ipe株式会社（总部：东京都港区，以下简称ipe）发布了针对生成式AI和AI搜索在美容医疗领域回应趋势的分析研究结果，以及AI易于引用信息的特征。 本调查基于生成式AI的回应日志和引用来源数据，分析了美容医疗相关信息是如何被整理和引用的。 详细的分析结果、图表和考察已在AKARUMI官方网站的文章中公开。欢迎一并参考。 查看详情 ## 为何现在美容医疗领域也重视「AI如何看待」？ 随着生成式AI和AI搜索的普及，用户的信息收集行为发生了巨大变化。在美容医疗领域，用户不仅个别比较搜索结果，也越来越多地向AI表达烦恼和期望，整理出施术和诊所的候选方案。 然而，对于何种信息易于被AI引用，以及何种信息设计会影响比较和判断，目前尚未有系统性的整理。 基于此背景，ipe分析了美容医疗领域AI回应的引用趋势。 ## 调查概要 调查对象：美容医疗领域相关的生成式AI回应及引用来源数据（获取日期：2026年4月21日） 调查方法：使用LLMO分析工具「AKARUMI」，分析了针对美容医疗领域200个提示的生成式AI回应。 调查内容： ・AI回应中引用来源网站的趋势 ・AI易于引用的页面和内容结构 ・比较判断时处理的信息趋势，如施术、费用、风险、地域信息等 ・官方网站与第三方媒体引用趋势的差异 ## 调查摘要 ・AI倾向于优先引用「整理了比较和判断所需信息的页面」。 ・官方网站更可能被引用为「判断材料」，而非「推荐信息」。 ・明确说明不仅是优点，还有「风险和不适用情况」是重要因素。 ## 分析结果①：「被比较的页面」而非「说明页面」被引用 AI引用的施术页面中，确认到以下项目有被整理的趋势： ・适合人群／不适合人群 ・恢复期 ・副作用／风险 ・费用 ・与其他施术的差异 特别是「不适合人群」和缺点的记载，被视为与适应判断相关的重要信息，被认为是AI易于作为判断材料的要素。 ## 分析结果②：「价格表」不足够，整理了行情和原因的页面被引用 不仅仅是单纯的价格表，以下这类价格比较信息被大量引用： ・平均价格区间 ・产生价格差异的原因 ・低价／高价施术的特点 这被认为是受到用户不仅想了解费用水准，还想了解其背后原因的需求影响。 ## 分析结果③：AI优先回应「不想失败」的需求信息 AI的回应中，大量处理了以下这类消除不安的信息： ・诊所的选择方法 ・容易后悔的情况 ・注意事项／风险 美容医疗是判断难度高的领域，因此，回应「想避免失败」需求的信息有被优先引用的趋势。 ## 分析结果④：即使是地域信息，也需要「用于选择的信息」 即使是关于地域的问题，被引用的页面也整理了以下这类信息，而不仅仅是所在地信息： ・对应施术 ・医师信息 ・各诊所的特点 ・费用估算 这被认为是背景在于用户不仅向AI咨询「可以去的地方」，还咨询「应该选择哪里」。 ## 考察：美容医疗的LLMO对策是「易于判断」而非「信息量」 本次分析显示，美容医疗领域的LLMO对策中，「易于比较和判断的结构」比「信息量」更为重要。 此外，AI倾向于优先处理夸大成分较少的客观信息，因此需要包含风险和限制条件的平衡信息设计。 未来，美容诊所除了传统的SEO对策外，还需要以信息在AI平台上如何被整理和引用为前提，进行信息设计。 ## 「AKARUMI」：可视化ALLM时代品牌「AI认知」 AIO（AI优化）与传统行销不同，需要高度的技术理解和不断的验证，但要准确掌握自家品牌如何被AI处理并不容易。 「AKARUMI」强力支持AI时代的品牌管理。它是一款业界领先的工具，可视化您的品牌在主要大型语言模型中的提及情况，包括提及的存在与排名、引用URL的识别以及每日监控。