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Applied Sciences · Engineering
DA Correlation — Domain Authority vs. AI Citation Frequency
DA Correlation measures how strongly a domain's authority score (DA/DR) predicts how often AI search engines cite it. Overseas research found DA is the strongest single predictor (r = 0.334); this metric tests whether that holds in the Japanese market.
What It Measures
- Pearson correlation coefficient (−1 to +1) between DA/DR and per-domain citation count.
- Computed per engine; Spearman rank correlation reported alongside for robustness.
- Intersection of Source Trustworthiness Bias (C2) and external SEO authority signals.
Why It Matters
- Business: evidence for whether link-building (raising DA) transfers to GEO visibility.
- Academic: Japanese-market replication of the Princeton/Conductor r = 0.334 finding.
- Different engines show different strengths — Claude (r ≈ 0.18) vs. AI Overview (r ≈ 0.52).
Worked Example (Hypothetical)
- ChatGPT Search r = 0.41; Gemini r = 0.28; AI Overview r = 0.52; Claude r = 0.18.
- Low Claude correlation implies freshness/topical relevance may outweigh DA there.
- Directly informs per-engine SEO investment priorities for clients.
Implementation
- Input: citation results from all 600 research queries → unique domains → DA lookup.
- DA retrieval via Moz API or Ahrefs API, refreshed monthly.
- Source: GEO paper (Aggarwal et al., KDD 2024) as overseas benchmark.
→ DA Correlation answers: does SEO link equity translate into AI citation — and by how much per engine?
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DA相関 — ドメインオーソリティとAI引用頻度の関係
DA相関（ピアソン相関係数）は、ドメインオーソリティ（DA/DR）スコアがAI検索エンジンにどれだけ引用されやすさを予測するかを定量化する指標。海外先行研究ではDAが最強の予測因子（r＝0.334）と報告されており、日本市場での再現を検証する。
何を測るか
- DA/DRとドメイン別引用件数のペアでピアソン相関係数（−1〜+1）を計算する。
- エンジンごとに算出し、外れ値への頑健性確認のためスピアマン順位相関も併記する。
- C2（情報源信頼性バイアス）と外部SEOオーソリティ信号の交点に位置する構成概念。
なぜ重要か
- ビジネス面：被リンク強化（DA向上）がGEO（＝AI検索最適化）可視性に転用できるかの根拠になる。
- 学術面：Princeton/Conductor の r＝0.334 知見を日本市場で再現する意義がある。
- エンジン差が顕著：Claude（r≈0.18）とAI Overview（r≈0.52）では戦略が逆転しうる。
仮想ワーク例
- ChatGPT Search r＝0.41 / Gemini r＝0.28 / AI Overview r＝0.52 / Claude r＝0.18。
- Claudeの低相関は、鮮度やトピック関連性がDAより優先される可能性を示す。
- エンジン別の係数がSEO投資配分の意思決定根拠になる。
実装方針
- 600問の引用結果からユニークドメインを抽出し、Moz/Ahrefs APIでDA/DRを月次取得。
- 海外ベンチマーク：Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」KDD 2024。
- GMO ai-search プロジェクト内の12指標シリーズの最終（⑫番目）指標として位置づけ。
→ DA相関が答える問い：「SEOの被リンク資産はAI引用にも効くのか、エンジン別にどの程度か」
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DA Correlation — Domain Authority vs. AI Citation Frequency
DA Correlation measures how strongly a domain's authority score (DA/DR) predicts how often AI search engines cite it. Overseas research found DA is the strongest single predictor (r = 0.334); this metric tests whether that holds in the Japanese market.
What It Measures
- Pearson correlation coefficient (−1 to +1) between DA/DR and per-domain citation count.
- Computed per engine; Spearman rank correlation reported alongside for robustness.
- Intersection of Source Trustworthiness Bias (C2) and external SEO authority signals.
Why It Matters
- Business: evidence for whether link-building (raising DA) transfers to GEO visibility.
- Academic: Japanese-market replication of the Princeton/Conductor r = 0.334 finding.
- Different engines show different strengths — Claude (r ≈ 0.18) vs. AI Overview (r ≈ 0.52).
Worked Example (Hypothetical)
- ChatGPT Search r = 0.41; Gemini r = 0.28; AI Overview r = 0.52; Claude r = 0.18.
- Low Claude correlation implies freshness/topical relevance may outweigh DA there.
- Directly informs per-engine SEO investment priorities for clients.
Implementation
- Input: citation results from all 600 research queries → unique domains → DA lookup.
- DA retrieval via Moz API or Ahrefs API, refreshed monthly.
- Source: GEO paper (Aggarwal et al., KDD 2024) as overseas benchmark.
→ DA Correlation answers: does SEO link equity translate into AI citation — and by how much per engine?
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DA相関 — ドメインオーソリティとAI引用頻度の関係
DA相関（ピアソン相関係数）は、ドメインオーソリティ（DA/DR）スコアがAI検索エンジンにどれだけ引用されやすさを予測するかを定量化する指標。海外先行研究ではDAが最強の予測因子（r＝0.334）と報告されており、日本市場での再現を検証する。
何を測るか
- DA/DRとドメイン別引用件数のペアでピアソン相関係数（−1〜+1）を計算する。
- エンジンごとに算出し、外れ値への頑健性確認のためスピアマン順位相関も併記する。
- C2（情報源信頼性バイアス）と外部SEOオーソリティ信号の交点に位置する構成概念。
なぜ重要か
- ビジネス面：被リンク強化（DA向上）がGEO（＝AI検索最適化）可視性に転用できるかの根拠になる。
- 学術面：Princeton/Conductor の r＝0.334 知見を日本市場で再現する意義がある。
- エンジン差が顕著：Claude（r≈0.18）とAI Overview（r≈0.52）では戦略が逆転しうる。
仮想ワーク例
- ChatGPT Search r＝0.41 / Gemini r＝0.28 / AI Overview r＝0.52 / Claude r＝0.18。
- Claudeの低相関は、鮮度やトピック関連性がDAより優先される可能性を示す。
- エンジン別の係数がSEO投資配分の意思決定根拠になる。
実装方針
- 600問の引用結果からユニークドメインを抽出し、Moz/Ahrefs APIでDA/DRを月次取得。
- 海外ベンチマーク：Aggarwal et al.「GEO: Generative Engine Optimization」KDD 2024。
- GMO ai-search プロジェクト内の12指標シリーズの最終（⑫番目）指標として位置づけ。
→ DA相関が答える問い：「SEOの被リンク資産はAI引用にも効くのか、エンジン別にどの程度か」
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