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SEO担当者が見落としている「自社ブランドが出ない」本当の理由

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This content proposes a new approach to SEO analysis and strategy in the era of AI-driven search results, emphasizing the importance of brand visibility and positive sentiment within AI-generated answers, and advocating for the use of AI tools to streamline this complex analysis.

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AIと一緒にどういった形で、ま、データ

分析をしていくのかですね。ま、その1つ

の案を皆さんにちょっとお見せできればな

と思ってます。ブランドロシスの

取りこぼしがあって、なおかつ表したら

今後もしかしたらコンバージョンには影響

どうもです。さあ、今回はAI検索、

GEOとかLLMO、AEOと言われて

ますけども、このAI検索の分析方法、

そして運用に関するこのダッシュボード、

これに関して私のアイデアを皆さんに

共有意していきたいと思います。例えば

こちらのキーワード、クレジットカードお

すめはどれ?ま、これで検索すると今1番

上にですね、AIによる概要、AI

オーバーBが出てくるんですね。で、この

内容を見ますと、ま、このようにですね、

AIによってもう回答文そのものが、ま、

作られてるわけですよ。なのでユーザー

からするとこの回答文を読めばおすすめの

クレジットカードがなんとなく分か

るっていう状況なんです。で、わざわざ

ですねユーザーがこの引用元になる場所を

クリックしてこのページにアクセスする

かって言うとほとんどいないんじゃないか

なってのがあくまで私の所管ですけども、

ま、そのように感じます。おそらく

ユーザーの大変はここで作られた回答部。

その内容を見て一定の検索を満たす可能性

が高いんじゃないかなという風に私は予想

してるわけですね。ま、そうなってくると

SEOにおける1つの目的。今までだと

集客数を得るってのは1つの目的ですが、

その目的そのものを変えていかなきゃいけ

ない。じゃ、何の目的に変えていかなきゃ

いけないかって言うと、今AOでは

ブランドが表しているか、ま、これが1つ

のですね、ま、重要なKPIと言われてる

んですね。なのでこのキーワード

クレジットカードおすすめはどれで検索

するとJCBカードWがおすすめですよと

か、三井住友カードナンバーレスがおすめ

ですよ。ま、このように回答文そのものに

ブランド名や商品が出てくるわけです。ま

、そうなってくるとユーザーはこの回答を

見た時に三井住友カードナンバーレスが

なんか良さそうだなと思って三井住と

カードナンバーレスを、ま、より検索

しようと思う。ま、ここにいかに自社の

ブランドが出ているか。ま、これがですね

、次のSEO、ま、AEOだったGE、

LLMの1つのKPIになってくる可能性

が高いと言われています。ただですね、

ブランドが出ているか出ていないかだけ

じゃなくてポジティブで取り上げられてる

かってのも大事ですよね。やっぱりある

キーワードに関してはブランド名出ている

んだけどもこれネガティブな論長で

取り上げられてるケースもあるんでやっぱ

ポジティブで取り上げられてるかっての

だけ聞きませんし当然競合のブランドだっ

たり消費名の表質状況ってのもやっぱり

モニタリングしていく必要があるわけです

よ。で、これが1個か2個のキーワードで

あれば、ま、自分で検索して見ていけば

いいんですけども、やっぱ一定数見ていか

なきゃいけないで、なおかつ競合も見てい

くってことが結構大事なんですね。で、

これなんで競語みなきゃいけないかって

言うとですね、このカテゴリー化した時に

より自分たちがどういう状況にいるの

かっていうのがですね、競合と比較する

ことによって把握できるんですよね。

例えばこちら、ま、クレジットカード領域

のですね、キーワード、ま、仮に一戦キー

ワード見ていきたとしましょう。で、

カテゴリー化していくわけです。ま、

ポイント素給受給とか年会費給塾、特典塾

で、ここでですね、自社の表質数だけを見

ていれば、ま、なんとなく、あ、年会は

うまくいってそうだなと。得点はちょっと

うまくいってないから、ま、もうちょっと

頑張ろうか。ま、これだけで終わって

しまうと思うんですが、ここにですね、

競合のブランドの表質状況も合わせて、ま

、プロット、ま、トレースですよね、追う

ことによって、ま、こういう感じで比較

することができるんですよね。ま、この

比較見ていただくと、いやいやうちって

結構得典強いはずなのに競合の方が

めちゃめちゃ露出してるじゃんとかうち

全然表質してないよねとか、ま、こういっ

た形でどこに集中しなきゃいけないのか、

どこに対して一定の理想を投化しなきゃ

いけないのか、そこの優先順位もですね、

ま、自社の絶対評価だけじゃなくとの相対

評価で、ま、正しく判断していただけるん

じゃないかなと思います。なので実写の

ブランドが表しているか、ポジティブ

取り上げられてるか、ま、このデータだけ

じゃなくて競合の表質状況も合わせて、ま

、モニタリングしていく必要があるんじゃ

ないかなと思います。じゃ、こういった

データをモニタリングするにあたって必要

なもの、ま、色々あると思うんですが、ま

、大きいこの3つですね、ま、検索プロト

、ま、検索キーワードとも言われてます

けども、まずこれを用意するってことと、

あと合わせてAIの検索結果のデータです

。なので、AIモードに表示されるデータ

だったりとか、AIオーバービューの

コンテンツですね。このデータもちゃんと

取得する。そして各ブランドのですね、

エンティを抽出してで集計をする必要が

あると思ってます。ま、こういったデータ

が必要なので、これ1個1個ですね、ま、

人の手でやっていくわけにはいかないわけ

ですね。だって毎日皆さん他の業務もある

わけですからこれだけに時間をかけるわけ

にはいかないわけですね。じゃあ、どの

ように効率化して正しいデータを抽出して

集計していけばいいのか。ここでですね、

やっぱりAIの力を借りるわけです。で、

今私がですね、主にデータの分析基盤とし

て作っている基盤はこんなイメージなん

ですけども、ま、まず最初ですね、検索

プロンプを指定して、ま、それのAI

オーバービューだったりとかAIモードの

結果をしとこうし、その中に入っている

コンテンツを地味にですね、ま、これを

API経由で解析させて、そして

エンティティ別だったりとかURのデータ

を個別のテーブルに保存してる形になり

ます。だ、実際にですね、保存してる

データこんな感じなんですけども、例えば

検索、プロンプ、キーワードごとにどう

いったAI番の中でのエンティティが出て

きたのか。ま、これだとSNBCモビット

とかILとかアコムというエンティティ

ですね。で、そのエンティティの種別、

プロダクトなのか、オーガナイゼーション

、ま、組織名なのかっていうところとあと

ニュートラル、ポジティブ、ネガティブ

どういったセンチメント語られてるのか。

そして合わせて、え、実際の死認別順位

ですね、どういった順位で見られているの

かなので、これあくまでもAIがこう計算

をしてますけども、JCBカードWがどれ

ぐらいの死認率があるのか、楽天カード

どれだけの視認率があるのかっていう

ところをですね、ま、このような形で算出

してデータベースに保存する。で、この

データと合わせて引用ごとのデータだっ

たりとか、実際のAIオーバーウィーだっ

たり、AIモードのコンテンツのデータ

だったり、そのキーワードの自然検索枠で

もURLと順位。ま、こういったものも

合わせて保存しています。で、この保存し

たデータをですね、実際皆さんは

ダウンロードしていただいてExelだっ

たりとかルッカスジオで貸化していただい

たり、ま、分析していただくこともできる

んですが、AI使えますのでAIに接続し

てあげると、そして我々SEO

コンサルタントとかSE担当者はこのAI

と一緒に、ま、このデータを分析して

いただくことができる、ま、そういった

あの世界線もあるんじゃないかなという風

ここからはこのAIと一緒にどういった形

で、ま、データ分析をしていくのかですね

、ま、その1つの案を皆さんにちょっとお

見せできればなと思ってます。で、今回は

ですね、ちょっとイメージ分けやすいよう

にカード約1400のキーワードのですね

、Google検索を取得をして、その

カードロン領域でどういうブランドが表さ

れているのかっていうところを、ま、分析

をしました。私はどういう立場で分析する

のかってこの立場設定も大事なので今回は

あの大手ブランドのですねSNBC

MOBITまこのモビットのSEO担当者

の手で私は話してしていきたいと思います

。あ、ちなみにですね、私は何かMNBC

モビットさんと理害関係にあるとかあ、

取引関係にあるというわけではありません

。勝手にそういった手でお話しさせて

いただいてるんで第3者の視点でですね、

勝手にちょっとお話されてるってところ

だけはあのご認識いただければなと思って

ます。じゃ、今回はですね、カードローン

を今後契約するであろうと思われる潜在

顧客層が検索するキーワードリストの中

から特定のブランド名や商品名が含まない

キーワード1400個に絞って分析をし

ました。その分析をした中でAIかなりの

数表示されたんですが、じゃこのAI

オーバービューの中でどういったブランド

が1番出てくるのかところでですね、

ブランドエンティをこう集計した結果は

こちらになります。はい。で、この結果を

見ていくとですね、1番上に出てくるのが

プロミス、アイフル、アコメ、ま、皆さん

もよく認知してるブランドだと思うんです

けども、やっぱりこういったブランドが

ですね、よくAIオバの中にも出てくると

いうところなんですね。ま、今回あくまで

も設定ですけども、私が担当している

SNBCモビットは、ま、4番目に出て

くるという状況なんです。なので私SM

SBCモビットのS担当者としてみれば

ですね、やっぱりこうプロミスが獲得して

いるようなキーワードでSBMCモビット

が出ていないキーワードに関しては

やっぱりそこにも出させたいという風に

考えるのが自然な流れだなという風に思い

ますし、合わせてですねブランド、ま、

Pay銀行とかローソン銀行もやっぱ徐々

に徐々に出てきてるわけですよね。なんで

こういったところに関しても、ま、自社の

ブランドをもっと表出できないかとか、ま

、そういったあの戦略の立案ができるん

じゃないかなと思います。で、さらに今回

はですね、実際の死認順位とそして

センチメントもフラグ付けしているので、

死認順位が4位以内、そして、え、

センチメントですね。ポジティブ、

ネガティブ、ニュートラルですけど、いや

、ネガティブで語られてるとかしょうが

ないんで、一旦ポジティブだけに限定

するってところでエンティティタイプに

関してはネガティブ以外というところに

絞っていました。ま、その結果はこうなる

んですけども、先ほど見ていただいた結果

とですね、ほとんど変わりがないところで

ポジティブで、え、上位視認順位にある

ブランドだけに絞り込んでもプロミス、

アコマ、アイフルっていう、ま、この過剰

は崩せないという状況なんで、ま、いかに

ここにですね、食い込んでいくか、引いて

はここをもっとこれ以上取っていくかって

ところが結構大事になってくるわけです。

じゃあ、ま、データが集計できたところで

、今度は分析をですね、AIと一緒にやっ

ていくというところで、今回はですね、

このチャATGPT5.1ですね、これを

活用しながら、ま、こういったことがまず

したいんですよっていう私の考えをですね

、バーっと音声入力して、そして実際に

どういうデータテーブルを持ってるの

かっていうテーブルのクリエイト分をです

ね、一緒に渡して最初のプロンプトを投げ

てみました。そうするとですね、思考時間

1.15秒かけてですね、了解ですと状況

。私がやりたいこととテーブルの構成案は

、ま、大体頭に入りましたと。じゃ、こっ

から分析するためのSQLを組み立てて

段階ごとに整理しますねという風に、ま、

チャットGPTが言ってくれたわけですよ

ね。なのでどういったSQLが来るのか

なってところですねワクワクしながら見て

いくとまずこういったAIオーバービュー

が出てるキーワード数もカウントして

くださいねとかあとはキーワード単位で

SBCモビットと競合のをフラグ化して

くださいねとかあとは競合が出ているのに

SNBCモビットが出ていないキーワード

抽出するSQLもこれなんで、ま、これも

合わせて抽出してくださいねというような

ですね、依頼がありました。なるとですね

、ま、このように、ま、数多くのSQLを

バーっと提示してきましたので、ま、それ

を1つ1つですね、え、コピーをして、ま

、実際にSQLをですね、ま、実行して、

ま、データがパッと出てくるので、ま、

このデータをですね、今回そこまで多く

ありませんでした。本当に数とかそれ

ぐらいの量なんで、え、実際にもそのまま

エクスポートして、え、CSVという形で

自分のパソコンのローカルに保存をして、

え、そのデータを貼り付けて送り返しまし

た。そうするとこのデータを読み込んで

ですね、約4分間ですね、3分44秒って

結構長い時間行して分析をしてくれました

。その結果こうなります。まず全体400

個のキーワードのうちAIオバが出てる

キーワードは1176個のキーワードです

ね。となので結構な比率で出てますね。

このカードノーンキャッシング領域に関し

てはそのうち商品的にもモビットが出て

良いと判断できるキーワードは1153個

。ただしその1153個のうちAI

オーバービューの本文内にモビットという

ブランドが出ているキーワードは75個

だけでしたねと残りの1078個は商品的

に出てもいいのにAIオーバービューの

本分の中にはモビitってブランドが一切

出ていないとま、こういった、ま、分析を

してくれたわけです。じゃ、この1078

個のキーワードはどういうカテゴリーで

分析というかカテゴリーライズができるの

かところですね。こんな形でA、B、C、

Dというカテゴリー化をしてくれたわけ

ですよね。で、いろんなカテゴリーして

くれてますけども、下の方見ていただくと

、AとCが1番美味しいぞ。ま、これなぜ

かと言うと、ブランドロシスの取りこぼし

があって、なおかつしたら今後もしかし

たらコンバージョンには影響するかもしれ

ないというところで、AとCを1番

美味しいそうですよという風に言ってくれ

たんですよね。ま、Aはですよ、こちら

モビットのページを引用しているのにAI

オーバービューの本文の中では競合の

ブランドしか出ていないなので引用され

てるんだけどモミットのブランドが出てい

ない。ま、これは結構惜しいと言いますか

。ま、まず自社のブランド出して欲しい

領域ですよね。で、Cに関してはモビット

は引用されていないと競合のブランドだけ

が出ているってところですね。だ、ここも

やっぱり競合も出ているんだったら、ま、

引用もされるようにしたいですし、当然

このモビットをお勧めして欲しいんで、

やっぱりこのAとCというカテゴリーに

関してはまず先に優先の高く見ていく、ま

、そういったキーワードカテゴリー同意

ですという風に分析をしてくれました。で

、さらにですね、競合のみ出ているキー

ワードの傾向っていうのを出してくれたん

ですけども、ま、まず1つ目にこの審査の

通りやすさ、ま、こういったものはですね

、よりプロミスやアイフルが優先的に

取り上げられてますよとか、あとは属性、

え、個人事業主カード論通りやすいとか、

こういったところも競合のみ出てますねと

か、あとは無理、キャンペーン領域とか、

ま、こういったところも実は競合のみ出て

ますねというところでした。ま、ちなみに

ですね、SBCMOBITはこの無理は

やっていないみたいなんで、ま、そういっ

た意味ではAIオブの判定とプロダクトが

出ていないってのはこれ正しいんですけど

も、ま、とはいえ分析した中では無理も出

ていなとことでした。ま、逆にですね、

SMBCモミットが出ているキーワードル

の、ま、比較っていうところで分析もして

くれてるんですけども、その結果はこちら

ですね。SNBCMobをよく出ている

テーマとして絶対に通るカードローンとか

内緒で借り出るカードローンとかま、こう

いったところはですね、SNBCモビとか

、ま、よく出るテーマらしいです。で、

いろんな、ま、下にもざーっと出てるん

ですけども、ま、ざっくり言うと借り

やすいとか安心ま、そういった文脈では

AIオーバベの中にもSNBCモビッドっ

ていうブランドはよく上がってる印象だと

。逆に専業主とか返済額とか開業資金とか

ま、こういった条件だって特定の日によっ

たクエに関しては競合だけが出ていて

SNBCモビトが出ていないというところ

でした。ま、ですから商品の特性上出し

たくないとかあえてGoogleが選ば

ない領域なのかそれとも本来は教室しても

いいのにサイト側の情報が弱くてAI

オーバービューに拾われていないだけなの

か。ま、こういったことを次のステップで

は分析するべきだと思います。という

ところで、次分析する内容こうだと思い

ますと出してくれて、じゃ、そこに必要な

データはこちらなので、このデータを解説

してもらえますかところですね。次の

ステップとしてはURLリスト、これを

ですね、クローリングしてくださいと。で

、そのURLリストはこちらのSQL実行

してもらえば出てくると思いますよという

ことなので、ま、このSQLをですね、

コピーペして、ま、実行すると確かに

URLがバット出てきました。なのでこの

URLですねを実際に、ま、クローリング

をこのような形でしていったわけですよね

。ま、1個1個ですね、ウェブページを、

ま、取得をして、え、その取得した内容を

テキストという形でですね、サーバーナー

に保存をしていきました。そして、え、

クローリングが全部終わったので、それを

ですね、ま、zPファイルで圧縮をし

てチャットGPTにもう1回戻って

コンテンツをこのような形で送りました。

そうするとですね、ま、ジップを裏側で

回答して1個1個コンテンツバーっと見て

いったんでしょう[音楽]。今回は2分

22秒ですね。あ、結構短いなとかなりの

コンテンツ量を送ったんですけども、ま、

2分ぐらいでですね、ま、コンテンツの中

を見たという風に思われます。そしてです

ね、解釈した結果がモビットがちゃんと

書かれてるページ意外とありますね。と。

で、それは見た結果こんな感じなんです

けども、36ページはプロミスやアイフル

アコムといったような大手ブランドと並ん

でモビットも登場してますと。その上で

ランキングとしてはおすめ3000から

5000という形でモビットも出ているん

だけども実は上位っていうか並び順の上に

はプロミスやアイフルといったような大手

ブランドが出ていますと。で、その次

ぐらいにモビットが出るんで、ま、

ランキングというか見え方としては

やっぱり下側にあると、ま、結果的にその

他の候補枠として扱われてる可能性が高い

ですよという風にですね、ま、言っている

わけですね。ま、実際に送ってみるページ

、私も色々見ていきましたけども、

ランキングという形ではないんですが、

確かにこの表示される順番としては結構

下側にいろんなページ見ましたが、

モビットが出てくるなというところがあり

ますので、12といった明確なランキング

ではありませんけども、ま、優先順位と

いうか見え方としては確かに上の方に

アイフルとかプロミスとかそういった

ところが先に出ているとそういう印象が

ありましたね。ま、さらに無理期間ありと

いうところに関してはSN下みと以外の

競語ですね。プロミスとかアイフルに関し

ては30日間の無理サービスがあるとなの

で、ま、そういったこのキャンペーンとか

ですね、無理期間が長いとかそういった

エンティに関してはやっぱり競合の方が

有利に見える特徴があると。短期で奨額

借りたいとか無理で借りたいっていうクエ

に関しては競合法の方が相性が良いって

ことがここで紐付けられますよねと。ま、

それはそうですよねというのも私も思い

ましたし、ま、逆にモビットが強い文脈、

財を避けたいとか口座なして借りたいって

いうところは、ま、モビットが強い文脈で

あるんだけども記事によっては十分に

打ち出されていないと。なのでAI

オーバービューの、ま、ロジックから見る

とコンテンツとしてはモビットちゃんと

あるし、それは読める状態なんだけども、

じゃ、どのブランドとして名前付きで推奨

するかって最終的なフェーズ選ぶ際に、ま

、ランキング上位とか、あとはその他

ユーザーの再のニーズとして強い利息

減らしたいなとか、無理でありたいなって

いうところの電ండ్がやっぱり他の

ブランドが強いんで、ま、そういった

シグナルと繋がりが強いブランドって

ところで、ま、プロミスやアイフルアコ

ムってところに、ま、表質が寄りやすいと

いう風に解釈するのが自然ですね。と、ま

、いう風にですね、ま、いろんなページを

見て、ま、解析してくれたわけですね。

この内容を見て鵜呑みにするわけではない

ですけども、ま、確かにそういう風に最終

的にAI側が解釈する可能性も否定はでき

ないなと私はこの結果を見て思いましたね

。ま、さらにですね、え、公式サイト以外

の比較サイトのランキングコード、ま、

ここも分析をしてくれたんですが、ま、

この比較サイト、いろんなサイトあります

よね。.comだったり、ま、ベストだっ

たり、ま、そういった比較サイトがある

わけですけども、ま、そういった比較

サイトをですね、スクレーピングした結果

、それら比較サイトの多くでは総合

ランキングとか利用者満足度ランキングの

中で大手4社なのでアイフル、プロミス、

レイクとか、ま、そういったところプラス

そこに、ま、モビットっていう順位がつい

てくるんで、ま、必ずやっぱり、ま、大手

、ま、山用車ですねが先に来てモビットが

来るっていう順番がどうしてもいろんな

比較サイト見ても順序が決まなってる

らしいです。ま、確かに大手が最初並ぶっ

ていうのは、ま、国民的にもやっぱ認知度

があるところで、ま、確かにこう分から

ないことはないなと思いますが、ま、

AIUとかAIですよね。ま、こういった

ランキングを複数ソースからですね、ま、

学習というか、あの、ラグ検索して、え、

選別するというにおいてはカードおすすめ

などのクエリーで、とりあえず代表的な、

ま、産用者を出すという振る舞に至るのは

、ま、自然であり、プロミス、アイフル、

アコン、レイク、ま、こういった、もう

本当に大期が取れているブランドプラス

モビitもね、ま、非常に有名なブランド

ですけども、他のサイトのですね、表質

順番としてやっぱプロミス、アイフル、

ACOMムってのやっぱ上に出てくるので

、そこに、ま、モビットが出てく来る

ところでやっぱり優先的な枠っていう

ところがやっぱり代表的な3者にやっぱ

固まりやすいとそういった共同になっても

不思議ではないというところがですね、ま

、今回データを渡した上での、ま、

チャATGPT5.1のシンキングモデル

の、ま、限界ということでした。で、

合わせてモビットの強みの書かれ方がAI

オーバーミのクエリーの理解とずれている

というところも出してくれて、ま、

モビットの強みとして最短15分で融資が

できますよとか、口座なしでもできますよ

とかっていうところなんですけども、ま、

こういった強みがある中でタイプAという

カテゴリー、このTYAPAっていうの

はモビットのページを引用してにも関わら

ず、AIオーバービューの本部の中では、

MOBITというブランドが出ておらず、

競合のブランドが出ている。ま、それを

AAというカテゴリーなんですけども、

このタイリに関しては口座なしとか即日と

いったような、本来はモビットが強みと

なっているクエリーにがAの中に入ってる

。つまり本来モビットの強みがあるにも

関わらずモビットのブランドが出ていない

クエリーがあると。で、本来であれば口座

なしとかですね、こういったものは、ま、

モビットの強みなわけです。ま、実際に

モビットのページを見てみますと、原速

口座解説が不要でスマートATMを使えば

銀行講座が不要ですよと。ま、こういった

ものがモビットの強みなんですけども、ま

、実際にモビットの強みにも関わらず

ブランド表が出ていない引用だけにとまる

。ま、これはもったいないですね。という

ことでした。なんでこうなっちゃってるの

かとことで、え、自社のサイト以外の代車

のサイトを見ていくと口座なしとか在籍

確認といったようなキーワードはページ

全体のメインテーマとして、ま、取り上げ

られていて、モミットの中ではですね、

一覧表の1としてさらっと触れられるだけ

というところで、本来の強みである、ま、

口座なしとかスマホATMで簡単に取引

できますよという、こういったエンティと

モビットが強い紐好きで細かに説明されて

いる状況じゃないと。AIオーバーBの

ロジックから見ると第3者のですね、

ページの見出しとか、ま、分説もあると

思うんですけども、そこでの強みとボビッ

トっていうところが強く結びつけられてい

ないというところですね。ま、確かに

いろんなページを見ていくとですね、ま、

AOMとかアイフルっていうのは彼らの

強みと密接的にですね、ま、見出し立っ

たりとか分析が紐づく形なんですけども、

ま、それがSNBCモビットに関しては、

ま、少ないと、ま、結果的に本来の強みに

おいても、ま、引用はされてるんだけど

ブランドが出てこないみたいな、ま、こう

いった状況もありますよねというところが

チャATGPTが分析してくれた結果に

ただこんな形でですね、引用されてるけど

も表質がない。その要因探しってところに

おいても実はAI活用できるんじゃないか

なと思っています。もちろんAIが解析し

た結果が全て正しいってわけじゃありませ

んし、AIが実は見落としていたりとか

ユーザー顧客のことを理解せずにデータ

だけを見て判断するケースもあるんで

やっぱりAIの内容をそのまま鵜呑みに

するべきではないと思います。ただやっぱ

AIの強みとしては多面的かつ大量の分析

っていうのは、ま、人間と違って疲れませ

んからやっぱり人間よりもたくさん数を

こなせるんですよね。ま、そういった大量

のデータを分析しながら傾向を掴むという

ところに関してはやっぱりAIの強みだな

と思いますし、やっぱりこの分析感の1人

の経験値だけじゃなく、いろんな集合値を

踏まえたAIのですね、出してくれてる

試作っていうのは1つ参考になるんじゃ

ないかなと思います。いろんなキーワード

のエンティのデータだけじゃなくて、

例えばスクレイパーと合わせて接続したり

とか、サーチコンソールのデータと接続し

たり、ま、GFOのデータと接続すること

によってコンバージョン数のデータだっ

たり、インプレッションだったり、他の

外部サイドのデータだったりとか、ま、

こういったところも踏まえて、ま、解析

できるようになると思いますし、ま、結果

的にそれがMCPサーバーの設置とか、

あとはこれをわざわざSQLをユーザーに

叩いてください、SQLも自ら実行できる

ようになるのがAIエエージェントって

いう形になると思います。合わせてですね

、今日話したこのデータレイク、データの

蓄積する仕組みですね。これを一度構築し

てしまえばそれを例えばリダッシュとか

ルッカースタジオと接続することによって

、ま、このようなダッシュボードも構築

できるんじゃないかなと思います。で、

今後AI検索に関しては検索順位とか流入

するってところだけでは正しく表せないと

思いますので、新たな指標ところで例えば

ブランドの表質数がどうなってるのか、

そのビジリティスコアだったりとか、あと

はセンチメントですね、ポジティブで

取り上げられてるのか、ネガティブと

取り上げられてるのかの推移だったり、

あとはどういった、ま、検索プロトで自社

のブランド名がAIオーバービューだっ

たり、AIモードで死認順位1位に出てる

とか2位に出てるのかとか、あとは競合は

どれぐらいの順位出てるのかとか実際に

実写のブランドが出てる場合においての

情報を求った引用元ドメインだったりあと

はその引用元のリンクだったりとか実写の

ブランドが出てる場合それが書型リンクな

のか引用型リンクなのかっていうところも

ですね、ま、プロットしていただくといい

んじゃないかなと思ってます。で、最近

ですね、この直接型リンク、例えばこちら

、このような形で直接特定のページに飛ぶ

ことができる直接型リンクも今AI

オーバービューとよく出てくるんですよね

。実際にこの三井住ファイナンスのリンク

をクリックするとこのような形で直接特定

のページに飛ぶことができるわけです。な

ので自社のドメインが引用として増えてき

たらだけじゃなく自社のドメインが直接型

リンクにAIオバムによく出てきてるの

かっていうところもですね、アクセスの

観点においてもモニタリングしていくと

いいんじゃないかなと思います。ま、この

ようにですね、あらゆるデータを収集して

このデータレイク、データベース基盤を

構築して、ま、それらを貸視化することに

よって正しくAI検索の状況も判断して

いただくことはできるかと思います。なの

で従来のSEOの検索順位とか集客数、

検索順位別のコンバージョン数だけじゃ

なくて自社のブランドの表質数が増えたの

か、競合と比較してどれだけ増えたのか

減ったのか。そしてAI検索の表質数の

増加と伴ってコンバージョン数が増えてる

のか、売上増えてるのか、ま、そういった

ところも一緒にモニタリングすることに

よってAI検索の効果っていうところを

正しく、ま、判断していただけるんじゃ

ないかなと思います。はい。以上で今回は

ですね、AI検索の分析とそして

モニタリングのアイデアというところで

今日お話をさせていただきました。今回の

動画ためになったなって方是非ですね、

この動画に高評価とコメントいただきます

と幸いでございます。今回も最後までご覧

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