ケーススタディ

AIが人を送り込むのは、ブログ記事じゃなかった。実測した着地ページの話

先に結論

自社で運営する占いメディアで、AIとBingが実際にどのページへ人を送っているか、GA4で着地ページを実測しました。予想は外れました。

AI(ChatGPT・Copilot・Perplexity)からの流入で、いちばん多く人が降り立っていたのは、力の入ったコラムでも、長い解説記事でもありません。1本の「計算ツール」ページでした。しかもそれが、AI流入の約44%を占めていた。

AIに拾われたいなら、読み物を増やす前にやることがある。実データで見ていきます。期間は2026年5月、すべてGA4の実測値です。


AI流入が降り立ったページ、トップはこれだった

AIからの流入(openai・chatgpt.com・copilot・perplexity)を、着地ページで集計しました。上位はこうです。

着地ページAI流入セッション中身
/rokusei/rokusei-calculator/887六星占術を生年月日から自動計算するツール
/shichusuimei/calculator/71四柱推命の計算ツール
/doubutsu/calculator/63動物占いの計算ツール
/koyomi/takarakuji-kauhi/59宝くじを買う吉日の早見ページ
/rokusei/(西暦)-nani-seijin/各20前後「○年生まれは何星人」の一問一答

トップの計算ツール1本で887セッション。これはこの期間のAI流入のおよそ44%にあたります。残りも、計算ツール、早見ページ、「○年は何星人」という一問一答。どれも、ユーザーの問いにその場で答えが出るページです。

長い読み物コラムは、ほとんど顔を出しませんでした。


Bingでも、降り立つページは同じ型だった

偶然かもしれない。そう思って、流入の柱であるBingでも同じ集計をしました。結果は、ほぼ重なりました。

着地ページBing流入セッション中身
/rokusei/rokusei-calculator/3,002六星占術の計算ツール(AIと同じ1位)
/kusei/kusei-hayami/457九星の早見表
/shichusuimei/calculator/452四柱推命の計算ツール
/mbti/16p-aishou/297MBTIの相性診断
/flower/hanakotoba/270花言葉の一覧
/spiritual/zense-shindan/232前世診断

AIで1位だった計算ツールが、Bingでも1位。 続くのも、早見表、計算ツール、相性診断、一覧、診断。読み物ではなく、引いたら答えが出るページばかりです。AIとBingは参照元を共有しているので、片方で拾われる型は、もう片方でも拾われます。


なぜ「ツール・早見表・診断」が拾われるのか

理由は、AIの仕事の性質にあります。AIは、ユーザーの問いに短く正確に答えたい。そのとき、「答えそのもの」を持っているページを選びます。

「六星占術 自分」と問われたら、計算してくれるページ。「2000年は何星人」と問われたら、その一問に答えるページ。「宝くじ いつ買う」と問われたら、吉日を出すページ。AIにとっては、長い前置きのある記事より、答えが構造化されて置いてあるページのほうが、引用も誘導もしやすい。

逆に、結論が文章の奥に埋まっているコラムは、拾いにくい。AIは「答え」を探していて、「読み物」を探してはいないからです。


だから、何を作るべきか

AIに拾われたいなら、記事を増やす前に、この型を一つでも持つこと。

  • 計算ツール … 生年月日や数値を入れたら、その場で結果が出る
  • 早見表 … 引けば答えがわかる一覧。表で構造化する
  • 診断 … 質問に答えると、タイプや相性が出る
  • 一問一答 … 「○○とは」「○年は何か」に、まっすぐ1ページで答える

占いに限った話ではありません。ECなら「サイズ早見表」「適合表」、サービス業なら「料金シミュレーター」「対応エリア検索」。その場で答えが出るページは、業種を問わずAIに好かれます。記事を10本書く労力の一部を、ツール1本に回すほうが、AI流入には効くことがあります。

着地ページの調べ方はAI流入をGA4で測るに、引用される構造の作り方はAIに引用される文章の書き方にまとめてあります。手順の全体像はGEO完全リファレンスへ。


よくある質問

Q. AI検索に拾われやすいページの型は? 計算ツール・早見表・診断・一問一答。当社実測では、AI・Bingが人を送る先の上位はほぼ全部この型で、読み物コラムはほとんど来ていなかった。

Q. ブログ記事を量産すればAI流入は増える? 型が合っていないと増えにくい。当社のAI流入で最多は1本の計算ツールページ(AI流入の約44%)。記事を増やす前に、その場で答えが出るページを用意するほうが効く。

Q. どのページにAIが送っているか、どう調べる? GA4で参照元をopenai・chatgpt.com・perplexity・bingに絞り、着地ページで集計する。実数で分かる。


最後に

記事を何本書くか、ばかり考えていました。実データは、別のことを言っていた。人が降り立っていたのは、力を込めた文章ではなく、生年月日を入れたら答えが出る、小さなツール1本でした。

AIは、読み物より「答え」を選ぶ。その当たり前を、自分の数字で見るまで、見落としていました。

AL

AIO Lab 主筆

広告運用 × データ分析のマーケター(40代・エンジニア出身)

Meta・Google・TikTok広告のインハウス運用が最も得意。ROAS・CPA起点の高速PDCAで伸ばし、広告と検索(SEO・GEO)の両面から集客を設計します。強みはデータの「見える化」——GA4・BigQuery・日次広告レポートで、数字を判断に変えること。大手予約サービスのマーケ部長を経て、現在はD2Cスタートアップでマーケ/データ責任者。複数の自社メディアを運営し、Bing・AI検索の流入を実データで検証しています。数値はすべて実測、出典のないデータは扱いません。運営者について →

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