これらの最適化には、ページ上の修正（構造化コンテンツ、正規表現、要約の追加）、技術的な調整（AI クローラーのブロック解除やエラーの解決）、サードパーティの信頼できるサイトのコンテンツへの影響が含まれます。 これらの最適化の機会に対処することで、ブランドが正確に示され、生成される応答で引用される可能性が高まります。
ダッシュボードに表示される最適化の機会は、プレーヤーのギャップ、トレンド分析のトピック、パフォーマンスデータに基づいて優先順位が付けられ、リストとして表示されます。 検索フィールドを使用して、特定のオポチュニティを検索できます。 また、機会はタグ別にグループ化され、タグを直接クリックすると、そのタグの下にグループ化されているすべての機会が表示されます。
コンテンツ（オンサイト）
ページやセクションレベルで、簡潔な要約と構造化されたキーポイントが不足しているトラフィックの多いページを特定し、AI担当者がブランドの主張をスキャンして解釈するのを困難にします。 影響を受けるURLとサマリーが推奨される場所を表示します。
AIが生成した要約と、既存のコンテンツに基づいたキーポイントを確認し、Edgeの最適化を使用してCDN エッジに展開することで、担当者がより明確でスキャン可能なコンテキストを受け取れるようにします。
コンテンツ（オンサイト）
プロンプトセットに沿った構造化されたQ&A コンテンツが存在しない、トラフィックの多いページを特定します。これにより、AI エージェントがページに対するユーザーの質問を一致させることが困難になります。 影響を受けるURLとFAQが推奨される場所を表示します。
既存のページの素材に基づいて、AIが生成し、意図に沿ってFAQ コンテンツをレビューし、その後、EdgeのOptimize機能を使用してCDN エッジにデプロイすることで、担当者が明確なQ&Aのコンテキストを受け取れるようにします。
コンテンツ（オンサイト）
機械で読み取れる文字起こしや要約がなくても、動画やその他のメディアに主要な情報が埋め込まれているページを特定できるため、AI エージェントがそのコンテンツを使用しにくくなります。 影響を受けるURLと推奨テキストを表示します。
AIが生成した文字起こしサマリーをメディアとページに基づいて確認し、その後、Edgeの最適化を使用してCDN エッジにデプロイして、エージェントが機械読み取り可能なテキスト（関連するビデオの近くなど）を受け取れるようにします。
テクニカル GEO
一般に公開されているコンテンツからAI エージェントを選択的にブロックするルールについて、robots.txt ファイルを分析します。 影響を受けるURLとブロックされたエージェントをレポートします。
robots.txt ファイルを更新して、サポートされているAI web クローラーへのアクセスを適切な場所で許可します。
テクニカル GEO
AI エージェントに返された404、403、および5xx エラー応答のCDN ログを監視します。 影響を受けるURLと失われたヒット数の合計をレポートします。
破損したリンクを修正し、権限を更新し、サーバーサイドの問題を解決して、主要なコンテンツが 200 応答を返すようにします。
コンテンツ（オンサイト）
高密度または複雑なコピーが読みやすさのしきい値を下回っている、トラフィックの多いページを特定します。これにより、AI エージェントが重要な情報を解釈することが難しくなります。 影響を受けるURLと、簡略化されたテキストが推奨される場所を表示します。
既存のページコンテンツをベースにAIが生成した改善されたテキストを確認し、EdgeのOptimizeでCDN エッジにデプロイすることで、担当者がより明確でスキャンしやすい文章を受け取れるようにします。
テクニカル GEO
重要なコンテンツが AI エージェントから非表示になっているページにフラグを付けます。 影響を受ける URL と回復可能な予想されるコンテンツを表示します。
Edgeの最適化を使用して、CDN レイヤーのページを事前にレンダリングし、JavaScriptを実行せずにAI エージェントがより多くのコンテンツを利用できるようにします。
テクニカル GEO
明確な構造化やナビゲーションの見出しに欠けるページを検出し、AI エージェントがコンテンツを解析してユーザークエリにマッピングするのを困難にします。 影響を受けるURLと、構造化された目次を推奨する場所を表示します。
推奨される構造化目次と、ページの主なセクションを反映するアンカー付きの見出しを確認し、Edgeで最適化を使用してCDN エッジにデプロイすると、目次がHTMLに挿入され、ページ構造が改善され、モデルが関連するセクションをより簡単に抽出、マッピング、引用できるようになります。
オフサイト
参照、セクション、コンテンツの長さ、画像、インフォボックスの完全性など、業界の競合他社に対して会社のWikipedia ページを分析します。 自社のページが業界のベンチマークを下回っている特定のギャップを特定。
参照の追加、インフォボックスの充実、セクションの拡大、記事の質の向上など、Wikipediaの存在感を向上させるためのAI生成の戦略的レコメンデーションを確認できます。
オフサイト、ソーシャル、コミュニティ
ブランド言及、センチメント、シェアオブボイス、繰り返しのトピックに関するブランドプレゼンスプロンプトセットに対して引用されたYouTube ビデオを分析します。 YouTube ビデオがプロンプトセットの引用として検出された場合にのみ表示されます。
提案されたアクションと、その導入を担当するチームも含め、YouTubeのコンテンツ全体でブランド認知を向上させるために、優先順位が設定されたレコメンデーションを確認します。
オフサイト、ソーシャル、コミュニティ
ブランド言及、センチメント、シェアオブボイス、繰り返しトピックのブランドプレゼンスプロンプトセットに対して引用されたReddit スレッドを分析します。 Reddit スレッドがプロンプトセットの引用として検出された場合にのみ表示されます。
優先順位の高い推奨事項を確認し、提案されたアクションとその実装を担当するチームなど、Redditのコンテンツ全体でブランドの認識を向上させます。
オフサイト、ソーシャル、コミュニティ
ブランド言及、センチメント、シェアオブボイス、繰り返しトピックに関するブランドプレゼンスプロンプトのセットで検出された上位のURLを分析します。
AI システムが最も頻繁に引用するページで、ブランドに関するプロンプトに応答する際に、優先順位が付けられた推奨事項を確認し、ブランドの認識を向上させます。
コンテンツ（オンサイト）, Adobe Commerce
LLMが解釈できない、汎用的な、技術的に密度の高い、または曖昧な名前または説明を持つCommerce カタログ製品を識別します。 評価済みのPDP、Agentic traffic context、AI生成のナラティブ強化を表示します。
提案された製品名と説明を確認および編集し、最適化をデプロイして、更新をAdobe Commerce カタログに直接公開します（修正済みの提案からのロールバックを使用）。
テクニカル地域，Adobe Commerce
Adobe Commerce ストアフロントの場合、完全なカタログデータを、AI担当者が各製品詳細ページでアクセスできるデータと比較します。エージェントのトラフィックによって優先順位付けされた、エージェントに表示されるHTMLからバリエーション、仕様、属性、関連カタログフィールドが欠落しているPDPを表示します。
エージェントのビューから復元可能なカタログ情報をハイライト表示し、LLM主導の製品発見が重要な理由を示します。Edgeで最適化をデプロイして、完全にレンダリングされたAI フレンドリーなHTML スナップショットをCDN エッジのエージェンティックトラフィックに提供することで、エージェントはCMSやカタログの変更なしに、カタログから豊富な製品コンテキストを受け取ることができます。
