【LLMO論文解説】ChatGPTの外部クリックは会話の5.2%｜米国の閲覧記録で測ったAI検索の影響（プレプリント）

「ChatGPTで調べる人が増えると、Webサイトへのアクセスは減るのか」は、LLMO対策を考える経営者やWeb担当者が、ほぼ必ず気にする問いです。この問いに、実際の閲覧記録で答えようとした論文が2026年7月に公開されました。

「Answering Without Referring: How AI Search Rewrites the Web’s Economic Bargain」は、米国の家庭のパソコンでの閲覧履歴を使い、ChatGPTとGoogleを比べた研究です。会話のうち外部サイトへのクリックにつながる割合と、ChatGPT検索の利用拡大で従来の検索が減ったかを調べています。

合同会社謙虚は、3つのドメインを並行して運用し、何を変えると数字が動くかを測り続けています。AI検索が「訪問」を減らす側にも働くのかを、実際の閲覧データで確かめた論文なので、自社の数字を読むときの物差しとして原文から読みました。

結論：3行で言うと

• ChatGPTの会話で、外部サイトへのクリックが出たのは会話全体の5.2%でした。Googleの検索では31.1%です（米国のパソコン、2024年10月〜2025年7月）
• ChatGPT検索が使える人が広がると、従来の検索（Google・Bing・Yahoo）の回数は、拡大前の平均に比べて9.4%減りました。利用開始から20週以降は17.0%減です
• 減りが大きかったのは、学術・事典のような調べもの系のサイトです。モール型の通販サイト（ECマーケットプレイス）や娯楽・ゲームのサイトは、変化が小さい結果でした

ただし、調べたのは米国のパソコンの利用だけです。日本のサイトの数字として使うには、別の確認が要ります。

この論文の基本情報

項目	内容
原題	Answering Without Referring: How AI Search Rewrites the Web’s Economic Bargain
著者	Qiaoni Shi、Kai Zhu、Kai Gu（3人。所属はボッコーニ大学、イタリア・ミラノ）
公開日	2026年7月8日（arXivへの投稿日。確認した版はv1）
arXiv番号	2607.07652（分野は cs.CY。計算機と社会）
掲載・採択状況	arXivのページには、学会や雑誌の採択の記載が見当たりません。原文の表紙も「This version: July 2026」とあるだけで、査読を経たとは確認できません（プレプリント）
種類	実際の閲覧履歴を使う経済学寄りの実証研究
データとコード	原文には公開先を見つけられませんでした。元データは、データ提供元の企業が持つ閲覧パネルです

論文はこちらで読めます。arXiv（2607.07652）。

この論文が答えた問い

ChatGPTのようなAI検索は、質問に答えるだけで終わることが多いのか。終わるなら、従来の検索から送られてくるはずの訪問は、どれだけ減るのか。

従来の検索は、質問を受けて、Webサイトへ利用者を送り出す仕組みでした。サイト側は、そこで得た訪問を広告や購入、問い合わせにつなげてきました。

AI検索は、答えをその場で作れます。論文はこの変化を、サイトが受け取る「訪問」の面から数えようとしています。

どうやって調べたのか

使ったのは、データ提供元の企業が集めた、米国の家庭のパソコンの閲覧記録です。1台ごとに、開いたページ、時刻、どのページから来たか（参照元）が残っています。

項目	内容
対象	米国の家庭のパソコン（デスクトップ）。月ごとに16.8万〜23.8万世帯。スマートフォンは含まれません
期間	2024年10月〜2025年7月（10か月）
ChatGPTの数え方	1つの会話を1回と数える（1時間を超えてあいて同じ会話が再開した場合は別の回）
Googleの数え方	検索1回を1回と数える
主な指標	外部サイトへの正味のクリックが1回以上出た割合（論文の呼び名は「参照率」）
減少の調べ方	ChatGPT検索の提供拡大（2024年10月31日は有料会員、12月16日はログイン済みの無料利用者、2025年2月5日はログインなしの利用者）を使い、使えるようになった世帯と、ChatGPTもClaudeも使っていなかった世帯を比べる

「正味のクリック」は、ChatGPT自身のページ内の移動や、自動のアクセスを除いた、人間が外部サイトへ進んだ記録です。

論文は、質問の文面は見られないと明記しています。何を聞いたかの代わりに、会話の前後15分の閲覧内容から、調べものの種類を推定しています。

パネルの偏りについて、原文は付録で、パネルは米国の人口を代表せず、若めで、所得は中間層と高所得層に偏ると述べています。

減少の分析では、年齢と世帯所得の構成を国勢調査系の統計に合わせて重みを付けています。

結果

会話の95%近くは、外部サイトへの訪問が出ない

指標	Googleの検索	ChatGPTの会話
外部クリックが出た割合（参照率）	31.1%	5.2%
対象の世帯数	291,747	56,578
期間中に一度も外部クリックが出なかった世帯の割合	9.6%	74.4%
同じ世帯・同じ週で比べた差（回帰の係数）	-0.290（約29ポイント低い）

同じ世帯の同じ週に絞って比べると、ChatGPTは8.1%、Googleは39.6%でした。この数字は世帯と週ごとの平均で、全体の5.2%や31.1%とは別の値です。

論文も、全体の割合と平均値が違う点を説明しています。

ChatGPTとGoogleの差は、利用者の違いや週ごとの違いでは説明されませんでした。ただし論文は、同じ週でも、ChatGPTとGoogleに持ち込む用件が違う可能性は消せないと書いています。

クリックが出ない会話の中身について、原文は断定を避けています。満足して終わった場合、あきらめた場合、参照元が消されて記録されなかった場合が混ざると述べています。

残ったクリックは、Googleの縮小版ではない

ChatGPTから外へ出たクリックの行き先は、Googleとは違う偏りを持っていました。表は、全クリックに占める割合を、ChatGPTからGoogleを引いた差（ポイント）で示したものです。

行き先の種類	ChatGPTの割合 – Googleの割合
事典・知識系のサイト	+13.1
ツール・ソフト提供サイト	+8.7
学術研究のサイト	+5.4
開発者・技術系のサイト	+4.7
SNS	-15.8
広告で収益を得ているサイト	-27.6

広告収入に頼るサイトは、ChatGPTのクリックの中で32.7%、Googleのクリックの中で60.3%でした。論文は、訪問で稼ぐ型のサイトほど、AI検索の少ないクリックからも外れやすいと述べています。

行き先の集中度も違いました。Googleのクリックは、動画サイトや掲示板、百科事典のような大きなサイトに集まります。

論文の指標では、Googleは集中度がChatGPTの1.87〜3.47倍でした。

ChatGPTは、世帯ごとに違う小さな専門サイトへ散らばります。

論文によると、同じ世帯の中で比べると、参照が少ない世帯では散らばり方に差が見られませんでした。参照が多い世帯では、ChatGPTのほうがむしろ特定のサイトに集中していました。

全体の散らばりは、世帯どうしの違いから生じていると論文は説明しています。

ChatGPT検索が広がると、従来の検索が減った

比べた相手は、それまでChatGPTもClaudeも使っていなかった世帯です。ChatGPT検索が使えるようになった世帯は、1週間あたりの検索が3.14回少なくなりました。

拡大前の平均33.51回に対して、9.4%の減少です。

時間がたつほど、差は広がっています。

比較の設計	利用開始後の全期間	20週以降
3回の拡大をまとめた比較（論文が主に使う設計）	-9.4%	-17.0%
12月16日のログイン済み利用者と、まだ使えないログインなし利用者の比較	-4.9%	-8.2%

数字はいずれも、拡大前の平均に対する減少率です。2つの設計で大きさは違いますが、減る方向は同じです。

論文は、表の2つめの比較のほうが、ChatGPTの利用者どうしで比べるので、利用者の偏りが少ないと読んでいます。

検索経由の訪問が減ったサイトの種類は、次のとおりです。

• 学術研究のサイト：-32.8%
• 事典・知識系のサイト：-26.5%
• 開発者・技術系のサイト：-15.1%
• ニュース・報道のサイト：-13.4%

モール型の通販サイト（ECマーケットプレイス）や娯楽・ゲームのサイトは、変化が小さいか、統計的に差があるといえない結果でした。ブランドが自社で運営する通販サイトは、検索経由の訪問が7%減っています。

学術・事典・ニュースの3種類は、検索経由だけでなく、すべての経路を合わせた訪問も減っています。

付録には、サイトのAI用クローラー（ChatGPTなどが情報を集めるプログラム）の拒否設定を調べた結果もあります。分類できた3,844サイトのうち79%が、主要なAIクローラーのどれかを拒否していました。

拒否しているサイトのほうが、ChatGPTからの訪問は1サイトあたりの平均で多い結果でした（拒否ありが6.48件、拒否なしが4.48件）。論文は、この拒否設定が効くのは学習用の収集で、検索のときの閲覧は別の経路だからと説明しています。

論文自身が書いている限界

• 観察できたのは、米国のパソコンの行動です。利用者の満足度、サイトの収益、長い目で見たコンテンツの制作意欲は、測っていません
• クリックが出ない理由が不明で、満足して終わったのか、あきらめたのかを区別できません
• 質問の文面が見えないため、調べものの種類は、会話の前後の閲覧からの推定です。論文は、「利用者が選んだ用件の違い」と「AIが答えを抱え込む仕組み」のどちらも、結果と矛盾しないと述べています
• ChatGPT検索の利用を示す印は、他の機能とも共通の通信から推定した値で、実際より多めに出る可能性があります
• 使っていない人との比較には、利用者の偏りが残っている可能性があります。すでにChatGPTを使っていた人どうしの比較では、20週以降の減少が8.2%で、主な設計の17.0%より小さく出ました。論文もこの可能性を認めています

原文を読んで気づいた点

• 日本での検証は、原文の対象外です。対象は米国のパソコンです。日本の検索の使われ方、スマートフォンの利用、日本語のサイトには、この数字を当てはめられません
• スマートフォンは対象外です。スマートフォンで同じ傾向になるかは、この論文からは分かりません
• 期間が古い点にも注意が必要です。データは2025年7月までで、その後のChatGPTの引用表示や、Google側のAIによる要約の変化は、結果の外にあります。原文には、Googleの要約表示の影響を扱った記述を見つけられませんでした
• 査読前のプレプリントです。第三者による確認の記載は、見当たりませんでした。分析の細部は付録にまとまっていますが、元データは外部から再現できる形で示されていません
• 表1の行を割っても、5.2%とは一致する形になりません。表の「外部クリックの総数」の行は訪問の数で、割合は「1回以上クリックが出た会話」の数から作られています。両者は単位が違うため、本文の説明に従って読みました
• 「9.4%減」は検索回数の減少です。要旨の「検索の利用が9.4%減った」は、Google・Bing・Yahooの検索回数が、拡大前の平均から減った割合を指します。サイトのアクセス全体が9.4%減る意味ではありません
• 業界レポートの3〜7%との一致は、条件つきです。論文は、民間の業界レポートがChatGPTの外部クリックを3〜7%の範囲で報告しており、自分たちの5.2%はその範囲にあると述べています。ただし分母の定義が違うので、直接は比べられないとも書いています
• サイトの種類の分類は、AIが行いました。サイトの種類（事典、通販など）は、論文がGPT-4oに分類させ、一部を人が確かめた結果です。分類の誤りが混ざる可能性があります

この論文から、言えること・言えないこと

言えること（論文の設定で確認された）	言えないこと（論文では確認されていない）
米国のパソコンでは、ChatGPTの会話で外部クリックが出る割合は、Googleの検索よりかなり低かった	日本の利用者や、スマートフォンでも同じ割合になること
ChatGPT検索が使える世帯では、従来の検索の回数が減った	自社サイトのアクセスが、同じ割合で減ること
減りは調べもの系のサイトで大きく、モール型の通販・娯楽のサイトでは小さかった	どの業種のサイトでも減ること。または、減らないこと
ChatGPTの外部クリックは、小さな専門サイトや、広告に頼らないサイトへ偏った	クリックが出たサイトの売上や問い合わせが増えること
クリックが出ない会話が大半だった	その会話で利用者の用件が満たされたかどうか

「5.2%」は、会話のうち外部へのクリックが1回以上出た割合です。「ChatGPTからの訪問が、Googleの5分の1になる」という意味ではありません。

中小企業の視点で、どう受け取るか

ここからは論文の主張とは別の、私の読み取りです。日本の事例による裏づけは、まだ付いていません。

1. 「引用されること」と「訪問されること」を、別の数字で見る

この論文が示したのは、AI検索で答えが完結すると、サイトへの訪問が出にくいことです。そのため、AIの回答に載ることと、サイトに人が来ることを、同じ成果として扱うのは危険です。

自社の計測では、回答への登場とアクセス数を別々の欄で記録しておくと、どちらが動いたかを切り分けられます。

2. 調べもの系の記事ほど、検索経由の訪問が減る可能性を見ておく

減少が大きかったのは、事典や学術のような、答えが短く言い切れるサイトでした。「用語の意味」や「手順の説明」だけで構成した記事は、同じ影響を受ける可能性があります。

確かめられたのは米国の話です。自社のSearch Consoleで、そうした記事のクリック数が動いていないかを見ておく価値があります。

3. 訪問のあとに残るものを、記事に足す

ChatGPTの会話で外部クリックが出た割合が高かったのは、開発・技術の調べもの（13.4%）、学術研究（12.1%）、ブランドのサイトを見る場面（9.4%）でした。答えだけでは足りず、元のページを見たくなる場面だと私は読みます。

こうした場面に応える情報、たとえば料金の根拠、実例の写真、問い合わせの導線を、記事の中に用意しておく方向は考えられます。効果の測定は、この論文の対象外です。

4. 数字を鵜呑みにせず、自社の流入元で確かめる

AI検索からの訪問は、参照元が記録されない場合があると、論文も認めています。自社のアクセス解析で、ChatGPTなどからの流入が見えているかを確かめるところから始められます。

よくある質問

「Answering Without Referring」論文の5.2%は、日本のサイトにも当てはまりますか

そのまま当てはめるのは早計です。この論文のデータは、米国の家庭のパソコンでの2024年10月〜2025年7月の閲覧記録です。

スマートフォンの利用も、日本の利用者も、対象の外です。

日本について知りたい場合は、自社サイトの流入元を実測するのが確実です。

ChatGPT検索の拡大で検索が9.4%減るなら、自社サイトへのアクセスも9.4%減りますか

9.4%減るとは限りません。9.4%は、ChatGPT検索が使えるようになった世帯の、1週間あたりの検索回数が、拡大前の平均から減った割合です。

サイトごとのアクセスの減少率ではありません。

論文が示した減少も、サイトの種類で大きく違いました。学術や事典では3割前後、娯楽やモール型の通販では小さい結果です。

「Answering Without Referring」論文は、AI対策をしても無駄だと言っているのですか

論文の主張は別の所にあります。論文は、訪問の分け方がどう動いたかという現象を測っており、対策の効果は調べの対象外です。

ChatGPTの外部クリックが、小さな専門サイトや広告に頼らないサイトへ偏ったという結果もあり、行き先が残っている部分もあります。

まとめ：今日できる1つのこと

自社のアクセス解析で、ChatGPTなどのAIサービスからの流入が、参照元の欄に出ているかを確認してください。出ている場合は、直近3か月の訪問数を、検索経由と並べて記録します。

AIの回答に登場する回数と、実際の訪問数を別々に追えるようにしておくと、この論文が示した「答えて終わる」変化が、自社で起きているかを自分の数字で確かめられます。

この論文は、LLMO論文の一覧の一本です。ほかの論文の解説も、順次公開しています。

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