The Estée Lauder CompaniesがProfoundとの提携を発表したあと、Dagenoの公開市場データでEstée Lauderブランドを調べました。ファンデーション市場では2位ですが、セグメント、AIプラットフォーム、地域、購入インテント、特徴、ショッピングカードごとに見え方が違います。最初に何を読むべきかを解説します。
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Nov 05, 2026に更新されました
2026年9月14日、The Estée Lauder Companiesは、AIの回答でブランドがどう表示されるかを追跡するプラットフォームProfoundとの提携を発表しました。目的として示されているのは、主要なAIプラットフォームでグループのブランドがどう説明され、比較され、推薦されているかを把握し、その結果を商品ページ、ブログ、動画に反映させることです。
図1：Profoundとのグローバル提携を発表した2026年9月14日のプレスリリース。
多くの国で数十のブランドを販売するグループにとって、これは毎週いくつかのプロンプトの順位を確認する以上の取り組みです。
発表を読んだあと、私たちはDagenoの公開市場データでEstée Lauderを調べ、1つのブランドがAI検索でどの位置にいるかを確認しました。ファンデーション市場でのEstée LauderのAI可視性は32.99%で、598ブランド中2位です。首位はL'Oréal Parisの33.84%で、差はわずか0.85ポイントです。強い位置に見えます。では、セグメント、プラットフォーム、地域を変えても2位は保たれるのでしょうか。
この分析の対象はEstée Lauderブランドであり、The Estée Lauder Companies全体の合算結果ではありません。Clinique、M·A·C、La Merはデータ上で別ブランドとして扱われています。
データ：Dageno公開市場データ、スクリーンショットは2026年9月29日に取得。
AI可視性ランキングでは、1位がL'Oréal Paris、2位がEstée Lauder、3位がNARSです。AI可視性とは、この市場でサンプリングしたAIの回答のうち、そのブランドに言及した回答の割合です。Estée Lauderは首位に迫っていますが、このランキングが表すのは1つの市場とそのAI回答です。すべての商品カテゴリや購入の質問での実績を示すものではありません。
ランキングは出発点です。どの競合がブランドの隣に出てくるのか、より具体的な質問でも同じ傾向が続くのか。次の画面がその背景を教えてくれます。
図2：ファンデーション市場のランキングでは、Estée LauderはL'Oréal ParisとNARSの間にいます。
市場セグメントマップは、それほど一様ではない姿を見せます。Estée Lauderは、美容液で15位、エイジングケアで23位、香水・コロンで84位です。セグメントごとに、競合も推薦の文脈も異なります。
これらの順位は、The Estée Lauder Companiesがこれらの事業で弱いことを示すものではありません。グループ内の他のブランドがその商品ラインを担っている可能性があります。実務上の問いは、Estée Lauderブランドがどの購入場面を取りにいきたいのか、です。あるセグメントが戦略上重要なら、その差は調べる価値があります。順位が低いことだけでは、コンテンツを増やす理由になりません。
図3：市場セグメントマップでは、同じブランドが商品カテゴリによって順位を変える様子がわかります。
ファンデーション市場の中でさえ、プラットフォーム共通の順位はありません。Estée Lauderは、ChatGPTで1位、Google AI Overviewで2位、Google AI Modeで3位、Copilotで3位、Geminiで4位です。つまり、市場全体では高い可視性を持つブランドでも、人々が実際に使う画面ごとに位置が変わることがあります。
次にやるべきことは、各プラットフォームの画面の背後にある質問と回答を確認することです。各アシスタントは似たニーズに答えているのか。どの代替候補や引用元が繰り返し出てくるのか。順位はどこを見るべきかを示し、回答はその理由を説明する手がかりになります。
図4：プラットフォーム別の画面では、同じブランド・同じ市場でも順位が異なります。
地域別の画面は、もう1つの層を加えます。Estée Lauderは、英国とオーストラリアで1位、米国とフランスで3位、インドで7位、日本で8位です。こうした違いから、地域ごとの推薦について問いが生まれます。どの競合が繰り返し出てくるのか、どんなニーズが話題になっているのか、各地域でAIはどの情報源を引用しているのか。
プラットフォーム別と地域別ではサンプルが異なるため、可視性の割合を直接比べることはできません。順位は調べるべき場所を示しますが、その違いが商品の適合度、現地のコンテンツ、第三者による掲載、サンプリングした質問のどれによるものかは説明しません。
図5：地域別の画面では、ブランドのファンデーション市場での順位を現地の文脈で見られます。
固定プロンプトの追跡は、GEOツール（生成エンジン最適化：AIの回答でブランドが言及され、推薦されるようにすること）の標準的な方法で、重要な質問のセットを長期的に見守るのに向いています。Dagenoの市場ビューはその一歩手前にあります。継続的に収集したAIの回答を、市場、セグメント、インテント、ブランド、競合関係に整理し、どの質問を長期的に追跡すべきかをチームが見つけられるようにします。どちらにも役割があります。大事なのは順番です。
Search intentの概要では、サンプリングした購入の質問を7つの主インテントと23のサブインテントに整理しています。インテントとは、たとえば予算内でファンデーションを選ぶといった、買い物客が達成しようとしていることです。Estée Lauderはそのうち18のサブインテントに出てきます。このカバー範囲は、買い物客が下そうとしている具体的な判断と組み合わせると、より多くを語ります。
推薦グループの中では、このブランドはChoose for your needsで3位、See top recommendationsで3位です。Choose by budget or tierでは7位です。このサブインテントはRecommendationsの質問のわずか1.44%です。この1行を価格ポジショニングについての大まかな判定とみなすと、この切り口が裏付けられる範囲を超えてしまいます。
次のステップは、関連するAIの回答で価格、使い方、代替候補を確認することです。市場、セグメント、購入インテントを先に見ておくと、長期的に追跡する価値のある質問を見つけやすくなります。
図6：インテント別の画面では、推薦全体での可視性と、具体的な購入ニーズを分けて見られます。
価値提案ヒートマップは、Estée Lauderが出てくるかどうかから、なぜ言及されるのかへと注目を移します。表示されているサンプルでは、このブランドはLong Wearingに結びつく回答での言及が129件、Oil Controlが62件で、どちらの特徴でも1位です。Hydrating Formulaでは、L'Oréal Parisが55件、Estée Lauderが42件です。
これはAIの回答の中での結びつきであり、商品の性能テストではありません。AIがどのブランドをこれらの特徴と結びつけているかを示すもので、どのファンデーションの性能が上かを示すものではありません。
もしこのブランドが、崩れにくく保湿もできるファンデーションを探す買い物客を取りたいなら、商品ページはその使い方を説明しているか、独立したレビューはそれを裏付けているか。そもそも商品がそのニーズに合っていない可能性もあります。ヒートマップは問いを示します。行動する前に、回答と引用された証拠を確認する必要があります。
図7：この画面では、Estée LauderはLong WearingとOil Controlで最も強く、Hydrating FormulaではL'Oréal Parisが優位です。
AIの回答は、文章でブランドを推薦するだけではありません。商品カードも表示します。画像と価格が付いた商品リストです。ショッピングの画面では、測るものがまた変わります。Brands leading product visibilityでは、Estée Lauderが26.72%で1位、続いてMaybellineが26.32%、L'Oréal Parisが24.70%です。文章の回答のランキングではEstée Lauderは2位でした。この2つの位置は矛盾していません。回答の中でブランド名が挙がることと、ショッピングカードに商品が出ることは別の機会であり、別のサンプルで測られています。
この区別によって、次にやることが変わります。文章での推薦なら、AIの言い回しと引用元を詳しく調べることになります。商品カードなら、どの商品が出ていて、どう見せられているかを確認する必要があります。市場を評価するうえでは、どちらの指標も重要です。
図8：ショッピングのブランド画面では、Estée Lauderが商品の可視性で1位です。
Individual productsのリストを見ると、ショッピングの結果がより具体的になります。TIRTIR Mask Fit Red Cushionは25件、NARS Light Reflecting Foundationは23件、Estée LauderのDouble Wearの商品は11件の商品カードの回答に出てきます。Double Wearは表示されたリストで9位です。
ショッピングのブランド画面で首位だからといって、すべての商品が最も目立つ位置にいるわけではありません。商品リストを見ると、どの商品が表に出ているか、どの競合に囲まれているか、それらの商品がブランドが買い物客に見つけてほしいものと一致しているかがわかります。
図9：Individual productsの画面では、目立つファンデーション商品ごとに回答数が異なります。
AIの回答の商業的な側面は、ますます複雑になっています。オーガニックな回答での言及や引用に加えて、ブランドは商品カードにも目を配る必要があります。すでに広告を出しているプラットフォームでは、どの質問で広告が出るのか、誰が出稿しているのか、クリエイティブがユーザーをどこへ送っているのかも見る必要があります。これらのシグナルを1つの市場ビューに戻して見ると、商品情報を直すのか、コンテンツの証拠を増やすのか、商品の見せ方を改善するのか、広告費を調整するのかを判断しやすくなります。
この引用の画面では、ファンデーション市場は回答972件、引用20,016件、ドメイン2,084件です。表示されているドメインの中では、youtube.comがこの画面で最も多く出てきます（1,303件）。この画面は、回答の背後にある証拠への入口であり、その証拠を読む代わりにはなりません。
順位や特徴との結びつきに疑問が生じたら、元のAIの回答と、そこで引用されたページに戻ります。推薦がブランドページ、レビュー、動画、その他の情報源のどれに基づいているのか、その資料が主張を裏付けているのかを確認します。回答とその引用元が、発見に文脈を与えます。
図10：Related citation analysisは、市場レベルのパターンを、AIの回答で引用された情報源と結びつけます。
Estée Lauderのファンデーション市場での順位には意味がありますが、市場の各画面はそれぞれ別の問いに答えています。セグメント、プラットフォーム、地域、インテント、特徴、ショッピングの結果、引用を合わせて読むと、順位がどこで保たれ、どこで説明が必要かがわかります。元の回答を確認すると、こうしたパターンが判断の証拠になります。このステップがなければ、チームの手元に残るのは見栄えのよいランキングがいくつかと、はっきりしない次の一手だけです。
これが、DagenoがAI検索の市場インテリジェンスを構築している理由です。今日最も目に見える用途はGEOですが、範囲はもっと広いものです。AIが商品の発見、比較、推薦、そしてショッピングや広告の一部を担うようになるにつれ、ブランドにはその市場の構造を理解し続ける方法が必要になります。AIがどんなニーズに答えているのか、競争をどう組み立てているのか、どの情報源に頼っているのか、商品や広告がどこに出ているのか。その構造を見続けられるチームほど、ばらばらのマーケティング施策を証拠に基づく判断に変えやすくなります。
The Estée Lauder Companiesは、これをグローバルなブランド運営に取り入れ始めました。他のブランドは、完全な仕組みを整えてから始める必要はありません。Dagenoで自社の市場を調べるのは無料です。今ブランドがどこにいて、誰と競っているのかを確認し、最初に深く掘り下げるべき問いを決めてください。
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Dageno
Dageno is the research and insights team at Dageno AI, publishing industry reports and expert analysis on AI Search Visibility, Generative Engine Optimization (GEO), and AI-powered search discovery.
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