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AIメンション追跡 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek、Google AI Overviewsで、ブランドがどこに、どのくらいの頻度で表示されるかを追跡します。アンカー測定と日次測定のサイクルにより、プロンプトごと、モデルごと、時間の経過に伴うAIプレゼンス率（APR）を測定します。単発の測定を行うトラッカーとは異なり、アンカー測定では各サイクルでプロンプトごとに10件のクエリを実行し、分散を√10分の1に抑えます。これにより、一度きりのスナップショットではなく、統計的に信頼できるAPRの指標を得られます。 AI検索ランキングの分析 監視対象のプロンプトに対して、各AIプラットフォームがブランドをどのように表示するかを示し、モデルごとのAPRを分析するとともに、ローリング測定期間でのパフォーマンス推移を可視化します。6つのプラットフォームを同時に追跡するため、可視性スコアは、実際のAIクエリ量の30%にも満たない単一プロバイダーではなく、AI検索の全体像を反映します。 AIセンチメントモニタリング AIが生成した回答におけるブランドの扱われ方を、回答全体と個々の情報源の両方で、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブに分類します。この2層モデルは、回答だけを対象とする分類では見逃されるセンチメントの変化を捉えます。ポジティブな言及が、否定的な文脈の情報源を引用している場合もありますが、単層型のツールではその違いを判別できません。 競合他社のAIプレゼンス比較 AI生成回答内で、ブランドと並んで競合他社がどのくらいの頻度で言及されるかを比較します。競合ごとの言及数や言及レベルに加え、情報源レベルでの重複分析も提供します。重複を回答単位ではなく引用元単位で測定するため、どの第三者ページがAIモデルに情報を与えているのか、また、その情報が自社と競合のどちらに有利なのかを正確に把握できます。 AIモデル向けセマンティック最適化 AIによる発見可能性を高めるための、体系化された3つのツールを提供します。Schema.org/JSON-LDエディター、AIクローラー向けのllms.txtとai.txtを生成するナレッジグラフビルダー、そしてブランドの知識をAIモデルに直接公開するホスト型MCPサーバーです。独立した3つのシグナルチャネルにより、構造化データを無視するAIシステム、ナレッジグラフを無視するシステム、そして両方を無視するシステムにもブランドが届きます。これは単一ツールのアプローチでは実現できない網羅性です。 AIを活用したコンテンツ提案 監視対象のプロンプトと、AI検索結果で権威性の高い情報源に基づいて、コンテンツテーマや記事の下書きを生成します。WordPress、LinkedIn、Medium、Reddit、Blueskyへのマルチチャネル投稿にも対応します。テーマはすでにAIによる言及につながっているプロンプトから導き出されるため、コンテンツはすべて、AIに認識されることが実証されたトピックを対象とします。LLMの学習データに採用されるとは限らないキーワード予測に頼りません。 AI可視性レポート APRの推移、モデル別ランキング、センチメントスコア、競合への言及をまとめた共有可能なレポートを、印刷用ページ、PDF、CSV、または閲覧状況を追跡できる公開共有リンクとして提供します。4種類のシグナルを1つのレポートにまとめることで、異なる測定期間を用いる別々のツールからAPR、センチメント、競合データを読み取る際に生じる相関の誤認を防ぎます。 AIハルシネーション検出 AI生成コンテンツの下書きをスキャンし、捏造された統計、架空の引用、根拠のない主張を特定します。公開前にリスクスコアと変更ごとのログを提示しながら、不正確な内容にフラグを付けて修正します。処理パイプラインは参照先の実際の情報源を取得し、それを基に2回目のLLMチェックを行います。もっともらしさだけを確認し、事実との照合をしないために捏造を事実として判定してしまう単回処理の分類器では見つけられない誤りも検出できます。 AIメンションのリアルタイムアラート 測定サイクル間でAPRが過去最高を更新した場合や大きく低下した場合に、アプリ内受信箱とメールで通知します。アラートは絶対値のしきい値ではなく、前サイクルの加重平均からの変動幅に基づいて発動します。そのため、ベースラインにかかわらず、トラフィックの多いプロンプトでの80%から74%への低下も、20%から14%への低下と同じ緊急度で通知されます。 AI可視性証明書 検証済みのAI可視性の成果に基づく証明書を取得できます。取り組みによってブランドのAIプラットフォーム上でのプレゼンスが実際に向上したことを証明します。

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