トドオナダ、QlipperにAI学習影響度を示す「AIスコア」実装

トドオナダは、PR効果測定サービス「Qlipper」をリニューアルしました。
記事ごとに、AIの学習への影響度を示す「AIスコア」を自動付与します。
仮想PVやクロール優先度、学習bot許可などを組み合わせ、メディア掲載の効果をAIへの影響という観点から測定します。

記事の概要

Qlipperは、4,000サイト以上のニュースサイトを中心に、Webメディアを自動モニタリングするサービスです。
今回のリニューアルで、プロジェクト内の記事ごとにAIスコアを付与する機能を実装しました。
AIスコアは、記事情報をAIの学習特性に照らして評価しやすい形式へ変換したうえで算出します。
算出には、仮想PV、クロール優先度、学習bot許可など複数の指標を組み合わせます。
仮想PVは、特許第7098122号にもとづく独自エンジンが、記事数や被リンクなどから算出する閲覧実績です。
クロール優先度はAI学習botから取得されやすい度合いを示し、学習bot許可は掲載メディアがアクセスを許可しているかを示します。
同社は、掲載記事の把握や仮想PVの算出に加え、記事がAIに学習されうる状態かどうかも確認できるようになると説明しています。

記事のポイント

1. 記事単位でAI影響度を測定： プロジェクト内の記事ごとに、AIの学習への影響度を示すAIスコアを自動付与します。
2. 複数指標を組み合わせて算出： 仮想PV、クロール優先度、学習bot許可を組み合わせ、記事の閲覧実績とAIへの到達可能性を評価します。
3. 広報や危機管理に活用： 炎上や誤情報が懸念される記事について、AIの学習への影響度を対応の優先順位づけに活用できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 掲載数や仮想PVだけでなく、AIに取得されやすい状態まで評価対象になります。広報施策のKPIにAIスコアをどう組み込むか、実際の学習結果とは区別して設計する必要がありそうです。
• 危機管理担当者： 炎上や誤情報に関する記事では、閲覧実績に加えてAIへの到達可能性を見ながら対応順位を決められる可能性があります。記事単位で監視する運用が求められそうです。
• 同業サービス提供者： メディア露出の把握に加え、AIの学習botからの取得可能性を評価する機能が競争軸になる可能性があります。従来指標との関係を説明できる設計も必要になりそうです。

このニュースの背景

生成AI検索やAIアシスタントの普及により、企業やブランドの情報がメディアからLLMへどう取り込まれるかが、広報上の関心になっています。
従来のPR効果測定は記事掲載数や仮想PVなど、人にどれだけ読まれたかを中心に行われてきました。
生成AIが検索結果を介さず回答を提示する場面が増えるなか、記事がAIに学習されうる状態かを確認する視点が加わっています。

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