最終更新：2026年9月。
今日引用されたページが、来月も引用され続けるとは限りません。生成エンジンは情報源のプールを絶えず再ランク付けしており、そこから外れるページには予測可能な周期があります。その周期には今や名前と数値がついています。
引用半減期の背後にある減衰曲線
ScrunchとStackerは、2025年9月から2026年3月にかけて、ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity、Geminiなど複数のプラットフォームで350万件の引用イベントを追跡しました。その結果、1ページの引用のうち半分が失われるまでの中央値は、そのページ自身のピークを起点として測ると4.5週間でした。
これが引用半減期の厳密な定義です。ページの古さを表す数値ではありません。ページがすでに獲得した引用率をどれだけ長く維持できるかを表す数値です。
同じデータセットによると、公開13週間未満のコンテンツがサンプル全体のAI引用のおよそ半分を占めていました。新しいページは公開直後に優遇されるだけではありません。鮮度を保っている間、プールを独占し続けるのです。
別の分析も、ページの経過期間という切り口でこの曲線の形を裏付けています。Kevin Indigが120万件のChatGPT引用を対象に行った調査によると、公開から1か月を過ぎると引用される可能性は急速に低下します。
| コンテンツの経過期間 | 相対的な引用可能性（30日未満を100として指数化） |
|---|---|
| 30日未満 | 100（ピーク） |
| 1〜3か月 | 68 |
| 3〜6か月 | 31 |
| 6〜12か月 | 12 |
| 12か月以上 | 5 |
出典：Kevin Indig、120万件のChatGPT引用の分析、Loamly経由で報告、2026年2月。
同じデータセットでは、公開30日未満のコンテンツは、それより古いページよりも約3.2倍多くの引用を獲得していました。この差こそが、半減期を追跡する価値がある理由です。これは緩やかな傾向ではありません。最初の四半期だけで引用率を3分の2も削り取るほど急な曲線なのです。
エンジンごとに見る、引用を忘れる速さ
半減期はひとつの数値ではありません。各エンジンが独自のスケジュールで情報源を取得・再ランク付けするため、エンジンごとに異なります。
| エンジン | 更新サイクル | 鮮度パターン |
|---|---|---|
| ChatGPT | 最短 | 引用は公開3か月未満のコンテンツに大きく偏る |
| Google AI Overviews | 中間 | 公開3〜6か月のコンテンツをおおよそ月次サイクルで優先する |
| Perplexity | 最長 | 公開6週間以上経過した権威あるコンテンツも引用され続ける |
出典：ScrunchとStacker、350万件の引用イベント、2025年9月から2026年3月（Searchbloom経由で報告、2026年5月）。
Seer Interactiveが2026年3月から6月にかけて、日付が明記された7,683ページにわたる47,097件の引用を対象に行った別の調査でも、同じ順位が別の角度から裏付けられました。Geminiは過去1年以内に更新されたページを78%の割合で引用していました。ChatGPTは同様に73%の割合で引用し、そのうち46%はブログやガイド記事に依存していました。3エンジンの中で最も古い素材に寛容なPerplexityは、過去1年以内の更新が65%にとどまり、他の2エンジンがすでに切り捨てていた定番の参考ページも引き続き引用していました。
Google AI OverviewsはSeerの調査対象には含まれていませんが、独立したリトリーバル層ではなくGoogleのコア検索インデックスを利用しています。この点は、AIに引用されるページが従来のオーガニック検索結果で上位表示されるページよりも平均で約25.7%新しいという、Ahrefsのより広範な調査結果とも整合します（Ahrefs、1,700万件の引用の分析、2025年）。
（このページのすべての数値には、それぞれ出典と日付が明記されています。これは当サイトのあらゆるデータセットに対して私たちの方法論が課している基準と同じです。）
放置した場合、1年でどれだけ失うか
上記の週単位の曲線は、ページが足場を失うのがなぜこれほど速いのかを説明しています。Ganderが、ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Perplexityにわたる194,077件のURLを分析したところ、同じパターンの長期版が見えてきました。コンテンツの半減期はおよそ1年で、経過年数が1年増えるごとにページのAI可視性は40%から60%失われます（Gander、2026年4月）。
公開から2年経過し放置されたコンテンツは、当初の可視性のおよそ3分の1にまで落ち込みます。3年経過したコンテンツは4分の1を下回ります。どちらの数値も崖のように急落するわけではありません。上で見た減衰曲線と同じものが、週単位ではなく年単位に引き伸ばされているだけです。
自社の引用半減期を測定する方法
実用的な数値を得るのに、データサイエンスチームは必要ありません。必要なのは週次のペースと、観察対象とする1つのページだけです。
- ページとプロンプトセットを選ぶ。 そのページがすでに引用されているクエリを使いましょう。
- プロンプトセットを週次で実行し、引用率を記録する。 プロンプトセットが安定していれば、週に1回の実行で十分です。
- ピークの週を記録する。 これが基準値になります。
- その値の半分にまで初めて落ちた週まで数える。 その週数の差が、そのページの実測された半減期です。
- 上位ページで同じ作業を繰り返す。 半減期はコンテンツの種類によって異なるため、1ページだけでは自社サイト全体のパターンは分かりません。
軽量な週次トラッカーはこの作業に最適です。Peec AIとOtterly.AIはどちらもプロンプトを週次スケジュールで実行し、プロンプトごとの引用履歴を蓄積し続けます。手動でのエクスポートをしなくても、ピークから半減期までのギャップが手元のデータにすでに現れているのです。
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落ちる前に曲線を追跡する
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