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ブランドと支店の台帳を作成する
ブランド名、別名、ドメインに加えて、各拠点を識別するための都市名、店舗名、住所、電話番号、URL、実際に提供しているサービスを記録します。実店舗と、拠点を持たないサービス提供エリアは区別してください。この台帳は回答を評価するための基準であり、新しい都市別ページを作成するための指示書ではありません。AIが支店を特定せずチェーン名だけを挙げた場合はブランドへの言及として数えますが、正しい支店の推奨として自動的に扱わないでください。
比較可能な都市別プロンプトを作る
サービス内容と検索意図を揃えたまま都市だけを変更します。たとえば、明確な作業範囲を持つ施工業者を探す質問を都市ごとに比較します。事業者の発見、比較、特定支店に関する質問は分けてください。各拠点の実際の提供内容に条件を合わせ、ある都市では提供されていないサービスについて同じ質問を投げるような不公平な比較は避けます。また、全国共通の競合リストをコピーするのではなく、市場ごとにローカル競合を選びます。
質問に都市名があることは位置情報を意味しない
都市名を明示した質問と「近くの」という質問では条件が異なります。後者では、利用環境が位置情報を提供している場合、その実際の位置コンテキストを記録してください。プロンプトに都市名が含まれているだけで、結果を位置情報付きと判断しないでください。AIシステムまたはモード、言語、国、日付、制御可能な設定を記録します。ツールが端末の位置情報をサポートしていない場合は、その制約をレポートに明記します。
ブランド、支店、事実情報を分けて評価する
各回答について、ブランドへの言及、正しい支店の推奨、住所またはURLの正確性、サービス内容の正確性をそれぞれ判定します。引用された情報源を記録し、実際に開いてその情報が対象拠点と正しく結び付いているか確認します。チェーン名が正しくても、別の都市の支店や存在しない拠点を推奨していれば誤りです。また、回答なし、計測失敗、AI Overviewが表示されなかったケースは別々に記録してください。これらは異なる事象です。
サンプルを混在させずに比較する
仮の例として、都市Aの有効な回答20件のうち正しい支店が4回推奨された場合、結果は4/20、つまり20%です。ただし、この数値はそのサンプルと計測環境の中だけで有効です。都市Bについては、都市B独自の分子と分母を示してください。異なるサービスや、ブランド名を含む質問とカテゴリ質問を混ぜないでください。ネットワーク全体の結果を出す場合は都市ごとの重み付け方法を説明します。支店を同じ重みで平均する方法と、テスト件数で重み付けする方法では、答えている問いが異なります。
正しい支店の推奨: 都市A 4/20 = 20%、都市B 6/60 = 10%。(20% + 10%) / 2 = 15%、(4 + 6) / (20 + 60) = 12.5%。これは仮想データです。結果はこのサンプルについて述べるもので、市場全体を表すものではありません。
ローカルの誤りを具体的なタスクに変える
情報源に古い住所や営業時間が載っている場合は、データ管理者に修正を割り当て、支店ページと重要な外部プロフィールを確認します。AIがサービスを誤った支店に結び付けている場合は、既存ページでそのサービス範囲がどれだけ明確に説明されているかを調べます。編集前に不足している事実をクライアントから収集してください。情報が欠けているという理由だけで都市別ページを大量作成してはいけません。変更したURL、日付、修正内容を記録し、その後に比較可能な条件で再計測します。
記事更新でAI可視性は改善したか: 変更前後テストの設計方法
Semlyでの計測整理とFAQ
Semlyでは、プロンプト、回答、競合、情報源を使ってローカル質問を分析できます。利用できる機能は設定やプランによって異なります。グループ名は都市とサービスで統一し、エクスポートでも同じラベルを維持してください。ブランドが1回表示されたら全支店の可視性があると言えるでしょうか。いいえ。スコアが改善すれば来店が保証されるでしょうか。いいえ。問い合わせや売上は別途測定する必要があります。提供内容が異なる都市同士を比較できるでしょうか。共通する範囲を比較し、追加サービスは別にレポートしてください。
情報源と方法論
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