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Adobe Brand Visibilityとの連携

最終更新日： 2026年8月4日

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Adobe Brand Visibilityは、生成AIを利用した生成エンジンの最適化向けの生成AI ファースト アプリケーションで、AIを活用した検索環境における企業の認知度、正確性、影響力の向上を支援するように設計されています。 ブランドの可視性は、AIが生成した回答のブランドプレゼンスに関するインサイトを提供し、規範的なコンテンツレコメンデーションを提供し、最適化の修正を自動化します。

AIが主要な発見チャネルに。 ChatGPT、Claude、Copilot、Perplexityなどの大規模言語モデル（LLM）エージェントは、ブランドコンテンツをクロールします。

PREREQUISITES
ブランドの可視性の有料サービスがプロビジョニングされ、マネージドコネクタを介してExperience Platform設定に接続されている必要があります。
IMPORTANT
この統合の一環として、ブランドの可視性データの一時的な処理が米国で行われます。 データは、Customer Journey Analytics コントラクトで設定されたとおりに、指定したリージョンに最終的に保存されます。

ユースケース

Customer Journey Analyticsとブランドの可視性の連携には、次のふたつの利点があります。

  • インバウンド統合: Customer Journey Analyticsのブランドの可視性データを使用して、既存のweb、モバイル、その他の種類のデータと並行して、LLM主導のトラフィック（ボットweb クローラー、RAG リクエスト、エージェントアクティビティ）を測定します。 例えば、次のことができます。

    • 従来のチャネルと並行して、エージェントソース別にLLMによるトラフィックを測定。

    • LLMが頻繁に使用するものの、人間のコンバージョンではパフォーマンスが低いコンテンツを特定します。

    • クリティカルパスをまたいで、LLM-agent リクエストが失敗する場所を検出します。

    • ページに対するLLM ボットの需要を、URLおよびホストレベルで照合された、web データ内のページのコンバージョンと収益と比較します。

  • アウトバウンド統合: Customer Journey Analytics パフォーマンスデータをブランドの可視性に送信して、ChatGPTやPerplexityなどの価値あるトラフィックを送信するLLM ソースに対してAIによる可視性を最適化できるようにします。 例えば、次のことができます。

    • コンバージョンや売上の向上に成功した人間の訪問者を送り込むLLM ソースを確認します。 Customer Journey Analyticsは、ボットデータセットからではなく、参照されるweb トラフィックからこれを測定します。
    • LLM ソースを、送信する訪問者のダウンストリームの価値によってランク付けし、AIによる可視化作業を最もパフォーマンスの高いソースに集中させます。

インバウンド統合

LLMのトラフィックは、ふたつの方法でサイトに到達します。 Customer Journey Analyticsは、それぞれの方法で異なるデータソースから測定します。

まず、AIによる回答を読み、クリックしてサイトにアクセスする人が最初に考えられます。 その訪問では、web データの残りの部分を収集するのと同じJavaScriptが実行されます。 したがって、既存のCustomer Journey Analytics web データには、ユーザーを送信した訪問と参照ドメイン（例：chatgpt.com）が含まれます。 Customer Journey Analyticsは、これらの訪問を単独ではAI トラフィックとしてラベル付けしません。 それらを識別してグループ化するには、AI参照ドメインに一致する接続に派生フィールドを作成し、そのフィールドにセグメントとレポートを作成します。 派生フィールド ​を参照してください。 ブランドの可視性データセットは必要ありません。

ふたつ目の方法は、ページを直接リクエストするボットやエージェントです。 これには、AI インデックスを構築するweb クローラーや、利用者がAI アシスタントにプロンプトを送信したときに発生するライブフェッチが含まれます。 これらのリクエストはJavaScriptを実行しないため、既存のweb データには記録されません。 ブランドの可視性データセットは、CDN レイヤーからこのトラフィックをキャプチャします。 この節の残りの部分では、そのデータセットについて説明します。

データセットをCustomer Journey Analyticsにオンボーディングする

ブランドの可視性管理コネクタは、サマリーデータセットとしてデータをExperience Platformに配信します。 Customer Journey Analyticsで測定するには、次の2つの設定手順を実行します。

  1. ブランドの可視性データセットを含む接続を作成します。 接続の作成または編集を参照してください。
  2. その接続にデータビューを作成します。 データビューでは、以下のディメンションと指標をAnalysis Workspaceで使用できます。 ​ データビューの作成または編集を参照してください。

データセット：

  • XDM要約指標クラスに基づく概要データセット ​を使用します。
  • URLとホスト、時間、ボットの種類、CDN プロバイダー、ステータスなどのリクエスト特性ごとにデータをバケット化します。
NOTE
ブランドの可視性データセットには、集約データが含まれます。 ユーザーID、プロンプト、応答などのPIIが含まれていません。

サマリーデータセットなので、ルックアップデータセットとして扱い、完全URL キーのイベントデータセットに結合できます。

ブランドの可視性は、CDN URL ディメンションでこのキーを提供します。 これは、Customer Journey Analyticsがweb データを保存する方法と同様に、ホストとリクエストされたパスを1つの正規化された完全なURLに結合します。 結合が成功するかどうかは、独自のデータ収集によって異なります。 イベントデータセットには、同等の完全なURL フィールド、またはブランドの可視性が提供するURLに一致するように解析および正規化できるフィールドが必要です。 双方が同じ完全なURLに解決すると、ブランドの可視性レコードはweb データ内の対応するページと一致します。

データセットについて

ブランドの可視性は、サーバーサイドでCDN アクセスログを読み取り、リクエスト側の関係者がボットまたは自動エージェントであるレコードを抽出します。 データはCDN レイヤーから取得されるため、ブランドの可視性はJavaScript タグを実行しないボットからのリクエストをキャプチャします。 標準的なweb分析ツールでは、このトラフィックを完全に見逃してしまいます。

データセットは、CDN要求概要 フィールドグループを使用します。 すべてのフィールドはcdn オブジェクトの下に配置されているため、以下のテーブルのフィールド名はcdn.<name>の形式（例：cdn.urlとcdn.botType）になります。

各レコードは、ホスト、URL パス、ボットタイプ、CDN プロバイダー、ステータスコード、リファラー、転送ホスト、1時間の最初のバイトまでの時間の1つの組み合わせを記述します。 同じ組み合わせが1時間に1回以上表示される場合、Customer Journey Analyticsはこれらのレコードを1行に組み合わせ、リクエスト数を増やします。 CDN要求数​指標を使用して、ボリュームを測定します。 行数は使用しないでください。

ディメンション

次のディメンションは、ブランドの可視性データセットを含む接続を設定した後に、データビューでコンポーネントとして使用できます。 フィールド​列には、CDN リクエストの概要フィールドグループのソースフィールドが表示されます。

ディメンション
フィールド
説明
CDN URL
cdn.url
結合キーとして意図された、リクエストの正規化された完全URL。 ブランドの可視性は、ホストとリクエストされたパスを1つのURLに結合し、Customer Journey Analyticsがweb データ用に保存する完全なURL フォームに一致するように正規化します。 このディメンションを使用して、ブランドの可視性ルックアップデータセットを、同等のフル URL フィールドを持つイベントデータセットに結合します。 ホストとパスは含まれますが、スキームは含まれません。
CDN URL パス
cdn.path
CDNが配信した、エージェントが要求した生のURL パスとクエリ文字列。 スキームまたはホストが含まれていません。 正規化された結合キーではなく、要求されたパスを正確に取得する必要がある場合に使用します。
CDN ホスト
cdn.host
リクエストを受け取ったホスト名（例：www.example.com）。 このホストは、CDN URL結合キーの一部でもあります。 1つのデータセットに、組織が同じCDN アカウントに複数のサブドメインを持つ場合、複数のホストを含めることができます。
CDN ボットタイプ
cdn.botType
リクエスト側エージェントのブランドの可視性の分類。 値には、従来の検索web クローラー、AI インデックスweb クローラー、AI ライブフェッチ エージェントが含まれます。 完全な分類については、以下の​ ボットエージェントカテゴリ ​を参照してください。
CDN ユーザーエージェント
cdn.userAgent
CDN ログの生のユーザーエージェント文字列。 ボット分類内のサブタイプを区別したり、ブランドの可視性によって割り当てられた分類を検証したりするのに便利です。
CDN HTTP ステータス
cdn.status
HTTP応答ステータスコード。 ボットが要求したコンテンツを受信したかどうかを示します。 AI トラフィックに固有の解釈ガイダンスについては、以下の​ ステータスコード ​を参照してください。
CDN プロバイダー
cdn.cdnProvider
CDNがリクエストを処理します。 値はakamai、byocdn-akamai、byocdn-fastly、byocdn-cloudfrontです。 byocdn-接頭辞は、別のCDN ベンダーではなく、ログ収集パスを示します。 組織が異なるCDN設定の背後にホストを持つ場合、データセットに複数の値を含めることができます。
CDN リファラー
cdn.referer
CDN ログのHTTP Referer ヘッダー値。 多くの場合、ボットトラフィックには空です。 存在する場合は、どのAI製品またはドメインがフェッチをトリガーしたかを示すことができます。 例：chat.openai.com
CDN転送ホスト
cdn.xForwardedHost
X-Forwarded-Host ヘッダー値（存在する場合）。 リクエストがオリジンに到達する前にリバースプロキシまたはCDN シールドレイヤーを通過した場合に関連します。
CDN イベント日
レコードのタイムスタンプから派生
このレコードの時間単位のバッチタイムスタンプの日付部分。
CDN イベント時間
レコードのタイムスタンプから派生
このレコードの時間バッチタイムスタンプの時間部分。

ボットエージェントのカテゴリ

CDN ボットタイプ ディメンションは、エージェントを3つのカテゴリに整理します。 各カテゴリーは、それぞれ異なる分析的な質問に答えます。

従来の検索web クローラーのインデックス コンテンツ 従来の検索エンジンの​件。 このカテゴリーは、従来型の検索エンジンに対するコンテンツの見た目を測定するために使用します。

ボットタイプ値
ベンダー
説明
GoogleBot
Google
Googleのメイン検索インデックスweb クローラー。 Google DiscoverおよびGoogle Newsも提供しています。
BingBot
Microsoft
Bingの検索インデックスweb クローラー Microsoft Copilotのweb グラウンディングインデックスにも対応しています。

AI インデックスweb クローラー AI製品のトレーニング コーパスまたは検索インデックスを作成または更新するためのコンテンツをクロールします。 これらのweb クローラーは、ライブユーザーリクエストに応答せずに、モデルのナレッジベースを準備しています。 URLのweb クローラー量が多い場合、AI ベンダーはコンテンツにインデックスを作成する価値があると考えます。 URLのweb クローラー量が少ないがライブフェッチ量が多い場合、モデルは新鮮なコンテンツをフェッチするのではなく、キャッシュされたナレッジから引き出します。

ボットタイプ値
ベンダー
説明
GPTBot
OpenAI
OpenAIの主なweb クローラーは、モデルのトレーニングデータとナレッジベースの構築です。
OAI-SearchBot
OpenAI
ChatGPTのweb検索商品に対するOpenAIのweb クローラー。 GPTBotとは。 このエージェントは、トレーニングコーパスではなく、リアルタイム検索インデックスを構築します。
ClaudeBot
人文学
モデルのトレーニングデータに対するAnthropicの主なweb クローラー。
Claude-SearchBot
人文学
Claudeの検索および取得インデックスに対するAnthropicのweb クローラー。 ClaudeBotとは。
PerplexityBot
複雑性
Perplexityのインデックスweb クローラー。 複雑性は、このエージェントを使用して、回答を生成するためのコーパスを構築します。

AI ライブフェッチ​は、実際のユーザーがAI アシスタントにプロンプトを送信し、アシスタントが応答する前にページをライブでフェッチしたときに発生します。 このカテゴリは、AI アシスタントを通じてユーザーが直接到着する需要を測定するために使用します。

ボットタイプ値
ベンダー
説明
ChatGPT-User
OpenAI
あるユーザーがChatGPTに質問しました。 ChatGPTはこのURLを取得して読み、回答を入力しました。
ChatGPT Clients
OpenAI
ChatGPT モバイルアプリ（iOSおよびAndroid）がライブフェッチを行います。 user-agent文字列には、アプリのバージョンとデバイスが含まれます。
Claude-User
人文学
Claudeを使用するユーザーまたはアプリケーションは、このURLをライブフェッチしました。 ユーザーエージェント文字列は、特定のClaude製品を識別する場合があります（例：claude-code）。
Perplexity-User
複雑性
ユーザーがPerplexityに質問しました。 複雑性がこのURLを取得し、回答をグラウンドにしました。
Google-NotebookLM
Google
ユーザーがGoogle NotebookLMを開き、このドメインを取得しました。 NotebookLMは、ソース ドメイン内のすべての到達可能なURLを取得します。
Google-ai-mode
Google
Google検索のAI概要このURLを取得し、検索結果のAI生成の回答パネルに含めました。
Gemini-Deep-Research
Google
ユーザーが「ジェミニ深層調査」セッションを実施しました。 Deep Researchは、複数のソースにまたがる多くのシーケンシャルフェッチを行い、調査レポートを作成します。
GoogleAgent-URLContext
Google
ユーザーはGeminiとURLを共有し、そのページについて質問しました。 Geminiは特定のコンテンツに関する質問に答えるためにURLをライブで取得しました。
Amzn-User
Amazon
Amazon AlexaまたはAmazon AI エージェントがこのURLをライブフェッチしました。 通常は、参照コンテンツとドキュメントのコンテンツに表示されます。
MistralAI-User
ミストラル
Mistralを活用した製品またはAPI コンシューマーからのライブフェッチ。

ブランドの可視性が認識されたパターンにuser-agentと一致しない場合、値Unknownが割り当てられます。 CDN ユーザーエージェント ディメンションを使用して、これらのリクエストを行ったエージェントを特定できます。

ステータスコード

このデータセットのHTTP ステータスコードは、AI エージェントが要求したコンテンツを受信したかどうかを示します。

ステータス
名前
解釈
200
OK
ボットは完全な応答を受け取りました。 コンテンツはAIが利用できるようになりました。
304
未変更
ボットは、コンテンツが変更されていないことを確認し、キャッシュされたバージョンを使用しました。 コンテンツは利用可能でした。
301
永続的に移動
ボットは新しいURLにリダイレクトされました。 各リダイレクトは、追加のラウンドトリップを追加します。 頻繁にクロールされるURLで301 ボリュームが多い場合は、CDN レベルでリダイレクトを解決する必要があります。
302
見つかりました（一時的なリダイレクト）
301と同じ遅延のペナルティ。 301とは異なり、恒久的な移動を示さないため、ボットは元のURLに戻り続けます。
403
Forbidden
CDNまたは生成元がボットをブロックしました。 これは、意図的な場合（例：robots.txt ルールやWAF ポリシーなど）、意図的でない場合（例：過度に広いレート制限など）があります。 AIによる取得がブロックされると、そのコンテンツはAIの回答に表示されません。
404
見つかりません
URLが存在しません。 AI エージェントの種類で404件のボリュームが多い場合、AIのインデックスに古いURLが含まれていることを示します。 410 ステータスを使用して、web クローラーに対して、インデックスからURLを完全に削除するように指示します。
429
リクエストが多すぎます
CDNは、ボットのレート制限を行いました。 ライブフェッチのエージェントタイプで429個のエラーが発生すると、AI アシスタントにコンテンツについて質問した利用者に対して、不完全な回答や欠けている回答が返されます。
504
ゲートウェイがタイムアウトしました
CDNはオリジンが応答するのを待つのを停止しました。 コンテンツがAIに届かなかった。 ページがタイムアウトすると、AIはそのコンテンツにアクセスできず、回答に含めることもできません。 ライブフェッチのエージェントタイプで504個のボリュームが多いことは、AIによる直接的な可視化のリスクとなります。

指標

ブランドの可視性データセットを含む接続を設定すると、次の指標をデータビューのコンポーネントとして使用できます。 フィールド​列には、CDN リクエストの概要フィールドグループのソースフィールドが表示されます。

指標
フィールド
説明
CDN リクエスト数
cdn.requests
すべての行のリクエストフィールドから合計されたCDN リクエストの合計数。 この指標は常にボリュームを測定するために使用します。 行数は使用しないでください。
CDN エラー数
cdn.status, cdn.requests
4xxまたは5xx HTTP ステータスコードを返したリクエストの数。
CDN エラー率
CDN エラー数から派生
エラー数は、リクエストの合計数に対する割合としてカウントされます。
CDN平均最初のバイト時間
cdn.timeToFirstByte
CDNがリクエストを受信してから応答の最初のバイトまでの平均時間（ミリ秒単位）です。 CDN キャッシュの応答は、通常50 ミリ秒未満です。 送信元から提供される応答は、通常300 ミリ秒から700 ミリ秒です。 AI ライブフェッチエージェントは、多くの場合、タイムアウトした応答や非常に遅い応答に対応する、より高い値を示します。 ライブフェッチのエージェントタイプの平均値が高いことは、AIによる可視化のリスクとして調査する価値があります。

データセットの境界

このデータセットは、CDN アクセスログからのボットトラフィックのみをキャプチャします。 次の内容は含まれていません。

  • ユーザーセッション、コンバージョン、またはエンゲージメントデータ。 AIによる回答からクリックした利用者は、ページ上でJavaScriptを実行します。これにより、その訪問は、このデータセットではなく既存のweb データに格納されます。 両方のデータセットをCustomer Journey Analyticsに取り込み、同じURLとホストで比較できます。
  • ECIDなどの個人ID。 このデータセットから個人レベルの結合を行うことはできません。 結合は、URL レベルとホストレベルで動作します。
  • 秒以下の時間の精度。 タイムスタンプは毎時間です。 1時間以内に数分や数秒に分割することはできません。
  • ページコンテンツまたはレンダリングされたHTML。 このデータセットには、AIがページから読み取ったものではなく、フェッチとその結果の事実が記録されます。
  • コンバージョンデータ。 このデータセットは、AIの回答が、オーディエンスのサイト訪問やコンバージョンにつながったかどうかを判断することはできません。 集約されたCDN概要データは個人ベースのイベントデータではなく保持されるので、リクエストを個々の個人またはセッションにリンクすることはありません。

アウトバウンド統合

決定されます。

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