外部要因を知る242026/8/27
優先ソースのボタンは、付けるべきか — 読者が選ぶ導線と、サイトが機械に伝える情報は別
読者が優先ソースに選んだサイトは、Top Stories ではその読者に表示されやすくなり、AI Mode と AI Overviews では印で強調されることがあります。ボタンを付けるかは事業の判断ですが、なぜ診断項目にしないのかを一次資料から整理します（SILVE の運用方針。業界標準ではありません）
記事
海外の一次情報を全文翻訳ではなく「要約＋独自解説＋日本企業への示唆」の形でまとめています。
各行の左の数字は、判断基準を読む順番です。順路に入っていない記事には付きません。
用語・診断基準の記事は一続きの判断基準として書いています。はじめての方は 判断基準を読む順番 から、どの記事がどの問いに答えるのかを見てください。
何を知りたいですかいま直せることを知りたい測り方の考え方を知りたいAI 検索に出ない理由を知りたい施策の効果を確かめたい診断していない領域を知りたい
7 件 / AI 検索に出ない理由を知りたい条件をクリア
外部要因を知る272026/8/12 ・ SILVE 編集部
AI に見つけてもらうには、自社サイトだけ直せばいいのか — 情報環境という考え方
AI が企業について語るとき、参照するのは公式サイトだけではありません。情報源を Owned / Platform / Earned / Community の 4 層に分け、言及数を増やすのではなく事実の不整合を減らす、という考え方を一次資料と 2026 年の研究から整理します（SILVE の測定モデル。業界標準ではありません）
外部要因を知る252026/8/11 ・ SILVE 編集部
AI 検索ごとに、情報源はどれだけ違うのか — 一つの GEO を全エンジンへ一般化しない
同じ Google の従来検索・AI Overviews・Gemini ですら、取得する情報源の Jaccard 類似度は 0.11〜0.18。SIGIR 2026・ACL 2026 の査読済み研究から、エンジンごとに何が違い、何を共通化し、何をプラットフォーム別に測るべきかを整理します（SILVE の測定モデル。業界標準ではありません）
測り方を知る232026/8/11 ・ SILVE 編集部
AI可視性 は何回測れば信頼できるのか — 1 回の検索を指標にしない
「AI Visibility 62%」は、もう一度測っても 62% とは限りません。引用元の重なりはどれくらいか、3.5 ポイントの差は本当に差なのか、何回測れば信頼できるのかを一次資料から整理します（SILVE の測定モデル。業界標準の手順ではありません）
サイトを直す192026/8/11 ・ SILVE 編集部
「AI に引用されやすい文章」が逆効果になる — 取得と引用を分ける
「AI に引用されやすい文章」に書き換えると、上流の取得が悪化して引用まで減る場合があります。GEO 研究の「最大 40%」が何を測っていたのか、取得から測り直すと何が起きるのかを一次資料から整理します（SILVE の操作モデル。業界標準ではありません）
測り方を知る202026/8/11 ・ SILVE 編集部
AI 検索は 1 回の質問で何回検索するのか — Query Fan-out の正しい読み方
AI 検索は 1 つの質問から複数の関連クエリを生成します。ただし検索回数は公開されておらず、Google 自身が「fan-out クエリごとにページを作ること」をスパムポリシー違反になり得ると名指しで警告しています（SILVE の解釈モデル。Query Fan-out 自体は Google 公式の技術です）
測り方を知る222026/8/11 ・ SILVE 編集部
引用される・推薦される・選ばれるは全部違う — AI 上の露出を分けて測る
「AI に出た」には言及・引用・推薦・選択・行動という 5 つの違う現象が隠れています。それぞれを分けて測る方法と、単発のプロンプト結果を順位と呼んではいけない理由を一次資料で整理します（SILVE の測定モデル。業界標準の指標ではありません）