言及・推薦・引用の違いは何か、どう測るか

言及。答えの文に社名が出た

社名が答えの文に現れれば、理由を問わず言及です。候補として挙がった場合も、比較のために引き合いに出された場合も、「ここは高い」と否定的に触れられた場合も含みます。

たとえば「A社と比べると B社は価格が高い」という一文で、B社は言及されています。勧められてはいません。言及率は、こうした説明や否定を含んだ合算なので、単独では選ばれ方を表しません。

推薦。候補として勧められた

社名を入れずに「（業界）でおすすめの会社は？」と聞いたとき、答えの中で候補として名前が挙がれば推薦です。候補者や購買担当者が最初に目にするのはこの数社なので、PromptCensus はここを中心の数字にしています。

答えの 1 件ずつを「推薦」「説明的な言及」「否定」に分けて、推薦の割合を出したものが推薦率です。質問の種類（候補を聞く、比べる、条件を伝える）ごとに判定の規則を置いています。

引用。答えの根拠として URL が示された

Perplexity・Gemini・検索付きの ChatGPT は、答えの根拠になったページへのリンクを付けます。このリンクに現れたページが引用（出典）です。引用されたのは会社ではなくページなので、自社サイトのこともあれば、求人媒体、ニュース、まとめ記事、個人のブログのこともあります。

引用を数えると、答えがどの情報源から組み立てられているかが見えます。あなたの会社が推薦されたとき、その根拠が自社サイトなのか第三者の記事なのかは、次に何を整えるかを決める手がかりになります。

3つはどうずれるか

同じ答えの中で、3 つの数は別々に動きます。

• 言及されたが推薦されていない。 比較の引き合いや、否定的な説明で名前が出た場合です。言及率が高く推薦率が低い会社はこの形です。
• 推薦されたが自社サイトは引用されていない。 根拠が求人媒体や記事だった場合です。推薦は取れていても、説明の中身を自社で制御できていません。
• 引用されたが推薦されていない。 自社サイトが参照されたのに、答えの文では別の会社が勧められた場合です。引用元として使われていても、選ばれ方には直結しません。

3 つを別々に数えるのは、どこで落ちているかを見分けるためです。言及率だけ、引用数だけでは、この見分けができません。

どう測るか

PromptCensus は、1 つのパネルにつき 30 種類の質問を、ChatGPT・Gemini・Perplexity の 3 つのエンジンに、毎回新しいチャットで各 3 回投げます。週 270 回の回答について、言及の有無、推薦か説明か否定かの判定、引用された URL の 3 つを 1 件ずつ記録し、推薦率と言及率を幅（95%信頼区間）つきで出します。

AI の答えは同じ質問でも毎回少し違うので、1 回の答えではなく反復した割合で読みます。この理由は「AI の回答は毎回変わるのに、言及率を測って意味があるのか」に書きました。言葉の定義は用語集にあります。