サービス: https://optyino.ai/
URL: https://wallabee.co.jp/

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