LLMOチェキ、AI検索の露出低下から改善・効果検証までを自動で連携
株式会社Iteraは、LLMO計測・改善ツール「LLMOチェキ」に、AI検索での露出低下の検知から効果検証までをつなぐ「改善オートループ」を追加しました。担当者の承認を挟み、改善案の提示や記事の下書き作成、公開後の効果測定を進めます。改善の流れと、それを支えるブランド情報の集約など、新機能の仕組みを紹介します。
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AI検索の計測から改善、効果検証までをつなぐ
AI検索でのブランドの露出を計測しても、改善や効果検証まで進められるとは限りません。Iteraは、計測後の対応が担当者の手作業に依存し、改善が進まない、施策の効果を確かめていないといった状態が生まれることを、新機能を提供する背景に挙げています。
「LLMOチェキ」は、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Grok、Google AIモード、AI Overview、Copilotを対象に、ブランドの言及・引用を毎日計測するツールです。LLMOとは、大規模言語モデルを用いたAI検索で、自社の情報が適切に取り上げられるようにするための取り組みを指します。同じ質問を複数回計測し、結果の統計的なばらつきも記録する方式を採用しています。
新機能の「改善オートループ」は、AI検索での露出率・引用率が統計的に有意に低下すると、自動で検知します。「統計的に有意」とは、偶然のばらつきだけでは説明しにくい差があると、統計的な基準で判断されることです。システムが計測データに基づく改善施策案を生成し、担当者が承認すると、AIが既存記事を書き直す「リライト」の下書きを作成します。
記事が公開されると、その施策がログに自動で記録され、施策の実施から2週間後には効果測定が行われます。言及の割合を示す「言及シェア」やAI引用数を実施前後で比較し、結果を記録・通知する仕組みです。効果が確認された施策の系統は、次回以降の改善提案で優先されます。
改善提案には、従来のSEOに関する検知結果も統合されます。検索順位の下落に加え、同じ検索語で自社ページ同士が競合する「カニバリゼーション」も対象になります。
一連の流れを自動でつなぐ一方、施策の採用と記事の公開には担当者の承認が必要で、生成された内容がそのまま公開されることはありません。記事生成で参照するブランド情報にも、人による確認を組み込んでいます。
改善を支えるブランド情報とサイトの把握
「ブランドプロファイル」は、ブランドの公式の定義文、自社の強み、読者ペルソナ、出典付きの一次情報を1つの画面に集約する機能です。読者ペルソナは記事を届けたい相手の具体的な人物像、一次情報は企業や研究機関などが直接公開する情報を指します。ブランドの説明や裏付けとなる資料をまとめ、AIが記事生成時に参照できるようにします。
URL、PDF、議事録などの資料を取り込むと、AIが事実の候補を自動で抽出します。抽出した候補のうち、担当者が承認した事実だけを記事生成に使用する設計です。Iteraは、確認されていない情報が成果物に混入することを防ぐ仕組みとして説明しています。
記事の参照情報を整える機能に加え、既存ページの対応方針を整理する「コンテンツ棚卸し」も提供されました。
最大500URLを対象に、検索パフォーマンス、AIクローラーのアクセス、検索順位、AI引用のデータを照合します。
照合したデータをもとに、各ページを「維持・リライト・統合・削除候補」の4つに分類し、1〜5の優先度を自動で判定します。判定基準は固定されており、同じデータからは常に同じ結果が出ます。「削除候補」という分類は、削除の自動実行を意味するものではありません。
判定結果は、根拠となった数値とともにCSV形式で出力できます。Iteraによると、出力したデータは代理店や制作会社の提案資料としても利用できます。
AIボットのアクセス計測は、従来のCloudflare連携に加え、WordPressサイトへのコード設置でも利用できるようになりました。GPTBotなどのAIボットが、自社サイトのどのページを読みに来ているかを自動で計測する機能で、専用のサーバー設定やアクセス記録の手動アップロードは不要です。記事に使う情報の確認、既存ページの分類、AIボットの訪問状況の把握を通じて、改善に必要な情報を整える仕組みが用意されています。
まとめ
いかがだったでしょうか？
「LLMOチェキ」は、AI検索での露出低下の検知から、改善案の提示、記事の下書き作成、効果検証までをつなぐ機能を追加しました。 あわせて、ブランド情報の集約やコンテンツ棚卸し、WordPressでのAIボット計測にも対応しています。
施策の採用と公開を人が判断し、効果測定の結果を次の提案に生かす設計は、計測後の改善を継続するための支えになると考えられます。