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# AI検索の可視性FAQ
*AI検索可視性* AI生成の検索結果（例：ChatGPT、Gemini）において、ブランドがどれだけ頻繁かつ目立って表示されるかを測定します。従来のSEOが検索結果でウェブサイトのリンク順位に焦点を当てるのとは異なり、 *AI検索可視性* 大規模言語モデル（LLM）の会話型応答にブランドが直接表示されることを重視します。
パートナーシップにおいてAI検索可視性が重要なのはなぜですか？
従来の検索がGoogleの順位を中心としていた一方で、大規模言語モデル（LLM）の台頭により消費者行動は変化しました。現在、ユーザーはLLMを使って製品やサービスを見つけるため、LLMでの言及はブランド発見の重要な要素となっています。
多くのLLMの回答は、impact.comプラットフォームを通じてブランドが連携するパートナーによって公開されたコンテンツに基づいて生成されています。成功の鍵は、適切なパートナーを特定し、これらの生成エンジン向けにコンテンツを最適化することにあります。これを支援するため、impact.comは [Evertune](https://www.evertune.ai) と提携し、ブランドに実用的なAI可視性のインサイトを提供しています。
Evertuneとは何ですか？
Evertuneは、生成エンジン最適化（GEO）とAIマーケティングの先駆者です。この提携により、impact.comユーザーは専用のAI検索可視性レポートを利用できます：
* **Evertune** 主要なLLM全体でブランドの表示状況を追跡し、それらの結果に影響を与えている具体的なアフィリエイト・パブリッシャーを特定するデータを提供します。
* **impact.com** 実行プラットフォームを提供し、ブランドがLLMが優先するコンテンツを持つパブリッシャーとの関係を最適化できるようにします。
AIスコアとは何ですか？
この *AIスコア* LLMがあなたのブランドを推奨する可能性を推定します。たとえば、ユーザーがブランド名を明示せずに一般的なカテゴリの質問をした場合などです。その *AIスコア* は、2つの要素を組み合わせたEvertune独自の指標です：
* **可視性**：AIの回答であなたのブランドがどれだけ頻繁に言及されるか。
* **順位**：AIの応答内で、同カテゴリの他ブランドと比べてどれだけ高い順位にあるか。
カテゴリごとのプロンプトはどのように決定されますか？
各カテゴリごとに、Evertuneは認知段階の、補助なしのユニークなプロンプトを5件生成します。たとえば「旅行用クレジットカードのおすすめは？」のような、実際の消費者が尋ねる自由形式の質問です。
* **人間中心**：プロンプトは、実際の消費者がカテゴリ内でどのように検索するかを模倣しています。
* **意図ベース**：AIプロンプトの80%はユニークで会話的であるため、プロンプトは固定キーワードではなく、意図とトピックでクラスタリングされます。
* **カテゴリ別**：分析には、深さと関連性を確保するため、国ごと・カテゴリごとに平均1,500件のAIクエリが含まれます。
これらのインサイトを使って、パートナーシップをどのように最適化できますか？
ブランドは *AI検索可視性* データを活用して、いくつかの方法でパートナー戦略を洗練させます：
* **影響力の高いパートナーを採用する**：LLMにすでに高く参照されているものの、まだあなたのプログラムに参加していないパブリッシャー・パートナーを特定し、提携します。
* **既存のパートナーシップを最適化する**：AIへの影響力が高い現在のパートナーとの関係を強化します。
* **引用されているコンテンツを更新する**：あなたのブランドが言及されている、引用頻度の高い記事を見直し、製品情報が最新であることを確認します。
* **新たな引用を獲得する**：あなたのブランドが言及されていない引用頻度の高い記事を特定し、その掲載に向けてそれらのパブリッシャーと協力します。
* **スポンサーシップを通じて拡大する**：影響力のあるパブリッシャーとスポンサードコンテンツで提携し、LLMの学習データにおける存在感を高めます。
* **テストして反復する**：AIの状況が進化する中で、これらのレポートを活用して、コンテンツ調整の効果を時間の経過とともに追跡します。
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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.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://help.impact.com/brand/ja/what-would-you-like-to-learn-about/performance-program/performance-program-reports/competitive-insights/ai-search-visibility/ai-search-visibility-faq.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.