顧客設定 customer-configuration

顧客設定ダッシュボードは、LLM でのブランドの可視性に関するインサイトを提供する強力なツールです。 カテゴリ、トピック、プロンプトを正しく設定することで、LLM 生成の応答にブランドが適切に表示されるようになります。 この設定により、プラットフォームはビジネスコンテキストに合わせてインサイトを調整し、正確な可視性、トラフィック、オポチュニティの分析ができるようになります。

顧客設定ダッシュボード（以下を参照）は、組織が引き続きこのナビゲーションを使用している場合に適用されます。

LLM Optimizer で様々なマーケットや競争環境をまたいでブランドプレゼンスを監視および分析する方法を設定するには、次のタブにアクセスします。

ブランド中心のエクスペリエンスを使用している場合は、ブランド管理​に移動し、ブランド、ブランドエイリアスを設定して、追跡対象となる競合他社を定義します。 また、ブランド管理​を使用すると、Google Search Console、Adobe Analytics およびブランドに関連付けられた URL に関連する CDN ログ転送などの統合を設定できます。 この操作を実行するには、対応するタブ（GSC、CDN など）をクリックします。

プロンプト prompts-brand

「プロンプト」タブから、プロンプトの確認、管理、カスタマイズを行うことができます。 ブランドプレゼンス分析の .csv をアップロードすると、その分析からのプロンプトとトピックがリストに入力されます。または、アドビが作成したプロンプトライブラリをダウンロードすることもできます。 また、必要に応じて、トピックとそれに関連するプロンプトを削除、変更、追加することもできます。

データインサイトの .csv ファイルを読み込むには、まずブランドプレゼンスダッシュボードからファイルを書き出す必要があります。 この方法について詳しくは、データインサイトの節を参照してください。 ファイルを入手したら、次の手順に従います。

また、データインサイトを読み込む​ウィンドウからテンプレートをダウンロードして、新しい CSV ファイルを作成することもできます。 テンプレートを入手したら、これを開き、トピックとそれに関連するプロンプト、カテゴリ、地域をそれぞれ新しい行に入力します。

アドビが作成した業界プロンプトライブラリをダウンロードして使用する方法について詳しくは、このページの業界プロンプトライブラリの節を参照してください。

さらに、CSV ファイルやプロンプトライブラリとは独立して、トピック／プロンプトをリストに追加することもできます。 これを実現するには、ダッシュボードで次の操作を実行する必要があります。

ブランド中心のエクスペリエンスを使用しているお客様の場合、トピックとプロンプトを追加するには、プロンプト管理​に移動します。

リストで各トピックをクリックすると、関連するプロンプトが表示されます。トピックとそれに関連するプロンプトを削除するには、リストから削除アイコンをクリックします。

カテゴリ categories

「カテゴリ」タブでは、追跡するビジネスカテゴリまたは製品ラインを定義し、特定の地域に関連付けることができます。 全体的に、「カテゴリ」タブは、このページの他のほとんどすべてのカスタマイズに関連しています。これは、カテゴリが他のカスタマイズ（その他のトラッキング、エイリアスなど）の「カテゴリ」フィールドに表示されるからです。 新しいカテゴリを追加するには：

新しいカテゴリを追加しても、トピックとプロンプトは自動的に生成されません。これらは、「データインサイト」タブから手動で追加する必要があります。

カテゴリを削除するには、カテゴリリストから削除アイコンをクリックします。 カテゴリを削除すると、その特定のカテゴリにリンクされているブランドエイリアスなどの関連項目も削除​されるので、注意してください。

その他のブランド others-tracking

このタブを使用すると、様々なカテゴリや地域をまたいで、自分のブランドに関連する他のブランドがどのように言及されるかを追跡できます。 マーケットセグメントでのプレゼンスとパフォーマンスを監視します。 トラッキングをカスタマイズするには：

リストのエントリを削除するには、削除アイコンをクリックします。

ブランドエイリアス brand-aliases

ブランドエイリアスを使用すると、様々なカテゴリや地域をまたいで追跡する必要があるブランドの別名やバリエーションを設定できます。 これにより、すべてのブランド言及を包括的に監視できます。 ブランドエイリアスを追加するには：

ブランドエイリアスを削除するには、エイリアスリストから​ 削除 ​アイコンをクリックします。

CDN 設定 cdn-configuration

このタブから、CDN ストリームを設定して、Adobe LLM Optimizer で CDN データを分析できるようにすることができます。 このデータは、ダッシュボード（エージェントトラフィックなど）の強化に使用され、トラフィックパターン、パフォーマンス指標、最適化の機会に関するインサイトが提供されます。 CDN プロバイダーをオンボードするには、「CDN をオンボード」をクリックします。

CDN プロバイダーをオンボード​ウィンドウで、次の手順に従います。

「その他」を選択した場合は、llmo-now@adobe.com に問い合わせてサポートを受ける必要があります。

Google Search Console google-console

Adobe LLM Optimizer では、Google Search Console アカウントを統合して、実際の検索クエリをインターフェイスに直接取り込むことができます。 実際の Google Search Console クエリを表示することで、実際の検索動作と高いインテント検出パターンに基づいたプロンプトセットを作成できます。 これにより、実証済みの需要に基づいてプロンプトの優先順位を付け、LLM 最適化の取り組みをユーザーの現在の検索方法に合わせることができます。 さらに、クエリは自動的に追加されることはなく、アクティブなプロンプトになる前に明示的に選択する必要があるので、完全な制御を維持できます。

仕組み how-it-works

LLM Optimizer と Google Search Console の統合について覚えておくべき最も重要な点は、お客様が AI アシスタントに質問する内容を手動で推測する代わりに、お客様が​ 既に検索している ​内容を確認し、実際のクエリを自然な対話型プロンプトに変換することです。 検索クエリから AI プロンプトに移行するこのプロセスは、以下の図に示されています。

一般的に、このプロセスには次の 5 つの手順があります。

手順 1 - 実際の検索データを収集 gsc-one

このプロセスは、オーディエンスが Google 経由で web サイトを見つける際に実際に使用しているキーワードの収集から開始します。 この生データセット（多くの場合、数千の一意のクエリ）は、後に続くすべてのプロセスの基盤となります。

手順 2 - 意味を分析し、安全のためにフィルタリング gsc-two

各クエリは、セマンティックな意味（ユーザーが本当に尋ねていること）に対して分析され、不適切なコンテンツやブランドイメージにそぐわないコンテンツを除去する安全性フィルターを通じてスクリーニングされます。 これにより、クリーンで関連性の高いキーワードのみが次に進めます。

手順 3 - カテゴリとトピックにグループ化 gsc-three

関連するクエリは、カテゴリ（広範なビジネステーマ）と​トピック（各カテゴリ内のより詳細なサブトピック）に自動的にグループ化されます。 LLM Optimizer 設定で既に設定されているカテゴリが優先されます。 さらに、検索データから明らかになりますが、まだ監視されていない新しいカテゴリも検出できます。 次の図は、家具ブランドのカテゴリとトピックの例です。

手順 4 - 実際のキーワードに基づいてプロンプトを生成 gsc-four

各トピックについて、システムは実際の人物が AI アシスタントと会話する際のやり取りに類似するプロンプトを生成します。 各プロンプトは、Google Search Console の実際の検索キーワードに直接影響を受け、キーワードの意図を自然な対話型の質問に変換します。

このアプローチ（キーワードに基づく）のメリットは以下のとおりです。

また、プロンプト生成では、製品、競合他社、業界における位置付け、ターゲットオーディエンスなど、ブランドプロファイルも考慮し、プロンプトが文脈的に正確であることを確保します。

手順 5 - 品質保証と配信 gsc-five

配信前に、すべてのプロンプトは次の複数の自動品質チェックを受けます。

さらに、すべてのプロンプトには、カテゴリ、トピック、インテントタイプ、ブランドあり／ブランドなしの分類がタグ付けされ、LLM Optimizer による監視を開始できる準備が整っています。

プロンプトの構造 prompt-anatomy

上記のプロセスが完了すると、LLM Optimizer に送信される各プロンプトには、次の属性が含まれます。

使用方法 how-to-use

Google Search Console のクエリを LLM Optimizer に統合して使用するには、次の手順に従います。

Google Search Console に接続 connect-console

この機能を使用する前に、Google Search Console アカウントを LLM Optimizer と統合する必要があります。

クエリの確認と検索 search-query

Google Search Console アカウントを LLM Optimizer と統合すると、Search Console から取得したトピックとプロンプトのリストを確認し、リストからプロンプトを追加できます。

プロンプトリストに追加されたクエリの表示 prompts-list

クエリを追加すると、顧客設定ダッシュボード（従来のナビゲーション）の「プロンプト」タブまたは​プロンプト管理（ブランド中心のエクスペリエンス）に表示されます。 Google Search Console から取得したプロンプトには、オリジン​列に Google Search Console アイコンが表示されます。 このアイコンは、実際のユーザーの検索行動に基づいたプロンプトと、手動で追加したプロンプトや他のソースから取得したプロンプトを区別するのに役立ちます。

よくある質問 gsc-faq

Q：Google Search Console ダッシュボードのプロンプトはどのくらいの頻度で更新されますか？

Google Search Console から取得したプロンプトは、通常月に1 回更新されます。 更新のたびに、Google Search Console から最新の検索クエリデータが取得され、生成パイプラインが再実行され、プロンプトセットが更新されます。 これにより、プロンプトが最新の検索トレンドやユーザー行動の季節の変化に常に適合するように調整されます。

Q：Google Search Console から取得されるプロンプトの数は通常いくつですか？

その数は、デプロイメントのサイズと追跡対象のカテゴリ数によって異なります。 例：

当社では、体験版およびオンボーディング時にお伝えした品質目標（トピックごとに 20 個以上のプロンプト、カテゴリごとに 3～4 個のトピック、ブランドあり／ブランドなしの健全なバランス）を満たすプロンプトセットの配信を目指しています。

Q：Google Search Console に接続した後、Google Search Console から取得したプロンプトはどれくらいで表示されますか？

プロンプトは通常、Google Search Console への接続が確立されてから​ 数時間以内 ​に使用可能になります。 パイプラインは、検索データを自動的に取得し、生成および品質保証の手順を通じて、最終的なプロンプトセットを LLM Optimizer に配信します。

Q：Google Search Console に接続できるのは誰ですか？

Google Search Console プロパティに対して​ 所有者 ​または​ 完全な権限 ​を持つユーザーであれば、誰でも接続を認証できます。 これらは、検索クエリデータへの読み取りアクセス権を付与する権限レベルです。 権限レベルが不明な場合は、設定／ユーザー​と Google Search Console の権限で確認できます。

Q：Google Search Console のプロンプトリストに表示されないように、プロンプトを無視またはスキップとしてマークできますか？

はい、監視しないプロンプトは削除できます。 削除されたプロンプトはアクティブなプロンプトリストから削除され、今後のレポートには表示されません。 削除されたプロンプトがその後の毎月の更新で再生成された場合は、再度削除できます。

Q：Google Search Console からプロンプトをプロンプトリストに追加した後、これらのプロンプトに関するブランドプレゼンスデータはいつ表示されますか？

新しく追加されたプロンプトのブランドプレゼンスデータは通常、毎週初めに実行される次回のスケジュールされたデータ更新中に表示されます。 プロンプトを追加したタイミングによっては、数日以内に結果が表示される場合があります。

引用の試行とリファラルトラフィックに基づいて提案を促す prompt-suggestions

どのプロンプトが重要かを推測する代わりに、プロンプトの提案​は、AI エージェントやユーザーが既にサイトでアクセスしたり、参照したりしているものから始まります。

Adobe LLM Optimizerは、CDN データを分析して、AI エージェントが既に一貫してアクセスしているページ（引用の試行）と、ユーザーが参照しているページ（LLMリファラルトラフィック）を特定します。 その後、現在のプロンプトカバレッジのギャップに基づいて、プロンプトの提案が自動的に生成されます。 優先順位を付けるURLや作成するプロンプトを推測する代わりに、実際のトラフィックシグナルからワークフローを開始します。エージェントが既にリーチしているページと、それらのページが回答する必要があるユーザープロンプトの種類を定義します。

AI エージェントが既にページにアクセスしている場合、ここでの課題は、エージェントにページについて知ってもらうためではなく、ページコンテンツがどの質問に答えることができるかを知らせることです。 これらのページに対してプロンプトを設定しなければ、最も重要なトピックに関するAIの回答で、ブランドがどのように表示されるかを可視化することはできません。 エージェントによるプロンプトの提案は、そのギャップを埋めるので、エージェントが既に最もアクティブになっているページのトラッキングとブランドの可視性の向上を開始できます。

仕組み prompt-suggestions-how-it-works

プロンプト提案ワークフローは4つのステップで実行され、CDN トラフィックシグナルをすぐに設定可能なプロンプト提案に変換します。 各ステップは、以前のステップの上に構築されます。AI エージェントのアクティビティが既に証明されているページから開始し、それらのページが何であるかを理解し、既にカバーされているものを確認し、特定の根拠があり、公開する準備ができているプロンプトを生成します。

ステップ 1：エージェント型トラフィックから有望なページを特定する prompt-suggestions-step-1

パイプラインの構築は、AI システムが既に積極的にエンゲージしているサイト上のページを特定することから始まります。CDN データからは、AI システムが実際の利用者の質問に答える際に、ソースとしてページにアクセスする頻度と、それらのページが既にAIが生成した回答から実際の利用者をサイトに誘導しているかどうかに関する2つのシグナルが得られます。

ページは、シグナルまたは両方を通じて選定できます。 両方のシグナルを示すページは、プロンプト生成に対して最も高い信頼性を示す目標です。

ステップ 2 - ページのコンテンツと意図を分析する prompt-suggestions-step-2

適格ページごとに、パイプラインはページコンテンツを読み取り、次の操作を行います。

2つの分類は一緒に動作します。 たとえば、設定ガイドやチュートリアルなどのサポートページから生成されたプロンプトは、新しいオーディエンスよりも、既存のユーザーペルソナに関連する可能性が高くなります。

ステップ 3 – 既存のプロンプトカバレッジを確認する prompt-suggestions-step-3

パイプラインは、新しいページを生成する前に、LLM Optimizer アカウントで設定されたプロンプトによって各対象ページが既にカバーされているかどうかを確認します。このプロンプトは、次の2つのパスで実行されます。

少なくとも1つの既存プロンプトがその閾値を満たす場合、ページはカバーされているとみなされます。 一致する部分が見つからないページはギャップとして特定され、ステップ 4に進みます。

ステップ 4 - URL別の生成、品質チェック、プロンプトのランク付け prompt-suggestions-step-4

ギャップの各ページについて、パイプラインは、ページコンテンツの内容にもとづいて、自然な音のプロンプトを生成します。 最初に、関連するペルソナを特定します。候補者プロンプトを生成する前に、このページが回答を提供する現実的な質問を作成し、そのペルソナに関する現実的なシナリオを構築する人物です。

あらゆるプロンプトは、次の3つの側面で自動化された品質レビューを行います。

このレビューに合格しないプロンプトは、特定のフィードバックで書き換えられ、再度レビューされます。 まだ通過しない場合は、ドロップされます。

最後のステップは多様性チェックで、URLが類似しすぎている場合は、最終的なリストからプロンプトが削除されます。 各プロンプトには、事前に設定されたトピックとカテゴリーのタグが付けられ、ソース URLが引用の試行とリファラルトラフィックシグナルにもとづいてターゲットになった理由を説明する推論フィールドが含まれます。 また、プロンプトには優先度が割り当てられるため、最初に行動すべき提案を把握できます。優先度が高いほど、ソース URLからのAI シグナルを統合して強化できることを意味します。 次に、顧客設定ダッシュボードの「プロンプトの提案」タブでプロンプトを確認する準備が整います。

使用方法 prompt-suggestions-how-to-use

よくある質問 prompt-suggestions-faq

質問：この機能を使用するために、追加の設定が必要ですか？

この機能は、CDN ログデータに依存しています。 CDN ログ転送を既に有効にしている場合、追加の設定は必要ありません。 CDN ログがなければ、引用の試行またはリファラルトラフィックデータは分析に使用できません。

Q：特定のURLが提案に表示されないのはなぜですか？

いくつかの一般的な理由があります。 ページには、一貫性のあるAI検索結果や有意義なリファラルトラフィックがまだ存在していない可能性があります。そうしたシグナルがなければ、パイプラインに入ることはできません。 パイプラインでは真のギャップに対する提案のみが生成されるため、既存の設定済みプロンプトで既にカバーされている可能性があります。 プロンプトジェネレーションの対象にならない可能性があります。

質問：提案は時間の経過とともに変更される可能性がありますか？

はい。 新しいCDN データが利用可能になると、パイプラインが定期的に実行されます。 利用者と担当者の行動が変化するにつれ（どのページがアクセスされているか、どの程度の頻度でリファラルトラフィックを促進しているか）、その変化が提案に反映されます。 以前は高いシグナルを示さなかったページは、今後の運用で適格となる可能性があり、対処された既存のギャップにより、新しい提案が生成されることはなくなります。

Q：提案で期待していなかったURLが表示されるのはなぜですか？

表示されるURLは、完全に観察されたエージェントの行動、つまりコンテンツ戦略でのユーザーの認知度に関係なく、AI システムが一貫してユーザーにアクセスしたり参照したりしているページに基づいています。 一部のケースでは、これまで重要とは考えられなかったものの、AIが繰り返し必要としているページを特定することができます。 候補にURLが表示される場合は、データがそれをサポートしているためです。 自社の戦略に適合しない提案は常に無視することができますが、各提案の背後にあるデータは、実際のAI活動に基づいています。

Q：推論フィールドとはどういう意味ですか？

各プロンプトには、ソース URLが提案としてリストされた理由の説明が含まれます。 引用の試行によって選定されるページの場合、毎週の試行に基づいて、アクセスされるすべてのページの中でページがどのようにランク付けされるかを示します。 リファラルトラフィックで選定されたページの場合、リファラルページビューでも同じことが表示されます。 両方のシグナルを含むページは両方を示します。 これにより、優先度を把握し、最初に公開する候補を選択できます。

両方のシグナルを含むページの場合、理由は次のようになります。Generated for [page URL] – 週の中央値引用試行回数で上位3%、LLMリファラルトラフィックで上位1%にランクインします。

Q：優先度はどのように決定されますか？

優先順位は、サイテーションの試行によってページがすべてのページの中でどのようにランク付けされるか、LLM紹介ページビューによってページがすべてのページの中でどのようにランク付けされるかという2つのシグナルの組み合わせスコアに基づいています。 どちらもパーセンタイルで表現され、一緒に追加されるので、両方のシグナルで強くスコアを出すページは自然にトップに上がります。 AIが常にユーザーにアクセスし、積極的にユーザーを送信しているページは、信号が1つしかないページよりも常に上位に表示されます。

質問：引用の試行に基づいて、パイプラインで選定されるページはどのように決定されますか？

パイプラインは、一貫したAI検索アクティビティを示すページを検索します。 この条件を満たすには、ページは2つの条件を満たす必要があります。利用可能なデータの週の少なくとも半分で有意義なアクティビティを示す必要があり、それらのアクティブな週のエージェントによるヒット数の中央値は、すべてのページで上位25%にランク付けする必要があります。 両方の条件が有効である必要があります。頻度だけでは不十分であり、ヒット数だけでは不十分です。

質問：リファラルトラフィックにもとづいてクオリフィケーションされるページを、パイプラインでどのように決定しますか？

ページは、過去3か月間のLLM紹介合計訪問数で、すべてのページの上位10%に表示される場合に選定されます。 これにより、提案が、最近の行動にもとづいて、AIによる回答から測定可能なクリック率をすでに生成しているページに基づいて行われるようになります。

Q：英語以外の言語でプロンプトの提案を利用できますか？

まだ必要ありません。 現在、パイプラインは英語のみでプロンプトを生成しています。 多言語サポートは、今後のリリースで追加される予定です。