革新的な大規模プロンプトインデックスによる AI 可視性の数値化
今回リリースされたAhrefs ブランドレーダーは、以下の5つの主要な生成 AI プラットフォームから収集した膨大なプロンプトデータを基に、あらゆるブランドの可視性を瞬時に分析。
・AI Overviews : 105,525,597 プロンプト
・ChatGPT : 8,744,655 プロンプト（現在さらに拡張中）
・Perplexity : 12,909,688 プロンプト（現在さらに拡張中）
・Gemini : 3,724,864 プロンプト（現在さらに拡張中）
・Copilot : 11,746,525 プロンプト（現在さらに拡張中）
これらの大規模なプロンプトインデックスにより、ユーザーは任意のブランド、製品、サービスの生成 AI 内での可視性を瞬時に測定・分析できるとのことです。
具体的な活用事例と戦略的な活用方法
■競合ブランド比較分析
ブランドレーダーでは、自社ブランドと競合他社の生成 AI 内での言及数を瞬時に比較可能。例えば、同業界の主要 2 社を比較した場合：
・数万件のプロンプトでの言及パターンを分析
・製品カテゴリ、サービス分野、ブランド属性など、複数の次元で詳細比較
・特定の競合のみが言及されるプロンプトの傾向分析
・両ブランドが同時に言及される文脈の把握
■戦略的な活用方法
1. ブランド認知度の客観的測定 ー 従来のアンケート調査では把握困難だった、実際のユーザーが生成 AI に対して行う質問や相談の中での自社ブランドの言及頻度を定量的に測定可能。
2. 競合分析と市場ポジション把握 ー 同業界内での自社の相対的な位置づけを、生成 AI 利用者の実際の質問内容から客観的に分析し、マーケティング戦略の見直しに活用可能。
3. LLMO 施策の効果測定 ー 生成 AI への情報提供や最適化施策を実施した後の効果を、言及数の変化として定量的に追跡・測定。
4. 新市場参入時の事前調査 ー 新しい事業分野や地域への参入前に、その領域での既存プレイヤーの生成 AI 内での存在感を事前に把握し、参入戦略の立案に活用可能。
このような多角的な分析により、企業は生成AI時代における自社ブランドの真の可視性を把握し、データに基づいた LLMO戦略を構築できるとのことです。
ブランド、競合に関する LLM の説明を知り、AI 検索をブランド理解と成長における次なる革新的チャネルに変えましょう。
出典元：Ahrefs pte. ltd.
※詳細については出典元の企業にお問い合わせください。
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