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# AI検索可視性FAQ
*AI検索可視性* ブランドがAI生成の検索結果（例：ChatGPT、Gemini）にどのくらいの頻度で、どれだけ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リンクの順位付けに重点を置くのとは異なり、 *AI検索可視性* 大規模言語モデル（LLM）の会話応答に直接表示されるブランドを優先します。
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？
従来の検索はかつてGoogleの順位を中心としていましたが、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。ユーザーは今、製品やサービスを見つけるためにLLMを利用しており、LLMでの言及はブランド発見の重要な要素になっています。
多くのLLMの回答は、ブランドがimpact.comプラットフォームを通じて連携してい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ます。現在の成功は、適切なパートナーを見極め、こうした生成エンジン向けにコンテンツを最適化することにかかっています。これを支援するため、impact.comは [Evertune](https://www.evertune.ai) ブランドに実行可能なAI可視性のインサイトを提供するために。
Evertuneとは？
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全体での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** アクティベーションプラットフォームを提供し、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ブランドが最適化できるようにします。
AIスコアとは？
この *AIスコア* ユーザーがブランド名を明示せずに一般的なカテゴリに関する質問をした場合などに、LLMがあなたのブランドを推薦する確率を推定します。 *AIスコア* は、Evertune独自の指標で、2つの要素を組み合わせたものです：
* **可視性**：AIの回答であなたのブランドが言及される頻度。
* **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上位に表示されるか。
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？
各カテゴリについて、Evertuneは、実際の消費者が尋ねるような「おすすめの旅行用クレジットカードは？」といった、ファネル上部のユニークな支援なしプロンプトを5つ生成します。
* **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％は独自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**：深さと関連性を確保するため、分析には国ごと・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、どのようにパートナーシップを最適化できますか？
ブランドは *AI検索可視性* データを用いて、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からすでに高く引用されているものの、まだ自社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での影響力が高い既存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**：ブランドが言及されている、引用数の多い記事を確認し、製品情報が最新であることを確保します。
* **新たな引用を獲得する**：ブランドが言及されていない引用数の多い記事を特定し、掲載のためにそのパブリッシャーと協力します。
* **スポンサーシップで拡大する**：影響力のあるパブリッシャーとスポンサーコンテンツで提携し、LLMの学習データ内での存在感を高めます。
* **テストして改善を繰り返す**：AI環境の進化に合わせて、これらのレポートを使い、コンテンツ調整の効果を経時的に追跡します。
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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.