Itera、LLMOチェキでAI検索の会話継続を計測

Iteraは、AI検索の可視性計測・改善ツール「LLMOチェキ」に7つの機能を追加しました。
追い質問後の推薦残留率や条件別の露出率などを計測できます。
否定的な情報の出所や誤情報の原因も分析し、対応方針の検討につなげます。

記事の概要

今回の機能追加では、生成AIの回答を1回だけでなく、会話の継続や質問条件の変化を含めて分析します。
マルチターン計測では、追い質問後も自社が推薦に残る割合を「2手目残留率」として測定します。
条件別露出プローブでは、「予算を抑えて」「大企業向けで」など11種類の条件で露出率を比較します。
ネガティブリスク監査では、評判や解約理由に関する質問への回答を計測し、情報の出所と競合を確認します。
AIが語る誤情報は、他社との混同、一次情報の不足による推測、第三者の誤記の伝播に分類します。
このほか、被引用構造の分解、購買検討の5段階における言及率の計測、公式定義文の管理にも対応します。
計測結果は統計的な信頼区間に基づいて判定し、回数が不足している場合は「判定保留」と表示します。

記事のポイント

1. 会話中の残留率を測定： 追い質問を重ねた後も自社が推薦に残る割合を測り、初回回答だけでは分からない脱落を把握できます。
2. 条件別の露出を比較： 11種類の条件付き質問で露出率を比べ、AIが認識する自社のポジションと意図した位置づけのずれを確認できます。
3. 誤情報の原因を分類： 否定的な情報の出所や競合を確認し、誤情報を3類型に分けて原因に応じた対応方針を検討できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 初回回答への掲載だけをKPIにせず、追い質問や条件変更、購買段階ごとの脱落を確認し、原因別に情報整備や訴求を見直す運用が求められそうです。
• 同業のサービス提供者： AI検索の計測軸が掲載有無から会話中の残留や条件別の露出へ広がるため、計測の深さと判定の信頼性がサービスの比較材料になる可能性があります。
• 広報・マーケ担当： 否定的な回答や誤情報を順位低下と一括りにせず、出所や混同の原因を確認して、公式情報の整備と第三者情報への働きかけを分担する必要がありそうです。

このニュースの背景

AI検索では、ユーザーが初回の推薦を受けた後に、価格や用途などの条件を加えて質問を続けます。そのため、最初の回答に掲載されても、会話の途中で候補から外れる状況が起こり得ます。
また、AIが企業について否定的な内容や誤った情報を語る場合は、単純な順位の問題ではなく、参照された情報の出所や情報不足が関係します。こうした会話の継続や条件変化、情報の原因まで捉える必要性を背景に、計測対象が広がっています。

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• IteraがLLMOチェキに、AI回答画面の広告主とリンク先を検知する機能を追加しました。
• Iteraは、AIが引用する第三者記事への未掲載を抽出し、打診から掲載後の追跡まで支援する機能をLLMOチェキに追加しました。

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