新しい調査報告書では、Perplexity のソフトウェア推奨の根拠となっている情報源は、人ではなくモデルが読むように構築されたページが大半を占めており、その中には 215,128 の機械生成された「最高のソフトウェア」ページを共同で公開した 3 つのサイトが含まれていると主張されています。 Trellner Researchが水曜日に発表したこのレポートによると、380のソフトウェアカテゴリにおけるPerplexityの回答の背後にある引用のほぼ60パーセントが、Webの上位10万サイト外にランクされているドメインを指していることが判明した。この発見は、検索エンジンと回答エンジンが人工コンテンツによってどのように静かに操作されるかについての AI 業界の報道 が激化する中で得られたものです。

研究で測定された内容

Trellner 氏は、「CRM ソフトウェア」から「博物館コレクション管理ソフトウェア」まで、購入者が意図する 380 のソフトウェア カテゴリを、OpenRouter を通じて実行される Perplexity の Web ベースの 2 つのモデル、perplexity/sonar および perplexity/sonar-pro に割り当てました。テストでは、モデルごとにカテゴリごとに 1 つのプロンプトを使用しました。合計 760 回の呼び出しで、各製品の公式ホームページ ドメインを使用して JSON でランク付けされた上位 5 つを要求しました。

すべての呼び出しで解析可能な応答が返されました。これにより、2,055 の異なるドメインにわたる 7,534 件の引用に裏付けられた、1,807 の異なる製品に名前を付ける 3,800 の推奨スロットが生成されました。次に Trellner は、引用されたすべてのドメインを Tranco の世界で最もアクセスされている Web サイトのリストと Wayback Machine と照合し、モデルが提供した 1,502 のベンダーのホームページをそれぞれ取得しました。

引用の場所

見出しの数字は明らかだ。 7,534 件の引用のうち、59.8% は Tranco の上位 100 万位リストの 100,000 位よりも悪いランクのドメインを指摘しており、23.4% は上位 100 万位にまったく含まれていないドメインを指摘しています。ランク付けされたドメインを指す引用の中でのトランコ ランクの中央値は 71,611 でした。

最も多く引用された情報源は、よく知られたものと無名なものが混在していました。 G2 が 291 件の引用でトップとなり、次に Reddit が 261 件で続きました。しかし、3 番目に多い情報源は、Gartner の 158 件を上回って 194 回引用されていますが、このベンダーのインタラクティブな製品デモのマーケティング ブログである guideflow.com は、どのカテゴリーでも競合しませんでした。そのブログは、3D レンダリング ソフトウェア、IVR ソフトウェア、RFID ソフトウェア、建築練習ソフトウェアなどに関する回答の基礎を提供しました。これに対し、ウィキペディアは 7,534 件の引用のうち 3 回引用されました。

新しい、知られていない、急速に成長している

このレポートでは、時間的な側面も追加されています。ランク付けされていないドメインもはるかに新しいものです。ランク付けされていない引用ドメインの最初のウェイバック マシンによるキャプチャの中央値は 2020 年で、ランク付けされたドメインの場合は 2011 年でした。また、アーカイブされたランク付けされていないドメインの最初の出現は 16.6 パーセントで、ランク付けされたドメインの 1.6 パーセントに対して 2025 年以降でした。言い換えれば、Perplexity の答えの根拠となる重要な断片は、ごく最近まで存在していませんでした。

モデルが読むために構築された 215,128 ページ

この報告書の最も印象的な主張は、トレルナー氏が明らかに共通の管理下で運営されていると主張する 3 つのサイトに関するものである。そのうちの 2 つは、ホームページに HTML タイトル「Facts & Grounding Page」を付けました (グラウンディングは、これらのモデルが実行するまさに検索ステップです)。そして 3 つ目のサイトと合わせて、機械生成された 215,128 の「ベスト [カテゴリ]」ページを公開しました。 3 つのドメインはいずれも、2023 年 12 月以前には存在していませんでした。

トレルナーはフレーミングに注意を払っています。報告書は、ベンダーブログのコンテンツマーケティング自体には欺瞞的なものは何もなく、企業は常に大規模なブログを公開しており、測定は検索レイヤーがそれをどのように扱うかに関するものであり、「自社が事業を行っていない市場に関するベンダー独自のリストが、購入推奨の3番目に大きな証拠ベースとなった」と指摘している。

AI 検索にとって重要な理由

この調査は、SEO 専門家が警告してきた変化の定量的なスナップショットです。最適化は、検索結果でのランキングから、回答エンジンによって検索されるようになりました。モデル向けに書かれたページ（密度が高く、定型的で、権威あるように見えるように設計されている）は、消費者が中立的なものとして扱う推奨事項の証拠ベースとなる可能性があります。 HN では、このレポートは数百の賛成票を集め、コメント者はこれが AI 検索の失敗を反映しているのか、それとも単にインターネットが AI 検索に適応したことを反映しているのかを議論しています。

重要な警告

トレルナー氏は範囲について明確に述べている。 Perplexity のみが測定されました。「ここにあるものは、他のエンジンに関する主張として解釈されるべきではありません。」 Google が完全に除外されたのは、OpenRouter を介して Gemini モデルを接地すると、OpenRouter 独自の Web 検索プラグインを介してモデルがルーティングされ、測定が汚染されてしまうためです。カテゴリは結果が確認される前に作成され、決して改訂されておらず、完全なデータセット (プロンプト、引用、ドメイン検索) がレポートに付属しています。

これらの警告は双方向に当てはまります。これらは、AI 検索に対する包括的な告発よりも調査結果の範囲を狭めますが、却下することも難しくします。規定された範囲内では、この測定は簡単で再現性があり、根拠のある回答がオープン ウェブの最も信頼できる棚にあると想定していた人にとっては不快なものです。

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