Search/Atlas

機能ガイド

Search Atlas LLM可視性を理解する

Search Atlas LLM可視性を調査する場合は、まずAIが生成した回答への掲載と、従来の検索結果におけるランキングを分けて考えましょう。Searchatlasは、このページを調査すべき問いの整理に使用しています。特定のSearch Atlas機能やレポートが利用可能であることを確認するものではありません。

このチェックでのみ確認できる3つのこと

LLM可視性チェックでは、通常のSEOレビューとは異なる問いを確認します。ツールを評価する前に、必要なものを定義するため、次の3つのステップを使用してください。

  1. 1

    回答を確認する質問を選ぶ

    顧客が自社のカテゴリーについてAIアシスタントに尋ねる可能性のある、現実的な質問を書き出します。後で同じ条件で確認できるよう、質問の文言、場所、日付を記録してください。

  2. 2

    回答を確認する

    ブランドへの言及、その前後の文脈、引用された情報源を確認します。言及と引用は分けて記録してください。回答では、サイトを引用せずに企業名だけが挙げられる場合があります。

  3. 3

    繰り返し確認して比較する

    同じ質問を一定期間にわたって繰り返し、1回の回答を安定したランキングとして扱わずに変化を記録します。質問が同じでも、AIの回答は実行ごとに変わる可能性があります。

専門的な可視性に関する主張を評価する前に、その製品が何であるか、ワークフローがどのように説明されているか、そしてその範囲が調査目的に合っているかを確認してください。

AIの回答を調べると何が変わるか

これらの画像は、一般的な分析画面と、可視性に焦点を当てた問いの違いを示しています。どちらも、実際に稼働しているSearch Atlasレポートの証拠として解釈すべきではありません。

  • 一般的なサイト分析
  • AI回答における可視性の問い

有用な比較対象は、画面の見た目ではなく、測定で何を尋ねているかです。主張されているレポートに実際の回答例が示され、回答の収集方法が説明されているかを確認してください。

ウェブサイト分析パネルのイメージ図
LLMでの可視性に関するイラスト

LLM可視性チェックの限界

可視性に関する観察は調査の指針になりますが、あらゆる原因や結果を明らかにするものではありません。

  • 言及されることを保証するものではありません

    可視性レポートによって、AIシステムが今後の回答にブランドを含めるよう保証することはできません。

    対処法確認できた言及を基準点とし、関連する情報源ページの明確さと有用性を高めましょう。

  • すべての回答を代表するものではありません

    結果は、プロンプト、モデル、地域、日付、システムの動作によって変わる可能性があります。少数のサンプルだけでは、考えられるすべてのユーザー体験を表すことはできません。

    対処法テスト条件を記録し、あらかじめ定めた一連の質問を繰り返し確認しましょう。

  • 回答が変わった理由を証明することはできません

    新しい引用が加わったり、言及がなくなったりしても、それだけで原因となった変更を特定することはできません。

    対処法回答の観測結果とあわせてサイトの変更履歴を残し、両者の関連は仮説として説明しましょう。

  • 従来のSEO分析に代わるものではありません

    AIの回答に表示されるかどうかだけでは、クロール、検索トラフィック、コンバージョンの全体像はわかりません。

    対処法AIの回答に関する観測結果を、従来の検索データやサイトのパフォーマンスデータとあわせて評価しましょう。

この調査の切り口と一般的な切り口の比較

この比較を使って、必要な証拠を明確にしましょう。ここで説明するのは2つの調査課題であり、Search Atlasの機能を検証した一覧ではありません。

1

中心となる質問

一般的なSEOレビュー

従来の検索で、そのサイトを見つけられるか?

LLMにおける可視性のレビュー

AIが生成した回答で、そのブランドへの言及や引用があるか?

2

調査対象

一般的なSEOレビュー

ページ、クエリ、検索結果

LLM可視性レビュー

質問、生成された回答、引用元

3

開始時の入力情報

一般的なSEOレビュー

ウェブサイトとそのターゲット検索クエリ

LLM可視性レビュー

ユーザーがアシスタントに尋ねる可能性のある質問の定義済みセット

4

有用な証拠

一般的なSEOレビュー

検索パフォーマンスとサイトのデータ

LLM可視性レビュー

テスト条件を記録した、日付付きの回答例

5

よくある盲点

一般的なSEOレビュー

ランキングからは、AIの回答がブランドをどのように説明するかはわからない

LLM可視性レビュー

言及があっても、検索トラフィックや安定したランキングが確立されたことにはならない

6

次に確認すべきこと

一般的なSEOレビュー

関連ページと検索需要を調査する

LLM可視性レビュー

質問を繰り返し、引用された資料を確認する

必要な根拠を決める

可視性を確認する方法を探る

AIの回答が調査に重要なら、記録した質問一式と上記の制限事項を評価に含めてください。以下の操作では別のサイトが開きます。Search Atlasが特定のLLM可視性機能を提供していることを確認するものではありません。

可視性を確認する方法を探る
  • 要約スコアだけでなく、回答例も求める
  • テストした質問と条件を確認する
  • AIの回答に関する観察結果と検索順位を分けて扱う

Search AtlasとLLMでの可視性に関するFAQ

この表現は通常、大規模言語モデルが生成した回答にブランドが登場するかどうかへの関心を指します。これは、通常の検索結果でページが何位に表示されるかとは別の問題です。特定のSearch Atlasレポートを利用する前に、その指標が何を測定しているか確認してください。

このページでは、特定の引用レポートが利用できるか確認できません。日付の分かる回答例、引用元、その回答を得るために使った質問を見せてもらってください。ブランドへの言及とウェブサイトの引用は異なる観察結果です。

まず顧客に関係する質問を用意し、レポートの対象となるアシスタント、条件、日付を確認してください。集計値だけでなく、個々の回答を確認できるかも確かめましょう。少数の質問を繰り返し、観察結果がどの程度変動するかを把握してください。

いいえ。AIが生成した回答でブランドに言及されても訪問につながらない場合があります。一方、検索で成果を上げているページが、テストした回答に登場するとは限りません。一方を他方の代わりにせず、それぞれの問いに適した根拠を使ってください。

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