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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）内で、どのくらいの頻度で、どれほど目立って表示されるかを測定します。従来のSEOが検索結果内での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* LLM（大規模言語モデル）の会話応答において、ブランドが直接表示されることを優先します。
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？
従来の検索がかつてGoogleの順位を中心としていたのに対し、大規模言語モデル（LLM）の台頭によって消費者行動は変化しました。ユーザーは今や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協業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ユーザーは次の特化型AI検索可視性レポートを利用できます：
* **Evertune** は、主要なLLM全体でのブランドの表示を追跡し、そ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** は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スコアとは何ですか？
この *AIスコア* は、たとえばユーザーが自社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可能性を推定します。 *AIスコア* は、次の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言及される頻度。
* **順位**：AIの応答内で、同カテゴリの他社と比べてどれだけ上位にランクインしているか。
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5つの固有のトップ・オブ・ファネル向けの、誘導のないプロンプトを生成します。たとえば「おすすめの旅行用クレジットカードは何ですか？」のように、実際の消費者が尋ねる開かれた質問です。
* **人間中心**：実際の消費者がカテゴリ内で検索する方法を模しています。
* **意図ベース**：AIプロンプトの80%は固有で会話的であるため、プロンプトは静的なキーワードではなく、意図とトピックに基づいてクラスタリングされます。
* **カテゴリ固有**：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う最適化できますか？
ブランドは *AI検索可視性* データを使って、さまざまな方法でパートナー戦略を洗練させています：
* **影響力の高いパートナーを採用する**：すでにLLMから多く参照されているものの、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への影響力が高い既存パートナーとの関係を強化します。
* **引用済み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、そのパブリッシャーと協力して掲載してもらいます。
* **スポンサーシップを通じて拡大する**：スポンサーコンテンツで影響力のあるパブリッシャーと提携し、LLMの学習データ内での存在感を高めます。
* **テストして改善を重ねる**：AIの状況が進化するにつれて、これらのレポートを使い、コンテンツ調整の影響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 by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
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 what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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