【獨家調查】您的品牌被AI“想起”還是“忽略”？

在考慮應對AI Overview（簡稱AIO）的SEO與品牌經理的實務現場，經常可以聽到以下關於自家公司在AI中曝光度的聲音：

「如果是不含品牌名的搜尋，自家網站沒出現也沒辦法。」 「AI Overview終究只是回覆像字典一樣的 सामान्य資訊吧。」 「只要使用者透過品牌指定搜尋來到自家網站，就沒必要被AI認知到。」

株式會社EXIDEA（總公司：東京都中央區，代表取締役：小川卓真）針對Google搜尋的AIO，在使用者未指定品牌名的搜尋中，生成包含品牌名回答的程度，以17,693筆查詢與約30,000個品牌為對象進行了調查。

本新聞稿將分享4個有助於SEO與品牌經理思考AIO時代自家品牌認知度的重點。

本調查結果要點

AIO是否顯示，與其說是受行業影響，不如說更受「被提問的方式」強烈左右。

特別是在像「○○是什麼」這樣尋求明確答案的搜尋中，AIO更容易顯示。

AIO對策中，重要的是不要一視同仁地看待所有關鍵字，而是要根據「查詢的形式」來區分優先順序。

調查概要

項目 內容 調查對象 在Google搜尋中顯示AI Overview的日語查詢中，不包含品牌名、公司名、商品名的非品牌指定查詢 分析查詢數 17,693筆 分析區塊數 288,177個（AIO回答內的段落單位） 檢測品牌數 29,950個品牌（總計提及644,678次） 目標變數 由LLM進行5軸分類（搜尋意圖／查詢形式／行業／品牌有無／YMYL判定） 品牌提取 由LLM從AIO回答文本中自動提取品牌名、公司名、商品名、服務名 統計檢定 行業別、搜尋意圖別、查詢形式別皆進行卡方檢定 p≈0，獨特品牌數差異為Kruskal-Wallis檢定 H=922.2, p=8.58e-189 數據取得時期 2026年2月～3月 調查主體 株式會社EXIDEA

① 即使在非指定搜尋中，能否進入AI的比較候選名單也成為競爭主軸

即使使用者完全不含品牌名進行搜尋，AIO回答區塊中仍有57.7%包含了具體的品牌名、商品名、服務名。平均每筆查詢會提及4.5個品牌。

從查詢單位來看，AIO中完全沒有出現品牌的查詢僅佔18.8%，其餘81.2%的查詢中至少提示了1個品牌。更有51.9%的查詢中，AI回答區塊中有六成以上包含品牌名。

品牌聯想等級 條件 查詢數 比例 高 六成以上區塊出現品牌 9,182 51.9% 中 三至六成區塊出現品牌 3,509 19.8% 低 一至三成區塊出現品牌 1,684 9.5% 無 品牌出現為零 3,318 18.8%

AI正從「引導使用者至指定品牌」的工具，轉變為「即使未被指定，也會自行推薦候選品牌」的工具。若只將品牌指定搜尋視為自家網站的流量來源，可能會忽略在無品牌名搜尋中是否被AI想起這個新的競爭主軸。

② 在被比較的搜尋中，最優先確認是否被AI列為候選

品牌提及的傾向會因查詢的形式而大相逕庭。最顯著的是使用者以「從多個選項中選擇」為前提進行搜尋的「比較型」查詢。

查詢形式 品牌提及率 平均獨特品牌數 比較型（例：〇〇 vs △△、〇〇 差異） 75.9% 6.6 列表型 61.0% 5.7 方法型 56.4% 4.1 FAQ型 52.0% 3.3 定義型（例：⚪︎⚪︎是什麼） 39.3% 2.7 參考：其他 56.4% 4.2

在比較型查詢中，AIO回答的四分之三包含品牌，單次回答平均提示6.6個品牌。比較型與定義型的提及率相差36.6個百分點，在可明確分類的5種形式中，確認了AI對於「選擇」的搜尋會積極地指名品牌。

換個角度看，比較型查詢的AIO回答，近似於AI自動生成的「型錄」。在被比較時是否能進入候選名單，是品牌能否被AI想起的分水嶺。另外，「其他」因是無法明確分類至其他類別的混合類別，故從排名對象中排除，作為參考值。

③ 越接近購買的搜尋，AI指名的品牌越多

從搜尋意圖（Search Intent）來看，也確認了隨著使用者行動階段從「資訊收集」接近「比較評估」、「購買、申請」，AIO回答中的品牌出現率也隨之增加的傾向。

搜尋意圖 內容 品牌提及率 平均獨特品牌數 Navigational 到達特定網站 73.0% 4.7 Transactional 購買、申請 68.3% 5.2 Commercial 比較評估 64.9% 5.5 Informational 資訊收集 44.7% 3.0

相對於Informational（資訊收集）的44.7%，Commercial（比較評估）為64.9%，Transactional（購買、申請）為68.3%。資訊收集與購買評估之間有超過20個百分點的差距。

越接近購買的搜尋，AI在使用者點擊前就已排列好候選品牌。若在比較評估階段自家品牌未能進入候選名單，可能在進入網站的前一階段就被排除在選項之外。

④ 依行業別，找出AI容易提及品牌的搜尋條件

從行業別來看，AI容易想起的行業與不易想起的行業之間的差距最高達到1.9倍。旅行、觀光（71.2%）與教育、學習（37.7%）之間有33.5個百分點的差距。

行業 品牌提及率 平均獨特品牌數 分析查詢數 旅行、觀光 71.2% 5.4 195 生活、居家 66.4％ 5.3 1,272 美容、時尚 66.1% 5.3 643 飲食、美食 65.5% 5.7 240 金融、保險 63.9% 4.8 3,738 IT・科技 63.1% 5.0 4,420 住宅、裝修 57.4% 4.6 653 行銷 55.3% 4.7 1,848 健康、醫療 47.8% 3.6 650 不動產 42.7% 3.2 570 法律、專業服務 42.0% 2.9 1,211 人事、職涯 39.7% 3.2 936 教育、學習 37.7% 3.5 592

在商品、服務比較普遍的行業（旅行、生活、美容、飲食），AI較容易排列候選品牌；而在以專業諮詢或個別對應為前提的行業（法律、專業服務、人事、職涯、教育、學習），AI則較不易指名個別品牌。另外，旅行、觀光（n=195）與飲食、美食（n=240）的樣本數較其他行業少，數值請作為趨勢參考。

在行業×搜尋意圖、行業×查詢形式的交叉分析中，也確認了品牌提及集中在特定儲存格的熱點。請透過下方的熱圖，確認自家行業「在何種搜尋條件下AI容易排列品牌」。

我們統計了各行業在AIO回答中被提及次數較多的頂尖品牌，發現各行業幾乎都被「面向大眾且認知度高的品牌」所獨佔。可推斷AI參考了搜尋結果排名靠前的網站，即使在AIO時代，獲得搜尋結果前排仍是品牌被想起的前提。

行業 前1～3名品牌（公司名已隱藏） 金融、保險 由2家大型消費者金融公司與1家大型信用卡公司獨佔（皆被提及超過2,600次） IT・科技 由3家行動通訊、無線網路服務公司獨佔前三名 美容、時尚 由1家婚戒珠寶公司與2家海外高級珠寶品牌佔據前位 飲食、美食 由3家宅配冷凍食品服務公司獨佔 人事、職涯 由3家HR SaaS供應商獨佔 教育、學習 由3家程式設計學校／線上課程服務獨佔

負責人應立即確認的4個要點

從本調查結果來看，在AIO時代思考自家品牌認知度時，應優先處理以下4點：

1. 在無品牌名的搜尋中，確認自家品牌是否進入候選名單 確認在「品類名 推薦」、「服務 比較」、「〇〇 差異」等非指定搜尋中，自家品牌是否出現在AIO的回答中。

2. 優先確認比較、推薦類的搜尋 AI在比較、推薦類的搜尋中較容易排列品牌。首先應檢視在使用者尋找選項的搜尋中，自家與競爭對手是如何被呈現的。

3. 找出只有競爭對手出現的搜尋 AIO回答中出現了競爭對手卻沒有自家品牌，這是應優先改善的領域。不只是看「是否出現在AIO」，而是要看「是否進入了候選品牌之中」。

4. 同時追求搜尋排名靠前與進入AI候選名單 AIO對策並非取代傳統的SEO。必須先取得搜尋排名前位，然後再整備好能被AI選為候選的狀態。

EmmaTools支援AI搜尋時代的SEO營運

從本次調查可知，在AIO時代的SEO・品牌策略中，「在非指定搜尋中如何被AI想起」將成為獲得認知的新分水嶺。

EmmaTools是一款SEO寫作工具，能活用如本調查般的搜尋結果數據，支援SEO文章的撰寫、改寫與改善。我們支援AI時代SEO營運所需的策略，如設計易被AI引用的內容結構、整理與競爭對手的比較定位、整理關鍵字與優先順序等。

調查手法的特點

本調查的特點在於，並非依賴SEO負責人的主觀或案例累積，而是大規模解析Google AI Overview實際生成的日語回答區塊，將品牌名出現的傾向予以量化。能夠不透過人的印象，掌握「AI目前針對哪個行業的哪種搜尋會指名品牌」。

差異化重點 內容 第一手數據 直接解析Google AI Overview生成的288,177個日語回答區塊，而非使用通用SEO工具的API 查詢分類 使用LLM將各搜尋查詢進行5軸自動分類（搜尋意圖／查詢形式／行業／品牌有無／YMYL判定） 品牌提取 從AIO回答文本中由LLM自動提取品牌名、公司名、商品名、服務名。檢測出29,950個品牌，總計提及644,678次 「非品牌指定查詢」的定義 查詢本身不包含特定公司名、品牌名、商品名的查詢（例：「信用卡 推薦」、「飲水機 比較」）。由LLM自動判定 統計顯著性驗證 行業別、搜尋意圖別、查詢形式別皆進行卡方檢定 p≈0，獨特品牌數差異為Kruskal-Wallis檢定 H=922.2, p=8.58e-189 參考類別的處理 查詢形式中的「其他」因是無法明確分類的混合類別，故從排名對象中排除，作為參考值 專注日本市場 僅以日語搜尋結果為對象，而非以英語圈為中心的全球數據

註記 本調查基於Google搜尋結果的快照（2026年2月～3月取得），AI的回答內容會隨時變動。品牌名、公司名、商品名、服務名的提取為LLM自動分類，可能包含部分錯誤提取或遺漏。行業分類、搜尋意圖分類同樣為LLM自動分類，分類精準度有一定極限。 行業別、交叉分析的部分儲存格（如旅行、觀光×Navigational、教育、學習×Navigational等）樣本數較少（n<30），數值請作為趨勢參考。本分析是統計AIO區塊內的品牌出現情況。