引用されたセンチメント分析
AI システムがブランドに関する質問に回答する際、AI は上位の引用 URL と呼ばれる一連の URL に依存します。これは、AI が生成する回答で頻繁に参照されるサードパーティの web ページです。 これらのページでブランドが表現される仕組みは、AI システムがユーザーにブランドを提示する仕組みに直接影響します。
引用されたセンチメント分析のオポチュニティでは、ブランドプレゼンスダッシュボードのプロンプトセットのプロンプトに対して検出された、上位の引用 URL が分析されます。 また、これらのページをまたいでブランド言及、センチメント、シェアオブボイス、繰り返しトピックが評価されます。 その後、AI システムが最も依存するコンテンツ上でブランドイメージを向上させる優先順位が付けられたレコメンデーションが提示されます。
次の 4 つの主要指標が提示されます。
- 分析されたページ数 - ブランド言及とセンチメントに対して調査された引用 web ページの数。
- スキップされたページ数 - 分析できなかったページの数（例：アクセス制限のため）。
- ブランド言及数（ページ数） - 分析されたページをまたいだブランド言及頻度。
- 全体的なセンチメント（ページ数） - 分析されたページをまたいだブランドに対する集計済みのセンチメント。
仕組み
LLM Optimizer では、ブランドプレゼンスダッシュボードのプロンプトセットのプロンプトに対する AI 生成応答で表示されている、上位の引用 URL が特定されます。 また、ブランド言及数、センチメント、シェアオブボイス、AI 引用数に対するこれらのページが分析されます。 さらに、マーケットの競合他社に対するブランドのパフォーマンスを比較し、繰り返しトピックを特定し、AI システムにとって最も重要なページでのイメージのギャップに対処するためのレコメンデーションを生成します。
プロンプトセットのプロンプトに対して引用 URL が検出されない場合、このオポチュニティはダッシュボードに表示されません。
結果は「候補」タブと「パフォーマンス」タブの 2 つに表示されます。
候補
このタブには、上位の引用 URL でのブランドイメージを向上させるためのレコメンデーションが表示されます。 候補は、「現在の候補」、「修正された候補」、「無視された候補」の 3 つのサブタブに整理されます。
候補テーブルには、次の列が含まれます。
- 候補 - イメージギャップに対処するための推奨される改善。
- 優先度 - 緊急度レベル（重大、高、中、低）。
- アクション項目 - レコメンデーションを実装するための特定の手順と、担当チームを含むパネルを開きます。
候補を展開すると、以下の内容を含む「AI 分析」セクションが表示されます。
- 改善が必要な理由 - 特定されたイメージギャップの説明。引用 URL のうち、ブランドイメージや競合状況を過小評価しているものが含まれます。
- 改善方法 - ギャップに対処するためのアウトリーチ、コンテンツ制作、パートナーシップアクションに関する特定のガイダンス。
- 期待される成果 - レコメンデーションを実装した場合に期待される結果。
パフォーマンス
「パフォーマンス」タブには、ブランドが上位の引用ページをまたいだ実行の仕組みの詳細な分類が表示されます。 このタブは 4 つのセクションに整理されています。
マーケットの状況
引用ページをまたいだ言及数に基づいて、ブランドのパフォーマンスを関連ブランドやマーケットの競合他社と比較します。
表示される内容：
- ページ内でのブランド言及数 - 関連ブランドやマーケットの競合他社と比較したシェアオブボイス。
- マーケットトラッキング - 最大 5 つの競合他社ブランドを選択して、分析されたページをまたいだシェアオブボイスを比較できる、フィルタリング可能なグラフ。
センチメント分析
分析されたページをまたいでブランドイメージを追跡します。これにより、好意的、中立的、否定的なセンチメントの割合の分類を示す センチメント配分 グラフが表示されます。
ページ
次の列を含む分析された引用 web ページの詳細なテーブル：
- ページ - 分析されたページの URL。
- ブランド言及数 - ページ全体の言及数に対するブランド言及数。
- シェアオブボイス - 言及されたすべてのブランドに対する、ブランド言及数の割合。
- 上位 5 ブランド - ページ内で最も多く言及されたブランド。
- センチメント - ページでのブランドに対する全体的なセンチメント。
- AI 引用数 - このページを引用した AI 回答の数。
トピック
分析されたページをまたいで特定された繰り返しトピックのテーブルに、次の項目が表示されます。
- トピック - 繰り返しテーマまたは特定されたサブジェクト。
- ブランド言及数 - トピックに関連するブランド言及数。
- センチメント - トピックに関連する全体的なセンチメント。
任意のトピックの「詳細」をクリックすると、分析の概要と貢献元のソースページを含むドリルダウンが開きます。
デモで試す
Frescopa デモ環境を使用して引用されたセンチメント分析の実際のオポチュニティについて詳しくは、Frescopa デモで引用されたセンチメント分析を表示を参照してください。
よくある質問
AI 検索で上位の引用 URL が重要なのはなぜですか？
上位の引用 URL とは、AI システムがブランドに関する応答を生成する際に最も頻繁に参照するサードパーティページのことです。 これらのページでのセンチメントやフレーミングは、AI がブランドを表現する仕組みに直接的に大きな影響を与えます。これには、ほとんど引用されないページより大きな影響力があります。 これらの特定のページでブランドが表現される仕組みを改善することは、AI の可視性を高めるために最も効果的なアクションの 1 つです。
このオポチュニティがダッシュボードに表示されないのはなぜですか？
このオポチュニティは、ブランドプレゼンスダッシュボードのプロンプトセットのプロンプトに対して引用 URL が検出された場合にのみ表示されます。 これらのプロンプトに対して引用 URL が特定されていない場合、そのオポチュニティは表示されません。
スキップされたページの意味は何ですか？
スキップされたページは、分析できなかった引用 URL です。通常、そのページが有料であったり、認証が必要であったり、自動アクセスがブロックされていたりするからです。 これらのページはカウントされますが、センチメント分析やブランド言及分析からは除外されます。
シェアオブボイスとは何ですか？
シェアオブボイスとは、特定のページまたは分析されたすべてのページで、言及された他のすべてのブランドに対する、合計ブランド言及数のブランドの割合です。
AI 引用数とは何ですか？
AI 引用数は、特定のページが引用されたAI 回答の数を示します。 AI 引用数が高いということは、そのページが関連トピックに関する応答を生成する際に AI システムによりアクティブに使用されていることを示します。これにより、これらのページのセンチメントは、ブランドの AI 表現にとって特に重要になります。
マーケットの競合他社はどのように特定されますか？
競合他社は、ブランドの業界と、分析されたページをまたいで最も頻繁に共に言及されるブランドに基づいて自動的に特定されます。 また、マーケットトラッキンググラフでは、最大 5 つのブランドを手動で選択して比較できます。
分析が更新される頻度はどれくらいですか？
分析は、ダッシュボードのヘッダーに表示される日付までに検出された引用 URL を反映します。 レコメンデーションを実装した後は、そのオポチュニティを再検討し、センチメントやシェアオブボイスの変更を追跡します。