トドオナダ、QlipperにLLM到達性で媒体を絞る機能

株式会社トドオナダは、PR効果測定サービス「Qlipper」のメディア分析機能を更新しました。
LLMクローラーの許可状況とクロール優先度で、媒体を絞り込めます。
広報担当者は、LLMの学習データへの到達可能性を新たな媒体選定軸にできます。

記事の概要

Qlipperは、広報担当者向けのPR効果測定サービスです。
今回、メディア分析機能の媒体検索に2つの絞り込み条件を追加しました。
1つ目は、各媒体のrobots.txtにもとづくLLMクローラーの許可状況です。
対象ベンダーは、OpenAI、Anthropic、Google、Perplexity、Apple、Meta、Common Crawlです。
クローラーの目的は、学習、RAG、fetchの3種類に分類します。
2つ目は、Webグラフ上の被リンク構造にもとづくクロール優先度です。
優先度は大・中・小の3段階で、LLMの学習データに収集されやすい可能性を示します。
Qlipperの契約者は、追加費用なくメディア分析機能から利用できます。

記事のポイント

1. 7ベンダーを判定： 媒体のrobots.txtを解析し、OpenAIやAnthropicなど7ベンダーの許可・拒否状況を判定します。
2. 3目的で表示： 学習、RAG、fetchの3目的に分け、媒体ごとのクローラー開放状況を表示します。
3. 収集されやすさを判定： 被リンク構造から収集されやすさを大・中・小で判定し、優先度別に検索できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 導入を検討する企業は、媒体選定で読者数や従来のPR効果だけでなく、LLMの学習・参照への到達可能性も比較し、送付先の優先順位を見直すことになりそうです。
• 媒体運営者： 媒体運営者は、robots.txtでどのLLMクローラーを受け入れるかが、広報案件の送付先として選ばれる可能性に影響し得るため、設定の意図を整理する必要がありそうです。
• PR支援会社： PR支援会社は、露出量の測定に加えて、LLM上のブランド認知や誤情報生成との関係まで追う設計を、顧客への報告や改善提案に組み込むことが求められそうです。

このニュースの背景

生成AIが情報接触の起点になりつつあるなか、広報活動では記事が読者に届くだけでなく、LLMの学習や参照に到達するかも意識され始めています。
一方、媒体ごとのrobots.txtや被リンク構造を個別に確認し、プレスリリースの送付先選定へ反映するには手間がかかります。
今回の機能によって、LLMクローラーの目的別許可状況とクロール優先度を、媒体選定の判断材料として扱えるようになります。

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