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# AI検索可視性FAQ
*AI検索可視性* AI生成の検索結果（例：ChatGPT、Gemini）において、ブランドがどのくらい頻繁に、どれほど目立って表示されるかを測定します。検索結果内でウェブサイトのリンク順位に重点を置く従来のSEO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？
従来の検索ではかつてGoogleの順位が中心でしたが、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。ユーザーは今やLLMを使って製品やサービスを探しており、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提携しているパートナーによって公開されたコンテンツをもとに生成されています。現在の成功は、適切なパートナーを見つけ、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かかっています。これを支援するために、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のユーザーは専用のAI検索可視性レポートを利用できます：
* **Evertune** は、主要なLLM全体でのブランド露出を追跡し、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** 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？
その *AIスコア* は、たとえばユーザーがブランド名を具体的に挙げずに一般的なカテゴリの質問をしたときに、LLMがそのブランドを推奨する可能性を予測します。 *AIスコア* は、Evertune独自の指標で、次の2つの要素を組み合わせたものです：
* **可視性**：AIの回答内であなたのブランドがどのくらいの頻度で言及されるか。
* **順位**：AIの回答内で、カテゴリ内の他社と比べてどれだけ上位にランクされるか。
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「最高の旅行用クレジットカードは何ですか？」のような、トップ・オブ・ファネルの無誘導プロンプトを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％は独自性があり会話的であるため、プロンプトは固定キーワードではなく、意図とトピックでグループ化されます。
* **カテゴリ特化**：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* のデータを使って、次のようにパートナー戦略を改善します：
* **影響力の高いパートナーを獲得する**：すでにLLMから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。
* **引用コンテンツを更新する**：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**：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、掲載のためにそのパブリッシャーと協力します。
* **スポンサードを通じて拡大する**：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自社の存在感を高めます。
* **テストして改善を繰り返す**：AIの状況が進化するにつれて、これらのレポートを使って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.
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