AI引用の半減期: 引用はストックでなくフロー

AI引用は、獲得して保持し続けられるトロフィーではない。生鮮品である。 今日5つのエンジンに引用されているページが、Google検索トラフィックは横ばいのまま、1ヶ月以内に引用レートの半分を失いうる。このページでは、公開されている減衰の推定値と、自分のページで使える再現可能な計測プロトコルをまとめる。

公開されている推定値

2026年の業界計測は同じ形状に収束している:

発見	出典
AI引用半減期の中央値 ≈ 4.5週。ChatGPTの入れ替わりが最速、Perplexityが最も長く保持	Authority Techのプラットフォーム別分析
AIに引用されるドメインは毎月40〜60%入れ替わる	Machine Relations
AIに引用されるコンテンツの約半分は13週未満。30日以内に更新されたページは数倍多く引用される	Authority Techの鮮度分析

メカニズムは構造的なもので、品質の審判ではない。確立されたページに対するGoogleのオーガニックランキングは粘着質だ — シグナルはゆっくり動き、何もない1週間で地位は揺らがない。AI引用は回答時にライブインデックスから引かれ、そのインデックスは新しい素材にバイアスがかかっている。ページが悪くなるのではない。ページが競争するプールが若返るのである。

近年の検索研究 (TempRetriever、arXiv 2502.21024。RAGの限界を扱うknowledge drift研究、arXiv 2604.05096) は上流の原因をモデル化している: retrievalは新しいコンテンツへ偏り、質問が時間依存であるほどその偏りは強まる。

固定プロトコルが重要な理由

「半減期」は凍結されたプロトコルに対してのみ意味を持つ。プロンプトセット・計測周期・成功条件を変えれば数値は週単位でずれる — 「4.5週」を口にする2人が、無関係な現象を測っているかもしれない。再現可能なプロトコルを5つのルールで示す:

1. 固定プロンプトセット — ページごとに実際のユーザー質問10本を、day 0より前に書いて凍結する。実験の途中でプロンプトを書き直したら、自分のベンチを自分で壊したことになる
2. プロンプトごとに3回リトライ — 別セッション、履歴なし。「引用」は3回のうち少なくとも1回、URLがクリック可能なソースとして現れること。集計はプロンプト単位で行う (ソースリスト単位で数えると、ソースを多く返すエンジンが過大評価される)
3. 固定の週次周期 — 同じ曜日、同じ時間帯。スキップした週は曲線の穴になり、フィットが悪化する
4. 2つの時計 — AI引用レートと、同じ週の同じURLのSearch Consoleクリックを両方記録する。両方の曲線が一緒に動いたら別の何かが起きている (障害、アルゴリズム変更、バイラルリンク)。シグナルは、検索の曲線が保たれたままAIの曲線だけが動くことである
5. 減衰はweek 1でなくピークからフィットする。 引用レートはエンジンがページをインデックスする2〜4週のあいだ上昇し、その後減衰する。上昇と減衰を1つのフィットに混ぜるのは公開されている記事で最もよく見る誤りで、実際より平坦な半減期が出る

減衰部分は指数関数 cites(t) = peak × 0.5^(t / T_half) でフィットする。tはピークからの週数。

運用上の帰結

• 公開前にすべてのページをエバーグリーンか期限切れ型かに分類する。 エバーグリーンページには半減期が示唆する周期 で実質的なリフレッシュを行う。期限切れ型はリフレッシュしない — どんな編集も古びた体験レポートを再び relevant にはしない — アーカイブして新しい記事で置き換える
• 引用指標はスナップショットでなく、時間軸上のレートとして報告する。 「5つのエンジンに引用されている」は月曜には真実で、翌月には嘘になる。固定プロンプトセットに対するトレンドラインが誠実な指標である — これを組み込む週次ループは LLMOの測定 を参照
• 引用されることはローンチの問題、引用され続けることはリテンションの問題。 引用シグナル は引用プールに入れるかどうかを決める。権威性シグナル と 整合性シグナル — そしてリフレッシュ周期 — はプールに留まれるかどうかを決める