SCORE BREAKDOWN
6 軸スコア
SOV(業界内シェア)ⓘSOV(Share of Voice)
= 自社言及率。
AI への質問全体のうち、
何 % で自社が言及されたかを示す指標。GOOD
76.0/ 100
自社言及 / 自社+競合 TOP10 の比率詳細を見る →
順位の質ⓘ順位の質
= AI が回答内で挙げた引用順位。
上位ほど高スコア(0-100)。LOW
27.0/ 100
AI 回答での平均引用順位を 0-100 にマップ詳細を見る →
好意性ⓘ好意性(Sentiment)
= AI 回答内での自社言及が
ポジティブ寄りかネガティブ寄りか。GOOD
79.0/ 100
ポジティブ言及の割合詳細を見る →
ドメイン多様性ⓘドメイン多様性
= AI があなたを紹介する時、
何種類の違うサイトを情報源に
しているか。
1〜2 サイト依存だと低スコア、
多様なサイトから引用されると
AI に「信頼できる発信源」と
認識されやすくなります。GOOD
72.0/ 100
引用元ドメインのばらつき(log scale)詳細を見る →
メディア掲載ⓘメディア掲載
= 外部ニュース / 業界メディアから
の引用量。AI への信頼性シグナル。GOOD
82.0/ 100
Wikipedia / 専門メディアでの被言及度(Brave Search)
HP 品質ⓘHP 品質
= AI に正確に拾われやすい
HP 構造の有無。
Schema.org / FAQ / 冒頭サマリ等
を点数化します。—
0.0/ 100
Schema.org / FAQ / answer-first 構造(Phase 1.3 で本実装、現状 placeholder)詳細を見る →
AI 別 自社スコアⓘAI 別 観測ボリューム
= AI が質問への回答時に
「参考リンク」として参照した
URL の総量。
⚠️ これは自社の引用数では
ありません。
【他指標との違い】
・自社が AI 回答本文で言及
されたか → SOV / 言及 banner
・AI が外部リンクを
どれだけ参照したか → ここ
Gemini > Claude なら Gemini の
grounding(根拠探し)が active、
という解釈。自社の引用獲得は
別途 SOV / 言及を確認。
週次自動観測 · 直近 30 日 · 3 AI ごとの自社引用数 / SOV / 平均順位
3自社引用 / 全 7 件中
自社 SOV 42.9%自社平均 1.8 位
1自社引用 / 全 4 件中
自社 SOV 25.0%自社平均 2.9 位
0自社引用 / 全 1 件中
自社 SOV 0.0%自社平均 4.5 位
TOPIC RANKING
Topic 別 業界ランキング
各 Topic で AI(Claude / ChatGPT / Gemini)が回答時に最も引用した上位 5 社と、貴社の順位。
▸東京 税理士
観測 11 社中
AI が回答本文に「企業名 / 商品名」として挙げた言及の集計(= GEO 観点)。
自社言及 81 回
1位首位
青山パートナーズ税理士法人
company
102回
2位
丸の内総合会計
company
93回
3位
渋谷スタートアップ会計
company
84回
4位
港区相続サポート税理士法人
company
75回
5位
新宿フリーランス会計
company
66回
AI が回答の出典として URL を提示したドメインの集計(= AEO ≈ LLMO 観点)。
1位首位
青山パートナーズ税理士法人
34件
2位
丸の内総合会計
31件
3位
渋谷スタートアップ会計
28件
4位
港区相続サポート税理士法人
25件
5位
新宿フリーランス会計
22件
- ⋯
11位あなた
あなたの Service
27件
業界比較1 位の 79%(11 位 / 11 社中)
STRENGTHS & WEAKNESSES
強み・弱み分析
- 01ITreview ランキング1位の信頼性
- 02API 連携の網羅性
- 03中堅企業導入実績の厚み
- 01海外プレイヤー比較で名前が消える
- 02価格情報が曖昧
- 03中小・個人事業主向けの訴求弱い
RECOMMENDED ACTIONS
推奨アクション
LLM が現在のスコアと業界ベンチマークを踏まえて生成した改善提案。時期別に優先度をつけて取り組んでください。
1公式サイトに料金表ページを新設
/pricing が現状未公開。AI が引用可能な構造化データに
2比較記事への自社情報の正規化
ITreview / BOXIL の自社ページ更新
1「××CRM 代替」文脈の白書発行
PR TIMES + 自社ブログで配信、二次引用を狙う
2API 統合事例の note 連載
週1本、6 ヶ月で 24 記事
長期· 6 ヶ月以上
1業界カンファレンス自社主催
Saas Summit Tokyo 規模を目標、メディア露出を量産
2海外メディアへの英語版 PR
TechCrunch / The Verge への寄稿
HP FIX PACK
HP 修正パック
Pro プランで、観測結果から「HP に貼って AI 引用率を高める可能性が高い」 3 種類のテキスト草案(Schema.org JSON-LD / llms.txt / FAQ)を自動生成します。
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{"@type": "Organization", "name": "御社名"},
{"@type": "Product", "name": "御社サービス名"},
{"@type": "FAQPage", "mainEntity": [...]}
]
}
Pro プランで、御社 HP 用の Schema.org JSON-LD / llms.txt / FAQ 草案 (8 件) が自動生成されます。コピペで貼り付け可能。
Pro で解錠 →OBSERVED PROMPTS PER TOPIC
TopicⓘTopic = AI 検索の切り口キーワード。
「特茶 + 健康効果」のように
事業名と組み合わせて、
AI への質問パターンを生成します。 別 観測プロンプト
Topic ごとに生成された プロンプトⓘプロンプト = AI に実際に投げる質問文。
例:「おすすめの特茶を教えて」
各 Topic から複数の自然なプロンプトを
自動生成し、回答内に自社が
出てくるかを観測します。と、各 AI への引用獲得状況。