Iteraは10月6日、LLMO計測・改善ツール「LLMOチェキ」に弱点分析機能を追加しました。
質問タイプとAIエンジン別の言及率をマトリクスで表示し、ブランドが選ばれていない組み合わせを特定できます。
AIの引用元サイトも質問タイプ別に分析でき、対策の優先順位づけを支援します。
記事の概要
新機能は、AIへの質問文である計測プロンプトを6種類の質問タイプに分類して分析します。
対象の質問タイプは、認知、競合比較、検証、正確性、評判、市場認識です。
質問タイプとAIエンジンの組み合わせごとに、ブランドの言及率をマトリクスで表示します。
計測回数が十分なのに言及がゼロのセルは赤色で強調し、サンプル不足のセルは判定を保留します。
ChatGPTで比較質問に自社ブランドが挙がらないなど、AIと質問タイプ別の弱点を確認できます。
AIが参照したサイトは質問タイプで絞り込めるため、掲載を打診するメディアや強化すべき自社ページを検討できます。
LLMOチェキは、ChatGPT、Gemini、Google AI Overview、AIモード、Claude、Grok、Perplexity、Copilotの8つを対象に、ブランドの言及と引用を毎日計測します。
新機能は全プランで追加費用なく利用でき、7日間の無料トライアルと無料診断も用意されています。
記事のポイント
- AIと質問別に弱点を確認： 質問タイプとAIエンジン別の言及率を一覧化し、特定の組み合わせで選ばれていない状態を確認できます。
- 偶然のゼロを切り分け： 計測回数が不足するセルは保留にし、サンプル不足による偶然のゼロと継続的な未言及を区別できます。
- 引用元から対策を検討： 質問タイプ別にAIの引用元サイトを分析し、掲載を打診するメディアや自社で強化すべきページを検討できます。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 全体の言及率だけで施策を判断せず、AIと質問タイプごとの弱点を切り分ける運用が必要になります。引用元まで確認すれば、コンテンツ強化と外部メディア施策の優先順位をつけやすくなると考えられます。
- 同業のサービス提供者： LLMO支援では、可視化した数値を示すだけでなく、どの条件で選ばれないのか、偶然の変動ではないのかまで説明することが求められそうです。弱点から具体策につなげる分析設計が差別化要素になる可能性があります。
- マーケティング業界： AI検索でのブランド評価は、全体平均を追う段階から、質問の意図やAIごとの適合性を検証する段階へ移る可能性があります。企業側では検索流入だけでなく、AI回答内での引用先を含む情報設計を見直す必要がありそうです。
このニュースの背景
生成AIで商品やサービスを調べる行動が広がり、企業がAI回答に自社ブランドが挙がるかを継続的に計測する状況があります。
計測する質問が増えると、全体の言及率だけでは、特定のAIや質問で生じている弱点を把握しにくくなります。
同じ全体数値でも、比較など特定の質問でブランドが挙がらないケースがあり、平均値が課題を覆い隠す可能性があります。
また、計測回数が少ない場合は、言及ゼロが継続的な弱点なのか偶然なのかを切り分ける必要があります。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社Iteraのプレスリリース（2026年10月15日 11時30分）「LLMOチェキ」、どのAIのどんな質問で選ば…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000071.000177930.html