AI検索の効果測定｜Search Console・GA4で問い合わせへの貢献を追う

2026年9月3日 2026年10月14日 arcX編集部

AI検索への対応に時間をかける以上、問い合わせや商談への貢献まで把握したいところです。ただ、AIの回答に掲載された回数と、サイトを訪れた人の行動は別のデータです。引用が増えたという報告だけでは、見込み客との接点が増えたのか、営業につながっているのかは判断できません。

効果測定では、GoogleのAI回答での表示、AIサービスからの訪問と問い合わせ、その後の商談状況を分けて確認します。GoogleのAI回答での表示はSearch Console、ChatGPTなどからの訪問はGoogleアナリティクス4（GA4）、商談状況は営業記録で追います。

評価する段階	主に使うツール	把握できること
GoogleのAI回答での露出	Search Console	GoogleのAI機能における自社ページの表示回数
サイトへの訪問	GA4	判別できたAI参照元からのセッションと入口ページ
問い合わせ	GA4・フォームの受信記録	送信完了が発生したセッションと、実際の相談内容
商談	CRM・問い合わせ管理表	接点をひも付けられた問い合わせの商談状況

この表は分析の順序を示していますが、同じ利用者を最初から最後まで追跡できるという意味ではありません。特にGoogleのAI検索は、表示状況を確認できても、その後の問い合わせをAI経由と特定できる範囲には限りがあります。

GoogleのAI回答での表示状況

Google Search Consoleには、検索の生成AI機能を対象にした「Generative AI performance」レポートがあります。「AIによる概要」と「AIモード」で自社サイトへのリンクが表示された回数を、ページ、国、デバイス、日付ごとに確認できます。Googleの公式ヘルプによると、表示回数が十分にないサイトではレポートが出ない場合があります。

月次で追うなら、期間を指定し、ページ別の表示回数を前の期間と比較します。自社が獲得したい相談に関係する記事やサービスページが含まれているかを見ると、単なる露出の増減から一歩進んだ評価ができます。表示の多いページが一般的な用語解説に偏っている場合と、導入条件を解説するページに広がっている場合では、事業との関わりが違うためです。

ここで分かるのは、あくまでリンクの表示状況です。表示回数を訪問数や問い合わせ数として扱うことはできません。また、サイト単位とページ単位では集計方法が異なるため、グラフの総数とページ別の合計が一致しない場合もあります。継続比較では、同じ集計単位を使います。

通常の「検索パフォーマンス」も並行して確認し、対象ページの検索全体でのクリック数や表示回数を追います。ただし、検索全体のクリック増加を、そのままAI対応の効果と結び付けることはできません。記事の更新、検索需要の変化、通常の検索順位なども影響し得ます。

GA4で分かるAI流入の範囲

GA4の「AI Assistant」チャネルは、ChatGPTやGeminiなどからの訪問を扱います。一方、Google検索の「AIによる概要」と「AIモード」からの訪問は「Organic Search」に含まれます。AI Assistantの数値だけで、AI検索全体の流入や成果を表すことはできません。この違いはGoogleのチャネル定義に明記されています。

流入の分析には、GA4の「レポート」内にある「トラフィック獲得」を使います。「セッションのデフォルトチャネルグループ」でAI Assistantを選び、「セッションの参照元 / メディア」を追加すると、参照元別のセッション数を確認できます。初回の流入元を基準にする「ユーザー獲得」と区別し、今回は問い合わせが起きた訪問の経路を追います。

Google検索は、参照元 / メディアが「google / organic」の訪問を別に集計します。通常の検索結果とAI機能からの訪問を含むため、Google検索全体の実績として扱います。標準のチャネル分類だけでは、AI機能からの問い合わせを切り出せません。

参照元が取得できない訪問は「(direct) / (none)」に分類される場合もあります。AI Assistantがゼロ件でもAIとの接点がなかったとは限らず、逆にDirectの増加をAIの貢献と推定する根拠もありません。月次報告では「GA4でAI経由と判別できた訪問」と表記すると、数字の範囲が伝わります。

問い合わせ完了の計測設計

流入分析ができても、成果として数える行動が曖昧では評価がぶれます。問い合わせボタンのクリック、フォームの表示、送信完了を同じ「コンバージョン」にまとめている場合は、まず分離が必要です。AI経由の相談を評価するなら、基準は問い合わせの送信完了です。

既存の送信完了イベントがあるサイトでは、その発生条件と重複計測の有無を確認して利用します。資料ダウンロードにも同じイベント名を使っている場合は、問い合わせだけを抽出できる設計に変更します。GA4では、こうした事業上の成果を表すイベントを「キーイベント」に指定できます。

完了ページへ遷移するフォームなら、Googleが案内する設定例が使えます。「管理」→「データの表示」→「イベント」からイベントを作成し、元のイベントをpage_view、対象URLを送信完了ページに設定します。公式例のイベント名はgenerate_leadです。

ただし、この方法で数えるのは完了ページの表示です。再読み込みやURLへの直接アクセスでも発生し得るため、テスト送信で実際の受信記録と照合し、入力エラーや二重計測を点検します。画面が切り替わらないフォームは、フォーム側の送信成功時にイベントを送る実装が適しています。

キーイベントの指定は過去のデータにはさかのぼりません。計測条件を変更した月は、その前後を単純には比較できません。設定日、イベント名、カウント方法を記録しておくと、施策の変化と計測の変化を切り分けられます。

流入元・入口ページ別の問い合わせ分析

問い合わせの計測が整ったら、流入元だけでなく、どのページから訪問が始まったかを分析します。GA4の「ランディングページ」レポートは、そのセッションで最初に閲覧されたページを対象にしています。広告用のLPに限らず、記事や導入事例も含みます。

「レポート」→「エンゲージメント」→「ランディングページ」で対象期間を指定し、セッションのデフォルトチャネルグループを「AI Assistant」に絞ります。
追加ディメンションに「セッションの参照元 / メディア」を設定し、入口ページと参照元を組み合わせます。
「キーイベント」は問い合わせ完了のイベントだけを選び、セッション数、完了件数、対象イベントの「セッションキーイベント率」を比較します。

入口ページと参照元の組み合わせから、問い合わせが記録された訪問を把握できます。Google検索も「google / organic」に絞って同じ分析を行います。メニューや指標の表示は設定によって異なり、必要な項目がない場合はレポートのカスタマイズが必要です。

割合を比較する際は、問い合わせ完了に対象をそろえた「セッションキーイベント率」を使います。計算は問い合わせ完了が1回以上発生したセッション数 ÷ 同じ集計範囲のセッション数 × 100です。分母と分子の期間、フィルタ、対象ページ・参照元をそろえます。1セッション内で複数回の送信があっても、完了イベント件数をそのまま分子には使いません。

流入が少ないページでは、1件の問い合わせで率が大きく変わります。率の高いページをすぐに成功例とするより、セッション数と相談内容を併せて評価するほうが妥当です。また、後日ほかの経路で再訪した際の問い合わせは、この入口ページの行だけでは捉えられません。

接点履歴から見る商談への貢献

問い合わせ件数には、サービスの相談以外の連絡も含まれます。商談につながったかを評価する段階では、顧客情報や対応履歴を管理するCRM、または問い合わせ管理表が必要です。営業担当者と商談の定義を共有し、相談の対象業務や検討状況まで確認します。

フォームとCRMの連携によって問い合わせごとに流入元や入口ページを保存していれば、AI参照元と判別できる記録を抽出し、その後の商談状況を追えます。その際は、保存している流入元が「初回訪問」か「問い合わせ時の訪問」かを区別します。初回接点がAIだった相談と、AI経由のセッション中に完了した問い合わせは、同じ集計ではありません。

GA4の集計結果だけでは、個々の顧客や商談にはひも付きません。顧客単位の接点記録がなければ、AI経由の商談数は未把握として扱います。GA4の完了件数と営業側の商談件数を並べただけで、両者がつながったとは判断できません。

計測で欠ける接点を補うには、初回の会話で自社を知ったきっかけを聞く方法もあります。たとえば、AIで会社を知り、後から社名で検索して問い合わせた場合、計測上の流入元は検索でも、認知のきっかけはAIです。本人の申告と計測値は別の項目で保存すると、どの接点が役立ったのかを検討できます。申告内容で流入元を上書きせず、氏名やメールアドレスなどの個人情報をGA4へ送らない設計が前提です。

商談化まで時間がかかる商材では、問い合わせを受けた月ごとに、その後の商談状況を追います。月別の実績を比較する際は、問い合わせからの経過期間もそろえます。先月の問い合わせと半年前の問い合わせでは、商談に進むまでの時間が違うためです。商談化率を出す場合は、対象となる問い合わせの条件を決め、そのうち何件が商談に進んだかを集計します。今月の訪問数を分母に、過去の問い合わせから生まれた商談を数える計算とは区別が必要です。

月次分析と改善の優先順位

月次報告では、表示回数、流入、問い合わせ、商談を独立した項目として並べます。ゼロ件と未計測を区別し、対象期間、URL、フィルタ、イベント名もそろえます。データの範囲が一定なら、どの段階に変化があったかを比較しやすくなります。

観測された状況	次の分析・改善の方向
GoogleのAI表示は増えたが、対象ページの検索流入は増えていない	まず同じページ・期間での変化かを確認。表示増だけを成果とせず、検索全体の推移も継続して追う
AI Assistantからの訪問はあるが、問い合わせが少ない	母数と送信計測を確認したうえで、入口記事の目的、次に必要な情報、相談先への導線を検討する
問い合わせはあるが、対象外の相談が多い	営業記録から誤解の内容を探り、対応範囲や利用条件の説明を見直す
AI参照元とひも付いた問い合わせが商談に進んでいる	入口ページと相談内容の共通点を分析し、関連テーマの拡充を検討する

問い合わせが少ないページでは、相談ボタンの追加を決める前に、読者が次に必要とする情報を検討します。用語解説なら具体的な活用例、導入条件の記事なら費用や対応範囲が候補です。営業で繰り返し聞かれる質問や、ページ閲覧後の行動も参考に、補う内容を決めます。

観測するテーマを絞った実践例として、HubSpotのRory Hope氏による自社のAI検索施策の報告があります。同社は、課題の把握、他社との比較、導入条件の確認といった検討段階に応じて質問を設定し、ブランド名の登場と自社ページの引用を別々に追っています。対象は同社が選んだ質問ですが、露出の総数だけで評価せず、見込み客が知りたい内容に結び付けて測る考え方は参考になります。

Google以外の露出を補足する手段として、Bing Webmaster Toolsの「AI Performance」もあります。Microsoft CopilotやBingのAI生成要約などで引用されたURLと関連フレーズを確認できます。ただし、引用回数は訪問数ではなく、Google側の表示回数とも対象が異なります。全AIの成果として合算せず、ページ改善の手がかりとして補足する位置づけです。

月次の分析結果は、修正するページと内容まで具体化します。AI Assistant経由の問い合わせがある記事でも、相談内容が対応範囲と合っていなければ、先に説明を見直します。商談につながった問い合わせで共通の質問が出ていれば、その回答を記事や導入事例に補います。修正日と内容を記録し、以後の問い合わせや商談状況と併せて振り返ります。

Googleの仕様確認日：2026年10月12日。Bingの仕様確認日：2026年10月10日。手順は公式資料に基づき、メニューや表示項目はアカウントの設定・権限によって異なります。