結論: まず使う価値はある。ただし、AI検索市場全体を測ったことにはならない
Microsoft Clarity の Topic Insights は、小規模チームが最初に使える無料の GEO 計測ツールの一つです。テーマごとにプロンプトを設定し、自社ドメインが引用されたか、どのドメインが繰り返し登場するか、どこにコンテンツの不足があるかを調べられます。
予算がほとんどなく、まず AI 検索での可視性の基準値を作りたいなら、Clarity は合理的な出発点です。1つのテーマでレポートを実行し、調査するページを絞り、それから改修箇所を決めます。数枚の ChatGPT の画面だけで「AI に推奨されている、されていない」と判断するよりも、はるかに再現性があります。
ただし、これを AI 市場全体のモニタリングと見なしてはいけません。Topic Insights は現在 Beta です。Microsoft の説明では、GPT-5.3 と WebIQ の検索 grounding レイヤーを使用し、1プロジェクトにつき週10レポートまでとされています。これは繰り返し比較できる方向性のあるテスト環境であって、ChatGPT、Google、Perplexity、Copilot を含むすべての実ユーザー回答の完全な記録ではありません。
| チームの状況 | Clarity から始めるのは妥当か | 次にすること |
|---|---|---|
| 予算が限られ、1つの重要テーマに AI 可視性があるかだけを知りたい | 妥当 | 10〜15個のプロンプトでテーマを作り、3〜4週間比較する |
| Copilot/Bing の利用者が明確、または英語の情報探索コンテンツが中心 | とても妥当 | 引用されたページと grounding query を改善キューにする |
| ChatGPT、Google AI、Perplexity などの入口ごとの状況を知りたい | 不十分 | プラットフォーム別に見られるデータを追加する |
| 経営層に AI 検索全体のシェアを報告したい | 不十分 | 対象プラットフォームと方法を明記した複数ソースのダッシュボードを使う |
Clarity は、すべての GEO ツールを無料で置き換えるものではありません。推測を、記録可能な最初の基準値に変えられることが価値です。
Topic Insights は何を測っているのか
Microsoft は 2026年7月9日に Topic Insights を公開しました。Clarity の AI Citations を拡張し、散在する引用の観測をテーマ単位の判断材料にします。自社ドメインがどの程度登場するか、回答への寄与がどれくらいか、競合ドメインがどの引用を取っているか、どこをコンテンツで補うべきかを確認するための機能です。
Topic Insights のレポートは、チームが定義したテーマ、プロンプト、競合ドメインを中心に作られます。各プロンプトに対する AI の応答を評価し、引用されたドメインとページを見つけ、テーマ単位で集計します。従来の順位レポートではありません。各シグナルは次のように読みます。
| シグナル | 答えやすくなる質問 | 証明しないこと |
|---|---|---|
| 可視性・引用状況 | この追跡プロンプト群で自社ドメインは出たか | すべての実ユーザーに表示されること |
| Share of Authority | このテーマでどのドメインがより多く引用されるか | 検索順位や市場シェア |
| Answer contribution | 自社コンテンツが出たとき、回答をどの程度支えたか | ページ品質の最終スコア |
| 機会の提案 | 調査すべきテーマ、ページ、不足はどこか | 引用、流入、売上の保証 |
小規模チームに役立つ理由はここにあります。「AI が当社のページを好むかもしれない」という曖昧な話を、ページ、情報源の傾向、プロンプト群という具体的な調査リストに変えられます。
図1. 数値は読み方をそろえるための計測シグナルです。順位、売上、またはすべての AI 応答における表示を直接示すものではありません。
10〜15個のプロンプトを、ただの寄せ集めにしない方法
現在のレポート作成画面では、比較できるプロンプト群が必要で、最低10件を求められる場合があります。最初のレポートなら10〜15件で十分です。ただし、すべてが同じ意思決定に役立つことが条件です。思いついた質問を全部同じレポートに入れてはいけません。Beta 機能のため、最終的にはプロジェクト画面に表示される現在の上限を確認してください。
たとえば B2B の AI 可視性ソフトウェアを販売している場合、「GEO とは何か」「GEO ツールには何があるか」「Auspia の価格」「robots.txt の書き方」を一つのテーマに混ぜるべきではありません。回答の型、引用される情報源、購買意図が異なるため、平均値を出しても行動に結びつきにくくなります。
最初のテーマは「チームが AI 検索可視性モニタリングツールをどう選ぶか」のように絞る方がよいでしょう。
| プロンプト群 | 例 | 確認したいこと |
|---|---|---|
| 購入比較 | 「小規模 SaaS チーム向けの AI 可視性計測ツールは何がよいか」 | ツール選定の回答にブランドが入るか |
| 予算の質問 | 「限られた予算の中小企業は、AI 検索の可視性をどう計測できるか」 | 無料と有料の選択肢をどの情報源が支えているか |
| 運用の質問 | 「AI 検索最適化が機能しているかをどう計測するか」 | 計測方法と根拠の説明をカバーできているか |
| プラットフォームの境界 | 「ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Copilot は個別に追うべきか」 | 適切なプラットフォーム判断の枠組みを提供できているか |
10〜15個の質問を3〜4種類の意図に分けます。各プロンプトは見込み顧客が実際に聞きうる質問であり、コンテンツ、製品、または市場の判断に結びつく必要があります。最初からブランド名入りの質問だけで埋めないでください。ブランド名入りの質問は既にある認知を確認しやすい一方で、非指名の需要でどこに不在なのかは教えてくれません。
図2. 最初のプロンプト群は1つのテーマ判断のために作ります。意図を分けておくと、レポートを実行計画に変えやすくなります。
"Copilot と select partner integrations" は、ChatGPT が必ず含まれるという意味ではない
ここは最も過剰に推測されやすい箇所です。
Bing Webmaster Tools の AI Performance に関する公開説明では、Microsoft Copilot、Bing の AI 生成要約、そして "select partner integrations" をまたぐ引用活動を集計するとされています。Microsoft Clarity の Citations の説明でも、"supported AI experiences" や "partner AI platforms" という表現が使われています。
しかし、これらの公式ページはすべてのパートナーを列挙していません。また、ChatGPT がデータセットの情報源に含まれるとも明言していません。Bing 単体の数字より大きく見えるレポート値があっても、ChatGPT のデータが含まれる証拠にはなりません。Copilot、複数の Bing AI 体験、接続済みのパートナー文脈、異なる集計ルール、またはそれらの組み合わせによる可能性があります。
安全に言えるのは次の範囲です。
Clarity と Bing の AI 引用データは、Microsoft がサポートする AI 体験と一部のパートナー連携を対象にしています。ただし、これらの機能説明で Microsoft は ChatGPT を開示済みのデータソースとして確認していません。
これは細かい表現の問題ではありません。GEO のレポートでは、公開確認されているプラットフォーム範囲と、チームがデータに期待している範囲を分ける必要があります。分けなければ、方向性の指標から未検証のプラットフォーム結論を作り、その誤りをコンテンツの優先順位や予算に持ち込むことになります。
無料ツールが最初に答えやすい質問
Clarity は、特に次の問いに向いています。
- 重要テーマで、すでに AI 回答に引用されているページはあるか。
- どの競合や出版社が繰り返し自社と一緒に出てくるか。
- 既存コンテンツに足りないのは、定義、例、比較、根拠、それとも専用ページか。
- コンテンツ更新後、同じプロンプト群での傾向は変わったか。
一方、これだけでは次の問いには答えられません。
- 主要な AI プラットフォーム全体での可視性はどの程度か。
- ChatGPT の利用者は自社ブランドを頻繁に見るか。
- 1回のコンテンツ更新が売上成長を直接生んだか。
- 従来の SEO をやめて AI 最適化だけにすべきか。
Microsoft も境界を示しています。Citations は、サポート対象の体験をまたぐ集計ビューで、日次更新と短い処理遅延があります。これは grounding と引用活動の代表的なビューであり、すべての AI 参照を明細化した完全な記録ではありません。Topic Insights の Beta に関する注意書きも、正確性、完全性、特定の結果を保証するものではなく、方向性のモニタリングとして使うよう求めています。
この制約は価値を下げるものではありません。正しい使い方を示しています。仮説を立て、ページを確認し、次回以降のレポートで検証する。1ポイントの変化を結論として扱わないことです。
図3. コンテンツ機会の確認では、繰り返し出る情報源と自社ページの不足を調べます。特定の数値や一度の回答だけで成果を判断するものではありません。
小規模チームが1時間で回せる最初の GEO モニタリング
最初から複雑なダッシュボードは必要ありません。獲得に影響する質問を1つ選び、約1時間で次のループを回します。
- 「AI SEO」のような広すぎるテーマではなく、「中小企業向け AI 可視性モニタリング」のような狭いテーマを選ぶ。
- 10〜15個のプロンプトを書き、比較、予算、導入、リスク、代替案などの意図を付ける。
- 同じ購買場面で登場するドメインだけを競合に加える。業界の大手サイトをすべて競合として並べない。
- レポートができたら、選ぶ不足は1つだけにする。たとえば、予算が限られたチーム向けのモニタリング質問では競合が頻繁に引用されるが、自社には該当ページがないという状態です。
- 新規ページを作る前に、既存ページを監査する。足りないのは直接的な回答、価格の境界、プラットフォーム範囲の説明、それとも完全な購入ガイドか。
- レポート日、プロンプトの版、ページ変更を記録する。次回は同じセットだけで比較する。
図4. まず基準値を作り、次にコンテンツの不足を検証します。横断比較が事業上必要になったときに、マルチプラットフォームのデータを追加します。
Clarity からマルチプラットフォームデータへ移るタイミング
答えは、Clarity が悪いということではありません。事業上の問いが、Microsoft が公開しているデータ範囲を超えたということです。
顧客が複数の AI 入口から自社を発見し始めると、すべてを1つの数値にまとめることが問題を隠します。Copilot の情報探索型の質問では強くても、ChatGPT の購入比較ではまったく出ないことがあります。Google AI 検索では関連する露出があっても、Perplexity は製品サイトより業界メディアを引用しやすいかもしれません。引用の仕方、利用者の意図、可視性データはプラットフォームごとに異なります。
| 見えてきたシグナル | 単一データ層だけでは足りない理由 | 必要な能力 |
|---|---|---|
| 商談や顧客ヒアリングで複数の AI アシスタントが繰り返し話題になる | 発見が1つのエコシステムだけで起きていない | プラットフォーム別の可視性とプロンプトデータ |
| 1回のコンテンツ更新を複数プラットフォームで比較したい | 集計値ではどこで差が生まれたか分からない | プラットフォーム、テーマ、ページをまたぐ比較 |
| コンテンツチームに毎週の改善キューがある | 単発レポートでは継続的な優先順位付けを支えられない | 統合された複数プラットフォームのモニタリングと優先順位付け |
| 予算承認でツール価値を説明する必要がある | 無料ツールだけでは事業上の問い全体に答えられない | ページ、プロンプト、競合変化に結び付く説明可能なレポート |
ここに Auspia の役割があります。使えるデータ層が1つでよく、予算が非常に限られているなら、Microsoft Clarity から始めるのは合理的です。GEO をしていると言うためだけに、高価なエンタープライズツールを買う必要はありません。
一方で、目的が複数プラットフォームにまたがる AI 検索可視性なら、単一プラットフォームのデータ、あるいは完全な対象範囲が開示されていないデータには盲点が残ります。Auspia は複数の AI プラットフォームのデータを1つのモニタリングと最適化の流れに集め、プロンプト、ページ、ブランドの登場状況を比較できるようにします。複数プラットフォームを扱うチームにとっては、各プラットフォーム向けに高価なツールを別々に契約するより、コストを管理しやすく、継続的な改善にもつながります。
Auspia の AI Search Visibility Checker で最初の可視性を確認し、継続的に追うべきプラットフォームとテーマを決めてください。これは Clarity を置き換えるものではありません。単一のシグナルから、より完全なデータ層へ移るタイミングを判断するための補完です。
最終判断: 無料で基準値を作り、重要な盲点にだけ費用を払う
Topic Insights の登場は良い知らせです。GEO の入り口にかかる費用を下げると同時に、「AI の回答に一度出た」ことと「継続的に引用される」ことを分けて考えるよう促します。
小規模チームなら、まず無料で始めてください。1つのテーマで再現可能なプロンプトレポートを実行し、実際のコンテンツ不足を1つ見つけ、1回改善し、傾向を見ます。この過程そのものが、曖昧な GEO の主張をかなり減らします。
顧客が ChatGPT、Google、Perplexity、Copilot など複数の入口で調査や比較をしているなら、次の段階は1つのプラットフォームレポートがすべての問いに答えたふりをすることではありません。プラットフォーム範囲の不足を埋めることです。費用を払う価値があるのは、見栄えのよいスコアではなく、どのプラットフォームの、どの質問に対して、どのページへ時間を使うべきかが分かることです。
よくある質問
Microsoft Clarity Topic Insights は無料ですか？
Microsoft の 2026年7月の機能発表では、Topic Insights は Microsoft Clarity ユーザーに提供されると説明されています。現在は Beta であり、対象資格、レポート数、利用可能なレポートはプロダクトの更新やアクセス権により変わる場合があります。運用に組み込む前に、プロジェクト画面の現在の権限と制限を確認してください。
Topic Insights で ChatGPT を計測できますか？
機能説明だけからその結論は出せません。Microsoft は Copilot、Bing の AI 体験、一部のパートナー連携を確認していますが、すべてのパートナーを列挙しておらず、ChatGPT を開示済みの情報源として確認していません。"select partner integrations" を ChatGPT カバレッジの証拠と解釈しないでください。
Topic Insights と Bing AI Performance で結果が違うのはなぜですか？
統計対象と方法が異なり得るためです。Bing AI Performance はサポート対象の体験をまたぐ引用活動を集計します。Topic Insights はチームが定義した代表的なプロンプトを中心にテーマ比較を作り、Beta では GPT-5.3 と WebIQ grounding レイヤーを使います。両者は相互補完する方向性のシグナルとして扱い、同じ指標として足したり割ったりしないでください。
1つのプラットフォームのデータだけで GEO を始められますか？
はい。1つのプラットフォームでも、プロンプトの規律、コンテンツ不足の発見、傾向の確認を学べます。ただし、すべての AI プラットフォームでの成果を結論づけることはできません。事業が複数の AI 入口に依存するほど、明示的なプラットフォーム別データが重要になります。
