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
robots.txt ファイルを分析し、通常は一般公開されているコンテンツに対して、AI エージェントによるアクセスを選択的にブロックするルールを検出します。 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。
必要に応じて、robots.txt ファイルを更新して、サポートされている AI クローラーのアクセスを許可します。
テクニカル GEO
AI エージェントに返される 404、403、5xx エラー応答について、CDN ログを監視します。 影響を受ける URL と失われた合計ヒット数をレポートします。
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 での最適化を使用して CDN レイヤーでページを事前レンダリングすることで、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、情報ボックスの完成度をまたいで会社の Wikipedia ページを業界の競合他社と比較して分析します。 ページが業界ベンチマークを下回っている具体的なギャップを特定します。
参照の追加、情報ボックスの強化、セクションの拡張、記事の品質の向上など、Wikipedia プレゼンスを高めるための AI 生成の戦略的な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、繰り返しトピックに対するブランドプレゼンスのプロンプトセットで引用された YouTube ビデオを分析します。 プロンプトセットの引用として YouTube ビデオが検出された場合にのみ表示されます。
YouTube コンテンツをまたいでブランドイメージを向上させるための優先順位が付けられたレコメンデーションを確認します。レコメンデーションには、候補アクションと、これらの実装を担当するチームが含まれます。
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対するブランドプレゼンスのプロンプトセットで引用された Reddit のスレッドを分析します。 プロンプトセットの引用として Reddit のスレッドが検出された場合にのみ表示されます。
Reddit コンテンツをまたいでブランドイメージを向上させるための優先順位が付けられたレコメンデーションを確認します。レコメンデーションには、候補アクションと、これらの実装を担当するチームが含まれます。
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対するブランドプレゼンスのプロンプトセットで検出された上位の引用 URL を分析します。
AI システムがブランドに関するプロンプトに応答する際に最も多く引用するページをまたいでブランドイメージを向上させるための優先順位が付けられたレコメンデーションを確認します。
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。
