2026年7月 最終更新
その数字は衝撃的です。サイバーセキュリティベンダーのほぼ4社に3社が、購入者がChatGPTにカテゴリの質問を入力しても完全に見えない状態にあります。低いランクにあるのではありません。一度もかすりもしないのです。単純に存在しない状態です。
その不在は商談を失わせます。購入者はすでに見聞きしたブランドだけを候補リストに加える傾向があります。AIが生成した回答に含まれていなければ、検討リストにも入らないのです。
この分析では、なぜこの崖が存在するのかを説明し、競合他社との比較でシェアオブボイスのベースラインを設定する方法を示し、対処すべき点を特定するための4つのシグナル診断を解説します。これは何よりもまず、シェアオブボイスとブランドメンション計測の問題です。
73%という数字が実際に意味すること
GrackerAIベンチマーク（2026年2月公開）では、100社のサイバーセキュリティベンダーを6つのAIプラットフォームで250件の購入者意図プロンプトを使ってテストしました。ChatGPT限定では、購入者が製品カテゴリで質問したときに73%のベンダーがゼロ引用でした。
これが正確に意味することに注目してください。購入者がこれらのベンダーに興味を持っていないということではありません。ChatGPTには、そのベンダーを関連する回答に配置する取得可能で引用可能なソースがなかったということです。モデルは推測しません。信頼するソースに対して検証できるものだけを返します。そして、ほとんどのサブカテゴリにおけるほとんどのサイバーセキュリティブランドには、そのようなソースが存在しないのです。
（GrackerAIはAI視認性プラットフォームのベンダーであり、独立した調査機関ではありません。この数字は方向性として意味があるものとして扱い、中立的な業界調査としてではなく参考にしてください。説明されているパターンは実際のものであり、AI取得の仕組みと一致しています。）
サイバーセキュリティが特に露出しやすい理由
セキュリティ市場の3つの構造的特徴がこの視認性ギャップを生み出しています。
サブカテゴリの細分化。 サイバーセキュリティは他のほぼすべてのソフトウェア垂直市場よりも多くの名前付きサブカテゴリを持っています。EDR、XDR、CSPM、SSPM、SIEM、SOAR、ITDR、CAASM、CTEM、OT/ICSセキュリティ、ブラウザセキュリティ、メールセキュリティ、クラウドネイティブアプリケーション保護プラットフォームなどです。アナリストのカバレッジは最大のカテゴリに集中しています。新興サブカテゴリについて質問する購入者は、AIの取得オプションが乏しいことに直面します。
アナリストリストへの依存。 AIエンジンは、ベンダー状況に関する回答を構築する際にGartnerマジッククアドラント、Forrester Wave、G2カテゴリページを重視します。関連するマジッククアドラントやWaveに掲載されていないベンダー、または主要カテゴリでG2レビューが少ないベンダーは、多くの引用されるベンダーが依存する引用シグナルを失います。
コンテンツの複雑さが障壁となる。 セキュリティコンテンツは技術的に密度が高く、ホワイトペーパーや調査資料にアクセスするには登録が必要なフォームの背後にゲートされていることが多いです。ゲートされたコンテンツはAIには取得できません。購入者ではなく実務担当者向けに書かれた技術的なブログ投稿は、実務担当者コミュニティ内での引用を生みますが、購入者意図のAI回答内では引用されません。
シェアオブボイスのベースライン表
何を修正するかを診断する前に、現在地を知る必要があります。下の表は代表的なサイバーセキュリティサブカテゴリのパターンを示しています。次のセクションで説明するプロンプトテストアプローチを使って、自社の数字を入力してください。
| サブカテゴリ | 通常ChatGPTが引用するベンダー数 | 引用されるのは誰か | ゼロ引用ゾーンのシグナル |
|---|---|---|---|
| エンドポイント検出・応答（EDR） | 4〜8社 | GartnerマジッククアドラントリーダーとG2上位 | 高：サブカテゴリは十分に文書化されているが、上位5〜8社のみが登場 |
| クラウドセキュリティポスチャ管理（CSPM） | 3〜6社 | GartnerマジッククアドラントとForrester Waveリーダー | 高：アナリストカバレッジが強く、引用が短いリストに集中 |
| アイデンティティ脅威検出・応答（ITDR） | 2〜4社 | 新興カテゴリ：GartnerピアインサイトとG2 | 非常に高：カテゴリが新しすぎて完全なマジッククアドラントカバレッジがない |
| SaaSセキュリティポスチャ管理（SSPM） | 1〜3社 | G2カテゴリリーダーと編集リスト | 非常に高：アナリストカバレッジが薄く、編集ソースも少ない |
| OT/ICSセキュリティ | 0〜2社 | ニッチ：専門編集媒体のみ | 極端：AIのこのサブカテゴリへの取得ソースが最小限 |
| ブラウザセキュリティ | 0〜2社 | マジッククアドラントなし。編集媒体もわずか | 極端：サードパーティカバレッジがほぼない新興カテゴリ |
パターンは明確です。カテゴリが確立されているほど、引用の階層構造が明確になります。カバレッジが充実したカテゴリでGartnerまたはForresterのリスト上位5社に入っていないブランドはほとんど登場しません。新興やニッチなカテゴリではほぼ誰も登場しません。どちらの状況も異なる修正が必要です。
シェアオブボイスのベースラインを実行する方法
戦略が意味を持つ前に、実際のプロンプトデータが必要です。以下が診断プロセスです。
ステップ1：購入者の意図を反映したプロンプトセットを構築する
マーケティングチームが書くような言い方ではなく、購入者が表現するような方法で15〜25個のプロンプトを作成します。製品名ではなく製品カテゴリを使います。EDRベンダーの例：
- 「中堅企業向けの最良のエンドポイント検出・応答ツールは何ですか?」
- 「専任SOCなしのチーム向けEDRプラットフォームを比較する」
- 「CISOが推奨するEDRベンダーはどこですか?」
- 「エンドポイント保護におけるCrowdStrikeの代替品」
- 「Splunkと統合できるエンドポイントセキュリティツールはどれですか?」
購入者ステージ（認知、評価、比較）およびサブカテゴリのバリアントごとにプロンプトをクラスター化します。そのクラスターがそのカテゴリのプロンプトファミリーです。
ステップ2：プロンプトごとに5回実行する
アンサーエンジンは確率的です。1回の回答は1つのサンプルにすぎません。各プロンプトをChatGPTと少なくとも1つの他のエンジン（B2Bセキュリティ購入者にとって最優先で追加すべきはPerplexityとGoogle AI Overviews）で5回実行します。表示されたすべてのブランド名を記録します。
ステップ3：引用率とシェアオブボイスを計算する
各プロンプトファミリーについて、5回の実行のうち自社ブランドが含まれた回数を数えます。5で割ります。それがそのプロンプトの引用率です。次に同じ実行で競合のメンション数を数えます。シェアオブボイスは、そのプロンプトセット全体の全ブランドの引用数の合計に対する自社の引用数の割合です。
カテゴリ内のすべてのプロンプトで引用率がゼロの場合、そのカテゴリはゼロ引用ゾーンにあります。
ステップ4：ゼロ引用カテゴリにフラグを立てる
すべてのプロンプトバリアントで引用率がゼロのサブカテゴリは、ゼロ引用カテゴリです。リストアップしてください。これらが最優先のギャップです。ゼロ引用カテゴリはまだコンテンツの問題ではありません。不在の問題です。AIにはあなたをそのカテゴリに配置する取得ソースがないのです。
ゼロ引用カテゴリ検出チェックリスト
特定した各ゼロ引用カテゴリに対して、このチェックリストを実行してください。
- このサブカテゴリの主要なG2カテゴリページに掲載されていますか?（G2を直接検索し、プロフィールが存在し、正しいカテゴリに最低10件のレビューがあることを確認してください。）
- このカテゴリにGartnerマジッククアドラントまたはForrester Waveが存在し、そこに名前が掲載されていますか?
- サードパーティの編集ソース（アナリストブログ、セキュリティニュース媒体、独立したレビューサイト）が過去12ヶ月以内にこのカテゴリであなたを名指しした内容を公開していますか?
- このカテゴリを説明する自社サイトのページは、購入者がプロンプトで使う正確なカテゴリ用語を使っていますか?（社内製品名ではなく）
- 自社サイトのページはAIクローラーにアクセス可能ですか?（robots.txtを確認し、セキュリティヘッダーがChatGPT、Perplexity、Google AIが使うユーザーエージェントをブロックしていないことを検証してください。）
- 主要なカテゴリページに構造化スキーママークアップがありますか?
最初の3項目で「いいえ」と答えた場合、コンテンツの変更だけでは効果がありません。コンテンツより先にソースの存在が必要です。
4つのシグナル診断
サイバーセキュリティにおけるAI引用パターンは4つのシグナルに行き着きます。どこに力を入れるかを決める前に、すべて4つを計測してください。
シグナル1：アナリストとレビュープラットフォームの存在
これはサイバーセキュリティにおける支配的なシグナルです。AIエンジンはGartner、Forrester、G2を権威あるカテゴリソースとして扱います。あなたのブランドが特定のサブカテゴリのこれらのソースに不在の場合、コンテンツの質に関わらず、そのカテゴリでの引用確率はゼロに近くなります。
確認すること： 正確なサブカテゴリでG2を検索します。最低10〜25件のレビューがあること、カテゴリタグが正確なこと、関連するG2グリッドレポートに表示されることを確認します。GartnerとForresterのカバレッジについては、GartnerピアインサイトとForrester Waveレポートを確認します。まだWaveが自社のサブカテゴリをカバーしていない場合は、次のWaveの時期を追跡し、アナリストリレーションチームが関与していることを確認します。
シグナル2：サードパーティの編集引用
AI引用の大部分は自社ウェブサイトではなくサードパーティソースから来ています。外部ソースからの引用シェアが75%を超えることが研究で一貫して示されています。サイバーセキュリティでは、それはセキュリティニュース媒体（Dark Reading、SC Media、CSO Online、The Hacker News）、独立したアナリストブログ、実務担当者コミュニティのコンテンツを意味します。
確認すること： これらの媒体で自社ブランド名を検索します。過去12ヶ月以内に主要サブカテゴリであなたに言及したカバレッジがなければ、獲得引用のギャップがあります。修正方法は新しいブログ投稿ではなく、PRとメディアリレーションです。
シグナル3：自社コンテンツの取得可能性
自社ページはAIエンジンに取得可能で読めるものである必要があります。技術的にクロール可能であっても、JavaScriptレンダリングの背後でロードされるページ、AIユーザーエージェントをリダイレクトするページ、またはログインが必要なページは、引用可能性に貢献していません。
確認すること： 購入者意図の回答に最も登場しやすいページ（製品カテゴリページ、比較ページ、主要統合ページ）がプレーンHTMLとしてきれいにロードされることを確認します。AIクローラーをブロックしているかもしれないdisallow設定のためにrobots.txtを確認します。主要なカテゴリページが購入者がプロンプトで使うのと同じ用語を使っていることを確認します。
シグナル4：プロンプトカバレッジのギャップ
プロンプトカバレッジは、あなたが表示されるバイヤーの質問と、そのスペースで購入者が聞く全質問の比率です。EDRの引用が強いブランドでも、「リモートワーク向けエンドポイントセキュリティ」や「Mac環境向けEDR」での引用がゼロになる可能性があります。どちらも実際の購入者クエリであっても。
確認すること： バリアントの言い回しを含めてプロンプトセットを拡張します。垂直特化クエリ（「金融サービス向けEDR」「医療向けCSPM」）、ユースケースクエリ（「SOCなしでの脅威ハンティングに最良のツール」）、および主要な競合2〜3社との比較クエリ（「vs」プロンプト）に焦点を当てます。自社ブランドが引用されないプロンプトバリアントを追跡します。
サイバーセキュリティAIシェアオブボイス計測ツール
ChatGPTに1つずつ手動でクエリするのではなく、スケールで実行するプラットフォームが必要です。
Temsoは、ほとんどのセキュリティマーケティングチームの実践的な出発点です。月額89ドルで、8つのAIエンジン全体のシェアオブボイス、ブランドメンション、引用、センチメントを追跡し、監視データを同じサブスクリプション内の優先度付きアクションキューに変換します。5分のセットアップと幅広いエンジンカバレッジにより、専任のAEOアナリストがいないチームでもアクセス可能で、組み込みのワークフローが別のツールスタックを必要とせずにデータから修正へのループを閉じます。
Profound（Growthティアで月額399ドル）はカテゴリ内で最も詳細な引用アトリビューションを提供します。Prompt Volumes機能は、手動でキュレーションされたセットではなく、実際の購入者がAIエンジンに積極的に聞いている質問を表示します。CISOやCMOへの四半期ごとの構造化されたAI視認性レポートを実施するセキュリティブランドにとって、Profoundの引用マップとGA4統合は証拠を信頼できるものにします。
Scrunch AI（月額250ドル）はSOC 2 Type II準拠とAgent Experience Platform（AXP）技術を追加し、人間向けサイトを変更せずにAI最適化コンテンツをLLMクローラーに直接提供します。自社の厳格な調達要件の対象となるエンタープライズセキュリティブランドはそのセキュリティポスチャを評価するでしょう。コンテンツ取得可能性のシグナルについては、Scrunchのサイト監査も直接的に適用可能です。
EvertuneはAIプラットフォーム全体にわたる長期的なシェアオブボイス追跡を専門としており、PRキャンペーンやアナリストリレーションプッシュが四半期にわたる引用率を変化させたかどうかを測定しようとするサイバーセキュリティブランドに重要です。
ツールの完全なランキングリストは/rankings/ai-visibility-toolsにあります。
診断結果をどう活用するか
4つのシグナル診断とゼロ引用チェックリストを完了したら、この順序で優先順位を付けます。
第1に：G2の存在を修正します。ゼロ引用カテゴリで掲載されていないか、レビューが少ない場合です。これは取得可能な引用シグナルを確立する最速の方法です。アナリストのカバレッジを獲得するのには時間がかかりますが、同じ原則が適用されます。他の何よりも先に、AIエンジンが取得するソースで名前が挙がるようにしてください。
第2に：獲得編集カバレッジを構築します。AIエンジンがサイバーセキュリティのために引用する媒体で。Dark ReadingまたはSC Mediaに特定のサブカテゴリであなたに言及する1本の良く配置されたバイラインは、自社ドメインの新しいブログ投稿10本よりも多くの引用価値を生み出します。
第3に：コンテンツの取得可能性を監査します。 主要な製品ページをプレーンテキストレンダリングテストにかけます。AIクローラーがブロックされていないことを確認します。カテゴリ言語が購入者のプロンプト表現と正確に一致していることを確認します。これらはコンテンツへの投資ではなく技術的なチェックであり、すぐに摩擦を取り除きます。
第4に：プロンプトカバレッジを拡張します。 存在シグナルが確立されたら、特定のプロンプトカバレッジのギャップを埋めるコンテンツを構築します。対応が不十分なバリアントに焦点を当てます。垂直特化クエリ、ユースケースクエリ、および名指しされた競合との比較クエリです。これらは、中堅ブランドが市場リーダーがまだ主張していない引用を獲得できるプロンプトです。
進捗の追跡
ベースラインを実行したら、単一のスナップショットを追いかけるのではなく、同じプロンプトファミリーで週ごとのドリフトを追跡します。絶対的な引用数よりも、四半期にわたる変化の方向のほうが重要です。
3〜4つの主要サブカテゴリそれぞれにプロンプトファミリーを設定します。プロンプトごとに5回実行します。どのブランドが登場したかを記録します。引用率とシェアオブボイスを計算します。毎週繰り返します。8週間にわたってプロンプトファミリーでゼロから一貫した20%の引用率への移行は、ソースカバレッジの取り組みが実を結んでいるという意味ある指標です。
どのアクションがどの変化に先行したかを記録します。そのマッピングが、G2レビュープッシュ、アナリストブリーフィング、または編集配置のどれが触媒だったかを教えてくれます。繰り返し可能な追跡フレームワークの構成方法については/methodologyを、シェアオブボイス、引用率、プロンプトファミリーの定義については/glossaryを参照してください。
コンテンツ計画ではなく、計測から始める
サイバーセキュリティにおける73%のゼロ引用率は、主にコンテンツの品質問題ではありません。ソースカバレッジとシェアオブボイスの計測問題です。ほとんどのセキュリティベンダーには、どのサブカテゴリが引用を生み出すか、どのエンジンが言及しているか、あるいは競合と比べてどうかというデータがありません。
まずそれを修正してください。シェアオブボイスのベースラインを設定し、ゼロ引用カテゴリを特定し、4つのシグナル診断を実行してから、どこに投資するかを決めます。計測していないものは修正できません。
Temsoは月額89ドルから主要な8つのAIエンジン全体を追跡し、優先順位付きの修正キューとともに監視データを提供します。サイバーセキュリティブランドのAI視認性データがない状態から具体的な診断に移行する最速の方法です。コンテンツ制作に予算をコミットする前に、まずそこから始めてください。