社名・サービス名の言及
回答本文に対象の企業やサービスが登場したか。別企業との取り違えや、否定的な文脈もあるため、名前の一致だけで推薦とは判断しません。
MEASUREMENT PRINCIPLES
一度の回答で、判断しない。
AIの回答は、同じ質問でも変わります。Makutaneは、質問・取得方法・日時を記録し、繰り返し観測できる独自の計測環境を開発・運用しています。ここでは、調査結果をどう読み、施策へつなげるかを説明します。
このページは計測の考え方を示すものです。特定顧客の成果や、施策による改善率を示す事例ではありません。
WHAT WE OBSERVE
分けて測る、3つの接点。
出典・URLの引用
どのページが出典として参照されたか。自社サイトの引用と、自社への好意的な評価は別のものとして扱います。
伝わっている内容
事業内容、対応地域、強みが正確に説明されているか。本文の確認が必要な項目を分け、集計値だけでは判断できない点を明確にします。
HOW WE MEASURE
計測条件と、回答の根拠を残す。
顧客の検討場面から質問を設計
指名、業種・地域の比較、課題や用途などを分け、対象企業・競合・サービスの表記を整理します。
取得経路と条件を記録
利用したAIサービス、モデル、検索機能、APIなどの取得方法、日時を記録します。取得できない条件は不明として扱います。
繰り返し・言い換えで観測
同じ質問の反復と、意図を保った言い換えを区別して実施。一つの回答や、都合のよい質問だけを取り出して全体の結果とはしません。
回答本文・引用元・エラーを保存
元の回答まで確認できる形で記録します。取得失敗と有効な回答は分け、集計の分母、成功件数、失敗件数を明記します。
変化を読み、次の検証を決める
可能な範囲で条件をそろえ、変更したページや情報を記録します。観測できた変化と、その原因についての仮説を分けて報告します。
READING THE RESULTS
数字の意味まで、共有する。
| 確認する点 | Makutaneの扱い |
|---|---|
| APIと一般向け画面 | 同じ名前のAIでも回答条件は一致しません。APIで得た観測値を、一般ユーザーの画面での表示率と同一視しません。 |
| 表示・言及の割合 | 定めた質問と取得条件のもとでの観測値です。市場全体の認知率や、全ユーザーへの露出率を意味しません。 |
| ばらつき・統計 | 反復数だけで確実性を断定しません。取得条件や回答間の依存を踏まえ、区間推定を使う場合も前提と限界を併記します。 |
| 施策後の変化 | モデル更新や外部サイトの変更も影響します。前後の変化だけで、自社の施策による因果関係が証明されたとはしません。 |
| 事業への成果 | AI内の観測値と、サイト流入・問い合わせ・商談を分けて確認します。計測できる範囲と不明な部分を明確にします。 |
FROM DATA TO ACTION
調査を、改善の意思決定へ。
質問群と評価指標、観測した回答と出典、情報の不足・誤認、改善の優先順位、次回の確認事項を整理します。企業ごとの実データや調査条件、公開できる情報の範囲は、事前に確認します。
AI検索対策は、基本的なSEOや、ユーザーに役立つ一次情報の整備と連続しています。Googleの公式ガイドも参照し、対象に合わせて実装します。
作成：株式会社Makutane ／ 代表取締役 尾方修治
更新日：2026年10月1日