citation absorption — 「選ばれた」から「深く使われた」へ

AI の引用を測る軸が、**selection（選ばれたか）**から **absorption（深く使われたか）**へ移りつつある、という測定上の論点。

ふたつの軸

• selection: AI の回答やレポートに、自社の情報源が引用候補として登場したか。0/1 に近い「載ったか」の指標。
• absorption（吸収）: その情報源がどれだけ実質的に使われたか。回答の根拠として中心的に使われたか、それとも脚注的に1度触れられただけか。

なぜこの区別が要るのか

ディープリサーチのような長文レポートでは、「引用リストに名前がある」だけでは価値が薄い。レポートの主張をどれだけ支えたか（吸収度）まで見ないと、本当の影響力を測れない。

GEO の評価設計を「言及の有無」で止めず、「使われ方の深さ」まで掘ると、より意味のあるデータになる。

参考・引用元

• 会話: AI 検索クエリセット再設計の社内戦略会話（2026-05-22）

2026-05-22 作成。被引用の観測指標を設計する際の軸として整理した。