ブランドプレゼンス brand-presence
ブランドプレゼンスダッシュボードは、AI によって生成された応答のレベルでブランドがどのように認識されるかについて、詳細な概要を提供します。 ブランドがメンションされる場所、頻度およびコンテキストを示します。 ダッシュボードを使用して、可視性の測定、引用の追跡、センチメントのトレンドの調査を行うことができます。 ダッシュボードはいくつかのセクションに分かれており、それぞれが異なるインサイトを提供します。 また、表示されるデータを絞り込むのに役立つ、カスタマイズ可能なフィルターもあります。
このページの詳細は次のとおりです。
フィルター filters
ページの上部で、フィルターを適用してビューを絞り込むことができます。 選択するフィルターは、ダッシュボードに存在するセクション すべて に影響します。 次の項目をカスタマイズできます。
- 日付範囲 – 表示されたデータの時間枠を選択します。 例：過去 4 週間。 また、「カスタム週 オプションを選択して期間をカスタマイズするオプションもあり す。
- カテゴリ – 事前定義済みのカテゴリまたはカスタムカテゴリのいずれかで表示された結果をフィルタリングします。
- プラットフォーム – 分析する AI エンジンを選択します。
- プロンプトの原点 - プロンプトの原点を選択します。 オリジンは、ユーザーが入力したものでも、AI が生成したものでもかまいません。
- プロンプトブランディング - ブランドプロンプトまたはブランド以外のプロンプトで結果をフィルタリングします。
- 地域 – 結果を地域でフィルタリングします。 すべての地域がローンチ時に利用できるわけではありません。
目的のフィルターを選択したら、「フィルターを適用」をクリックして、選択をダッシュボードに適用します。
概要指標 overview-metrics
ダッシュボードのページ上部に、表示スコア、メンションおよび引用の 3 つの非常に重要な指標がハイライト表示されます。 これらの指標の数が少ないほど、ブランドの認知度が高くなり、ブランドのプレゼンスを向上させるために行動する必要があります。 各指標とその意味を簡単に説明します。
表示スコア visibility-score
表示スコアは、メンション、引用、センチメント、ランクなどの要因で構成されます。 各要因には、最終的なスコアに追加される特定の「重み」が付いています。
メンション mentions
この指標は、サンプリングされた AI プロンプト全体で、ブランドまたはカテゴリがメンションされた合計回数を表します。 例えば、「機械」カテゴリと「アクセサリー」カテゴリを持つ「コーヒー B」ブランドがあり、この指標は、サンプリングされた AI 回答にこれらが表示された合計回数をカウントします。
引用 citations
この指標は、サイトがソースとして参照された回数を表します。
各キー指標のトレンド指標は、前期と比較して、これらの値が時間の経過とともにどのように変化しているかを示します。
その他の比較 others-comparison
その他の比較セクションでは、他のブランドを最大 5 つ選択し、それらのメンションと引用をブランドと比較できます。 これにより、他のブランドに対するパフォーマンスの表示とベンチマークを行うことができます。
他のブランドはドロップダウンリストから選択され、「フィルターの適用」をクリックするとグラフが更新されます。 チャートには、毎週のメンションと毎週の引用が並んで表示されます。 また、グラフに沿ってマウスを移動して、週次時間枠全体でのデータの変化を確認することもできます。
センチメントのトレンド分析 sentiment-trend
「センチメントのトレンド分析」セクションでは、サンプリングされた AI 回答でブランドがどのように認識されるかを追跡できます。 センチメント傾向指標は、プラス、中立、マイナスのいずれかになります。 例えば、回答が製品の品質を強調している場合は肯定的であり、サービスが低いと言及している場合は否定的です。 トレンドグラフは、1 週間におけるブランド認知度の変化を示します。 このセクションは、ブランドがメンションされた後にのみ入力されます。
データインサイトと音声のシェア data-insights
ダッシュボードを切り上げると、データインサイトと音声のシェアの 2 つの重要なテーブルがあります。 これらの表に示す情報は、ブランドが強みを持つ場所と最適化が必要な場所を特定するのに役立ちます。
データインサイト テーブルを使用すると、トピックとユーザーの質問を調べて、コンテンツの影響を評価および最適化できます。 結果は、トピックとプロンプトによって詳細に示されます。 一方、シェア・オブ・ボイス テーブルは、トピックをまたいでブランドの声を他のブランドと比較し、ギャップを特定して今後のトピックの優先順位を付けるのに役立ちます。
どちらのテーブルにも、トピックにすばやくアクセスするための検索フィールドがあります。 また、「書き出し」オプションを使用してテーブル .csv をダウンロードし、インサイトをチームで共有したり、エグゼクティブレポートにテーブルを含めたりできます。
各テーブルと関連指標の詳細については、以下のタブをクリックしてください。
データインサイトテーブルは、コンテンツの影響を評価および最適化するためのトピックとユーザープロンプトを調査するのに役立ちます。 次の指標が表示されます。
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トピック - トピックカテゴリは、ブランドに関連する SEO キーワードとユーザーの質問を表します。 各トピックをクリックして展開し、ブランドのプレゼンスについて分析された個々のプロンプトを表示できます。 各トピックには、マウスを上に置くと 詳細 ボタンが表示されます。 ボタンをクリックすると、詳細を含む別のウィンドウが表示されます。
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地域 - プロンプトの地域を表示します。
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人気度 – 人気度カテゴリは、分析におけるその他すべてのトピックに対する、このトピックの検索量を表します。 値には、高、Medium、低のいずれかを指定できます。
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表示スコア – そのトピックの表示スコア。 メンション、引用、センチメント、ランクなどの重み付け要因が反映されています。
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メンション – このトピックまたはこのトピックとプロンプトの組み合わせに対する AI の応答でブランドがメンションされた回数。
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センチメント – すべての週の平均として計算された各トピックに関連する、AI 応答のブランド認識。 ブランドが実際にメンションされたときにのみ入力されます。
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ポジション - AI 応答でのブランドの相対的な知名度。全週の平均として計算されます。
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すべての引用 – このトピックまたはこのトピックとプロンプトの組み合わせに対する AI の応答で引用された一意のソースの数（所有されている引用を含む）。
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所有している引用 – このキーワードまたはキーワードと質問の組み合わせに対する AI の応答で、ブランドが引用された回数。
「ボイスのシェア」テーブルでは、ジェネレーティブ AI 応答における主要なトピック全体でのブランドのパフォーマンスを比較できます。 可視性のギャップを特定し、競争力のあるパフォーマンスを追跡し、最適化すべき分野の優先順位を付けるのに役立ちます。 次の指標が表示されます。
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トピック – 分析されたトピック。
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人気度 – 分析内の他のすべてのトピックに関連するトピックの検索量。
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メンション - トピックまたはトピックとプロンプトの組み合わせに対する AI 応答でブランドがメンションされた回数。
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ランキング – 特定された他のすべてのブランドに対する、ブランドの音声シェアのランキング。
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音声のシェア - AI が生成した応答全体で、ブランドが保持する合計メンションの割合。
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その他トップ 5 – 同じトピックで最も頻繁に言及されたトップ 5 ブランド。 ブランドは、そのシェア・オブ・ボイス（最高から最低）によって整理されています。
データインサイトテーブルの使用 using-data-insights
データインサイトテーブルは、トピックレベルとプロンプトレベルでパフォーマンスを分類することで、指標からアクションに移行するのに役立ちます。
テーブルを使用する主な方法：
- 可視性の低い、人気の高いトピックに優先順位を付けます。オーディエンスの需要は強いがブランドのプレゼンスが弱い場合は、フォーカスの最適化をおこないます。
- センチメントシフトの追跡 – メンションがマイナスまたはニュートラルのトレンドを示すトピックを見つけ、対応を調整します。
- 引用文献と所有引用文献の比較 – ブランドが言及されていても、他のブランドのコンテンツが引用されているプロンプトを識別し、コンテンツギャップを示します。
- 職位の範囲を評価 – ブランドが AI の応答の早い段階で表示されるか（職位 1～3）、またはさらに下の段階で表示されるか（6～10）を監視します。