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# AI検索の可視性：ブランドインデックスレポート

{% hint style="warning" %}
**重要**：このレポートは、特定の impact.com エディションまたはアドオンでのみ利用できます。 [サポートにお問い合わせください](https://app.impact.com/support/portal.ihtml?createTicket=true&) アクセスするには。
{% endhint %}

この *AI検索ブランドインデックスレポート*、提供: [Evertune](https://www.evertune.ai)は、カテゴリにおけるAI生成回答であなたのブランドがどれほど目立っているかを測定します。このレポートでは、その可視性を、同じカテゴリでモデルが表示する他のすべてのブランドと比較します。

スコアは次に基づいて測定されます： 無誘導プロンプト[^1]、つまり質問文にあなたのブランド名が含まれていないことを意味します。このレポートでは、購入者がカテゴリに関する質問をしたときにAIモデルがあなたを推奨するかどうか、また各モデルで競合と比べてどの位置にいるかを示します。

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**注：** データは毎月更新されます。各スキャンでは、モデルごと・国ごとに5つのプロンプトを100回ずつ実行するため、ChatGPT、Microsoft Copilot、Google AI Overviews全体で、国ごと・カテゴリごとに約1,500件のプロンプトになります。そのため、数値はリアルタイムの結果ではなく、最新のスキャンを反映しています。
{% endhint %}

## レポートを表示

1. 左側のナビゲーションバーから、次を選択します ![](https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2FaKjJxndRdWwugqEUMfp0%2Fcompetitive%20insights.svg?alt=media\&token=5d32fe6b-75b7-4324-91f5-8e7bc47b97e8) **［競合インサイト］** → **AI検索の可視性** → [**ブランドインデックス**](https://app.impact.com/secure/advertiser/insights/report/report.ihtml?handle=geo_overview).
2. レポートタイトルの下で、表示したいデータをフィルタします。
   * 次を参照してください [*フィルターリファレンス*](#filter-reference) の表で詳細をご確認ください。
3. 選択 <img src="https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2FnWkUpLb46TnpPcpYC7Kp%2Fshare.png?alt=media&amp;token=24755a9d-8d42-4bd4-895c-19ef478b9305" alt="" data-size="line"> **［共有］** をページ右上で選択し、ドロップダウンメニューからオプションを選択します：
   * **ユーザーを招待**：アカウント内の他のユーザーにこのレポートへのアクセス権を付与します。これは適切な権限がある場合のみ利用できます。 [*ブランドとしてのユーザー管理の理解*](/brand/ja/what-would-you-like-to-learn-about/account-administration/account-settings/invite-and-manage-users/understanding-user-management-as-a-brand.md) の詳細をご覧ください。
   * **レポートをメール送信**：レポートのコピーをメールで送信します。
   * **レポートをスケジュール**：レポートを定期的に自動生成し、メール送信します。
   * **スケジュール一覧**：このレポートに既に設定されている配信スケジュールを表示・管理します。
   * **レポートをダウンロード**：レポートをCSV、Excel（.xlsx）、またはPDF形式でエクスポートします。
     * 各ウィジェットにも独自の![](https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2Fgit-blob-1c990ed7d1179d6bc54ec8a2f98688d63ffdf977%2F1ca7fd10d94ed494c076e86be8f0d3f371693b11c47f1b26ec0435a27e0e48c5.svg?alt=media)**［ダウンロード］** ボタンがあり、そのウィジェットのデータのみを書き出せます。

<details>

<summary>フィルターリファレンス</summary>

<table><thead><tr><th width="149.78125">フィルター</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>国</td><td>スキャンが実行された国です。各国は個別にスキャンされるため、2か国で追跡しているカテゴリでは2組の別々の結果が返されます。</td></tr><tr><td>カテゴリ</td><td>分析対象の製品カテゴリ。たとえば <em>法人向け銀行サービス</em>。検索クエリではなく、製品カテゴリで考えてください — <em>女性向け夏ファッション</em> ではなく <em>2026年で女性向けの最も人気のある夏ファッション</em>.</td></tr><tr><td>モデル</td><td>含めるAIモデルです。データを分析したいAIモデルを1つ以上選択してください。</td></tr><tr><td>ブランド</td><td>比較に含めるブランドです。フィルターを設定しないと、完全な競合セットが表示されます。</td></tr></tbody></table>

</details>

## このレポートの指標

このレポートには3つの指標があります：

* [x] **AIスコア**: 0〜100で、モデルがあなたのブランドを自発的に推奨する可能性を示す指標です。これには *可視性スコア* と *平均順位*を組み合わせています。スコアが100の場合、そのブランドが回答の100%で常に1位に表示されたことを意味します。
* [x] **可視性スコア**: カテゴリに関する回答で、あなたのブランドがどの程度頻繁に表示されるか。
* [x] **平均順位**: 表示された回答内で、あなたのブランドがどれだけ上位にランク付けされるか。数値は低いほど良く、平均順位1.51は2.86より上位です。

{% hint style="warning" %}
**スコアが0ということは、あなたのブランドが一度も表示されなかったことを意味します。データが欠落しているわけではありません。** モデルの回答は確率的であり、AI検索はSEOよりも変化が速いため、スキャンの間にブランドが0から実際のスコアへ変わることもあります。
{% endhint %}

## ブランド可視性の概要

レポートの上部では、個別のスコアを見る前に競合セットの全体像を把握できます。

<table><thead><tr><th width="307.4921875">タイル</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>カテゴリ内のブランド（全レポート日付）</td><td>これまでのすべてのスキャンで、モデルがこのカテゴリで表示したブランドの総数です。</td></tr><tr><td>カテゴリ内のブランド（前回のスキャン）</td><td>最新のスキャンで表示されたブランド数です。数が少ない場合、スキャンの間に競合が頻繁に出入りしていることを意味します。 </td></tr><tr><td>前回のスキャン日</td><td>最新のスキャンが実行された日付です。</td></tr></tbody></table>

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2F5sOAMOna8e9irKAsN2Mn%2FScreenshot%202026-09-10%20at%2016.38.57.png?alt=media&amp;token=46269d78-e6ea-4589-a817-ebcba30a9871" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

この *ブランド可視性の概要* には、4つの主要セクションがあります：

<details>

<summary>ブランド別・モデル別AIスコア</summary>

最新のスキャン日付における各ブランドのAIスコアを、モデル別に分けて示すグループ棒グラフです。ブランドはスコア順に並び、各ブランドはモデルごとに1本の棒で表示されます。

このチャートを使ってモデルのパフォーマンスを比較できます。同じカテゴリ・同じスキャンでも、エンジンによってスコアは大きく異なる場合があります（例：ChatGPT Searchで86、Google AI Overviewsで44）。

棒にカーソルを合わせると、各モデルの正確なスコアを確認できます。&#x20;

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2FDKzz0b1K7XCUCj2kCrwE%2FScreenshot%202026-09-17%20at%2009.50.59.png?alt=media&amp;token=a4667e99-4324-463d-93f9-2f7a9ed9b7ac" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

</details>

<details>

<summary>ブランドインデックス表</summary>

上のチャートと同じ最新スキャンデータを、AIスコアを構成する2つの指標（*可視性スコア* と *平均順位*).&#x20;

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2FhkAphdax5wuGSrpmCgY1%2FScreenshot%202026-09-17%20at%2009.54.20.png?alt=media&amp;token=b212df77-2fe2-40db-a7d9-4812b8f8b96e" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

<table><thead><tr><th width="179.06640625">列</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td>ブランド</td><td>この行が示すブランドです。</td></tr><tr><td>モデル</td><td>この行のスコアが測定されたAIモデルです。各ブランドはモデルごとに1行あります。</td></tr><tr><td>AIスコア</td><td>そのモデルにおけるそのブランドの0〜100の総合スコアです。</td></tr><tr><td>可視性スコア</td><td>カテゴリに関する回答で、そのブランドがどの程度頻繁に表示されたか。</td></tr><tr><td>平均順位</td><td>表示された回答内でのブランドの平均順位です。数値は低いほど良いです。</td></tr></tbody></table>

</details>

<details>

<summary>可視性と平均順位</summary>

最新のスキャンで可視性を持つすべてのブランドをプロットしたバブルチャートです。 *可視性スコア* は横軸に沿って配置され *平均順位* は縦軸に沿って配置され、各バブルのサイズと色は *AIスコア*.

* <mark style="color:緑;">**右下**</mark> が最も強い位置です — ブランドが頻繁に表示され、上位にランクインします。
* <mark style="color:赤;">**左上**</mark> が最も弱い位置です — ブランドがあまり表示されず、表示された場合も順位が低くなります。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2FGkaYICRNevLHhGUmIE0T%2FScreenshot%202026-09-17%20at%2009.55.25.png?alt=media&amp;token=e5dfeca9-d141-4e2e-82cf-c7c290c59903" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

任意のバブルにカーソルを合わせると、ブランドの *可視性スコア*, *AIスコア*、そして *平均順位* を単一モデルで確認できます。これにより、上位の競合が一貫して表示されているのか、時々しか表示されないのかを見極めやすくなります。&#x20;

</details>

<details>

<summary>時系列のAIスコア</summary>

この表では、スキャン日ごとのブランド別・モデル別AIスコアを表示し、1回のスナップショットに頼るのではなく、時間経過に伴うパフォーマンスの傾向を追跡できます。月次スコアは自然に変動するため、履歴データを見ることで、本当のパフォーマンストレンドと通常のスキャン間変動を区別しやすくなります。

{% hint style="success" %}
**注：** 前の列では0で、最新の列で実際のスコアが表示されているブランドは、そのブランドの可視性が急に変わったというより、時間とともにモデルのカバレッジが追加されたことを示している場合があります。
{% endhint %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://1458456015-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2F4n59l6tf31TxVJ3o0wJP%2FScreenshot%202026-09-17%20at%2010.02.38.png?alt=media&amp;token=88d3aa2d-6fd9-4d23-b76c-c8a889c53dca" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

</details>

## レポートが示す内容を活用する

この *ブランドインデックスレポート* は結果を測定します。これらの回答に対してモデルが参照するパートナーや記事、そしてその中であなたが採用できるものを確認するには、 [AIソース機会レポート](/brand/ja/what-would-you-like-to-learn-about/performance-program/performance-program-reports/competitive-insights/ai-search-visibility/ai-search-opportunities-report.md).

データの収集方法やカテゴリの仕組みについては、次を参照してください [AI検索の可視性に関するFAQ](/brand/ja/what-would-you-like-to-learn-about/performance-program/performance-program-reports/competitive-insights/ai-search-visibility/ai-search-visibility-faq.md).

[^1]: 無誘導プロンプトとは、回答の指針となる例、背景情報、参照資料を与えずにAIへ直接指示することです。


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
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The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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