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Applied Sciences · Engineering
AI Search Metric ⑥: TLD Distribution — Cited Domain Composition by Type
TLD Distribution maps citations from an AI search engine into proportions by domain type (.go.jp, .co.jp, .com, .edu, etc.), revealing how far the engine leans toward trusted or official sources.
What It Measures
- Proportion of each TLD type across all citations for a given engine and query set.
- Complements ⑤ Japanese domain ratio: ⑤ is a single aggregated value; ⑥ is the full composition (pie/stacked bar).
- Minimum categories: .go.jp / .ac.jp / .co.jp / .jp(other) / .gov / .edu / .org / .com / other.
Why It Matters
- Tacitly encodes a trustworthiness hierarchy: .gov > .edu > .co > .com > unknown.
- Conductor (2024) found TLD hierarchy to be the top authority signal in AI search.
- Engine comparison: ChatGPT Search (.go.jp 22%) vs. Copilot (.go.jp 8%, .com 65%) shows divergent trust profiles at a glance.
Formula
- TLD_share(t) = count of citations with TLD t ÷ total citation count.
- Computed per engine, then cross-tabulated by engine × intent × TLD.
Role in the ai-search Project
- Applied to all 600 target questions; visualised as stacked bar charts.
- Structural facet of construct C2 — Source Trustworthiness Bias.
- Always read alongside ⑤ Japanese domain ratio for full picture.
→ TLD Distribution turns a single domain-trust number into a full composition view, exposing which engine genuinely leans on authoritative sources.
応用科学 · エンジニアリング
AI検索評価指標 ⑥ TLD分布 — 引用ドメインの種別構成
TLD分布（TLD = トップレベルドメイン。URLの末尾部分 .go.jp / .com など）は、AIエンジンの引用を種別ごとの割合に分解し、どのエンジンが信頼性の高い情報源に依拠しているかを可視化する指標。
何を測るか
- 対象クエリセット全体の引用件数を TLD 別に集計し、各割合を算出する。
- ⑤「日本語ドメイン比率」は単一の集計値であるのに対し、⑥は構成比（円グラフ・積み上げ棒グラフ）として表現する。
- 最低限の分類: .go.jp / .ac.jp / .co.jp / .jp（その他）/ .gov / .edu / .org / .com / その他。
なぜ重要か
- TLD には暗黙の信頼性ヒエラルキー（gov > edu > co > com > 不明）が存在する。
- Conductor (2024) は TLD ヒエラルキーを AI 検索の権威シグナル（Authority Signal）の筆頭と報告している。
- 例: ChatGPT Search（.go.jp 22%）vs. Copilot（.go.jp 8%、.com 65%）— エンジンの信頼構造の差が一目で分かる。
計算式
- TLD_share(t) ＝ TLD t の引用件数 ÷ 総引用件数
- エンジン別に集計後、エンジン × 検索意図 × TLD のクロス集計でビジュアライズする。
ai-search プロジェクトでの位置づけ
- 対象は全600問。積み上げ棒グラフで可視化する。
- 構成概念 C2「情報源信頼性バイアス（Source Trustworthiness Bias）」の構造的側面を担う。
- ⑤ 日本語ドメイン比率と組み合わせて解釈するのが原則。
→ TLD分布は、単一の信頼スコアでは見えないエンジンの「引用先構成」を分解し、権威ある情報源への依拠度を直接比較可能にする。
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- Complements ⑤ Japanese domain ratio: ⑤ is a single aggregated value; ⑥ is the full composition (pie/stacked bar).
- Minimum categories: .go.jp / .ac.jp / .co.jp / .jp(other) / .gov / .edu / .org / .com / other.
Why It Matters
- Tacitly encodes a trustworthiness hierarchy: .gov > .edu > .co > .com > unknown.
- Conductor (2024) found TLD hierarchy to be the top authority signal in AI search.
- Engine comparison: ChatGPT Search (.go.jp 22%) vs. Copilot (.go.jp 8%, .com 65%) shows divergent trust profiles at a glance.
Formula
- TLD_share(t) = count of citations with TLD t ÷ total citation count.
- Computed per engine, then cross-tabulated by engine × intent × TLD.
Role in the ai-search Project
- Applied to all 600 target questions; visualised as stacked bar charts.
- Structural facet of construct C2 — Source Trustworthiness Bias.
- Always read alongside ⑤ Japanese domain ratio for full picture.
→ TLD Distribution turns a single domain-trust number into a full composition view, exposing which engine genuinely leans on authoritative sources.
応用科学 · エンジニアリング
AI検索評価指標 ⑥ TLD分布 — 引用ドメインの種別構成
TLD分布（TLD = トップレベルドメイン。URLの末尾部分 .go.jp / .com など）は、AIエンジンの引用を種別ごとの割合に分解し、どのエンジンが信頼性の高い情報源に依拠しているかを可視化する指標。
何を測るか
- 対象クエリセット全体の引用件数を TLD 別に集計し、各割合を算出する。
- ⑤「日本語ドメイン比率」は単一の集計値であるのに対し、⑥は構成比（円グラフ・積み上げ棒グラフ）として表現する。
- 最低限の分類: .go.jp / .ac.jp / .co.jp / .jp（その他）/ .gov / .edu / .org / .com / その他。
なぜ重要か
- TLD には暗黙の信頼性ヒエラルキー（gov > edu > co > com > 不明）が存在する。
- Conductor (2024) は TLD ヒエラルキーを AI 検索の権威シグナル（Authority Signal）の筆頭と報告している。
- 例: ChatGPT Search（.go.jp 22%）vs. Copilot（.go.jp 8%、.com 65%）— エンジンの信頼構造の差が一目で分かる。
計算式
- TLD_share(t) ＝ TLD t の引用件数 ÷ 総引用件数
- エンジン別に集計後、エンジン × 検索意図 × TLD のクロス集計でビジュアライズする。
ai-search プロジェクトでの位置づけ
- 対象は全600問。積み上げ棒グラフで可視化する。
- 構成概念 C2「情報源信頼性バイアス（Source Trustworthiness Bias）」の構造的側面を担う。
- ⑤ 日本語ドメイン比率と組み合わせて解釈するのが原則。
→ TLD分布は、単一の信頼スコアでは見えないエンジンの「引用先構成」を分解し、権威ある情報源への依拠度を直接比較可能にする。
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