GEOly：生成AI検索におけるブランド可視性を把握・改善するための運用ガイド

GEOly は、生成AIがブランドをどのように言及・引用・比較・推薦しているかを継続的に観測し、調査結果を実行可能な改善テーマへつなげるためのプラットフォームです。

GEOlyで解決できること

従来のSEOだけでは、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grok、Google AI などがブランドをどのように説明しているかを十分に把握できません。GEOlyでは、AI回答におけるブランドの存在感、引用、競合との比較、トピックごとの差、商品推薦や情報源を、同じ運用フローの中で確認できます。

主な活用目的は次のとおりです。

• AIがブランドを言及しているか、どの位置・文脈で現れるかを確認する
• どのAIプラットフォーム、トピック、プロンプトで強みまたは弱みが出ているかを見つける
• AI回答の根拠になっている自社・第三者・競合の情報源を確認する
• 業界の公開データから、需要テーマ、検索の広がり、商品推薦、競合の棚を調査する
• 発見した課題を、コンテンツ、PR、商品情報、計測、サイト改善のタスクに変換する

1. 最初に理解するデータの範囲

GEOlyには、目的の異なる2つのデータ範囲があります。

この違いを混同しないことが重要です。たとえば、公開データ上のブランド出現や商品カード数は、広告費、クリック、売上、在庫、コンバージョンを意味しません。同様に、社内モニタリングのAIGVRやMention Rateは、公開業界データの市場規模と同じ指標ではありません。

2. 基本の運用フロー

1. ブランドと対象市場を設定する：ドメイン、ブランド名、対象国・言語、モニタリング対象を整理します。
2. トピックとプロンプトを設計する：ブランド紹介、比較、用途、悩み、購入検討、引用確認など、意思決定に近い質問を設定します。
3. Monitoringで実行記録を確認する：AIプラットフォームごとの回答、言及、位置、引用を確認します。
4. Analysisで変化を読む：期間・プラットフォーム・トピック別に、強い場所と弱い場所を比較します。
5. CitationsとSentimentで根拠と語られ方を確認する：引用URL、ドメイン、感情シグナルを確認します。
6. Explore、AI Search、Shoppingで公開市場を調査する：需要テーマ、検索展開、競合、商品、流通チャネルを調べます。
7. Agentまたはチームのワークフローに接続する：調査結果をレポート、仮説、優先順位付きの改善タスクに変換します。

3. Dashboard、Monitoring、Analysis：自社ブランドのAI可視性を追う

Dashboardで見る主要シグナル

• AIGVR（AI-Generated Visibility Rating）：ブランドが言及されたか、AI回答のどこに現れたか、言及頻度、ブランド保有URLの引用などを組み合わせた、GEOlyの0〜100の可視性スコアです。感情評価は別の分析として扱います。
• Mention Rate：完了したモニタリング記録のうち、ブランドが言及された記録の割合です。
• Citation Rate：完了したモニタリング記録のうち、AIがブランド保有のURLを引用した記録の割合です。一般的な言及数や第三者URLの総数とは区別して解釈します。
• プラットフォーム別の内訳：ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grok、Google AIなど、対応しているAIプラットフォームごとの差を確認します。

Monitoringで確認すること

Monitoringでは、設定したプロンプトに対するAI回答と実行記録を確認します。

• ブランドが回答内に登場したか
• 回答中の位置、言及回数、引用の有無
• 同じ質問に対するAIプラットフォームごとの差
• 実行日、完了記録数、データの空白がある期間
• 競合がどの文脈で登場しているか

記録がない日やプラットフォームは、必ずしも「可視性ゼロ」を意味しません。実行されていない、対象範囲が異なる、データが未取得である可能性を、完了記録数と一緒に確認してください。

Analysisで変化を解釈する

Analysisでは、ブランド・プロンプト・トピック・プラットフォームの観点から、可視性の変化を読みます。

• 強いトピック：AIがすでにブランドを良好に言及または引用している領域
• 機会トピック：重要だがブランドの出現が少ない、または競合が優位な領域
• プラットフォームの差：同じ質問でも、どのAIで説明や引用が弱いか
• 比較の差：SoM（Share of Model）は追跡対象の競合との相対比較であり、AIGVRと同じものではありません

結果は原因の証明ではなく、次に調べるべき仮説です。コンテンツ公開、PR、商品情報の変更、サイト改善の効果を判断するときは、一次のアクセス・売上・コンバージョンデータと併用してください。

4. Explore、AI Search、Citations：公開AI検索から市場機会を探す

Explore：カテゴリ、トピック、ブランドから始める

Exploreは、公開AI検索データにおけるカテゴリ、トレンドトピック、ブランドを調べる入口です。市場と利用可能なAIプラットフォームを選び、対象カテゴリから調査を始めます。

次のような問いに向いています。

• この市場で、どのカテゴリやトピックにAI検索の活動が見られるか
• 特定トピックで、どのブランドが現れているか
• コンテンツ企画や競合調査の前に、どのトピックを深掘りすべきか

公開画面に表示されるAI検索量やブランド出現は、選択したデータ範囲の観測値です。自社サイトのアクセス、検索順位、収益を直接示すものではありません。

AI Search：Query FanOutと需要テーマを読む

AI Searchは、ChatGPTがカテゴリに関する質問へ回答するとき、どのようなWeb検索クエリへ展開するかを観測します。

• Popular Searches：高頻度の検索入口と、その検索がカバーする質問数を確認します。
• Demand Themes：細かな検索クエリをユーザー需要ごとにまとめ、推薦・機能・比較などの方向を確認します。
• ブランド出現：クエリやテーマの周辺に現れるブランドを確認し、競争文脈の仮説を作ります。

実務では、カテゴリを選び、Popular Searchesで検索入口を探し、Demand Themesで意図を絞り、関連するブランド・情報源・商品を続けて調べます。検索頻度やブランド出現だけから、順位、広告出稿、クリック、因果関係を断定しないでください。

Citations：AI回答を支える情報源を追う

Citationsでは、AI回答に引用されたドメインやURLを確認します。

• 自社保有ドメインと第三者・競合ドメインの違い
• プラットフォーム別に引用されやすいページ
• 特定URLがどのプロンプトやトピックに現れるか
• 引用の不足が見られるテーマと、追加調査が必要な領域

Exploreでテーマを見つけ、AI Searchで検索展開を確認し、Citationsで根拠URLを確認する流れが有効です。ただし、引用されていないことは品質の低さを自動的に意味しません。対象期間、プラットフォーム、取得範囲、実行有無も確認してください。

5. Shopping：AIが推薦する商品、競争棚、流通チャネルを調べる

Shoppingは、カテゴリごとにAIが推薦した商品カードをまとめる公開インテリジェンス画面です。商品を開くと、その商品が現れたトピックやプロンプトへたどれます。

確認できる内容は次のとおりです。

• 商品カード：商品名、観測可能な価格、関連トピック、出現回数、最新の観測時点
• 商品詳細：どのトピック・プロンプトが商品出現に関係しているか
• 競争棚：同一カテゴリで一緒に現れるブランド、商品タイプ、価格帯
• Retail channels：AIがもっともリンクする小売ドメインやチャネル
• 価格シグナル：カード上で観測された価格、価格帯、価格未取得の状態

商品カードの出現回数やチャネル比率は、選択した公開データと期間における観測です。広告表示、販売数、在庫、コンバージョン、チャネル支配の証拠として扱わないでください。

6. Sentiment：AIがブランドをどのように語るかを確認する

Sentimentでは、評価済みのAI回答をもとに、ブランドの語られ方を確認します。

• 平均スコアと、positive、neutral、mixed、negative、unknown の分布
• 時間経過に伴う感情シグナルの変化
• AIプラットフォーム別の傾向差
• ネガティブまたは混在した回答を、回答本文・プロンプト・引用とともに再確認するための入口

感情スコアは、生成AI回答の分析シグナルです。顧客満足度調査、レビュー評価、NPS、売上への因果を直接示すものではありません。内容の変化を確認するための優先順位付けに使ってください。

7. Agent、Skills、MCP、Triggers：調査をチームのワークフローへつなぐ

Agentは、GEOlyデータを読むための対話型ワークスペースです。ブランド可視性、プロンプト、引用、競合、感情、プラットフォーム差を、追加質問をしながら整理できます。

• Skills：繰り返し行う分析やレポート作成を、目的に合わせて実行します。
• MCP：GEOlyのデータ・機能を、対応するツール連携やワークフローに接続します。
• Triggers：条件や定期的な実行を使い、継続的な確認プロセスを組み立てます。
• 診断と改善計画：可視性の弱いトピック、引用の不足、競合の強み、感情リスク、サイト監査の課題を、調査・改善タスクへ整理します。

Agentの回答は、設定済みデータと取得可能な範囲に基づく分析補助です。重要な運用判断を行う前に、元のモニタリング記録、引用URL、一次分析データを確認してください。

8. 実務で使うチェックリスト

• 比較する市場、国、言語、AIプラットフォーム、期間を固定した
• 自社モニタリングと公開業界データの範囲を区別した
• 完了記録数を確認し、欠損をゼロと誤解していない
• AIGVR、Mention Rate、Citation Rate、SoMを同じ指標として扱っていない
• 強み・機会トピックを、回答本文と引用URLで再確認した
• AI Searchの需要テーマを、具体的なコンテンツ・商品・調査仮説に変換した
• Shoppingの出現を売上や広告効果と誤解していない
• 改善施策の効果は、一次のアクセス・収益・コンバージョン指標でも検証する計画を立てた

9. GA4連携

GA4のトラフィックおよびページレベル分析を利用する場合は、GEOlyにGA4プロパティを接続します。セットアップの詳細は GA4チュートリアル を参照してください。