Perplexityに自社名を聞いてみた——出てくる会社と出てこない会社の違い

「Perplexityに御社の名前を聞いたら、何と返ってきますか？」

最近、クライアントにこの質問をすると、ほとんどの方が試したことがないと答えます。Google検索の順位は気にしているのに、AI検索での自社の表示状況は把握していない。でも2026年現在、Perplexityの月間アクティブユーザーは急速に増えており、ビジネスの情報収集にAI検索を使う層は確実に広がっています。

この記事では、実際に自社（合同会社NAVIGATE）をPerplexityで検索した結果を公開しながら、「出てくる会社」と「出てこない会社」の違いを解説します。

実際にPerplexityで自社を検索してみた

合同会社NAVIGATEについて、Perplexityでいくつかのパターンで検索してみました。結果を正直に公開します。

パターン1：会社名で直接聞く

「合同会社NAVIGATEについて教えて」と聞いた結果、会社名、創業年、ミッション、代表名、所在地はすべて正確に返ってきました。事業内容も「BI開発」「MVP開発」「生成AI支援」と概ね合っています。

ただし、最近力を入れているAIEO対策サービスについては一切触れられていませんでした。

パターン2：サービス名で聞く

「NAVIGATE BIとは」と聞くと、こちらも正確な説明が返ってきました。「GA4やGoogle Adsのデータを日本語チャットで分析できる」「月額4万円から」といった具体的な情報も含まれていました。

パターン3：カテゴリ検索で聞く

ここが問題です。

「中小企業向けBIツールおすすめ」と聞くと、Power BI、Looker Studio、Tableau、Zoho Analyticsが紹介されました。NAVIGATE BIは出てきません。

「中小企業向けAIEO対策おすすめ」と聞くと、CINC、Hakuhodo DY ONE、コンマルク、バンブーハウスが紹介されました。NAVIGATEは出てきません。

「AI検索最適化東京コンサル」でも同様。NAVIGATEの名前は一切出てきませんでした。

つまり、こういう状態

会社名で聞けば正確に出てくる。でも「おすすめの○○を教えて」というカテゴリ検索には一切出てこない。

これは、Perplexityが合同会社NAVIGATEという会社の存在は認識しているが、「BIツールのおすすめ」「AIEO対策のおすすめ」という文脈では候補として認識していない、ということを意味します。

なぜ「出る会社」と「出ない会社」があるのか

Perplexityはリアルタイムでウェブを検索し、複数のソースから情報を統合して回答を生成します。カテゴリ検索で出てくるかどうかは、主に3つの要素で決まります。

要素1：ウェブ上での言及量

Perplexityが「中小企業向けBIツール」のおすすめを回答するとき、参照しているのは比較記事、レビュー記事、ランキング記事などです。Power BIやTableauはこうした記事で繰り返し言及されているので、当然おすすめに入ります。

小規模な会社のサービスが言及される記事はほとんどないので、Perplexityの参照ソースに入りようがない。これが最も大きな要因です。

要素2：サイトの情報構造

Perplexityがサイトをクロールしたとき、「この会社は何をしている会社か」「どんなサービスを提供しているか」を正確に読み取れる構造になっているかどうか。

具体的には、llms.txt（AI向けの自己紹介ファイル）、構造化データ（JSON-LD）、明確なサービス説明ページ、FAQページなどが整備されているかが影響します。

要素3：情報の鮮度と更新頻度

Perplexityはリアルタイム検索なので、Google検索よりも情報の鮮度に敏感です。定期的にコンテンツが更新されているサイトのほうが、参照される可能性が高くなります。

出てこない会社が取るべき対策

自社がPerplexityのカテゴリ検索に出てこない場合、以下の施策が有効です。

対策1：llms.txtを設置する

llms.txtは、AI検索エンジンに対して「うちの会社はこういう会社です」と自己紹介するためのファイルです。サイトのルートディレクトリに設置するだけなので、技術的なハードルは低い。

Perplexityはllms.txtに対応しており、設置後数日で反応が見られるケースもあります。AI検索対策として最も即効性のある施策です。

対策2：構造化データ（JSON-LD）を実装する

Organization、Service、FAQPageなどのスキーマをサイトに埋め込みます。これにより、AIが「この会社は○○というサービスを提供している」という情報を正確に読み取れるようになります。

対策3：比較・カテゴリに言及したコンテンツを作る

「中小企業向けBIツール比較」「AIEO対策の選び方」といった記事を自社ブログに書くことで、Perplexityがカテゴリ検索の参照ソースとして自社サイトを使う可能性が生まれます。

ポイントは、自社サービスだけを押し出すのではなく、競合も含めた公平な比較情報を提供すること。Perplexityは偏った情報よりも、網羅的で客観的な情報を好む傾向があります。

対策4：外部からの言及を増やす

自社サイトだけで対策しても限界があります。note、LinkedIn、業界メディアへの寄稿など、外部のプラットフォームで自社サービスについて発信することで、Perplexityの参照ソースが増えます。

PR TIMESでのプレスリリースも有効です。Perplexityはニュースソースを重視する傾向があるため、プレスリリースは比較的早く参照される可能性があります。

効果が出る順番を理解する

AI検索ツールによって、対策の効果が反映されるスピードが異なります。

最も反応が早いのがPerplexityです。リアルタイム検索なので、llms.txtの設置やコンテンツの公開後、数日で変化が見られることがあります。

次にChatGPTの検索モード（Browse機能）。こちらもウェブを検索して回答するので、数週間で反映される傾向があります。

最も時間がかかるのが、ChatGPTやClaudeの通常モード（検索なし）。これらは学習データに基づいて回答するため、データの更新サイクル（数ヶ月〜半年）を待つ必要があります。

つまり、今対策を始めれば、Perplexityには今週中に反映される可能性がある。逆に言えば、対策を遅らせるほど機会損失が大きくなります。

NAVIGATEが実際にやったこと

自社の検索結果を見て、実際に以下の対策を実施しました。

llms.txtの作成・設置。会社概要、4つのサービス内容、代表プロフィール、連絡先を構造化して記載しました。

全サービスページにServiceスキーマ（JSON-LD）を実装。BI、AI業務変革、MVP開発、AIEOの4ページすべてに構造化データを入れました。

Aboutページの改善。AIが会社情報を読み取りやすい文章構造に書き直しました。

比較記事・解説記事の作成。BIツール比較やAIEO関連の記事を公開し、カテゴリ検索の参照ソースになる情報を増やしました。

これらの施策の効果は数週間後に測定予定です。結果はこのブログで改めて報告します。

まずは自社名を聞いてみよう

あなたの会社も、Perplexityに聞いてみてください。

「（会社名）について教えて」と聞いて、正確に返ってくるか。「（業種）おすすめ（地域）」と聞いて、自社が紹介されるか。

おそらく、ほとんどの中小企業は後者で出てこないはずです。でも、それは今の状態であって、対策すれば変えられます。

合同会社NAVIGATEでは、AI検索での自社の表示状況を診断し、改善するAIEO対策サービスを提供しています。まずはPerplexityでの検索結果を一緒に確認するところから始めましょう。